题目： 实现 pow(x, n) ，即计算 x 的整数 n 次幂函数（即xn ）。 示例 1： 输入：x = 2.00000, n = 10输出：1024.00000示例 2： 输入：x = 2.10000, n = 3输出：9.26100示例 3： 输入：x = 2.00000, n = -2输出：0.25000解释：2-2 = 1/22 = 1/4 = 0.25 提示： -100.0 < x < 100.0 -231 <= n <= 231-1 -
递归的概念 当在函数的定义中，其操作又直接或间接地出现对自身的调用，则称这样嵌套定义为递归。 递归通常把一个大型问题层层转化为一个与原问题相似的规模较小的问题来解决。 核心思想为\(\color{red}{用少量的程序描述出解题过程所需要的多久重复计算，大大减少了代码量}\) 递归的能
思路：递归+快速幂 何为快速幂？ 例如x11,普通的求法是x不断自乘，时间复杂度O(n) 这里采用快速幂：指数11转化为二进制1101,也就是不断除以2。 时间复杂度降为O( logn ) 当要计算xn时，先递归计算xn/2,n/2向下取整 n再分奇偶，奇数：为xn = y2 * x;偶数：xn = y2 边界情况：n为0，re
islands dfs #include <bits/stdc++.h> using namespace std; typedef long long ll; const int N=55; char a[N][N]; int n,m,res; int dx[4]= {-1,0,1,0}; int dy[4]= {0,1,0,-1}; bool judge(int x,int y) { if (x<=0||x>n||y<=0||y>m||a[x][y]==&#
一、ready() ：页面DOM结构加载完成后触发 $(document).ready(function(){...}); $().ready(function(){...}); $(function(){...});上面三种是一样的，后面两个是第一个的简写。 二、load & onload ：页面所有元素加载完成后触发 window.onload = function(){...}; <body οnlοad="fun
【题目描述】 子集和问题的一个实例为〈S,t〉。其中，S={ x1， x2，…， xn}是一个正整数的集合，c是一个正整数。子集和问题判定是否存在S的一个子集S1，使得子集S1和等于c。对于给定的正整数的集合S={ x1， x2，…， xn}和正整数c，编程计算S 的一个子集S1，使得子集S1和等于c。 输入 第1行有2个正整
文章目录 一维随机变量二维随机变量期望似然函数 一维随机变量 随机事件 频率和概率 古典概型 样本空间 条件概率 独立性 独立实验 n重伯努利实验 二维随机变量 二维随机变量 二维离散型随机变量 二维连续性随机变量 边缘分布 离散型的边缘分布 连续型的
问题描述 “ 改革春风吹满地, 不会 AC 没关系; 实在不行回老家， 还有一亩三分地。 谢谢!（乐队奏乐）” 话说部分学生心态极好，每天就知道游戏，这次考试如此简单的题目，也是云里雾里，而 且，还竟然来这么几句打油诗。 好呀，老师的责任就是帮你解决问题，既然想种田，那就分你一块。 这块田位
第一章 集合与映射 第一节 集合 具有某种特性，具体或抽象的对象汇集的总体。 s ∈ S , y
1.定义 例子 即，定义为： 注意： 1.数列极限的“ ε-N”语言，即满足这些条件为极限 2.若数列{Xn}不存在极限，就称{Xn}发散 3.ε的作用主要体现在任意小，它是用来刻画Xn趋向于a的程度的，太大不行。常对ε做一些大小的限制，都没关系，但注意左端永远是大于0 4.对于
题目描述 已知 n 个整数 x1,x2,⋯,xn，以及 1 个整数 k（k<n）。从 n 个整数中任选 k 个整数相加，可分别得到一系列的和。例如当 n=4，k=3，4 个整数分别为 3,7,12,19 时，可得全部的组合与它们的和为： 3+7+12=22 3+7+19=29 7+12+19=38 3+12+19=34 现在，要求你计算出和为素数共有多少种。
鞅 一些定义： 随机过程：依赖于参数的一组随机变量的全体，参数通常是时间。即假设 T T T 是指标集，且对于任意 t
文章目录 1. 基本概念1.1 定律 vs 定理1.2 频率 vs 概率 2. 前言3. 大数定理4. 中心极限定理 1. 基本概念 1.1 定律 vs 定理 开局先来两张图，第一张是浙大的概率论教材，第二张是陈希孺老师的概率论教材。 定律(law)是根据实验证明出来的（有时候只是知其然不知其所
问题描述 设计算法实现一元多项式的简单运算。 基本要求 （1） 输入并建立多项式; （2） 输出多项式; （3） 多项式加法 （4） 多项式减法。 问题分析 （一）算法设计思路： 建立两个带头结点的单链表储存多项式，每个结点分别有一个系数域（浮点型）、指数域（整型）、指针域（指向下一个结点）。用户输入两个多项式
Agile·XN开发者有奖征集 Agile·XN机器人世界2022已启动，邀您一起共创未来机器人新世界，新应用。 即日起至2022年7月30日，您的“移动机器人开发者VLOG”or“Blog”，一经投稿松灵机器人Agile·XN开发者社区，即可领取高达16,000元的丰富开发者奖品! 创作内容：基于松灵机器人底盘和
import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltx_data=[1,2,3]y_data=[2,4,6]w=1def forword(x): return x*w #linear modeldef cost(xn,yn): #平均损失函数 cost=0 for x,y in zip(xn,yn): y_pred=forword(x) cost+=(y_pred-y)*(y_pred-y) re
常微分方程初值问题的数值解法 调包 import math import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 显示欧拉法 fStr为函数str名 #显式欧拉法 def EulerExplicit(x0,y0,h,fStr): xn = x0 yn = y0 n = 0 ns = [n] xs = [xn] ys = ['%.8f'%yn]
CRT 令 R R R是基环 (base ring)，那么 R [ x ]
实际上就是线性分类的感知机算法PLA和针对非线性的适用算法POCKET y（标签）={-1（bad）,1（good）} h ( x ) = s
无线传感器网络Dv-hop定位算法 文章目录 无线传感器网络Dv-hop定位算法1.算法原理2.算法测试3.参考文献4.Matlab代码 摘要：根据距离矢量和 GPS定位原理，2001年，Nieuleseu等人提出了 DV-Hop传感器节点定位算法，其只包含少数锚节点，剩余节点为未知节点，需要通过定位算法来确定它
**总体：**在一个统计问题中，我们把研究对象的全体成为全体 **个体：**构成总体的每个成员 用概率分布可描述与归纳总体，总体可看作是一个分布 从总体中抽样等价于从分布中抽样 总体分为有限总体与无限总体，本书以无限总体为研究对象 样本：从总体中随机地抽象n个个体，记其指标值为x1，x2
大多来自CF CF911E 比较简单的贪心题。考虑什么样的序列满足其可以单栈排序，显然是对于每个点除去它前面比他小的点，这一段前缀是单调递减的。 那么首先判原序列是否单调递减。假设弹完可以弹的元素之后栈中为x1 x2 ... xn(xn<xn-1<...<x1) 那么后面我们明显应该排 \(xn\) \(xn-1\)
今天（2021-11-01）晚上看到 数学吧 的 一题 《实在想不出来了》 https://tieba.baidu.com/p/7596415471 大概知道怎么做了， 但是 lim xn , n -> 无穷 的 地方 还要想一下， 题目 似乎 有点问题， 应该要求 f (x) 在 [ 0, 1 ] 上 要么 大于 1， 要么 小于 1 ， 如果 f (x)
一、文法直观概念 我们常常把程序设计语言定义为两类：静态语义和动态语义。静态语义是一系列限定规则，并确定哪些合乎语法的程序是合适的；动态语义也称作运行语义或执行语义，表明程序要做什么，要计算什么。 在给出文法和语言的形式定义之前，我们先直观地认识一下文法的概念。
8 假设检验 假设检验的一般步骤 建立假设 把被检验的假设称为原假设，也称零假设，记为 H 0 H_0 H0，通常将不应轻易加以否定的假设作为原
