我不确定我的问题是否与编程有关或与LLL算法的概念以及维基百科上提到的内容有关。我决定实现LLL算法，因为它已写在Wikipedia(step-by-step/line-by-line)上实际学习算法并确保它真正有效，但我得到了意外或无效的结果。因此，我使用了JavaScript(编程语言)和node.js(JavaScript引擎)来实现它并且thisisthegitrepository获取完整代码。长话短说，K的值超出范围，例如当我们只有3个向量时(数组大小为3，因此索引的最大值为2)，但k变为3，这是无稽之谈。我的代码是对Wikipedia中提到的算法的逐步(逐行)实现而我所做的
我正在尝试实现分而治之算法，以使用JavaScript在随机生成的点集中找到最近的一对点。该算法应该在O(nlogn)时间内运行，但它比简单的蛮力算法运行时间要长得多，后者应该是O(n^2)。我创建了两个jsfiddle，为16000个点的数组计算算法时间:DivideandConquerBruteForce我的假设是，分而治之之所以如此缓慢，是因为JavaScript数组实际上是哈希表。是否有可能显着加快JavaScript中的算法？如果是这样，执行此操作的最佳方法是什么？ 最佳答案 一眼看去，您的合并函数分配了过多的内存(大致顺
可以使用以下算法完成简单的布料模拟:deftick(dt):forp1inparticles:forboundinp.bounds:p2=bound.particlep2.vel+=p1.pos+bound.stable_pos-p2.posp1.pos+=p1.vel*dt作为测试，我尝试了implementingit在JavaScript中。不幸的是，这很难扩展。随着粒子数量的增加，性能下降得非常快，并且限制非常低。有没有办法并行化这个算法？你能把它描述成一个简单的伪代码吗？ 最佳答案 下面是平行布仿真设计的详细说明:http:
我四处寻找答案，但我认为这是一个奇怪的问题。我将如何将其转换为使用制表符间距的文本文件:parentchildchildparentchildgrandchildgrandhcild到{"name":"parent","children":[{"name":"child"},{"name":"child"},]},{"name":"parent","children":[{"name":"child","children":[{"name":"grandchild"},{"name":"grandchild"},{"name":"grandchild"},]},]}JSON可能并不完美
我目前正在尝试用Javascript实现TreeMap算法。更具体地说，算法在SquarifiedTreemaps中描述。.给出的伪代码如下所示:proceduresquarify(listofrealchildren,listofrealrow,realw)beginrealc=head(children);ifworst(row,w)但是我的JavaScript看起来像:varc=children[0];if(worst(row,w)>=worst(row.concat(c),w)){this.squarify(children.splice(1),row.concat(c),w)
我正在尝试通过使用PUREJavascript(没有其他框架)来实现线扫描算法，它基本上从左到右扫描屏幕并查看共享的所有元素(包括重叠元素)相同的x坐标。例如我有6个带有黑色边框的div元素，它们都随机布局在屏幕上。出于说明目的，我使用垂直的蓝色虚线从左到右扫描整个平面。目标是报告该行经过的所有元素。对于上面的示例，我们如何报告DivA、DivE、DivD以及hyperlinkD在DivD中使用JavaScript？ 最佳答案 你可以通过getBoundingClientRectmethod获取元素的位置.然后遍历它们并检查它们是否
所以，我正在尝试实现霍夫变换，这个版本是基于次要属性的一维版本(它的所有暗淡减少到1暗淡优化)版本。附上我的代码，带有示例图像...输入和输出。明显的问题是我做错了什么。我已经三次检查我的逻辑和代码，它看起来也不错我的参数。但显然我遗漏了什么。注意红色像素点应该是椭圆中心，蓝色像素点是要去除的边缘(属于符合数学方程的椭圆)。此外，我对openCV/matlab/ocatve/等不感兴趣。使用(没有反对他们)。非常感谢!varfs=require("fs"),Canvas=require("canvas"),Image=Canvas.Image;varLEAST_REQUIRED_DIS
我正在尝试生成具有对数分布的随机整数。我使用以下公式:idx=Math.floor(Math.log((Math.random()*Math.pow(2.0,max))+1.0)/Math.log(2.0));这很好用，并在1000次迭代中生成这样的序列(每个数字代表生成该索引的次数):[525,261,119,45,29,13,5,1,1,1]Fiddle我现在正在尝试调整此分布的斜率，使其不会下降得那么快并产生如下内容:[150,120,100,80,60,...]盲目地玩弄系数并没有给我想要的东西。有什么想法可以实现吗？ 最佳答案
这里需要一些帮助。我是一名UI设计师，不擅长做实验性Web表单设计的数字，我需要知道哪个输入元素最接近网页上的点击点。我知道如何用点做最近邻，但输入元素是矩形而不是点，所以我被卡住了。我正在使用jQuery。我只需要这个小算法的帮助。完成实验后，我会向大家展示我在做什么。更新我想过它是如何工作的。看这张图:每个矩形有8个重要的点(或者说4个点和4条线)。只有x值对水平点(红点)有意义，只有y值对垂直点(绿点)有意义。x和y对Angular点都很重要。橙色十字是要衡量的点——在我的用例中是鼠标点击。浅紫色线是橙色十字与它可能最近的点之间的距离。所以……对于任何给定的橙色十字，循环遍历每个
给定一个“拆分比率”，我试图将数据集随机拆分为两组。问题是，我事先不知道数据集包含多少项。我的库从一个输入流中一个一个地接收数据，并期望将数据返回到两个输出流。理想情况下，生成的两个数据集应准确地拆分为给定的拆分比率。插图:┌─►streamAinputstream──►LIBRARY──┤└─►streamB例如，给定30/70的拆分比率，预计流A将从输入流中接收30%的元素，而流B将接收剩余的70%。订单必须保持不变。到目前为止我的想法:想法1:为每个元素“掷骰子”显而易见的方法:对于每个元素，算法随机决定该元素是应该进入流A还是流B。问题是，生成的数据集可能与预期的拆分比相去甚远
