来自维基百科:
算法的复杂性是
O(n(logn)(loglogn))位操作.
你怎么到达那个？
复杂性包括这个loglogn术语告诉我有一个sqrt(n)地方.
假设我在前100个数字(n = 100)上运行筛子,假设将数字标记为复合需要恒定时间(数组实现),我们使用的次数mark_composite()将类似于
n/2 + n/3 + n/5 + n/7 + ... + n/97 = O(n^2)
并且为了找到下一个素数(例如,7在越过所有数字的多个之后跳转到5),操作的数量将是O(n).
因此,复杂性将是O(n^3).你同意吗？
假设你有一个带有2个点(称为a和b)的二维平面,它由x整数和每个点的y整数表示.
如何确定a和b定义的线段上是否有另一个点c？
我最常使用python,但任何语言的示例都会有所帮助.
普遍认为n个不同符号的列表有n!排列.然而,当符号不明显时,在数学和其他地方最常见的惯例似乎只计算不同的排列.因此,列表的排列[1, 1, 2]通常被认为是
[1, 1, 2], [1, 2, 1], [2, 1, 1].实际上,以下C++代码正好打印出这三个:
int a[] = {1, 1, 2};
do {
cout<<a[0]<<" "<<a[1]<<" "<<a[2]<<endl;
} while(next_permutation(a,a+3));
另一方面,Python itertools.permutations似乎打印其他东西:
import itertools
for a in itertools.permutations([1, 1, 2]):
print a
这打印
(1, 1, 2)
(1, 2, 1)
(1, 1, 2)
(1, 2, 1)
(2, 1, 1)
(2, 1, 1)
正如用户Artsiom Rudzenka在一个答案中指出的那样,Python文档说:
元素根据其位置而不是其价值被视为唯一元素.
我的问题:为什么做出这个设计决定？
似乎遵循通常的惯例会给出更有用的结果(事实上它通常正是我想要的)......或者是否存在一些我缺少的Python行为应用？
[或者是一些实施问题？这里的算法next_permutation- 例如在StackOverflow上解释(由我)并在这里显示为O(1)摊销 - 在Python中似乎是高效和可实现的,但是Python做了更有效的事情,因为它不保证基于词典顺序价值？如果是这样,效率的提高是否值得呢？]
我只是不知道,有什么技术原因吗？为弱键入的语言实现编译器是否更难？它是什么？
compiler-construction programming-languages interpreted-language
每当我在emacs上编辑文件时,似乎都会创建一个临时文件,其名称与〜相同.有没有人知道删除工作目录中所有这些文件的快捷方式？
我需要uWSGI来运行django项目.因此,当我尝试安装uWSGI时,它给我一个错误说"异常:你需要一个C编译器来构建uWSGI".但mac带有gcc编译器.
我从" http://projects.unbit.it/uwsgi/wiki/WikiStart#Getit " 下载了uWSGI 并尝试通过命令"python setup.py install"进行安装
这是我在安装uWSGI时遇到的错误
running install
using profile: buildconf/default.ini
detected include path: ['/usr/local/include', '/Developer/usr/llvm-gcc-4.2/lib/gcc/i686-apple
darwin11/4.2.1/include', '/usr/include', '/System/Library/Frameworks', '/Library/Frameworks']
Traceback (most recent call last):
File "setup.py", line 98, in <module>
distclass=uWSGIDistribution,
File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/lib/python2.7/distutils/core.py",
line 152, in setup
dist.run_commands()
File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/lib/python2.7/distutils/dist.py",
line 953, in run_commands
self.run_command(cmd)
File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/lib/python2.7/distutils/dist.py",
line 972, in run_command
cmd_obj.run()
File "setup.py", line 61, in run
conf = uc.uConf(get_profile())
File "/Users/jay/Downloads/Softwares/Work/uwsgi-1.2.4/uwsgiconfig.py", line 340, in __init__
raise Exception("you need a C compiler to build uWSGI") …在一次采访中,我被问到是否给了一个n*m矩阵如何计算给定子矩阵中值的总和(由左上角,右下角坐标定义).
我被告知我可以预处理矩阵.
我被告知矩阵可能很大,子矩阵也是如此,因此算法必须高效.我偶然发现了一些并没有被告知最佳答案.
有谁有一个很好的答案？
I've been reading a lot about Fast Fourier Transform and am trying to understand the low-level aspect of it. Unfortunately, Google and Wikipedia are not helping much at all.. and I have like 5 different algorithm books open that aren't helping much either.
我试图找到像矢量[1,0,0,0]那样简单的FFT.当然我可以将其插入Matlab,但这无助于我理解底层正在发生的事情.另外,当我说我想找到一个向量的FFT时,就像说我想用一个更有效的算法找到一个向量的DFT一样吗？