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    算法设计关于递归方程T(n)=aT(nb)+f(n)之通用解法

    算法设计关于递归方程T(n)=aT(n/b)+f(n)之通用解法 在算法设计中经常需要通过递归方程估计算法的时间复杂度T(n),本文针对形如T(n)=aT(n/b)+f(n)的递归方程进行讨论,以期望找出通用的递归方程的求解方式...因此,我们需要找到在Master定理不能使用的情况下如何解递归方程的比较通用的办法——递归树。 经过分析,递归树解法包含了Master定理,但是Master定理可以方便的判断出递归方程的解。...T(n/b)= aT(n/b2)+(n/b)k 。 T((n/b2)= aT(n/b3)+( n/b2)k 。...T(n/b)= 2T(n/22)+(n/2)lg(n/2)。 T((n/b2)= 2T(n/23)+ (n/22)lg(n/22)。...综上所述,可以得出以下结论:在针对形如T(n)=aT(n/b)+f(n)的递归方程求解方法里,使用递归树是一种比较可行的通用办法。

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    用N.E.A.T遗传算法玩FlappyBird

    项目介绍 使用Python实现《Flappy Bird》类,主要包括物理引擎和死亡机制以及像素精度碰撞检测 利用N.E.A.T实现神经网络,通过鸟类的每代繁殖,获得一定阈值的适应度,通过神经网络能计算出模拟场景的解决方案...什么是N.E.A.T,它如何工作? NEAT(NeuroEvolution of Augmenting Topologies.)使用增强拓扑的神经进化。从根本上说,它本质上是一种复制自然界进化的尝试。...在解释NEAT在我们项目中的实现之前,我想先解释一下神经网络是如何工作的。 神经网络是如何工作的? 本质上,神经网络是分层的。第一层是输入层。...在输入层和输出层之间还有n个隐藏层。隐藏层通过发现输入特性之间的关系来捕获越来越多的复杂性。 ?...您也可能对如何实现鸟类的速度感到困惑。好吧,为此,解决方案是将速度设置为某个值,并使用它来实现公式以计算位移d。

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    代码生成引擎之T4模版

    在学校三年、公司里呆了快一年了,作用ASP.NET开发的我,居然从来没听过T4模版,公司里也没有人使用,它就是这样不为世人所熟知,却又默默的奉献着!这...........tm还是我吗?...不过直到现在,据我所知,我们公司好像并没有人使用T4来卡发,我不禁陷入了沉思!哈哈哈,言归正传!      ...可以这么说只要你学会了T4模版,并且如果你能很熟练的运用它,那么恭喜你,这就相当于玩毒奶粉(dnf)爆了一把史诗......哈哈哈,对,T4就是你程序员道路上的一把利器,能帮从我们重复的代码中解脱,这他么简直了...T4是微软官方在Visual Stdio2008中集成的一款代码生成工具,并且其内部也有很多开发环境使用到了T4模版,MVC的视图模版、Entity  Framework的DbContext模版等等,下面通过具体操作来一步步了解这款神器

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    Python编程 | T-N波作用通量水平分量

    受“甲方”委托,我写了一个计算T-N波作用通量水平分量的Python脚本。...虽然之前我从来没有听说过“T-N波作用通量”这个东西,但是好在公式里每个物理量都还算眼熟,仔细捋顺了计算细节,最终成果还是受到了“甲方”的肯定。...T-N波作用通量的公式如下 ? 其中 ?...比如,一些文献中没有说是气压与1000hPa之比,但是通过T-N波作用通量单位最终为m²/s²以及其他文献判断应当是如此。...之前计算水汽通量、Zwack-Okossi诊断方程时都是使用metpy进行梯度(偏导)、二阶偏导、涡度和拉普拉斯等计算,非常方便,但是T-N波作用通量却并不适合用metpy,因为metpy会“自作主张”

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    2020-3-4-T型图介绍

    在看到编译器相关知识时,发现有一个T型图的概念,于是就记录一下 ---- 什么是T型图 T型图是用于描述编译器实现时的一种辅助工具。...这三者都有自己的生成语言描述,正好可以使用一个T型图标识。 ? 这里下面的t型图表示使用β语言书写的编译器,将α语言写的源代码编译成为γ语言。 ? T型图作用 有了T型图我们就可以来描述编译器构建。...再举一个比较火的例子,如果我期望使用Java创建一个Java的编译器,即self-hosting,我该怎么用T型图描述呢? ? 我先创建了一个Java书写的Java编译器。...-- 参考文档: 编译原理:第二节_C/C++_cassiePython的专栏-CSDN博客 ---- 本文会经常更新,请阅读原文: https://xinyuehtx.github.io/post/T%...E5%9E%8B%E5%9B%BE%E4%BB%8B%E7%BB%8D.html ,以避免陈旧错误知识的误导,同时有更好的阅读体验。

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