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试题 算法训练 4-2找公倍数
试题 算法训练 4-2找公倍数 资源限制 内存限制：256.0MB C/C++时间限制：1.0s Java时间限制：3.0s Python时间限制：5.0s 问题描述 这里写问题描述。 打印出1-1000所有11和17的公倍数。 样例输入 一个满足题目要求的输入范例。 例： 无 样例输出 与上面的样例输入对应的输出。
26210编辑于 2025-01-21 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 4-2 scikit-learn中的机器学习算法封装
我们将大量的学习资料喂给机器学习算法，这个机器学习算法就会相应的训练出一个模型，之后来了一个新的输入样例之后，将这个输入样例送给这个模型，这个模型就能预测出这个新的输入样例的预测结果。 ? kNN也属于这个过程，但是kNN算法中我们并没有得到模型，事实上确实如此，这可能也是KNN算法一个重要的特性，可以说kNN是一个不需要训练过程的算法，从上面的学习也可以知道，kNN算法直接将输入样例送给了训练数据集 因此对于k近邻算法来说： k近邻算法是非常特殊的，可以被认为是没有模型的算法； 为了和其他算法统一，可以认为训练数据集就是模型本身，在sklearn中实现kNN就是使用的这种设计方式，就是为了和其他算法进行统一 ，这样一来每一个算法都会有fit和predict的过程； ? 重新整理kNN的代码 前面实现了使用sklearn实现kNN算法的流程，下面重新整理我们的kNN代码，将他封装成使用sklearn实现kNN算法一样的模式。
1.2K00发布于 2019-11-13 - 来自专栏以终为始
顺序表应用4-2：元素位置互换之逆置算法(数据改进）（SDUT 3663）
Problem Description 一个长度为len(1<=len<=1000000)的顺序表，数据元素的类型为整型，将该表分成两半，前一半有m个元素，后一半有len-m个元素（1<=m<=len) ，设计一个时间复杂度为O(N)、空间复杂度为O(1)的算法，改变原来的顺序表，把顺序表中原来在前的m个元素放到表的后段，后len-m个元素放到表的前段。 注意：交换操作会有多次，每次交换都是在上次交换完成后的顺序表中进行。 Input 第一行输入整数len(1<=len<=1000000)，表示顺序表元素的总数； 第二行输入len个整数，作为表里依次存放的数据元素； 第三行输入整数t(1<=t<=30)，表示之后要完成t次交换 ，每次均是在上次交换完成后的顺序表基础上实现新的交换； 之后t行，每行输入一个整数m(1<=m<=len)，代表本次交换要以上次交换完成后的顺序表为基础，实现前m个元素与后len-m个元素的交换； Output
46710编辑于 2023-03-09 - 来自专栏OSChina
springBoot 整合自定义的雪花算法
1 配置pom文件 # 雪花算法配置数据中心和机器编号，不同机器组合不能重复 snowflake: datacenterId: 1 machineId: 2 2 编写配置文件 SnowFlakeFactory.java java.util.concurrent.ConcurrentHashMap; import java.util.concurrent.TimeUnit; import java.util.concurrent.locks.LockSupport; /** * 雪花算法 = 5; //机器标识占用的位数 private final static long DATACENTER_BIT = 5;//数据中心占用的位数 /** * 每一部分的最大值 IllegalStateException("时钟在向后移动，当前时间是 " + currentMillis + " 毫秒，machineId映射 = " + machineIdLastTimeMap); } } 定义一个枚举 SnowFlakeController { @Autowired private SnowFlakeFactory snowFlakeFactory; /** * 雪花算法测试
5.4K10发布于 2020-05-28 - 来自专栏苦逼的码农
算法专题(动规)：不同的定义产生不同的解法
今天聊一道 4 键键盘问题，这个问题挺有意思，而且可以明显感受到：对 dp 数组的不同定义需要完全不同的逻辑，从而产生完全不同的解法。 首先看一下题目： ? 尝试分析一下这个算法的时间复杂度，就会发现不容易分析。 所以这个算法并不好，复杂度太高，且已经无法优化了。 这也就说明，这样定义「状态」是不太优秀的，下面我们换一种定义 dp 的思路。 第二种思路 这种思路稍微有点复杂，但是效率高。 明确了这一点，可以通过这两种情况来设计算法： int[] dp = new int[N + 1]; // 定义：dp[i] 表示 i 次操作后最多能显示多少个 A for (int i = 0; i < 根据这个事实，我们重新定义了状态，重新寻找了状态转移，从逻辑上减少了无效的子问题个数，从而提高了算法的效率。
1.2K20发布于 2019-10-14 - 来自专栏码艺坊
自定义排序算法在JavaScript中的应用
前言在处理数据时，我们常常需要对数组进行排序以满足特定的展示或分析需求。虽然JavaScript提供了内置的sort()方法来简化这一过程，但在面对复杂排序逻辑时，自定义排序函数则显得尤为重要。 本文将以一个具体案例——按照自定义规则对字符串数组进行排序，来深入探讨如何实现和应用自定义排序算法。 我们的目标是根据这些字符串的特定部分，按照一定的规则（例如先按点前的部分，再按点后的数字部分排序）来对数组进行排序。 结论通过自定义排序函数，我们能够精确控制数组元素的排序逻辑，从而满足各种复杂的应用场景。理解并掌握这类算法不仅能够提升我们的编程能力，还能在实际开发中解决更多实际问题。 希望本文的讲解和示例能够激发你对自定义排序函数的兴趣，并在你的项目中发挥重要作用。
1.2K10编辑于 2024-05-28 - 来自专栏《C++与 AI：个人经验分享合集》
如何在 Java 中实现自定义的排序算法？
在Java中实现自定义排序算法的步骤如下： 创建一个类，实现Java的Comparator接口，该接口包含一个compare方法，用于比较两个对象的大小。 在compare方法中，根据自定义的排序规则，比较两个对象的大小并返回-1、0或1。 方法，指定自定义的Comparator对象作为参数进行排序。 for (Integer element : list) { System.out.print(element + " "); } 根据自定义的排序规则，上述代码将会输出：2 4 1 3 5。 注意：这里使用的是Java集合框架中的排序方法和接口，如果你需要实现自定义的排序算法（如快速排序、归并排序等），则需要自己编写相应的排序算法实现。
2.2K10编辑于 2024-12-09 - 来自专栏杨不易呀
Shiro自定义RealmAnd散列算法
前言Apache Shiro是一个强大的Java安全框架，提供了身份验证、授权、加密和会话管理功能。自定义Realm和使用散列算法是Shiro中两个关键的概念。 Realm，让安全管理器使用 Realm 的时候，让他使用我们定义好的 Realm，配置完成了之后启动运行即可。 myRealm=top.it6666.realm.MyRealmsecurityManager.realms=$myRealm概述散列算法一般用于生成数据的摘要信息，是一种不可逆的算法，一般适合存储密码之类的数据 ，常见的散列算法如 MD5、SHA 等。 ("md5", "yby6", "it6666", 2); System.out.println(simpleHash);}SimpleHash的几个参数主要是：第一个：算法名称第二个：需要加密的信息第三个
69910编辑于 2023-11-22 - 来自专栏DeepHub IMBA
反向传播算法：定义，概念，可视化
定义 向前传播 通常，当我们使用神经网络时，我们输入某个向量x，然后网络产生一个输出y，这个输入向量通过每一层隐含层，直到输出层。这个方向的流动叫做正向传播。 它使用了由反向传播算法产生的梯度。 反向传播算法 然后，反向传播算法返回到网络中，调整权重来计算梯度。一般来说，反向传播算法不仅仅适用于多层感知器。 张量的链式法则是， ? 概念 计算图 ? 这是一个关于直线方程的计算图的例子。开始节点是你将在方程中看到的，为了计算图的方便，总是需要为中间节点定义额外的变量，在这个例子中是节点u。 我们引入这个概念来说明复杂的计算流程的支撑算法。 ? 还记得之前，当我们把损失函数定义为差的平方，这就是我们在计算图的最后一层使用的。其中y是实际值a是预测值。 ? 最小化成本函数 如果你还记得定义6和7，特别是定义7，你会记得成本函数在概念上是预测产出和实际产出之差的平均值或加权平均值。 ?
1.2K30发布于 2020-09-23 - 来自专栏日常学python
Python NumPy自定义排序算法实现
NumPy 内置排序方法 在开始自定义排序算法之前，先了解 NumPy 提供的内置排序功能： numpy.sort：对数组进行排序，默认沿最后一个轴进行排序。 ： [1 1 3 4 5 9] 二维数组按列排序： [[1 6] [3 7] [4 9]] 这些方法对常见的排序任务非常高效，但当需要复杂逻辑时，可以基于 NumPy 实现自定义排序算法。 自定义排序算法实现 自定义排序算法可以通过以下几种方式实现： 方法一：基于索引的排序 可以通过 numpy.argsort 获取排序后的索引，然后根据这些索引重新排列数组。 ) 输出： 按每行最大值排序后的矩阵： [[5 4 3] [2 8 7] [1 6 9]] 实现自定义排序算法 实现冒泡排序 # 自定义冒泡排序 def bubble_sort(arr): 总结 本文详细介绍了 Python NumPy 中实现自定义排序算法的方法，包括基于索引、条件、多键排序以及自定义函数的排序。通过这些方法，可以灵活地满足不同场景下的排序需求。
81610编辑于 2024-12-27 - 来自专栏一枝花算不算浪漫的专栏
GuavaCache学习笔记一：自定义LRU算法的缓存实现
前言 今天在看GuavaCache缓存相关的源码，这里想到先自己手动实现一个LRU算法。于是乎便想到LinkedHashMap和LinkedList+HashMap, 这里仅仅是作为简单的复习一下。 LRU LRU（Least recently used，最近最少使用）算法根据数据的历史访问记录来进行淘汰数据，其核心思想是“如果数据最近被访问过，那么将来被访问的几率也更高”。 ：LinkedHashMap是继承自HashMap，只不过Map中的Node节点改为了双向节点，双向节点可以维护添加的顺序，在LinkedHashMap的构造函数中有一个accessOrder， 当设置为 System.out.println(cache); } } LinkedList实现： /** * @Description:使用LinkedList+HashMap来实现LRU算法 ，这里是使用LinkedHashMap来做LRU算法 * @Author: wangmeng * @Date: 2018/12/8-10:14 */ public class LinkedHashLRUCache
1.1K20发布于 2018-12-24 - 来自专栏FreeBuf
用BurpSuit的Brida自定义插件搞定加密签名算法
但是，通过跟踪发现sign的计算方法，被放到了so文件中并且此段算法已经被VM了，没有这个能力还原算法还原朋友可以看看我这篇文章。 山人自有妙招，今天这篇文章的就是告诉大家说应该怎么解决这个问题。 二、目标分析: 1.静态分析，找到关键位置 首先，找到要分析的APK，用jadx载入进行反编译，查找sign算法的位置（至于如何查找算法不是本文的重点所以这里就不详细说查找的步骤了），找到算法call后发现如下 2 还原参数算法 确定想法以后，开始看参数是怎么形成的。 中的Brida插件中有一个功能，可以把用户选定的内容，传入到Brida通过调用frida进行hook，来执行sign的算法 ? Brida提供了这个功能（用户自定义插件），正好做做尝试。 5 使用自定义插件(Custom plugin with Brida stub) 这个过程可能有点绕，我画个图，一图顶万语！
2.7K10发布于 2020-06-29 定义与探索化学空间：算法驱动分子发现的系统综述
效率问题：随机筛选的命中率极低（通常 1–3%），大量资源消耗在低价值的实验上。 这篇综述系统地梳理了如何通过算法——尤其是机器学习——定义和探索化学空间，从而使分子发现过程更加高效、可操作化。 典型实现方式：对所有可用起始原料的组合，应用少量（< 100 条）专家定义的单步反应模板，枚举所有可能产物。 当前挑战： • 替代模型在低数据场景下的泛化性 • 不确定性估计的可靠性（特别是分布外预测） • 考虑实验成本异质性的批量采集策略 三、按需生成化学空间：遗传算法与深度生成模型 3.1 为什么需要按需生成 4.4 方法对比总结 维度 预定义空间 + BO 遗传算法 深度生成模型 合成约束生成 空间大小 有限（10⁶–10¹⁰） 隐式（极大） 隐式（极大） 隐式但合成可及 合成可行性 可内嵌 需额外约束 通常较差 问题在于： • 这些指标对分子结构高度平滑，算法"太容易"取得好成绩 • 不能揭示真实场景下的失效模式 • 不惩罚样本低效性 作者呼吁建立新一代基准，需满足： 1.
14310编辑于 2026-07-29- 来自专栏文献分享及代码学习
文献精读-ICITOOLS及SPmarker算法定义markergene
这两篇文章都是针对于选用机器学习的算法来筛选marker基因，虽然前几天用了icitool对我的数据进行了分析，但是发现结果不太好，目前是准备调参进行后续的尝试，同时又发现了一篇文章写的新的机器学习的方法 因此选用细胞身份指数定义是有必要的。作者选用植物（拟南芥的根尖细胞）及人类的胶质母细胞瘤的数据集进行分类，验证这个分类方法的可靠性。 为了对相关的细胞身份指数进行研究，因此利用每个单细胞图谱的RNA-seq读取计数，计算预定义标记集中所有基因的平均表达，并根据特定身份的Spec评分对每个基因进行加权。 score另一篇是作者课题组开发的机器学习的算法的来筛选单细胞数据集的markergene的文章。 目前，确定拟南芥根细胞类型的方法主要有三大类:(1)细胞鉴定指数(ICI)法。该方法使用基于已发表的细胞表达谱信息理论得分的选定标记基因;(2)定义簇标记基因。
71620编辑于 2022-07-16 - 来自专栏生信技能树
GSVA或者GSEA各种算法都是可以自定义基因集的
表达矩阵的标准分析通常是不够的，定位到成百上千个有统计学显著变化的差异表达基因后，同样是可以有成百上千个生物学功能注释（最出名的是GO功能和KEGG通路），普通的超几何分布检验已经不能满足大家多元化的分析了 有着丰富的基因集，MSigDB（Molecular Signatures Database）数据库中定义了已知的基因集合：http://software.broadinstitute.org/gsea/ ： C3: motif gene sets：模式基因集合，主要包括microRNA和转录因子靶基因两部分 C4: computational gene sets：计算基因集合，通过挖掘癌症相关芯片数据定义的基因集合 但是是可以自定义基因集 之所以大家不知道可以自定义基因集，其实是因为，大家做数据分析的时候，习惯了软件包作者打包或者说封装好的函数，如下： library(clusterProfiler) data(gcSample 而不同的基因集，在不同的行，可以有不同数量的基因啦 所以你只需要自己制作这样的gmt文件，就可以啦，使用上面我们提到的函数进行读取。
4.4K20发布于 2019-12-23 德州扑克 Outs 和 4-2 法则到底准不准？用代码把听牌概率算到小数点后两位
德州扑克里的「outs」指剩余牌堆中能让你牌型升级的牌，「4-2法则」是牌桌上口算听牌命中概率的经验公式：还剩两张要发时把outs乘4，只剩一张时乘2，得到的百分数约等于命中概率。 在线demo：德州扑克胜率计算器·德扑概率/Outs·计算器3000本文仅供算法分析，不得用于赌博或者其他非法活动。 4-2法则是好用的近似，但outs多时会高估4-2法则在outs较少时误差很小（一两个百分点内），但outs越多越偏高，到15outs时会高估好几个点。原因后面用公式说清楚。 一、Outs是怎么用代码数出来的Outs的严格定义是：把剩余牌堆里的每一张牌依次补到当前牌面，能让你的最佳牌型等级提升的，就是一个out。 这就解释了上面那张表的规律。三、为什么outs多时不能信4-2法则4-2法则本质是一阶近似，忽略了二阶的"重叠修正项"，outs占比越高，被忽略的项越大。
39510编辑于 2026-06-29- 来自专栏Y5neKO博客
Writeup-2020安洵杯-Misc题：一封情书
谁以后要是给我这样的情书我特么打死谁，虽说不太可能收到。。。 题目描述：6岁的小明给6岁的姐姐写了一封情书 附件下载 打开压缩包得到一个文本 经统计有9409个字符，开方得到97，可以看出97×97的规律，将1视为黑块，0视为白块转为图片可以得到二维码 至于转二维码我看网上基本都是 python代码，这里给一个用js实现的（PS：因为算法的原因有一列色块位置生成错误，我也就懒得改了，可以通过打开浏览器开发者工具把那一列挤过去），代码： <html> <head> -3 3-2 4-2 1-5 3-2 4-2 3-2 3-2 3-2 4-2 97-3 3-2 1-5 1-5 3-2 1-3 4-2 4-2 1-2 3-2 1-3 4-2 4-2 4-2 3-2 94 -1 1-3 1-3 1-3 3-2 3-2 1-3 94-1 1-3 94-1 4-2 3-2 1-2 97-3 97-3 1-3 通过上面的坐标提取二维码上的色块值为： 1110001111010110000110010000001011010010100001111001111001111
58310编辑于 2022-01-13 - 来自专栏好奇心Log
Python算法 | 自定义Kmean聚类算法对南海台风进行聚类分析
data[str(file[:-4])] = track1 #用文件名作为字典的键和数据一起写入字典 定义向量之间的距离 def OneWayHausdorffDistance( = cdist(ptSetA, ptSetB, metric='euclidean') # np.min(dist,axis=1):计算每一行的的最小值 # 即：固定点集A的值，求点集A中到集合 B的最小值 return np.max(np.min(dist, axis=1)) # ptSetA：输入的第一个点集 # ptSetB：输入的第二个点集 # Hausdorff 距离度量了两个点集间的最大不匹配程度 定义Hausdorff距离距离 def HausdorffDistance(ptSetA, ptSetB): res = np.array([ OneWayHausdorffDistance distancemat = w[0]*distancemat_tra return distancemat distancemat = DistanceMat(data,w=[1]) 自定义
2.2K30编辑于 2022-04-12 - 来自专栏C/C++/数据结构/算法
【初阶数据与算法】线性表之顺序表的定义与实现
一、线性表的概念 线性表（linearlist）是n个具有相同特性的数据元素的有限序列，线性表在物理结构上并不⼀定是连续的，在逻辑结构上是连续的 物理结构就是在存储数据时真实的内存存储位置 ，只要我们采用某种方式使得线性表的数据可以连续的访问即可 当线性表的物理结构是连续的时候，一般使用数组来存储数据，当线性表的物理结构不是连续的时候，一般以链式的结构存储，线性表是⼀种在实际中⼴泛使 它其实是一个结构体，不同的顺序表定义的结构体不同，所以我们先来学习顺序表的分类 2.顺序表的分类 顺序表又可以分为静态顺序表和动态顺序表，我们接下来就来学习一下这两种不同顺序表的概念，以及我们平常使用的到底是哪种顺序表 不同种类的顺序表的结构体不同，在静态顺序表中，底层数组的元素大小是确定了的，一般使用#define来定义一个常量来充当它的大小 而由于我们并不知道顺序表中会存储什么数据类型，所以我们可以使用typedef ，同理，动态顺序表里面的动态就是指顺序表的大小是不固定的，也就是顺序表底层的数组的大小是不固定的，可以动态的变化，比如开始时给出4个元素的大小，不够时顺序表可以实现自动增容 接下来我们来看看动态顺序表的结构的定义
45410编辑于 2024-11-19 【详解】Hadoop自定义排序算法实现排序功能
Hadoop自定义排序算法实现排序功能在大数据处理领域，Hadoop是一个广泛使用的开源框架，它能够高效地处理和存储大规模数据集。 Hadoop的核心组件之一是MapReduce，一种编程模型，用于大规模数据集的并行处理。本文将介绍如何在Hadoop中实现自定义排序算法，以满足特定的数据处理需求。1. = (CustomKey) w2; return Integer.compare(k1.getId(), k2.getId()); }}这篇文章详细介绍了如何在Hadoop中实现自定义排序算法 在Hadoop中实现自定义排序通常涉及到编写自定义的Comparator类来定义键或值的排序规则。 定义自定义键类型首先，你需要定义一个实现了WritableComparable接口的类，用于表示你的键类型。
34100编辑于 2025-09-24
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