编写一个充当Fractran解释器的程序.任何语言的字符数最短的翻译都是赢家.你的程序必须有两个输入:要执行的fractran程序和输入整数n.该程序可以是任何方便您的程序的形式 - 例如,2元组列表或平面列表.输出必须是单个整数,是执行结束时寄存器的值.
Fractran是John Conway发明的一种微不足道的深奥语言.fractran程序由一系列正分数和一个初始状态n组成.解释器维护一个程序计数器,最初指向列表中的第一个部分.Fractran程序以下列方式执行:
有关Fractran如何以及为何如此工作的详细信息,请参阅esolang条目以及关于良好数学/错误数学的此条目.
节目: [(3,2)]
输入: 72(2 3 3 2)
输出: 243(3 5)
节目: [(3,2)]
输入: 1296(2 4 3 4)
输出: 6561(3 8)
节目: [(455,33),(11,13),(1,11),(3,7),(11,2),(1,3)]
输入: 72(2 3 3 2)
输出: 15625(5 6)
奖金测试矢量:
您的提交无需正确执行此最后一个程序即可成为可接受的答案.但是如果有的话会感到荣幸!
节目: [(455,33),(11,13),(1,11),(3,7 ),(11,2 ),(1,3)]
输入: 60466176(2 10 3 10)
输出: 7888609052210118054117285652827862296732064351090230047702789306640625(5 100)
程序严格按字符长度排列 - 最短是最好的.随意提交一个布局合理,文档化和代码的"缩小"版本,以便人们可以看到正在发生的事情.
语言'J'不可接受.这是因为在其中一个链接页面上已经有一个众所周知的J解决方案.如果你是J粉丝,抱歉!
然而,作为额外奖励,任何能够在 fractran中提供工作分形翻译 …
最近我需要从列表中加权随机选择元素,无论是否有替换.虽然有未知加权选择的众所周知和良好的算法,有些用于无替换的加权选择(例如修改算法),我找不到任何好的算法用于替换加权选择.我也想避免使用resevoir方法,因为我选择了列表中的一小部分,这个小部分足够小以容纳在内存中.
有没有人对这种情况下的最佳方法有任何建议？我有自己的解决方案,但我希望找到更高效,更简单或两者兼而有之的方法.
乍一看这个问题听起来很简单,但事实证明它看起来要复杂得多.这让我很难过.
有52c5 = 2,598,960种方法可以从52张牌中选择5张牌.然而,由于套装在扑克中是可以互换的,所以其中许多都是等同的 - 手2H 2C 3H 3S 4D相当于2D 2S 3D 3C 4H - 简单地换掉套装.根据维基百科,一旦你考虑到可能的套装重新着色,有134,459个不同的5张牌.
问题是,我们如何有效地生成所有这些可能的手？我不想生成所有的手,然后消除重复,因为我想将问题应用于更多的卡,以及评估快速螺旋失控的手的数量.我目前的尝试集中在生成深度优先,并跟踪当前生成的卡以确定哪些套装和等级对下一张卡有效,或者广度优先,生成所有可能的下一张卡,然后通过转换每个卡来删除重复通过重新着色来制作"规范"版本.这是我在Python中尝试广度优先的解决方案:
# A card is represented by an integer. The low 2 bits represent the suit, while
# the remainder represent the rank.
suits = 'CDHS'
ranks = '23456789TJQKA'
def make_canonical(hand):
suit_map = [None] * 4
next_suit = 0
for i in range(len(hand)):
suit = hand[i] & 3
if suit_map[suit] is None:
suit_map[suit] = next_suit
next_suit += 1
hand[i] = hand[i] & …我有一个静止的相机,指向室内区域.人们将走过相机,距离它约5米.使用OpenCV,我想检测走过的人 - 我理想的回归是一组检测到的个体,带有边界矩形.
我看了几个内置示例:
是否有人能够提供指导或样本 - 最好是在Python中？
我目前正在编写一个程序来生成真正巨大的(65536x65536像素及以上)Mandelbrot图像,我想设计一种能够正义的光谱和着色方案.在维基百科特色的Mandelbrot图像似乎是一个很好的例子,调色板尤其是如何保持在序列中的所有缩放级别变化.不过,我不确定它是在旋转调色板还是做其他一些技巧来实现这一点.
我熟悉mandelbrot集的平滑着色算法,所以我可以避免使用条带,但我仍然需要一种方法来为此算法的输出值指定颜色.
我正在生成的图像是金字塔形的(例如,一系列图像,每个图像的尺寸都是前一个图像的一半),所以我可以使用某种旋转调色板,只要调色板之间的变化即可缩放级别不是太明显.
我目前尝试实施亚马逊ec2,我读了一年后他们收取你的费用.之前我使用谷歌应用引擎(使用java),你可以启用/禁用充电功能.我只想尝试免费的ec2实例,所以这是我的问题:
新的2.3.3 SDK包括改进的NFC支持,我想编写一个依赖于此的应用程序.最后,我希望能够从同时进入该字段的多个标签中读取数据,但Android似乎仅在第一个进入该字段的标签上触发 - 后续的被忽略.
通过阅读我正在使用的标签(Mifare Classic)的NFC规范(ISO/IEC 14443-3),我应该能够向标签发送'halt'命令,这将导致它停止响应,并允许我要阅读该字段中的下一个标记.Android不直接在任何子TagTechnology类上支持halt命令,所以我尝试直接使用它发送它transceive(new byte[] {0x50, 0x00}).这引发了一个IOException消息'收发失败'.
不可否认,我正在从主线程中完成所有这些,我理解这是一个坏主意,但我只想尽可能轻松地测试这个概念.
是否可以同时与现场的多个标签进行通信？我究竟做错了什么？
我一直试图让NLTK(自然语言工具包)在Google App Engine上运行.我遵循的步骤是:
from nltk.tokenize import * 不幸的是,在启动之后我得到了这个错误(请注意,这个错误在NLTK内部深处引发,我看到它用于我的python系统安装,而不是GAE项目的子文件夹中的那个):
<type 'exceptions.ImportError'>: No module named nltk
Traceback (most recent call last):
File "/base/data/home/apps/xxxx/1.335654715894946084/main.py", line 13, in <module>
from lingua import reducer
File "/base/data/home/apps/xxxx/1.335654715894946084/lingua/reducer.py", line 11, in <module>
from nltk.tokenizer import *
File "/base/data/home/apps/xxxx/1.335654715894946084/lingua/nltk/__init__.py", line 73, in <module>
from internals import config_java
File "/base/data/home/apps/xxxx/1.335654715894946084/lingua/nltk/internals.py", line 19, in <module>
from nltk import __file__
注意:这是上传到GAE时错误在日志中的显示方式.如果我在本地运行它我得到相同的错误(除了它似乎来自我的NLTK的网站包实例...所以没有区别)."xxxx"表示项目名称.
总结如下:
编辑:修复拼写错误并删除不必要的步骤
现在,跨网站请求伪造在网上很常见.我在部署在Google App引擎上的我自己的网站上面对此问题.我通过检查访问日志来了解这一点.是否有可用于App引擎的XSRF/CSRF库或其他解决方案.并且,它将为我的网站添加多少负载？
假设您有一个3维对象,以某种常见文件格式表示为3d网格.你将如何设计一种算法将网格分解为一个或多个2d'网' - 也就是说,可以剪切和折叠以创建原始3d对象的二维表示.
除此之外,该算法还需要考虑:
明显的退化情况就是每面创建一个网,边缘有一半.这显然不是理想的:理想的情况是单个连续网.复杂形状的现实很可能在中间.
我意识到找到最佳网络(最少网络/最少页面)可能计算成本很高,但是找到"足够好"的网络的良好启发式就足够了.