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兔爷爱吃炸酱面
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2014年8月4日
【参考】给大数据量的磁盘文件排序
摘要: 【参考】给大数据量的磁盘文件排序Eg - 数据结构与算法分析外部排序noteton 如何给磁盘文件排序问题描述输入:给定一个文件,里面最多含有n个不重复的正整数(也就是说可能含有少于n个不重复正整数),且其中每个数都小于等于n,n=107。输出:得到按从小到大升序排列的包含所有输入的整数的列表。条件...
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posted @ 2014-08-04 18:15 兔爷爱吃炸酱面
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2014年8月1日
鸡尾酒排序
摘要: ##鸡尾酒排序@(F1 - 算法学习)[排序|noteton]###WIKI上的定义 鸡尾酒排序,也就是**定向冒泡排序**、鸡尾酒搅拌排序、搅拌排序(也可以视作选择排序的一种排序)、涟漪排序、来回排序或者快乐小时排序,是冒泡排序的一种变形。与冒泡排序的不同处在于排序时是以双向在序列中进行排序。!...
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posted @ 2014-08-01 19:43 兔爷爱吃炸酱面
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【参考】外部排序
摘要: 外部排序Eg - 数据结构与算法分析外部排序noteton 必要性 大部分内部排序算法都用到内存可直接寻址的事实。如果输入数据再磁盘上,那么所有这些操作都失去了它们的效率,因为磁带上的元素只能被顺序访问。 外排序通常采用的是一种“排序-归并”的策略。在排序阶段,先读入能放在内存中的数据量,将其排...
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posted @ 2014-08-01 13:32 兔爷爱吃炸酱面
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2014年7月31日
【吐槽】写博客之万千感慨——CSDN用Markdown
摘要: 写博客之万千感慨——CSDN用MarkdownA6 - 自撰博客CSDN背景(个人吐槽可直接跳过) 对于一个有着Sheldon般强迫症的人,在CSDN上用那苦逼的编辑器写博客实在是要了亲命了。虽说博客量不多,但是万不能冷落了执笔吐槽的决心啊,管他有没有人看呢,写了再说!:-> 在用过Markdo...
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posted @ 2014-07-31 10:29 兔爷爱吃炸酱面
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2014年7月30日
【UVa】 100_3n+1
摘要: 100 - The 3n+1 problemC0 - 编程训练UVaTime limit:3.000 secondsBackgroundProblems in Computer Science are often classified as belonging to a certain class ...
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posted @ 2014-07-30 18:19 兔爷爱吃炸酱面
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2013年11月6日
【算法学习】union-find算法
摘要: 看了算法4中1.5关于union-find算法的介绍还是蛮感兴趣的,就在网上找了一些相关的博文看看,发现董的博客记录的蛮好的,于是就想引用了,这位董叔设置了不让选中复制的功能,可能不希望自己的心血被别人拿去享用吧,但是俺们乃苦逼学生一枚,断不敢拿大牛的著作肆意妄为,望不究俺转文之过。以下为董的...
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posted @ 2013-11-06 22:20 兔爷爱吃炸酱面
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2013年10月6日
具体数学——汉诺塔2.0
摘要: 饶有兴趣地看完了具体数学中的第一章,然后兴致满满地开始做习题,看到热身题的第二题,曰:“把有n个圆盘的塔从左边的桩柱A移动到右边的桩柱B,不允许在A和B之间直接移动,求最短的移动序列.(每一次移动都必须是移动到中间的桩柱或者从中间的桩柱移出.像通常一样,较大的圆盘不能放在较小圆盘的上面)”,学...
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posted @ 2013-10-06 15:20 兔爷爱吃炸酱面
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2013年10月4日
native2ascii相关整理
摘要: 学习struts2里关于文件上传的相关知识时,有讲到一个错误提示问题,如果用户上传的文件类型或者文件大小不符合预设的限制,便提示相应的错误,但是利用来显示输出上传失败的校验提示时会提示很刺眼的英文提示信息。 上传文件太大的提示信息的key是"struts.messages.error.file...
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posted @ 2013-10-04 23:01 兔爷爱吃炸酱面
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2013年8月31日
拜读Robert Sedgewick的《算法 第4版》——1.1基础编程模型
摘要: 这一阵子,一直在学习算法,苦于能力有限,《算法导论》一时还难以消化,所以又买了一本Robert Sedgewick的《算法》拜读,这本书的风格比较适合我,而且讲解的比较容易懂,于是正在潜心地钻研。为了见证这一段学习过程,于是东施效颦,学着写博客记录下我学习算法的一些体会,以及对一些经典代码的整...
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posted @ 2013-08-31 19:02 兔爷爱吃炸酱面
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2013年8月29日
收集整理Matlab中的linprog函数使用说明
摘要: linprog函数是用来求解线性规划问题,其中,f,x,b,beq,lb,ub为向量,A,Aeq为矩阵。a).x=linprog(f,A,b) 功能:求解最小化问题:min f*x,条件:A*x≤ b,返回值x为最优解向量。b).x=linprog(f,A,b,Aeq,beq) 功能:求解最小化问题...
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posted @ 2013-08-29 16:09 兔爷爱吃炸酱面
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