我是否正确计算了这些函数的大O？ - 腾讯云开发者社区

导语：备，拷，转，调，叠，算，我一遍又一遍地重复这6个字，只为让大家看到一个有calculate函数的公式，尤其是当其结果和自己想的不一样时，可以条件反射式地把这6个步骤应用进去——这是我这一年多来对DAX...下面，我们就用calculate函数的完整计值流——备，拷，转，调，叠，算，还原一下度量[B_覆盖原型]的计算过程，看看和你理解的是否有差别。...第6步：算——基于第5步最后的筛选器计算结果这一步就只是计算了，根据最后的筛选器结果代入计算即可。...不好意思，这个文章我又重复了一遍“备，拷，转，调，叠，算”，希望不会让大家觉得烦，我一遍又一遍地重复这6个字，只为让大家看到一个有calculate函数的公式，尤其是当其结果和自己想得不一样时，可以条件反射式地把这...，从而顺利地写出正确的度量公式。

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不要让不科学的期望影响对科学的热爱。

还是在凌晨跑数据的间隙写下这些。五点强撑着突突的太阳穴回到宿舍，定下八点的闹钟，给溢泉留言了几个问题顺便让叫醒我。躺下，原来又晕又痛还睡不着是这种感觉。...半梦半醒到了四五点，才在几百条通知信息和留言中等到辅导员老撕“开不了假条”的微信留言。算了，随便吧。...其实我的规划已经很高效了，两门计软必须及时修完的关键必修课，三门拖到明年会很麻烦的网新小毕设，两门不选没啥差别的计软水课，对职业规划和学术规划都有很大帮助的计算广告&产品设计&计软可视化，了。...计算机科学的训练帮助我养成严密的思维逻辑、判断力、执行力、对未来的推演能力，我能在其他一些领域做得不赖绝对离不开这些训练。但现况是，有很多花在这里的时间并没有让我进步。...所以我今晚在O(nlgn)的算法中，能有迹可循地debug和优化，比如我最终把分治中的排序干到了线性，干，是线性啊。这使得我的整体算法效率必不超过O(nlgn)，是的，我的实验终于干完了，乌乌。

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您找到你想要的搜索结果了吗？

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最长滑道问题（非递归，C++）

基本思路参考了以上文章，但是上面文章中的算法是java版，这是次要的，主要的问题是算法用的是原始递归思想，这样会造成计算量及其大，时间复杂度为O(n^2)。...最后，关于时间复杂度的具体数值，时间复杂度在改进前后分别为O(n^2)和O(n),但需要注意的是，即使同样维度的矩阵，数值不同的时候函数findLargestSlide()的调用次数可能不同，但时间复杂度量级是相同的...为啥这里比30大呢？因为在main()函数内，每个元素均要计算基于它的最长滑道，均要调用一次findLargestSlide()函数，总共30个点，因此调用30次。...但是要注意的是，主函数计算基于每个值的最长滑道时，并不知道这个值之前有没有被计算过，它只有按照main()函数的流程再次调用findLargestSlide()函数，进入之后才知道是否被计算过，因此要加上前面计算其他点时递归计算过该点的次数...以第一种最坏情况为例（都是一样的），第一次计算30对应的最长滑道时，已经递归计算了其他点的最长滑道（总共计算了30次），然而main()函数并不知道这一点呀，因此继续计算29对应的最长滑道，进去发现，哎呀

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7 | PyTorch构建模型、损失函数、广播机制

这些概念不懂没关系，后面会讲，我也会仔细学习，有不对的地方也欢迎大家指正。...项目背景：我去外面旅游买了一个温度计，上面有一些刻度值，但是这些值跟我平时用的摄氏温度明显不一样，我想搞一个模型来研究怎么把这个温度计的数字转换成我熟悉的摄氏温度，从而能够让我在看这个温度计的时候看得明白...这时候我取出已经包浆的82年温度计，这个温度计是以摄氏温度进行计数的，因此我能够很容易明白，在同一时刻分别记录这两个温度计的数值，多记录几轮就构建起了我们的数据集。...按说如果两个温度计都是非常精确的，那么所有的点应该都落在一条直线上，不过那样的话就没办法解释我们后面要做的一堆操作了，所以这里算是给数据增加了一些噪声，可以看到这些点有一个整体的趋势，但也不是特别的精确...C.其中一个维度不存在，也就是一个张量的维度比另一个张量的维度大，那么另一个张量上的所有项将和这些维度上的每一项进行运算。

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数据库内部存储结构探索

我一直以来都在不断的研究和探索数据库的内部存储原理。我认为这个话题是非常巨大且复杂的，我努力所学也只占其千万分之一。...插入的行存储在B树的叶子节点上，所有的中间节点用来存储用于导航查询语句的原数据。因此，当有数以百万计的数据被插入到数据库中时，索引和数据存储会变得十分大。...因此，为了快速的访问，需要从磁盘中加载所有数据到内存，但是RAM一般没有这么大的空间来存储所有的数据。因此，数据库必须从磁盘中读取部分数据。...当然，这些都取决于数据库的具体实现，但是我认为现代的数据库一般都会进行类似的优化。但是B树并不是适合所有情景的最优存储结构。...为了正确地理解上述场景，让我们简单的看一下Facebook的Cassandra数据库是如何使用LSM原则的。

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NP完全性问题

概述有些计算问题是确定性的，例如加减乘除，只要按照公式推导，按部就班一步步来，就可以得到结果。但是，有些问题是无法按部就班直接地计算出来。比如，找大质数的问题。...这种问题的答案，是无法直接计算得到的，只能通过间接的“猜算”来得到结果。这也就是非确定性问题。而这些问题的通常有个算法，它不能直接告诉你答案是什么，但可以告诉你，某个可能的结果是正确的答案还是错误的。...既然这类问题的所有可能答案，都可以在多项式时间内计算，人们于是就猜想，这类问题是否存在一个确定性算法，可以在多项式时间内，直接算出或是搜寻出正确的答案呢？这就是著名的NP=P？的猜想。...但是穷举法的计算时间随问题的复杂程度呈指数增长，很快问题就会变得不可计算了。围棋或象棋的博弈问题、国际象棋的n皇后问题、密码学中的大素数分解问题等，都属于NPC类问题。...多项式时间则是指O(1)、O(logN)、O(N2)等这类可用多项式表示的时间复杂度，通常我们认为计算机可解决的问题只限于多项式时间内。而O(2N)、O(N!)

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X3派+大疆无人机-SLAM单目建图.ROS包制作

X3派+大疆无人机-SLAM单目建图.上上篇文章在此，猝不及防的小小的火了一下，让我清汤寡水的生活有了一丝慰藉。...但基本上，节点只是检查是否为正确类型的回调触发了正确的事件。回调中的内容无关紧要。你可以在里面放任何东西。...快说看懂了啊，我这截图不浪费功夫咩？？？在你假装看懂的基础上继续看这个回调函数：先看个大的这些是OpenCV的东西，就是先搞个控制的照片，填充窗口，然后就是创建，显示啥的。...这个是外部的Tello控制包，下次我给你解读和日志功能连用，来告诉操作者（就是我，连接情况）一个节点的收发功能也启动到位三大线程也启动无人机准备起飞!...这键盘灯就是帮我找到在哪里,上面的字一个也看不清剩下就是里程计的发送线程了里程计说到底就是距离和角度，自己看要啥这个相当于Util函数，写几个和机器本身相关的函数可以通过这样的信息，搭配

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CUDA优化的冷知识 5 | 似是而非的计时方法

除了正确的逻辑顺序, 和工作逻辑流程上的保证(即在开始工作前计第1次时间, 必须等待工作实际完成后, 才能计第2次时间). 我们还需要对基本的计时工具本身, 进行讨论....本实践指南手册上, 在今天这里简单的说了一下, 你应当在正确的操作系统平台上, 使用正确的计时工具/函数调用....这里我们只推荐两种正确做法(也有其他的, 但这两种是推荐的). (1) 在Windows上请使用QueryPerformanceCounter()/Frequency()这两个函数来进行计时....因此你看, 虽然实际上计算了很久, 但是从"CPU时间"的角度说, 可能很短, 因此该函数和我们常用的实际生活中的时间概念是不同的, 在我们的jetson的linux平台上, 是不能使用的....这些问题或多或少的在后来的CPU/主板/操作系统中都逐渐解决了, 但是我们不敢打包票. 因此也不推荐使用. 感兴趣的读者可以进一步的自行谷歌. 好了.

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【计算机本科补全计划】王道单科--栈的实现以及一些性质

当然，等我复活了我又会开始追《C++ Primer》开始怼，不过今天还是先算了吧。我需要勇气，可我没有梁静茹！ ?...正文 1、顺序存储实现栈出于习惯，我还是采用指针传递对象的地址的方式通过函数对实参进行操作，引用其实也可以，不过为了方便大家的阅读，还是用指针吧！...正确答案：C】解析：我真是傻了！！！...所以如果是表尾指针有的话，那就是O(1),如果是只有表头，那就是O(n)了！！傻逼啊我啊！！！ ? 2）向一个栈顶指针为top的链栈中插入一个x节点，那么下列语句是正确的是__?...不然这样我自己都得哭死吧？？？?！！！这种超low的错误！？？好歹我的正确率也有21/25吧，居然把分丢在这种地方？？？蓝色part为实际操作过程，粉红色箭头代表着两个指针指向的对象。

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iOS传感器：利用磁力计完成一个AR场景应用1. 磁力计的介绍2. 磁力计的使用3. 开始我们的小案例

前面咱们用了陀螺仪、加速传感器做了一些好玩的效果，今天咱们就用用第三个传感器--磁力计--来做一个AR的场景。说到AR这个词，请大家不要喷我哈，并没有用到WWDC刚出的ARKit。...http://mobile.163.com/14/1127/09/AC2356CQ0011179O.html 1.2 需要了解的基本概念要用到磁力计，经常会听到有人说到“磁北”、“真北”这两个高频词，...苹果很贴心啊，真北就不用自己算了，直接也会有返回的数值。剩下的还有磁偏角校正、网络北、网络北校正、收敛角等等学术概念。那岂不是电子罗盘上面的北和指南针上面的北不一致啊？...2.2.1 PULL的方式 //PULL的方法获取数据 - (void)pullMagnetometer { // 判断磁力计是否可用 if (self.manager.magnetometerAvailable...; } } 2.2.2 PUSH的方式 //PUSH的方法获取数据 - (void)pushMagnetometer { // 判断磁力计是否可用 if (self.manager.magnetometerAvailable

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激光slam理论与实践_SLAM算法

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...13、基于图的SLAM 基于图优化方法的激光SLAM，分为前端和后端。前端负责实现激光里程计，包括帧间匹配、回环检测等，旨在根据激光雷达的观测，构建误差函数，用于后端优化。 ...里程计标定轮式里程计的机械标称值并不代表真实值，实际误差可能较大。...2.3、激光SLAM在实际环境中的问题四大类问题： 1、退化环境（Degeneration Environment）：走廊问题、空旷环境 2、地图的动态更新（Map Update）：地图的变更到时定位出错...这些问题在SLAM落地中是非常令人头疼的问题，一般在SLAM研究中，我们会假设这些问题是很少遇到的，即外界环境是静态且相对简单的。

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分析了数千个技术类面试，我们发现成功面试的背后有这样的规律...

这次，我们想通过分析一些面试的指标，比如面试时长等，看看这些指标在面试中是否真的重要。...我们想知道在面试过程中这种行为是否能得到相应回报。为此，我们分析了使用 Python 的面试，并计算了面试的最终版本中出现了多少函数定义。下图显示面试者所定义的 Python 函数数量。...根据数据，面试成功者的函数定义了更多的功能。 ? Python 面试中，面试成功者平均定义了 3.29 函数，而面试失败者平均定义了 2.71 函数。代码能够运行是否重要?...在技术面试中常见的一种说法是，面试官实际上并不关心你的代码是否运行，他们关心的是解决问题的技巧。在面试中，代码的正确率与面试成功与否有联系吗?...是否应该理清思绪再写代码? 面试成功者是否在面试中更为从容。面试问题往往很复杂，在提问之后，最好能够后退一步并思考解决问题的方案，而不是马上开始。因此我们计算了面试中，面试者到开始运行代码所花的时间。

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一起做激光SLAM：常见SLAM技巧使用效果对比，后端

蓝色为里程计结果，绿色为后端优化后的效果，差距非常大。第三张图是跟丢的LOAM。 ALOAM修改实验棱匹配与曲率排序棱匹配，是希望图像中曲率较大的点匹配到对应的棱上，与点面匹配对应。...如下图中，绿色为我写的里程计结果，蓝色为后端优化后结果。第一张是新帧和前200帧形成的地图匹配，后一张为新帧和全局地图匹配，效果差距非常大。...后端构建后端的坐标系有三个，里程计传递过来的相对里程计原点的坐标系q_wodom_curr,t_wodom_curr，后端坐标系q_w_curr，t_w_curr，后端相对里程计的坐标系q_wmap_wodom...损失函数： //点面损失函数，输入的是当前帧的某点_point_o_，目标平面的中心点_point_a_，目标平面的法线_norn_，常规求ao向量在法向量上的投影 struct CURVE_PLANE_COST...，并求出五个点的法向量，并根据法向量norn与（五个点和五点中心的向量）的投影大小确定五点是否成面。

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PHP超低内存遍历目录文件和读取超大文件的方法

前言我写这篇笔记的原因是现在网络上关于 PHP 遍历目录文件和 PHP 读取文本文件的教程和示例代码都是极其低效的，低效就算了，有的甚至好意思说是高效，实在辣眼睛。...这篇笔记主要解决这么几个问题： PHP 如何使用超低内存快速遍历数以万计的目录文件？ PHP 如何使用超低内存快速读取几百MB甚至是GB级文件？...，但文件一多就有问题了（这里是指封装成函数统一返回一个数组的时候），过大的数组会要求使用超大内存，不仅导致速度慢，而且内存不足的时候直接就崩溃了。...这时候正确的实现方法是使用 yield 关键字返回，下面是我最近使用的代码： <?...，但是数以万计的循环是需要消耗时间的。

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GMapping原理分析

读者如果可以很好地回答这些问题的话就已经明白Gmapping的算法了。论文：我先带着读者捋顺论文的结构，在解析论文的过程中回答上面的几个问题。...这里先涉及一下重采样的知识，我们知道在执行重采样之前会计算每个粒子数的权重，有时会因为环境相似度高或是由于测量噪声的影响会使接近正确状态的粒子数权重较小而错误状态的粒子的权重反而会大。...为什么频繁执行重采样会使粒子多样性减小呢，这就好比我兔子一月繁殖一会我可能五年后这些兔子的才会共有一个祖先。但如果让兔子一天繁殖一会呢？...首先使用扫描匹配找出概率大的区域然后进行采样。...我们通常使用高斯函数来构建提议分布，因此有了K个数据后我们就可以模拟出一个高斯函数作为提议分布：有了模拟好的提议分布我们就可以采样出下一时刻机器人的位姿信息。

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【Hello NLP】CS224n笔记:Word2Vec算法推导&实现

所以这里我就从这些题目出发，来复习、思考Word2Vec。...=o时：两种情况可以合并为：从上面的推导结果，我们可以发现一些东西：我们「对中心词求导时」，只计算了对当前位置c处的中心词的导数，为何呢？因为「对其他位置的导数都是0」！...假设当前中心词为c，我们从词汇库中选取K个负采样词，记为，其对应的词向量为，要注意选取这些负采样词的时候，要避开当前真实的上下文词o，o实际上是正样本。...一个window的loss的计算 D. SGD优化算法中的参数更新其实这些部分，就是根据我们上面计算的各种求导结果来写，而且我们的求导结果已经是矩阵运算了，十分方便。...需要注意的是，这里的indices必须是np.array的格式。通过at函数往指定位置进行运算比如我们有一个大矩阵，我们希望向其中的某一些列中加上一堆值。

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【小白学习PyTorch教程】二、动态计算图和GPU支持操作

该图显示了如何从输入到输出的动态计算过程。为了熟悉计算图的概念，下面将为以下函数创建一个：图片 . 在下面的代码中，我将使用[1,2,3]作输入。....], requires_grad=True) 现在让我来一步一步地构建计算图，了解每个操作是到底是如何添加到计算图中的。...我们可以通过backward()在最后一个输出上调用函数来对计算图执行反向传播，这样可以，计算了每个具有属性的张量的梯度requires_grad=True： y.backward() 最后打印x.grad...GPU支持操作在Pytorch中GPU 可以并行执行数以千计的小运算，因此非常适合在神经网络中执行大型矩阵运算。...下面代码，检查是否有可用的 GPU： gpu_avail = torch.cuda.is_available() print("Is the GPU available?

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嵌入式 Python：在 BBC micro:bit 上构建游戏

前两行导入必要的函数：该microbit模块包含与 micro:bit 接口所需的所有代码。例如，display和accelerometer模块在这里。...您获取玩家输入的代码需要执行三个步骤：读取加速度计的 X 值。确定该 X 值是代表向左、向右还是保持静止移动。确定这是否是正确的移动方向。...从播放器获得方向输入后，您检查它是否正确。如果方向正确，则代码会显示一张快乐的脸。否则，它会显示出悲伤的脸。然后代码会休眠一秒钟，让玩家可以看到结果，而不会很快消失。...在while循环之外，您定义一个将跟踪玩家点数的变量 points。再往下，您更改了对玩家输入是否在正确方向上的检查。如果玩家移动了正确的方向，他们的总分就会增加1。...如果你想要一些额外的挑战，这里有一些想法：合并其他加速度计轴并将其变成Bop It的 micro:bit 版本！缩短玩家移动 micro:bit 的时间，如果他们得到正确的数字。

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超全递归技巧整理，这次一起拿下递归

在写递归函数时，可以假设下一层调用已经能够正确返回了，即子问题已经解决掉了。此时调用自身函数就像调用其他函数那样，我不管那个函数怎么执行，反正调用之后给我返回了正确的结果。...然后基于这个正确的返回，我只需要考虑怎么将其组合获得最终问题的解即可。同时，还需要确保最深一层的逻辑，也就是递归的终止条件争取即可。而这样，中间的所有过程都可以不用考虑。...机器执行递归代码的过程对应的是深度优先的方式，而我们思考递归的过程应该采用广度优先的方式，个人理解也就是在第一层的时候，我先将其子问题都当做得到了正确的解，然后基于这个我解决第一层的问题。...解决完之后，我再解决其中一个子问题的过程。其实，我们在画上面的递归树时，采用的比较 nice 的方式也是这样。碎碎念，来自同一位大佬说的也结合了自己的理解。...另外在数据规模大的情况下请使用非递归代码，使用递归代码很容易造成栈溢出。

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SLAM中位姿估计的图优化方法比较

摘要： SLAM是一种重要的工具，它使移动机器人能够在未知环境中自主导航。正如名称 SLAM 所暗示的，重要的是获得环境的正确表示并估计地图中机器人位姿的正确轨迹。...这些相对位姿测量通常是使用自运动估计、扫描匹配、迭代最近点 (ICP) 或某种形式的最小化视觉重投影误差从 IMU、激光传感器、相机或车轮里程计获得的。...在本节中，我们将简要描述基于非线性最小二乘法的优化框架，这些框架以位姿图的形式提供解决方案。 A.g2o g2o [2] 是一个开源通用框架，用于优化可以定义为图的非线性函数。...ORB-SLAM ([16][17]) 使用 g2o 作为后端进行相机位姿优化，SVO [18] 将其用于视觉里程计。 B....所有这些位姿图都在图 1 中用它们的里程计和闭环约束进行了可视化。表 I 包含每个数据集的节点数和边数。这些数字决定了优化过程中参数的数量和问题的复杂程度。 C.

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calculate函数更改筛选器，到底是怎么回事儿？|DAX原理

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