文档建议反馈控制台
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何在python中应用y= mx +b公式来得到回归线？

在Python中应用y = mx + b公式来得到回归线，可以通过使用机器学习库如scikit-learn来实现。具体步骤如下：

  1. 导入所需的库：
代码语言：txt
复制
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
  1. 准备数据： 假设有一组自变量x和对应的因变量y的数据，可以将它们存储在NumPy数组中：
代码语言：txt
复制
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y = np.array([2, 4, 6, 8, 10])
  1. 将数据转换为适合机器学习模型的格式：
代码语言：txt
复制
x = x.reshape(-1, 1)
y = y.reshape(-1, 1)
  1. 创建并训练线性回归模型：
代码语言：txt
复制
model = LinearRegression()
model.fit(x, y)
  1. 获取回归线的斜率和截距：
代码语言：txt
复制
slope = model.coef_[0]
intercept = model.intercept_
  1. 根据斜率和截距计算回归线上的预测值：
代码语言：txt
复制
x_new = np.array([6, 7, 8, 9, 10]).reshape(-1, 1)
y_pred = model.predict(x_new)

在这个例子中，回归线的斜率（m）和截距（b）分别存储在变量slope和intercept中。可以使用这些值来预测新的x值对应的y值。

这是一个简单的线性回归示例，适用于y和x之间的线性关系。对于更复杂的回归问题，可能需要使用其他机器学习算法或特征工程来提高模型的准确性。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

  • 腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tiia）
  • 腾讯云人工智能开发平台（https://cloud.tencent.com/product/tai）
  • 腾讯云数据分析平台（https://cloud.tencent.com/product/dp）
  • 腾讯云大数据平台（https://cloud.tencent.com/product/emr）
  • 腾讯云云服务器（https://cloud.tencent.com/product/cvm）
  • 腾讯云云数据库（https://cloud.tencent.com/product/cdb）
  • 腾讯云云存储（https://cloud.tencent.com/product/cos）
  • 腾讯云区块链服务（https://cloud.tencent.com/product/tbaas）
  • 腾讯云物联网平台（https://cloud.tencent.com/product/iotexplorer）
  • 腾讯云移动开发平台（https://cloud.tencent.com/product/mpp）
  • 腾讯云音视频处理（https://cloud.tencent.com/product/vod）
  • 腾讯云网络安全（https://cloud.tencent.com/product/ddos）
  • 腾讯云云原生应用引擎（https://cloud.tencent.com/product/tke）
  • 腾讯云元宇宙（https://cloud.tencent.com/product/vr）
  • 腾讯云网络通信（https://cloud.tencent.com/product/cdn）
相关搜索:2018年网络严查2018微信撸羊毛2018网络加速器21种网络推广方法27届智能编程答案2m格式视频转换器4g网络 公有ip4g视频通话 方案4gip网络加速器5轴编程用什么软件
相关搜索:
页面内容是否对你有帮助？
有帮助
没帮助

相关·内容

学机器学习有必要懂数学吗？深入浅出机器学习与数学的关系

那么我们举个简单的栗子来告诉大家这四块是如何在机器学习中起作用的。 ?...我们表示线性回归的方式就是使用等式：y=mx+b。y是预测值，x是输入，b是这条线和y轴交汇的数据点，m是直线的斜率。 ?...我们已经知道x的值，y是我们的预测值，如果我们也有m和b的值，很容易能计算出预测值。但问题是怎样得到这些值？我们可以一遍又一遍地尝试，随着时间推移来找到最合适的那条线，但是这样效率太低了。...线性代数中有很多运算公式，我们可以用称之为矩阵的数字来执行这些运算。现在我们的训练集就变成了一个m*n矩阵，m个样本有n个特征。这里不再是有一个权重的单个变量，而是每个特征都有一个权重。 ?...概率论 以上就是这三大数学分支在机器学习中的应用示例，那么第四个学科概率论呢？我们从头再说说这个例子，加入我们不是预测房子的价格，而是预测房子是否处于最佳时期，是否值得入手。

1.5K30

一元线性回归的细节

现在来实际求一下这条线： ? 我们都知道直线在坐标系可以表示为Y=aX+b，所以（Y实际-Y预测）就可以写成（Y实际-（aX实际+b）），于是平方和可以写成a和b的函数。...最小二乘法求出直线的斜率a和斜率b 有了这个公式，对于广告费和销售额的那个例子，我们就可以算出那条拟合直线具体是什么，分别求出公式中的各种平均数，然后带入即可，最后算出a=1.98，b=2.25 最终的回归拟合直线为...，反映了y的总偏差中由于x与y之间的线性关系引起的y的变化部分，是可以由回归直线来解释的。...，是不能用回归线来解释的。...对Xi参数的实际值做一个假设，然后在这个假设成立的情况下，利用已知的样本信息构造一个符合一定分布的（如正态分布、T分布和F分布）的统计量，然后从理论上计算得到这个统计量的概率，如果概率很低（5%以下），

1.9K40

    • 机器学习中的 7 大损失函数实战总结（附Python演练）

    概述 学习什么是损失函数以及它们如何在机器学习算法中工作 损失函数实际上是我们经常使用的技术的核心 本文介绍了多种损失函数与它们的工作原理以及如何使用Python对它们进行编程 介绍 想象一下-你已经在给定的数据集上训练了机器学习模型...我们将使用梯度下降(Gradient Descent)作为优化策略来查找回归线。我不会详细介绍Gradient Descent的细节，但这里提醒一下权重更新规则： ?...N = len(X) for i in range(N): #计算偏导数 # -x(y - (mx + b)) / |mx + b| m_deriv...+= - X[i] * (Y[i] - (m*X[i] + b)) / abs(Y[i] - (m*X[i] + b)) # -(y - (mx + b)) / |mx + b|...二分类是指将物品分配到两个类中的一个。该分类基于应用于输入特征向量的规则。二分类的例子例如，根据邮件的主题将电子邮件分类为垃圾邮件或非垃圾邮件。 我将在乳腺癌数据集^2上说明这些二分类损失函数。

    77511

    浅显易懂！「高中数学」读懂梯度下降的数学原理

    目标 梯度下降算法是一个迭代过程，能让我们得到一个函数的最小值（这里先不提一些额外的注意事项）。下面的公式将整个梯度下降算法汇总成为了一行： ? 但我们是怎么得到这个公式的？...那么这条线的方程即为 Y = mX + b，其中 m 是斜率，b 是这条线在 Y 轴上的截距。 ? 预测 给定一组已知的输入和它们对应的输出。机器学习模型会尝试基于这些数据预测新输入的输出结果。 ?...因为我们希望得到最低的误差值，所以我们希望这些m 和 b 值所得到的误差尽可能最小。 我们究竟如何最小化任意函数？ 仔细观察，我们的成本函数是 Y=X² 的形式。...成本函数的数学解释 现在，让我们将上面介绍的一切写成数学公式。在等式 y = mX+b 中，m 和 b 是其参数。在训练过程中，它们的值会进行较小的变化。我们将这个小变化表示成δ。...参数的值将分别以m=m-δm和 b=b-δb 的方式更新。这里我们的目标是找到y=mx+b 中能使误差最小的 m 和 b 值，即最小化成本函数的值。 重写成本函数： ?

    68510

    学机器学习有必要懂数学吗？深入浅出机器学习与数学的关系

    那么我们举个简单的栗子来告诉大家这四块是如何在机器学习中起作用的。...我们表示线性回归的方式就是使用等式：y=mx+b。y是预测值，x是输入，b是这条线和y轴交汇的数据点，m是直线的斜率。...我们已经知道x的值，y是我们的预测值，如果我们也有m和b的值，很容易能计算出预测值。但问题是怎样得到这些值？我们可以一遍又一遍地尝试，随着时间推移来找到最合适的那条线，但是这样效率太低了。...线性代数中有很多运算公式，我们可以用称之为矩阵的数字来执行这些运算。现在我们的训练集就变成了一个m*n矩阵，m个样本有n个特征。这里不再是有一个权重的单个变量，而是每个特征都有一个权重。...概率论 以上就是这三大数学分支在机器学习中的应用示例，那么第四个学科概率论呢？我们从头再说说这个例子，加入我们不是预测房子的价格，而是预测房子是否处于最佳时期，是否值得入手。

    88620

    学机器学习有必要懂数学吗？深入浅出机器学习与数学的关系

    那么我们举个简单的栗子来告诉大家这四块是如何在机器学习中起作用的。 ?...我们表示线性回归的方式就是使用等式：y=mx+b。y是预测值，x是输入，b是这条线和y轴交汇的数据点，m是直线的斜率。 ?...我们已经知道x的值，y是我们的预测值，如果我们也有m和b的值，很容易能计算出预测值。但问题是怎样得到这些值？我们可以一遍又一遍地尝试，随着时间推移来找到最合适的那条线，但是这样效率太低了。...线性代数中有很多运算公式，我们可以用称之为矩阵的数字来执行这些运算。现在我们的训练集就变成了一个m*n矩阵，m个样本有n个特征。这里不再是有一个权重的单个变量，而是每个特征都有一个权重。 ?...概率论 以上就是这三大数学分支在机器学习中的应用示例，那么第四个学科概率论呢？我们从头再说说这个例子，加入我们不是预测房子的价格，而是预测房子是否处于最佳时期，是否值得入手。

    1.8K40

    计算与推断思维 十三、预测

    r的公式： r是两个变量的乘积的均值，这两个变量都以标准单位来衡量。 以下是计算中的步骤。 我们将把这些步骤应用于x和y值的简单表格。...该函数返回x和y之间的相关性的相同答案，就像直接应用r的公式一样。 correlation(t, 'x', 'y') 0.61741639718977093 我们注意到，变量被指定的顺序并不重要。...如果是这样，我们仍然可以使用上一节中开发的斜率和截距公式，还是需要新的公式？ 为了解决这些问题，我们需要一个“最优”的合理定义。回想一下，这条线的目的是预测或估计y的值，在给定x值的情况下。...另一方面，我们有一个强大的工具 – Python，它可以轻松执行大量的数值计算。 所以我们可以使用 Python 来确认回归线最小化的均方误差。...，lw_mse得到回归线的 RMSE 的正确答案。

    2.4K10

    Python机器学习算法入门之梯度下降法实现线性回归

    既然是二维，那么y=b+mx这个公式相信对于中国学生都很熟悉。其中b是直线在y轴的截距（y-intercept），m是直线的斜率（slope）。寻找最佳拟合直线的过程，其实就是寻找最佳的b和m的过程。...我们定义误差（cost function）： 误差函数 Error(b,m)=1N∑1N((b+mxi)−yi)2 计算损失函数的python代码如下： # y = b + mx def...首先是误差函数最前面的系数12，这个参数其实对结果并没有什么影响，这里之所以取12，是为了抵消求偏导过程中得到的2。可以实验，把Error(b,m)最前面的1N修改或者删除并不会改变最终的拟合结果。...1m(hθ(x(i))−y(i))xj(i) 4.3 批量梯度下降法 从上面的公式中，我们进一步得到特征的参数θj的迭代式。...这里多插入一句，如何在python中生成GIF动图。配置的过程参考了使用Matplotlib和Imagemagick实现算法可视化与GIF导出。

    1.8K51

    从零开始学量化（五）：用Python做回归

    回归作为数据分析中非常重要的一种方法，在量化中的应用也很多，从最简单的因子中性化到估计因子收益率，以及整个Barra框架，都是以回归为基础，本文总结各种回归方法以及python实现的代码。...python中实现OLS的模块很多，numpy、sklearn、statsmodels中都有，这里给出numpy，statsmodel中的用法。...np.linalg.lstsq(a, b, rcond='warn') lstsq的输入包括三个参数，a为自变量X，b为因变量Y，rcond用来处理回归中的异常值，一般不用。...statsmodels.formula.api(sml) statsmodels中做回归有很多模块都能实现，sml.ols的优点是可以写成公式型的回归，类似R中做回归的过程，比如PB和ROE的回归可以用公式表示为...statsmodels.api（sm) sm.ols是statsmodels中另一个回归的模块，它的输入类似lstsq，输入变量y，x即可,这里使用patsy中的dmatrics生成x，y，需要注意的是

    7.9K31

    Machine Learning With Go 第4章：回归

    线性回归概述 在线性回归中，我们会尝试使用如下线性方程，使用一个自变量x，对因变量y进行建模： y = mx + b 这里，m为直线的斜率，b为截距。...通过输入Number of Users 来预测 sales，如下： 线性回归的训练或拟合需要确定m和b的值，这样得出的公式就有预测响应的能力。...相比于分析法，这种方法更容易实现，且便于计算(如内存)，也更加灵活。 可以说，线性回归和其他回归的实现都利用梯度下降来拟合或训练线性回归线。...可能会因为拟合某些特定类型数据中的异常或极端值而偏离回归线，如OLS。...= nil { log.Fatal(err) } 编译和运行后得到如下图： 可以看到，我们训练的回归线与实际的数据趋势相匹配。 多元线性回归 线性回归并不局限于依赖单个自变量的简单线性公式。

    1.5K20

    你应该掌握的七种回归技术

    在这种技术中，因变量是连续的，自变量可以是连续的也可以是离散的，回归线的性质是线性的。 线性回归使用最佳的拟合直线（也就是回归线）在因变量（Y）和一个或多个自变量（X）之间建立一种关系。...用一个方程式来表示它，即Y=a+b*X + e，其中a表示截距，b表示直线的斜率，e是误差项。这个方程可以根据给定的预测变量（s）来预测目标变量的值。 ?...现在的问题是“我们如何得到一个最佳的拟合线呢？”。 如何获得最佳拟合线（a和b的值）？ 这个问题可以使用最小二乘法轻松地完成。最小二乘法也是用于拟合回归线最常用的方法。...如下方程所示： y=a+b*x^2 在这种回归技术中，最佳拟合线不是直线。而是一个用于拟合数据点的曲线。 ? 重点： 虽然会有一个诱导可以拟合一个高次多项式并得到较低的错误，但这可能会导致过拟合。...看下面的公式 ? 在这个公式中，有两个组成部分。第一个是最小二乘项，另一个是β2（β-平方）的λ倍，其中β是相关系数。为了收缩参数把它添加到最小二乘项中以得到一个非常低的方差。

    71830

    【算法】七种常用的回归算法

    在这种技术中，因变量是连续的，自变量可以是连续的也可以是离散的，回归线的性质是线性的。 线性回归使用最佳的拟合直线（也就是回归线）在因变量（Y）和一个或多个自变量（X）之间建立一种关系。...用一个方程式来表示它，即Y=a+b*X + e，其中a表示截距，b表示直线的斜率，e是误差项。这个方程可以根据给定的预测变量（s）来预测目标变量的值。 ?...现在的问题是“我们如何得到一个最佳的拟合线呢？”。 如何获得最佳拟合线（a和b的值）？ 这个问题可以使用最小二乘法轻松地完成。最小二乘法也是用于拟合回归线最常用的方法。...如下方程所示： y=a+b*x^2 在这种回归技术中，最佳拟合线不是直线。而是一个用于拟合数据点的曲线。 ? 重点： 虽然会有一个诱导可以拟合一个高次多项式并得到较低的错误，但这可能会导致过拟合。...看下面的公式 ? 在这个公式中，有两个组成部分。第一个是最小二乘项，另一个是β2（β-平方）的λ倍，其中β是相关系数。为了收缩参数把它添加到最小二乘项中以得到一个非常低的方差。

    29.7K82

    详解：7大经典回归模型

    在这种技术中，因变量是连续的，自变量可以是连续的也可以是离散的，回归线的性质是线性的。 线性回归使用最佳的拟合直线（也就是回归线）在因变量（Y）和一个或多个自变量（X）之间建立一种关系。...用一个方程式来表示它，即Y=a+b*X+e，其中a表示截距，b表示直线的斜率，e是误差项。这个方程可以根据给定的预测变量（s）来预测目标变量的值。...现在的问题是“我们如何得到一个最佳的拟合线呢？”。 如何获得最佳拟合线（a和b的值）？ 这个问题可以使用最小二乘法轻松地完成。最小二乘法也是用于拟合回归线最常用的方法。...如下方程所示：y=a+b*x^2 在这种回归技术中，最佳拟合线不是直线。而是一个用于拟合数据点的曲线。 重点： 虽然会有一个诱导可以拟合一个高次多项式并得到较低的错误，但这可能会导致过拟合。...看下面的公式 在这个公式中，有两个组成部分。第一个是最小二乘项，另一个是β2（β-平方）的λ倍，其中β是相关系数。为了收缩参数把它添加到最小二乘项中以得到一个非常低的方差。

    98440

    回归分析的七种武器

    在这种技术中，因变量是连续的，自变量可以是连续的也可以是离散的，回归线的性质是线性的。 线性回归使用最佳的拟合直线（也就是回归线）在因变量（Y）和一个或多个自变量（X）之间建立一种关系。...用一个方程式来表示它，即Y=a+b*X + e，其中a表示截距，b表示直线的斜率，e是误差项。这个方程可以根据给定的预测变量（s）来预测目标变量的值。 ?...现在的问题是“我们如何得到一个最佳的拟合线呢？”。 如何获得最佳拟合线（a和b的值）？ 这个问题可以使用最小二乘法轻松地完成。最小二乘法也是用于拟合回归线最常用的方法。...如下方程所示： y=a+b*x^2 在这种回归技术中，最佳拟合线不是直线。而是一个用于拟合数据点的曲线。 ? 重点： 虽然会有一个诱导可以拟合一个高次多项式并得到较低的错误，但这可能会导致过拟合。...看下面的公式 ? 在这个公式中，有两个组成部分。第一个是最小二乘项，另一个是β2（β-平方）的λ倍，其中β是相关系数。为了收缩参数把它添加到最小二乘项中以得到一个非常低的方差。

    59960

    七种常用回归技术，如何正确选择回归模型？

    在这种技术中，因变量是连续的，自变量可以是连续的也可以是离散的，回归线的性质是线性的。 线性回归使用最佳的拟合直线（也就是回归线）在因变量（Y）和一个或多个自变量（X）之间建立一种关系。...用一个方程式来表示它，即Y=a+b*X + e，其中a表示截距，b表示直线的斜率，e是误差项。这个方程可以根据给定的预测变量（s）来预测目标变量的值。 ?...现在的问题是“我们如何得到一个最佳的拟合线呢？”。 如何获得最佳拟合线（a和b的值）？ 这个问题可以使用最小二乘法轻松地完成。最小二乘法也是用于拟合回归线最常用的方法。...如下方程所示： y=a+b*x^2 在这种回归技术中，最佳拟合线不是直线。而是一个用于拟合数据点的曲线。 ? 重点： 虽然会有一个诱导可以拟合一个高次多项式并得到较低的错误，但这可能会导致过拟合。...看下面的公式 ? 在这个公式中，有两个组成部分。第一个是最小二乘项，另一个是β2（β-平方）的λ倍，其中β是相关系数。为了收缩参数把它添加到最小二乘项中以得到一个非常低的方差。

    1.1K50

    回归分析技术|机器学习

    在这种技术中，因变量是连续的，自变量可以是连续的也可以是离散的，回归线的性质是线性的。 线性回归使用最佳的拟合直线（也就是回归线）在因变量（Y）和一个或多个自变量（X）之间建立一种关系。...用一个方程式来表示它，即Y=a+b*X + e，其中a表示截距，b表示直线的斜率，e是误差项。这个方程可以根据给定的预测变量（s）来预测目标变量的值。 ?...现在的问题是“我们如何得到一个最佳的拟合线呢？”。 如何获得最佳拟合线（a和b的值）？ 这个问题可以使用最小二乘法轻松地完成。最小二乘法也是用于拟合回归线最常用的方法。...如下方程所示： y=a+b*x^2 在这种回归技术中，最佳拟合线不是直线。而是一个用于拟合数据点的曲线。 ? 重点： 虽然会有一个诱导可以拟合一个高次多项式并得到较低的错误，但这可能会导致过拟合。...看下面的公式 ? 在这个公式中，有两个组成部分。第一个是最小二乘项，另一个是β2（β-平方）的λ倍，其中β是相关系数。为了收缩参数把它添加到最小二乘项中以得到一个非常低的方差。

    95340

    你应该掌握的七种回归技术

    在这种技术中，因变量是连续的，自变量可以是连续的也可以是离散的，回归线的性质是线性的。 线性回归使用最佳的拟合直线（也就是回归线）在因变量（Y）和一个或多个自变量（X）之间建立一种关系。...用一个方程式来表示它，即Y=a+b*X + e，其中a表示截距，b表示直线的斜率，e是误差项。这个方程可以根据给定的预测变量（s）来预测目标变量的值。 ?...现在的问题是“我们如何得到一个最佳的拟合线呢？”。 如何获得最佳拟合线（a和b的值）？ 这个问题可以使用最小二乘法轻松地完成。最小二乘法也是用于拟合回归线最常用的方法。...如下方程所示： y=a+b*x^2 在这种回归技术中，最佳拟合线不是直线。而是一个用于拟合数据点的曲线。 ? 重点： 虽然会有一个诱导可以拟合一个高次多项式并得到较低的错误，但这可能会导致过拟合。...看下面的公式 ? 在这个公式中，有两个组成部分。第一个是最小二乘项，另一个是β2（β-平方）的λ倍，其中β是相关系数。为了收缩参数把它添加到最小二乘项中以得到一个非常低的方差。

    88561

    七种回归分析方法 个个经典

    在这种技术中，因变量是连续的，自变量可以是连续的也可以是离散的，回归线的性质是线性的。 线性回归使用最佳的拟合直线（也就是回归线）在因变量（Y）和一个或多个自变量（X）之间建立一种关系。...用一个方程式来表示它，即Y=a+b*X+e，其中a表示截距，b表示直线的斜率，e是误差项。这个方程可以根据给定的预测变量（s）来预测目标变量的值。...现在的问题是“我们如何得到一个最佳的拟合线呢？”。 如何获得最佳拟合线（a和b的值）？ 这个问题可以使用最小二乘法轻松地完成。最小二乘法也是用于拟合回归线最常用的方法。...如下方程所示：y=a+b*x^2 在这种回归技术中，最佳拟合线不是直线。而是一个用于拟合数据点的曲线。 重点： 虽然会有一个诱导可以拟合一个高次多项式并得到较低的错误，但这可能会导致过拟合。...看下面的公式 在这个公式中，有两个组成部分。第一个是最小二乘项，另一个是β2（β-平方）的λ倍，其中β是相关系数。为了收缩参数把它添加到最小二乘项中以得到一个非常低的方差。

    99151

    七种常用回归技术，如何正确选择回归模型？

    在这种技术中，因变量是连续的，自变量可以是连续的也可以是离散的，回归线的性质是线性的。 线性回归使用最佳的拟合直线（也就是回归线）在因变量（Y）和一个或多个自变量（X）之间建立一种关系。...用一个方程式来表示它，即Y=a+b*X + e，其中a表示截距，b表示直线的斜率，e是误差项。这个方程可以根据给定的预测变量（s）来预测目标变量的值。...现在的问题是“我们如何得到一个最佳的拟合线呢？” 如何获得最佳拟合线（a和b的值）？ 这个问题可以使用最小二乘法轻松地完成。最小二乘法也是用于拟合回归线最常用的方法。...如下方程所示： y=a+b*x^2 在这种回归技术中，最佳拟合线不是直线。而是一个用于拟合数据点的曲线。 重点 虽然会有一个诱导可以拟合一个高次多项式并得到较低的错误，但这可能会导致过拟合。...看下面的公式 ? 在这个公式中，有两个组成部分。第一个是最小二乘项，另一个是β2（β-平方）的λ倍，其中β是相关系数。为了收缩参数把它添加到最小二乘项中以得到一个非常低的方差。

    7.5K71

    最长回文子串——马拉车算法详解

    1、字符之间插入特殊字符 回文串的中心点有两种，如果长度为奇数，则回文串中心为最中间的那个字符，如 “aba” 的 “b”；如果长度为偶数，则回文串中心为最中间的两个字符的分界，如 “abba” 的 “...马拉车算法的关键之处，就在于巧妙的应用了回文字符串的性质，来计算数组 p。...马拉车算法在计算数组 p 的整个流程中，一直在更新两个变量： id：回文子串的中心位置 mx：回文子串的最后位置 使用这两个变量，便可以用一次扫描来计算出整个数组 p，关键公式为： p[i] = min...(mx-i, p[2 * id - i]) 我们用图示来理解这个公式，如下图： 当前，我们已经得到了 p[0…i-1]，想要计算出 p[i] 来。...在迭代中，会始终保证 mx 是所有已经得到的回文子串末端最靠右的位置。 另外，如果 mx 不在 i 的右边呢？那就利用不了红3的对称性了，只能使用笨方法慢慢扩张了。

    77020
    点击加载更多

    扫码

    添加站长 进交流群

    领取专属 10元无门槛券

    手把手带您无忧上云

    扫码加入开发者社群

    相关资讯

    热门标签

    更多标签

    活动推荐

      运营活动

      活动名称
      广告关闭

      腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      领取腾讯云代金券

      热门产品

      热门推荐

      更多推荐

      Copyright © 2013 - 2024 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有

      深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 深公网安备号 44030502008569

      腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号 | 京公网安备号11010802020287

      领券