一是使用plot函数 画出两个向量的曲线，并将它们重叠在一起。...这样可以清楚地看到两个向量之间的差异 x = linspace(0,2*pi,100); y1 = sin(x); y2 = cos(x); plot(x,y1,x,y2) legend('sin(x)...','cos(x)') 二是使用stem函数 构造两个向量的差异向量，用stem函数绘制差异向量的高度 x = linspace(0,2*pi,100); y1 = sin(x); y2 = cos...- y2; plot(x,y1,x,y2); hold on; stem(x,diff); legend('sin(x)','cos(x)','difference'); 三是bar函数 绘制差异向量的条形图
问题背景 输入正整数m,n，查找[m,n]区间的可逆素数。 可逆素数：可逆素数是指该数本身是一个素数，并且把该数倒过来也是一个素数。...方法一： 最简单的方法，依次除以【从2到数字本身（不包括本身）】，不存在余数是0的数，就是素数； 思路清晰，但是效率低，比如： 假如 n 是合数，必然存在非1的两个约数 p1 和 p2 ，其中p1的，肯定能被2整除；能被6整除的肯定能被3整除！...and isPrime(onum)): return True else: False if __name__ == "__main__": m = int(input('请输入查找...【可逆素数】的开始数：')) n = int(input('请输入查找【可逆素数】的结束数：')) if(m < n): for i in range(m,n): if(isReversiblePrime
问题描述：在123456789这9个数字中间插入任意多个+和-的组合，使得表达式的值为100，输出所有符合条件的表达式。...基本思路：9个数字之间共有8个可插入加号或减号的位置，根据这些位置对9个数字进行切分和分组，这可以通过组合来实现。对于每个切分的组合，在切分处插入加号或减号，这可以通过排列来实现。...技术要点：Python标准库itertools中的组合函数combinations()和排列函数permutations()。 参考代码： ? 运行结果： ?
本文实例讲述了PHP实现给定一列字符，生成指定长度的所有可能组合。...分享给大家供大家参考，具体如下： 给定一列字符，生成指定长度的所有可能的组合： 如：a,b,c,d,e 或 0-9 生成长度 1：a, b, c, d, e; 长度2 ：aa, ab, ac, ad...n"; } } } 用phpcmd小助手（ ）运行代码/ / 以上为长度为1 长度为2的。 希望本文所述对大家PHP程序设计有所帮助。
问题描述：在123456789这9个数字中间插入任意多个+和-的组合，使得表达式的值为100，输出所有符合条件的表达式。...昨天发了一个暴力测试的方法来解决问题，详见Python查找所有类似于123-45-67+89 = 100的组合，但是暴力测试的方法非常慢，大概需要运行3个小时多。...今天分享一个超高效的算法及其实现，可以瞬间输出所有结果，感谢中国传媒大学胡凤国老师提供这个神奇的算法。...主要思路：设计一个三进制加法算法，让8个0逐步变化到8个3，其中每一位上的数字可以是0、1、2，然后让0对应空格、1对应+、2对应-，然后在1到9之间的8个位置上分别插入空格、+或-符号，最后删掉表达式中的空格并求值
在文本处理和字符串比较的任务中，有时我们需要查找两个字符串之间的差异位置，即找到它们在哪些位置上不同或不匹配。这种差异位置的查找在文本比较、版本控制、数据分析等场景中非常有用。...然后，我们使用一个循环遍历 get_opcodes 方法返回的操作码，它标识了字符串之间的不同操作（如替换、插入、删除等）。我们只关注操作码为 'replace' 的情况，即两个字符串之间的替换操作。...如果需要比较大型字符串或大量比较操作，请考虑使用其他更高效的算法或库。自定义差异位置查找算法除了使用 difflib 模块，我们还可以编写自己的算法来查找两个字符串之间的差异位置。...首先，我们确定较短字符串的长度，然后使用一个循环遍历对应位置上的字符进行比较。如果字符不相等，我们将该位置添加到差异位置列表中。接下来，我们处理两个字符串长度不同的情况。...通过了解和掌握这些方法，你可以更好地处理字符串比较和差异分析的任务。无论是在文本处理、版本控制还是数据分析等领域，查找两个字符串之间的差异位置都是一项重要的任务。
题意 题目主要说的是，有两只青蛙，在两个石头上，他们之间也有一些石头，一只青蛙要想到达另一只青蛙所在地方，必须跳在石头上。...题目中给出了两只青蛙的初始位置，以及剩余石头的位置，问一只青蛙到达另一只青蛙所在地的所有路径中的“the frog distance”中的最小值。 ...其中 jump range 实际上就是指一条通路上的最大边，该词前面的minimum就说明了要求所有通路中最大边中的最小边。...通过上面的分析，不难看出这道题目的是求所有通路中最大边中的最小边，可以通过利用floyd,Dijkstra算法解决该题目，注意这道题可不是让你求两个点之间的最短路的，只不过用到了其中的一些算法思想。...当然解决该题需要一个特别重要的方程，即 d[j] = min(d[j], max(d[x], dist[x][j])); //dis[j]为从一号石头到第j号石头所有通路中最长边中的最小边
对于一个排好序的数组A，如果我们要查找第k小的元素，很简单，只需要访问A[k-1]即可，该操作的时间复杂度是O(1).假设给你两个已经排好序的数组A和B,他们的长度分别是m和n, 如果把A和B合并成一个排序数组...这前k个元素，要不全部来自数组A, 要不全部来自数组B, 要不一部分来自数组A,一部分来自数组B,如果k的值比某个数组的所有元素还要大时，那么前k个最小元素肯定包含数组A的全部元素，于是要找到C[k-1...根据这两个性质，我们只要通过查找到 l-1, 那么我们就可以找到 u - 1, 进而就能找到第k小的元素。我们可以通过在数组A中，利用上面提到的两个性质，通过折半查找来找到 l - 1 的值。..., 如果B[k-(m/2+1)-1] > A[m/2+1] , 那么l肯定落在区间[m/2, m] 之间，确定区间后，在给定区间中继续使用折半查找法，一直找到正确的l为止。...A和B, 两数组中的元素值根据随机数生成，然后把两数组合并成数组C, 并且先输出第k小的元素。
题目： 给定2个数组（不是有序的），再给定一个目标值target,找到两个数组元素和小于等于目标值target的最大值的所有组合 示例一： 数组a 为[3, 8,5] 数组b 为[2, 1,4] 目标值...else: if i+j == sum(target_map[-1]): # 如果新的元素相加跟收集结果里面值的相等...target_map.append((i, j)) if i + j > sum(target_map[-1]): # 如果新的元素相加大于收集结果里面值的相等...target_map.append((i, j)) if i + j < sum(target_map[-1]): # 如果新的元素相加小于收集结果里面值的相等
用go语言，一个数组被称为“特殊数组”，如果它的每一对相邻元素的奇偶性不同。...因此这个查询的答案是 false。 子数组是 [1,6]。只有一对：(1,6)，且包含了奇偶性不同的数字。因此这个查询的答案是 true。...2.初始化一个长度为n的数组dp，用于存储到当前位置为止，符合条件的最长连续子数组长度。...3.从第二个元素开始遍历数组nums，如果当前元素和前一个元素的异或结果的奇偶性不同，则更新dp[i]为dp[i-1]+1，表示连续特殊的子数组长度增加了。...总的额外空间复杂度： • 除了存储输入数量级的空间外，额外使用了长度为n的数组dp和长度为q的结果数组，因此额外空间复杂度为O(n + q)。
2022-12-22：给定一个数字n，代表数组的长度， 给定一个数字m，代表数组每个位置都可以在1~m之间选择数字， 所有长度为n的数组中，最长递增子序列长度为3的数组，叫做达标数组。...返回达标数组的数量。 1 <= n <= 500， 1 <= m <= 10， 500 * 10 * 10 * 10， 结果对998244353取模， 实现的时候没有取模的逻辑，因为非重点。...// f、s、t : ends数组中放置的数字！...// n : 一共的长度！ // m : 每一位，都可以在1~m中随意选择数字 // 返回值：i..... 有几个合法的数组！...// 尤其是理解ends数组的意义！ fn number2(n: i32, m: i32) -> i32 { //repeat(vec!
第8题 判断无向图中任意给定的两个顶点之间是否存在一条长度为k的简单路径 编写算法，判断无向图中任意给定的两个顶点之间是否存在一条长度为k的简单路径（简单路径指的是其顶点序列中不含有重复出现的顶点）。...解释：如果当前顶点 i 就是目标顶点 j，并且路径长度 k 达到0，说明找到了长度为0的路径，即符合要求的路径。返回1表示找到了一条符合条件的路径。...如果存在这样的路径，则返回1。 恢复标记 visited[i] = 0; 解释：在所有邻接点的递归调用结束后，将当前顶点 i 的访问标记恢复为0。这样可以确保其他路径的探索不受影响。...函数返回 return 0; 解释：如果所有邻接点都没有找到符合条件的路径，则返回0，表示没有找到长度为 k 的简单路径。 总结 递归基准条件：当当前顶点是目标顶点且路径长度为0时，返回1。...递归条件：当路径长度大于0时，遍历所有邻接点，尝试找到从当前邻接点到目标顶点的路径，路径长度减1。 恢复标记：确保每次递归结束后，恢复顶点访问标记，保证路径的简单性。
2022-12-22：给定一个数字n，代表数组的长度，给定一个数字m，代表数组每个位置都可以在1~m之间选择数字，所有长度为n的数组中，最长递增子序列长度为3的数组，叫做达标数组。返回达标数组的数量。...1 的时候没有取模的逻辑，因为非重点。来自微众银行。...// f、s、t : ends数组中放置的数字！...// n : 一共的长度！// m : 每一位，都可以在1~m中随意选择数字// 返回值：i..... 有几个合法的数组！...// 尤其是理解ends数组的意义！fn number2(n: i32, m: i32) -> i32 { //repeat(vec!
2022-04-22：给你两个正整数数组 nums 和 target ，两个数组长度相等。...在一次操作中，你可以选择两个 不同 的下标 i 和 j ，其中 0 两个长度相等的整型数组 nums 和 target，要求将 nums 变为与 target 相似，并返回最少需要的操作次数。...如果是，则称 nums 与 target 是相似的，返回此时的操作次数。按照题目描述实现过程可以分为以下几个步骤：统计 nums 和 target 中所有元素出现的频率，然后比较两者是否相同。...逐一比较 nums 和 target 中的对应元素，计算它们之间的差值的绝对值之和。这一步可以使用 abs() 函数和循环实现。将差值的绝对值之和除以 4，即得到最少操作次数。整个过程就是这样。
此外，特征聚合还可以将不同数量的局部特征编码到同一长度，比如不同图像的sift特征个数是不同，使用聚合方法可以使得每张图像的特征表示长度相等。...为所有距离 ? 最近的特征向量与 ? 之间的差异在对应向量位置j上的累积和,即 ? 。最后，对得到的 ? 向量使用L2范式进行归一化。质心数k通常取16～256即可得到较好的效果。...然后，将目标数据库中的所有数据经过hash function映射到hash table的桶内。在线查找包括两个部分，将查询数据映射到相应桶内和计算与相应桶内的数据的距离。...多维倒排索引将特征向量划分成S个子向量，S=2对应二维倒排索引。最简单的划分方式是按照长度平均划分，比如化分为两个M/2维的向量，对应位置的子向量构成新的数据集D1和D2。...与IMI类似，NO-IMI将数据空间划分成K*K个单元；但与IMI不同的是，NO-IMI不对向量空间划分，即S和T中码字长度等于特征向量长度D。
给定一组 互不相同 的单词， 找出所有 不同 的索引对 (i, j)，使得列表中的两个单词， words[i] + words[j] ，可拼接成回文串。...福大大 答案2021-08-16： k是字符串长度。 1.依次遍历，嵌套循环。 时间复杂度：O((N^2)*k) 2.b逆序+a+b，a+b+a逆序。注意去重。 时间复杂度：O(N*(k^2))。...for i := 0; i < len(words); i++ { // i words[i] // findAll(字符串，在i位置，wordset) 返回所有生成的结果返回
这个长度 C 是模型的几个 "超参数 "之一，由设计者在模型大小和性能之间权衡选择。 这个矩阵，我们称之为输入嵌入，现在可以通过模型向下传递了。...每个输出单元都是输入向量的线性组合。例如，对于 Q 向量来说，这是用 Q 权重矩阵的一行与输入矩阵的一列之间的点积来完成的。...查询过程： table["key1"] => "value1" 在自我关注的情况下，我们返回的不是单个条目，而是条目的加权组合。为了找到这种加权，我们在 Q 向量和 K 向量之间进行点乘。...我们首先计算当前列（t = 5）的 Q 向量与之前各列的 K 向量之间的点积。然后将其存储在注意力矩阵的相应行（t = 5）中。 这些点积是衡量两个向量相似度的一种方法。...如果两个向量非常相似，点积就会很大。如果两个向量差别很大，点积就会很小或为负。 只针对过去的密钥进行查询的想法使这种因果关系成为自我关注。也就是说，代币无法 "预见未来"。
； –生成两篇文章各自的词频向量； –计算两个向量的余弦相似度，值越大就表示越相似。...）； –生成两篇文章各自的词频向量； –计算两个向量的余弦相似度，值越大就表示越相似。...[m,n]，用C[i,j]记录序列Xi和Yj的最长公共子序列的长度 那么对于两个序列：X =和Y=，可以通过如下二维数组求出LCS的长度 4.中文分词 1)意义 自然语言处理中，与英文不同，中文词之间没有空格...2)方法：基于词典匹配的最大长度查找（有前向查找和后向查找两种） + 数据结构：Trie树（单词查找树，字典树），明显提高查找效率 3)工具：Jieba分词(下一篇详细介绍) 4)概率语言模型： 概率语言模型的任务是...：在全切分所得的所有结果中求某个切分方案S，使得P(S)最大。
现在我们有了这两个列向量，我们只需将它们相加即可生成另一个大小为C=48的列向量。 现在，我们对输入序列中的所有token运行相同的过程，创建一组包含token值及其位置的向量。...每个输出单元都是输入向量的线性组合。例如，对于Q向量，这是用Q权重矩阵的一行和输入矩阵的一列之间的点积来完成的。...然后「query」就是我们用于查找值的东西。 在自注意力的情况下，我们返回的不再是单个词条，而是词条的加权组合。 为了找到这个加权，我们在Q向量和K向量之间进行点乘。...我们首先计算当前列（t=5）的Q向量与之前各列的K向量之间的点积。然后将其存储在注意力矩阵的相应行（t=5）中。 这些点积是衡量两个向量相似度的一种方法。如果它们非常相似，点积就会很大。...如果两个向量非常不同，点积就会很小或为负。 只将query向量与过去的key向量进行运算，使得它成为因果自注意力。也就是说，token无法「预见未来」。
，然后取出该桶号对应桶内的所有数据，再进行线性匹配即可查找到与查询数据相邻的数据。...（3）图像检索 在图像检索领域，每张图片可以由一个或多个特征向量来表达，为了检索出与查询图片相似的图片集合，我们可以对图片数据库中的所有特征向量建立LSH索引，然后通过查找LSH索引来加快检索速度。...Hamming distance Hamming distance： 两个具有相同长度的向量中对应位置处值不同的次数。...Cosine distance Cosine distance：cos(theta) = A·B / |A||B| ，常用来判断两个向量之间的夹角，夹角越小，表示它们越相似。...理解：将原始数据空间中的数据投影到一条随机的直线（random line）上，并且该直线由很多长度等于a的线段组成，每一个数据被投影后会落入该直线上的某一个线段上（对应的桶内），将所有数据都投影到直线上后
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