- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏程序猿~
- 8皇后问题(回溯法)
问题 在8×8格的国际象棋上摆放八个皇后，使其不能互相攻击，即任意两个皇后都不能处于同一行、同一列或同一斜线上，如何求解？ 2. 解题过程 该问题使用回溯法，其本质上是一种枚举法。 代码 package com.jfp; /** * @author jiafupeng * @desc 8皇后 * @create 2021/3/17 14:54 * @update 2021 /3/17 14:54 **/ public class Queen8 { static final int MAX_NUM = 8; int chessBoard[][] = new } } public static void main(String[] args) throws InterruptedException { Queen8 queen8 = new Queen8(); queen8.settleQueen(0); queen8.printChessBoard(); } } 4.
63620发布于 2021-03-20 - 来自专栏悟道
8-1摩尔投票法
先上模板: 再看真题: class Solution { public int majorityElement(int[] nums) { /** 摩尔投票法
32920发布于 2021-07-14 - 来自专栏往期博文
数学建模暑期集训8：熵权法
在本专栏第三篇博文中列举了熵权法的公式数学建模学习笔记（三）熵权法Excel实现，但用Excel实现的讲解视频已经无法观看，这篇博文就来用matlab实现熵权法，比excel手动操作更加方便。 ，并将这个矩阵命名为X % （1）在工作区右键，点击新建（Ctrl+N)，输入变量名称为X % （2）在Excel中复制数据，再回到Excel中右键，点击粘贴Excel数据（Ctrl+Shift+V） % （3）关掉这个窗口，点击X变量，右键另存为，保存为mat文件（下次就不用复制粘贴了，只需使用load命令即可加载数据） % （4）注意，代码和数据要放在同一个目录下哦。 熵权法是根据数据本身来获得权值，主要依据的是指标的变异程度（即一个指标中的各个数据方差越大，所含的信息量就越大，那么该指标的权重会越大）。 因此，在使用熵权法之时，需自行看看权重是否合理，若不合理，可以和层次分析法结合使用。
94620编辑于 2022-06-14 - 来自专栏云深之无迹
STM8S功耗管理(设计通法)
这篇文章我们聊下功耗管理，不仅仅是STM8S，51，32，等等单片机都绕不过这个坎，在文章最后试图给出一些设计的通法。 对于由电池供电的系统来说，功耗是非常重要的指标。 这些就是时钟管理 STM8S的时钟管理起来比较自由，随便的开关。 给大家表演个封装库。 先搞个转换用的宏函数. 从基地址开始+相应的偏移地址就算封装好啦！ 偏移的地址在数据手册里面，是0。 7：2之间都是保留的位置，为什么是8个，记得单片机是8位的吗？ 下面的r是说，你对这个寄存器可以干什么？无非就是读和写。r是读，读出来的是意思是什么？ 功耗设置 这个是数据手册的说明 这里也是封装库的时候的写法 这个设计真骚呢~快速时钟启动，之后再切换，或者不切换。 这个就说的更详细了，AWU就是个变花样的中断。 ● 使用尽可能小的时钟频率，可以通过设置CPU的8个预分频数和4个HSI预分频数来得到适合应用程序的时钟频率。
81120编辑于 2022-06-15 数据特征选择法
最近一直在做车辆驾驶行为分析方面的研究，今天看到一篇论文，里面原始数据特者提取的方法可以收藏一下。
73460发布于 2018-05-09- 来自专栏数据派THU
解读《数据安全法》
来源：深信服科技、计算机与网络安全本文多图，建议阅读5分钟本文为你解读《数据安全法》。
61930编辑于 2022-09-27 - 来自专栏DotNet 致知
C#语言入门详解-8方法（上）
dis_k=cccaec7361e4438b728b8d7778d24c6f&dis_t=1648518088&vid=wxv_1516727269136859137&format_id=10002&support_redirect
45030编辑于 2022-03-29 - 来自专栏深度学习和计算机视觉
SLAM程序阅读（第8讲 LK光流法）
本期，小绿带大家阅读高翔Slambook第8讲中LK光流法程序。 所以从本期开始，小绿没法再带着大家去“解读”程序啦o(╥﹏╥)o…小绿只能带着大家去“阅读”程序~~ 好了，闲话到此为止，现在咱们来看一下Slambook第8讲的第一个程序：useLK.cpp。 首先，来了解一下程序的用途：useLK.cpp这个程序是一个演示使用LK光流法跟踪特征点运动轨迹的实例，通过从数据库截取9张RGB图像（这里虽然data数据集里包含了9张深度图，然而只是为了读取RGB图像方便 这里我们只需传入“数据集排序文件”associate.txt所在的文件夹就可以，因而argc的判别值为2。 如果大家没看过瘾，第九章Project部分提供了一个RGBD数据集，我们在包含数百张RGBD-深度图像的数据集中再次运行本程序进行LK光流跟踪，结果如下（由于上传的gif不能超过2m，小绿只截取了其中的一些帧
1.5K20发布于 2019-10-24 - 来自专栏学弱猹的精品小屋
数值优化（8）——带约束优化：引入，梯度投影法
事实上证明是类似的，和我们上面一样的写法可以得到 Proposition 8: 设 为驻点，那么如果 ，则偏导为0，若 ，则偏导非负，若 ，则偏导非正。 第二种就是 ，那么这个时候可以得到 ，并且 这个地方注意到，相当于对于非激活的部分保留了原始的数据，而事实上，对于激活的部分，我们给它的海塞矩阵添加什么内容都没关系，因为它们的对应的维度都是0。 梯度投影法 梯度投影法的基本思路和之前的最速下降法非常类似，也是一个相对来说很古老的用于解决带约束优化问题的方法。在此之前我们先介绍几个与投影有关的性质。 对于arc形式的，要求也是差不多的 Definition 8: Arc Armijo Condition 设 ，那么如果 是最小的使得 且使得 成立，那么称 满足弧情况下的Armijo条件。 标准化的梯度投影法 标准化的梯度投影法（Scaled Gradient Projection Method）是一种针对不同的投影量度而做的对应的修改。
2.8K10发布于 2021-08-09 - 来自专栏Python数据科学
特征选择：8 种常见的特征过滤法
Wrapper：包装法，根据目标函数（通常是预测效果评分），每次选择若干特征，或者排除若干特征。 方差为0的特征不但对数据挖掘没有丝毫用处，相反还会拖慢算法的运行速度。 单变量选择 单变量的特征选择是通过基于一些单变量的统计度量方法来选择最好的特征。属于过滤法的一种。 互信息 互信息法是用来捕捉每个特征与标签之间的任意关系(包括线性和非线性关系)的过滤方法。 这两个类的用法和参数都和F检验一模一样，不过互信息法比F检验更加强大，F检验只能够找出线性关系，而互信息法可以找出任意关系。 最后用一张表格将过滤法做个总结，方便大家查阅学习。
9.9K90发布于 2021-07-16 - 来自专栏HUBU生信
数据结构：链表的头插法和尾插法
（C） 数据结构头插： 在头节点的后面进行插入操作，后一个插入进来的值，在前一个插入进来的值与头节点之间。 sizeof(Lnode)); p->data = data; p->next = L->next; L->next = p;//头插法 尾插法： 设法找到插入结点的上一个结点，总而言之，尾插法就是要使后面插入的结点在前一个插入结点和NULL值之间。 p->data = data; fp->next = p; p->next = NULL; fp = p;//尾插法
2.3K20发布于 2018-12-27 - 来自专栏Debug客栈
数据结构 折半查找法
算法性能 时间复杂度： log 2 n + 1 平均查找长度： log 2 n + 1 – 1 注意事项 折半查找法必须为有序数列。 mid; } return -1; } int main(){ int i, val, ret; int a[10] = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8,
71210发布于 2019-12-23 - 来自专栏韩曙亮的移动开发专栏
【DBMS 数据库管理系统】数据仓库中 数据追加 ( 时标方法 | DELTA 文件法 | 前后映像文件法 | 日志文件法 )
文章目录 一、数据追加 概念 和 方法 二、时标方法 三、DELTA 文件法 四、前后映像文件法 五、日志文件法 一、数据追加 概念 和 方法 ---- 数据仓库 数据追加 : "数据追加" 概念 : ) ; "数据追加" 途径 : 时标方法 DELTA 文件法 前后映像文件法 日志文件法 二、时标方法 ---- 时标方法 : 前提 : 数据含有 时标 字段 ; 操作 : 对新 插入 或 更新 的数据记录 , 加上最新的时标 ; 缺点 : 很多数据库中的属性字段中 , 没有 “时标” 字段 , 此时就无法进行数据追加 ; 三、DELTA 文件法 ---- DELTA 文件法 : 设计应用程序 , 让 应用程序 ---- 前后映像文件法 : 先对数据库做一次快照 A , 抽取数据库数据 到 数据仓库 中 , 在做一次快照 B , 对比 AB 两个快照的差异 , 确定追加的数据 ; "前后映像文件法" 缺点 : 扫描一次数据库都很占用资源 , 这里对比 2 个快照 , 需要扫描 2 次数据库 , 这样会 占用大量的资源 , 影响系统性能 ; 五、日志文件法 ---- 日志文件法 : 数据库固有机制
85200编辑于 2023-03-28 - 来自专栏橙子探索测试
思维模式|假设前置数据法
永远不要局限思维，记得要发散思维，与众不同 如果系统中A模块是发布岗位，B模块是岗位详情，小王测试的是A模块，小张测试的是B模块，小张在测试B模块时往往很少去考虑前置模块A产生的各种类型、各种异常不确定数据 ，导致了经常出现一些问题，如果小张当时考虑了A模块可能产生的所有前置数据，去测试B系统，后面就不会频繁出现一系列问题，这就是我们今天要讨论的假设前置数据法。 所以前置模块、前置数据皆有可能发生 以上case情况，我们可以通过岗位数据库，快速构造出各种数据，去测试岗位详情的容错等情况，保证了岗位详情测试的全面性和稳定性。
61330发布于 2020-01-26 - 来自专栏Debug客栈
数据结构 分块查找法
方法描述 将n个数据元素”按块有序”划分为m块（m ≤ n）。 1:-1; } int main(){ int i, j=-1, k, key; int a[] = {33,42,44,38,24,48, 22,12,13,8,9,20, 60,58,74,49,86,53
91430发布于 2019-12-23 - 来自专栏数据猿
七种常见的数据分析法之：象限法
导读 象限分析法作为数据分析中常用且重要的7大分析方法之一，在应用上有多种多样的变化。 来源：诸葛io数据教练丨作者：诸葛io 数据猿官网 | www.datayuan.cn ? 什么是象限分析法？ ? 看上面这张图，你看出来了什么？ 是的，一个初中时就学会的坐标轴，X轴从左到右是点击率的高低，Y轴从下到上是转化率的高低，形成了4个象限，这就是我们要说的象限分析法。 针对每次营销活动的点击率和转化率找到相应的数据标注点，然后将这次营销活动的效果归到每个象限，4个象限分别代表了不同的效果评估。 so，现在了解什么是象限分析法了么？ 当然，你了解的还不够。 象限分析法作为数据分析中常用且重要的7大分析方法之一，在应用上有多种变化，例如下图： ? 象限分析法有什么用？ 1.找到问题的共性原因 通过象限分析法，将有相同特征的事件进行归因分析，总结其中的共性原因。
3.3K20发布于 2019-11-19 - 来自专栏数据结构与算法
数据结构基础详解:哈希表【理论计算篇】开放地址法_线性探测法_拉链法详解
是一种数据结构，特点是：数据元素的关键字与其存储地址直接相关。解释说明已知关键字，能计算出来它的存储地址若不同的关键字通过散列函数映射到同一个值，则称他们为“同义词”。 2.查找21的过程：21%13=8，为空。 处理冲突的方法3.1 拉链法前面提到的拉链法就是处理冲突的一种方法3.2 开放定址法线性探测法平方探测法伪随机序列法3.2.1开放地址法的定义开放地址法的核心就是说把其他地址开放，发生冲突时，可以把关键字放入其他的地址数学公式 :star:线性探测法平方探测法伪随机序列法==注意==：H(key)是哈希函数，哈希函数的计算是哈希函数，开放地址的计算是另一个东西，切不可混淆。 使用开放地址法计算ASL的时候，要注意空位置的判断也要算作一次比较，和上面的拉链法不同，可以理解为拉链法比较的是空指针，开放地址法是空的元素，所以算作一次采用开放定址法时，删除结点不能简单地将被删结点的空间置为空
2K01编辑于 2024-10-08 - 来自专栏Debug客栈
数据结构 键树查找法
定义 键树查找法 又称数字查找树（根节点子树>=2个），键树节点存储的不是某个关键字，而是组成关键字的单个符号。 键树的存储结构 键树的存储结构有两种，分别是： 双链树 ：通过使用树的孩子兄弟表示法来表示键树。 字典树 ：以树的多重链表表示键树。 ;//存储关键字的数组 int num;//关键字长度 }KeysType; //定时结点结构 typedef struct DLTNode{ char symbol;//结点中存储的数据 T 为用孩子兄弟表示法表示的键树，K为被查找的关键字。 DLTree SearchChar(DLTree T, KeysType k){ int i = 0; DLTree p = T->first;//首先令指针 P 指向根结点下的含有数据的孩子结点
71820发布于 2019-12-23 - 来自专栏c/c++
【数据结构】筛选法建堆
前言 hello hello~ ，这里是大耳朵土土垚~ ，欢迎大家点赞关注收藏 1.建堆的方法 给你一个顺序表或数组（一串数据），通常来说建堆有两种方法一种堆向上调整算法，一种堆向下调整算法建堆也就是筛选法建堆 }可以表示为： ①第一个数据1可以看成一个堆，从第二个节点8开始向上调整，发现1<8，不需要交换： ②前面两个数据1和8已经构成小堆，从第三个元素开始向上调整，发现1<9不需要交换： ③前面三个数据已经构成小堆 ，从第四个数据5开始向上调整，发现5<8交换,交换后1<5，不需要交换： ④前面四个数据构成小堆，从第五个数据3开始向上调整建堆，发现3<5交换，1>3不交换： ⑤前面五个数据构成小堆，从第六个数据2开始往上调整建堆 NlogN logN是以2为底的 3.筛选法建堆及时间复杂度 筛选法建堆需要利用我们的向下调整算法： ✨堆向下调整算法 //堆向下调整算法 void AdjustDown(int* arr,int 这里同样要注意，堆向下调整时，其节点左右子树必须是堆，我们从最后一个非叶子节点开始调整是因为其左右子树只有一个数据，可以看成堆 以int arr[] = {1,8,9,5,3,2}为例，图解如下：
63310编辑于 2024-06-06 - 来自专栏架构师成长之路
回溯法 -数据结构与算法
1.回溯法算法思想： 定义： 回溯法(探索与回溯法)是一种选优搜索法，按选优条件向前搜索，以达到目标。 事实上，当我们将问题的有关数据以一定的数据结构存储好以后（例如，旅行商问题存储赋权图的邻接矩阵、定和子集问题是存储已知的n+1个数、4皇后问题用整数对(i,j)表示棋盘上各个位置，不必先建立一个解空间树 回溯法依赖的两种数据结构 回溯法通常在解空间树上进行搜索，一般依赖的两种数据结构：子集树和排列树 子集树（遍历子集树需O(2^n)计算时间）： 一般有装载问题、符号三角形问题、0-1背包问题、最大团问题 7.回溯法的应用 应用回溯法有： 1）装载问题 2）批处理作业调度 3）符号三角形问题 4）n后问题 5）0-1背包问题 6）最大团问题 7）图的m着色问题 8）旅行售货员问题 9）圆排列问题 ,xn）满足： 例如：n=3但是时候： W = (10, 8,5) p = (5,5,1) C = 16; 最优解为：(1,01),此时价值为：6 0/1背包问题用完全二叉树表示的解空间
1.9K30编辑于 2022-04-14
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号