在如下8*6的矩阵中,请计算从A移动到B一共有__种走法.要求每次只能向上或向右移动一格,并且不能经过P. A:456 B:492 C:568 D:626 E:680 F:702 解析: 8*6的矩阵,从左下角A到右上角B,一共需要走12步,其中5步向上,7步向右,因此总的走法一共有C(12,5)=792种,但题目规定不能经过P,因此需要减去经过P点的走法. 经过P的路径分为两部分,从A到P,从P到B. 同理,从A到P的走法:C(6,2)=15: 同理,从P到B的走法:C(6,3)=20: 因此

版权声明: 本文由LeftNotEasy发布于http://leftnoteasy.cnblogs.com, 本文可以被全部的转载或者部分使用,但请注明出处,如果有问题,请联系wheeleast@gmail.com 前言: 上一次写了关于PCA与LDA的 文章,PCA的实现一般有两种,一种是用特征值分解去实现的,一种是用奇异值分解去实现的.在上篇文章中便是基于特征值分解的一种解释.特征值和奇异值在 大部分人的印象中,往往是停留在纯粹的数学计算中.而且线性代数或者矩阵论里面,也很少讲任何跟特征值与

转自:http://www.cnblogs.com/LeftNotEasy/archive/2011/01/19/svd-and-applications.html 版权声明: 本文由LeftNotEasy发布于http://leftnoteasy.cnblogs.com, 本文可以被全部的转载或者部分使用,但请注明出处,如果有问题,请联系wheeleast@gmail.com 前言: 上一次写了关于PCA与LDA的文章,PCA的实现一般有两种,一种是用特征值分解去实现的,一种是用奇异值分解去实

版权声明: 本文由LeftNotEasy发布于http://leftnoteasy.cnblogs.com, 本文可以被全部的转载或者部分使用,但请注明出处,如果有问题,请联系wheeleast@gmail.com 前言: 上一次写了关于PCA与LDA的文章,PCA的实现一般有两种,一种是用特征值分解去实现的,一种是用奇异值分解去实现的.在上篇文章中便是基于特征值分解的一种解释.特征值和奇异值在大部分人的印象中,往往是停留在纯粹的数学计算中.而且线性代数或者矩阵论里面,也很少讲任何跟特征值与奇异

转自:https://github.com/ceys/jdml/wiki/ALS 阿基米德项目ALS矩阵分解算法应用案例 编写人:ceys/youyis 最后更新时间:2014.5.12 一.算法描述 1.原理 问题描述 ALS的矩阵分解算法常应用于推荐系统中,将用户(user)对商品(item)的评分矩阵,分解为用户对商品隐含特征的偏好矩阵,和商品在隐含特征上的映射矩阵.与传统的矩阵分解SVD方法来分解矩阵R($R\in \mathbb{R}^{m\times n}$)不同的是,ALS(alt

在CCNode的类中,有一个得到 一个节点坐标系转换父亲坐标系的一个矩阵,节点内坐标乘以这个矩阵,就可以转换为在节点父节点中的坐标,方法名为: Mat4& Node::getNodeToParentTransform() 现在简单分析一下转换原理: /* 得到节点坐标系转换到父亲的坐标系的 矩阵 某个点(在本地也就是节点坐标) 乘以这个矩阵,就得到自己在父亲节点下的坐标,嵌套坐标 举例子:LayerA 添加 LayerB,B的原点坐标也就是左下角坐标为10,10,也就是这一点在自身坐标下为0,0

转自:https://www.cnblogs.com/LeftNotEasy/archive/2011/01/19/svd-and-applications.html  (感谢,讲解的太好了) 在机器学习领域,有相当多的应用与奇异值都可以扯上关系,比如做feature reduction的PCA,做数据压缩(以图像压缩为代表)的算法,还有做搜索引擎语义层次检索的LSI(潜语义分析Latent Semantic Indexing) 一.奇异值与特征值基础知识: 特征值分解和奇异值分解在机器学习领域

1.树的类实现: class TreeNode(object): def __init__(self, x): self.val = x self.left = None self.right = None 2.最大深度:(递归) def maxDepth(root): """ :type root: TreeNode :rtype: int """ if root: left=maxDepth(root.left) right=maxDepth

版权声明: 本文由LeftNotEasy发布于http://leftnoteasy.cnblogs.com, 本文可以被全部的转载或者部分使用,但请注明出处,如果有问题,请联系wheeleast@gmail.com.也可以加我的微博: @leftnoteasy 前言: 上一次写了关于PCA与LDA的 文章,PCA的实现一般有两种,一种是用特征值分解去实现的,一种是用奇异值分解去实现的.在上篇文章中便是基于特征值分解的一种解释.特征值和奇异值在 大部分人的印象中,往往是停留在纯粹的数学计算中.而且

题目描述 请设计一个函数,用来判断在一个矩阵中是否存在一条包含某字符串所有字符的路径.路径可以从矩阵中的任意一格开始,每一步可以在矩阵中向左.右.上.下移动一格. 如果一条路径经过了矩阵的某一格,那么该路径不能再次进入该格子.例如,在下面的3×4的矩阵中包含一条字符串"bfce"的路径. [["a","b","c","e"], ["s","f","c&quo

给定一个 m x n 二维字符网格 board 和一个字符串单词 word .如果 word 存在于网格中,返回 true :否则,返回 false . 单词必须按照字母顺序,通过相邻的单元格内的字母构成,其中"相邻"单元格是那些水平相邻或垂直相邻的单元格.同一个单元格内的字母不允许被重复使用. 深度优先搜索: 可以理解为暴力法遍历矩阵中所有字符串可能性.DFS 通过递归,先朝一个方向搜到底,再回溯至上个节点,沿另一个方向搜索,以此类推.剪枝: 在搜索中,遇到 这条路不可能和目标字符串

numpy模块中的矩阵对象为numpy.matrix,包括矩阵数据的处理,矩阵的计算,以及基本的统计功能,转置,可逆性等等,包括对复数的处理,均在matrix对象中. class numpy.matrix(data,dtype,copy):返回一个矩阵,其中data为ndarray对象或者字符形式:dtype:为data的type:copy:为bool类型. a = np.matrix('1 2 7; 3 4 8; 5 6 9') a #矩阵的换行必须是用分号(;)隔开,内部数据必须为字符串形式

今天看文档发现numpy并不推荐使用matrix类型.主要是因为array才是numpy的标准类型,并且基本上各种函数都有队array类型的处理,而matrix只是一部分支持而已. 这个转载还是先放着了,少用,少用! from http://www.cnblogs.com/sumuncle/p/5760458.html numpy模块中的矩阵对象为numpy.matrix,包括矩阵数据的处理,矩阵的计算,以及基本的统计功能,转置,可逆性等等,包括对复数的处理,均在matrix对象中. class

numpy模块中的矩阵对象为numpy.matrix,包括矩阵数据的处理,矩阵的计算,以及基本的统计功能,转置,可逆性等等,包括对复数的处理,均在matrix对象中. class numpy.matrix(data,dtype,copy):返回一个矩阵,其中data为ndarray对象或者字符形式:dtype:为data的type:copy:为bool类型. >>> a = np.matrix('1 2 7; 3 4 8; 5 6 9') >>> a          

转:http://www.cnblogs.com/LeftNotEasy/archive/2011/01/19/svd-and-applications.html 前言: PCA的实现一般有两种,一种是用特征值分解去实现的,一种是用奇异值分解去实现的.在上篇文章中便是基于特征值分解的一种解释.特征值和奇异值在大部分人的印象中,往往是停留在纯粹的数学计算中.而且线性代数或者矩阵论里面,也很少讲任何跟特征值与奇异值有关的应用背景.奇异值分解是一个有着很明显的物理意义的一种方法,它可以将一个比较复杂的

红黑树插入删除 具体参考:红黑树原理以及插入.删除算法 附图例说明   (阿里的高德一直追着问) 或者插入的情况参考:红黑树原理以及插入.删除算法 附图例说明 红黑树与AVL树 红黑树 的时间复杂度 O(logn) TreeMap TreeSet本身就是一个红黑树的实现. “红黑树”,它一种特殊的二叉查找树.红黑树的每个节点上都有存储位表示节点的颜色,可以是红(Red)或黑(Black). 红黑树的时间复杂度为: O(lgn) (1) 一棵含有n个节点的红黑树的高度至多为2log(n+1)  

Matrix #python学习之矩阵matrix 2018.4.18 # -*- coding: UTF-8 -*- from numpy import * import numpy as np import math a=np.matrix('1 2 7;3 4 8;5 6 9')#矩阵的换行必须使用分号隔开,内部数据必须为字符串形式,元素之间必须以空格隔开 print(np.matrix([[1,2],[3,4]])) m=np.asmatrix(a)#将输入的a解释为矩阵m,并修改m中某

DFS 深度优先 BFS 广度优先 DFS或者BFS都是在联通区域内遍历节点的方法 用在二叉树上DFS有preOreder,inOrder,postOrder,BFS就是层次遍历. 在二叉树上的节点,只有两个选择,left 和right,即,对于每一个节点,in 有1个, out 有两个,有向图 在矩阵的节点上,有四个选择,up.down.left和right四种选择,即,即,对于每一个节点,in 有4个, out 有4个,有向图 在surrounded Regions 中可以使用DFS或者BF

1.引言 许多网站都喜欢让用户点击“喜欢/不喜欢”,“顶/反对”,也正是这种很简单的信息也可以利用起来对用户进行推荐!这里介绍一种基于网络结构的推荐系统! 由于推荐系统深深植根于互联网,用户与用户之间,商品与商品之间,用户与商品之间都存在某种联系,把用户和商品都看作节点,他(它)们之间的联系看作是边,那么就很自然地构建出一个网络图,所以很多研究者利用这个网络图进行个性化推荐,取得了不错的效果! 2.二部图 上面就是一个二部图:分为连个部分,圆圈代表的节点为一部分,方块代表的节点为另一部分,二部图

Path sum: four ways NOTE: This problem is a significantly more challenging version of Problem 81. In the 5 by 5 matrix below, the minimal path sum from the top left to the bottom right, by moving left, right, up, and down, is indicated in bold red an

前言: 上一次写了关于PCA与LDA的文章,PCA的实现一般有两种,一种是用特征值分解去实现的,一种是用奇异值分解去实现的.在上篇文章中便是基于特征值分解的一种解释.特征值和奇异值在大部分人的印象中,往往是停留在纯粹的数学计算中.而且线性代数或者矩阵论里面,也很少讲任何跟特征值与奇异值有关的应用背景.奇异值分解是一个有着很明显的物理意义的一种方法,它可以将一个比较复杂的矩阵用更小更简单的几个子矩阵的相乘来表示,这些小矩阵描述的是矩阵的重要的特性.就像是描述一个人一样,给别人描述说这个人长得浓眉大