如何区分两个很长的字符串在C + +？
我想解决 Levenshtein_distance 这个问题，即字符串的长度是太庞大了。 EDIT2： 由于 Bobah 说，标题是错过领先，所以我不得不更新questoin的称号。 初始标题是如何声明在C 100000x100000 2-D整型++？ 含量为 有什么办法来声明INT X [100000] [100000]在C ++中。 当我宣布其全球范围内则编译器生成错误：数组的大小
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分段总理筛
碰到这个互联网上的有效分割黄金筛，请帮助我理解的工作特别是使用的下一步的载体 如何是段大小影响性能，具体选择？ const int的L1D_CACHE_SIZE = 32768; 无效segmented_sieve（限的int64_t，INT segment_size = L1D_CACHE_SIZE） { INT开方=（INT）的std ::开方（（双）限制）; 伯爵的in
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看看一个点位于一个行（矢量）
我目前在我的程序以下行。我有另外两个整数变量， X 和是。 我想看看这个新点（X，Y）是在这条线。我一直在寻找以下主题： 我已经出来了以下内容： 如果（X＆GT; = X1＆功放;＆放大器，X＆LT; = X＆功放;及（Y'的GT = Y1和放大器;＆安培; Y＆LT; = Y2 ||ÿ ＆LT; = Y1和放大器;＆安培; Y＆GT; = Y2）） { 浮VX = X2 - X
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查找字符串矢量的R-组合
我想生成的字符串指定列表中的所有可能的R-组合。例如： 矢量＆lt;串GT;初始的（n）; 原来的[0] =“布朗”; 原[1] =“黄色”; 原[2] =“蓝”; 在这种情况下，n = 3的（3种颜色），并且例如，如果用户输入R = 2时，程序必须打印 ＆GT;棕，黄 ＆GT;棕色，蓝色 →黄色，蓝 每个人我接触过的蓝色表示使用next_permutation
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SPOJ DQUERY：TLE即使有几分？
下面是我要解决，我使用的事实，问题是preFIX总和[I] - preFIX总和[I-1] 导致频率为大于零，以确定鲜明的数字，然后我消除了频率，但即使有位，我得到一个TLE 鉴于正数A1的序列，A2，...，an和一数目的d查询。 一个D-查询是一对（I，J）（1≤I≤Ĵ≤N）。 有关各d查询（I，J），则必须返回在子序列艾不同元件的数量，AI + 1，...，AJ。 输入 线路1：N
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发现在C中环单转矢量
我的输入作为数组 A = [2,3,4,1] 输出只是从一个元素可以由单个换位（两个相邻元素单翻转）操作来完成所有可能的排列。所以输出是： [3,2,4,1]，[2,4,3,1]，[2,3,1,4]，[1,3,4,2 ] 的通知transpositioning是允许的。因此， [2,3,4,1] ==> [1,3,4,2] 允许和一个有效的输出。 如何做到在C？ 修改
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包含在阵列Python中的算法区（图）
设置： 可视化大阵的数字，每个数字再presents上条形图酒吧的高度。 例如： [5，4，3，7，2，3，1，12] █ █ █ █ █ ██ ██ ███ ████ ██████ ███████ ████████ 分析： 这是previous数的条形图。我需要找到的是containted在图形中打开（或填充）
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比较两个记录的声音
我需要找一些文学如何在实时录音（从MIC）针对pre-记录声音的数据库进行比较。比较之后，我会再需要输出它的匹配百分比。 我在研究上的音频指纹，但我不能真正对这种执行的任何文献中得出任何结论。任何专家在这里可以很容易地指导我实现这个？ 解决方案 这绝对不是一个简单的问题。 如果你认真努力解决这个问题，我建议你仔细看看怎么演EN codeRS工作。 所涉及的步骤粗略击穿： 在确定的时间间
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计划用C来总结每个数字的整数
INT主要（）{ INT X; INT总和; 的printf（“请输入一个正整数：”）; scanf函数（“％D”，与放大器，X）; 做{ 总和+ =（X％10）; X =（X / 10）; 如果（（X / 10）== 0）{ 总和+ = X; } }
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渲染的帖子既按时间倒序和total_votes
我想渲染饲料帖子首先对这个职位total_votes，如果没有票或者相同的票数，责令按时间倒序，意味着新的岗位会更高。我试图codeS是在这里。 高清饲料 microposts = Micropost.where（“created_at＆GT; =？”，30.minutes.ago）.order（'created_at降序“） 结束 ＆LT;％@如果feed_items.any？
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PHP reddit的排名算法 - 计算排名
我工作的一个讨论板，这是根据它的辣味/等级（如书签交易）列出的所有主题。于是我把reddits算法，开始尝试。我用这个例子：的http://blog.sodhanalibrary.com/2014/04/reddit-ranking-algorithm-implementation.html 功能评分（$跌宕，$起伏）{ 返回$跌宕 - $起伏; } 功能epoch_second
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音频混合算法的改变量
我试图把一些音频采样以下算法： 短* FilterGenerator :: mixSources（标准::矢量＆lt; RAWDATA＆GT; rawsources，诠释numframes） { 总之*输出=新的短[numframes * 2]; //乘以2通道 对于（INT样品= 0;样品＆LT; numframes * 2; ++样品） { 对于（INT sourceCount =
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摊销分析分堆？
如果对空分堆，我们做的 N 任意插入和删除操作，（与删除最小堆给定的位置）。为何将摊销分析 O（1）键，删除是 O（log n）的？ A）插入O（log n）的，删除O（1） B）插入O（log n）的，删除O（log n）的 C）插入O（1），删除O（1） D）插入O（1），删除O（log n）的 任何人能澄清一下吗？ 解决方案 根据您的问题和应对的意见，我将承担二叉堆。
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如何实现＆QUOT; InterpolatedVector＆QUOT;？
我有一个的std ::矢量＆lt;双＆GT; ，我需要插自己的价值观。例如，只有1个中间值，并给出充满了一个vector 1/2/3月4日 我要访问以下值 1 / 1.5 / 2 / 2.5 / 3 / 3.5 / 4 当然，我没有存储此中间值（简单的线性插值而我没有读他们过于频繁），所以我写了这个简单的类： 的typedef的std ::矢量＆lt;双＆GT; DVec
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给出正多边形的一侧上，找到其余的边
我们给出： 正多边形的边数 由坐标（x1，y1）和定义的一侧（X2，Y2） 我要找出剩余的坐标。我怎样才能做到这一点？ 解决方案 假设我们有一个龟这已引起了 N -sided正多边形从 X1，Y1 移动到 X2，Y2 。为了绘制其余的边，我们这样做 N-1 时间： 转一定角度 将推进一定距离 这是我们必须要打开角度为360 / N 度。例如，如果我们画一个三角形，龟有转120度，每一段
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多少信号出现时间如果一个神经网络需要学习坊？ （测试结果包括）
好了，让我preface这一说，我很清楚地知道，这取决于很多因素，我正在寻找一些从有经验的人一般准则。 我的目标是的没有的，以使一个神经网络，可以计算数字的平方适合我，但我认为这将是一个很好的尝试，看看我实现了BP算法正确。这看起来是一个好主意？不管怎么说，我很担心，我还没有实现的学习算法（完全）正确。 我的测试（结果）： 训练数据： 500 的使用Java的随机.001 .999之间随机生
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项目欧拉＃5;该解决方案的工作 - 但为什么呢？
项目欧拉问题5被表述为：“2520是最小的数目可以由每个号码被划分为1〜10，没有任何剩余。 这是最小正数，它是由所有号码从1至20整除？“ 这里的C ++ $ C $下我使用的功能。 长长的无符号整型rangeLCM（INT N） { 长长的无符号整型ANS = 1; 的for（int i = 1; I＆LT; = N;我++）
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写未排序连续串阵列有效地分类成文件
我有一个包含无序的连续编号（范围从0到n）字符串数组，例如： [7A，1B，2C，0D，6E，5F，3G，4H] ，我想写的数字，以便到一个文件中。 例如后： 0D 1B 2C 3克 4H 5F 6E 7A 的字符串并不都是相同的长度。 我试图找到一种方法来做到这一点既快速又没有采取太多的空间。我找到了一种方法，我可以在O（n）的空间复杂度和O（n）性能做到这一点：我创建N个单元
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算法来计算排列
我知道堆的算法来计算给定顺序排列，但是，如果我想计算的K元素的排列为子集给定序列N + 我在想这个时候的解决方案是一种回溯，但它需要生成的子元素每次删除一个递归调用置换功能的新序列。这听起来很昂贵，我想知道是否有更好的解决办法 解决方案 使用的算法从一组N的生成，规格K的组合 （随便选从SO问题：使用的结果，适用堆的算法创建此K-元素的所有排列子集（或另一生成的大小K和重复（步骤1和2）
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需要的数据结构来存储箱尺寸的细节和一个算法来找到最小的框是大于一个给定的对象
我们正在寻找一个数据结构存储和分拣具有两个属性框： 1.高度 2.侧（方形底座） 箱子是为了具有相同属性的存储对象： 1.高度 2.侧（方形底座） 结构应能并执行以下操作： InsertBox（高度，侧） - 插入一个盒子从给定的属性 结构体。 RemoveBox（高度，侧） - 删除一个盒子从 给定的属性 结构。 GetBox（高度，侧面） - 返回最小体积箱，其具有至少一个 最小边和高
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