最近我遇到了一个问题,其中渐近复杂性被问到- T(n, n) where
T(x, c) = Θ(x) for c ≤ 2,
T(c, y) = Θ(y) for c ≤ 2, and
T(x, y) = Θ(x + y) + T(x/2, y/2). 提出的解决方案是 We may then begin to replace T(x/2, y/2) with the recursive formula containing it:
x + y x + y x + y
T(x, y) = c (x + y) + c(x+y)/4 + c(x+y)/8 ...
This geometric s
我正在学习sympy和一阶线性差分方程。
对于初始条件为y(-1)=0和x(n) = n^{2}+n的方程y(n) = x(n)-3y(n-1),其解是y(-1)=0。
我被困在解决问题上,这就是我所拥有的:
from sympy import *
n, i = symbols("n i", integer=True)
a, b = IndexedBase("a"), IndexedBase("b")
def x(n): return n**2+n
y = Function("y")
lexpr = y(n)
s1 = Sum
/* Function to get diameter of a binary tree */
int diameter(struct node * tree)
{
/* base case where tree is empty */
if (tree == 0)
return 0;
/* get the height of left and right sub-trees */
int lheight = height(tree->left);
int rheight = height(tree->right);
/* get the
有没有人能帮我解释一下这个算法的复杂性?我已经尝试了一个小时,但我不明白递归的复杂性。我知道前三个陈述是O(1),我认为下面的是O(n/2)和O(n/2),所以加起来是O(n),但我不确定。
def sum(a):
if len ( a ) == 0:
return 0
elif len ( a ) == 1:
return a [0]
m = len (a )//2
b = sum (a [: m ])
c = sum (a [ m :])
return b + c
我有一个有580个样本和7个特征的数据集。我比较了线性、二次和高斯三种内核之间的时间,并使用RandomizedSearchCV进行了如下操作:
from sklearn.model_selection import RandomizedSearchCV
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
paramSVMLinear = {
'kernel': ['linear'],
'C': [ii for ii in np.linspace(1,1e7,5000
我有一个有向图的顶点ABCDE。使用深度优先搜索,如果我希望能够从A-C找到唯一路由的数量(例如),我该如何着手呢?这是我目前的DFS。
private final Map<Character, Node> mNodes;
private final List<Edge> mEdges;
private List<Node> mVisited = new ArrayList<>();
int weight;
int numberOfPaths;
public DepthFirstSearch(Graph graph){
mNodes =