证明L是非规则的L= {0^i1^j |i >= j}的最小泵浦长度 - 腾讯云开发者社区

在关联规则的挖掘过程中，通常会设定最小支持度阈值和最小置性度阈值，如果某条关联规则满足最小支持度阈值和最小置性度阈值，则认为该规则可以给用户带来感兴趣的信息。...置信度confidence=P(B|A)=P(AB)/P(A),指的是发生事件A的基础上发生事件B的概率。同时满足最小支持度阈值和最小置信度阈值的规则称为强规则。...T700 I1，I3 T800 I1，I2，I3，I5 T900 I1，I2，I3 上图为某商场的交易记录，共有9个事务，利用Apriori算法寻找所有的频繁项集的过程如下: ?...详细介绍下候选3项集的集合C3的产生过程：从连接步，首先C3={{I1,I2,I3}，{I1,I2,I5}，{I1,I3,I5}，{I2,I3,I4}，{I2,I3,I5}，{I2,I4,I5}}（C3...例如，在上述例子中，针对频繁集{I1，I2，I5}。可以产生哪些关联规则？

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【面试高频题】难度 2.55，综合贪心的序列 DP 题

容易证明该做法的正确性：假设贪心解（该做法）找到的位置 j 不是最优位置，即存在比 j 更小的合法下标 j' 满足 f[j'] > f[j] 。...根据我们的排序规则必然有 pairs[j'][0] j][0] 的性质，则可知 pairs[j] 必然可以代替 pairs[j'] 接在原本以 pairs[j'] 为结尾的最优数链上...pairs[i][0] ）的前驱状态 f[j] 必然是非单调递增的。...根据 LIS 问题的贪心解的思路，我们可以额外使用一个数组记录下特定长度数链的最小结尾值，从而实现二分找前驱状态。...具体的，创建 g 数组，其中 g[len] = x 代表数链长度为 len 时结尾元素的第二维最小值为 x 。

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LeetCode 87. Scramble String

题目一开始我读错了题意，以为是二分，结果却是动态规划的区间DP 我都状态数组是dp[i1][j1][i2][j2]，表示第一个字符串的i1到j1区间和第二个字符串的i2到j2区间，是符合条件，是可以旋转转换的...string最大的长度也不过50多个吧。所以险过。状态转移方程，很简单啦，将区间划分，有两种情况，一种是交换子树，一种是没交换。...判断划分区间后的子区间 if(dp[i1][i1+k][i2][i2+k]==1 &&dp[i1+k+1][j1...) { for(int i1=0;i1+li1++) { int j1=i1+l;...for(int i2=0;i2+li2++) { int j2=i2+l;

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Spectrum光谱链共识算法的分析

共识机制是一种新型的能力证明机制（Proof of Capability，PoC），能力的定义是为系统贡献资源的节点，能力证明衡量了节点对系统的贡献程度，能力越强就有更高的出块权重，并且很好的支持移动设备运行光谱轻节点...; // 清理旧的列表 address[] memory sl = new address[](_signerList.length); for (uint j = 0; j j++) { sl[j] = _signerList[j]; } for (uint i0 = sl.length; i0 > 0; i0--) { uint sIndex = i0 -...= 0; i1 i1++) { if (_genesisSignerList[i1] == g) {...if (i1 == (_genesisSignerList.length - 1)) { pushSigner(_genesisSignerList[0], 3);

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1692: 队列变换（BZOJ1640强化版）

这样得到的队列，就是FJ拉去登记的最终的奶牛队列。接下来的事情就交给你了：对于给定的奶牛们的初始位置，计算出按照FJ的调整规则所可能得到的字典序最小的队列。...行: 输出FJ所能得到的字典序最小的队列。每行（除了最后一行）输出恰好80个'A'..'...，每层会有个长度达30000的字符串，这个内存不爆才怪，更何况30000×30000就算不爆内存也肯定超时！！！）...1 var 2 i,j,k,l,m,n:longint; 3 a:array[0..30000] of longint; 4 s1:ansistring; 5 c1...(s1);k:=0; 12 while ij do 13 begin 14 i1:

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死磕一周算法，我让服务性能提高 50%

]是非递减的。...所以我们定义长度为0的序列：当D[j+1][i] j][i]时，我们就在序列-δ和序列-(δ+2)之间人为插入一个长度为0的序列-(δ+1)。如下图所示： ?...推论1：如果列i上长度为0的序列-δ 的结束位置为j，则列i+1上的序列-δ 的结束位置为 j+1。...证明：由推论前提我们知道 δ = j – D[j][i] + 1 （想想前面说的δ值不连续，我们就人为插入一个中间值，只不过长度为0）。...推论2：文字描述略，请看图证明：设这个序列长度为L，除了每列的第一个序列外，其余序列的其余位置均是当前的编辑距离小于等于该列上一个位置的编辑距离：即D[j-L+1][i]j-L][i]，

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LeetCode 第 227 场周赛题解

注意：我们称数组 A 在轮转 x 个位置后得到长度相同的数组 B ，当它们满足 A[i] == B[(i+x) % A.length] ，其中 % 为取余运算。...= 0, j = 0; i j < m;) { if (i >= n) { sb.append(wt[j++]);...然后在 left 和 right 中分别找到 i1 和 i2，使得 abs(i1 + i2 - goal) 最小。假设 left 的长度为 n，right 的长度为 m。...我们在确定 i1，找 i2 的时候，要先对 right 进行排序，这样我们才能通过「二分」找 i2。通过「二分」，我们找 i1 和 i2 的时间复杂度是，而不是。...// 但不一定是使得 `i1 + i2 - goal` 最小的值，也有可能是其下一位 ans = Math.min(ans, Math.abs(i1 +

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java实现Apriori算法——频繁项集的计算

后面的I1 I2 I5是该事务中的项数据集：如图一，整个表就是数据集，就是所有的事务的集合。即D = {T100,T200…}项集：包含若干个项（如I1 、I2这样的项）的集合。...以图二中的L2频繁集的集合为例：项集支持度{I1,I2}4{I1,I3}4{I1,I5}2{I2,I3}4{I2,I4}2{I2,I5}2判断两个项集是否可以自连接要看两个项集的K-1项是否完全相同。...如果满足条件，连接后的项集 = 第一个项集 + 第二个项集的最后一个元素。比如{I1 I2}与{I1 I3}满足自连接条件，连接后的项集为{I1 I2 I3}。2....根据最小支持度将候选项集转换为K项频繁项集合可以看出，如果不剪枝的话，第三步的工作量是非常大的。剪枝过后，候选集的体积大大减小了。但是获取含有一项的频繁项集因为没有候选项集，就需要特殊处理。...; i++){ String subString = ""; for (int j = 0;j<itemArray.length

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leetcode-167两数之和(双指针+二分)

给定一个已按照升序排列的整数数组 numbers ，请你从数组中找出两个数满足相加之和等于目标数 target 。函数应该以长度为 2 的整数数组的形式返回这两个数的下标值。...numbers 的下标从 1 开始计数，所以答案数组应当满足 1 0] < answer[1] <= numbers.length 。...仅存在一个有效答案题解双指针，对于每一个i1,设j1是满足i + j >= targer最小的j，那么i向右移动一位，j必然不移动或者向左移动一位。...= 0,j = numbers.size() - 1; while(i j){ int k = numbers[i]; while...numbers.size() - 1; while(i j){ int k = numbers[i]; int l = i

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☆打卡算法☆LeetCode 212. 单词搜索 II 算法解析

= 0; i i) { for (int j = 0; j 0].length; ++j) {...now.children.containsKey(board[i1][j1])) { return; } char ch = board[i1][...(int[] dir : dirs) { int i2 = i1 + dir[0], j2 = j1 + dir[1]; if (i2 >= 0 &...1) 其中m是二维网格的高度，n是二维网格的宽度，l是最长单词的长度，需要遍历m x n个单元格，每个单元格的最多需要遍历 4 x 3l-1条路径。...空间复杂度：O(k x l) 其中k是单词列表的长度，l是单词的长度，最坏情况下，需要O(k x l)用于存储字典树。

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【面试高频题】难度 2.55，多解法经典面试笔试题

题目描述这是 LeetCode 上的「786. 第 K 个最小的素数分数」，难度为「中等」。...对于每对满足的和，可以得到分数。那么第个最小的分数是多少呢? 以长度为的整数数组返回你的答案, 这里且。...*1.0/b[1],a[0]*1.0/a[1])); for (int i = 0; i i++) { for (int j = i + 1; j 0]] * 1.0 / arr[a[1]], i2 = arr[b[0]] * 1.0 / arr[b[1]]; return Double.compare(i1...check(double x){ int ans = 0; for (int i = 0, j = 1; j j++) { while

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「给水管网工程」设计计算

q}{\sum l} \sum l —— 干管总长度不包括穿越广场、公园等无建筑物地区的管线;只有一侧配水的管线,长度按一半计算（同后面沿线流量得计算）。...{2g}（或直接根据沿程水头损失的5%~10%）；沿程水头损失：h_y=i \cdot l= \alpha \cdot l \cdot q^n=s \cdot q^n，三种计算方式，魏斯巴赫—达西公式...支线起点水压标高：该点位于干线上，在计算干线时已经确定；支线终点水压标高：该点地面标高+最小服务水头；支线最大允许水力坡度：(起点水压标高 - 终点水压标高)、支线长度；确定支线管径：由支线水力坡度和需要通过的流量...对于上式有一个重要的变形：对某一段管段 i-j 来说，因该管段的水头损失h_{ij}=s_{ij} \cdot q_{ij}^{1.852}。...Tips / 提示假设环状管网有J个节点，L个环。以“管段设计流量”为未知数，一共(J-1)+L个方程。其中J-1个节点连续方程；L个能量方程（环的连续方程）。这个“解环方程组”的方法叫平差。

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Python3基础

``` 使用注释使用注释，是编写代码的良好习惯，无论对于自己还是他人日后对代码的维护来讲，都是非常重要的。...变量的命名规则 python中的变量命名规则为：变量名不能与保留字相同变量名可以由字母、数字、下划线组成变量名的第一个字符必须为字母或下划线，不能以数字开头变量名大小写敏感...以下为一段关于变量的代码 #整型变量 i1=10 i2=20 #字符串变量 s1='a' s2="abc" #复数变量 c1=1+3j c2=complex(2.5,9.01) #布尔型变量 boo1=...":"justice","key2":120,"key3":3+4j,"key4":False} #打印出变量的值以及对应的类型 print("i1=%d,%s;i2=%d,%s"% (i1,type...s,%s"%(l1,type(l1))) print("d1=%s,%s" % (d1,type(d1))) 运行结果为： i1=10,;i2=20,

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机器学习之支持向量回归(SVR)

[j]*self.Y[j]*self.kernel(self.X[i], self.X[j]) return r # 核函数,多项式添加二次项即可 def kernel(..._KKT(i): continue E1 = self.E[i] # 如果E2是+，选择最小的；如果E2是负的，选择最大的..._init_alpha() # 边界 if self.Y[i1] == self.Y[i2]: L = max(0, self.alpha...else: L = max(0, self.alpha[i2]-self.alpha[i1]) H = min(self.C, self.C..._compare(alpha2_new_unc, L, H) alpha1_new = self.alpha[i1] + self.Y[i1] * self.Y[i2] * (self.alpha

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HashMap，HashTable，ConcurrentHashMap异同比较

0. 前言 HashMap和HashTable的区别一种比较简单的回答是：（1）HashMap是非线程安全的，HashTable是线程安全的。...扩容需要重新计算每个元素在数组中的位置，indexFor()方法中的table.length参数也证明了这一点。...0; int j = 1; while (j < paramInt2) { ++i; j <<= 1; }...l = 1; while (l < k) l <<= 1; for (int i1 = 0; i1 i1) this.segments[i1] = new Segment(l, paramFloat); } public V put(K paramK

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一篇文章全面了解光纤放大器,EDFA,Hybrid混合器件

EDFA是WDM系统中使用最广泛的一种，最重要的特征是它可以同时放大多个光信号，可以与WDM技术轻松组合。通常，它用于C波段和L波段，几乎在1530至1565 nm的范围内，与光纤最小损耗窗口一致。...图片掺铒光纤是在一段长度大约为10~100m的石英光纤中掺入了少量的稀土元素（浓度约为25mg/kg）铒(Er)离子的光纤，它是掺铒光纤放大器的核心。...泵浦是一种使用光将电子从原子或分子中的较低能级升高（或“泵”）到较高能级的过程。EDFA中泵浦光源通常为半导体激光器，输出的光功率为10~100mw，工作波长约为980nm或1480nm。...按照泵浦光源的泵浦方式不同，EDFA有同向泵浦、反向泵浦和双向泵浦。同向泵浦：泵浦光和信号光从同一端注入掺铒光纤，泵浦波与信号波的传播方向相同。...图片反向泵浦：泵浦光和信号光从相反方向泵入，泵浦波与信号波的传播方向相反。图片双向泵浦：两个泵浦光源分别在前向和后向进行泵浦，泵浦波与信号波可以实现双向。

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【LeetCode 周赛】很有意思的 T2 题

(cnt[j] > 0 && gcb(nums[i] % 10, j) == 1) ret += cnt[j] } var x = nums[i]...同时考虑 2^i 和 nums2 不好处理，我们可以尝试分别处理：观察示例 1（最小操作次数为 3），如果我们先对 num1 减去 3 次 nums2，则得到二进制 1101，正好可以通过减去 3 次...if (k == (nums1 - k * nums2).bitCount()) return true 然而，这个思路是有陷阱的，比如说操作 4 次后的二进制位中 1 的个数只有 3 个，按照上面的思路是非法的...行星碰撞几乎是一样的。我们使用栈模拟保留的机器人，枚举机器人，当机器人与栈顶方向冲突时按规则消除，最后输出栈内剩余的机器人。..., i2 -> positions[i1] - positions[i2] } // 模拟 val stack =

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leetcode 一些算法题及答案

for (int i1 = i + 1; i1 i1++) { int tmpArea = (height[i]>height[i1]?...这个特殊的规则只适用于以下六种情况： I 可以放在 V (5) 和 X (10) 的左边，来表示 4 和 9。 X 可以放在 L (50) 和 C (100) 的左边，来表示 40 和 90。...ele2 = 0, ele3 = 0; for (int i = 0; i i++) { for (int i1 = 0; i1...缺失的第一个正数给定一个未排序的整数数组，找出其中没有出现的最小的正整数。...示例: 输入: [2,3,1,1,4] 输出: 2 解释: 跳到最后一个位置的最小跳跃数是 2。从下标为 0 跳到下标为 1 的位置，跳 1 步，然后跳 3 步到达数组的最后一个位置。

4532 0

YbtOJ 604「强连通分量」字符变换

题目链接：YbtOJ #604 小 A 有一个长度为 n 字符串 s，满足 s 中只有 A,B,C,D 四种字符。...1),t=strlen(sa+1),j=1;jj++) l[i][sa[j]-'A']++,r[i][sa[j]-'A']--,r[i][sb[j]-'A']++; for(i1=0;i1...i1++) for(i2=0;i1+i2i2++) for(i3=0;i1+i2+i3i3++){ i4=n-i1-i2-i3,id[i1][i2][i3]=++...j]),s[j]=0;w[cnt]=t; }for(i1=0;i1i1++) for(i2=0;i1+i2i2++) for(i3=0;i1+i2+i3i3++) for...(i4=n-i1-i2-i3,j=1;jj++) i1>=l[j][0]&&i2>=l[j][1]&&i3>=l[j][2]&&i4>=l[j][3]&&(Add(id[i1][i2][i3],

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干货 | 如何学习SVM（支持向量机）以及改进实现SVM算法程序

output vector point = training point matrix procedure takeStep(i1,i2) if (i1 == i2) return 0 alph1...= Lagrange multiplier for i1 y1 = target[i1] E1 = SVM output on point[i1] – y1 (check in error cache...[i1],point[i1]) k12 = kernel(point[i1],point[i2]) k22 = kernel(point[i2],point[i2]) eta = k11+k22...Kik = kernel(i, k); double Kjk = kernel(j, k); G[k] += delta_alpha_i * Kik * y[i] + delta_alpha_j *...第四步：实现冷热数据分离 Platt 的文章里也证明过一旦某个 alpha 出于边界（0 或者 C）的时候，就很不容易变动，而且伪代码也是优先在工作集里寻找 > 0 and 的 alpha 值进行优化

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Apriori 关联算法学习

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