我想要找到一个积分((sin x)^8,{x,0,2*Pi}),并试图编写一个简单的程序,没有任何外部模块作为“数学”,计算泰勒级数,并将其总结为间隔(0,2*Pi),但有一个错误。
Traceback (most recent call last):
File "E:\python\ShAD\sin.py", line 27, in <module>
sum+=(ser(i*2*3.1415926/k))**8
File "E:\python\ShAD\sin.py", line 21, in ser
sin_part+=(
我有下面这段代码,我知道它的复杂度是n*(log2(n))^2,但是我不明白为什么前两个循环的复杂度都是log2(n)。有人能给我解释一下为什么吗?谢谢。
for (int i = n; i>0; i/=2) {
for (int j = 1; j < n; j*=2) {
for (int k = 0; k < n; k+=2) {
... // constant time number of operation
}
}
}
我在网上找到了这个example problem,我就是不明白作者是如何得出这个结论的。 sum1 = 0;
for(k=1; k<=n; k*=2) // Do log n times
for (j=1; j<=n; j++) // Do n times
sum1++;`
sum2 = 0;
for (k=1; k<=n; k*=2) // Do log n times
for (j=1; j<=k; j++) // Do k times
sum2++; 我知道第一个循环的运行时间是O( n ) = nlog(n
为什么这段代码返回一个数字的因子之和?
在几个Project Euler问题中,要求您计算因子和作为问题的一部分。在那里的一个论坛上,有人发布了以下Java代码作为求和的最佳方法,因为您实际上不必找到单个因子,只需找到质数(您不需要了解Java,您可以跳到下面的摘要):
public int sumOfDivisors(int n)
{
int prod=1;
for(int k=2;k*k<=n;k++){
int p=1;
while(n%k==0){
p=p*k+1;
n/=k;
我的代码写成了下面的代码,但由于索引越界而无法运行,有人能告诉我我哪里做错了吗?
def potential(a,b,c,d):
energylist = []
for x in np.arange(-5,10,0.1):
for y in np.arange(-5,10,0.1):
expa = np.exp(-(x-a)**2)
expb = np.exp(-(y-b)**2)
expc = np.exp(-(x-c)**2)
expd = np.exp(-(y-
我有以下方法:
int x= (int) Math.pow(2, 5);
for (int k=1; k <= 3; k++) {
x *= (2*x);
}
System.out.println(x); // prints 0
它只是简单地将x初始化为32,然后将其乘以循环的每一次迭代。但是,我希望输出是一个很大的数字,或者至少是一个错误,但是最后的输出是0。不,我试图通过添加以下内容来进行一些调试:
int x= (int) Math.pow(2, 5);
for (int k=1; k <= 3; k++) {
System.out.println(x + &
我想计算高斯功率谱的傅里叶逆变换,从而再次获得高斯功率谱。我想用这个事实来检查我的高斯功率谱的IFFT是合理的,因为它产生了一个以高斯方式有效分布的数据数组。现在,为了恢复解析相关函数(这是功率谱的逆傅立叶变换),IFFT必须乘以因子2*pi*N,其中N是阵列的维数。有人能解释一下原因吗?
这是一段代码,它首先用高斯功率谱填充数组,然后进行功率谱的IFFT。
power_spectrum_k = np.zeros(n, float)
for k in range(1, int(n/2+1)):
power_spectrum_k[k] = math.exp(-(2*math.pi*k*s
考虑在这两个循环中将总运行时间作为n的函数:
(1)
q <- 1
while q <= n
p <- 1
while p <= q
p <- p + 1
q <- 2 * q
(2)
q,s <- 1, 1
while s < n
for j <- 1 to s
k <- 1
while k < = j
k <- 2 * k
下面的程序计算下面这个表达式的值
m = i /16 + j *128-17 + k *2- l /32 , if i > j + 2 * k else
m = i /16 + j *128-17 + k *2 + l /32
写这个程序的人没有使用乘法和除法运算符,有人能给我解释一下这到底是怎么回事吗,我的意思是(*和/)在程序里在哪里?为什么或者说左移和右移的目的是什么?
#include <stdio.h>
#include <cstdlib>
int main(){
unsigned int i, j, k, l, m;
printf(
我正在创建一个包含一些小(~150x150)图像的图像数据库,这些图像将被用作Sprite纹理。目前,我创建的地图集图像作为一个长条。(n W x H,其中n=图像数,W是每个图像的宽度,H是每个图像的高度)。我读到Texture2D有大小限制,比如4k x 4k。我知道大多数纹理都是正方形或接近正方形。在这种情况下,我可能最终得到一个64k x 100的图像。~6M像素在面积上比4k x 4k图像的16M小,但其中一个维度肯定大于4K。
所以我想知道的是:
Texture2D大小限制是与区域相关还是与维度相关?
我有邻接矩阵,让它称为A大小n*n
其中,A(k,j)=A(j,k)=1,如果k,j在1跳内连接。
现在看来,如果我
Dist=double(A)*double(A)>0 %getting all two hops connectivity
Dist=double(Dist)*double(A)>0 %getting all three hops connectivity
Dist=double(Dist)*double(A)>0 %getting all four hops connectivity
这是对的吗?
我试过用一些简单的图表,它看起来是合法的
我能用这个事实来
我正在尝试计算x1^i * x2^j * x3^k * ......
这是我到目前为止的代码:
for l = 1:N
f = 1;
for i = 0:2
for j = 0:2-i
for k = 0:2-j
for m = 0:2-k
g(l,f) = x1(l)^i*x2(l)^j*x3(l)^k*x4(l)^m;
f = f+1;
end
end
end
end
end
在没有循环的情况下,我如何才能更容易地做到这一点?
for ( int i = n, i>0; i / = 2) {
for ( int j = 1, j<n; j * = 2) {
for ( int k = 0, k<n; k += 2) {
} // not nested
}
}
回答: O(n(log n)^ 2),(2是平方根),两个外部循环都是log n,因为它有,而内部循环是N,因为它是一半,对吗?
对于这段代码,正确的答案是O(n) ^ 2,我知道外部循环是n,中间循环是log,内部循环也应
下面的代码片段来自Robert SedgeWick和Kevin的书中的算法。
public class MergeBU {
// This class should not be instantiated.
private MergeBU() { }
// stably merge a[lo..mid] with a[mid+1..hi] using aux[lo..hi]
private static void merge(Comparable[] a, Comparable[] aux, int lo, int mid, int hi) {
我写了一个类(贪婪策略),一开始我使用排序方法,它有O(nlogn)。
Collections.sort(数组,新的SortingObjectsWithProbabilityField());
然后使用了binary search tree的插入方法,即O(h)和h here is the tree height.。
对于不同的n,运行时间为:
n,running time
17,515428
33,783340
65,540572
129,1285080
257,2052216
513,4299709
我认为这是不正确的,因为对于增加n,运行时间几乎应该增加。
此方法将占用运行时间:
作为一个初学者,我总是很难注意到有时简单代码的复杂性。有问题的代码是:
k = 1;
while (k <= n){
cout << k << endl;
k = k * 2;
}
一开始,我认为复杂度是O(log n),因为k= k*2行,我运行代码作为测试,跟踪它关于n的大小循环了多少次,即使是大尺寸的n,这也是相对较低的。我也非常确定它不是O(n),因为它会花更长的时间运行,但我可能错了,因为这就是我问这个问题的原因。
谢谢!
a = 1.5
i = 0
k = 0.2
results = []
while True:
i += 1
results.append(k)
if k < a**i:
continue
elif k > a**i and k < 2 * a**1:
k = k - a**i
elif k > 2 * a**i:
k = k - 2 * a**i
else:
break
print(results)
这是一段python代码,用于解决现实生活中
我一直在尝试计算以下函数的复杂度:
k=n;
while(k>0)
g(n);
k=k/2; {Comment: this is integer division, so 1/2=0}
end while;
for(j=0;j<m;j++)
f(m);
具体来说,while循环的复杂度。我被告知g(N)的复杂度是O(n),但我不确定它的复杂度是多少,以及我如何计算它。我逐渐意识到复杂度不会是O(0.5n^2),但不确定如何计算它,因为每次都减半。有人有什么想法吗?
VS最低双值= 2.2250738585072014e-308。atof函数将字符串转换为双值,例如在调试器中查看此值时,将得到原始的字符串表示形式。
double d = atof("2.2250738585072014e-308"); // debugger will show 2.2250738585072014e-308
正如我们所看到的,双值不是非规范化的(没有DEN)。
当将字符串转换为双倍时,我尝试实现相同的精度。以下是代码:
double my_atof(char* digits, int digits_length, int ep)
{
int idot