int SOLVE(int left,int right)//求解点集中区间[left,right]中的最近点对
这个问题经常在各种面试当中出现,难度不低,很少有人能答上来。说实话,我也被问过,因为毫无准备,所以也没有答上来。是的,这道题有点神奇,没有准备的人往往答不上来。
论文标题:An Accurate and Robust Range Image Registration Algorithm for 3D Object Modeling
分治算法的基本思想是将一个大问题分解成若干个子问题,递归地解决每个子问题,然后将每个子问题的解合并起来得出整个问题的解。分治算法的基本步骤为:
一般要做到50行以内的程序不用调试、100行以内的二分钟内调试成功。ACM主要是考算法的,主要时间是花在思考算法上,不是花在写程序与debug上。
本来这个算法在笔者电脑里无人问津过一段时间了,但今天正好做HDU 1007见到了这个问题,今天就来把代码分享出来吧! 我们首先将所有点按照坐标x排序一下,再做一条直线l当作“分割线”,方便我们递归。 然后,我们就可以把这些点按照x轴的坐标分为左半部分和右半部分。那么最短距离一定在左半部分、右半部分、跨越左右的点对中的一个。 那么你可能会有疑问了:本来最近点对也一定在这三个区域内,这不还是相当于什么都没干吗? 还真不是。我们可以假设通过递归得到了左边最小距离为d
分治算法(divide and conquer)是五大常用算法(分治算法、动态规划算法、贪心算法、回溯法、分治界限法)之一,很多人在平时学习中可能只是知道分治算法,但是可能并没有系统的学习分治算法,本篇就带你较为全面的去认识和了解分治算法。
代码 #include <iostream> #include <algorithm> #include <cstdlib> #include <cmath> #include <ctime> #define MAX_DISTANCE 999999 using namespace std; typedef struct point{ double x; //横坐标 double y; //纵坐标 }Point; Point *PointsX; Point *PointsY; Point minP
数据结构 数组 Array 栈 Stack 队列 Queue 优先队列(Priority Queue, heap) 链表 LinkedList(single/double) Tree/ Binary Tree Binary Search Tree HashTable Disjoint Set Trie BloomFliter LRU Cache 算法分类 线性结构 莫队 (Mo’s Algorithm) 前缀和 基本数组 向量 链接表(linked list) 栈(stack) 队列 块状链表
「SQL面试题库」是由 不是西红柿 发起,全员免费参与的SQL学习活动。我每天发布1道SQL面试真题,从简单到困难,涵盖所有SQL知识点,我敢保证只要做完这100道题,不仅能轻松搞定面试,代码能力和工作效率也会有明显提升。
程序与算法的区别:程序可以不满足算法的第四点性质即有限性。例如操作系统,是在无限循环中执行的程序。
蛮力法,顾名思义,即穷举所有点与点之间的距离,两层循环暴力找出最近点对。算法执行可视化如图1所示,word文档GIF静态显示,附件已含动图。
算法工程师成长计划 近年来,算法行业异常火爆,算法工程师年薪一般20万~100 万。越来越多的人学习算法,甚至很多非专业的人也参加培训或者自学,想转到算法行业。尽管如此,算法工程师仍然面临100万的人才缺口。缺人、急需,算法工程师成为众多企业猎头争抢的对象。 计算机的终极是人工智能,而人工智能的核心是算法,算法已经渗透到了包括互联网、商业、金融业、航空、军事等各个社会领域。可以说,算法正在改变着这个世界。 下面说说如何成为一个算法工程师,万丈高楼平地起,尽管招聘启事的算法工程师都要求会机器学习,或数据挖
任何问题都有其涉及的范围,称之为问题的“状态空间”,求解一个问题,就是在这个状态空间里的遍历与映射
/* *最近点对的问题 */ #include #include #include using namespace std; const int SIZE = 100005; const int L = -1; const int R = 1; typedef struct { int index; double x; double y; /用于记录坐标点/ }coord; coord num[SIZE], c[SIZE]/用作辅助数组/; double getDistance(coord &bi1,
思路:我一开始没怎么想,就暴力着把所有的点都遍历一遍,然后每次两个坐标得到一个距离,然后每次min得到最小的距离,所有的点遍历后就能得到最小距离。(超时!!!) 下面是错误代码,只考虑了相邻的两个点间的距离,我们必须要用两个for循环把所有的两两点遍历得到最小距离
是否可以通过将激光雷达与摄影测量技术相结合来提高点云的精度和密度?激光雷达数据可以穿透树木并测量阴影区域,以生成非常精确的点云。被动成像相机可导出更详细的 3D 模型,并使用多光谱信息对点云进行编码,从而实现有用的彩色点云分类。如果有可能合并这些技术呢?中性密度滤镜会对点云颜色产生什么影响?本文更详细地探讨了定量和定性点云增强。
visualgo是新加坡国立大学计算机学院一位很棒的博士老师Dr. Steven Halim 在2011年写的一个可视化数据结构和计算机常用算法的开源项目,虽然现在没有维护了,但不可否认他依旧是一个很棒的网站。它最初的目的是为了帮助他的学生更好地理解算法和数据结构,但随着时间的推移,它已经成为了一个广受欢迎的在线教育工具。
https://linxi99.gitee.io/20190211/ACM计算几何篇/
距离 ACM模版-f_zyj v 1.1\text{ACM模版-f_zyj v 1.1} 版成工已经一年整了,这一年,我每次发现其中有不足时,都会在我在博客 ACM在线模版-f-zyj\text{ACM在线模版-f-zyj} 中对其进行更新,稀稀拉拉的一年过去了,我发现增删改的地方实在不少,所以总是有朋友问我什么时候会将这些更新整理到 PDFPDF 格式中……
说起来刷题,很多大牛都会推荐LeetCode或者牛客网,这两个网站是刷题的好网站。但对新手来说,有一点难度,新手建议先去杭电OJ刷题,这里的题目难度不大,如果你是大一大二,或者其他专业转计算机专业的学生,可以先去杭电OJ刷题,本文为杭电OJ刷题指南。
数据结构与算法是程序员内功体现的重要标准之一,且数据结构也应用在各个方面,业界更有程序=数据结构+算法这个等式存在。各个中间件开发者,架构师他们都在努力的优化中间件、项目结构以及算法提高运行效率和降低内存占用,在这里数据结构起到相当重要的作用。此外数据结构也蕴含一些面向对象的思想,故学好掌握数据结构对逻辑思维处理抽象能力有很大提升。
聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程,所以同一个簇中的对象有很大的相似性,而不同簇间的对象有很大的相异性。从统计学的观点看,聚类分析是通过数据建模简化数据的一种方法。传统的统计聚类分析方法包括系统聚类法、分解法、加入法、动态聚类法、有序样品聚类、有重叠聚类和模糊聚类等。
MapReduce(分治算法的应用) 是 Google 大数据处理的三驾马车之一,另外两个是 GFS 和 Bigtable。它在倒排索引、PageRank 计算、网页分析等搜索引擎相关的技术中都有大量的应用。
文章:FLiCR: A Fast and Lightweight LiDAR Point Cloud Compression Based on Lossy RI
总第532篇 2022年 第049篇 美团数据库平台研发组,面临日益急迫的数据库异常发现需求,为了更加快速、智能地发现、定位和止损,我们开发了基于AI算法的数据库异常检测服务。本文从特征分析、算法选型、模型训练与实时检测等维度介绍了我们的一些实践和思考,希望为从事相关工作的同学带来一些启发或者帮助。 1. 背景 2. 特征分析 2.1 找出数据的变化规律 3. 算法选型 3.1 分布规律与算法选择 3.2 案例样本建模 4. 模型训练与实时检测 4.1 数据流转过程 4.2 异常检测过程 5. 产品运营
AI 科技评论按:物体检测是计算机视觉的基础任务之一。香港中文大学多媒体实验室博士生陈恺在 AI 研习社的公开课上,为大家总结了深度学习背景下物体检测算法的发展,分享 COCO 比赛冠军团队所使用的算法,并介绍由港中大多媒体实验室开源的物体检测算法框架 mmdetection。
初步排查:报错信息为duplicate key,意思是保存数据的时候,报主键 id 重复,而这些 id 都是由雪花算法生成的,按道理来说,雪花算法生成的 ID 是唯一 ID,不应该出现重复的 ID。
本周的主要知识点是无监督学习中的两个重点:聚类和降维。本文中首先介绍的是聚类中的K均值算法,包含:
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在前面的文章《写给开发人员的实用密码学 - 对称加密算法》中,介绍了现代密码学中非常重要的加密解密算法。从工程学的角度,选取密钥足够长的加密算法(比如AES 256、AES 512),是无法破解的。但在对称加密算法中,存在明显的薄弱环节,那就是密钥的存储与分发。因为算法是公开的,那么决定加密系统是否安全的因素就是密钥。
比如下面的数据中,横纵轴都是xx,没有标签(输出yy)。在非监督学习中,我们需要将一系列无标签的训练数据,输入到一个算法中,快速这个数据的中找到其内在数据结构。
在二元预测中,通常会估计样本出现其中一种结局(如阳性)的概率,需要找到一个常数,即阈值(threshold)或门槛值(cutoff value),若概率值大于阈值,则预测为阳性。通过变动这一阈值,可以改变预测的特异性和灵敏度。
本文先介绍非对称加密算法,然后聊一聊椭圆曲线密码算法(Elliptic Curve Cryptography,ECC),最后才是本文的主题国密非对称加密算法SM2。因为我的数学知识有限,对于算法涉及的一些复杂的理论知识,也是不懂,所以本文不会涉及理论,仅仅从编程的角度解读一下SM2。
在这个风大了猪都能飞的时代,短视频的赛道又杀出了一匹黑马——抖音。据统计,平均每位用户每天在抖音上消耗的时长达到20.27分钟。日活跃用户数量达到6176万,这款兼具流量怪兽和时间杀手性质的APP正改变着年轻人的生活。
A*算法 求最优解 算法一直维护两个表: Open和Close 将起点S加入Open中 将所有S可到达的点(障碍物以及位于Close表中的点均看成不可达)加入到Open中。将起点从Open中删去,并加入到Close中 ①从Open中删去F值最小的点Min,并将其加入到Close中 ②将Min点所有可到达的点加入Open中,并设这些点的父节点为Min。若某点已经在Open中,则比较其F值,若新路径F值较小,说明从Min走路更短,更新其父节点为Min;否则不更新此点 循环①②,直到Op
我们谈起机器学习经常会听到监督学习和非监督学习,它们的区别在哪里呢?监督学习是有标签的,而非监督学习是没有标签的。比如有一批酒,我们知道里面包括红酒和白酒,算法f可以用于鉴别某一个酒是否为红酒和白酒,这时候算法f就称作为监督学习,红酒、白酒即为标签。如果现在另有一批酒,我们知道里面包括不同品种的酒,但是不知道有几类,算法g可以把相同类别的酒归为一类,不同类别的酒归为不同的类(比如:红酒、白酒、啤酒、米酒…), 算法g就称作为非监督学习。在监督学习中我们称作“分类”,在非监督学习中我们称作“聚类”。本文提到的K邻近算法属于监督学习内的“分类”算法。
视频编码是对一帧帧图像来进行的。一般彩色图像的格式是 RGB 的,即用红绿蓝三个分量的组合来表示所有颜色。但是,RGB 三个颜色是有相关性的,为了去掉这个相关性,减少需要编码的信息量,通常会把 RGB 转换成 YUV,也就是 1 个亮度分量和 2 个色度分量。
2023年了,MD5已经是最基础的签名算法了,但如果你还只是对输入做了简单的MD5,肯定会被同行们嘲笑。加点盐(salt)是一种基本的提升,但在这个就业形势严峻的时代,仅仅加盐肯定不够了。
最近工作太忙,自己输入不够所以最近没有输出什么有价值的技术文章。今天分享一个面试题的解法。现在基本上排在第一线的互联网公司面试时都会考算法题,而且题目不是单纯的算法而是描述一个场景,让面试者根据自己的知识选用自己认为合适的算法和面向对象思路解决场景中遇到的问题。
周一的时候不是发了《在开源项目中看到一个改良版的雪花算法,现在它是你的了。》这篇破文章嘛。
以下文章来源于腾讯广告算法大赛 ,作者腾讯广告算法大赛 4月30日,2021腾讯广告算法大赛初赛正式拉开帷幕,各路技术大咖汇聚一堂,开始算法比拼! 随着5G时代的来临,视频广告出现爆发式增长,本届腾讯广告算法大赛顺应时代发展,聚焦营销市场对视频广告内容深度理解的迫切诉求,首次开设了“视频广告秒级语义解析”和“多模态视频广告标签”两大赛道,让比赛在富有挑战性的同时,兼具现实应用的实际意义。同时,2021腾讯广告算法大赛在大赛中会给予所有参赛选手一系列官方的平台支持。腾讯云TI平台中的TI-ONE平台(TI-
我们利用Wireshark抓包工具分析一下Cobalt strike的上线过程是怎么样的
教程不断更新中:http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=98429 第32章 emWin6.x的矢量字体(支持汉字全字库,Uni
UTF-16编码方式源于UCS-2(Universal Character Set coded in 2 octets、2-byte Universal Character Set)。而UCS-2,是早期遗留下来的历史产物。
NVIDIA 创始人兼 CEO 黄仁勋先生关于计算领域之未来的主题演讲。 演讲人:黄仁勋 NVIDIA 创始人兼 CEO 2018/11/21 周三 10:00 - 12:00 | 主会场 三层金鸡湖厅
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