这道题实际上是一道面试题的拓展,原题是要求打印1到最大的n位数。原题是这样描述的:输入数字n,按顺序打印出1到最大的n位十进制数。比如输入3,则打印出1,2,3,4,5一直到最大的三位数999。拿到这道题之后,对于没有大数经验的面试者估计立马就想到了一种简单的解法。首先求出这个最大的n位数,然后来一个for循环从1开始逐个打印。假如这么想那就掉入面试官的陷阱中去了。实际上这道题远没有这么简单,必须从大数的角度来解答。对于计算机而言,它的任意一个数据类型都是有范围的。如果我们输入的数据大于计算机所能表示的范围,那么计算机必然会报错。所以这个时候需要使用另外一种方法来表示这些大数。至于这道题是怎么解决的,自行百度,网上有很多资源。
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在二维平面会涉及到两个变量x, y,并且有的时候需要计算两个二维坐标之间的距离,这个时候将二维坐标转化为复数的话那么就可以使用python中的abs绝对值函数对复数取绝对值来计算两个点之间的距离或者是计算复数的模,当我们将两个复数对应的坐标相减然后对其使用abs绝对值函数那么得到的就是两点之间的距离,对一个复数取绝对值得到的就是复数的模长
题目链接: 45. 最大子数组差 给定一个整数数组,找出两个不重叠的子数组A和B,使两个子数组和的差的绝对值|SUM(A) - SUM(B)|最大。 返回这个最大的差值。 Example: 给出数组 [1, 2, -3, 1], 返回 6 (|SUM([1,2]) - SUM([-3])|) 注意事项:子数组最少包含一个数 解题思路: 这题给人的第一感觉是可以用到最大子段和 Q53 Maximum Subarray。我们需要将数组划分为不重叠的两部分,求出左边最大子段和 leftMax,以及右边最小子段和
题目:http://www.51nod.com/onlineJudge/questionCode.html#!problemId=1005
1586 - 数字排列 时间限制:1秒 内存限制:128兆 91 次提交 36 次通过 题目描述现有n个k位的数字,你的任务是重新安排数字每一位的位置,使得重新安排后这n个数字中最大的数字和最小的数字之差的绝对值最小,对于每一位的调整是相对于所有的数字的,例如有3个数字1234、4321和7890,重新安排的方案是交换第二位和第三位,则3个数字变为1324、4231和7980。 输入输入包括多组样例,每组样例包括多行。每组样例的第一行包括2个整数n和k,分别代表数字的个数和位数(1 ≤ n, k ≤ 8
Areas between Curves 曲线之间的面积 之前说过,对应的定积分,表示某个范围内,曲线和x轴直接正区域的面积 其实,很容易理解 2条曲线之间的面积,图像可以表示为: 如果对的x*i
帧差法将邻近帧图像相减滤除图像中的静止景物得到运动区域,其对环境的光线变化不敏感并可快速检测出运动目标,但对于运动物体速度太慢的情况则产生不完整的“空洞”现象,太快又易于生成“拖尾”现象,其之后的补偿处理比较复杂。
人脸识别(LDA+KNN方法): dataTrain=creatData(TrainDatabasePath); dataTest=creatData(TestDatabasePath); trainLabel=creatTrainLabelMat(); testLabel=creatTestLabelMat(); [train_lda,test_lda]=LDA(dataTrain,trainLabel,dataTest);: PCA降维 计算协方差矩阵 再求类内均值计算Sb、Sw(类间散布矩阵、类内散
之前的速度不是很快,这次使用了numpy 来计算,速度已经比较快了,传入图片,到生成马赛克图,乐高积木图以及生成零件清单不会超过 10 s 钟。
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题目 某君的年龄是个两位数,如果把他年龄的两位数字交换位置后与原数字相加和为 x,与原数字相减差的绝对值为 y。已知 x 比 y 大 32。请你计算 y 的值是多少
整数 :可以表示正数,例如 123;可以表示负数,例如 123;使用 0 表示零。
前文我介绍了使用相关系数评判订单准确性,一个新的问题摆在面前:买手甲按照相关系数评分可以得100分,可是他的整体售罄率只有50%(即订的货到指定日期只卖了一半),而公司要求是70%。那么给他的订单准确性评分满分显然是不合适的,如何更加公正的评分呢?
平面上有n个点,点的位置用整数坐标表示 points[i] = [xi, yi]。请你计算访问所有这些点需要的最小时间(以秒为单位)。
给定N 个加号、M 个减号以及N + M + 1 个整数A1,A2,...,AN+M+1。
完成机器视觉系统的搭建、校准并且确认其可以采集检测目标的图像后,就可以集中精力开发各种图像分析、处理以及模式识别算法。为了设计准确性和鲁棒性都较高的算法,并提高其执行速度,一般需要事先对整幅图像或部分像素进行操作,使图像尺寸或形状更适合计算机处理。某些时候还要对图像进行算术和逻辑运算,以消除噪声或提高图像的对比度。这些前期的图像操作或运算不仅会在空间域增强图像,还能极大地提高后续算法的执行速度及其有效性。
为什么不使用 int 函数仍然能输出呢?其实这是我们使用第二种方式的时候,程序已经自动给我们套了一层 int 了,这样就减少了我们书写代码的工作量。除了 int 之外,python 中还有很多的高效语法,这也是python高效开发的原因之一。
思路:首先我们要考虑是否相交,如果存在不相交,那么因该输出0,否则的话就是找到相交矩阵的长跟宽,就是两个矩阵的四个横坐标跟纵坐标中间那两个相减的绝对值,但如果我们从小到大排列的话,就是第三大的坐标减去第二大的坐标。
通用函数ufunc是⼀种对ndarray中的数据执⾏元素级运算的函数,它接受一个或者多个标量值,输出一个或者多个标量值。 sqrt:开平方 square:平方 exp:求e指数 add:求和 max、min、mean:聚合函数 abs:求绝对值 log:默认底数是 sign:符号函数,整数是1,负数是-1 subtract(x,y):两个数组中对应的元素相减 ---- import numpy as np from numpy import pi a = np.arange(4) a array([0
今天刷的是LeetCode的530题:给定一个节点值均为非负的二叉搜索树,求任意两节点差的绝对值的最小值。
移动距离 X星球居民小区的楼房全是一样的,并且按矩阵样式排列。其楼房的编号为1,2,3... 当排满一行时,从下一行相邻的楼往反方向排号。 比如:当小区排号宽度为6时,开始情形如下: 1 2 3 4 5 6 12 11 10 9 8 7 13 14 15 ..... 我们的问题是:已知了两个楼号m和n,需要求出它们之间的最短移动距离(不能斜线方向移动) 输入为3个整数w m n,空格分开,都在1到10000
泰勒展开估阶证明导数满足的关系 若函数 f(x) 在 [0,1] 在二阶可微,且 f(0)=f(1) , |f^{''}(x)|\leq 1 ,证明:在 [0,1] 上 |f^{'}(x)|\leq \dfrac{1}{2} 解析:利用泰勒公式,有 f(x)=f(x_{0})+f^{'}(x)(x-x_{0})+\dfrac{1}{2!}f^{''}(\xi)(x-x_{0}^2)\qquad(x_{0} < \xi < x) 取 x_{0}=0,1 ,则有 f(0)=f(x_{0})-f^{'}(x_{0
java中提供了大数类BigInteger和BigDecimal分别表示大整数类和大浮点数类,这两个类都在java.math.*包中,因此每次必须在开头处引用该包。 一、BigInteger构造函数: 一般用到以下两种: BigInteger(String val); 将指定字符串转换为十进制表示形式; BigInteger(String val,int radix); 将指定基数的 BigInteger 的字符串表示形式转换为 BigInteger 二、基本方法 (1)valueOf(parament);
今天在公司进行Sanity Test(可用性测试)时发现服务器启动失败,查找log后发现在启动时发生了异常导致了服务器启动失败。
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节主要介绍衡量线性回归算法的一些指标。
用户在做技术选型的过程中,总是会对一些数据指标比较关心,特别是在和竞品相比较的时候,更加需要一些有说服力的数据。基于MySQL开发的项目在迁移到TiDB的时候,使用DM同步数据是必不可少的一个环节,我在最近的一次POC中就碰到了这样一个需求,需要评估一个具体的延时时间参考值,因为用户在迁移前期的过渡阶段是把TiDB作为MySQL的从库,有些场景对这个延时很敏感,如果延时太大会直接影响业务。
sysdate() 日期时间函数跟 now() 类似,不同之处在于:now() 在执行开始时值就得到了, sysdate() 在函数执行时动态得到值。看下面的例子就明白了:
解决思路: 利用np.random.rand()函数生成随机的矩阵。 abs函数实现对矩阵中每一个元素和指定元素相减 np.argsort()函数实现找到排序后新元素在原来矩阵中的下标 利用mask函数提取矩阵中第一列的元素 最后利用for循环遍历所有的二维坐标,找到矩阵中每行中满足特定要求的数字 ---- 环境搭建准备: 需要提前下载好numpy模块。 下载示范: win+r进入运行窗口。 📷 2.输入cmd,进入命令行窗口 📷 📷 3.输入如下命令: pip install nump
1、MySQL中varchar最大长度问题 问题:为啥大字段可以建,小字段却失败? 单个varchar(20000)用utf8没有超过64K,不会转成text类型,2个呢又超了64K最大单行长度
1 . 距离公式选择 : 一维数据 直接使用 曼哈顿距离 计算即可 , 二维数据 需要使用 欧几里得距离 计算 ;
又位于分母,所以会导致误差变得非常大。要避免的另一方面的原因是,会导致有效数字位数大量减少,而我们要尽量保证有效数字多。
作为 Java 程序员在日常的工作中,很多时候我们都会遇到一些需要进行数据计算的场景,通常对于不需要计算精度的场景我们都可以使用 Integer,Float 或者 Double 来进行计算,虽然会丢失精度但是偶尔也可以用,如果我们需要精确计算结果的时候,就会用到 java.math 包中提供的 BigDecimal 类来实现对应的功能了。
BigInteger abs() //返回大整数的绝对值 BigInteger add(BigInteger val)// 返回两个大整数的和 BigInteger and(BigInteger val) //返回两个大整数的按位与的结果 BigInteger andNot(BigInteger val) //返回两个大整数与非的结果 BigInteger divide(BigInteger val) //返回两个大整数的商 double doubleValue() //返回大整数的double类型的值 f
给定2D空间中四个点的坐标 p1, p2, p3 和 p4,如果这四个点构成一个正方形,则返回 true 。
经过查询,发现这个错误的原因是两个时间字段进行减法运算时,如果有一个时间为0000-00-00时造成的,根本原因是因为这样减法的结果会超过Mysql数值字段的范围,从而触发1690报错。
MySQL 日期、时间转换函数:date_format(date,format), time_format(time,format) 能够把一个日期/时间转换成各种各样的字符串格式。它是 str_to_date(str,format) 函数的 一个逆转换。 2. MySQL Str to Date (字符串转换为日期)函数:str_to_date(str, format):
position<0,与position为正时是一样的,下面的sql的效果是相同的
使用 strtotime 转换而来的都是长整形的一个变量,两个长整形的变量就可以做减法啦。
两个对象的相似度的多少,统计学上常用的方法是对象在多维属性空间的距离来量化。同样图像也是对象的一种;
因为一个浮点数的存储并不总是精确的,例如在经过大量计算之后可能会将3.14保存为3.1400000000001或者3.1439999999999,这时候如果直接用==来比较这两个数的话会输出错误的结果,false(C++中==只有在两个数字完全相同的情况下才判定为true)。所以需要引入极小数eps来修正,只要不超出这个误差,那么就判定为true。
快速的逐元素数组函数,也可以称为ufunc,对ndarray数据中的元素进行逐元素操作的函数
神经网络本质上是一个计算流程,在前端接收输入信号后,经过一层层复杂的运算,在最末端输出结果。然后将计算结果和正确结果相比较,得到误差,再根据误差通过相应计算方法改进网络内部的相关参数,使得网络下次再接
获得当前日期+时间(date + time)函数:sysdate() sysdate() 日期时间函数跟 now() 类似,不同之处在于:now() 在执行开始时值就得到了, sysdate() 在函数执行时动态得到值。看下面的例子就明白了:
AVL树为了保证平衡因子的绝对值不大于1,需要对节点进行旋转。如下面的这篇博文所示。
这节课开始介绍第一种分类器: 最邻近分类器(Nearest Neighbor Classifier), 这种分类器与神经网络(Convolutional Neural Network)并没有啥关系, 只是一种最简单的将图片分类的分类器.
Problem Description 甜甜从小就喜欢画图画,最近他买了一支智能画笔,由于刚刚接触,所以甜甜只会用它来画直线,于是他就在平面直角坐标系中画出如下的图形:
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