Moore-Penrose逆矩阵的定义与性质令是任意矩阵，称矩阵是A的广义逆矩阵，若满足以下四个条件〔常称Moore-Penrose条件)(是的广义逆矩阵):(1);(2);(3)为Hermitian矩阵，即;(4)为Hermnitian矩阵，即.根据满足Moorc-Penrose四条件的多少，可以对广义逆矩阵进行分类:①只满足条件(1)利(2)的矩阵称为的白反广义逆矩阵;②满足条件(1)，(2)和(3)的矩阵称为的正规化广义逆矩阵(nornalizedgeneralizedinverse);满足条件(1)，(2)和(4)的矩阵称为的弱广义逆矩阵(weakgeneralizedinverse)

我正在尝试用Java实现上述社区检测算法，虽然我可以访问C++代码和原始论文-我根本无法使其工作。我的主要问题是我不明白代码的目的——即算法是如何工作的。实际上，我的代码在mergeBestQ处陷入了似乎是无限循环的状态。，名单heap似乎每次迭代都变大(正如我从代码中所期望的那样)，但topQ的值总是返回相同的值。我正在测试的图非常大(300,000个节点，650,000条边)。我用于实现的原始代码来自SNAP库(https://github.com/snap-stanford/snap/blob/master/snap-core/cmty.cpp)。如果有人可以向我解释算法的直觉，

如何在flutter应用程序的数据库中插入字符串列表，我尝试通过将json数组编码为字符串来将其保存为字符串数据类型，但是技能数组每次都需要显式解码，如下所示，每当我需要从数据库返回对象。ListuserResponse=awaittempDatabase.allItems;jsonData=Result.fromJson({"name":userResponse[0].name,"skills":jsonDecode(userResponse[0].skills)});这是我的json响应{"result":[{"name":"SidhantRajora","skills":["C+

Boyer-Moore可能是已知最快的非索引文本搜索算法。所以我在C#中为我的BlackBeltCoder实现它网站。我让它运行起来，与String.IndexOf()相比，它大致显示出预期的性能改进。但是，当我将StringComparison.Ordinal参数添加到IndexOf时，它的性能开始优于我的Boyer-Moore实现。有时，数量可观。不知道有没有人能帮我弄清楚原因。我明白为什么StringComparision.Ordinal可能会加快速度，但它怎么可能比Boyer-Moore更快呢？是因为.NET平台本身的开销，也许是因为必须验证数组索引以确保它们在范围内，或者其他