题目 给定两个二叉树，编写一个函数来检验它们是否相同。如果两个树在结构上相同，并且节点具有相同的值，则认为它们是相同的。...解题思路 先比较根节点的值是否相同 && 左子树相同 && 右子树相同 代码 public boolean isSameTree(TreeNode p, TreeNode q) { if
题目 给定两个非空二叉树 s 和 t，检验 s 中是否包含和 t 具有相同结构和节点值的子树。s 的一个子树包括 s 的一个节点和这个节点的所有子孙。...（s 也可以看做它自身的一棵子树） 解题思路 如果根节点就相同，那么需要判断一下两个根节点的子节点是否都相同。
一个使新形状的引入更加平滑和渐进的方法是让它们初始的缩放比例为零，然后慢慢地将它们增长到完整大小。另一种方法是首先让它们完全透明，然后逐渐让它们不透明。...另外，它需要一段时间才能成长，因此我们还需要一个时间字段。 这两个值也必须能保存和加载。 ? 我们的想法是把这个行为添加到一个已经有最终缩放的形状上。...形状的数量会持续增加，直到达到最大值（如果已设置），此时形状将被随机破坏。 濒死行为的关键是形状的缩放达到零时应该死亡。为了支持这一点，我们需要让Game以外的其他类来杀掉形状。...这样做的一个结果是这次Update跳过了打乱的形状。虽然打乱形状更新的顺序并不重要，但我们必须确保它们总是得到Update。...如果我们把它们放在一起，在它们之间有一段完整的生命，我们就得到了一个完整的生命周期。
在这种情况下，将有多个信号量，如果复制者在复制的大小上有任何重叠，那么希望复制共同大小的客户将有两个资源可供提取。介绍信号量是共享对象，用于在进程之间提供快速、高效的通信。...对列表的操作处理如下：当调用AddToWaitMany方法在列表中放置递减操作时，系统会尝试在此时执行递减。如果信号量值非零，则递减成功。减去的量是信号量的值和请求的量中较小的一个。...在未来的某个时间，如果目标信号量变为非零，将选择其中一个进程，其操作引用该信号量并执行其递减操作。如果该操作的结果是信号量仍然具有非零值，则将重复该过程，直到没有进一步的请求，或者信号量的值变为零。...将OREF保存到信号量的进程也可能删除它。在这种情况下，会发生什么取决于请求的操作是否得到满足。 如果信号量是已满足的操作的目标，则将该请求标记为已将信号量递减零。...如果已满足第一个请求(全部或部分)，则正常处理第二个请求。也就是说，如果信号量值非零，则完全或部分满足递减请求。但是，减去的实际数量与第一个请求获得的数量相加。
可以添加一个日期 x时间和一个持续时间来计算一个新的日期时间，它与线性时间轴上的距离正好是 的大小。在这里，datetime代表, , , or 中的任何一个，并且非空结果将是相同的类型。...结果的标度是两个操作数的标度中较大的一个。 时长差异 两个持续时间的差值是表示每个持续时间所代表的 100 纳秒滴答数之差的持续时间。...减去正持续时间会产生相对于 的时间向后的结果x，而减去负值会产生时间向前的结果。...两个日期时间， t并且u可以减去t - u用于计算它们之间的持续时间。...下表列出了非零有限值、零、无穷大和 NaN 的所有可能组合的结果。在表中，x和y是正的有限值。z是 的结果x * y。如果结果对于目标类型来说太大，z则为无穷大。
Steven M.Kay 的《统计信号处理—估计理论》中是这样介绍最小二乘估计的：最小二乘估计特点在于对观察数据没有任何概率假设，只需要假设一个信号模型，因此它不是最佳的，如果没有对数据的概率结构做出假设...左图表示一个好的数据集合能够确定一个稳定的平面。右图中，不恰当的取样点使得微小的扰动会导致大的结果的偏差。 然而往往数据集的分布是不可控的。 稳定性指数据小的扰动只会导致小的结果偏差。...这充分说明了，最小二乘没有考虑到扰动的存在，因此其稳定性较差是情有可原的。 可以对矩阵有扰动情况下，最小二乘的性能进行分析，矩阵 ? 的扰动矩阵非零情况下， ? 一般有偏。...但是这里的解释很有道理 总体最小二乘可以解释为一种具有噪声消除的最小二乘方法，先从协方差矩阵中减去噪声影响项，然后再对矩阵求逆求解，得到最小二乘解。 那么问题出在哪呢？...的奇异值中的最小的那个，由于TLS采用了完全不同的思路，出现相异的结果也就不足为奇了。 我们再对TLS进行详细的分析，实际上 ? ，所以 ? 至少应该有一个特征值为零的。
，与GMT几乎相同，但更精确，用于避免地球自转速度变化带来的影响 本地时间 根据用户所在地理位置所采用的时间，会随地理位置的不同而有所差异，同时也会受到夏令时等因素的影响 相关结构体 时间编程中常用要用到的时间结构体有...ctime_r 是线程安全版本。 返回值：返回指向字符串的指针。 注意事项：ctime 返回的字符串是静态分配的，多次调用会覆盖前一次的结果。...注意事项：gmtime 返回的struct tm 结构是静态分配的，多次调用会覆盖前一次的结果。...注意事项：localtime 返回的struct tm 结构是静态分配的，多次调用会覆盖前一次的结果。...返回值：返回两个时间值之间的差值，以秒为单位。
如果有连接，则 accept 返回一个大于 0 的值，这个返回值即是我们上文所说的 clientfd；如果没有连接，accept 返回值小于 0，错误码 errno 为 EWOULDBLOCK（或者是...EAGAIN，这两个错误码值相等）。...函数即使因为对端 TCP 窗口太小发不出去也会立即返回，recv 函数如果无数据可收也会立即返回，此时这两个函数的返回值都是 -1，错误码 errno 是 EWOULDBLOCK（或 EAGIN，与上面同...timeout，只不过 select 函数的 timeout 参数的类型是一个结构体指针，这个结构的定义如下： struct timeval { long tv_sec; ...如果你是网络编程零基础或者觉得自己网络编程存在夹生饭问题，推荐看看尹圣雨的《TCP/IP 网络编程》，这本书同时兼顾 Windows 和 Linux 两个平台，使用的是 C 语言和操作系统的 Socket
调用 通过time函数获得当前时间，注意单位为秒，其中time_t结构体是一个有符号的长整型。...而ctime是一个返回格式化好的字符串的指针。...timeval的结构体，其中tv_sec是秒数，tv_usec是微秒数，通过这两个数共同标志当前时间 #ifndef _STRUCT_TIMEVAL #define _STRUCT_TIMEVAL...，通过gettimeofday获取时间，并且通过网上t.tv_sec*1000+t.tv_usec/1000来计算毫秒数，结果得到的时间错误。...CPU可以进行该运算，32位的会因为溢出导致值不对 最终的解决方案是，通过long long类型的数据结构来保存，long long 占8个字节，也就是最大值为2^64： long long gettime
同时，由于网络响应时间的延迟使得大量TCP连接处于非活跃状态，但调用select()会对所有socket进行一次线性扫描，所以这也浪费了一定的开销。...timeout参数是一个指向timeval结构体的指针，timeval定义如下： #include struct timeval {long tv_sec; /* seconds...实际上，当前版本的Linux会自动修改timeout参数，设置它的值为剩余时间。...*/ 因为文件描述符set是静态创建的，它们对文件描述符的最大数目强加了一个限制，能够放进set中的最大文件描述符的值由FD_SETSIZE指定。在Linux中，这个值是1024。...2.IO效率不随FD数目增加而线性下降 传统的select/poll另一个致命弱点就是当你拥有一个很大的socket集合，不过由于网络延时，任一时间只有部分的socket是"活跃"的，但是select
如果需要为无限小数“0.99999...”分配一个精确的值，会怎么做？数学直觉说它可能大约等于“1”。...然后，我们得到以下表达式： 两边都乘以 100 后，我们得到以下结果： 这个表达式可以进一步简化如下： 在这种情况下，我们得出与之前相同的结论。...换句话说，“1”、“0.99999……”和“1.00000……”是（根据要求）表示相同值的三种不同方式， 它们都是一回事。...无穷小是比任何标准实数更接近零的量但它不是零。如果这听起来含糊不清且不具有数学意义那很正常，因为无穷小的历史一直是所有数学中最具争议的历史之一。 很长一段时间，无穷小不被接受为有效的数学实体。...然而，“0.99999……”的精确值是如何计算的，怎么可能存在不确定性呢？ 我们需要问的问题不是如何计算“0.99999……”的精确值。我们应该关注的是如何定义“0.99999……”！
一般来说，如果它们受到RFI的严重影响，您可能会从删除一些子帧开始，这样我们就会得到一个更清晰的数据集，在这个数据集中，受影响的频率通道可以更容易识别。因此，让我们对数据应用subints的选择。...我们对之前生成的两个文件应用相同的zapping(通过对频率通道进行零加权):一个删除了zapping的subints，另一个将subints设置为零。...您可以通过运行pplot来生成一个脉冲配置文件来检查这一点 pplot -FSCR -TSCR tutorial1.clean.removed 选择了两个预处理选项，在本例中，它们将所有频率通道和所有时间加在一起...如果有想要删除的子积分(大概是单个脉冲)，有两个选项:要么完全删除它们(pmod -remove)，要么将它们设置为零。哪个是最好的取决于你研究的子脉冲调制的哪个方面。...注意，报告的错误条很小。然而，质心值误差的主要来源是光谱中的哪个区域包含在质心计算中，因为这在某种程度上是一个任意的决定。因此，使用几个不同的选定范围来查看所得到的质心值的分布是有意义的。
当声明了一个文件描述符集后，必须用FD_ZERO将所有位置零。...： （1）intmaxfdp是一个整数值，是指集合中所有文件描述符的范围，即所有文件描述符的最大值加1，不能错。...可以传入NULL值，表示不关心任何文件的写变化。 （4）fd_set*errorfds同上面两个参数的意图，用来监视文件错误异常文件。...，一定等到监视文件描述符集合中某个文件描述符发生变化为止；第二，若将时间值设为0秒0毫秒，就变成一个纯粹的非阻塞函数，不管文件描述符是否有变化，都立刻返回继续执行，文件无变化返回0，有变化返回一个正值；...（2）当没有满足条件的文件描述符，且设置的timeval监控时间超时时，select函数会返回一个为0的值。 （3）当select返回负值时，发生错误。
前言 匈牙利算法是一种在多项式时间内求解任务分配问题的组合优化算法，并推动了后来的原始对偶方法。...任务1 任务2 任务3 工人甲 1 3 2 工人乙 3 6 5 工人丙 2 8 4 每行减去最小值 任务1 任务2 任务3 工人甲 0 2 1 工人乙 0 3 2 工人丙 0 6 2 每列减去最小值...，减去最小值；如果有零被交叉，那么把这个最小值加上去。...同理列也是一样 推论：减去每一行每一列减去各行各列的最小元素，得到新的矩阵最优解不变。...3.2、独立 0 元素的最多个数等于能覆盖所有的 0 元素（第 3 步） 独立 0 元素指的是位于不同行不同列的零元素.即同一行,同一列虽然可以有多个0,但它们只能有一个是独立的0元素 这个也比较好理解
3、t时间段的序列和前一个时间段的序列的协方差（协方差，衡量的是两个变量在一段时间内同向变化的程度）应该只和时间间隔有关，而与时间t无关，在时间序列中，因为是同一个变量在不同时间段的值序列，所以这里的协方差称为自协方差...比如，对于时间序列自回归预测来说，我们的假设是变量的历史和现状呈现出的基本特性，在未来阶段的一个长时期里会维持不变，而这里的基本特性一般就是用上面提到的均值、方差、自协方差来表示。...但是这些方法都不能量化平稳性，也就是用一个数值来表示出时间序列的平稳性。为此，我们可以使用‘Unit Root Tests’即单位根检验，该方法的思想是如果时间序列有单位根，则就是非平稳的。...以下是常用的两个基于单位根检验思想的实现： Augmented Dickey Fuller test (ADF Test) 零假设为序列有单位根，是非平稳的，P-Value如果小于显著级别(0.05)...去除趋势 减去最佳拟合线 减去均值线，或者移动平均线 减去/除以 利用时间序列分解出的趋势序列 去除季节性 季节性窗口内的移动平均法，平滑季节性 季节性差分，就是用当前值减去一个季节窗口之前对应的时刻的值
从代码逻辑里可以看出event_tv取得的是tv_cache上一次的值，因此event_tv应该小于tv_cache的值。...根据前面的代码逻辑，如果系统不支持monotonic时间，用户可能会手动的调整时间，如果时间被向前调整了（MS前面第7部分讲成了向后调整，要改正），比如从5点调整到了3点，那么在时间点2取得的值可能会小于上次的时间...ev_tv, &off, ev_tv); 22 } 23 base->event_tv = *tv; // 更新event_tv为tv_cache 24} 在调整小根堆时，因为所有定时事件的时间值都会被减去相同的值...，因此虽然堆中元素的时间键值改变了，但是相对关系并没有改变，不会改变堆的整体结构。...因此只需要遍历堆中的所有元素，将每个元素的时间键值减去相同的值即可完成调整，不需要重新调整堆的结构。 当然调整完后，要将event_tv值重新设置为tv_cache值了。
但是在64位平台上jiffies和jiffies_64是同一个变量。 jiffies的访问 如果在32位平台上访问jiffies，可以直接访问。 但是想访问jiffies_64，就不能直接访问。...位平台，也是使用上述的函数，但是实现不一样，64位平台就可以直接读取jiffies的值即可。...但是溢出的可能性是存在的，所以就需要考虑到。所以linux内核为时间比较提供了一些列API。...b和时间c之间，同时当a等于b或者a等于c的时候也会返回true 如果是对jiffies_64类型做时间比较，和只需要在每个函数后面添加64即可，例如：time_after64 时间转换 有时候...同样内核也提供了jiffies和这两个结构体之间的转化。
ML更适合不平衡的数据，但是会产生偏差的结果。REML是无偏的，但是在将两个嵌套模型与似然比检验进行比较时，不能使用REML。...但是，重要的是要意识到，方法的选择会影响随机因素的估计，标准误差和p值，并且可能会影响宣布随机因素是否重要的决策。SAS，HLM，R和SPSS默认使用REML，而Stata和Mplus使用ML。...但是，该输出中的所有估计均与其他程序不同，因此我们选择使用非结构化协方差矩阵规范报告输出。我们不确定这是否是在Stata中运行此类模型的常见问题，但重要的是要意识到它会发生。...对于具有非结构化协方差矩阵的更复杂的模型，其他程序可能会运行更有效的算法，因此优于SPSS。 Mplus结果 现在，我们在BETWEEN模型部分中包含两个ON语句，以指示与教师经验的跨层次交互。...汇总 加上两个跨层交互项，Stata和SPSS无法使用非结构化协方差选项运行模型。这并不是说不应该将它们用于这种类型的分析，但是在向具有非结构化协方差矩阵的模型中添加更复杂的参数时，应谨慎使用。
ML更适合不平衡的数据，但是会产生偏差的结果。REML是无偏的，但是在将两个嵌套模型与似然比检验进行比较时，不能使用REML。...但是，重要的是要意识到，方法的选择会影响随机因素的估计，标准误差和p值，并且可能会影响宣布随机因素是否重要的决策。SAS，HLM，R和SPSS默认使用REML，而Stata和Mplus使用ML。...但是，该输出中的所有估计均与其他程序不同，因此我们选择使用非结构化协方差矩阵规范报告输出。我们不确定这是否是在Stata中运行此类模型的常见问题，但重要的是要意识到它会发生。...对于具有非结构化协方差矩阵的更复杂的模型，其他程序可能会运行更有效的算法，因此优于SPSS。...这并不是说不应该将它们用于这种类型的分析，但是在向具有非结构化协方差矩阵的模型中添加更复杂的参数时，应谨慎使用。 与以前的模型一样，SAS，HLM和R的结果相对接近相等，而Mplus的估计略有不同。
ML更适合不平衡的数据，但是会产生偏差的结果。REML是无偏的，但是在将两个嵌套模型与似然比检验进行比较时，不能使用REML。...但是，重要的是要意识到，方法的选择会影响随机因素的估计，标准误差和p值，并且可能会影响宣布随机因素是否重要的决策。SAS，HLM，R和SPSS默认使用REML，而Stata和Mplus使用ML。...但是，该输出中的所有估计均与其他程序不同，因此我们选择使用非结构化协方差矩阵规范报告输出。我们不确定这是否是在Stata中运行此类模型的常见问题，但重要的是要意识到它会发生。...对于具有非结构化协方差矩阵的更复杂的模型，其他程序可能会运行更有效的算法，因此优于SPSS。 Mplus结果 现在，我们在BETWEEN模型部分中包含两个ON语句，以指示与教师经验的跨层次交互。...汇总 加上两个跨层交互项，Stata和SPSS无法使用非结构化协方差选项运行模型。这并不是说不应该将它们用于这种类型的分析，但是在向具有非结构化协方差矩阵的模型中添加更复杂的参数时，应谨慎使用。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
云直播
对象存储
腾讯会议
