分析： 本题首先需要理解清楚最大间隔的最小： 最初的间隔为：[1，1，4，1]，此时最大间隔为4 删除2后的间隔为：[2，4，1]，此时最大间隔为4 删除3后的间隔为：[1，5，1]，此时最大间隔为5...删除7后的间隔为：[1，1，5]，此时最大间隔为5 在删除元素后的间隔为：[4，5，5]，最小值为：4 方法： int get_min_max_margin(int *a, const int n) {...int *p = margin_array; for (int i = 0; i < n-1; i++) { int margin = a[i+1] - a[i]; // 计算当前的间隔...if (margin > max_ori) max_ori = margin;// 纪录所有最大的间隔 *p = margin; p ++; } // 开始计算 int
---- 问题 给定一个未排序的数组，返回其排序后的数组中相邻元素之差的最大值 例：给定数组：5,9,8,3,15 排序后：3,5,8,9,15 相邻元素之差最大的是15-9=6,结果即为6。...for (; i <= len; i++) { if (book[i]) { // 两个相邻的非空桶，后一个的最小值减去前一个的最大值为相对间隔最大值...res = Math.max(res, mins[i] - lastMax); // 当前桶的最大值更新为前一个最大值...{ // 测试次数 int test = 50000; // 数组长度 int maxSize = 100; // 最大数值...Arrays.sort(arr); System.out.println("排序后:"+Arrays.toString(arr)); System.out.println("最大差值
题意：给定一个未排序的数组，返回其排序后的数组中 相邻元素之差 最大的值。 比如给定：[5,9,8,3,15] 排序后为：[3,5,8,9,15]，相邻元素之差最大的是15-9=6，返回6。...import java.util.Arrays; public class MaximumGap { // 桶排序-相邻最大值 public static int maximumGap(int[...lastMax = maxs[0]; int i = 1; for (; i <= len; i++) { if (book[i]) { // 两个相邻的非空桶，后一个的最小值减去前一个的最大值为相对间隔最大值...res = Math.max(res, mins[i] - lastMax); // 当前桶的最大值更新为前一个最大值 lastMax = maxs[i]; } }...static void main(String[] args) { // 测试次数 int test = 50000; // 数组长度 int maxSize = 100; // 最大数值
题目 现有一个含有n个正整数的数列，从中选择任意个数，但选了第i个数，就不能选第i-1和第i+1的数,求选择的数的最大和。...输入第一行为一个n，表示数的个数，第二行为n个数表示数列 输出选数最大和。...，那么最大和就为nums[i]+opt(i-2),如果不选就为opt(i-1),取这两个值中较大的数，就是前i个数的最大选数和了，再来想下递归出口，当i=1时，那么最大选数和肯定就是选第一个数了，所以opt...(1) = nums1,而当i=2时，最大选数和就为nums1和nums[2]中较大值了。...根据这些就可以写出最大选数和公式: 套用这个公式，opt(n)就是最大选数和了，但是在递归过程中，会计算大量重复的opt(i),容易超时，所以就需要用动规优化一下，把计算过的opt(i)的值存进
分类战车SVM （第三话：最大间隔分类器） 1.回顾 前面说到，线性分类器就是找一个平面，能最好的区分不同类别的样本，logistic模型找的那个超平面，是尽量让所有点都远离它，而SVM寻找的那个超平面...它和函数间隔就很像，想不起来的同学需要好好复习一下解析几何了。 ? 其实，几何间隔就是等于函数间隔再除以一个范式。 刚才说几何间隔比函数间隔要直形好（直观、形象、好理解），真的只是因为这样吗？当然不。...所以，我们要选择的那个超平面，它到一组样本点的几何间隔一定要是最大的——最大间隔分类器。 4.最大间隔分类器 将前面做一个总结，最大间隔分类器也就找到了。SVM是如何寻找超平面的？...① 用几何间隔来衡量点到超平面之间的距离 ② 一组样本中，将距超平面最近的点到超平面的距离，作为这组样本到超平面的距 ③ 寻找的那个超平面，是可以使该组样本到它的距离最大，即能最好的讲样本分开。 ?...的最大值相当于求 ? 的最小值，那么最终问题进一步等价转化为了一个二次规划问题： ? 接下来，就是如何进行求解了。
分类战车SVM （第三话：最大间隔分类器） 查看本《分类战车SVM》系列的内容： 第一话：开题话 第二话：线性分类 第三话：最大间隔分类器 第四话：拉格朗日对偶问题（原来这么简单！）...第六话：SMO算法（像Smoke一样简单！）...所以，我们要选择的那个超平面，它到一组样本点的几何间隔一定要是最大的——最大间隔分类器。 4.最大间隔分类器 将前面做一个总结，最大间隔分类器也就找到了。SVM是如何寻找超平面的？...① 用几何间隔来衡量点到超平面之间的距离 ② 一组样本中，将距超平面最近的点到超平面的距离，作为这组样本到超平面的距 ③ 寻找的那个超平面，是可以使该组样本到它的距离最大，即能最好的讲样本分开。 ?...的最大值相当于求 ? 的最小值，那么最终问题进一步等价转化为了一个二次规划问题： ? 接下来，就是如何进行求解了。
就是这个算法把神经网络按在地上摩擦了大概15年的时间，直到深度学习的兴起。但即便这样，现在SVM算法依旧被广泛的使用。...SVM算法认为在上图中靠近决策平边界的点（正负样本）与决策边界的距离最大时，是最好的分类选择： ?...线性分类器 支持向量机算法如何实现最大分类间隔的任务呢？...如何实现最大分类间隔 从上面可以看到，此时的支持向量机（没有加核函数）就是个线性的分类器，它的卓越性能就体现在在线性分类器基础上的最大分类间隔。...这里的正负1就体现的最大分类间隔，这里是选择用正负1是为了计算方便，因为无论间隔是多少，都可以依靠伸缩w和b约为1。上述公式就是SVM的最大间隔假设。如下图： ?
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
SVM引入了软间隔最大化的方法来解决。 软间隔最大化 所谓的软间隔，是相对于硬间隔说的，我们可以认为上一篇线性分类SVM的学习方法属于硬间隔最大化。 回顾下硬间隔最大化的条件： ?...接着我们再看如何可以软间隔最大化呢？ SVM对训练集里面的每个样本(xi,yi)引入了一个松弛变量ξi≥0,使函数间隔加上松弛变量大于等于1，也就是说： ?...当然，松弛变量不能白加，这是有成本的，每一个松弛变量ξi, 对应了一个代价ξi，这个就得到了我们的软间隔最大化的SVM学习条件如下： ?...软间隔最大化目标函数的优化 和线性可分SVM的优化方式类似，我们首先将软间隔最大化的约束问题用拉格朗日函数转化为无约束问题如下： ? 现在要优化的目标函数是： ?...这就是软间隔最大化时的线性可分SVM的优化目标形式，和上一篇的硬间隔最大化的线性可分SVM相比，我们仅仅是多了一个约束条件0≤αi≤C。
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。
时间间隔测量仪主要由内置振荡器、分频倍频、信号调理、时间间隔闸门、计数器、控制电路及键盘和显示等单元组成。测量仪的工作原理是使用准确度已知的标准时间 (时基) 信号去度量被测的时间间隔。...信号 A 和信号 B 通过信号调理电路合、放大、整形后送入时间间隔闸门产生电路，产生时间间隔闸门。 时间间隔测量仪是一种用于测量时间间隔的仪器，它可以用于测量从一个事件到另一个事件之间的时间间隔。...但是时间间隔测量仪在溯源的时候，计量院所和检测机构是如何去测试检定，需要用到的器具有哪些？ 下面主要根据《JJG238-2018》时间间隔测量仪检定规程来简单的阐述一下检这款设备需要购置的一些器具。...图片 3、标准时间间隔发生器 检规中要求时间间隔的测量仪范围需要满足被检设备，最大允许频率偏差优于一个数量级。...实验室只需要配以上4款设备就可以完成时间间隔测量仪的检定。这套系统中包含的各种器具已经在全国很多计量院和检测机构应用，如有需求，欢迎与我公司销售联系。
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]) {
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
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
OSPF使用Dijkstra算法计算最短路径，以选择最佳的路由路径，从而确保数据包在网络中以最有效的方式传输。...为了保证网络拓扑的稳定性和收敛速度，OSPF定义了两个重要的时间间隔，即Hello间隔和Dead间隔。 Hello 间隔 Hello间隔是OSPF路由器之间交换Hello消息的时间间隔。...Dead 间隔 Dead间隔是OSPF路由器在停止接收到邻居的Hello消息后，认为邻居不可达的时间间隔。...网络收敛：Dead间隔的设置影响网络收敛的速度，间隔太长会导致网络收敛缓慢，间隔太短可能会增加网络开销。...跨制造商兼容性：在调整Hello和Dead间隔之前，要确保所有路由器厂商都支持所设置的间隔值。不同厂商可能对这些参数有不同的最小或最大限制。
OSPF使用Dijkstra算法计算最短路径，以选择最佳的路由路径，从而确保数据包在网络中以最有效的方式传输。...为了保证网络拓扑的稳定性和收敛速度，OSPF定义了两个重要的时间间隔，即Hello间隔和Dead间隔。Hello 间隔Hello间隔是OSPF路由器之间交换Hello消息的时间间隔。...Dead 间隔Dead间隔是OSPF路由器在停止接收到邻居的Hello消息后，认为邻居不可达的时间间隔。...网络收敛：Dead间隔的设置影响网络收敛的速度，间隔太长会导致网络收敛缓慢，间隔太短可能会增加网络开销。...跨制造商兼容性：在调整Hello和Dead间隔之前，要确保所有路由器厂商都支持所设置的间隔值。不同厂商可能对这些参数有不同的最小或最大限制。
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。
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
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