其他系列文章导航Java基础合集数据结构与算法合集设计模式合集多线程合集分布式合集ES合集文章目录其他系列文章导航文章目录前言一、题目描述二、题解2.1方法一：滑动窗口2.2滑动窗口解题模板三、代码3.1方法一：滑动窗口四、复杂度分析4.1方法一：滑动窗口前言这是力扣的1493题，难度为中等，解题方案有很多种，本文讲解我认为最奇妙的一种。又又又是一道滑动窗口的典型例题，可以帮助我们巩固滑动窗口算法。这道题很活灵活现，需要加深对题意的变相理解。一、题目描述给你一个二进制数组 nums ，你需要从中删掉一个元素。请你在删掉元素的结果数组中，返回最长的且只包含1的非空子数组的长度。如果不存在这样的子
由于很快就要有软件安全考试，所以先写个草稿放这里，等我想起来了再来填坑。据说有的题是课后题的原题，大家可以量力刷一下老师说都是送分题，然而考试中崩溃的我并不这么认为。。。。一、选择题（2*5）1、求渐进复杂度问题，选出不对的比如：f(n)=n^2/logng(n)=n(log)2f(n)=Ω(g(n))f(n)=\Omega(g(n))f(n)=Ω(g(n))2、快排最优时间复杂度（），平均复杂度（）3、Floyd-Warshall运用了什么思想（）4、描述了个分而治之算法求最大最小值，让选时间复杂度的递归方程5、回溯算法二、简答题（15*2）2.1三个算法，大概就算不同数量不同子问题大小，让
实验三A*算法求解八数码问题实验实验目的熟悉和掌握启发式搜索的定义、估价函数和算法过程，并利用A*算法求解N数码难题，理解求解流程和搜索顺序。实验内容以8数码问题和15数码问题为例实现A*算法的求解程序（编程语言不限）。设计两种不同的估价函数。实验要求设置相同的初始状态和目标状态，针对不同的估价函数，求得问题的解，比较它们对搜索算法性能的影响，包括扩展节点数、生成节点数等，填入表1。表1：不同启发函数h(n)求解8数码问题的结果比较设置与上述1相同的初始状态和目标状态，用宽度优先搜索算法（即令估计代价h(n)=0的A*算法）求得问题的解，以及搜索过程中的扩展节点数、生成节点数，填入表1。实现A
一、概述实验所用器材均为容易买到的设备，主要有STM32F103C8T6最小系统板、DS18B20温度传感器、继电器模块、TM1638显示模块、电加热棒（12V/80W）、直流电源适配器（12V/10A），再找一个小一些的玻璃杯（水250ml），所有设备如下图。二、系统功能由于采用普通继电器控制加热棒，继电器不允许频繁启停，因此将控制周期设为1min，即每1min计算一次当前1min内电加热棒需要开启的时间（占周期的百分比），通过控制每一个控制周期内电加热棒的开启时间，使水温在设定温度附近恒定；因温度的惯性和滞后性，这1min的周期基本可满足要求。PID采用位置型。实现功能如下：上电默认设定温
不知道怎么解释。让我们举个例子。说我要分句“今天是个好日子。”进入todaytodayistodayisatodayisagreattodayisagreatdayisisaisagreatisagreatdayaagreatagreatdaygreatgreatdayday想法是得到一个句子中所有的顺序组合。我一直在思考在PHP中执行此操作的最佳方法是什么。欢迎任何想法。 最佳答案 这是一个例子:$sentence='Todayisagreatday.';//Onlyleave"word"charactersandwhitespa
💡本工程由贾天保、陈璐、魏群弢与2023年12月共同开发并于Dec22,2023首次发布GitHub链接EddieTyrael/Interlaced-to-Progressive(github.com)CSDN链接基于时空滤波和运动自适应的视频的去隔行算法问题背景在模拟电视时期，由于人眼视觉特性、带宽限制以及CRT显示器的特性，电视系统全部采用隔行扫描的方式进行传输和显示。而在LCD显示器推出和电视系统数字化之后，由于隔行扫描仍让能够大大节约带宽，因此隔行扫描的方式在当时仍然被很多标准采纳。但隔行扫描有其明显的缺点：闪烁（flicker）。行间闪烁主要和细小的水平边缘有关，即图像中一条沿着水平
目录时间复杂度空间复杂度算法的稳定性总结时间复杂度时间复杂度是评估算法性能的一种方式，主要衡量的是算法在运行时所需要的时间或者操作的次数。在计算机科学中，我们通常用大O表示法来描述时间复杂度。大O表示法主要关注的是算法在最坏情况下的时间复杂度，它描述的是输入规模增长时，算法所需的时间或操作次数的增长趋势。例如，如果一个算法的时间复杂度是O(n)，这意味着当输入规模增加一倍时，算法所需的时间或操作次数也会大致增加一倍。具体计算方法：找出算法中的基本操作，通常是最内层循环中的操作。计算基本操作的执行次数，这通常与输入规模有关。将执行次数转换为大O表示法。示例1：冒泡排序冒泡排序的基本思想是通过不断
空间谱估计利用电磁波信号来获取目标或信源相对天线阵列的角度信息的方式，也称测向、波达方向估计（DOA）。主要应用于雷达、通信、电子对抗和侦察等领域。发展常规波束形成（CBF）。本质是时域傅里叶变换在空域直接应用，分辨力受限于瑞利限；Capon自适应波束形成（1969年）。本质将维纳（Wiener）滤波思想应用于空域处理；但未利用噪声统计特性，对分辨力提升有限；信号子空间类方法：多重信号分类（MUSIC）法（1986年）和旋转不变子空间（ESPRIT）法（1989年）；最大似然估计法（1990年）；压缩感知或稀疏恢复DOA方法（2006年~2015年）；常规波束形成法（ConventionalB
给定n种物品和一背包。物品i的重量是wi，其价值为vi，背包的容量为W。一种物品要么全部装入背包，要么全部不装入背包，不允许部分装入。装入背包的物品的总重量不超过背包的容量。问应如何选择装入背包的物品，使得装入背包中的物品总价值最大?01、问题分析——解空间及搜索条件根据问题描述可知，0-1背包问题要求找出n种物品集合{1,2,…,n}中的一部分物品，将这部分物品装入背包。装进去的物品总重量不超过背包的容量且价值之和最大，即找到n种物品集合{1,2,…,n}的一个子集，这个子集中的物品总重量不超过背包的容量，且总价值是集合{1,2,…,n}的所有不超过背包容量的子集中物品总价值最大的。按照回
一.实验目的本实验课程是计算机、智能、物联网等专业学生的一门专业课程，通过实验，帮助学生更好地掌握人工智能相关概念、技术、原理、应用等；通过实验提高学生编写实验报告、总结实验结果的能力；使学生对智能程序、智能算法等有比较深入的认识。要掌握的知识点如下：掌握人工智能中涉及的相关概念、算法；熟悉人工智能中的知识表示方法；掌握问题表示、求解及编程实现；熟悉和掌握遗传算法的基本概念和基本思想；理解和掌握遗传算法的各个操作算子，能够用选定的编程语言设计简单的遗传优化系统；通过实验培养学生利用遗传算法进行问题求解的基本技能。二.实验内容：以N个节点的TSP（旅行商问题）问题为例，应用遗传算法进行求解，求出
