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摘要: 2018-01-20 13:47:19 牛顿法(英语:Newton's method)又称为牛顿-拉弗森方法(英语:Newton-Raphson method),它是一种在实数域和复数域上近似求解方程的方法。 方法说明: 第一个例子: 第二个例子: 计算机中一个基本的数学问题就是计算开根号,也即sq 阅读全文
posted @ 2018-01-20 14:43 hyserendipity 阅读(469) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 2018-01-14 21:14:58 一、最大子段和问题 问题描述:给定n个整数(可能有负数)组成的序列a1,a2,...,an,求该序列的最大子段和。如果所有整数都是负数,那么定义其最大子段和为0。 方法一、最大子段和的简单算法 显然可以在O(n^2)的时间复杂度上完成这个问题。但是是否可以对算 阅读全文
posted @ 2018-01-17 23:57 hyserendipity 阅读(10271) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要: 2018-01-14 19:20:27 Power of Three 问题描述:判断一个数是否为3的幂次,不允许使用循环或者递归。 方法一、使用3的最大幂次来判断 方法二、取对数来判断 需要注意的是,不能使用自然对数为底,因为在自然对数里,会在243数字上出点小差错。 方法三、使用转换进制来判断 P 阅读全文
posted @ 2018-01-14 20:04 hyserendipity 阅读(459) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 2018-01-13 20:55:56 Floyd判圈算法(Floyd Cycle Detection Algorithm),又称龟兔赛跑算法(Tortoise and Hare Algorithm),是一个可以在有限状态机、迭代函数或者链表上判断是否存在环,求出该环的起点与长度的算法。该算法据高德 阅读全文
posted @ 2018-01-13 22:20 hyserendipity 阅读(1289) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 2018-01-12 22:50:06 一、优化问题 优化问题用数学的角度来分析就是去求一个函数或者说方程的极大值或者极小值,通常这种优化问题是有约束条件的,所以也被称为约束优化问题。 约束优化问题(亦译为受约束的最优化问题)是一类数学最优化问题,它由目标函数以及与目标函数中的变量相关的约束条件两部 阅读全文
posted @ 2018-01-12 23:31 hyserendipity 阅读(1615) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 2018-01-05 23:54:29 二叉搜索树的查找时间是和树高成正比的,在最坏条件下,查找的时间复杂度为O(n),因此要尽可能的使树的两边保持平衡,由此出现了自平衡的二叉树。 一、AVL树 在计算机科学中,AVL树是最先发明的自平衡二叉查找树。在AVL树中任何节点的两个子树的高度最大差别为1, 阅读全文
posted @ 2018-01-08 23:40 hyserendipity 阅读(831) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 2018-01-04 19:13:46 一、树 在计算机科学中,树(英语:tree)是一种数据结构,用来模拟具有树状结构性质的数据集合。它是由n(n>0)个有限节点组成一个具有层次关系的集合。把它叫做“树”是因为它看起来像一棵倒挂的树,也就是说它是根朝上,而叶朝下的。 客观世界中有很多具有层次关系的 阅读全文
posted @ 2018-01-05 23:30 hyserendipity 阅读(313) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 2018-01-04 14:11:47 数根(又称数字根Digital root)是自然数的一种性质,换句话说,每个自然数都有一个数根。 数根(又称数字根Digital root)是自然数的一种性质,换句话说,每个自然数都有一个数根。 数根是将一正整数的各个位数相加(即横向相加),若加完后的值大于等 阅读全文
posted @ 2018-01-04 14:21 hyserendipity 阅读(657) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 二叉搜索树(英语:Binary Search Tree),也称二叉查找树、有序二叉树(英语:ordered binary tree),排序二叉树(英语:sorted binary tree),是指一棵空树或者具有下列性质的二叉树: 中序遍历二叉查找树可得到一个关键字的有序序列,一个无序序列可以通过构 阅读全文
posted @ 2018-01-01 15:07 hyserendipity 阅读(498) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 2017-12-31 19:08:37 k-平均算法源于信号处理中的一种向量量化方法,现在则更多地作为一种聚类分析方法流行于数据挖掘领域。k-means的目的是:把样本划分到k个聚类中,使得每个点都属于离他最近的均值(此即聚类中心)对应的聚类,以之作为聚类的标准。 这个问题在计算上是困难的(NP困难 阅读全文
posted @ 2017-12-31 23:09 hyserendipity 阅读(1632) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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