Log2

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时间&空间复杂度

logn是什么意思_时间复杂度 O(log n) 意味着什么？算法的时间与空间复杂度（一看就懂）时间维度：是指执行当前算法所消耗的时间，我们通常用「时间复杂度」来描述。空间维度：是指执行当前算法需要占用多少内存空间，我们通常用「空间复杂度」来描述。 1、时间复杂度一般情况下，算法中的

937. Reorder Data in Log Files

This is a problem which check whether you know how to user Arrays.sort(). Time complexity: O(m*n*log(m+n) Solution 1: Using comparator class Solution { public String[] reorderLogFiles(String[] logs) { Arrays.sort(logs, new MyComparator());

Mysql开启general_log

# 开启general_log 以下都是以`mysql-5.6.51-winx64`为例。执行`show variables like '%log%';`查询： | Variable\_name | Value || :----------------- | :------------------------------------------------------------------- || general\_log | OFF

RMQ——ST表

ST表 ST表是一种解决RMQ问题的强有力工具，可以做到O(nlogn)预处理，O(1)查询。 st[i][j] 表示区间 [i, i + 2 ^ j - 1] 的最大值。初值 st[i][0] = a[i]。状态转移 st[i][j] = max(st[i][j - 1], st[i + 2 ^ ( j - 1)][j - 1]).。初始化： inline void init(){ for(int i =

01信息基础_基于MIT 6.004计算机组成原理

谷歌机翻中文字幕课堂录播生肉幻灯片、LAB等信息消除不确定性的数据消除的不确定性越多，信息量越大量化信息量 I ( x i

Netty-内存池源码三 (SizeClasses终结)

Netty-内存池源码三 (SizeClasses终结) 内存池核心类如下： PooledByteBufAllocator PooledUnsafeDirectByteBuf PooledUnsafeDirectByteBuf PoolThreadCache MemoryRegionCache PoolArena SizeClasses 本期介绍 PoolChunk LongPriorityQueue

R语言怎么画火山图

R语言如何绘制火山图 1.什么是火山图？火山图是散点图的一种，它将统计测试中的统计显著性量度（如p value）和变化幅度FC相结合，从而能够帮助快速直观地识别那些变化幅度较大且具有统计学意义的数据点（基因等）。常应用于转录组，基因组，蛋白质组，代谢组等统计数据。常见问题： 1，什么是fo

datawhale 10月学习——树模型与集成学习：决策树

结论速递本文索引结论速递 0 决策树概述0.1 决策树0.2 决策树的学习 1 信息论基础1.1 信息熵、条件熵、信息增益1.2 思考题 0 决策树概述 0.1 决策树决策树实际上就是一种if-then规则的集合。同时，李航在《统计机器学习》中指出，决策树还表示给定特征条件下类的条件概

C# log4net 配置

log4net.config配置文件： <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> <log4net>  <root> <level value="ALL"/>  <appender-ref ref="DebugAppender&quo

计算机考研408每日一题 day50

算法第2章实践报告

一、题目：7-1 maximum number in a unimodal array (40 分) ou are a given a unimodal array of n distinct elements, meaning that its entries are in increasing order up until its maximum element, after which its elements are in decreasing order. Give an algorithm t

ST表

int f[maxn][22]; int n,m; void ST_prework(){ for(int i=1;i<=n;i++) cin>>f[i][0]; int t=log2(n)+1; for(int j=1;j<t;j++){ for(int i=1;i<=n-(1<<j)+1;i++){ f[i][j]=min(f[i][j-1],f[i+(1<<(j-1))][j-1]);

LeetCode1104. 二叉树寻路接近双百还算简单和详细的题解

https://leetcode-cn.com/problems/path-in-zigzag-labelled-binary-tree/solution/1104-er-cha-shu-xun-lu-jie-jin-shuang-ba-lmrd/ 解题思路首先确定层数int lg = log2(label); 获得当前label的子孩子(3 * pow(2, lg) - 1 - label) / 2 即该层的镜像（距离该层两边界相等

LCA倍增法

树上问题中，有个相当著名而又较为困难的问题，即最近公共祖先问题（Least Common Ancestors），又简称LCA问题。我们先了解一下何为LCA吧。 LCA，即已知一棵有根树，求问两个节点的最近的公共祖先是哪个节点。从最朴素的算法去思考，我们只要找到这两个节点的深度，先从最深的节点向上搜索，找到与另

算法计算时间复杂度（1）：求递归式 f(n) = 2f(n/2) + n

当 n = 1 时，f(n) = 1; 当 n > 1 时，f(n) = 2*f(n/2) + n ；求f(n)的递归式首先为什么要求递归式呢？是因为在计算机中有些算法是使用递归方式实现，我们需要计算该递归方式的时间复杂度，来评定算法的优劣。下面我们来求f(n)的递归式，什么是递归式呢？就是等号左边只有f(n),等号右边只有

大数据漫游之决策树（上）

决策树前言一、简单生成决策树二、节点划分1.信息增益2.增益率3.基尼指数总结参考前言决策树是一类常见的机器学习的方法，以二分类任务为例，我们希望从已知的训练集中训练出一个模型，使得该模型可以对新出现的实例进行分类；那么决策树的决策体现在哪里呢？首

决策树信息增益|信息增益比率|基尼指数实例

今天以周志华老师的西瓜为例，复盘一下三种决策树算法。文章目录信息增益（ID3算法）信息增益比率（C4.5算法）基尼指数（CART算法）数据：信息增益（ID3算法）信息熵表示信息的混乱程度，熵越大数据越混乱。分类的目的是为了使同一类别的数据尽可能“纯净”，因此追求尽量小的信息熵。

算法的复杂度

一、时间复杂度 logN的时间复杂度的来源： while(i<num) i = i * 2;//i*2*2*2*2*2......一共有log2N个2相乘，log2(8) = 3，所以要乘到8相当于有3个即log2(8)个2相乘。乘就是嵌套二、空间复杂度 int类型是4个字节32位一个变量的空间复杂度是1，数组等容器的空间复杂度是n。要注

数据结构题【含答案和解析】

1. 在一个带头结点的单链表HL中，若要在第一个元素之前插入一个由指针p指向的结点，应该使用的语句为（） A HL =p; p->next =HL; B p->next =HL ;HL =p; C p->next =HL ->next;HL ->next =p; D p->next =HL ;p =HL; 2. 采用开放定址法处理散列表的冲突时，其平均查找长度（） A

算法的时间复杂度

算法的时间复杂度度量一个程序(算法)执行时间的两种方法 1) 事后统计的方法这种方法可行, 但是有两个问题：一是要想对设计的算法的运行性能进行评测，需要实际运行该程序；二是所得时间的统计量依赖于计算机的硬件、软件等环境因素, 这种方式，要在同一台计算机的相同状态下运行，才能较

14.【Log2】

题目描述求不超过正整数n的2的最大幂值，如输入17，程序应输出4（24 =16<17）输入格式输出共一行，一个正整数x 输出格式输出共一行，一个整数y表示最大的y使2 y ≤x 输入输出样例输入 #1 复制 17 输出 #1 复制 4 输入 #2 复制 35 输出 #2 复制 5 说明/提示 1≤x≤10 9

计算还是推理？

有一个朋友（X）问我（F）一个数学小问题，下面是我们的对话。 X：“一个log函数，我怎样能把增长趋势网上抬一点呢？如下图：” X：“下面这个就比较好调整：” F：“下面这个指数函数图是1为分界线的，0.4这种小于1的是减函数” X：“嗯，我就是需要这样的一个增长趋势的曲线就可以了” F：“log_a{x} = ln(x)/

机器学习（决策树一）——最直白的话来说信息熵

接下来几篇博客介绍决策树，并且尽量用最直白的话来讲解。本篇博客介绍决策树中比较重要的一个概念——信息熵。前置内容信息熵可以说是决策树中最基本的概念，在介绍信息熵前，补充一点儿前置内容。假设存在一组随机变量X，各个值出现的概率关系如图现在有一组由X变量组成的序

二分查找的时间复杂度lgn

一共有n个元素，要找到其中的一个。使用二分查找第一次没命中第二次从n/2个元素中查找第三次从n/4个元素中查找第四次从n/8个元素中查找第k次从n/2^(k-1)个元素中查找 n/2^(k-1)会越来越小当n/2^(k-1)=1的时候，查找结束 k = 1 + log2(n) n很大的时候1就无所谓了，近似为0 所以二

第一章绪论(上)

(a)计算判断算法最重要的性质是——efficiecy效率 (b)计算模型 DSA(Data Structure + Algorithim) TA(n)T_A(n)TA(n)=算法A求解某一问题规模为n的实例所需要的计算成本，讨论特定算法A时，简记为T(n)T(n)T(n) 对于同一问题的不同规模，计算成本差距大(例如平面点最小面积三角形