在特征选择中，“最好的m个特征不一定是m个最好的特征”，从相关度与冗余度来看，最好的m个特征是指与分类最相关的特征，但由于最好的m个特征之间可能存在冗余，因此最相关的m个特征并不一定比其他m个特征产生更好的分类准确率...可以看出，特征选择可以分为两个过程：1、怎样度量特征相关性。2、怎样解决特征之间的冗余。 互信息 互信息可以度量两个变量x，y之间的相关关系。如下图所示： ?...从所有特征中选出与c之间互信息最大的m个特征，就可以得到与c最相关的m个特征。 最大相关度与最小冗余度 设S表示特征{xi}的集合，|S|=m. 为了选出m个最相关特征，使得S满足如下公式： ?...可见目标是选出m个平均互信息最大的集合S。 S很可能包含相关度很大的特征，也就是说特征之间存在冗余。集合S的冗余度如下式所示： ?...最终目标是求出拥有最大相关度-最小冗余度的集合S，直接优化下式： ? 直观上说D的增大，R的减小都会使得目标函数增大。 假设现在S中已有m-1个特征，现在需要从余下的特征中选择第m个特征。
pkcs1补齐方式，也可以设置为其他的，如 cipher = Cipher.getInstance("RSA/ECB/NoPadding") 另外加密的数据是byte格式，即无符号字符，因此常见的算法是利用...对于此，可以参考下面c的算法中的base64编码算法，屏蔽了换行的出现，这种情况下，java是可以解码openssl编码的结果的；相反，在openssl中，去掉换行后，也是可以处理java采用base64...javax.crypto.NoSuchPaddingException; import sun.misc.BASE64Decoder; import sun.misc.BASE64Encoder; /** * RSA算法...System.out.println("cipher=" + cipher); System.out.println("recover=" + recover); } } Openssl的rsa算法... 采用openssl的rsa算法实现公私钥加解密，这里由于项目需求，公私钥是使用java生成的，因此需要在密钥的首行和最后一行添加标记，两者对比如下： --------java private
基因与环境互作 基因与环境互作，植物中同一个品种多年多点种植，评价基因与环境互作，找到品种最适合推广的区域。...动物育种中，由于动物基因型不一样，一般用同一个家系在不同的环境中养殖，虽然进行不一样，但是个体间有亲缘关系，也可以计算基因与环境互作（或者叫做环境遗传相关）。...比如种猪培育时，生长条件尽量和商品种条件类似，可以避免选择种猪表现优良而商品种表现不好的品系（遗传相关较低，环境互作较高）。...A场和B场的遗传相关为0.99，说明基本没有基因与环境互作。 9. 更高级的模型 两个地点的遗传相关可以用双性状模型，三个地点的遗传相关可以用三性状模型，如果是22个地点呢？？？...飞哥感言 基因与环境互作，分析环境遗传相关的原理，代码及结果解析就是这样，有什么问题欢迎沟通。
前言 EK算法是求网络最大流的最基础的算法，也是比较好理解的一种算法，利用它可以解决绝大多数最大流问题。...但是受到时间复杂度的限制，这种算法常常有TLE的风险 思想 还记得我们在介绍最大流的时候提到的求解思路么？ 对一张网络流图，每次找出它的最小的残量（能增广的量），对其进行增广。...没错，EK算法就是利用这种思想来解决问题的 实现 EK算法在实现时，需要对整张图遍历一边。 那我们如何进行遍历呢？BFS还是DFS？....^#) 所以我们选用BFS 在对图进行遍历的时候，记录下能进行增广的最大值，同时记录下这个最大值经过了哪些边。...通过上图不难看出，这种算法的性能还算是不错， 不过你可以到这里提交一下就知道这种算法究竟有多快(man)了 可以证明，这种算法的时间复杂度为 大体证一下： 我们最坏情况下每次只增广一条边，则需要增广
文章目录 一、相关函数最大值 1、自相关函数最大值 2、互相关函数最大值 二、能量有限信号的相关函数在 m 趋近无穷时为 0 一、相关函数最大值 ---- 1、自相关函数最大值 自相关函数 在 自变量...m = 0 时 , 永远大于其它 m \not= 0 的值 ; r_x(0) \geq r_x(m) 也就是说 , 自相关函数 的 最大值 , 就是 m = 0 时的值 ; 2、互相关函数最大值...互相关函数 的 最大值是 \sqrt{r_x(0)r_y(0)} , r_x(0) 是 x(n) 信号的 能量 ; r_y(0) 是 y(n) 信号的 能量 ; |r_{xy}(m)|...rightarrow \infty} r_x(m) = 0 \lim\limits_{m \rightarrow \infty} r_{xy}(m) = 0 物理意义 : 当 m = 0 时 , 这两个序列的 相关性最大..., 但是 随着 m 增加到 无穷大 \infty , 则相关性直接变为 0 , 有限序列 , 一旦平移 , 总有 错开的时候 , 一旦错开 , 就任何相关性也没有了 , 相关性为 0
问题描述 对于n个数，从中取出m个数，如何取使得这m个数的乘积最大呢？...输出格式 每组数据输出1行，为最大的乘积。
问题描述： （这个问题描述可能不太准确 是根据我个人的理解写出来的） 输入一个序列的数字 求他的最大子序列 包括空集合 例如说
问题描述 给定一个数组，求如果排序之后，相邻两数的最大差值，要求时间复杂度O(N) 例子： 5,9,8,3,15 那么排序后的数，3,5,8,9,15，因此相邻最大差值为15-9=6 解题思路 由于时间复杂度要求为...这里我们需要借助桶排序的思想： 1）找出数组的最大值max和最小值min 2）将区间均等的划分为 N + 1份，即有N + 1个桶。...依次比较每两非空桶，即后桶的min减去前桶的max 的差值，即可获得最大的差值 实现代码 public static int maxGap(int[] nums) { if (nums ==...null || nums.length < 2) { return 0; } // 1）找出数组的最大值max和最小值min int max =...// 依次比较每两非空桶，即后桶的min减去前桶的max 的差值，即可获得最大的差值 for(int i = 0; i <= len; i++) { if (hasNum[i]) {
输出格式 输出文件仅一行包含一个整数，表示要求的最大的结果 样例输入 5 2 1 2 3 4 5 样例输出 120 样例说明 (1+2+3)*4*5=120...] sum = new long[20]; static long[][] dp = new long[20][20]; /* * dp[i][j]代表前i个数中有j个乘号的最大值
一、题目 1、算法题目 “给定包含0和1的二维矩阵，找出只包含1的最大矩阵，返回其面积。” 题目链接： 来源：力扣（LeetCode） 链接：85....最大矩形 - 力扣（LeetCode） (leetcode-cn.com) 2、题目描述 给定一个仅包含 0 和 1 、大小为 rows x cols 的二维二进制矩阵，找出只包含 1 的最大矩形，并返回其面积...首先，说一下暴力解法：列举所有可能出现的矩形，枚举矩形所有的左上角和右下角坐标，并检查该矩形是否是面积最大的，但是这样做时间复杂度过高，会超时。我发现在学算法之前我写出来的算法都是暴利解法。。。...那么就可以使用单调栈的做法，找到最高的柱子，并找到它左右的最大高度，拼接成最大的矩形，得到面积就是想要的结果。...思路就是： 枚举矩形的下边界，枚举下边界的每一列的高度 找到最高的柱子向左右寻找最大的矩形 得到矩形求出面积
前置知识 网络最大流入门 前言 Dinic在信息学奥赛中是一种最常用的求网络最大流的算法。 它凭借着思路直观，代码难度小，性能优越等优势，深受广大oier青睐 思想 Dinic算法属于增广路算法。...它的核心思想是：对于每一个点，对其所连的边进行增广，在增广的时候，每次增广“极大流” 这里有别于EK算法，EK算法是从边入手，而Dinic算法是从点入手 在增广的时候，对于一个点连出去的边都尝试进行增广...，即多路增广 Dinic算法还引入了分层图这一概念，即对于$i$号节点，用dis(i)表示它到源点的距离，并规定，一条边能够被增广，当且仅当它连接的两个点$u,v$满足：dis(v)=dis(u)+1，...Dinic算法的性能在比赛中表现的非常优越。...按照集训队大佬ly的说法，我们可以认为Dinic算法的时间复杂度是线性的（比某标号算法不知道高到哪里去了） 代码 题目链接 #include #include #include
在统计计算中，最大期望（EM，Expectation–Maximization）算法是在概率（probabilistic）模型中寻找参数最大似然估计的算法，其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量（Latent...最大期望经常用在机器学习和计算机视觉的数据集聚（Data Clustering）领域。 可以有一些比较形象的比喻说法把这个算法讲清楚。...Θ的最大似然估计是求不完整数据的对数依然函数L(X;Θ)的最大值而得到的： L(Θ;X)= log p(X|Θ) = ∫log p(X,Y|Θ)dY ； EM算法包括两个步骤：由E步和M步组成，它是通过迭代地最大化完整数据的对数似然函数...Lc(X;Θ)的期望来最大化不完整数据的对数似然函数，其中： Lc(X;Θ) =log p(X,Y |Θ) ； 假设在算法第t次迭代后Θ获得的估计记为Θ(t) ，则在(t+1)次迭代时， E-步：计算完整数据的对数似然函数的期望...EM算法的主要目的是提供一个简单的迭代算法计算后验密度函数，它的最大优点是简单和稳定，但容易陷入局部最优。
##题目 实现一个最大（小）栈，即可随时拿出当前栈中最大（小）的元素 ##解题思路 这是一道非常经典的面试题，目题目也不难，但还是很能考察开发人员的基本功的，所以面试官很容易脱口就问到这个题 这道题目的要求其实就是实现一个特殊的栈...这个栈能够随时拿到栈中所有元素的最大（小）值 这就是题目所有的要求了 所以在已有栈的基础上稍加改进就能实现 比较简单的办法就是使用两个栈来实现这个特殊的栈 其中一个栈stack正常进出元素 另外一个栈...）栈顶元素，则将当前栈顶的元素再次入栈 注意：当前元素栈顶并不出栈 出栈的时候就跟随stack正常出栈 这样就能保证stackMax（stackMin）跟stack的高度永远一致 并且栈顶的元素永远是最大...（小）值 ##算法图解 以最大栈为例进行图解演示 定义两个栈，和一堆需要入栈的元素 当栈为空的时候，正常入栈 当栈不为空的时候，stack栈正常入栈 stackMax栈中，则需要将入栈元素“3”与栈顶元素...stackMax栈中，则需要将入栈元素“1”与栈顶元素“3”进行比较 “3”>“1”，所以将栈顶元素“3”，再次入栈 依次类推，知道所有元素入栈 在这个过程中，stackMax栈的栈顶元素，始终是最大元素
最大子数组问题，股票价格示例： 1.在最高价格开始向左寻找之前的最低价格 2.在最低价格开始向右寻找之后的最高价格 3.暴力求解法，尝试每队可能的买进和卖出组合，保证卖出在买进之后 key buy sell...key key=p if key<p buy=i sell=j 问题变化：数组A中元素连续相加最大的子数组，只有当元素有负数时才有意义 分治策略的求解思路： 1.找到数组中的中央位置mid...A[low..mid] low<=i<=j<=mid 3.完全位于A[mid+1..high] mid<i<=j<=hign 4.跨越中点 low<=i<=mid<j<=hign 5.找出左半部分最大和...(从中间到左找)，找出右半部分最大和(从中间向右找) leftSum left for i=mid;i>=low;i-- sum=sum+A[i] if sum>leftSum
深度优先搜索和广度优先搜索这两种算法在数据结构中都分别使用堆栈和队列来实现过 在这里，重新运用一般图搜索的框架来重新实现深度优先搜索和广度优先搜索 但是绝大多数的算法，包括以上述三种算法为代表的算法，...广度优先搜索 数据结构定义 与深度优先算法中用到的数据结构完全一样 算法描述 与深度优先算法中用到的算法基本一样 唯一的区别是，OPEN表的排序标准不同，把不在Open表或者不在Closed表中的结点，...加入到队列（链表）的末尾 算法框图 与深度优先算法中用到的算法框图基本一样 百万皇后 数据结构定义 300万皇后问题的算法 参考了Rok sosic和Jun Gu的Polynomial Time Algorithms...， 取0.53 最大化N较小的时候的运行速度，对较大的N没有影响，这里的常系数定义参考了Rok sosic和Jun Gu的QS2算法的定义， 取32 流程图 ?...，C1取0.53 const double C1 = 0.45; // C2是为了最大化N较小的时候的运行速度，对较大的N没有影响，这里的常系数定义参考了Rok sosic
node.next = node.next.next # 做需要的操作 return "" 链表问题常见套路： 通常来说，链表的问题从概念上讲很简单，更多时单纯的考察编码能力，而不是设计和解决算法
概 述 CORDIC（Coordinate Rotation Digital Computer）算法即坐标旋转数字计算方法，是J.D.Volder1于1959年首次提出，主要用于三角函数、双曲线、...该算法通过基本的加和移位运算代替乘法运算，使得矢量的旋转和定向的计算不再需要三角函数、乘法、开方、反三角、指数等函数。...CORDIC算法是一个“化繁为简”的算法，将许多复杂的运算转化为一种“仅需要移位和加法”的迭代操作。...CORDIC算法有旋转和向量两个模式，分别可以在圆坐标系、线性坐标系和双曲线坐标系使用，从而可以演算出8种运算，而结合这8种运算也可以衍生出其他许多运算。...而采用CORDIC算法来实现超函数时，则无需使用乘法器，它只需要一个最小的查找表(LUT)，利用简单的移位和相加运算，即可产生高精度的正余弦波形，尤其适合于FPGA的实现。
二叉树的前序遍历学习这个题之前，要先了解下什么是二叉树·～～图片 进阶： 递归算法很简单，你可以通过迭代算法完成吗？
1 分治法 问题分析思路 将 数组 a[i...j]进行近二等分为2个子数组: a[i...mid] , a[mid+1 ... j]; 设最大子数组的下标为 left,right,那么left ,right...left 和 right 要么都在mid左边,要么都在mid右边,或者一个在左边,一个在右边; 那么接下来我们看一下,将数组完全二分后,求解思路: 先将数组进行二分 可以看到,分解后最小问题为单元素求解,最大子数组即为其自身...; image-b0db3ae1f48c4e5eac15e17fe6aa584d.png 到第二级时(此时数组只有2个元素),且已知左子数组的 最大子数组 和 右子数组的最大子数组,那么只剩下求解...我们可以再往上看一级 image-c4290db2231e4e059ec288ec555f57ac.png 以此类推,我们可以知道,实际上最后的问题都转化为了 跨 mid的结果 与 二分后的左右子数组的最大子数组的...2个结果 三个之中作比较取最大值,而 左右子数组的最大子节点到最后又转化为了单节点,所以最终问题转化为了 跨mid情况的求解; package top.buukle.buukle._03MaxSubarray
package top.buukle.buukle.排序类; import java.util.Arrays; public class 最大拼接数 { //给定一组非负整数 nums，重新排列每个数的顺序...（每个数不可拆分）使之组成一个最大的整数。...leetcode submit region begin(Prohibit modification and deletion) class Solution { // 数字拼接最大值
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