HDU TodayTime Limit: 15000/5000 MS (Java/Others) Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others)
Total Submission(s): 25102 Accepted Submission(s): 6067
Problem Description
经过锦囊相助,海东集团终于度过了危机,从此,HDU的发展就一直顺风顺水,到了2050年,集团已经相当规模了,据说进入了钱江肉丝经济开发区500强。这时候,XHD夫妇也退居了二线,并在风景秀美的诸暨市浬浦镇陶姚村买了个房子,开始安度晚年了。
这...
题目描述背景花神是神,一大癖好就是嘲讽大J,举例如下:“哎你傻不傻的!【hqz:大笨J】”“这道题又被J屎过了!!”“J这程序怎么跑这么快!J要逆袭了!”……描述这一天DJ在给吾等众蒟蒻讲题,花神在一边做题无聊,就跑到了一边跟吾等众蒟蒻一起听。以下是部分摘录:1.“J你在讲什么!”“我在讲XXX!”“哎你傻不傻的!这么麻烦,直接XXX再XXX就好了!”“……”2.“J你XXX讲过了没?”“……”“那个都不讲你就讲这个了?哎你...
原题连接:https://leetcode-cn.com/problems/construct-binary-tree-from-preorder-and-inorder-traversal/
解题思路:
参考了Simple O(n) without map。我们可以用如下代码,打印出递归经过的所有路径:
var buildTree = function (preorder, inorder) {let preorderIndex = 0;let inorderIndex = 0;let preMap = new Map();let preRealMap = new Map();function build(direction, stop) {const item = {inorderIndex, stop: ino...
目录
1 混淆矩阵
2 准确率、精确率(查准率)、召回率(查全率)、特异度
2.1 准确率
2.2 精确率
2.3 召回率
2.4 特异度
3 ★★★ P-R曲线、AP、mAP
4 coco的评价标准和解读方式1 混淆矩阵2 准确率、精确率(查准率)、召回率(查全率)、特异度2.1 准确率2.2 精确率2.3 召回率2.4 特异度3 ★★★ P-R曲线、AP、mAP
3个概念的物理意义,及其计算过程见下面这个流程图:4 coco的评价标准和解读方式
coco的标准含义:coco评估结果的解...
题目
Input our current position and a destination, an online map can recommend several paths. Now your job is to recommend two paths to your user: one is the shortest, and the other is the fastest. It is guaranteed that a path exists for any request.
Input Specification:
Each input file contains one test case. For each case, the first line gives two positive integers N (2 <= N <=500), and M, being...
我的数据将存储在整数和整数的映射中关键是任何数字的start_range值为end_range
例如我的地图将如下所示:std::map<int,int> mymap;mymap[100]=200;mymap[1000]=2000;mymap[2000]=2500;mymap[3000]=4000;mymap[5000]=5100;现在,如果我的输入数字是150,那么算法应该将一个迭代器返回到mymap [100].但是,具有输出值(即迭代器 – >秒)的范围检查逻辑应单独完成,以验证它是否落在正确的范围内.
对于输入数字4500,它可能返回mymap [5000...
原文链接:http://www.cnblogs.com/mindpuzzle/p/3653043.html
文章目录
1. 1. 摘要2. 2. Map-Matching(MM)问题3. 3. 隐马尔科夫模型(HMM)3.1. 3.1. HMM简述3.2. 3.2. 基于HMM的Map-Matching3.3. 3.3. Viterbi算法4. 4. 相关部分论文工作4.1. 4.1. A HMM based MM for wheelchair navigation4.2. 4.2. MM for low-sampling-rate GPS trajectories4.3. 4.3. Hidden Markov MM through noise and sparseness4.4. 4.4. MM with HMM ...
关于本地存放的映射关系map:
本质上是一个空字典:self.map={}
每次新增一个节点node,都会把node的key, value放入map中: self.map[key] = node ==> self.map的样子应该是{key1:node1, key2:node2} (注意:node是一个自定义的新的类,详见:https://www.cnblogs.com/marvintang1001/p/11125619.html )
取出字典一个键值对(返回的是值): node = self.map[key] (这是非安全方法,如果没有这个key会报错。安全方法:value =...
practice1.h(包含线性映射)#ifndef PRACTICE1_H_INCLUDED
#define PRACTICE1_H_INCLUDED#include<vector>template<class Key,class Value>class LinerMap //线性映射
{public:LinerMap(int size=101):arr(size){currentSize=0;}void Put(const Key&k,const Value & v){arr[currentSize]=DataEntry(k,v);currentSize+=1;}Value Get(const Key & k){//线性查找for(size_t i=0;i<currentSize;i++){if(arr[i].key==k)return arr[i].val...
Map-Side Join
Map-side Join使用场景是一个大表和一个小表的连接操作,其中,“小表”是指文件足够小,可以加载到内存中。该算法可以将join算子执行在Map端,无需经历shuffle和reduce等阶段,因此效率非常高。
在Hadoop MapReduce中, map-side join是借助DistributedCache实现的。DistributedCache可以帮我们将小文件分发到各个节点的Task工作目录下,这样,我们只需在程序中将文件加载到内存中(比如保存到Map数据结构中),然后...