INCREMENT(A)
i = 0
while i< A.length and A[i] ==1
A[i]=0
i=i+1
if i< A.length
A[i]=1
我现在自己学习摊销分析,我正在考虑平均情况分析和摊销分析之间的差异,我知道二进制计数器操作的摊销成本INCREMENT(Array)是O(1),但如果我想分析增量的平均情况呢?我在考虑假设我们需要翻转的平均位数是n/2,其中n是位数的总和,但我在中看到了答案,这对我来说意义不大。有谁能解释一下吗?这将是有帮助的,因为我真的知道答案:D
我想知道为什么libSVM给出了不同的准确性结果,如果我预测或没有概率,我在找到一个常见问题,上面写着
Q: Why using svm-predict -b 0 and -b 1 gives different accuracy values?
Let's just consider two-class classification here. After
probability information is obtained in training, we do not have
prob > = 0.5 if and only if decision value >
我正在运行这段代码,并得到了意想不到的结果。我预计添加原语的循环执行速度会快得多,但结果不一致。
import java.util.*;
public class Main {
public static void main(String[] args) {
StringBuilder output = new StringBuilder();
long start = System.currentTimeMillis();
long limit = 1000000000; //10^9
long value = 0;
我已经将手机中的所有号码存储到一个数组列表中,现在我需要将所有这些号码存储到sqlitedb中,这样我就可以很容易地将它们转换为excel表格。
List list =新建ArrayList();
String number = cur.getString(cur.getColumnIndex(CommonDataKinds.Phone.NUMBER));list.add(number);
Python中的pycrypto库可以生成随机的n位素数。我使用的语法如下:
from Crypto.Util import number
number.getPrime(2048)
上面的函数具有非常令人印象深刻的性能,并以很小的延迟返回素数。What是在此函数中在如此短的时间内生成如此大的素数的过程吗?
Java中的BigInteger构造函数:
public BigInteger(int bitLength,
int certainty,
Random rnd)
使用指定的bitLength构造随机生成的可能是质数的正BigInteger。建议优先使用probablePrime方法,而不是此构造函数,除非迫切需要指定确定性。
参数:
bitLength - bitLength of the returned BigInteger.
certainty - a measure of the uncertainty that
我正在比较算法的顺序性能和并行性能(使用ForkJoinPool) (前n个数之和):
public class ForkJoinSumCalculator extends RecursiveTask<Long> {
private static final ForkJoinPool FORKJOINPOOL = new ForkJoinPool();
private final long[] numbers;
private final int start;
private final int end;
public static fina
我遇到了重复调用多个函数的情况。这是一个程序的简单模型,它是如何工作的。当迭代次数很大时,程序会耗尽所有内存(在这个最小模型中并不重要),这很可能是内存泄漏的情况。请建议在这种情况下最好的方法是什么。我是新手。提前谢谢。
#include <iostream>
#include <vector>
/* Functions to be called repeatedly (can be in different .cpp files) */
std::vector<int> Func1(std::vector<int> ttt);
std::ve
我试图理解这个伪码的计算复杂性:
values is a set of n unique elements
subset is an empty set
for 0 ... k
X: randomly select a value from values
if value is in subset
goto X
else
insert value into subset
当然,这是从n中选择k元素的唯一随机子集的(很差的)算法,我知道更好的选择,但我想了解计算的复杂性。
我可以很容易地看到,当允许重复时,这是O(n
我需要一个算法来将游戏规则(p&p角色扮演)转换为概率,特别是从if-然后-else构建的条件结构,条件由布尔(not,and,or)和关系运算符(==,>=,<=,<,>)以及骰子卷和布尔值构成。
示例:
var a = diceRoll(d8,d10,d12) // a shaker full of dices
// a 8 sides, a 10 sided and a 12 sided dice
// values added togeth
出于教育目的,我想使用Java-8创建一个质数流。这是我的方法。如果x没有不超过sqrt(x)的素数除数,则它是素数。因此,假设我已经有了一个素数流,我可以使用以下谓词来检查它:
x -> Seq.seq(primes()).limitWhile(p -> p <= Math.sqrt(x)).allMatch(p -> x % p != 0)
在这里,我使用了库(如果重要的话是0.9.10),仅用于标准Stream中没有的limitWhile操作。因此,现在知道了一些以前的素数prev,我可以生成下一个素数,迭代这些数字,直到找到匹配这个谓词的一个:
prev -&g
我必须在java 长数据类型中打印整数k的所有正幂。我的代码是:
int k = Integer.parseInt(args[0]);
int i = 1;
long a = k;
while (a <= Long.MAX_VALUE) {
System.out.print(i + " ");
System.out.println(a);
i++;
a = (long) Math.pow(k, i);
}
当我运行这个程序时,会创建一个无限循环。
但是,当我运行这个程序时,
试图计算得到两个3s在'k‘卷,然后条形图的概率。在我添加以prob_trials[]开头的代码之前,它不会返回任何输出。然后,当我添加prob_trials[]代码时,如果得到不可调用的元组错误。
import random
import pylab
"Calculating probability of getting exactly a 3 in k rolls"
dice=(1,2,3,4,5,6)
one=0
two=0
three=0
four=0
five=0
six=0
for i in range(100):
result = random
因此,我有一个DataFrame在熊猫与简单的债券信息。我需要制定限制,使至少30%的债券必须是长期的,或者不超过60%的债券可以归类为高风险。简化的表格如下:
Bond | Returns | Length | Riskiness
A | 0.045 | Short | Low
B | 0.030 | Short | High
C | 0.050 | Long | High
D | 0.035 | Long | Low
因此,本质上,我如何编写代码以获得最大的投资组合价值,同时又保持在约束范围内?老实说,我甚至不知道从哪里