问题是,所有者已经安装了Windows 10,并且磁盘被格式化为动态布局(在MBR方案上)。
Windows显示有4个现有卷(C, D, E, F),但是Gparted (在活动的Linux上)并不将最后三个分区(D, E, F)显示为单独的分区,而是将它们显示为C分区旁边的一个整体分区(NTFS)和管理磁盘的另一个分区(100 to )。
在开始时(不知道这个动态的事情),我认为从F磁盘管理器中释放最后一个分区( Windows )将解决问题& Linux会将其读取为一个未分配的空间,因此在其上安装Linux。但是,当Linux不识别空闲分区时,它仍然将3个分区(包括我释放的
我有一个未知类型的UFS分区。我想知道Linux是什么类型的UFS (它可以是任何类型的)。有没有Linux版的工具(库)或者方法可以解决我的问题?我知道我可以尝试挂载所有类型,但这条消息阻止了我:
>>> WARNING Wrong ufstype may corrupt your filesystem, default is ufstype = old
请告诉我,有没有安全的方式挂载未知UFS类型的分区?
当我尝试运行类似于sudo apt-get install rdesktop的程序时,我得到了以下信息:
Reading package lists... Done
Building dependency tree
Reading state information... Done
You might want to run 'apt-get -f install' to correct these:
The following packages have unmet dependencies:
linux-image-generic-lts-trusty :
T(n) ={ 2T(n/2) + n^2 when n is even and T(n) = 2T(n/2) + n^3 when n is odd
我分别解决了这个问题,从主定理的例子3中得到了theta(n^2) (n是偶数)和theta(n^3) (n是奇数)的解。但我不应该单独解决这个问题。
如何一起解决这样的递推关系?
T(n) ={ 2T(n/2) + n^2 when n is even and T(n) = 2T(n/2) + n^3 when n is odd
它是可以用主定理解决的,还是不适用于主定理?
请帮我这个忙。
我试图理解和实现大师定理,以找到递归关系的时间复杂性。 但是,我不能理解我们如何使用它来计算算法的时间复杂度。 考虑这个寻找二叉树直径的算法 class Node
{
int data;
Node left, right;
public Node(int item)
{
data = item;
left = right = null;
}
}
/* Class to print the Diameter */
class BinaryTree
{
Node root;
public class Sqrt
{
public static void main(String[] args)
{
double EPS = 1E-15;
double c = Double.parseDouble(args[0]);
double t = c;
while (Math.abs(t - c/t) > t * EPS)
{ t = (c/t + t) / 2.0; }
Syst
我刚买了一台新的Windows 10电脑(戴尔Inspiron),并希望启动双引导,但我想确定我不会破坏我的个人电脑的可启动部分。Inspiron有一个UEFI引导选择器,它当前显示"Windows“和$nameofmybootableusb。它们都很好地引导,但是当我安装Linux ( Mint )时,我希望能够从这个窗口中选择GRUB或,其中WBM引导到Windows,而Grub引导到Mint。我意识到这可能是一个复杂的请求,所以提前感谢您的任何帮助!BIOS屏幕的图片,如果有帮助的话!
我很难推理这是什么时间复杂性。我写了一个回溯函数来解决一个问题。为了简化,假设我有一个大小为"a“的列表,并且允许我将0或1放入列表的每个元素中。在尝试了所有的组合之后,我返回。这显然是2^(nm)。
但是,如果在每次递归调用期间,我都要做大量的工作呢?我被困在这里的复杂性的推理中。你能告诉我消息来源吗?从我的本科学习中,我只记得硕士定理,但这个方法与此无关。(我们减去而不是除以得到子问题)
def myfunc(x,a):
if x == a:
return
myfunc2() #Some constant time work
myfunc(x+
我试图为以下两个递归函数寻找复杂性,但不知道如何处理递归函数的复杂性分析。
查找所有可能的子集
def subsetsHelper(self, nums, index, path, res):
if path is None:
return
res.add(path)
for i in range(index, len(nums)):
self.subsetsHelper(nums, i + 1, path + [nums[i]], res)
def subsetsWithDup(self, nums):
res = []