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数据结构一般说的结构只有两种,一种是线性,一种就是非线性。 线性包含:队列(也就是线性表)、堆栈。非线性的是二叉树。 线性表跟数组的区别在于,数组记录的只是一个数或者字符,而线性表就是字面上的意思,是一个记录相对较全面的信息页。 打个比方,类似你的同学录,页面里面的信息就是线性表的数据块,里面包含的是你想留下来的信息,下面的那个页码就是地址块。地址块可以告诉你下一个页面是第几页。 而你接触到的就像没有页码的同学录,上一页翻过去就是下一页,你可以把两张交换顺序存放吧,可以订上个圆形的书钉做成反复翻的吧(这就是循环队列)。
小哇 2019-12-02 01:23:18 0 浏览量 回答数 0

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【数据结构】求线性表的长度和线性表上的查找算法?

求线性表的长度和线性表上的查找算法?...
知与谁同 2019-12-01 20:14:12 413 浏览量 回答数 1

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假设输入的线性表L的长度为n,L=L1,L2,..,Ln;线性表的元素属于有限偏序集S,|S|=k且k=O(n),S={S1,S2,..Sk};则计数排序可以描述如下:1、扫描整个集合S,对每一个Si∈S,找到在线性表L中小于等于Si的元素的个数T(Si);2、扫描整个线性表L,对L中的每一个元素Li,将Li放在输出线性表的第T(Li)个位置上,并将T(Li)减1。
云篆 2019-12-02 01:19:21 0 浏览量 回答数 0

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矩阵与线性代数运算

你需要执行矩阵和线性代数运算,比如矩阵乘法、寻找行列式、求解线性方程组等等。...
哦哦喔 2020-04-16 21:01:54 1 浏览量 回答数 1

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要想掌握数据结构与算要点般: 1、要熟悉数据结构整纲: 逻辑存储结构:线性结构非线性结构 线性结构:顺序表、单链表、栈、队列、串、广义数组 非性结构:二叉树、图 物理存储结构:顺序存储链式存储 基本操作:插入、删除、更新、查找逆转等 2、要熟悉数据结构各类专名词含义; 3、掌握间复杂度计算或推导(即O) 4、重点掌握非线性二叉树性质推导证明(涉及些数知识)图 机调试各章源码才能加深算本身存思想体习数据结构其实习算思想
一键天涯 2019-12-02 01:22:55 0 浏览量 回答数 0

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项目中使用Lucene时遇到“概率发生Lucene入库性能线性下降,持续一段时间(小时级别)数据不入Lucene DB库,然后又线性恢复正常入Lucene DB库。”的现象,哪位大侠有类似经历,求指导

项目中使用Lucene时遇到“概率发生Lucene入库性能线性下降,持续一段时间(小时级别)数据不入Lucene DB库,然后又线性恢复正常入Lucene DB库。”的现象,哪位大侠有类似经历,求指导本问题来自云栖社区【阿里Java技术进阶...
游客886 2019-12-01 19:40:53 339 浏览量 回答数 1

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多元线性回归内容

多元线性回归 预测房子的售价。这次的不同之处在于我们有多个因变量。我们知道房子的大小,以及房子里卧室的数量。我们尝试扩展以前的代码来处理多元线性回归...
珍宝珠 2019-12-01 22:05:14 17 浏览量 回答数 1

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线性表 7月8日 【今日算法】

线性表的定义: 由零个或多个数据元素组成的有限序列 注意: 首先它是一个序列,也就是说元素之间是有先来后到之分。若元素存在多个,则第一个元素无前驱,而最后...
游客ih62co2qqq5ww 2020-07-09 07:47:37 504 浏览量 回答数 1

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排序技术:1交换类排序法 2差入排序法 3选择类排序法。 1交换类排序法:借助数据元素之间的互相交换进行排序的一种方法。 2插入排序法:将无序序列中的各元素依次插入到已经有序的线性表中。 3暂无。(有待继续查找) 交换类排序法:1冒泡排序 2快速排序 1冒泡排序:假设线性表长度为n,在最坏的情况下,冒泡排序需要经过n/2遍的从前到后的扫描和n/2遍的从后往前的扫描,需要比较的次数为n(n-1)/2 2快速排序:从线性表中选取一个元素,设为T,将线性表后面小于T的元素移到前 面,而前面大于T的移到后面,结果就将线性表分成两部分,T插入到分界线的位置处,将子表再按上述原则进行分割,一直做下去,直到所有的子表为空为止。 插入排序法:1简单插入排序法 2希尔排序法 1 选择排序法:1简单选择排序 2堆排序
马铭芳 2019-12-02 01:19:27 0 浏览量 回答数 0

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首先,线性回归假设自变量和因变量之间存在线性关系,但实际情况却很少是这样。为了改进这个问题模型,我尝试了多项式回归,效果确实好一些(大多数情况下都是如此会改善)。但又有一个新问题:当数据集的变量太多的时候,用多项式回归很容易产生过拟合。由于而且我建立的模型总是过于灵活,它可能在测试集上结果很好,但在那些“看不见的”数据上表现的就差强人意了。后来我看到另外一种称为样条回归的非线性方法---它将线性/多项式函数进行组合,用最终的结果来拟合数据。
ylrf1212 2019-12-02 01:06:30 0 浏览量 回答数 0

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要想掌握数据结构与算法要点一般如下: 1、要熟悉数据结构整个大纲。如: 逻辑存储结构:分为线性结构和非线性结构。 线性结构:顺序表、单链表、栈、队列、串、广义数组。 非性结构:二叉树、图。 物理存储结构:分为顺序存储和链式存储。 基本操作:插入、删除、更新、查找,逆转等。 2、要熟悉数据结构各类专有名词含义; 3、掌握时间复杂度的计算或推导(即大O)。 4、重点掌握非线性二叉树的性质推导和证明(这里涉及到了一些数学知识),和图。 如果是数据结构和算法很薄弱的话,还是有很大帮助和提升的。
管理贝贝 2019-12-02 01:22:18 0 浏览量 回答数 0

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要想掌握数据结构与算法要点一般如下: 1、要熟悉数据结构整个大纲。如: 逻辑存储结构:分为线性结构和非线性结构。 线性结构:顺序表、单链表、栈、队列、串、广义数组。 非性结构:二叉树、图。 物理存储结构:分为顺序存储和链式存储。 基本操作:插入、删除、更新、查找,逆转等。 2、要熟悉数据结构各类专有名词含义; 3、掌握时间复杂度的计算或推导(即大O)。 4、重点掌握非线性二叉树的性质推导和证明(这里涉及到了一些数学知识),和图。 多上机调试各章的源码,只有这样才能加深对算法本身存在的思想的体会。学习数据结构其实就是学习算法思想。
寒凝雪 2019-12-02 01:23:10 0 浏览量 回答数 0

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要想掌握数据结构与算法要点一般如下: 1、要熟悉数据结构整个大纲。如: 逻辑存储结构:分为线性结构和非线性结构。 线性结构:顺序表、单链表、栈、队列、串、广义数组。 非性结构:二叉树、图。 物理存储结构:分为顺序存储和链式存储。 基本操作:插入、删除、更新、查找,逆转等。 2、要熟悉数据结构各类专有名词含义; 3、掌握时间复杂度的计算或推导(即大O)。 4、重点掌握非线性二叉树的性质推导和证明(这里涉及到了一些数学知识),和图。 多上机调试各章的源码,只有这样才能加深对算法本身存在的思想的体会。学习数据结构其实就是学习算法思想。
青衫无名 2019-12-02 01:22:01 0 浏览量 回答数 0

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要想掌握数据结构与算法要点一般如下: 1、要熟悉数据结构整个大纲。如: 逻辑存储结构:分为线性结构和非线性结构。 线性结构:顺序表、单链表、栈、队列、串、广义数组。 非性结构:二叉树、图。 物理存储结构:分为顺序存储和链式存储。 基本操作:插入、删除、更新、查找,逆转等。 2、要熟悉数据结构各类专有名词含义; 3、掌握时间复杂度的计算或推导(即大O)。 4、重点掌握非线性二叉树的性质推导和证明(这里涉及到了一些数学知识),和图。 多上机调试各章的源码,只有这样才能加深对算法本身存在的思想的体会。学习数据结构其实就是学习算法思想。
琴瑟 2019-12-02 01:23:01 0 浏览量 回答数 0

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在神经网络中,激活函数的作用是能够给神经网络加入一些非线性因素,使得神经网络可以更好地解决较为复杂的问题。比如在下面的这个问题中: 如上图(图片来源),在最简单的情况下,数据是线性可分的,只需要一条直线就已经能够对样本进行很好地分类。 但如果情况变得复杂了一点呢?在上图中(图片来源),数据就变成了线性不可分的情况。在这种情况下,简单的一条直线就已经不能够对样本进行很好地分类了。 于是我们尝试引入非线性的因素,对样本进行分类。 在神经网络中也类似,我们需要引入一些非线性的因素,来更好地解决复杂的问题。而激活函数恰好能够帮助我们引入非线性因素,它使得我们的神经网络能够更好地解决较为复杂的问题。 激活函数的定义及其相关概念在ICML2016的一篇论文Noisy Activation Functions中,作者将激活函数定义为一个几乎处处可微的 h : R → R 。 在实际应用中,我们还会涉及到以下的一些概念:a.饱和当一个激活函数h(x)满足limn→+∞h′(x)=0时我们称之为右饱和。 当一个激活函数h(x)满足limn→−∞h′(x)=0时我们称之为左饱和。当一个激活函数,既满足左饱和又满足又饱和时,我们称之为饱和。 b.硬饱和与软饱和对任意的x,如果存在常数c,当x>c时恒有 h′(x)=0则称其为右硬饱和,当x
浮生递归 2019-12-02 01:32:12 0 浏览量 回答数 0

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为了编程方便和系统的安全性,人们发明了逻辑地址。在编程的时候写的地址就是逻辑地址,任何32位程序逻辑地址的取值范围都是 0x00000000-0xFFFFFFFF ,逻辑地址按照一定的方式转换成物理地址。每个进程的逻辑地址转换之后并不相同。所以这样就隔离的不同的进程,一个进程不能通过指针访问其他进程中的数据,所以比较安全。另外在一个进程看来,他独享了4GB(其中有一部分被操作系统占用)的内存空间。本程序不需要考虑其他进程的影响,所以编程的时候认为所有本程序独享了4GB的内存,程序写起来比较方便。每段代码都需要一个 GDT 数据结构,其中保存了段的基址(每个段不同)。逻辑地址+基址 得到一个线性地址,线性地址是唯一的(如果不同进程转换或后的线性地址相同那么他们是指同一段内存),但是线性地址还不能直接作为物理地址,因为我们需要一种虚拟内存技术(每个进程可以独享4GB,多个进程就可能需要的内存超出总内存,那么我们就把与部分数据保存到硬盘上),线性地址在通过查表的方式确定其对应的物理内存地址。如果查表的结果是在硬盘(虚拟内存)上,那么就需要从硬盘上把这部分数据移到物理内存中,返回这个物理内存的地址[注1]。注1: 如果内存不够,就会先把部分内存的数据放到虚拟内存里,然后在把需要的数据从虚拟内存读到实际内存。一般情况下个会比较费时,所以如果线性地址查表的结果是在虚拟内存里,会产生一个缺页中断 暂时挂起这个进程。
a123456678 2019-12-02 02:42:09 0 浏览量 回答数 0

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简单线性回归内容

简单线性回归 利用简单的线性回归去预测食品交易的利润。假设你是一个餐厅的CEO,最近考虑在其他城市开一家新的分店。连锁店已经在各个城市有交易,并且你有各个城市的收益和人口数据,你想知道城市的人口对...
珍宝珠 2019-12-01 22:05:13 77 浏览量 回答数 1

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(1)交换类排序法交换类排序法是指借助数据元素之间的互相交换进行排序的一种方法。冒泡排序法与快速排序法都属于交换类排序方法。冒泡排序法是一种最简单的交换类排序方法,它是通过相邻数据元素的交换逐步将线性表变成有序。假设线性表的长度为n,则在最坏情况下,冒泡排序需要经过n/2遍的从前往后的扫描和n/2遍的从后往前的扫描,需要的比较次数为n(n–1)/2。但这个工作量不是必需的,一般情况下要小于这个工作量。快速排序法也是一种交换类的排序方法,但由于它比冒泡排序法的速度快,因此称之为快速排序法。其关键是对线性表进行分割,以及对各分割出的子表再进行分割。(2)插入类排序法插入类排序法主要有简单插入排序法和希尔排序法。简单插入排序法,是指将无序序列中的各元素依次插入到已经有序的线性表中。在这种排序方法中,每一次比较后最多移掉一个逆序,因此,这种排序方法的效率与冒泡排序法相同。在最坏情况下,简单插入排序需要n(n–1)/2次比较。希尔排序法对简单插入排序做了较大的改进。它是将整个无序序列分割成若干小的子序列分别进行插入排序。希尔排序的效率与所选取的增量序列有关。在最坏情况下,希尔排序所需要的比较次数为O(n1.5)。(3)选择类排序选择类排序主要有简单选择类排序法和堆排序法。简单选择排序法的基本思想是:扫描整个线性表,从中选出最小的元素,将它交换到表的最前面(这是它应有的位置);然后对剩下的子表采用同样的方法,直到子表空为止。对于长度为n的线性表,在最坏情况下需要比较n(n–1)/2次。堆排序法也属于选择类排序法。具有n个元素的序列(h1, h2, …, hn),当且仅当满足条件: 或 (i=1, 2, …, n/2)时称之为堆。可见,堆顶元素(即第一个元素)必为最大项。堆排序的方法对于规模较小的线性表并不适合,但对于较大规模的线性表来说是很有效的。在最坏情况下,堆排序需要比较的次数为O(nlog2n)。 如果帮助到您,请记得采纳为满意答案哈,谢谢。祝您生活愉快。 vae.la
晚来风急 2019-12-02 01:19:10 0 浏览量 回答数 0

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【教程免费下载】线性代数及其应用 (原书第4版)

前言        学生和教师对本书前三版本的反响十分令人满意. 第4版在第3版的基础上为课程教学和软件技术应用提供了更多支持. 像以前一样,本书给出最新的线性代数基本介绍和一些有趣应用,使得已完成大学第二学...
玄学酱 2019-12-01 22:08:08 2510 浏览量 回答数 2

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第一部分 基本概念第1章 数据结构基础1.1 问题求解分析1.2 数据结构1.3 数据结构的分类1.4 数据的四种基本存储方法1.5 数据结构三方面的关系习题第2章 算法及算法分析基础2.1 算法的基本概念2.2 算法的描述2.3 算法分析方法2.4 程序语言的基本语句与基本结构2.5 数组与结构2.6 抽象数据类型的表示与定义习题第二部分 简单数据结构第3章 线性表3.1 线性表的定义3.2 线性表的运算3.3 线性表的顺序存储结构及实现3.3.1 线性表的顺序存储结构3.3.2 顺序表的实现3.4 线性表的链式存储结构及实现3.4.1 单链表3.4.2 循环链袁3.4.3 双向链表3.4.4 静态链表3.4.5 顺序表和链表的比较3.5 线性表的应用习题第4章 栈和队列4.1 栈4.1.1 问题的提出4.1.2 定义及其操作4.1.3 栈的存储结构及实现4.1.4 栈的应用举例:表达式求值4.2 队列4.2.1 问题的提出4.2.2 队列的定义及操作4.2.3 队列的存储结构及实现4.2.4 队列的应用举例习题第5章 矩阵和广义表5.1 矩阵的存储5.2 特殊矩阵5.3 稀疏矩阵5.4 广义表习题第三部分 复杂数据结构第6章 二叉树和树6.1 二叉树的定义和性质6.1.1 二叉树的定义及相关术语6.1.2 特殊二叉树6.1.3 二叉树的性质6.2 二叉树的存储结构6.2.1 二叉树的顺序存储表示6.2.2 二叉树的链式存储表示6.3 二叉树的遍历6.3.1 问题的提出6.3.2 二叉树的遍历算法6.3.3 二叉树遍历的非递归实现6.3.4 遍历算法的应用6.4 二叉树的线索化6.4.1 线索二叉树的定义6.4.2 线索二叉树的结构6.4.3 二叉树的线索化算法6.4.4 线索二叉树基本操作的实现6.5 二叉树的应用——哈夫曼树……第7章 图第8章 散列结构第9章 集合结构第四部分 算法与数据结构应用
琴瑟 2019-12-02 01:22:41 0 浏览量 回答数 0

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Python 线性查找

Python 线性查找...
游客ejnn55cgkof5g 2020-02-14 19:11:21 2 浏览量 回答数 1

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优化算法有很多,关键是针对不同的优化问题,例如可行解变量的取值(连续还是离散)、目标函数和约束条件的复杂程度(线性还是非线性)等,应用不同的算法。 对于连续和线性等较简单的问题,可以选择一些经典算法,如梯度、Hessian 矩阵、拉格朗日乘数、单纯形法、梯度下降法等。 而对于更复杂的问题,则可考虑用一些智能优化算法,如遗传算法和蚁群算法,此外还包括模拟退火、禁忌搜索、粒子群算法等。
小哇 2019-12-02 01:21:41 0 浏览量 回答数 0

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线性表的排序法有哪些

线性表的排序法有哪些...
知与谁同 2019-12-01 20:11:23 456 浏览量 回答数 1

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android 音量调节为什么不是线性的

android 音量调节为什么不是线性的...
云计算小粉 2019-12-01 19:49:28 560 浏览量 回答数 2

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如何实现线性一致性?

如何实现线性一致性?...
kun坤 2020-04-24 11:36:56 2 浏览量 回答数 1

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为什么需要非线性激活函数?

为什么需要非线性激活函数?...
因为相信,所以看见。 2020-05-20 13:29:08 0 浏览量 回答数 1

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线性同余方程的特点及求解是什么?

线性同余方程的特点及求解是什么?...
知与谁同 2019-12-01 20:12:48 1127 浏览量 回答数 1

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激活函数是为了增加非线性因素, 但tanh和sigmoid到训练末尾会有导数趋于0的情况, 相当于限制了模型的优化上限. ReLU有非线性, 大于0的时候导数为1, 就大概率避免了tanh一样的梯度消失. ReLU的非线性是靠(0,0)点的那一折, 把所有(负值, 0)的点都当作(0,0)点训练, 有点反直觉, 转变的也很硬, 最难受的是万一某个神经元值一直是负值, 经过ReLU永远是0, 有没有它没区别了, 所以会有各种各样的改进ReLU.
游客b6cqatnxdpens 2020-01-12 19:33:24 0 浏览量 回答数 0

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你说 检查Python集合(哈希表)中是否存在值具有固定时间。 但这是一种普遍的过分简化,是因为人们没有意识到自己正在这样做,或者因为每次都说出实际的行为会花费更长的时间。 假设哈希冲突不会失控,那么检查Python集中是否存在值需要平均情况下恒定数量的哈希运算和相等比较。它不会自动使哈希操作和相等比较保持恒定的时间。 您的NaiveFind算法不是线性时间,因为您忽略了哈希计算的成本(也因为字符串切片需要在CPython中进行复制)。在拉宾,卡普算法采用你的想法,其中散列是的改良版本滚动散列来避免这个问题。Rabin-Karp算法是平均情况线性时间,只要哈希冲突不会失控即可。还有像Knuth-Morris-Pratt这样的算法可以保证线性时间,而像Boyer-Moore这样的算法在通常情况下可以比线性时间更好。
几许相思几点泪 2019-12-29 20:42:37 0 浏览量 回答数 0

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你说 检查Python集合(哈希表)中是否存在值具有固定时间。 但这是一种普遍的过分简化,是因为人们没有意识到自己正在这样做,或者因为每次都说出实际的行为会花费更长的时间。 假设哈希冲突不会失控,那么检查Python集中是否存在值需要平均情况下恒定数量的哈希运算和相等比较。它不会自动使哈希操作和相等比较保持恒定的时间。 您的NaiveFind算法不是线性时间,因为您忽略了哈希计算的成本(也因为字符串切片需要在CPython中进行复制)。在拉宾,卡普算法采用你的想法,其中散列是的改良版本滚动散列来避免这个问题。Rabin-Karp算法是平均情况线性时间,只要哈希冲突不会失控即可。还有像Knuth-Morris-Pratt这样的算法可以保证线性时间,而像Boyer-Moore这样的算法在通常情况下可以比线性时间更好。
几许相思几点泪 2019-12-29 20:52:44 0 浏览量 回答数 0
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