11 2020 档案
摘要：寻址方式表 寻址方式 含义 名称 常用格式举例 [idata] EA = idata; SA = (ds) 直接寻址 [idata] [bx] EA = (bx); SA = (ds) 寄存器间接寻址 [bx] [si] EA = (si); SA = (ds) [di] EA = (di); SA
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摘要：嵌入式系统: Embedded System 微控制器: Microcontroller Unit, MCU 微处理器: Micro Processing Unit, MPU 嵌入式操作系统: Embedded Operation System, EOS 实时操作系统: Real Time Oper
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摘要：在安装 IDEA 时有这样一个选项, 它让我们判断是否要下载这个东西, 下面是建议: 仅当您需要安装32位JVM时，这才有用。由于您在64位计算机上运行，因此请忽略它并按原样使用IDE。 (That is useful only if you need to install the JVM fo
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摘要：设 \(A_1,A_2,...,A_n\) 为样本空间的一个划分, 且 \(P(A_i) > 0, i = 1,2,...,n\), 对任意随机事件 \(B \subset \Omega\), 当 \(P(B) > 0\) 时, 则有 \(P(A_i|B) = \frac{P(B|A_i)P(A_i
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摘要：
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摘要：零点 按 : 上面第三点中 \(a_{m} \neq 0\). 定义 分类 可去奇点 极点 本性奇点 小结 判定方法 判定极点阶数的方法
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摘要：独立同分布的中心极限定理 棣莫佛－拉普拉斯(De Laplace)定理
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摘要：单个正态总体 \(N(\mu , \sigma ^ 2)\) 均值的区间估计 单个正态总体 \(N(\mu , \sigma ^ 2)\) 方差的区间估计
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摘要：先看一下简单随机抽样的性质: 这就意味着样本(简单随机样本)具有独立性!
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摘要：理论分布 经验分布函数 样本均值和样本方差 样本 k 阶原点矩和样本 k 阶中心矩 中位数和极差
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摘要：# 一、一维数组 # 直接定义 test1 = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6] print(test1) # 间接定义 test2 = [0 for i in range(6)] print(test2) # 数组乘法 test3 = [0] * 6 print(test3) # 二、二
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摘要：# -*- coding: utf-8 -*- # @File : ${NAME}.py # @Author: FanLu # @Date : ${DATE} #[[$END$]]# 上面的 @Author 的后面可以换上自己的名字. 注意, 一定要勾选那个 Enable Live Template
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摘要：堆排序是选择排序的一种, 所以, 下面的代码包含了最简单的选择排序. #include <stdio.h> typedef int ElementType; // 交换元素 void Swap(ElementType *a, ElementType *b) { ElementType t = *a;
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摘要：定义 概率密度函数 期望和方差 参考: https://zh.wikipedia.org/wiki/%E4%BC%BD%E7%8E%9B%E5%88%86%E5%B8%83
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摘要：代码： #include <stdio.h> #include <stdlib.h> // 假设元素最多有 MaxDigit 个关键字, 基数全是同样的 Radix #define MaxDigit 4 #define Radix 10 typedef int ElementType; // 桶元素
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摘要：指数函数 对数函数 幂函数 三角函数 反三角函数 双曲函数和反双曲函数
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摘要：
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摘要：柯西-黎曼方程 重要的一例积分 柯西积分定理 柯西基本定理 闭路变形原理 复合闭路定理 路径无关性 牛顿-莱布尼茨公式 柯西积分公式 柯西积分公式 平均值公式 最大模原理 高阶导数 高阶导数定理 柯西不等式 刘维尔定理
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摘要：根据上图, 构造出来的最小生成树的权值和应为 16. 主要部分代码: /** * 将最小生成树保存为邻接表存储的图 MST, 返回最小权重和 * @param Graph * @param MST 即 Minimun-cost Spanning Tree 最下生成树 * @return */ int
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摘要：Windows 快捷键 补: Win + 方向键 将窗口贴边靠 Windows 端 Chrome 快速打开书签: Alt + F + B (顺序是先按 Alt + F, 然后再按 B) 参考: https://sspai.com/post/45594 https://www.runoob.com/w
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摘要：补: \(E(cX) = cE(X)\), \(E(X + Y) = E(X) + E(Y)\), \(E(X - Y) = E(X) - E(Y)\). 按: 补充的这几条其实都是上面的线性性质.
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摘要：其中, 第三条的证明如下: 补: \(D(c) = 0\), 其中, \(c\) 是常数. \(D(a + bX) = b^2 DX\). 按 : 补充的其实上面都有提到.
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摘要：证明: https://www.cnblogs.com/fanlumaster/p/14028063.html 协方差 定义 性质 相关系数 定义 性质 相关性与独立性的关系
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摘要：离散型二维随机变量的边缘分布列 连续型二维随机变量的边缘分布函数
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摘要：
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摘要：定义 \(P(X = i) = \frac{C_{M}^{i}C_{N - M}^{n - i}}{C_{N}^{n}}, \quad 0 \leqslant i \leqslant N, \ i \leqslant M \leqslant N,\) 记为 \(X \sim H(N, M, n)\)
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摘要：定义 \(P(X = k) = q^{k - 1}p, \quad k = 1,2,..., \ 0 < p < 1, \ q = 1 - p,\) 记为 \(X \sim G(p)\). 期望 \(EX = \frac{1}{p}.\) 证明 $$EX = \sum_{\infty }kq{k -
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摘要：定义 期望 \(EX = \frac{a + b}{2}.\) 证明 \(EX = \int_{-\infty }^{+\infty }xf(x)dx = \int_{a}^{b}x\frac{1}{b - a} = \frac{1}{b - a}\cdot \frac{b^2 - a^2}{2}
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摘要：代码： void BFS(MGraph Graph, Vertex S, void(* Visit)(Vertex)) { Queue Q; Vertex V, W; Q = CreateQueue(MaxSize); // 创建空队列 // 访问顶点, 此处可以根据需要改写 Visit 函数 Vi
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摘要：queue.h #include <stdbool.h> #ifndef MGRAPH_QUEUE_H #define MGRAPH_QUEUE_H typedef int ElementType; typedef int Position; typedef struct QNode * PtrTo
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摘要：一、开放封闭原则(Open Close Principle) Software entities (classes, modules, functions, etc.) should be open for extension, but closed for modification. 即: 一个软
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摘要：定义 指数分布的期望 \(EX = \frac{1}{\lambda}\) 证明 \(EX = \int_{-\infty}^{+\infty}xf(x)dx = \int_{0}^{+\infty}x\lambda e^{-\lambda x}dx = -\int_{-0}^{+\infty}xd
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摘要：代码: void Visit(Vertex V) { printf("正在访问顶点%d\n", V); } // Visited[] 为全局变量， 已经初始化为 false // 以 V 为出发点对邻接表存储的图 Graph 进行 DFS 搜索 void DFS(LGraph Graph, Vert
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摘要：用 typedef 声明函数的格式 // 方式一 --> 表示一个返回值为 int 类型, 参数为两个 int 的函数 // 赋值时可以这样写: Func = 函数名 typedef int(Func)(int, int); // 方式二 --> 表示一个返回值为 int 类型, 参数为两个 int
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摘要：今天在整理《数据结构》(陈越) 中的图时, 读到一段用到了函数指针的写法, 初时很懵, 遂谷歌之, 找到了菜鸟教程的写得很好的一篇解释, 现转载整理如下. 书中使用到了函数指针的代码: void Visit(Vertex V) { printf("正在访问顶点%d\n", V); } // Visi
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摘要：使用 memset() 函数 #define SIZE 100 // eg1. 初始化一个大小为 100 的字符数组 // memset 执行后的效果是将 test 数组的元素全部初始化为 0 void func1() { char test[SIZE]; memset(test, 0, SIZE)
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摘要：代码: #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #define MaxVertexNum 100 // 最大顶点数设为 100 typedef int Vertex; // 用顶点下标表示顶点, 为整型 typedef int WeightType; // 边的
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摘要：代码: #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #define MaxVertexNum 100 // 最大顶点数设为 100 #define INFINITY 65535 // 无穷大设为双字节无符号整数的最大值 65535 typedef int Verte
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摘要：题目描述 给定两棵树T1和T2。如果T1可以通过若干次左右孩子互换就变成T2，则我们称两棵树是“同构”的。例如图1给出的两棵树就是同构的，因为我们把其中一棵树的结点A、B、G的左右孩子互换后，就得到另外一棵树。而图2就不是同构的。 图1 --> 图2 --> 现给定两棵树，请你判断它们是否是同构的。
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摘要：定义 正态分布的期望和方差 期望 \(EX = \mu\) 证明 设随机变量 \(X \sim N(\mu, \sigma^2)\), 求 \(EX\). 解 \(EX = \int_{-\infty}^{+\infty}xf(x)dx = \displaystyle\frac{1}{\sqrt{2
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摘要：定义 二项分布的期望和方差 期望 \(EX = np\) 证明 设 \(X \sim B(n,p)\), 求 \(EX\). 解 \(EX = \sum_{K = 0}^{n}x_kp_k = \sum_{k = 0}^{n}kC_n^kp^k(1 - p)^{n - k} = \sum_{k =
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摘要：首先回顾一下泰勒展开式: 设函数 \(f(x)\) 在 \(x_0\) 的某个邻域 \(O(x_0, r)\) 中能展开幂级数, 则它的幂级数展开就是 \(f(x)\) 在 \(x_0\) 的 \(Taylor\) 级数： \(f(x) = \sum_{0}^{\infty}\displaystyl
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摘要：全部内容在《数学手册》, 内容暂时不全, 因要考试, 故暂时只先整理可能用得到的, 等考完试再把全部公式补上 首先回顾一下泰勒展开式: 设函数 \(f(x)\) 在 \(x_0\) 的某个邻域 \(O(x_0, r)\) 中能展开幂级数, 则它的幂级数展开就是 \(f(x)\) 在 \(x_0\)
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摘要：定义 两点分布的期望和方差 期望 \(EX = p\) 方差 \(DX = p(1 - p)\) 注: 证明见二项分布.
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摘要：定义 泊松分布的期望和方差 期望 \(EX = \lambda\) 证明 --> 课本 P52 例题 例 4.2 设随机变量 \(X \sim P(\lambda)\), 求 \(EX\). 解 $$EX = \sum_{\infty}x_kp_k = \sum_{\infty} k \frac{\
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摘要：问题描述 一个圆上有 3n 个点, 一共有多少种不同方式将这些点连接成 n 个没有共同顶点且不相交的三角形? n = 5 时的结果是多少? 分析 这个问题的解法就是分治加递归. 如下图所示: 以中间的蓝色的三角形的三条边为分割线, 我们可以把圆看成三个部分, 我们只分别求出三个部分的各自的不同的三角
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摘要：使用 mul 做乘法的时候, 注意以下两点: 两个相乘的数: 两个相乘的数, 要么都是 8 位, 要么都是 16 位. 如果是 8 位, 一个默认放在 AL 中, 另一个放在 8 位 reg 或内存字节单元中; 如果是 16 位, 一个默认再 AX 中, 另一个放在 16 位 reg 或内存子单元中
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摘要：pushf 的功能是将标志寄存器的值压栈，而 popf 是从栈中弹出数据，送入标志寄存器中。 pushf 和 popf 为直接访问标志寄存器提供了一种方法。 8086CPU 的 flag 寄存器(即标志寄存器) 的结构如下： 王爽汇编语言 检测点 11.4 帮助理解 题目：下面的程序执行后：(ax)
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摘要：动态规划 Dynamic Programming 理查德·贝尔曼(Richard Bellman)在1957年提出了动态规划(Dynamic Programming, 即 DP)一词 通过将解决方案与包含一般子问题的子问题组合来解决问题 DP 与 分治之间的不同点: 使用分而治之解决这些问题的效率很
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摘要：binheap.h typedef int ElementType; /* START: fig6_4.txt */ #ifndef _BinHeap_H #define _BinHeap_H struct HeapStruct; typedef struct HeapStruct *Priorit
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摘要：二项式定理： \((x + y)^n = \sum_{k = 0}^{n} \binom{n}{k}x^{n - k}y^k = \sum_{k = 0}^{n}C_k^nx^{n - k}y^k\) 其中 \(\binom{n}{k} = \displaystyle\frac{n!}{k!(n -
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摘要：使用 \binom{}{} 示例代码： \binom{k}{n} 效果： \(\binom{k}{n}\)
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摘要：public boolean hasCycle(ListNode head) { if (head == null) return false; //快慢两个指针 ListNode slow = head; ListNode fast = head; while (fast != null && f
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摘要：定理4.4 (切比雪夫不等式) 设随机变量 \(X\) 的期望和方差均存在，则对任意 \(\varepsilon > 0\)，有 \(P(|X - WX| \geq \varepsilon) \leq \displaystyle\frac{DX}{\varepsilon^2}\) 等价形式为 \(P
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摘要：使用 \left 和 \right \left 放在左边括号前面，\right 放在右边括号前面。 举例： latex 代码： $$E\left[\displaystyle\frac{(X - EX)^2}{\varepsilon^2}\right]$$ 效果： \(\left[\displayst
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摘要：原命题 我们从下面的题目直接看一般情况： eg: 判定级数 \(a_n = \displaystyle\frac{1}{n^p}(n \geq 1, p > 0)\) 的敛散性. 解：\(f(x) = x^{-p}\) 在 \([1, +\infty)\) 上单调减；积分 \(\int_1^{+\i
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摘要：复数的定义(基本表示) 复数的几何表示 复数的三角表示 复数的指数表示
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