使用有意义的英语单词,使用大小写分隔,每个单词的第一个字母为大写 image.png 考虑到习惯性和简洁性，对于按常规使用的局部变量允许采用极短的名字，如用n、i作为循环变量，p、q作为指针等。...Create Date: 本程序的外部名字（如 *.prg, *.cpp） xxx公司 版权所有 版本信息 本文件所在的系统或工程的名字 本文件所在的功能模块名称 简要说明本程序的功能 相关详细设计文档号 编码人员...比如处理N阶乘的函数业务流程定义如下： image.png 更多干货笔记关注微信公众号 : 老九学堂
1. 基本要求 1.1 程序结构清析，简单易懂，单个函数的程序行数不得超过100行。 1.2 打算干什么，要简单，直接了当，代码精简，避免垃圾程序。 1....
,但是实际上却是现自然语言的基础甚至是瓶颈. 2:语言模型 语言模型在自然语言处理中占有着重要的地位,特别是在基于统计模型的语音识别,机器翻译,分词和文法分析中都是有这广泛的应用,因为我最近在学习n元语法模型...1:n元语法: 一个语言模型的构造一般是字符串s的频率分布P(s),这里的P(s)是指字符串s作为一个句子出现的频率,比如你的口头禅是OK,你可能100句话中会说25句OK,那么我们就可以认为P(ok)...满足上述的语言模型就是成为n元语法,但是我们在使用时n不应该选取的过大,否则等价类太多,自由参数依旧存在,这样的话其实和没有改进没有啥区别,一般情况下我发现n=3是非常合适的,当n=1时,wi是独立于历史的...这样用于构建语言模型的文本成为训练文本,这样的n元语法模型,一般用几百万个词来训练,上边那个式子就可以称为MLE,极大似然估计....对于n>2的n元语法模型,条件概率中药考虑前面的n-1个词的概率,为了使n>2成立,我们取: ?
,但是实际上却是现自然语言的基础甚至是瓶颈. 2:语言模型 语言模型在自然语言处理中占有着重要的地位,特别是在基于统计模型的语音识别,机器翻译,分词和文法分析中都是有这广泛的应用,因为我最近在学习n元语法模型...1:n元语法: 一个语言模型的构造一般是字符串s的频率分布P(s),这里的P(s)是指字符串s作为一个句子出现的频率,比如你的口头禅是OK,你可能100句话中会说25句OK,那么我们就可以认为P(ok)...满足上述的语言模型就是成为n元语法,但是我们在使用时n不应该选取的过大,否则等价类太多,自由参数依旧存在,这样的话其实和没有改进没有啥区别,一般情况下我发现n=3是非常合适的,当n=1时,wi是独立于历史的...这样的n元语法模型,一般用几百万个词来训练,上边那个式子就可以称为MLE,极大似然估计....对于n>2的n元语法模型,条件概率中药考虑前面的n-1个词的概率,为了使n>2成立,我们取: 请看下面的例子,假设训练语料S由下面的三个句子组成: 1:BROWN READ HOLY BIBLE 2:
//求逆矩阵时约分 { if (m < n) gcd(n, m); if (n == 0) return m; else return...gcd(n, m%n); } //打印当前两个值相除得到的最简分数 void final(int n, int m) { if (n*m < 0) { printf...("-"); final(fabs(n), fabs(m)); return; } //printf("%d %d /%d\n",n,m,gcd(n,m)...); if (m == 1) printf("%d\t", n); else if (n%m == 0) printf("%d\t", n / m);...else printf("%d/%d\t", n / gcd(n, m), m / gcd(n, m)); } int main() { while (1) {
最先优化使用的数据结构是用霍夫曼树来代替隐藏层和输出层的神经元，霍夫曼树的叶子节点起到输出层神经元的作用，叶子节点的个数即为词汇表的小大。 而内部节点则起到隐藏层神经元的作用。 ...霍夫曼树的建立其实并不难，过程如下： 输入：权值为$(w_1,w_2,...w_n)$的$n$个节点 输出：对应的霍夫曼树 1）将$(w_1,w_2,...w_n)$看做是有$n...下面我们用一个具体的例子来说明霍夫曼树建立的过程，我们有(a,b,c,d,e,f)共6个节点，节点的权值分布是(16,4,8,6,20,3)。 ...一般得到霍夫曼树后我们会对叶子节点进行霍夫曼编码，由于权重高的叶子节点越靠近根节点，而权重低的叶子节点会远离根节点，这样我们的高权重节点编码值较短，而低权重值编码值较长。...一般对于一个霍夫曼树的节点（根节点除外），可以约定左子树编码为0，右子树编码为1.如上图，则可以得到c的编码是00。
例30：C语言求n！，要求用递归实现。...解题思路：本题和例29思想差不多，都是用递归来实现，读者可以回顾一下《C语言 | 递归求年龄》 求阶乘函数： int factorial(int number)//自定义阶乘函数 { int temp...C语言 | 递归求n！ 更多案例可以go公众号：C语言入门到精通
今天是PTA题库解法讲解的第二天，今天我们要讲解N个数求和，题目如下： 要解决这个问题，我们可以用C语言编写一个程序来处理和简化分数。程序的基本思路如下： 1....读取输入的N个分数，每次读取两个整数作为分子和分母。 3. 定义两个变量来存储累加的分数的分子和分母。 4. 对每个输入的分数执行以下操作： a.... scanf("%d", &N); long long sum_numerator = 0; // 累加的分数的分子 long long sum_denominator...= 1; // 累加的分数的分母 for (int i = 0; i < N; i++) { long long numerator, denominator; ... if (sum_numerator % sum_denominator == 0) { // 如果分子能整除分母，则只输出整数部分 printf("%lld\n"
问题：把100元兑换成1元、2元、5元面额的纸币，要求这三种纸币每种至少有1张，问有多少种兑换方案，并输出兑换方案。...{ if(s==100) { printf("%d %d %d\n"
// // 霍夫曼编码 // #include #include #include /**思路：用一个有序链表（从大到小）来保存节点，然后通过链表来构造霍夫曼树..., 再由霍夫曼树得到霍夫曼编码**/ typedef struct huffman_tree_node{ int weight;//权重 char c;//字符 非叶子节点为0 struct huffman_tree_node...//霍夫曼编码（可以用来保存结果） /** * 创建一个节点 * @param c 字符 * @param weight 权重 * @return */ HuffmanTreeNode * createHuffmanTreeNode...= 0){ //到叶子节点了 //打印编码结果（或保存到结构体中）： printf("%c->%s\n", node->c, s); free(s); return; } //遍历左节点 编码增加一个0...(head); printf("huffman encode:\n"); //获取编码 char * s = (char*)malloc(0); showCode(tree, s, 0); } 版权声明
n 皇后问题研究的是如何将 n 个皇后放置在 n×n 的棋盘上，并且使皇后彼此之间不能相互攻击。(即任意两个皇后都不能处于同一行、同一列或同一斜线上). 上图为 8 皇后问题的一种解法。...给定一个整数 n，返回所有不同的 n 皇后问题的解决方案。 每一种解法包含一个明确的 n 皇后问题的棋子放置方案，该方案中 ‘Q’ 和 ‘.’ 分别代表了皇后和空位。...'; } return ; } void solveNQueens(int n) { if(nans(n); vector >location(n,vector(n)); for(int i=0;i>n; solveNQueens(n); for(int i=0;i<res.size();++i){ cout<<"第"<<i<<"种解法：\
和之前的神经网络语言模型相比，我们的霍夫曼树的所有内部节点就类似之前神经网络隐藏层的神经元,其中，根节点的词向量对应我们的投影后的词向量，而所有叶子节点就类似于之前神经网络softmax输出层的神经元，...如何“沿着霍夫曼树一步步完成”呢？在word2vec中，我们采用了二元逻辑回归的方法，即规定沿着左子树走，那么就是负类(霍夫曼树编码1)，沿着右子树走，那么就是正类(霍夫曼树编码0)。...对于上图中的w2，如果它是一个训练样本的输出，那么我们期望对于里面的隐藏节点n(w2,1)的P(−)概率大，n(w2,2)的P(−)概率大，n(w2,3)的P(+)概率大。 ...在源代码中，neule对应我们上面的e, syn0对应我们的xw, syn1对应我们的θij−1, layer1_size对应词向量的维度，window对应我们的c。 ...另外，vocab[word].code[d]指的是，当前单词word的，第d个编码，编码不含Root结点。
这种词向量的编码方式我们一般叫做1-of-N representation或者one hot representation. ? ...最先优化使用的数据结构是用霍夫曼树来代替隐藏层和输出层的神经元，霍夫曼树的叶子节点起到输出层神经元的作用，叶子节点的个数即为词汇表的小大。 而内部节点则起到隐藏层神经元的作用。 ...下面我们用一个具体的例子来说明霍夫曼树建立的过程，我们有(a,b,c,d,e,f)共6个节点，节点的权值分布是(20,4,8,6,16,3)。 ...一般得到霍夫曼树后我们会对叶子节点进行霍夫曼编码，由于权重高的叶子节点越靠近根节点，而权重低的叶子节点会远离根节点，这样我们的高权重节点编码值较短，而低权重值编码值较长。...一般对于一个霍夫曼树的节点（根节点除外），可以约定左子树编码为0，右子树编码为1.如上图，则可以得到c的编码是00。
思路 首先定义一个n用于获取用户输入的n值，然后用一个for循环一个个判断是否为素数，在这里需要立一个flag用于判断是否为素数，然后再用一个for循环大于2且小于第一个for循环的循环变量，如果i在...初级版： #include "stdio.h" int main() { int n; scanf("%d", &n); for (int i = 2; i < n; i++)...= 0) { flag = 0; } } if (flag) { printf("%d\n"..., i); } } return 0; } 进阶版： #include "stdio.h" int main() { int n; scanf(..."%d", &n); if (n >= 2) { printf("2\n"); } for (int i = 3; i < n; i+= 2) {
前言 运用最近学习的C语言知识，使用递归和非递归两种方法分别实现求n的阶乘（不考虑溢出的问题） 一、原理及思路 原理： 求n的阶乘 n!...= n*(n-1)*(n-2)*(n-3)······2*1 特殊的，当n = 0时，n! = 1。 思路： 由原理我们可以得到一个公式： 以5！...= 0) { for (n = 1; n <= input; n++) { m *= n; } } printf("这个数的阶乘为%d\n", m); return 0; }..., Fct(input)); return 0; } 运行截图： ---- 总结 以上就是今天要讲的内容，本文简单的介绍了用C语言中的循环和递归两种思路实现n的阶乘的求解，还进一步展示了代码的运行结果验证了作者的思路...本文的作者也只是一个正在学习C语言等编程知识的萌新，若这篇文章中有哪些不正确的内容，请在评论区向作者指出（也可以私信作者），欢迎大佬们指点，也欢迎其他正在学习C语言的萌新和作者进行交流。
问题描述：输入一个整数n，输出对应的n皇后问题的解的个数 在解决N皇后问题之前，我们得知道皇后问题的来源。...=0; q.y=0; int *xarray=(int*)calloc(N,sizeof(int)); int *yarray=(int*)calloc(N,sizeof(int...)); int *sumarray=(int*)calloc(2*N,sizeof(int)); int *diffarray=(int*)calloc(2*N,sizeof(int))...; for(i=0;i<N;i++){ xarray[i]=yarray[i]=0; } for(i=0;i<N*2;i++){ sumarray...= 0; } } } while((q.x>0)||(q.y<N)); return solution_n; } int main()
]); disp(‘概率累加和必须等于1，请重新输入信源分布’); return else for i=1:k-1 %for循环进行降序排列 for n=...i+1:k if (pa(i)<pa(n)) t=pa(i); pa(i)=pa(n);...pa(n)=t; end end end end disp(‘信源分布概率从大到小为：’),disp(pa) y=0;%给y赋初值，用来求概率和...表示单个信源的自信息量 K(i)=ceil(a(i)); %K(i)表示对自信息量向上取整 R(i)=pa(i)*K(i); sum0=sum0+R(i); %求平均码长 c(...i)=a(i)*pa(i); sum1=sum1+c(i); %信息熵 end K1=sum0; H=sum1; Y=H/K1; %用Y来表示编码效率 disp([‘信息熵H(X)=’,num2str
问题描述： 有一个n*n的棋盘，在这个棋盘中放n个皇后，使得这n个皇后，任意两个皇后不在同一行，同一列，同一条对角线。例如，当n等于4时，有两种摆法。 输入只有一个整数n。...思路 如果我们是从这个n*n的棋盘中选取n个方格放皇后，再去判断是否满足条件的话，则效率会非常低，这是一个组合数 ∁ \complement ∁ n n ∗ n n \atop n*n n∗nn，当n...dfs(int pos){ if(pos==n+1){ bool flag=true; for(int i=1;i<=n;i++){ bool flag2=true; for(int j=...; dfs(1);//从第一列开始枚举 printf("%d",cnt); return 0; } 方法二：递归回溯法 上面的方法一是当形成一个n*n的棋盘时，才去判断是否满足条件。...(pos==n+1){ //递归边界条件 cnt++; return; } for(int i=1;i<=n;i++){ //枚举每行 if(vis[i]==false){ bool flag
{ struct shan temp; for(i=0;i<n;i++) for(j=i;j<n;j++) { if(x[i].p<x[j].p) { temp=x[...=0; for(i=0;i<n;i++) { a+=x[i].p; x[i+1].pa=a; } } void count_l(struct shan x[],int n...=10):n="); scanf("%d",&n); printf("please input the the source symbols and their probabilities\n"...); for(i=0;i<n;i++) { scanf("%s",data[i].s); } for(i=0;i<n;i++) { printf("P(%s)=",data...[i].s); scanf("%f",&data[i].p); } sequ(data,n); countpa(data,n); count_l(data,n); for(i=0
可使用宏开关代替注释，尤其是多行注释 void test(int data) { #if 0 if(data < 0) { printf("data=%d\n"..., data); } #endif printf("data=%u\n", data); return; }
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