开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

这是计算nCr的更好方法

计算nCr的更好方法是使用组合公式。组合公式是一个数学公式，用于计算从给定集合中选择特定数量元素的组合数。组合公式的定义如下：

C(n, r) = n! / (r! * (n-r)!)

其中，n! 表示n的阶乘，即n (n-1) (n-2) ... 1。

在计算组合数时，我们可以使用动态规划来优化算法，以避免重复计算。以下是一个使用Python实现的动态规划算法：

def nCr(n, r):
    C = [[0 for j in range(r+1)] for i in range(n+1)]
    for i in range(n+1):
        for j in range(min(i, r)+1):
            if j == 0 or j == i:
                C[i][j] = 1
            else:
                C[i][j] = C[i-1][j-1] + C[i-1][j]
    return C[n][r]

这个算法的时间复杂度为O(n r)，空间复杂度为O(n r)。

总之，使用组合公式和动态规划算法可以更好地计算nCr。

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

美国家网络空间靶场（NCR）2

上述小节简要描述了美国《国家网络空间靶场》（NCR）【以下简称NCR】的一些背景信息，了解到了NCR是基于美国《国家网络安全综合倡议》（CNCI）下的一个实施部分。美国《国家网络安全综合倡议》（CNCI）计划总投资300亿～400亿美元，为其计划中包含的12个重点领域活动领域进行投资，其中《国家网络空间靶场》（NCR）是最重要的内容之一。

01

PostgreSQL=>递归查询

转载请注明源地址：http://www.cnblogs.com/funnyzpc/p/8232073.html

03

深度 | 吴恩达对话Yann LeCun：从相识Hinton到深度学习崛起

机器之心整理机器之心编辑部深度学习专项课程 Deeplearning.ai 中，也包含吴恩达和多位深度学习大牛的对话视频，之前 YouTube 上已经公开了他与 Geoffrey Hinton、Y

05

PostgreSQL=>递归查询

PostgreSQL=>递归查询转载请注明源地址：http://www.cnblogs.com/funnyzpc/p/8232073.html 　　距上次博客更新刚好两周，这两周发生了很多，比如：S

05

PostgreSQL=>递归查询

PostgreSQL=>递归查询转载请注明源地址：http://www.cnblogs.com/funnyzpc/p/8232073.html 　　距上次博客更新刚好两周，这两周发生了很多，比如：SFTP服务拉取数据，第三方公共平台接口逻辑迁移新框架，新框架(Spring Cloud)上手，公司月报和审计数据获取等等。。。，差不多都有无尽的坑，尤其是最后者，实是折腾人啊~；牢骚归牢骚，但是事情还是要认真做的，。。。，就目前来看，这些对于我最大的好处就是有助于快速理解公司业务逻辑；啊哈~，扯完，从这些日子开

08

靶场发展态势④美国家网络空间靶场（NCR）1

美《国家网络空间靶场》（NCR）和美国防部建设的JIOR以及JCOR等纯军事靶场不同，美《国家网络空间靶场》（NCR）是DARPA为美国《国家网络安全综合倡议》（CNCI）提供的一个“测试平台”，用于对各种网络技术和安全技术进行定量和定性的评估。主要目的是响应《国家网络安全综合倡议》（CNCI），为美国国家网络安全研究组织测试信息系统的安全提供一个创新的，安全的可控的环境。美《国家网络安全综合倡议》（CNCI）是2008年1月8日由美国布什总统发布的国家安全总政令第54号令/国土安全总统行政令第23号令（密令）提出的，该计划旨在保护美国的网络安全，防止美国遭受各种恶意或敌对的电子攻击，并能对敌方展开网络攻击。2010年３月２日，应美国国内多方呼吁，美国总统奥巴马高调宣布解密其部分内容，我们得以窥见其中部分内容。

03

基于Verilog HDL的状态机描述方法

设计一个序列检测器电路。功能是检测出串行输入数据Sin中的4位二进制序列0101（自左至右输入），当检测到该序列时，输出Out=1；没有检测到该序列时，输出Out=0。（注意考虑序列重叠的可能性，如010101，相当于出现两个0101序列）。

06

靶场发展态势⑧美国家网络空间靶场综合设施（NCRC）

美国陆军计划模拟、培训和仪器执行办公室（PEO STRI）正在寻求市场研究，以协助制定一项为期多年的美国国家网络空间靶场综合设施（NCRC）事件规划和作战支持合同的购置策略，以支持测试资源管理中心（TRMC）的使命--提供比拟真实的网络安全环境，以支持主要国防部（DoD）采购计划的网络安全测试和评估（T＆E），并为国防部网络任务部队（CMF）进行比拟真实的培训和认证活动。此市场研究工作与针对支持持续网络培训环境（PCTE）的功能开发和合同等的工作是分开的。目前美国国家网络空间靶场综合设施（NCRC）也和PCTE类似，进入到了合同技术建议书征集阶段。

02

吴恩达专访LeCun：即便在神经网络的寒冬，我也坚信它终会重回公众视野

时隔半年，终于等来了 Yann LeCun 回忆杀视频。去年 8 月时，随着 deeplearning.ai 深度学习教学网站和系列课程的发布，吴恩达也在「the Heros of Deep Learning」系列视频中采访了 7 位深度学习界重要人物，其中包括「深度学习教父」Geoffery Hinton、「GANs 之父」Ian Goodfellow、「深度学习三驾马车」中另一位 Yoshua Bengio 、UC 伯克利教授 Pieter Abbeel 、百度研究院院长林元庆、「深度学习网红」An

05

5G NR 如何提高网络覆盖范围？

为了提升网络覆盖范围，使用非再生RF射频中继器是更简洁的解决方案。RF中继器的工作原理是接收并放大信号，然后将其转发。随着5G NR技术逐渐向更高频率发展，信号传播条件可能会变得更加恶劣，因此射频中继器的变得更加重要。

01

靶场发展态势⑥欧洲典型靶场发展现状

欧洲作为仅次于美军的经济和军事发达地区，网络空间靶场的建设也不甘落后。在美军珠玉在前的网络空间靶场建设态势下，英国、法国、瑞典、芬兰等欧洲国家先后建立了自己的网络空间靶场。本文将欧洲的网络空间靶场类型分为三种：一是美系支持或建设的网络空间靶场，典型的包括英国的联邦网络空间靶场、北约在爱沙尼亚塔林建立的北约网络空间靶场；二是部分欧洲国家自主建设的网络空间靶场，如法国、瑞典的网络空间靶场；三是基于欧盟体系，由欧盟防卫局统一组织兴建的欧洲联合网络空间靶场。

02

吴恩达对话LeCun：神经网络跌宕四十年

最近，这位AI领域的传奇大牛，接受了另一位大牛吴恩达的视频专访。在这次对话中，LeCun回顾了卷积神经网络、反向传播的历史，以及他如何从一个默默无闻的“法国小孩”，一步步走到今天。

02

资源 | 十五分钟完成Regex五天任务：FastText，语料库数据快速清理利器

选自FreeCoderCamp 作者：Vikash Singh 机器之心编译参与：李泽南、刘晓坤数据清理是很多机器学习任务上我们遇到的首要问题。本文介绍的 FastText 是一个开源 Python 库，可用于快速进行大规模语料库的文本搜索与替换。该项目的作者表示，使用正则表达式（Regex）需要 5 天的任务在新的方法中只需要 15 分钟即可完成。项目链接：https://github.com/vi3k6i5/flashtext 自然语言处理领域的开发者在处理文本之前必须对数据进行清理。有些时候，此

黑科技 | 用Python只花十五分钟完成正则表达式五天任务量

数据清理是很多机器学习任务上我们遇到的首要问题。本文介绍的 FastText 是一个开源 Python 库，可用于快速进行大规模语料库的文本搜索与替换。该项目的作者表示，使用正则表达式（Regex）需要 5 天的任务在新的方法中只需要 15 分钟即可完成。项目链接：https://github.com/vi3k6i5/flashtext 自然语言处理领域的开发者在处理文本之前必须对数据进行清理。有些时候，此类工作是由关键词替换完成的，就像吧「Javascript」替换成「JavaScript」。另一些

09

【PPT】国内外网络靶场发展状态演进与分析

目前我国网络靶场市场应用正处于规模化发展的关键期，国家部委及地方省市政府也积极推出仿真靶场发展政策，市场机会和靶场应用落地显著提升，从国家级、城市级、行业级和企业级的靶场咨询规划到建设运营，我们一直在和用户一起探索，欢迎更多朋友加入。

02

【回顾】2017年最受欢迎的十大机器学习Python库

2017 年即将结束，又到了总结的时刻。本文作者把范围限定为机器学习，盘点了 2017 年以来最受欢迎的十大 Python 库；同时在这十个非常流行与强大的 Python 库之外，本文还给出了一些同样值得关注的 Python 库，如 PyVips 和 skorch。十二月是静静坐下来总结过去一年成就的时候。对程序员来说，则通常是回顾那些今年推出的开源库，或者由于其极好地解决了一个特定问题而最近变的大为流行的开源库。过去两年来，我们一直通过发表博文的方式做这件事，指出当年 Python 社区中出现的一些最

08

从Pipenv到PyTorch，盘点2017年最受欢迎的十大机器学习Python库

选自tryolabs 机器之心编译参与：蒋思源、黄小天、刘晓坤 2017 年即将结束，又到了总结的时刻。本文作者把范围限定为机器学习，盘点了 2017 年以来最受欢迎的十大 Python 库；同时在这十个非常流行与强大的 Python 库之外，本文还给出了一些同样值得关注的 Python 库，如 PyVips 和 skorch。十二月是静静坐下来总结过去一年成就的时候。对程序员来说，则通常是回顾那些今年推出的开源库，或者由于其极好地解决了一个特定问题而最近变的大为流行的开源库。过去两年来，我们一直通过

【生信文献200篇】09 PDGF-DD作用于NK细胞

英文标题：Natural Killer Cells Control Tumor Growth by Sensing a Growth Factor

02

SAP MM 公司间退货STO流程后勤部分简述

这篇简述仅仅关注后勤部分，不涉及财务结算方面的BILLING和INVOICE。项目实践中BILLING和INVOICE多是通过IDOC联动形式处理，这里暂不展开叙述。

01

Python 元组

元组其实是对数据的记录：元组中的每个元素都存放了记录中一个字段的数据，外加这个字段的位置。正是这个位置信息给数据赋予了意义。

03

MPP DB技术分类

随着数据量的增大，传统数据库如Oracle、MySQL、PostgreSQL等单实例模式将无法支撑大量数据的处理，数据仓库采用分布式技术成为自然的选择。 6.2.1 MPP的概念在讨论MPP DB之前，我们先把MPP本身的概念搞清楚。MPP是系统架构角度的一种服务器分类方法。从系统架构来看，目前的商用服务器大体可以分为三类，即对称多处理器结构（Symmetric Multi-Processor，SMP）、非一致存储访问结构（Non-Uniform Memory Access，NUMA），以及海量并行处

06

Wi-Fi究竟是怎么来的？

当时的无线电报机，采用的是火花隙式发射机（spark-gap transmitter），主要用来传送摩尔斯电码。

03

数据仓库专题（5）-如何构建主题域模型原则之站在巨人的肩上（二）NCR FS-LDM主题域模型划分

分布式数据仓库模型的架构设计，受分布式技术的影响，很多有自己特色的地方，但是在概念模型和逻辑模型设计方面，还是有很多可以从传统数据仓库模型进行借鉴的地方。NCR FS-LDM数据模型是金融行业事实上的工业标准。也是各行业数据仓库模型的基础和蓝本。本文以NCR FS-LDM10.0版本为基础，介绍NCR FS-LDM主题域模型的划分和定义。

05

Wi-Fi简史

1896年，意大利人伽利尔摩·马可尼实现了人类历史上首次无线电通信。从此，人类打开了无线电世界的大门。

01

今天是世界Wi-Fi日！

这个特殊的纪念日，是由无线宽带联盟（Wireless Broadband Alliance）确定的，并得到了互联城市咨询委员会（CCAB）等组织的大力支持。

01

2016 Google hosts 持续更新【更新于:2016-12-29】

hosts所在文件夹： Windows 系统hosts位于 C:\Windows\System32\drivers\etc\hosts Android（安卓）系统hosts位于 /system/etc/hosts Mac（苹果电脑）系统hosts跟Linux一样位于 /etc/hosts iPhone（iOS）系统hosts跟Linux Mac一样位于 /etc/hosts Linux系统hosts位于 /etc/hosts 你也可以用Notepad++ 自行转换文本编码和换行符格式。修改hos

07

SAP公司间退货STO的交货单PGI报错 -Purchase order 4500000773 does not contain ite

SAP MM 公司间退货STO的交货单PGI报错 -Purchase order 4500000773 does not contain items for a stock transfer-

01

DM9000驱动分析之初始化

/*分析DM9000网卡驱动之初始化*/ /*找到DM9000.c 文件路径: linux/drivers/net下找到模块的入口函数处 */ static int __init dm9000_init(void) { printk(KERN_INFO "%s Ethernet Driver, V%s\n", CARDNAME, DRV_VERSION); return platform_driver_register(&dm9000_driver); } /*很明显DM9000

02

排列组合公式与24点编程游戏

你有 4 张写有 1 到 9 数字的牌。你需要判断是否能通过 *，/，+，-，(，) 的运算得到 24。

02

NIST《网络靶场指南》浅析

2020年6月底，NIST发布《网络靶场指南》，定义了网络靶场，并总结了网络靶场的特征及类型。网络靶场是网络、系统、工具和应用程序的交互式、模拟平台和展示。具有五大关键特征：技术要素、真实性和逼真度、可访问性和可用性、可扩展性和弹性以及相关课程和学习成果。NIST的网络靶场定义范围主要围绕网络安全教育、认证和培训的使用案例、功能和类型来进行描述，且由美国国家网络安全教育计划（NICE）网络靶场项目小组编写，所以其总结的网络靶场特征及类型偏重于特定范围。

02

IT圈子里鬼混—谈谈IT行业的一些生存之道！

本文摘自：http://blog.csdn.net/mengtech/article/details/2279047

01

在BRATS挑战赛中用于脑肿瘤分割、预后评估和总体生存预测的最佳机器学习算法

胶质瘤是最常见的原发性脑恶性肿瘤，具有不同程度的侵袭性、不同的预后和不同的组织学亚区，即瘤周水肿/瘤周浸润侵犯组织，坏死组织，增生活跃的组织，非强化的组织。这种内在的异质性也表现在它们的影像学表型上，因为它们的亚区域通过多参数磁共振成像（mpMRI）扫描中不同强度分布来描述，反映了不同的生物学特性。它们的形状、范围和位置的不均匀性是导致这些肿瘤难以切除的一些因素，在某些情况下甚至无法手术。在纵向扫描中，在评估表观肿瘤的潜在预后诊断时，需要切除肿瘤的数量也是一个考虑因素。此外，越来越多的证据表明，精确分割各种肿瘤亚区域可以为定量图像分析提供基础，从而预测患者的总体生存率。本研究评估了2012-2018年国际脑肿瘤分割（BraTS）挑战赛最后七次比赛中，mpMRI扫描中用于脑肿瘤图像分析的最新机器学习（ML）方法。具体而言，我们关注：

03

漫谈“数据仓库演进史”

人类的发展，离不开信息的积累。从原始社会的口口相传，到需要将信息记录下来。那么如何记载信息呢？于是有了最早的记载方式——结绳记事。

02

非常实用的 Python 库，推一次火一次！

Python 是一个很棒的语言。它是世界上发展最快的编程语言之一。它一次又一次地证明了在开发人员职位中和跨行业的数据科学职位中的实用性。整个 Python 及其库的生态系统使它成为全世界用户（初学者和高级用户）的合适选择。它的成功和流行的原因之一是它强大的第三方库的集合，这些库使它可以保持活力和高效。

04

BraTS2023-GLI——BraTS2023成人胶质瘤分割挑战赛

今天将分享BraTS2023成人胶质瘤分割挑战赛完整实现版本，为了方便大家学习理解整个流程，将整个流程步骤进行了整理，并给出详细的步骤结果。感兴趣的朋友赶紧动手试一试吧。

03

数据建模与数仓建模_数仓建模的几种方式

所谓水无定势，兵无常法。不同的行业，有不同行业的特点，因此，从业务角度看，其相应的数据模型是千差万别的。在开始介绍数据模型之前，我们先看一个东西，那就是算法与数据结构，我们知道算法是解决特定问题的策略，数据结构处理问题的数学模型，数据结构有三大要素，逻辑结构、存储结构、数据操作、这里的数据操作其实就是算法，例如我们定义的图的数据结构，然后在这个基础上对图进行操作形成特定的算法，例如深度遍历和广度遍历；我们的数据结构其实是针对特定的数据问题而抽象和设计的，也就是说一种数据结构针对的是一类特定的问题。

04

【AI大咖】再认识Yann LeCun，一个可能是拥有最多中文名的男人

Yann LeCun，CNN之父，纽约大学终身教授，与Geoffrey Hinton、Yoshua Bengio并成为“深度学习三巨头”。前Facebook人工智能研究院负责人，IJCV、PAMI和IEEE Trans 的审稿人，他创建了ICLR(International Conference on Learning Representations)会议并且跟Yoshua Bengio共同担任主席。

03

TDSCDMA SIB content[通俗易懂]

SIB1：包括NAS系统信息，UE在空闲态和连接态下所使用的定时器和常数信息。 SIB2：URA ID信息。 SIB3：小区选择和重选的参数，包括Cell identity、Cell selection and re-selection info和Cell Access Restriction三个信息IE。下面对这些IE的内容进行深入剖析。

02

这些Python库真的很“冷”，但是却很强大

Python是一种很棒的编程语言。事实上，它还是世界上发展最快的编程语言之一。它一次又一次证明了它在数据科学职位中的实用性。整个Python及其库的生态系统使其成为全世界用户（初学者和高级）的合适选择。

03

寒冬！100万$图灵奖颁给熬过寒冬的深度学习三巨头

据官方公告介绍，因三位巨头（Hinton、Bengio、LeCun）在深度神经网络概念和工程上的突破，使得 DNN 成为计算的一个重要构成，从而成为 2018 年图灵奖得主。

02

非常实用的9个Python库，谁用谁知道

Python 是一个很棒的语言。它是世界上发展最快的编程语言之一。它一次又一次地证明了在开发人员职位中和跨行业的数据科学职位中的实用性。整个 Python 及其库的生态系统使它成为全世界用户（初学者和高级用户）的合适选择。它的成功和流行的原因之一是它强大的第三方库的集合，这些库使它可以保持活力和高效。

03

AT&T的百年沉浮

1876年，亚历山大·贝尔在美国成功申请了电话的专利，成为举世闻名的“电话之父”。

01

业界常见的数据挖掘软件介绍

一、主要介绍12种 1.传统的数据挖掘套件(Classic suites)： SAS Enterprise Miner 5.3 SPSS Clementine 12 2.开源数据挖掘软件(Open Source)： Weka 3.4.13 RapidMiner 4.2 KNIME 1.3.5 3.自动化数据挖掘软件(Self-Acting)： KXEN Analytic Framework 4.04 4.专门化的数据挖掘软件(Specialized)： Viscovery SOMiner 5.0 pruds

04

这些Python库虽然冷门，但功能真的很强大！

在本文中，我们将介绍一些用于数据科学方面的Python库，它们并不像pandas、scikit-learn 和 matplotlib那么知名，但一样非常实用的库。欢迎大家评论区补充~

02

英伟达获5亿美元天价大单！印数据中心一口气买下16000块H100/GH200

据说到2025年，Yotta将会拥有总计32000块的英伟达H100和GH200 GPU。

01

python︱flashtext高效字符串查找与替换

本文介绍了用于自然语言处理的FlashText库，该库可以高效地查找和替换字符串。通过使用该库，用户可以在短时间内完成字符串查找和替换任务，提高文本处理的效率。同时，文章还提供了丰富的示例，帮助用户更好地理解和应用该库。

09

这几个冷门却实用的 Python 库，我爱了！

Python 是一个很棒的语言。它是世界上发展最快的编程语言之一。它一次又一次地证明了在开发人员职位中和跨行业的数据科学职位中的实用性。整个 Python 及其库的生态系统使它成为全世界用户（初学者和高级用户）的合适选择。它的成功和流行的原因之一是它强大的第三方库的集合，这些库使它可以保持活力和高效。

02

Tensorflow入门教程（五十一）——H2NF-Net

今天将分享Unet的改进模型H2NF-Net，改进模型来自2020年的论文《H2NF-Net for Brain Tumor Segmentation using Multimodal MR Imaging: 2nd Place Solution to BraTS Challenge 2020 Segmentation Task》，简单明了给大家分析理解该模型思想。

02

让你事半功倍的小众 Python 库，是不是很惊喜！

Python 成功和受欢迎的原因之一是存在强大的库，这些库使 Python 极具创造力且运行快速。然而，使用 Pandas、Scikit-learn、Matplotlib 等常见库在解决一些特殊的数据问题时可能并不实用，本文介绍的这些非常见库可能更有帮助。

02

CNS图表复现20—第三次分群，以T细胞为例

前面我们展现了 CNS图表复现08—肿瘤单细胞数据第一次分群通用规则，然后呢，第二次分群的上皮细胞可以细分恶性与否，免疫细胞呢，细分可以成为: B细胞，T细胞，巨噬细胞，树突细胞等等。实际上每个免疫细胞亚群仍然可以继续精细的划分，以文章为例：

02

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

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭