走在树上，父母第一
访问链接树的所有节点的最佳方式是什么(所有节点都引用父节点和所有子节点，根节点的父节点都为空)，以便在访问其任何祖先之前不访问任何节点？非递归的布朗尼点。 推荐答案 伪码： NodesToVisit = some stack or some list NodesToVisit.Push(RootNode) While NodesToVisit.Length > 0 { C
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利用递归算法进行矩阵转置
您能给我一些使用递归进行矩阵转置的伪代码吗？如果它在一个函数中，那就更好了。 PS：这可能不是问题，但我在任何地方都找不到信息。如果你知道一个网站有关于递归的伪代码，那就太棒了。 推荐答案 对于正方形MxM矩阵： function transpose (x0, y0, x1, y1) if (M > 1) transpose (0, 0, M/2,
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使用NumPy最小化此误差函数
背景 我在3-dimensions和使用4节点中尝试解决(出了名的痛苦的)到达时间差(TDOA)多边问题已经有一段时间了。如果您不熟悉这个问题，它是在给定n节点的坐标、信号到达每个节点的时间以及信号v的速度的情况下，确定某个信号源(X,Y,Z)的坐标。 我的解决方案如下： 对于每个节点，我们编写(X-x_i)**2 + (Y-y_i)**2 + (Z-z_i)**2 = (v(t_i
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整理毛毡笔尖：使用JS根据相邻物品的相似性优化2D网格中物品的排列[更新版]
更新：问题已更新，具体内容和代码如下。 警告：此问题与优化矩阵中项目的排列有关。这不是比较颜色的问题。最初，我决定提供有关我的问题的背景信息会有所帮助。我现在后悔这个决定，因为结果适得其反：太多无关的颜色讨论，而几乎没有关于实际算法的讨论。😔 我给我的孩子买了一盒80支毛毡钢笔，它们没有被分类，这让我很恼火。 我曾经在Android上玩过一款名为Blendoku的游戏，你需要做的就
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如何在PYTHON中查找素数
我是新手。我正在试着计算给定范围内的质数。开发者分享的一些答案如下： import math def count_primes(num): out = [] for i in range(3,num,2): if all(i%j!=0 for j in range(3,int(math.sqrt(i))+1,2)): out.appe
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检测时间戳数据序列中信号峰值的开始/结束
我有一个包含时间戳-数据信号的数据文件。 我正在尝试检测信号的峰值以及峰值的开始和结束。 参考此post，我可以毫无问题地检测到峰值。 问题是如何稳健地检测峰值信号的开始/结束？ 如何检测信号连续上升的开始，或连续下降趋势的结束？ 我对数字信号处理非常陌生。欢迎提出任何建议。 推荐答案 我按照此matlab findpeaks链接定义峰值的开始和结束。
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优先级队列与链表Java
我正在解决BFS问题。我使用了PriorityQueue，但我得到了错误的答案，然后我使用了LinkedList，我得到了正确的答案。我找不出它们之间的区别。这两个代码都在这里。为什么两个答案不同？ Code1: LinkedList q=new LinkedList(); q.add(src); dist[src]=0;
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UNION-FIND或DFS：哪一个更适合查找连接组件？
UNION-FIND和DFS均可用于查找连接性。哪种情况下哪种更好？ 推荐答案 联合查找算法最适合等价关系发生变化的情况，即需要对您的分区集执行“联合”操作。给出一个固定的无向图，等价关系根本不会改变--边都是固定的。OTOH，如果你有一个添加了新边的图，DFS不会剪切它。虽然DFS的速度比Union-Find快得多，但在实践中，可能的决定因素是您试图解决的实际问题。 tl；DR
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在DAG中寻找哈密顿路径的算法
我指的是斯凯耶纳关于算法的书。 测试图G是否包含Hamiltonian path的问题是NP-hard，其中哈密尔顿路径P是指恰好访问每个顶点一次的路径。与哈密尔顿循环问题不同，G中从P的结束顶点到起始顶点不一定要有一条边。 给定一个有向无圈图G(DAG)，给出一个O(n + m)时间算法来测试它是否包含哈密顿路。 我的方法 我计划使用DFS和Topological sorti
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脚本的效率(查找具有相同余数的一对整数)
我正在尝试在A中找到一对(x，y)，使得x-y=0(Mod N)，其中输入是一个正整数n，一个由m个非负整数和m>；n组成的集合A。为了运行下面的代码，我取了一个m和n，只是为了运行一个示例。 下面是我写的脚本。 我想知道是否有更有效的方法来编写脚本 import numpy as np import sys n = 10 m = 12 def functi(n, m)
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算法的渐近复杂性
我想知道在使用Big-theta表示法的以下算法中，此过程可以返回的最小值和最大值是多少。算法为： procedure F(𝐴[1..n]) s = 0 for i = 1 to n j = min(max(i,A[i]),n³) s = s + j return s 推荐答案 编辑：删除了原始答案，因为它回答了错误的问题。 分析
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如何用N个六边骰子计算得到和X的概率
挑战： 例如，当使用3个六面骰子时，得到15之和的概率是多少。这可以通过获得5-5-5、6-6-3、3-6-6或更多选项来实现。 2个骰子的暴力解决方案-复杂性为6^2： 假设我们只有两个六面骰子，我们可以编写一个非常基本的代码： public static void main(String[] args) { System.out.println(whatAreTheOd
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整数n×N矩阵的精确行列式
行列式定义只有加法、减法和乘法。因此，具有整数元素的矩阵的行列式必须是整数。 然而numpy.linalg.det()返回一个浮点数： >>> import numpy >>> M = [[-1 if i==j else 1 for j in range(7)] for i in range(7)] >>> numpy.linalg.det(M) 319.99999999999994
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如何按顺时针/逆时针方向对所有多边形点进行排序？
我一直在阅读有关Jarvis算法的文章，虽然它能够按顺时针方向对所有“外部点”进行排序，但内部点被忽略，如下所示： 有没有人知道有没有其他算法或我必须实现的其他方法来按时钟方向对每个点进行排序？ 谢谢。 推荐答案 Graham scan中的第一步是按polar angle对每个坐标进行排序。通过选择任意(x, y)对作为您的“中心”，您可以计算每个点相对于您的中心的极角，然
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查找由相邻格点组成的面的所有内部格点
我有点列表(int x，int y)。 它们一起形成区域，我检查该区域是否闭合，然后需要由该区域内的所有位置形成内部区域。 示例区域： 我唯一的想法是将这个区域转换为矢量，并检查每个点是否在多边形内，计算多边形的交点和点轴。 但我认为这不是最有效的方法。 另一个想法是首先获取所有外部的点，我从角点开始(如果角点不在点列表中，则为100%空)，添加所有空的邻接点，然后重复。
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试读产生泊松随机变量的逆变换法
Wikipedia给出的使用逆变换方法生成泊松分布随机变量的算法是： init: Let x ← 0, p ← e^−λ, s ← p. Generate uniform random number u in [0,1]. while u > s do: x ← x + 1. p ← p * λ / x. s ← s + p. return
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如何从k个元素的集合中生成长度为n的所有排列？
例如，我有一组k=5元素[1,2,3,4,5]，我想要长度为n=2的所有排列。 1,2 1,3 1,4 1,5 2,1 etc etc. 问题是我不能使用STL、外部数学库等。 我尝试的是用Heap的算法生成所有元素的所有排列，然后n个元素的所有排列包含在所有k个排列的前n个数中，我可以只截断并删除重复项，但这样的复杂性太高了(n！) 我知道这个问题有一个很好的解决方案，因
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电子商务应用中对产品列表的动态过滤
我需要您的一些意见，以便在以下情况下决定正确的方法。 我目前正在开发一个电子商务应用程序(一个在线购物网站)。 在这里，在应用程序的主页上，我必须显示商店中可用产品的列表。 最终用户可以将过滤器应用于产品列表，以便只显示满足所应用过滤器的产品。(过滤器类似于显示具有选定公司、价格范围等的产品)。 所以，我的问题是关于应用过滤器的逻辑。 我有以下想法来实现这一要求。 当用户在页面
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如何在k个容器中划分n个数字，以便它们是平衡的？
我有n个数字，我想将它们分配到k个容器中(每个容器中的n/k个数字)，以便使每个两个容器之间的差异最小化。 1.“平衡分区”是此问题的最佳答案吗？ 2.我在2个容器(如here或here)上找到了所有的‘平衡分区’讨论。如何将解决方案扩展到更多容器？ 推荐答案 您的问题确实是众所周知的Partition问题的推广。(例如，有关该主题的更多信息，请参见https://en.wikip
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Codejam 2021限定符圆形月亮和雨伞算法说明
我正在尝试理解标题中提到的codejam problem的解决方案。具体地说，第三部分是额外学分。 这是来自Github的solution作者。 # Copyright (c) 2021 kamyu. All rights reserved. # # Google Code Jam 2021 Qualification Round - Problem B. Moons and Embrell
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