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7-3 树的同构 （25 分）
7-3 树的同构 （25 分） 给定两棵树T1和T2。如果T1可以通过若干次左右孩子互换就变成T2，则我们称两棵树是“同构”的。 例如图1给出的两棵树就是同构的，因为我们把其中一棵树的结点A、B、G的左右孩子互换后，就得到另外一棵树。而图2就不是同构的。 图1 图2 现给定两棵树，请你判断它们是否是同构的。 输入格式: 输入给出2棵二叉树树的信息。 对于每棵树，首先在一行中给出一个非负整数N (≤10)，即该树的结点数（此时假设结点从0到N−1编号）；随后N行，第i行对应编号第i个结点，给出该结点中存储的1个英文大写字母、其左孩子结点的编号、右孩子结点的编号 给出的数据间用一个空格分隔。注意：题目保证每个结点中存储的字母是不同的。 输出格式: 如果两棵树是同构的，输出“Yes”，否则输出“No”。
25710编辑于 2023-03-09 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 7-3 求数据的主成分pca
在进行梯度调试的时候将epsilon的值设置的非常小，这是因为我们需要求解的参数w是一个模为1的单位向量，相应的对于w的每一个维度值都会非常的小，因此在取待计算梯度两边的点的时候不能太大。 ，也停止梯度的更新，因此此时的epsilon是梯度更新停止的一个条件； 在代码中有一个注意1的注释，通过前一小节的推导，我们需要找到一个样本映射的轴，即我们关注的是轴的方向，因此在公式推导的过程中，通过单位向量来表示轴 如果不将w模设置为1，每次更新的时候w的模很大的程度上都要大于1，这样可能会导致搜索参数的过程不顺畅，为了让我们搜索到更加合理的结果，相应的就需要将eta学习率设置的非常小，相应的循环次数就需要设置的大一下 在后续的一些算法中可能还会遇到这样的情况，初始的搜索位置不能为0，所以我们在开始的时候，随机初始化一个向量即可。这是在使用梯度上升法求解pca过程中第二个注意事项。 ? ? 所以我们可以通过这样的一个极端的测试用例来验证一下我们的算法是否正确。 首先需要进行demean操作，结果算出了轴的坐标为(0.8, 0.6)，这说明我们算法整体是正确的。 ?
87450发布于 2019-11-13 - 来自专栏freesan44
PAT-2021年秋季考试 乙级 7-3 自定义判题程序 (20 分)
题目 在每次允许插入、删除、修改一个字符的前提下，用最少的动作把一个字符串变成另一个字符串，是一道著名的可以用动态规划解决的问题。但判题的麻烦之处在于，虽然最小代价是唯一的，但变换方法却是不唯一的。 由于拼题 A 系统的默认判题程序只能通过比对输出文件来判断对错，对这种正确答案输出不唯一的题目就不能处理了，需要出题者额外编写一个自定义判题程序来解决问题。 本题就请你编写这个自定义判题程序，读入两个字符串和用户程序产生的输出结果，判断他们的程序输出是否正确。 接下来是 N 个提交的输出结果，每个结果占 2 行：第 1 行给出一个整数 K（不超出 32 位 int 的范围），为用户输出的动作数；第 2 行顺次描述对初始字符串的每个字符所做的操作： 如果这个字符不变 对于用户输出的 K，如果其操作序列的确给出了 K 步操作并可以完成字符串的变换，则称为一个“可行解”。所谓“正确提交”，是指所有提交的可行解中的最优解。
61030发布于 2021-09-14 - 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 - 来自专栏算法与数据结构
PTA 7-3 jmu-ds-单链表的基本运算（15 分）
jmu-ds-单链表的基本运算（15 分） 实现单链表的基本运算：初始化、插入、删除、求表的长度、判空、释放。 （1）初始化单链表L，输出L->next的值； （2）依次采用尾插法插入元素：输入分两行数据，第一行是尾插法需要插入的字符数据的个数，第二行是具体插入的字符数据。 （3）输出单链表L； （4）输出单链表L的长度； （5）判断单链表L是否为空； （6）输出单链表L的第3个元素； （7）输出元素a的位置； （8）在第4个元素位置上插入‘x’元素； （9）输出单链表L； 输入格式: 两行数据，第一行是尾插法需要插入的字符数据的个数，第二行是具体插入的字符数据。 d e 5 no c 1 a b c x d e a b x d e #include<stdio.h> #include<malloc.h> #include<stdlib.h> //函数状态码定义
1.1K60发布于 2017-12-29 - 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 - 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 - 来自专栏计算机视觉战队
简单易懂的讲解深度学习（入门系列之七）
而对于某个特定的前馈神经网络，给定网络参数（连接权值与阈值），其实就是定义了一个具备数据采集（输入层）、加工处理（隐含层），然后输出结果（输出层）的函数。 如果仅仅给定一个网络结构，其实它定义的是一个函数集合。因为不同的网络参数（连接权值与阈值），实现的功能“大相径庭”。功能不同，自然函数也是不同的！ 所谓梯度，就是该函数值增长最为迅猛的方向，然后我们介绍了梯度下降法则。 在下一章中，我们将用最为通俗易懂的图文并茂的方式，给你详细解释反向传播（BP）算法<神经网络介绍—利用反向传播算法的模式学习>。 BP算法不仅仅是作为经典，留在我们的记忆里，而且，它还“历久弥新”活在当下。 ）”，还是需要“有监督”的BP算法作为支撑。
1K30发布于 2018-12-13 - 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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