RDMBS中使用的主要算法是什么？最常见的是 B-树 最常见的是 B-树 这是一个非常复杂的话题。B-树只是其中一种算法；这是一种用于快速查找记录的二进制算法 以下是其他一些： SQLite是一个很好的数据库，因为它的代码库非常小，而且比大型数据库更容易理解。这是一个非常复杂的主题。B-树只是其中一种算法；这是一种用于快速查找记录的二进制算法 以下是其他一些： SQLite是一个很好的数据库，因为它的代码库非常小，比大型数据库更容易理解。DBMS不是一个简单的系统。在基本层面上，它将使用B-

我有一个强连通的有向图（即图G中的每对节点（I，j）都有一条从I到j和j到I的路径）。我希望从这个图中找到一个强连通图，这样所有边的和都是最小的 换言之，我需要以这样一种方式去除边，在去除它们之后，图形仍然是强连通的，并且对于边的总和来说成本最低 我认为这是一个NP难问题。我在寻找一个最优的解决方案，而不是近似值，对于一小部分数据，比如20个节点 编辑 更一般的描述：给定一个图G（V，E），找到一个图G’（V，E’），这样，如果G中存在一条从v1到v2的路径，那么G’中的v1和v2之间也存在一条

我有一个二维坐标集的集合，每个集合的比例为100K-500K点，我正在寻找最有效的方法来衡量一个集合与另一个集合的相似性。我知道常用的方法：余弦、Jaccard/Tanimoto等。不过，我希望对任何快速/有效的方法提出一些建议，以衡量相似性，特别是那些可以通过相似性进行聚类的方法 编辑1：图像显示我需要做什么。我需要根据它们的形状/方位等将所有的红色、蓝色和绿色分类 试试K-means算法。它动态计算每个簇的质心，计算到所有指针的距离，并将它们关联到最近的簇。尝试K-means算法。它动态计算

然而，我所阅读的资源中没有一个能帮助我理解如何设计评估函数——极大极小值是它所有决策的基础。所有示例都为叶节点分配了任意数字，但是，我需要实际为这些节点分配有意义的值 直觉告诉我，赢的叶子节点是+1，输的是-1，但是中间节点是如何计算的呢 任何帮助都将不胜感激。评估函数最简单的情况是赢+1，输+1，未完成的位置为0。如果你的树足够深，即使这个简单的函数也会给你一个好的玩家。对于任何具有高分支因子的非平凡游戏，通常需要一个更好的函数，并使用一些启发式方法（例如，对于国际象棋，您可以为棋子分配权重并

假设有一个给定的数字，我们应该测试它是否是四个连续数字的乘积 因此，如果y是我们给定的数字，我们应该测试y=x（x+1）（x+2）（x+3）对于任意x 如何为这个问题设计一个算法 我是这样做的： import java.util.*; public class Product { public static int product(int i) { return i * (i+1) * (i+2) * (i+3); } public sta

使用Twitter API跟踪所有Twitter用户的最佳算法是什么？我一直在思考这个问题，我找不到任何最佳的迭代方法来解决这个问题。 提前感谢您的建议。除了“您为什么要做这样的事情？”和“这将使您的IP被禁止”等情况之外 这与编写网络爬虫没什么不同。首先，我会找到几个根源，并将它们的follows/followers放入一个优先级队列，该队列按用户拥有的follows/followers数量排序，忽略您已经访问过的follows/followers。然后使用优先级队列访问用户，找到拥有最多新追

我很好奇是否有人能向我解释无分支二进制搜索的实现。我在最近的一次会议上看到了它，但我无法想象它将如何实现。如果项目数量很大，我认为避免分支可能会很有用。我假设您所说的句子是“将域中所有想要支持的完美正方形组成一个静态常量数组，并对其执行快速无分支二进制搜索。”在中找到 “无分支”二进制搜索基本上只是一个展开的二进制搜索循环。这只有在您事先知道正在搜索的数组中的项数时才起作用（如果它是静态常量）。如果手工操作太长，您可以编写一个程序来编写展开的代码 然后，您必须对您的解决方案进行基准测试，看看它是

我在读动态规划，对它很陌生。我想知道动态规划是否可以以“迭代”和“递归”的方式应用，或者只应用其中一种方式是一种好的实践。任何好的例子/链接都会有帮助。是的，DP可以应用于这两个方面 从这里开始： 然后你有和 在第一个教程中，您将找到TopCoder.com练习问题的链接（每个问题都有一个解释解决方案背后思想的链接。动态编程可以被视为（在许多情况下）反向实现的递归解决方案 通常，在递归中，您将计算x（n+1）=f（x（n）），其中包含n=0（或其他值）的停止条件 在许多情况下，函数f是一些最小/

我需要找到在指定范围内是否存在任何数字排列，我只需要返回Yes或No 例如：Number=122，和Range=[200250]。答案是是，因为221存在于该范围内 附言： 对于我手头的问题，需要搜索的号码 将只有两个不同的数字（仅包含1和2， 例：111222121） 这不是一个家庭作业问题。这是在一次采访中被问到的 我建议的方法是找到给定数字的所有排列并进行检查。或者在范围内循环并检查是否找到任何数字的排列 检查每一个排列都太昂贵而且没有必要 首先，你需要把它们看作字符串，而不是数字 将每个

我正在寻找一种方法，在两个互不信任的客户之间洗牌一系列已知值（如一副牌），这种方法可以被双方验证，并且不会获得任何优势 到目前为止我在想 for each item in array: A tells B random number to use (Ra1) <~ prevent B from using pre-calculated password B creates secret random number, and shows hash to A <~ can pro

正如标题中所述，我只是在寻找一种算法或解决方案，人们可以使用它来接收twitter firehose（或其中的一部分）和 a） 确定一般问题 b） 对于一个问题，确定可能相同的问题，并且要有一定的信心 谢谢 （A） 我会尝试使用和来确定问题 创建一组标记的twits，并用二进制文件标记每个twits 旗帜：问题还是不问题 从训练集中提取特征。这些特性是传统意义上的词汇，但至少在我尝试过的任何时候，使用它们都能显著改善结果。（3克对我的病例没有帮助） 根据数据构建分类器。我通常发现它比其他分类器的

假设有一棵这样的二叉树。 我希望逐层阅读（从左到右），因此输出如下所示： 2 4 5 3 1 3 9 谢谢。其打印在BFS中，您应该使用辅助数据结构队列：学习 下面列出的是用于简单的基于队列的级别顺序遍历的伪代码 levelorder(root) q = empty queue q.enqueue(root) while not q.empty do node := q.dequeue() visit(node) if node.left ≠ null

这是一个来自Codeforces PC的问题，可以查看 有一个无向图G，由n个节点组成。我们将 考虑由整数索引的图的节点，从1到n。我们 知道图G的每个节点都由至少有k的边连接 此图的其他节点。您的任务是在给定的图中找到一个 长度至少为k的简单循环 + 一, 长度为d（d）的简单循环 > 1） 在图G中，是一个序列 不同的图节点v1， v2， ..., vd，即节点v1和vd是 由图的边连接，也适用于任何整数i（1 ≤ 我  我认为，如果您确保搜索永不回溯，那么DFS使用每个节点的邻居列表应该满

说fn=Ogn和fn有区别吗∈ Ogn？=并不是要表示它在正常数学意义上等于，而是更通俗的意思，因此第二个表达式在技术上是准确的 =的意思不是表示在其正常的数学意义上等于，而是更通俗的意思，因此第二个表达式在技术上是准确的 关系fn∈ Ogn被解读为fx是 这意味着gx的增长速度比fx快得多，或者类似地， 外汇的增长与gx相比微不足道。 它假设f和g都是一个变量的函数。正式地 fn=ogn作为n→ ∞ 意味着对于每个正常数ε 存在一个常数N，使得fn 关系fn∈ Ogn被解读为fx是 这意味着g

我有一个关于复杂性和问题解决课程的项目要做，我决定以数独为基础。从我所做的研究来看，数独是一个NP完全问题（这是项目所必需的），我发现了一些创建算法的方法。我计划做一个暴力解决方法，我需要做另外两个方法。我找到了一些方法，比如把它作为一个精确的封面问题来解决，我还找到了一篇论文，将数独描述为SAT问题。但我的问题是：数独游戏有没有经过验证的多项式解？我的老师似乎认为大约5年前，一位“年长”的绅士提出了一个“聪明”的解决方案，但他只记得这些。有人知道这个解是什么，或者其他多项式解是什么吗？如果有任

我正在制作一个实时统计系统，它将在内存中维护一个最常访问的URL路径列表（仅路径，参数被剥离） 我考虑过“max heap”，但考虑到URI模式的变化（您无法预测新模式），我不能使用该数据结构 我的想法是，您需要记录每个不同URI的计数，例如 www.google.com/pathA 5 times www.google.com/pathB 3 times ... 因此，每当发现一个新的URI模式时，您都需要为它初始化一个条目，否则您可能会忽略一个关键的URI 你不能只是“保留一个前1

当我想在我的程序中使用bloomfilter时，它有一些误报率。我不知道如何为这些词创建一个whilterlist，这将是误判？有人能给我一些建议吗？如果你能限制可能对bloomfilter进行的查询的空间，您可以在将条目散列到Bloom筛选器后创建这样的列表。这样做的目的是，如果您事先知道所有可能的查询，并且该查询集的大小相当小，那么您可以进行所有这些查询，并将所有假阳性“是”答案与Bloom筛选器一起保存，以便知道如何在运行期间避免这些查询。最近的一篇生物信息学文章正是这样做的： 当然，这取

我试图在SPOJ上解决这个问题： 但经过几个小时的努力，我在谷歌上搜索了一个可能的提示。我发现这里描述了一种方法： 但我无法正确理解它。有谁能帮助我理解这个方法吗 查询[a，b]的结果是[1，b]中最后一次出现的整数数>=a 假设我们对示例[1，1，2，1，3]中的序列进行了查询（2；4）。 要从多集[1，2，1]中建立一个集，我们可以计算从1到b的数字的最后位置，并只选择>=a的位置。因此，本例中出现的情况是：4（对于1）和3（对于2）。它们都>=2=a，因此结果为2 如何有效地存储最近发生

某些数组操作，如set、equals和concat如果需要在内存上进行完整的结构复制，则它们的速度会相当慢（主要是O（n））。我知道Clojure等不可变语言使用了一些技巧来避免这些操作的复杂性。这些技巧是什么？因为保证了持久数据结构，所以Clojure中使用了“结构共享”。这意味着，例如，如果使用cons/conj将旧数据结构添加到列表/向量，则新旧数据结构将共享 在幕后，数据存储在具有高分支因子的浅树中 Rich Hickey自己讨论了基本结构及其优化并不是说这是一个dup，而是看看答案，因

我有一个任务，需要对有向图执行深度优先搜索，并对图的所有边进行分类。但是，我不知道如何对深度优先搜索过程中未穿过的边进行分类，以及在搜索过程中如何对这些边进行分类 让我总结一下上图中的深度优先搜索 首先我们从1到2。然后我们从堆栈中弹出2个，因为无处可去，所以我们回到1。然后我们从1到3。接下来我们从3点到4点 好的，假设我得到了正确的部分，那么所有经过的边都是正确的树边？那么，如何对3到2之间的边和4到3之间的边进行分类呢 您的DFS仍应遍历3->2和4->3的边。它们分别是交叉边缘和后边缘，

有一段时间，我一直在与编程竞赛（）中的一个问题作斗争，该竞赛的内容如下： 尼克和彼得喜欢玩下面的游戏[…]。他们 在一张纸上画一个无向二部图G，并在它的一个顶点上放置一个标记。之后，他们依次采取行动。尼克先走 移动包括沿图形边缘移动标记。之后是标记所在的顶点 在移动之前，将从图形中删除与其关联的所有边。拥有 没有有效的动作会输掉比赛 该图已经给出，现在的任务是找到给定的起始节点，如果两个玩家都以最佳方式比赛，起始玩家是赢还是输。概括 二部图 我们得到了开始节点（比如在左侧） 我们轮流移动，移动

哈夫曼树算法在现实生活中的应用是什么？它是如何贪婪的方法？ 我需要关于哈夫曼树在计算机科学问题解决中的使用的简要说明，我想知道在我的日常编程中在哪里可以使用该算法。哈夫曼树根据令牌的分布为一组令牌中的每一个分配一个具有前缀属性的可变长度位模式，以产生非常紧凑的输出编码。净效果：令牌流的字节版本具有高熵。这意味着它的编码效率非常高 想象一下，您有一千个令牌可能会出现在流中。但其中一种发生率为40%，其余发生率大致相等。有了哈夫曼树，你最终会用比其他树更少的比特数来存储它。这就像是你发明了一个简写法

我正在使用org.eclipse.zest.core.viewers.GraphViewer.setLayoutAlgorithm设置布局算法 我的问题是，在渲染图形时，节点彼此非常接近，有时彼此重叠 与编写自己的布局算法相比，有什么方法可以解决这个问题吗 这是一个老问题，但当然可以为zest.Layout组件编写新的布局算法。正如您所看到的，它们中的大多数都是从AbstractLayoutAlgorithm扩展而来的。 您还可以更改现有布局，因为它是开源的。我不知道您使用的是哪种布局，但是大多

对于形状的椭球体 当方向向量和中心在点上时，如何确定点是否在椭球体内部 另请注意，几何体实际上是a=b（球体），因此一个轴足以定义方向 注：我在论坛上看到类似的问题。但是，它是关于原点处的一个椭球体，没有任何任意方向，这里考虑任意位置和方向。创建一个坐标系E，中心位于p，椭圆的长轴与r对齐。创建一个矩阵，该矩阵可以将全局坐标转换为坐标系E。然后将转换后的坐标放入椭圆方程。创建一个坐标系E，中心位于p，椭圆的长轴与r对齐。创建一个矩阵，该矩阵可以将全局坐标转换为坐标系E。然后将变换后的坐标放入椭

所以我一直在学习大O符号（Noob），大多数东西对我来说都像是外星语言。现在我了解了基本的log，比如base2的log16，是2的幂等于16。现在对于二进制搜索来说，大O（logN）对我来说毫无意义，logN的值是多少？这里的基数是多少？我在网上搜索过，问题是每个人都在数学上解释了这个问题，我没听清楚我的数学不好。有人能用基本的英语而不是像指数一样的外来语来解释这一点吗。我知道二进制搜索是如何工作的 第二个问题：[我甚至不知道f=Ω（g）这个符号是什么意思]有人能用简单的英语给我解释一下这里需

我使用EDIFACT消息，并开发了许多工具来帮助我从原始文件格式中解析和提取相关信息 我一直在努力解决的一件事就是呈现一个原始的事实。我通常只是将邮件复制到MicrosoftWord中，查找并替换段分隔符，然后逐行查看内容 我一直希望以层次结构格式显示EDIFACT文件，但我始终无法找到一种方法来实现这一点 下面是原始EDIFACT消息的一个小摘录。 左侧显示如何获取数据（不包括行号），右侧显示如何根据客户规格显示数据 01. UNA

我必须写一个算法，在2D空间中给定n个蓝点和n个红点，将红点和蓝点与直线连接起来，而不相交。换句话说，我想要有n个不相交的对（每个由一个蓝色和一个红色点组成）。当我连接每对中的点时，连接线段不能相交。算法必须在O（n^2*logn）时间内运行 经过大量阅读，我决定采用以下想法：递归地将平面分成两半，这样在每一侧始终有相同数量的蓝色和红色点，直到只剩下一个红色和一个蓝色点-这些点可以用一条线连接。这种分而治之的方法将产生我所寻找的对数复杂性 问题是如何用一条线来划分一个平面，以便在每一侧有相等数量

我们知道DPLL算法是回溯+单位传播+纯文字规则 我有一个例子。有一个例子可以用DPLL解决下面的可满足性问题。如果将“0”赋值给变量，在将“1”赋值给变量之前，使用Unit子句（UC）或Pure Literal（PL）中的哪一个来解决此特定示例 {~A \/ B \/ C}, {A \/ ~B \/ C}, {A \/ B \/ ~C}, {A \/ B \/ C} 在本例中，使用其中两个（PL和UC）编写。为什么选择其中两个？有什么想法吗 以下是如何使用DPLL求解示例公式： 由于没有U

我有一个时间表，其中应显示与其起始日期相关的约会（见下文）。此问题的问题是将图标定位在正确的位置，以便连接线不会交叉 到目前为止，我所了解的是： 为了便于操作，我已经实现了区域，时间线被划分为多个区域，我将所有的图标都放在这个区域中。这里有一个交叉的线的问题 理想的解决方案是这样一种，随机排列不相交的图标： 我曾考虑过制作“网格图案”，定义图标可以放置的位置，并确定将哪个图标连接到哪个点的逻辑。（例如，分区中最多12-15个点，它们也可以在同一日期）在项目中实施之前，我已经实施了我的想法，

如果func2=O（n）和func3=O（n^2），func1的复杂度是多少 void func1（int n）{ int i，j，k； 对于（k=0；k0；k--） 功能2（n）； 对于（j=n；j>1；j--）//O（n） func3（n）；//O（n^2） i++； } } 那就是O（n^2）O（n）O（n）+O（n）=max（O（n^4），O（n））=O（n^4 谢谢 void func1（int n）{ void func1 (int n) { int i, j, k; fo

我知道这可能会被选为重复（因为我已经看到了这一个，我认为没有答案，所以我正在寻找。 我对Dijkstra算法在有一条负边的图中的解决方案感兴趣，但Dijkstra仍然会显示正确的解决方案。该图会是什么样子？我无法想象，或者我还不足以理解Dijkstra如何处理负边。我知道有一个带负边的图可以用Dijkstra仍然拥有正确的路径。请不要告诉我使用Bellman Ford或Johnson的算法。事实上，Dijkstra的算法试图通过比较能够达到目标的路径成本，并选择成本最低的路径来找到最短路径。因此

我有一个前馈神经网络，他的目标是学习如何玩游戏（在例子中，连接4）。我想通过和自己玩游戏来训练我的神经网络 我的问题是，我不知道如何训练我的神经网络。如果我有另一个好的算法来确定给定棋盘的最佳移动，在我看来，这会更容易，但我不想用这种方式 所以，我不知道一个移动是否是一个好的移动，我只知道哪个玩家赢了（神经网络同时扮演两个玩家，但我知道是第一个还是第二个玩家赢了），以及游戏中的移动 目前，我在Go中编写了一个程序，初始化一个神经网络，可以检查connect 4的一个板是否成功，根据该板计算神经网

我需要做一些实时DFT，当样本数可以分解为小因子时，我使用的算法是最有效的 假设我有一个数n和因子2,3,5。如何找到最接近的数字（与n）其素因子分解不包含除2,3,5以外的任何数字 n几乎总是低于50000，因此暴力强制可能是一个好主意。我不确定是否有任何有效的解决方案。下面是寻找最接近n的数字的暴力方法 int diff=Integer.MAX\u值； int num=0； 公共作废关闭编号（整数n，整数当前） { 如果（差值=n） 返回； 如果（差异>=数学绝对值（n-当前）） { dif

我有一棵树。我想回答以下问题： 在路径上添加值 在路径上求和 我正在使用重-轻分解。树中有n节点和m查询。使用HLD，当我知道最低共同祖先时，我可以将u和v的任何查询分为两个不同的查询：从u到lca和从v到lca。因此，查询将在O（log^2n）时间内得到回答（log从u和v上升到lca，对于重路径上的段树，log） 正如您所知，HLD是在O（n）time中构建的，因此，总时间是O（n+m*log^2n）。我的问题是如何使用已经构建的HLD找到LCA。我不能发明算法 我可以使用二进制爬升来获得L

我试图解决spoj上的问题，其中我必须找到两点之间的最小欧几里德距离，并打印这两点的索引。我试着用sweepline来做这个，但我还是得到了T.L.E.能不能请人帮我一下 这是我的密码 解决方案的时间复杂度为^2。在最坏的情况下，例如，如果所有点都具有相同的x，则会发生这种情况。这对于给定的约束来说太多了 但是，可以修复您的解决方案。你应该在一个集合中保持按y坐标排序的点，并且只在按x顺序排列的for循环中集合的[s.upper_boundcurY-curBest，s.upper_boundc

我对整个“算法”有点陌生，我目前正在研究一个算法（不是用任何特定语言编码），以检查大小为n的两个输入列表是否至少有一个共同元素 我有一个想法如何实际编程，但我不知道如何将其应用到算法中 function checkCommon(arr1, arr2) { foreach(arr1 as val1) { foreach(arr2 as val2) { if(val1 == val2) {

我有一个表示计算依赖关系的图，我要执行的基本操作是从任何节点通过其依赖关系进行有序遍历。我有一个想法，通过将图表示为邻接矩阵（可能存储为稀疏矩阵），我可以潜在地使用矩阵运算来分析该图，并找出更优化的执行计划。例如，系统可以知道图中有未连接的组件——它们可以独立评估——或者可以知道一个复杂的图可以分组，以便在其他独立的图之间有更小数量的连接 本质上，我想知道给定一个CPU，计算的最有效分配是什么，这里的“有效”意味着最小化计算器之间的交互通信。在我看来，为并行矩阵处理开发的算法可能很有用，但我的矩

我们有一个程序，有一张地图，上面有障碍物和人。人们在随机的地方，每个人都有随机的体重。我们使用三角剖分A*算法为他们找到到达某个目的地的最短路径。每秒钟，他们的速度和坐标都会被记录下来。运行时可能发生碰撞 现在我们计划模拟这个程序100次。对于每个模拟，地图、目的地、人数及其体重都是相同的。不同之处在于它们将走向何方——比如说运行不同的算法。一些模拟可能会在特定区域发生更多碰撞，另一些模拟可能会让人们选择更长的路径，但碰撞最少。我们想让人们的寻路逻辑变得更聪明。根据我们从模拟日志中获得的数据，我

在我的课堂幻灯片中，我有一个堆，它有一个名为deleteMin（）的方法。 它所做的就是删除堆中的最小值。它说需要O（logn） 这是我无法理解的。 在堆结构中，最小值始终位于树的根，因为堆执行称为“上堆”和“下堆”的操作，如果子节点的值小于父节点的值，则该操作总是将子节点与其父节点交换。这意味着树的根将始终具有最小值。我认为我们可以在找到最小值并删除时取这个值，这只需要O（1） 但是为什么它会说O（logn）？因为如果去掉顶部节点，就必须将剩余的两个堆重组为一个堆。要保留堆的属性，必须使最右边

如果存在一个数组A（由整数组成），使得B[i][j]=|A[i]-A[j]|，其中| x |表示整数x的绝对值，则称维数为N×N的矩阵B（由整数组成）是好的 您将得到一个维数为N×N的部分填充矩阵B。该矩阵项的Q由0或1填充。您必须确定是否有可能填充矩阵B的其余条目（条目可以用任何整数填充，不一定用0或1填充），从而得到完全填充的矩阵B 范例 输入4 2.2 110 1 2 1 2 3 110 1 2 1 2110 3.2 2200 2 3 1 3 3 1 2 1 2 3 1 1 3 1 输出

所以我为游戏Sokoban实现了两个不同的解算器 求解器很简单，给定一个起始状态（位置），如果初始状态是目标状态，则返回结果。否则生成子状态并将它们存储到与算法对应的任何数据结构中。（BFS的队列和a*的优先级队列）然后从数据结构中弹出第一个子状态，检查其目标状态是否为else生成子状态并存储到结构中，重复此过程，直到找到目标状态 目前，A*算法确实比BFS更好，因此在找到结果之前生成的节点更少。然而，我的问题是A*算法需要更长的计算时间。例如，在其中一个级别中，BFS算法生成26000个节点，

域： 一家地毯厂想优化他们的规划系统。目前，他们只是手动规划地毯，但他们希望实现自动化 地毯是怎么做的？： 每一块地毯都有3种线： 垂直的 水平（纱线） （桩螺纹） 给出了垂直线的颜色，也给出了水平线的颜色 让我们把第三个留给它是什么，因为我们不需要它来解决这个问题 您也有不同的织机，您可以将织机与制作地毯的二维矩形进行比较。每台织机都有它能织出的一种品质和一组颜色 例如，织机31可以编织高质量的BTU和颜色：蓝色、棕色、黄色和紫色 除1台织机的宽度为5米外，所有织机的宽度均为4米。织机的

几天前我遇到了一个编程挑战，现在已经结束了。问题是给定一个小写英文字母的字符串S，找出字符串S中需要更改的最小字符数，使其包含给定单词W作为S中的子字符串 同样在下一行中，按升序打印需要更改的字符位置。由于可以有多个输出，请查找第一个要更改的字符的最小位置 我尝试使用LCS，但只能得到需要更改的字符数。如何找到角色的位置？ 我可能遗漏了什么，请帮忙。可能是其他算法来解决此问题。LCS（=最长公共子序列）将不起作用，因为W和S中的公共字母需要有匹配的位置。 因为您只允许更新，不允许删除/插入 如果

我正在使用OpenGL编写一个程序，我正在尝试编写一个函数，允许用户点击一个三角形，并通过敲击键盘上的键来增加/减少三角形的大小。我知道如何处理按键，但我在数学方面有点困难 如果我有一个三角形的三个顶点和中心点存储，我如何可以提高三角形的比例？换句话说，如何操纵当前顶点使三角形变大而不改变中心点 这是我第一次尝试放大，其中v1、v2和v3是三角形的顶点，A、B和C是放大后三角形的顶点： //distance from center to v1 double distance = center -

我想答案是否定的，但我在如何理解这个问题上遇到了困难。 在外行，它本质上是在问，如果问题x可以在多项式时间内简化为问题y，那么y也可以在多项式时间内简化为问题x，对吗？ 从它是如何用不等式写的来看，它应该是错误的 如果X≤Py在外行中，这表明X可以在多项式时间内减少到Y 现在的问题是，你能做到吗≤px，它在外行中建议y在多项式时间内减少到X 这个问题让我有点困惑。答案是： 所以我们有X≤是。你在问，有没有可能≤p X 请考虑：如果代码> X和 y>代码>是相同的问题吗？然后，简单地说，X可以在多

请参考我不了解的直接资源 让我们以数字X=245436为例，我们可以用十进制展开法将以下表达式表示为X=2*10^5+4*10^4+5*10^3+4*10^2+3*10^1+6*10^0。所以，我们需要表示这个数字的最小信息量是6位。这不是巧合，因为任何小于10^d的数字都可以用d位数表示 那么需要多少个数字来表示X呢？这等于X加1的最大指数10 ==>10^d>X ==>log10^d>logX ==>d*log10>logX ==>d>logX…然后日志再次出现 =>d=floorlogx+

谁能帮我计算一下这个网络的最大流量和这个网络的流量，根据我的计算，从s到t的最大流量是4，我的老师是6 你是对的；使用： 什么是最大流量？这些值是流吗？哪些节点之间的最大流量？最大流量是否为每个可能路径中最小流量的最大值？答案取决于你考虑的两个节点。在u和v之间，最大流量为6。如果最大值在任何一对节点之间，答案是6。从s到t的最大流量这些是值是电容s是一个源节点，它可以产生无限流量，t是汇，它吸收所有流量，但要计算，你可以在任何时候最大流量是多少？现在我明白了。我还要说最大流量是4。通过u的最大

假设以下问题来自RAM模型。在这个模型中，我们可以在固定时间内执行两个o（logn）位整数的逻辑和算术运算，并在固定时间内读取/写入任意内存地址的连续o（logn）位 给定随机0/1序列B[0，…，n-1]，即0≤ 我≤ n-1，B[i]=0或1。解决以下问题： 1.设计数据结构和算法，使用尽可能小的空间计算恒定时间内B[0，i]中的1个数 2.设计数据结构和算法，使用尽可能小的空间，在恒定时间内计算第i个i在B中的位置 3.使用给定的输入数据（文件：test_100 MB.txt）实现上述问题

我必须从这些字符串中找出最长且包含最低可能数字的字符串 10,20 10,20,30 10,30,40 30,40,50 Ans 10,20,30 我试图想出一种算法，可以用来找到这样的记录 Record will not contain duplicate number for example e.g 10,10,20 won't be case. 根据对要求的澄清： 按分隔符拆分字符串并转换为（唯一）数字列表 确定任何列表中元素的最大值M 获取包含M个元素的列表集 对于每个列表，找到mi

假设我有一组不同宽度和高度的矩形，它们不能旋转。 现在，我想将其中的一个子集拟合到一个具有设置高度和宽度的较大矩形中，以便使较小矩形的面积之和最大化 有没有一种算法可以帮我解决这个问题 我试着研究一般的矩形布局，但我能找到的只是关于最小化矩形所占面积的问题 以下是我想做的图形示例： 右边的矩形是前面提到的一组较小的矩形，我想把它们放在左边。 因为我不可能把所有的小矩形都放到大矩形中，所以我现在必须选择它们的最佳子集，例如： 这是矩形的最佳排列和子集吗？可能不会，因为在较大的矩形中仍有一些空间