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状态机编程实例-状态表法
本篇，继续介绍状态机编程的第二种方法：状态表法，来实现炸弹拆除小游戏的状态机编程。 1 状态表法 状态表法，顾名思义，就是通过一个状态表，来实现状态机中的状态转换，下面就先介绍下状态表的基础知识。 2 状态表法的实现 上面介绍了状态表法的基础知识，下面就来通过代码来介绍状态表法的具体实现。 2.1 通用状态表事件处理器 上面说到，状态表法可以使用一个非常有规律的状态表数据结构来表现一个状态机，因而在程序设计时，可以编写一个通用的状态表事件处理器。 注意上面提到的它包含两个主要结构： 一个外部转换的StateTable结构 一个带有事件参数和没有事件参数的Event结构 以及StateTable结构的两个相关的函数： init()函数：用于触发状态机的初始转换 2种方法——状态表法，通过一个非常有规律的二维表数据结构，以及函数指针，实现炸弹拆除小游戏中的状态机功能。
74651编辑于 2023-08-22 - 来自专栏Python
头插法和尾插法
头插法 void HeadCreatList(List *L) //头插法建立链表 { List *s; //不用像尾插法一样生成一个终端节点。 List));//s指向新申请的节点 s->data = i;//用新节点的数据域来接受i s->next = L->next; //将L指向的地址赋值给S;//头插法与尾插法的不同之处主要在此 } } 尾插法 void TailCreatList(List *L) //尾插法建立链表 { List *s, *r;//s用来指向新生成的节点。r始终指向L的终端节点。
29710编辑于 2024-10-12 - 来自专栏c++与qt学习
头插法和尾插法
头插法 #define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS #include<stdio.h> #include<stdlib.h> typedef struct LinkNode { headNode == NULL) { return NULL; } //数据域可以不用维护 headNode->next = NULL; return headNode; } //头插法 insert_LinkList(headNode,length); printf("打印链表：\n"); outputLinkList(headNode); return 0; } 尾插法： headNode == NULL) { return NULL; } //数据域可以不用维护 headNode->next = NULL; return headNode; } //尾插法
1.1K30发布于 2021-03-02 - 来自专栏码农爱学习的专栏
状态机编程实例-嵌套switch-case法
，可以分为两类，一类是按键事件：UP、DOWN和ARM，一类是Tick。 = 0; } Bomb1_dispatch(&l_bomb, (Event *)&tick_evt); /*调度处理tick事件*/ //省略... } 2 switch-case嵌套法 本篇先使用最简单最容易理解的switch-case方法，来实现状态机编程。 2.1 状态机处理 使用switch-case法实现状态机，一般需要两层switch结构。 ，都检测一下是否有事件触发，本例中就是UP、DOWN和ARM的按键事件，另外Tick事件是周期性的触发的。 UP、DOWN和ARM的按键事件的触发检测代码如下，检测到对应的按键事件后，则设置对应的事件给状态机，状态机即可在下次状态循环中进行处理。
90640编辑于 2023-08-22 - 来自专栏职场亮哥
Python拉链法和开地址法实现字典
Python拉链法和开地址法实现字典 Python字典(dictionary)是除列表之外python中最灵活的内置数据结构类型。列表是有序的对象结合，字典是无序的对象集合。 这个时候就有两种处理散列冲突的方法：拉链法和开地址法 拉链法 把具有相同散列地址的k,v对放在同一个单链表中。 _solts__: for k, _ in solt: ret.append(k) return ret 封装成类之后，使用方法和Python 提供的dict就比较像了 开地址法 Python字典内部实现时处理散列冲突的方法就是开地址法，开地址法在后续补充 《Python源码剖析》的笔记-第五章 Python中的dict对象 【译】Python
96210发布于 2020-10-10 - 来自专栏小点点
（五）《数电》——化简法（公式化简法和卡诺图化简法）
基本性质 并2消1 并4消2 并8消3 推论 化简的基本步骤 总规则 示例 约束项 定义 任意项 定义 无关项 定义 应用 Q——M法 ---- 公式化简法 我们来介绍一下公式化简法 这种标准形式在逻辑函数的化简以及计算机辅助分析和设计中得到了广泛的应用。 ◆卡诺图行列两侧标注的0和1表示使对应方格内最小项为1的变量取值。同时，这些0和1组成的二进制数大小就是对应最小项的编号。 无关项 定义 无关项——约束项和任意项统称为逻辑函数中的无关项。“无关”指是否将这些最小项写入逻辑函数式无关紧要，在卡诺图中用“×”表示无关项。 Q——M法 也叫奎恩——麦克拉斯基化简法，因为在离散数学中学过，期末考试还考过！就不做详细介绍。感兴趣同学可以自己了解一下！
7.7K21编辑于 2022-12-12 - 来自专栏全栈程序员必看
（c语言）选择排序法和冒泡排序法
问题描述： 给定一个数组（或者输入一个数组），分别运用选择排序法和冒泡排序法将所要的结果输出。
1.6K10编辑于 2022-09-12 - 来自专栏数字IC经典电路设计
串并转换（串入并出、并入串出、移位寄存器法和计数器法|verilog代码|Testbench|仿真结果）
在设计的时候主要包括以下两个模块 核心模块：对于移位寄存器法，每个时钟周期将1bit数据缓存在寄存器上，选择不同的转换优先方式数据缓存的方式不同。 对于计数器法，相比于移位寄存器逐次移位进行拼接，计数器法通过计数器将输入的数据直接缓存到对应的位次。 辅助模块：由于串并行数据输入输出的特性，输入的时钟周期与输出时钟周期是不同的。 根据计数器法的原理，每个时钟周期将1bit数据缓存在寄存器上，对于选择msb优先和lsb优先： dout_msb_rWIDTH - 1 - cnt_sipo <= din_r; dout_lsb_rcnt_sipo 并入串出（移位寄存器法）： 根据移位寄存器的原理，每8个时钟周期输入一组8bit数据，在8分频时钟的上升端(借助上升沿检测)缓存在寄存器中： else if(up_edge) begin 并入串出（计数器法）： 根据移位寄存器的原理，每8个时钟周期输入一组8bit数据，在8分频时钟的上升端(借助上升沿检测)缓存在寄存器中： else begin dout_msb_r
8.4K103编辑于 2023-05-18 - 来自专栏Java架构筑基
大整数相乘“分治法”和“循环暴力法”
x = sca.nextLine(); String y = sca.nextLine(); System.out.println(f(x,y)); } //分治法 代码，结果都是报错，有的甚至用long型变量接收输入的大整数，直接就报错了，没有一个是对的，访问量还那么高，真水啊，，，，，， 然后想了另一种方法，可以完美解决此问题，时间复杂度是o（n2）： 循环暴力法： 希望读到这的您能点个小赞和关注下我，以后还会更新技术干货，谢谢您的支持！ 资料领取方式：加入Java技术交流群963944895，点击加入群聊，私信管理员即可免费领取
86500发布于 2019-04-21 - 来自专栏云霄雨霁
算法设计策略----回溯法和分枝限界法
隐式约束和判定函数：隐式约束给出了判定一个候选解是否为可行解的条件。一般需要从问题描述的隐式约束出发，设计一个判定函数，程序根据判定函数判断一个解是否为可行解。 最优解和目标函数：目标函数，也称代价函数，用来衡量每个可行解的优劣。使目标函数取得最大（小）值的可行解为问题的最优解。 约束函数和限界函数目的相同，都是为了剪去不必要搜索的子树，减少问题求解所需实际生成的状态结点数，他们统称为剪枝函数。 使用剪枝函数的深度优先生成状态空间树中的节点的求解方法称为回溯法；广度优先生成结点，并使用剪枝函数的方法称为分枝限界法。 回溯法算法框架： Void RBacktrack(int k){ for(每个x[k],使得x[k]∈T[x[0],...
2.1K00发布于 2018-05-30 - 来自专栏大大的小数据
华罗庚《优选法和统筹法平话》2021.7.31
今天看到了来源，华罗庚先生写的，以及当年极力普及和倡导的优选法和统筹法平话，看到了老先生对应用数学落地的极大影响。 最少次数的测试出馒头放碱量。 最合理的两种化学计量配比。 统筹法，网络进度计划和横道图进度计划，关心描述任务的先后顺序，时间需求，人料机法环影响，统筹协调。 优选法，其中经典的黄金分割法、平分法，针对单峰函数，分别快速求极限和求根。 平行线法、陡度法、瞎子爬山法、非单峰、抛物线、等高线、双变数等方法，有数学依据的、实用的、简单的、适用场合的快速解决问题。 除了数学方法，同时看到了很多数学应用的感悟。 1、不迷信花里胡哨的理论和名称，落地落地。 2、折纸的动态可视化方法把抽象思维形象化。
1.9K30编辑于 2022-09-22 - 来自专栏计算机视觉理论及其实现
拉格朗日乘子法和KKT条件
求解最优化问题中，拉格朗日乘子法和KKT条件是两种最常用的方法。在有等式约束时使用拉格朗日乘子法，在有不等式约束时使用KKT条件。 该类问题解决办法是消元法或拉格朗日法。消元法简单，这里讲拉格朗日法，后面提到的KKT条件是对拉格朗日乘子法的泛化。例子：椭球 内接长方体的最大体积，即求 f(x,y,z) = 8xyz 的最大值。 方法1：消元法根据条件消去z，然后带入函数转化为无条件极值问题。 min(F(x,λ))取得极小值时其导数为0，即f(x)和h(x)的梯度共线。 不等式约束常用的方法是KKT条件，同样的，把所有的不等式约束、等式约束和目标函数全部写为一个式子
2.3K20编辑于 2022-09-03 - 来自专栏杨龙飞前端
快速排序法，冒泡排序法
快速排序法 function sort(arr){ if(arr.length<=1){ return arr } var index=Math.floor(arr.length sort(left).concat([arrIndex]).concat(sort(right)); } var arr=[7,8,9,2,5,3,6,1,3,7]; sort(arr); 冒泡排序法
1K50发布于 2018-06-15 - 来自专栏懂点编程的数据分析师
牛顿法与拟牛顿法
前言 同梯度下降法一样，牛顿法和拟牛顿法也是求解无约束最优化问题的常用方法。牛顿法本身属于迭代算法，每一步需要求解目标函数的海赛矩阵的逆矩阵，计算比较复杂。 和上述递推公式得到一个数列 ? 不停地逼近极小值点 2.多自变量的情况 按照前面海森矩阵的介绍，在多自变量情况下，二阶泰勒展开式可写为： ? 函数 ? 极值必要条件要求它必须是 ? 和 ? 分别表示函数 ? 的梯度和海森矩阵取值为 ? 的实值向量和实值矩阵，我们分别将其记为 ? 和 ? ，根据驻点解出 ? ： ? ? 拟牛顿法 在牛顿法的迭代过程中，需要计算海森矩阵 ? ，一方面有计算量大的问题，另一方面当海森矩阵非正定时牛顿法也会失效，因此我们考虑用一个 ? 阶矩阵 ? 来近似替代 ? `。 2.常见的拟牛顿法 根据拟牛顿条件，我们可以构造不同的 ? ，这里仅列出常用的几种拟牛顿法，可根据需要再学习具体实现。
1.4K20发布于 2020-06-09 - 来自专栏大数据文摘
法《情报法》出台，隐私将死？
这两天，法国人民确实整个儿都不太好了，因为法国国民议会议员周二（5月5日）以438票赞成、86票反对、42票弃权，一读通过了《情报法》案。你也许要问，这是个什么东西？和我有什么关系? 耐心，编者马上为你解释法国《情报法》的来龙去脉，以及告诉你，这也许真的和你有点关系。 如果你稍稍关心天下大事，一定还记得今年初发生在巴黎的查理周刊枪击案吧。 法国政府脑洞大开，觉得情报工作存在严重漏洞，于是Duang，《情报法》出炉了。 1 《情报法》到底讲了什么？ 《情报法》目前已提交至参议院，而参议院似乎很有可能通过该法案。针对这个法案，法国人民提前准备好了防范措施来保护自己的私隐。或许他们的经验可以被国人所借鉴。
98530发布于 2018-05-23 - 来自专栏glm的全栈学习之路
抛物线法、牛顿法、弦截法求根实例
,要求计算结果准确到四位有效数字 （1）用牛顿法 （2）用弦截法，取 x0=2,x1=1.9x_0=2,x_1=1.9x0=2,x1=1.9 （3）用抛物线法，取 x0=1,x1=3,x2=2x_0 =1,x_1=3,x_2=2x0=1,x1=3,x2=2 解题思路：按部就班，套公式编写程序即可注意控制精度，要求准确到四位有效数字，即要求准确解和所得近似解误差不超过 0.5∗10−40.5*10 ^{-4}0.5∗10−4 ，同时要注意迭代时的变量关系，以下是源代码： (1)牛顿法： /** * @Title: newton.java * @Desc: TODO * @Package: root （2）用弦截法，取 x0=2,x1=1.9x_0=2,x_1=1.9x0=2,x1=1.9 /** * @Title: secant.java * @Desc: TODO * @Package ] （3）用抛物线法，取 x0=1,x1=3,x2=2x_0=1,x_1=3,x_2=2x0=1,x1=3,x2=2 /** * @Title: parabolic.java * @Desc
2.2K50发布于 2020-09-28 - 来自专栏算法工程师的养成之路
牛顿法与拟牛顿法
牛顿法和拟牛顿法是求解无约束最优化的常用方法，有收敛速度快的优点. 牛顿法属于迭代算法，每一步需要求解目标函数的海赛矩阵的逆矩阵，计算复杂. 拟牛顿法通过正定矩阵近似海赛矩阵的逆矩阵，简化了这个过程. 牛顿法 对于无约束优化 minx∈Rnf(x) \min_{x\in R^n} f(x) x∈Rnminf(x) x∗x^*x∗是目标的极小值点. 计算HkH_kHk，并求pkp_kpk x(k+1)=x(k)+pkx^{(k+1)} = x^{(k)} + p_kx(k+1)=x(k)+pk k=k+1k=k+1k=k+1，转2 拟牛顿法 delta_k = B_k\delta_k + P_k\delta_k + Q_k\delta_k Bk+1=Bk+Pk+QkBk+1δk=Bkδk+Pkδk+Qkδk 使PkP_kPk和QkQ_kQk
1.3K20发布于 2019-01-18 - 来自专栏用户6093955的专栏
素数筛法（Eratosthenes筛法）
介绍 Eratosthenes筛法，又名埃氏筛法，对于求1~n区间内的素数，时间复杂度为n log n，对于10^6^ 以内的数比较合适，再超出此范围的就不建议用该方法了。 筛法的思想特别简单： 对于不超过n的每个非负整数p， 删除2p, 3p, 4p,…， 当处理完所有数之后， 还没有被删除的就是素数。
1.9K30发布于 2019-09-11 - 来自专栏杨龙飞前端
快速排序法，冒泡排序法
快速排序法 function sort(arr){ if(arr.length<=1){ return arr } var index=Math.floor(arr.length sort(left).concat([arrIndex]).concat(sort(right)); } var arr=[7,8,9,2,5,3,6,1,3,7]; sort(arr); 冒泡排序法
76420发布于 2018-06-27 - 来自专栏数据分析与挖掘
拉格朗日乘子法和KKT约束
本篇文章将详解带有约束条件的最优化问题，约束条件分为等式约束与不等式约束，对于等式约束的优化问题，可以直接应用拉格朗日乘子法去求取最优值；对于含有不等式约束的优化问题，可以转化为在满足 KKT 约束条件下应用拉格朗日乘子法求解 拉格朗日求得的并不一定是最优解，只有在凸优化的情况下，才能保证得到的是最优解，所以本文称拉格朗日乘子法得到的为可行解，其实就是局部极小值，接下来从无约束优化开始一一讲解。 因此给出结论：拉格朗日乘子法取得极值的必要条件是目标函数与约束函数相切，这时两者的法向量是平行的，即 ? 所以只要满足上述等式，且满足之前的约束 hi(x)=0,i=1,2,…,m ，即可得到解，联立起来，正好得到就是拉格朗日乘子法。 主要的KKT条件便是 (3) 和 (5) ，只要满足这俩个条件便可直接用拉格朗日乘子法， SVM 中的支持向量便是来自于此，需要注意的是 KKT 条件与对偶问题也有很大的联系，下一篇文章就是拉格朗日对偶
2K31发布于 2020-08-26
腾讯云开发者
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