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傻瓜方法集合所有子集问题(java版)

给定任意长度一个集合,用一个数组表示,如{"a", "b","c"},所有子集。...下面讲就是如何用一个原始傻瓜方法(非算法)所有子集。     首先我们知道是它子集个数是2^length,如果长度是3,那子集就共有23次方=8个,包括空集。    ...调用了buling(原谅我想不起来用什么英语来表示补零)方法,把位数不足前面全补上0.然后就变成了000,001,010……这样就可以很方便去判断了,只打印1所在位数就行了。...参考print方法。     总结:这种做法比较简单易懂。也能适应任意长度求子集问题。...相信很容易能看出来,上面的方法求出来了所有子集,那么对于01背包问题,就是根据所有的子集,先砍掉所有超重子集。然后去计算剩余子集价值,找到最大就OK了。

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% 余还是取,傻傻分不清楚

背景 很多同学看见我这个标题,不禁会说到:你这个是在逗我么,余和取不是一回事吗?是的再前不久之前我和你们感受一样,余和取难道不是一个玩意?...不论是余和取都是使用这两个公式进行计算,但是他们在第一步整数商时候却不同,余运算在取c值时候向0方向舍入,取运算在计算c值时候,向无穷小方向舍入,这里要注意余运算不是向无穷大舍入,...为什么呢,因为在a和b符合都一致时候,他们都会向下取整,但是a,b符号不一样时候余就会向上取整,取就会向下取整,最后就会出现取运算符和b一致,余预算会和a一样。...一般来说c,c++,java '%' 号代表都是余,python是取。 而我们上面那段代码中作者明显是想实现取,也就是当b是正数时候那么取值会一直为正。...但是在Java中我们如何实现取呢?

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Java取余和取

大家好,又见面了,我是你们朋友全栈君。 抛开高级语言实现,取余运算和取运算本身并不完全一致,区别在于对负整数进行取商时操作不同。虽然这样说,但是取余运算和取运算公式都一样。...对于x和y两个整数(int),通过以下两个操作获取余数或模数: step1、求商:int z = x / y step2、余数或模数:int result = x – y...– 3 * (-2) == 2 所以大家不要再把取余和取混为一谈啦!...在Java中,%是取余数,取操作是:Math.floorMod,我们可以看一下Java操作是怎么实现(以下为java源码,只是我加上了注释): /** *计算 x - z */ public...,对于%运算符含义可能是不一样,比如c、c++、java 为取余,而python为取 发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn/131177.html原文链接

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逆矩阵几种方法_逆矩阵有几种方法

大家好,又见面了,我是你们朋友全栈君。...1.待定系数法 ** 矩阵A= 1, 2 -1,-3 假设所求逆矩阵为 a,b c,d 则 这里写图片描述 从而可以得出方程组 a + 2c = 1 b + 2d = 0 -a...– 3c = 0 -b – 3d = 1 解得 a=3; b=2; c= -1; d= -1 2.伴随矩阵逆矩阵 伴随矩阵是矩阵元素所对应代数余子式,所构成矩阵,转置后得到新矩阵。...我们先求出伴随矩阵A*= -3, -2 1 , 1 接下来,求出矩阵A行列式|A| =1*(-3) – (-1)* 2 = -3 + 2 = -1 从而逆矩阵A⁻¹=A*/|A| = A...*/(-1)= -A*= 3, 2 -1,-1 3.初等变换逆矩阵 (下面我们介绍如何通过初等(行)变换来逆矩阵) 首先,写出增广矩阵A|E,即矩阵A右侧放置一个同阶单位矩阵,得到一个新矩阵

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设计模式- 模板方法(Template Method Pattern)

定义 模板方法(Template Method Pattern): 定义一个操作中算法骨架,将这些步骤延迟到子类中。...模板方法模式使得子类可以不改变一个算法结构即可重定义该算法某些特定步骤。...ConcreteClass*:实现_count和_add以完成算法中与特定子类相关内容。 模板方法模式适用情形: 一次性实现一个算法不变部分,并将可变行为留给子类来实现。...各子类中公共行为应被提取出来并集中到一个公共父类中以避免代码重复。 控制子类扩展。模板方法只允许在特定点进行扩展,而模板部分则是稳定。...在具体实现方面,被TemplateMethod调用方法可以具有实现,也可以没有任何实现(抽象方法或虚方法)。但一般推荐将它们设置为protected方法使得只有子类可以访问它们。

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逆矩阵方法「建议收藏」

大家好,又见面了,我是你们朋友全栈君。 一般逆矩阵方法有两种,伴随阵法和初等变换法。但是这两种方法都不太适合编程。伴随阵法计算量大,初等变换法又难以编程实现。...适合编程逆矩阵方法如下: 1、对可逆矩阵A进行QR分解:A=QR 2、上三角矩阵R逆矩阵 3、求出A逆矩阵:A^(-1)=R^(-1)Q^(H) 以上三步都有具体公式与之对应...]={ 0};// double invR[SIZE][SIZE]={ 0};//R逆矩阵 double invA[SIZE][SIZE]={ 0};//A逆矩阵,最终结果..., 0.4423 , 0.8878 , 0.7904 , 0.8620 , 0.7487 , 0.6787 }; /*/ 函数名:int main() 输入: 输出: 功能:矩阵逆...pure C language 首先对矩阵进行QR分解之后上三角矩阵R逆阵最后A-1=QH*R-1,得到A逆阵。

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python逆矩阵方法,Python 如何矩阵逆「建议收藏」

(此时逆称为凯利逆) 矩阵A可逆充分必要条件是|A|≠0。 伪逆矩阵是逆矩阵广义形式。由于奇异矩阵或非方阵矩阵不存在逆矩阵,但可以用函数pinv(A)求其伪逆矩阵。...函数返回一个与A转置矩阵A’ 同型矩阵X,并且满足:AXA=A,XAX=X.此时,称矩阵X为矩阵A伪逆,也称为广义逆矩阵。...代码如下: 1.矩阵逆 import numpy as np a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) # 初始化一个非奇异矩阵(数组) print(np.linalg.inv(a...)) # 对应于MATLAB中 inv() 函数 # 矩阵对象可以通过 .I 逆,但必须先使用matirx转化 A = np.matrix(a) print(A.I) 2.矩阵伪逆 import numpy...A[-1, 0] = -1 A = np.matrix(A) print(A) # print(A.I) 将报错,矩阵 A 为奇异矩阵,不可逆 print(np.linalg.pinv(A)) # 矩阵

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python均值、中位数、众数方法

首先需要数据源,这里随便写了一个: nums = [1,2,3,4] 均值和中位数均可以使用numpy库方法: import numpy as np #均值 np.mean(nums) #中位数...np.median(nums) 众数方法一: 在numpy中没有直接方法,但是也可以这样实现: import numpy as np counts = np.bincount(nums) #返回众数...np.argmax(counts)     其中np.bincount方法返回了一个长度为nums最大值列表,列表中每个值代表其索引位数值出现在nums中次数,例如 返回[2,1,0],代表0...但是,由于索引值是从0开始,所以这种众数方法只能用在非负数据集。...众数方法二——直接利用scipy下stats模块【推荐】: from scipy import stats stats.mode(nums)[0][0]

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