转载http://www.cnblogs.com/xpvincent/archive/2013/01/25/2877411.html 做三次样条曲线时,需要解三对角矩阵(Tridiagonal Matrices).常用解法为Thomas Algorithm,又叫The tridiagonal matrix algorithm (TDMA).它是一种基于高斯消元法的算法, 分为两个阶段:向前消元forward elimination和回代backward substitution.本文以一个6乘6

算法介绍: 哈夫曼树的思路及实现众所周知,大部分是用堆来维护和实现,这种思路比较清晰,在K比较小的时候处理较快(具体例子接下来再说),而且编程复杂度不是很高,利于应用.但是,其所用的数据结构是树,是在一个森林中操作.有没有更简单的结构?下面介绍一个用一位数组维护的算法——双有序队列算法. 例题分析: 先看一个简单的例子:NOIP2004合并果子 在一个果园里,多多已经将所有的果子打了下来,而且按果子的不同种类分成了不同的堆.多多决定把所有的果子合成一堆. 每一次合并,多多可以把两堆果子合并到一起

ACM主要算法ACM主要算法介绍 初期篇 一.基本算法(1)枚举(poj1753, poj2965)(2)贪心(poj1328, poj2109, poj2586)(3)递归和分治法(4)递推(5)构造法(poj3295)(6)模拟法(poj1068, poj2632, poj1573, poj2993, poj2996)二.图算法(1)图的深度优先遍历和广度优先遍历(2)最短路径算法(dijkstra, bellman-ford, floyd, heap+dijkstra)(poj1860,

数据结构 栈,队列,链表 哈希表,哈希数组 堆,优先队列 双端队列 可并堆 左偏堆 二叉查找树 Treap 伸展树 并查集 集合计数问题 二分图的识别 平衡二叉树 二叉排序树 线段树 一维线段树 二维线段树 树状数组 一维树状数组 N维树状数组 字典树 后缀数组,后缀树 块状链表 哈夫曼树 桶,跳跃表 Trie树(静态建树.动态建树) AC自动机 LCA和RMQ问题 KMP算法 图论 基本图算法图 广度优先遍历 深度优先遍历 拓扑排序 割边割点 强连通分量 Tarjan算法 双连通分量 强连通分

数据结构 栈,队列,链表 哈希表,哈希数组 堆,优先队列 双端队列 可并堆 左偏堆 二叉查找树 Treap 伸展树 并查集 集合计数问题 二分图的识别 平衡二叉树 二叉排序树 线段树 一维线段树 二维线段树 树状数组 一维树状数组 N维树状数组 字典树 后缀数组,后缀树 块状链表 哈夫曼树 桶,跳跃表 Trie树(静态建树.动态建树) AC自动机 LCA和RMQ问题 KMP算法 图论 基本图算法图 广度优先遍历 深度优先遍历 拓扑排序 割边割点 强连通分量 Tarjan算法 双连通分量 强连通分

ACM 所有算法 数据结构 栈,队列,链表 哈希表,哈希数组 堆,优先队列 双端队列 可并堆 左偏堆 二叉查找树 Treap 伸展树 并查集 集合计数问题 二分图的识别 平衡二叉树 二叉排序树 线段树 一维线段树 二维线段树 树状数组 一维树状数组 N维树状数组 字典树 后缀数组,后缀树 块状链表 哈夫曼树 桶,跳跃表 Trie树(静态建树.动态建树) AC自动机 LCA和RMQ问题 KMP算法 图论 基本图算法图 广度优先遍历 深度优先遍历 拓扑排序 割边割点 强连通分量 Tarjan算法 双

数据结构 栈,队列,链表 •哈希表,哈希数组 •堆,优先队列 双端队列 可并堆 左偏堆 •二叉查找树 Treap 伸展树 •并查集 集合计数问题 二分图的识别 •平衡二叉树 •二叉排序树 •线段树 一维线段树 二维线段树 •树状数组 一维树状数组 N维树状数组 •字典树 •后缀数组,后缀树 •块状链表 •哈夫曼树 •桶,跳跃表 •Trie树(静态建树.动态建树) •AC自动机 •LCA和RMQ问题 •KMP算法 ******************************************

在MySQL中的ORDER BY有两种排序实现方式: 1.利用有序索引获取有序数据 2.文件排序 在使用explain分析查询的时候,利用有序索引获取有序数据显示Using index.而文件排序显示Using filesort. 1.利用有序索引获取有序数据 取出满足过滤条件作为排序条件的字段,以及可以直接定位到行数据的行指针信息,在 Sort Buffer 中进行实际的排序操作,然后利用排好序的数据根据行指针信息返回表中取得客户端请求的其他字段的数据,再返回给客户端. 这种方式,在使用exp

MySQL凭借着出色的性能.低廉的成本.丰富的资源,已经成为绝大多数互联网公司的首选关系型数据库.虽然性能出色,但所谓“好马配好鞍”,如何能够更好的使用它,已经成为开发工程师的必修课,我们经常会从职位描述上看到诸如“精通MySQL”.“SQL语句优化”.“了解数据库原理”等要求.我们知道一般的应用系统,读写比例在10:1左右,而且插入操作和一般的更新操作很少出现性能问题,遇到最多的,也是最容易出问题的,还是一些复杂的查询操作,所以查询语句的优化显然是重中之重.本人从13年7月份起,一直在美团核心

MySQL优化 一.单表.双表.三表优化 1.单表    首先结论就是,range类型查询字段后面的索引全都无效 (1)建表 create table if not exists article( id int primary key auto_increment, author_id int not null, category_id int not null, views int not null, comments int not null, title ) not null, conte

Atitit s2018.5 s5  doc list on com pc.docx  Acc  112237553.docx Acc Acc  112237553.docx Acc baidu netdisk.docx Acc bdp   1882176   p000000.docx Acc csdn 18821766710   attilax main num.docx Aittit  开kibana查看日志.docx Atiitt put post 工具  开发工具dev tool tes

在MySQL中的ORDER BY有两种排序实现方式: 1.利用有序索引获取有序数据 2.文件排序 在使用explain分析查询的时候,利用有序索引获取有序数据显示Using index.而文件排序显示Using filesort. 1.利用有序索引获取有序数据 取出满足过滤条件作为排序条件的字段,以及可以直接定位到行数据的行指针信息,在 Sort Buffer 中进行实际的排序操作,然后利用排好序的数据根据行指针信息返回表中取得客户端请求的其他字段的数据,再返回给客户端. 这种方式,在使用exp

ffmpeg转码多路输出(二)本程序支持一路输入多路输出,可根据map配置自行添加,第1路为纯拷贝,其他2路经过编解码,格式转换缩放和重采样,纯拷贝方面不同格式适应方面还没做全,以后补充.本程序适合多分辨率切换等方面内容.注意重采样等方面的注释内容.具体看代码://main.cpp[cpp] view plain copy 在CODE上查看代码片派生到我的代码片#include "ffmpeg_transcode.h" /* int main() { AVOutputFormat *o

ffmpeg文件生成m3u8文件及ts切片程序(一) 实现目标:输入本地文件,实现m3u8切片,功能点请看注释,注意:注释很重要. 参考: http://www.cnblogs.com/mystory/archive/2013/04/07/3006200.html https://github.com/johnf/m3u8-segmenter/pull/10/files#diff-e1c7f1b21ff66b32c10d790c3855aedeR42 https://github.com/joh

logistic 回归 1.问题: 在上面讨论回归问题时.讨论的结果都是连续类型.但假设要求做分类呢?即讨论结果为离散型的值. 2.解答: 假设: 当中: g(z)的图形例如以下: 由此可知:当hθ(x)<0.5时我们能够觉得为0,反之为1,这样就变成离散型的数据了. 推导迭代式: 利用概率论进行推导,找出样本服从的分布类型,利用最大似然法求出对应的θ 因此: 结果: 注意:这里的迭代式增量迭代法 Newton迭代法: 1.问题: 上述迭代法,收敛速度非常慢,在利用最大似然法求解的时候能够运用N

ffmpeg转码本地文件(一) 实现目标:输入本地文件.实现本地文件转码,里面包括mux层转码,codec层转码,视频格式转换,音频重採样等功能,功能点请看凝视.注意:凝视非常重要. #ifndef __FFMPEG_H__ #define __FFMPEG_H__ #include "info.h" extern "C" { #include "libavformat/avformat.h" #include "libavformat

学习MySQL时我们都知道索引对于一个SQL的优化很重要,而EXPLAIN关键字在分析是否正确以及高效的增加了索引时起到关键性的作用. 这篇文章显示了如何调用“EXPLAIN”来获取关于查询执行计划的信息,以及如何解释输出.EXPLAIN命令是查看查询优化器如何决定执行查询的主要方法.这个功能有局限性,并不总会说出真相,但它的输出是可以获取的最好信息,值得花时间去了解,你可以学习到查询时如何执行的.学会解释EXPLAIN将帮助你了解MySQL优化器是如何工作的. 1.概念以及限制 当执行查询时,

看看就好了(滑稽) 数据结构 栈 栈 单调栈 队列 一般队列 优先队列/单调队列 循环队列 双端队列 链表 一般链表 循环链表 双向链表 块状链表 十字链表 邻接表/邻接矩阵 邻接表 邻接多重表 Hash表(哈希表) Hash表 字符串Hash 二叉树 一般二叉树 遍历二叉树 [ ] 先序遍历二叉树 [ ] 中序遍历二叉树 [ ] 后序遍历二叉树 Huffman树(赫夫曼树)(最优二叉树) Huffman编码(赫夫曼编码) 二叉查找树/二叉排序树/二叉搜索树 [ ] Treap [ ] 伸展树

SQL优化(三)—— 索引.explain分析   一.什么是索引 索引是一种排好序的快速查找的数据结构,它帮助数据库高效的查询数据 在数据之外,数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构,这些数据结构以某种方式指向数据,这样就可以在这些数据结构上实现高效的查找算法.这种数据结构,就是索引

在上一篇文章:Mysql索引(一篇就够le) 中介绍了索引的基本使用,分类和原理,也强烈建议先读Mysql索引(一篇就够le),然后继续本文的阅读 我们也知道mysql的优化可以从很多的方面进行,比如硬件,换个ssd的磁盘也很爽,环境的搭建,比如读写分离等,参数的配置,表结构的设计,字段类型的合理选用,sql的正确书写方式,索引的构建等,这里我们主要从sql的查询做优化,主要是基于走索引的方式去学习. 一.优化能够带来什么 优化能带来的肯定是爽!!!当你作为一个用户去体验某个网页正在加载中...

前言 今天我们来讲讲如何优化MySQL的性能,主要从索引方面优化.下期文章讲讲MySQL慢查询日志,我们是依据慢查询日志来判断哪条SQL语句有问题,然后在进行优化,敬请期待MySQL慢查询日志篇 建表 // 建表CREATE TABLE IF NOT EXISTS staffs(    id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,    name VARCHAR(24) NOT NULL DEFAULT "" COMMENT'姓名',    age INT NO