笔记地址:https://github.com/percyliang/cs229t/blob/master/lectures/notes.pdf
二叉搜索树(Binary Search Tree,BST)是一种特殊的二叉树,它对于每个节点都满足:左子树上所有节点的值均小于它的根节点的值,右子树上所有节点的值均大于它的根节点的值。
█ 本文译自算法R&D,内核开发工程师 Devendra Kapadia 于2017年11月9日的博客文章: Limits without Limits in Version 11.2. 这是一个序
即从k开始,f(n)永远无法超过cg(n),则称g(n)为f(n)的渐近上界,写作
其实,上面(D)Asymptotes, 渐近线 的第3个,也提到了 Slant Asymptotes 偏渐近线 这里我们给出定义:
假定每次执行第i行所花的时间是常量ci;对 j = 2, 3, … n, 假设tj表示对那个值 j 执行while循环测试的次数。
影响 HB-BFT 性能的一个瓶颈是 ABA。 由于著名的FLP不可能的,ABA必须是一个随机的方案。这带来了以下缺点:尽管每个ABA协议的预期“轮”是恒定的,运行𝑛并发ABA会话的预期轮数可能很重要,即至少O(log𝑛)更严重,这些ABA实例不真正执行完全并发的方式: (1)不是所有实例同时开始,一些实例可能开始后输入(之前的RBC)没有交付;(2)正常节点也有一个效率下降面临大规模的并发执行(没有足够的CPU内核等)。 当𝑛变大,网络不稳定时,可能会有一些ABA实例终止得非常缓慢。最慢的ABA实例决定了
导数与微分(9) 基础 设 0< a <1 ,证明:方程 \arctan x=ax 在 \left( 0,+\infty \right) 内有且仅有一个实根. 解:令 G\left( x \right) =\arctan x-ax , G^{'}\left( x \right) =\dfrac{1}{1+x^2}-a=\dfrac{1-a-ax^2}{1+x^2}=0 ,显然 x=\sqrt{\dfrac{1-a}{a}} ,即 G\left( x \right) 在 \left( 0,\sqrt{
算法的时间复杂度一般使用渐近表示法表示。 渐近表示法的表示符号 使用的符号主要有这三个:Of(n))、Ω(f(n))、���θ(f(n))��。分别表示时间复杂度不超过某个代表运行时间上界的函数f(n)的一系列函数、不低某个表示运行时间下限的函数f(n)的一系列函数、时间复杂度在时间复杂度上界函数f1(n)和时间复杂度下限函数f2(n)之间的一系列函数。 其中,f(n)、f1(n)、f2(n)定义为输入规模为n的函数 渐近表示法的使用方式 一般而言,表示运行时间的函数的形式多样,但渐近表示法中的函数仅截取
例如,我们的客户可能观察到一种植物对某种毒性物质的反应是S形的。因此,我们需要一个S形函数来拟合我们的数据,但是,我们如何选择正确的方程呢?
1单调性 2极值 3最值 4凹凸性、拐点 5作函数图像 6渐近线:水平渐近线、铅直渐近线、斜渐近线
分析:此题给出的函数是隐函数,直接求函数渐近线是求不出来的,所以可以先设函数的渐近线方程,再利用条件去求未知参数。
专题二 一元微分学 (7) 2.2.7 导数在几何上的应用 1单调性 2极值 3最值 4凹凸性、拐点 5作函数图像 6渐近线:水平渐近线、铅直渐近线、斜渐近线 2.34 (江苏省2012年竞赛题) 求一个次数最低的多项式 P(x) ,使得它在 x=1 时取极大值 2 ,且 (0,2) 是曲线 y=P(x) 的拐点。 解:设 P^{''}(x)=a(x-2) ,积分一次可得 P^{'}(x)=a\frac{x^2}{2}-2x)+b , 再积分一次,得 P(x)=a(\frac{x^3}{6}-x^2
我是 跨阶凑导数定义 ,武老师 是用的 泰勒展开,我这里直接用 吴老师 的方法了
上一篇文章里我们用参数方程的形式探索了环面及其各种变形如环面纽结等等。曲面除了可以用参数方程的形式表示之外,还可以用隐函数的形式表达,即表示为 F(x, y, z) = 0 的解。这种曲面又称之为等值曲面,因为曲面上的每个点都满足 F(x, y, z) = 0 这一条件。Mathematica 提供了绘制等值曲面的函数 ContourPlot3D。不过在这篇文章里,我们并不用它来绘制各种婀娜多姿的曲面,而是尝试用它探索、绘制一些"多面体"。 从最简单的开始 让我们从最简单的,大家耳熟能详的球面方程开始: 方
这是《算法图解》的第一篇读书笔记,内容关于表示算法复杂度的渐近表示法以及一个简单但高效的算法:二分法。 1 .渐近表示法 1.1定义 算法的运行需要时间,这就需要衡量算法运行时间即时间复杂度的方式。这个衡量方式就被成为渐近表示法(大O表示法)。 渐近表示法用于描述算法在最糟糕情况下的运行时间,同时也表示了算法运行时间随问题规模扩大而增长的幅度。 1.2如何使用渐近表示法确定时间复杂度 一般而言,算法复杂度可用一个函数进行表示。之后,仅保留函数中增长幅度最大的一项,而这一项就可用于衡量该算法的时间复杂度。
摘要:泛洪是所有分布式网络算法中最简单和最基本的算法之一。节点通过向其所有相邻节点发送消息来开始该过程,在下一轮中将消息转发给他们未从其接收消息的所有相邻节点,依此类推。我们假设节点没有记录泛洪事件。我们称之为记忆性泛滥(AF)。由于节点忘记了,如果在后续轮次中再次接收到消息,则将再次转发该消息,从而提高了消息即使在有限图上也可以无限循环的可能性。据我们所知,这种洪水过程终止的问题尚未解决 - 相反,隐含地假设不终止。
生物多样性的测量和评估是许多生态学研究的中心目标。衡量生物多样性最简单也是最常用的方法是物种丰富度(物种的数目)。
最大似然估计(Maximum Likelihood Estimation)是一种可以生成拟合数据的任何分布的参数的最可能估计的技术。它是一种解决建模和统计中常见问题的方法——将概率分布拟合到数据集。
来源:Deephub Imba 本文约1500字,建议阅读9分钟 本文解释了 MLE 的工作原理和方式,以及它与 MAP 等类似方法的不同之处。 什么是最大似然估计(MLE) 最大似然估计(Maximum Likelihood Estimation)是一种可以生成拟合数据的任何分布的参数的最可能估计的技术。它是一种解决建模和统计中常见问题的方法——将概率分布拟合到数据集。 例如,假设数据来自泊松(λ)分布,在数据分析时需要知道λ参数来理解数据。这时就可以通过计算MLE找到给定数据的最有可能的λ,并将其用作
算法复杂度是在《数据结构》这门课程的第一章里出现的,因为它稍微涉及到一些数学问题,所以很多同学感觉很难,加上这个概念也不是那么具体,更让许多人复习起来无从下手,下面我们就这个问题给各位考生进行分析。
对于一个算法,一般来说我们能够通过计算来确定它的复杂度,比如遍历一个链表结构,链表的元素个数为
转自地址 http://blog.csdn.net/metasearch/article/details/4428865
之前总结的大部分模型都是基于正态性的假设,但实际上,正态性假设并不非常符合金融时间序列的特征。如果从其他分布假设出发,对于单个资产来说,已经有t-garch等模型可以用于波动率建模,相对容易,但对于资产组合来说,多元正态具有边际分布及线性组合也符合多元正态分布的良好性质,但多元t分布,多元渐进t分布等就不具有这么好的性质,因此需要一些新的模型来解决这一问题,本文总结一种可以用于资产组合分布建模的方法:Copula模型,通过Copula模型描述出组合的分布后,就可以利用之前蒙特卡洛的方法估计组合VaR。
这次是关于欧拉函数的单调非递减序列,他通过初等论证证明了一个名为M(x)函数的渐近式。
在上一篇中,通过一个求连续子数组的最大和的例子讲解,想必我们已经大概了然了分治策略和递归式的含义,可能会比较模糊,知道但不能用语言清晰地描述出来。但没关系,我相信通过这篇博文,我们会比较清楚且容易地用自己的话来描述。 通过前面两章的学习,我们已经接触了两个例子:归并排序和子数组最大和。这两个例子都用到了分治策略,通过分析,我们可以得出分治策略的思想:顾名思义,分治是将一个原始问题分解成多个子问题,而子问题的形式和原问题一样,只是规模更小而已,通过子问题的求解,原问题也就自然出来了。总结一下,大致可
上篇算法(1) 一、函数的渐近增长 函数的渐近增长:给定两个函数f(n)和g(n),如果存在一个整数N, 使得对于所有的 n > N, f(n)总是比g(n)大,那么,我们说f(n)的增长渐近快于
建议数据结构和算法分开来学,这里只有算法,没有什么是数据结构!数据结构在这里; --->> 点我
强化学习领域近期取得的很多成就都是通过无模型强化学习算法 [1,2,3] 实现的。无模型(MF)算法倾向于实现最佳性能,通常可应用且易于实现。
该内容来源于本人著作《趣学算法》在线章节:http://www.epubit.com.cn/book/details/4825
程序的一次运行是针对所求解问题的某一特定实例而言的。因此分析算法性能需要考虑的一个基本问题是所求解问题实例的规模,即输入数据量,必要时也考虑输出的数据量。
《趣学算法》在线章节:http://www.epubit.com.cn/book/details/4825
前面几节,我们一起学习了算法的复杂度如何分析,并从最坏、平均、最好以及不能使用最坏情况全方位无死角的剖析了算法的复杂度,在我们表示复杂度的时候,通常使用大O来表示。
很多程序员,做了很长时间的编程工作却始终都弄不明白算法的时间复杂度的估算,这是很可悲的一件事情。因为弄不清楚,所以也就从不深究自己写的代码是否效率底下,是不是可以通过优化,让计算机更加快速高效。所以在我最近自学看完算法的时间复杂度这个章节之后,我决定写一篇文章回顾,加深记忆,帮助理解。
大体目录 Paste_Image.png Paste_Image.png 大体内容 第一章,大体都是 初中,高中的内容复习 大体为: 切线,速度的理解 瞬时速度,平均速度的理解 极限, 一边的极限,什
上一篇《数据结构和算法》中我介绍了数据结构的基本概念,也介绍了数据结构一般可以分为逻辑结构和物理结构。逻辑结构分为集合结构、线性结构、树形结构和图形结构。物理结构分为顺序存储结构和链式存储结构。并且也介绍了这些结构的特点。然后,又介绍了算法的概念和算法的5个基本特性,分别是输入、输出、有穷性、确定性和可行性。最后说阐述了一个好的算法需要遵守正确性、可读性、健壮性、时间效率高和存储量低。其实,实现效率和存储量就是时间复杂度和空间复杂度。本篇我们就围绕这两个"复杂度"展开说明。在真正的开发中,时间复杂度尤为重要,空间复杂度我们不做太多说明。
算法就是通过一些指令,用系统的方法描述解决问题的策略机制。通俗讲就是用于计算的方法,通过该这种方法可以达到预期的结果。
比如, f(x) = x^2 - x + 2 在 x接近2, 但是不等于2 的时候, 有
本篇章题目出自:王道考研系列丛书——《2024年数据结构考研复习指导》课后习题。 题目主要考察的是对时间复杂度的分析,在前面的篇章中我们知道时间复杂度是与问题规模n和输入的值k有关的,但是我们在分析时间复杂度时都是以最坏时间复杂度进行分析,这样能确保算法的运行时间不会比它更长。
今天白天休息了一小会,所以没有更新,吃了晚饭,小编就接着更新,最近没有粉丝增加,确实有点难受,我想着去抖音,快手平台去推送一下,大家也可以转发一下自己的好友们,大家一起考研,互相帮助!
众所周知,在数学领域算法是用于解决某一类问题的的公式和思想。百度百科是这样说的,算法(algorithm),在数学(算学)和计算机科学之中,为任何良定义的具体计算步骤的一个序列,常用于计算、数据处理和自动推理。精确而言,算法是一个表示为有限长列表的有效方法,这里有两个重要的结论。1.算法有简单的,也有复杂的。2.算法有高效的,也有拙劣的。
混合线性模型,又名多层线性模型(Hierarchical linear model)。它比较适合处理嵌套设计(nested)的实验和调查研究数据
算法介绍从一个简单加法开始,现要求写一个求1+2+3+..+100的结果的程序,那我可以这样写:
在编程和算法设计中,理解算法的运行速度和效率是至关重要的。渐近分析为我们提供了一种量化和比较算法速度的方法,它通过增长项(growth term)来描述算法的运行时间。本文将通过介绍不同的增长项,来展示算法速度的次序,并解释这对实际编程的意义。
向量空间一组基中的向量如果两两正交,就称为正交基;若正交基中每个向量都是单位向量,就称其为规范正交基。
算法是技术面试的重要组成部分,尤其是在国内外的大厂中。本文将为你介绍在面试中需要了解的常见算法以及提高它们效率的方法(这是面试中常见的问题),最后会为你提供一些练习题。
6.基本导数与微分表 (1) y = c y=c y=c(常数) y ′ = 0 {y}'=0 y′=0 d y = 0 dy=0 dy=0 (2) y = x α y={{x}^{\alpha }} y=xα(\alpha 为实数) y ′ = α x α − 1 {y}'=\alpha {{x}^{\alpha -1}} y′=αxα−1 d y = α x α − 1 d x dy=\alpha {{x}^{\alpha -1}}dx dy=αxα−1dx (3) y = a x y={{a}^{x}} y=ax y ′ = a x ln a {y}'={{
CSS中的linear gradient(线性渐变)可能会导致各种各样的怪异和怪异的结果。其中的一些怪异在于它的语法。
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