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2016年10月18日
计算机领域会议
摘要: CORE Computer Science Conference Rankings 序号 会议名称 会议介绍 代表领域 1 ACM SIGCOMM: ACM Conf on Communication Architectures, Protocols & Apps ACM的旗舰会议之一,也是网络领域
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posted @ 2016-10-18 19:18 zqiguoshang
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2016年10月10日
找到树结构堆的最右节点
摘要: 我想了很久,但是发现有个简单粗暴的方法: 把堆节点大小转化为二进制。比如7个节点,转化之后是 111。 忽略左边第一位,然后如果是1,就往右走,0,往左走。直至最后,就找到了最右节点。 比如7,忽略第一位后是“11”,往右走两次,就是最右节点。 至于,为什么,在纸上画几次之后就知道啦。这里就不详细展
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posted @ 2016-10-10 09:58 zqiguoshang
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2016年10月5日
JAVA 编码中文简述
摘要: 中文编码问题虽然是个老问题,但对不熟悉的人来说还是不好处理的。不过Java中已经有了一套比较成熟的解决方案。 首先对中文编码格式予以简单介绍:中文编码有三套国标:GB2312,GBK,GB18030,从前到后互为超集。GBK最为常见。这里不展开介绍,具体可以谷歌。 不过国际上通用的还是UTF-8,如
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posted @ 2016-10-05 15:18 zqiguoshang
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2016年9月29日
链表快速排序
摘要: 快排很简单,就是右左两边来回摇摆。但存储结构选为链表还是有一定麻烦的。 不过有一种取巧的方法,就是保持链表结构不变,只改变链表节点所包含的值(next不变,val改变),这就和数组差不多了。 不过写链表快排的目的就是为了熟悉链表操作,毕竟实际应用中不会有这样的需求。因此取巧是我辈不屑的,自然是怎么复
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posted @ 2016-09-29 10:29 zqiguoshang
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2016年9月22日
链表插入排序
摘要: 很简单,找到第一个逆序对,插入,注意头结点情况不同。然后如此反复即可。 注意Java中对象按引用传递,引用本身是按值传递的。 无附加头 有附加头: 可以看出有附加头的,把插入统一处理了,简化了操作。
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posted @ 2016-09-22 21:14 zqiguoshang
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2016年9月19日
alias sample method——运行时间复杂度为O(1)的抽样算法
摘要: 根据离散离散概率分布抽样是一个常见的问题。这篇文章将介绍运行时间复杂度为O(1)的 alias method 抽样算法思想。 下面举例说明: 比如 a,b,c,d 的概率分别为 0.1,0.2,0.3,0.4。如何编程实现按概率抽样呢? 最简单的方法是生成一个数组:1,2,2,3,3,3,4,4,4
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posted @ 2016-09-19 15:50 zqiguoshang
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2016年9月5日
最大连续子序列和问题(Maximum Consecutive Subsequence Sum)
摘要: 该算法的定义是:给出一个int序列,元素有正有负,找出其中的最大连续子序列的和。 例如:-2,11,-4,13,-5-2,;最大和为20(11,-4, 13)。 怎么考虑这个问题呢? 要充分利用,连续,这个条件。 连续子序列的和可能为正,也可能为负。如果为正,那么我们要继续加下去,因为如果后面一个数
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posted @ 2016-09-05 10:16 zqiguoshang
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2016年8月29日
java for each 错误
摘要: 简而言之,for each 适用于不改变数组,容器元素的场合,如果改变,必须用索引或者iterator. 例如: A[] arrayA = new A[5]; for (A a : arrayA) { a = null; } 注意,即使java对象传递的是引用,这样写array中的元素仍不会改变。
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posted @ 2016-08-29 11:34 zqiguoshang
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2016年8月12日
Python科学画图小结
摘要: Python画图主要用到matplotlib这个库。具体来说是pylab和pyplot这两个子库。这两个库可以满足基本的画图需求,而条形图,散点图等特殊图,下面再单独具体介绍。 首先给出pylab神器镇文:pylab.rcParams.update(params)。这个函数几乎可以调节图的一切属性,
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posted @ 2016-08-12 10:56 zqiguoshang
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2016年8月6日
SVD小结
摘要: 首先给出SVD定义: 任意矩阵$A \in R^{m \times n}$总可以分解为两个正交矩阵和一个对角矩阵的乘积。即: $A = U \Sigma_r V^T$ 其中,$U \in R^{m \times m}, V \in R^{n \times n}, \Sigma_r = diag(\s
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posted @ 2016-08-06 10:32 zqiguoshang
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