heron方法计算n的平方根

求平方根算法 Heron’s algorithm

求平方根问题概述:本文介绍一个古老但是高效的求平方根的算法及其python实现,分析它为什么可以快速求解,并说明它为何就是牛顿迭代法的特例. 问题:求一个正实数的平方根. 给定正实数 $m$,如何求其平方根$\sqrt{m}$? 你可能记住了一些完全平方数的平方根,比如$4, 9, 16, 144, 256$等.那其它数字(比如$105.6$)的平方根怎么求呢? 实际上,正实数的平方根有很多算法可以求.这里介绍一个最早可能是巴比伦人发现的算法,叫做Heron's algorit

使用并行的方法计算斐波那契数列 (Fibonacci)

更新:我的同事Terry告诉我有一种矩阵运算的方式计算斐波那契数列,更适于并行.他还提供了利用TBB的parallel_reduce模板计算斐波那契数列的代码(在TBB示例代码的基础上修改得来,比原始代码更加简洁易懂).实验结果表明,这种方法在计算的斐波那契数列足够长时,可以提高性能. 矩阵方式计算斐波那契数列的原理: 代码: #include <tbb/task_scheduler_init.h> #include <tbb/blocked_range.h> #include &

面试题：两种方法计算n！

直接上代码package com.face.test; public class Test { /** * 面试题:递归方法计算n! */ @org.junit.Test public void diGui() { int n = 5;//5 4 3 2 1 System.out.println(Factorial(n)); } private static int Factorial(int n) { if(n==0) return 1; else return n*Factorial(n-1

创建一个接口Shape，其中有抽象方法area，类Circle 、Rectangle实现area方法计算其面积并返回。又有Star实现Shape的area方法，其返回值是0，Star类另有一返回值boolean型方法isStar；在main方法里创建一个Vector，根据随机数的不同向其中加入Shape的不同子类对象（如是1，生成Circle对象；如是2，生成Rectangle对象；如是3，生成S

题目补充: 创建一个接口Shape,其中有抽象方法area,类Circle .Rectangle实现area方法计算其面积并返回. 又有Star实现Shape的area方法,其返回值是0,Star类另有一返回值boolean型方法isStar: 在main方法里创建一个Vector,根据随机数的不同向其中加入Shape的不同子类对象(如是1,生成Circle对象: 如是2,生成Rectangle对象:如是3,生成Star对象).然后将Vector中元素依次取出,判断其是否为Star类.如是返回其

Spark Mllib里决策树回归分析使用.rootMeanSquaredError方法计算出以RMSE来评估模型的准确率（图文详解）

不多说,直接上干货! Spark Mllib里决策树二元分类使用.areaUnderROC方法计算出以AUC来评估模型的准确率和决策树多元分类使用.precision方法以precision来评估模型的准确率(图文详解) Spark Mllib里决策树回归分析使用.rootMeanSquaredError方法计算出以RMSE来评估模型的准确率具体,见 Hadoop+Spark大数据巨量分析与机器学习整合开发实战的第18章决策树回归分类Bike Sharing数据集

Spark Mllib里决策树二元分类使用.areaUnderROC方法计算出以AUC来评估模型的准确率和决策树多元分类使用.precision方法以precision来评估模型的准确率（图文详解）

不多说,直接上干货! Spark Mllib里决策树二元分类使用.areaUnderROC方法计算出以AUC来评估模型的准确率具体,见 Hadoop+Spark大数据巨量分析与机器学习整合开发实战的第13章使用决策树二元分类算法来预测分类StumbleUpon数据集 Spark Mllib里决策树多元分类使用.precision方法以precision来评估模型的准确率具体,见 Hadoop+Spark大数据巨量分析与机器学习整合开发实战的第17章决策树多元分类UCI Covertype

基于熵的方法计算query与docs相似度

一.简单总结其实相似度计算方法也是老生常谈,比如常用的有: 1.常规方法 a.编辑距离 b.Jaccard c.余弦距离 d.曼哈顿距离 e.欧氏距离 f.皮尔逊相关系数 2.语义方法 a.LSA b.Doc2Vec c.DSSM ...... 二.利用熵计算相似度关于什么是熵.相对熵.交叉熵的概念,网上有很多,这里就不总结了.本篇主要关注工程方面,即怎么用代码实现,参考的论文来自<Content-based relevance estimation on the web using int

Interview----用最快的方法计算 Fibonacci 数

输入 n, 用最快的方法求该 Fibocacci 数列的第 n 项. 方法1: 递归,非常慢方法2: 迭代,因此计算 f[1] , f[2], f[3] ,,,, 复杂度 O(N) 方法3: 采用以上公式,计算 n 幂次的时候,采用二分的思想.可将复杂度提高到 O(lgN) 具体代码如下. // copyright @ L.J.SHOU Mar.12, 2014 // fibonacci numbers // O(lgN) #include <iostream> #include <c

OC特有语法：分类category，给NSString增加方法计算字符串中数字的个数

1:分类的使用场景:想对一个类,扩充一些功能,而又不改变原来类的模型,也不用继承,这时OC中的特有语法:分类可以做到: 当然分类也是一个类,也需要声明和实现,声明在.h文件中,实现在.m文件中,格式如下 // 声明 @interface 类名 (分类名称) @end // 实现 @implementation 类名 (分类名称) @end 2:分类的好处,当一个类比较庞大时,不同的部分可以放到不同的分类中,也方便团队中类的开发: 3:分类使用注意: a:分类不能增加成员变量,只能对原类增加方

利用蒙特卡洛(Monte Carlo)方法计算π值[ 转载]

部分转载自:https://blog.csdn.net/daniel960601/article/details/79121055 圆周率π是一个无理数,没有任何一个精确公式能够计算π值,π的计算只能采用近似算法. 国际公认的π值计算采用蒙特卡洛方法. 一.蒙特卡洛方法蒙特卡洛(Monte Carlo)方法,又称随机抽样或统计试验方法.当所求解的问题是某种事件出现的概率,或某随机变量的期望值时,可以通过某种"试验"方法求解. 简单说,蒙特卡洛是利用随机试验求解问题的方法. 二.π值的

php中cal_days_in_month不可用时的替代方法(计算一个月的天数)

在计算某个月中的天数时,由于PHP编译时没有加上--enable-calendar选项,会导致cal_days_in_month方法不可用. 这时,如果不能更改服务器的编译设置,可以通过以下方法实现该功能 $dayCount = date("t",strtotime("2015-10")); 转: https://blog.csdn.net/lichuny257/article/details/50771248

js 的eval()方法计算某个字符串，并执行其中的的 JavaScript 代码;

定义和用法 eval() 函数可计算某个字符串,并执行其中的的 JavaScript 代码. 语法 eval(string) 参数描述 string 必需.要计算的字符串,其中含有要计算的 JavaScript 表达式或要执行的语句. 返回值通过计算 string 得到的值(如果有的话). 说明该方法只接受原始字符串作为参数,如果 string 参数不是原始字符串,那么该方法将不作任何改变地返回.因此请不要为 eval() 函数传递 String 对象来作为参数. 如果试图覆盖 eval

用蒙特卡洛方法计算派－python和R语言

用蒙特卡洛方法算pi-基于python和R语言最近follow了MOOC上一门python课,开始学Python.同时,买来了概率论与数理统计,准备自学一下统计.(因为被鄙视过不是统计专业却想搞数据分析) 有趣的是书里面有一块讲蒲丰投针计算Pi,这是一种随机模拟法,也就是蒙特卡洛法.蒲丰投针之于我太难,暂时没想到怎么用计算机模拟这一过程. python课中,老师也提到用随机模拟法,也就是蒙特卡洛法(MonteCarlo),用计算机模拟几千次实验,计算pi的近似值.好巧. 就拿python课中的

蒙特卡洛方法计算圆周率的三种实现-MPI openmp pthread

蒙特卡洛方法实现计算圆周率的方法比较简单,其思想是假设我们向一个正方形的标靶上随机投掷飞镖,靶心在正中央,标靶的长和宽都是2 英尺.同时假设有一个圆与标靶内切.圆的半径是1英尺,面积是π平方英尺.如果击中点在标靶上是均匀分布的(我们总会击中正方形),那么飞镖击中圆的数量近似满足等式飞镖落在圆内的次数/飞镖落在标靶内的总次数=π/4 因为环包含的面积与正方形面积的比值是π/4. 因为环所包含的面积与正方形面积的比值是π/4. 我们可以用这个公式和随机数产生器来估计π的值. 伪代码如下: numb

利用 Python 尝试采用面向对象的设计方法计算图形面积及周长

利用 Python 尝试采用面向对象的设计方法.(1)设计一个基类 Shape:包含两个成员函数:def cal_area(): 计算并返回该图形的面积,保留两位小数:def cal_perimeter(): 计算并返回该图形的周长,保留两位小数.def display(): 三行字符串,分别显示名称.面积.周长,数值四舍五入保留两位小数,如下:名称是 rect面积是 6周长是 10包含三个变量:name:表示名称,字符串类型:area:表示面积,数字:perimeter:表示周长,数字.(2)

实验三：分别用for，while；do-while循坏语句以及递归的方法计算n！，并输出算式。

源代码: package jiecheng;import java.util.Scanner;public class JieCheng {public static void main(String[] args) { Scanner shuru=new Scanner(System.in);System.out.print("请输入n的值:");int n=shuru.nextInt(); int sum=1;for(int i=1;i<=n;i++){sum=sum*i;}

vue使用方法计算总金额

1.预览 2.index.html <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta name="viewport" content="width=device-width, user-scalable=no, initial-scale=1.0"> <title>Ti

c++语言的组合类的使用，用组合类的方法计算两点间距离。

组合类的使用主要涉及到类的构造函数,类的复制构造函数. #include <iostream> #include<cmath> class Point{ public: Point(int a,int b); Point(const Point &p); int getx(); int gety(); private: int x,y; }; Point::Point(int a,int b) { x=a; y=b; } Point::Point(const Point &

算法之美--1.蒙特卡洛方法计算pi

基本思想: 利用圆与其外接正方形面积之比为pi/4的关系,通过产生大量均匀分布的二维点,计算落在单位圆和单位正方形的数量之比再乘以4便得到pi的近似值.样本点越多,计算出的数据将会越接近真识的pi(前提时样本是“真正的”随机分布). 蒙特卡罗(Monte Carlo)算法计算圆周率的主要思想:给定边长为R的正方形,画其内切圆,然后在正方形内随机打点,设点落在圆内的概为P,则根据概率学原理: P = 圆面积 / 正方形面积＝ PI * R * R / 2R * 2R = PI / 4.即

继承Process类,另一种方法计算累加和以及阶乘

#定义一个类继承Process类 from multiprocessing import Process import os import time class jiecheng(Process): def __init__(self,num): Process.__init__(self) self.num = num #一算一个数的阶乘 def run(self): j = 1 for i in range(1,self.num+1): j = j * i print('%s的阶乘为:%s

Spark 两种方法计算分组取Top N

Spark 分组取Top N运算大数据处理中,对数据分组后,取TopN是非常常见的运算. 下面我们以一个例子来展示spark如何进行分组取Top的运算. 1.RDD方法分组取TopN from pyspark import SparkContext sc = SparkContext() 准备数据,把数据转换为rdd格式 data_list = [ (0, "cat26", 130.9), (0, "cat13", 122.1), (0, "cat95&

巴特西