目录前言：题目：方法一：迭代法方法二：头插法方法三：递归法方法四：栈辅助 总结：前言： 本文阅读基础：有一定的数据结构知识，了解单向链表。题目： 单向链表：1,2,3,4,5 反向输出，期待：5,4,3,2,1 定义一个单向链表：publicstaticclassListNode{intval;ListNodenext;ListNode(intx){val=x;}//此处省略get,set方法}main方法：publicstaticvoidmain(String[]args){ListNodefive=newListNode(5);ListNod
🌈个人主页：SarapinesProgrammer🔥系列专栏：《人工智能奇遇记》🔖墨香寄清辞：诗馀墨痕深，梦漫星辰寂。曲径通幽意犹在，剑指苍穹气势立。目录结构1.机器学习之聚类算法概念1.1机器学习1.2聚类算法2.聚类算法2.1实验目的2.2实验准备2.3实验原理2.4 实验内容2.4.1K-means算法2.4.2K-mean++算法2.4.3K_medoids算法2.4.4DBScan算法2.5 实验心得致读者1.机器学习之聚类算法概念1.1机器学习传统编程要求开发者明晰规定计算机执行任务的逻辑和条条框框的规则。然而，在机器学习的魔法领域，我们向计算机系统灌输了海量数据，让它在数据的奔
文章目录一、二元谓词使用场景-大小写不敏感set集合1、需求分析2、tolower函数-将字符转为小写字母3、toupper函数-将字符转为大写字母4、基于tolower实现大小写不敏感的比较函数对象二、代码示例-二元谓词使用场景1、普通的set集合查找元素-大小写匹配查找成功2、普通的set集合查找元素-大小写不匹配查找失败3、设置二元谓词规则的set集合查找元素-大小写不不敏感集合一、二元谓词使用场景-大小写不敏感set集合1、需求分析本篇博客中,实现一个set集合,存放英文字母组成的字符串,且大小写不敏感;实现的方法:自定义字符串对比排序规则,先将字符串都转为小写字母,然后进行对比;2、
目录数据结构的几个方面逻辑结构的描述逻辑结构存储结构数据运算数据结构和数据类型数据类型抽象数据类型(ADT)算法及其描述什么是算法算法分析算法的设计目标算法时间性能分析计算算法频度算法时间复杂度简化的算法时间复杂度分析数据结构学科定义：数据结构是一门研究非数值计算的程序设计问题中计算机的操作对象以及它们之间的关系和操作等的学科。数据：描述客观事物的数值、字符以及所有能被机器处理的各种符号集合数据元素：数据的基本单位（例如一个班级中的每个学生记录为一个数据元素），数据元素是组成数据的有一定意义的基本单位。数据元素通常由若干个数据项组成（学生记录的姓名、性别等都是数据项）数据项：数据的最小单位，也
一、前言背景介绍：PID虽然出现了很多年，但是目前工业界还是把PID作为主流的控制算法（尽管学术界有很多非常时尚的控制算法，包括鲁邦控制，神经网络控制等等），PID的算法在于其不需要对系统进行复杂的建模，就可以完成比较好的控制效果。PID算法的优势在于其非常简单，很多时候算法好不好取决于对参数的设置，所以很多时候，PID算法其实是一个体力活，主要精力都在于寻找最优参数去了。当然，对于开环系统就不用说这种PID算法了PID算法只适合于闭合系统。对于非线性系统，时滞比较严重的系统个人也不建议使用PID，这种情况控制效果不怎么好。二、算法介绍开环控制系统在开环控制系统中，系统输出只受输入的控制，控制
377.组合总和Ⅳ377. 组合总和Ⅳ题目描述：给你一个由 不同 整数组成的数组 nums ，和一个目标整数 target 。请你从 nums 中找出并返回总和为 target 的元素组合的个数。题目数据保证答案符合32位整数范围。解题思路：算法思路：⼀定要注意，我们的背包问题本质上求的是「组合」数问题，⽽这⼀道题求的是「排列数」问题。因此我们不能被这道题给迷惑，还是⽤常规的dp思想来解决这道题。1.状态表⽰：这道题的状态表⽰就是根据「拆分出相同⼦问题」的⽅式，抽象出来⼀个状态表⽰：当我们在求target这个数⼀共有⼏种排列⽅式的时候，对于最后⼀个位置，如果我们拿出数组中的⼀个数x，接下来就
智能优化算法应用：基于蛇优化算法3D无线传感器网络(WSN)覆盖优化-附代码文章目录智能优化算法应用：基于蛇优化算法3D无线传感器网络(WSN)覆盖优化-附代码1.无线传感网络节点模型2.覆盖数学模型及分析3.蛇优化算法4.实验参数设定5.算法结果6.参考文献7.MATLAB代码摘要：本文主要介绍如何用蛇优化算法进行3D无线传感器网(WSN)覆盖优化。1.无线传感网络节点模型本文主要基于0/1模型，进行寻优。在二维平面上传感器节点的感知范围是一个以节点为圆心，半径为RnR_nRn的圆形区域，该圆形区域通常被称为该节点的“感知圆盘”，RnR_nRn称为传感器节点的感知半径，感知半径与节点内置
前言本文使用朴素贝叶斯算法实现豆瓣Top250电影评价的情感分析与预测。最近在学习自然语言正负面情感的处理问题，但是绝大部分能搜索到的实践都是Kggle上IMDB影评的情感分析。所以在这里我就用最基础的朴素贝叶斯算法来对豆瓣的影评进行情感分析与预测。在这里我参考了 https://github.com/aeternae/IMDb_Review，万分感谢。朴素贝叶斯分类器贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类。这种算法常用来做文章分类，垃圾邮、件垃圾评论分类，朴素贝叶斯的效果不错并且成本很低。已知某条件概率，如何得到两个事件交换后的概率，也就是在已知P(
在iOS中，当您开始输入某人的姓名以发送新的SMS/iMessage等时，会弹出一个自动完成列表。我正在尝试重新创建此搜索算法的工作方式，但它并不像您想象的那么简单。你可以在你的设备上试试这个，看看我的意思，但是例如，如果我输入“Joh”或“Brow”，那么“JohnBrown”就会出现。但是键入“ohn”不会显示任何结果。更难的是，输入“MrGreen”将允许“MrEvanGreen”显示……在消息中自己尝试一下，这样可能更容易理解。有没有简单的方法来实现这个自动完成算法？(我有一个包含名称的NSString数组，以及一个用于过滤它们的子字符串)。如果没有简单的方法，您会怎么做？
然后我们再来看一种聚类算法,叫做DBSCAN算法可以看到,他和KMeans的原理完全不一样,这个是基于密度的聚类方法,就是在一堆数据中,把密度最大的数据,归为一类这里的划分为簇,其实就是 划分类别的意思 这个簇,就跟鱼群一样,一个鱼群中肯定是同一种鱼类.然后我们再来看,DBSCAN算法的基本原理,可以看到这里A点是核心点,我们以这个核心点进行画圆,在圆圈中的点,全部会被划分为一类对吧,然后我们再看N这个点,这个点不在圆圈内,这个N点就是一个离群点然后B,C这两个点,可以看到黄色的是边界点,在边界上,但是B,C这两个边界点也属于A这个圆划分的类之前我们在做KMeans聚类的时候,我们说KMean
