本来准备昨天下午写的,但是因为去参加360众测靶场的考核耽搁了,靶场的题目还是挺基础的. 继续学习吧. 使用黑色墨水在白纸上签名就像由像素点构成的稀疏矩阵.如图4所示. 图4 手写体签名 [问题]请将以下稀疏点阵信息用三元组表进行存储,并: * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * (1)用稀疏矩阵快速转置法对该矩阵进行转置.转置前后的三元组表均以行序为主序. (2) 以阵列形式输出转置前后的稀疏矩阵,如图5所示.      

工作中用到了行列转置,把这两种情况的算法记下来,以便后用 1.行列数相等的转置 /** * @description 矩阵转置 * @author oldmonk * @time 2017年8月18日 */ public class test { public static void main(String [] args) { int data [][] = new int [] [] { { 1, 2, 3 }, { 4, 5, 6 }, { 7, 8, 9 } } ; System.out

代码: #include<stdio.h> #include<string.h> #include<stdlib.h> /*------------------------ 定义枚举型全局变量 ------------------------*/ typedef enum { , } bool; // 十六轮子密钥 ][]={}; /*---------------------*/ /*------------------------------------------

统计学习导论(ISLR) 参考资料 The Elements of Statistical Learning An Introduction to Statistical Learning 统计学习导论(二):统计学习概述 统计学习导论(三):线性回归 统计学习导论)四):分类 统计学习导论之R语言应用(二):R语言基础 统计学习导论之R语言应用(三):线性回归R语言代码实战 统计学习导论之R语言应用(四):分类算法R语言代码实战 文章目录 统计学习导论(ISLR) 第二章 线性回归 2.1简单

模拟退火算法SA原理及python.java.php.c++语言代码实现TSP旅行商问题,智能优化算法,随机寻优算法,全局最短路径 模拟退火算法(Simulated Annealing,SA)最早的思想是由N. Metropolis等人于1953年提出.1983 年,S. Kirkpatrick 等成功地将退火思想引入到组合优化领域.来源于固体退火原理,将固体加温至充分高,再让其徐徐冷却,加温时,固体内部粒子随温升变为无序状,内能增大,而徐徐冷却时粒子渐趋有序,在每个温度都达到平衡态,最后在常温

 题目 解决代码及点评 /* 5. 写一函数,将一个3×3的矩阵转置. */ #include <stdio.h> #include <stdlib.h> void main() { int a[3][3]; int b[3][3]; for (int i=0;i<3;i++)//给数组赋值 { for (int j=0;j<3;j++) { a[i][j]=rand()%100; printf("%d\t",a[i][j]); } printf

可达性矩阵算法~ 直接上代码 #include <iostream> #include <cstring> using namespace std; #define n 5 void print(int a[n][n]); void print1(int a[n][n]); void multiply(int a[n][n],int b[n][n],int c[n][n]); void add(int a[n][n],int b[n][n]); int main(){ int a[

引言 一监督学习 二无监督学习 三强化学习 四通用机器学习算法列表 线性回归Linear Regression 逻辑回归Logistic Regression 决策树Decision Tree 支持向量机SVM Support Vector Machine 朴素贝叶斯Naive Bayes K近邻KNN K- Nearest Neighbors K均值K-Means K-means如何形成群类 随机森林Random Forest 降维算法Dimensionality Reduction Algo

使用列表推导式实现二维矩阵转置 matrix = [[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]] print(matrix) matrix_t = [[row[col] for row in matrix] for col in range(len(matrix[0]))] print(matrix_t) #输出结果 #[[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]] #[[1, 5, 9], [2, 6, 1

小姐姐带你一起学:如何用Python实现7种机器学习算法(附代码) Python 被称为是最接近 AI 的语言.最近一位名叫Anna-Lena Popkes的小姐姐在GitHub上分享了自己如何使用Python(3.6及以上版本)实现7种机器学习算法的笔记,并附有完整代码.所有这些算法的实现都没有使用其他机器学习库.这份笔记可以帮大家对算法以及其底层结构有个基本的了解,但并不是提供最有效的实现. 小姐姐她是德国波恩大学计算机科学专业的研究生,主要关注机器学习和神经网络. 七种算法包括: 线性回归

转置矩阵 Time Limit: 1000ms   Memory limit: 32768K  有疑问?点这里^_^ 题目链接:http://acm.sdut.edu.cn/sdutoj/problem.php?action=showproblem&problemid=1592 题目描述 把矩阵A的行换成相应的列,得到的新矩阵称为A的转置矩阵,记作A'或A.给你一个矩阵,求它的转置矩阵. 输入 输入数据的第一行是两个正整数R和C(1<=R,C<=10),分别代表矩阵的行数和列数.接下来

程序功能:实现两个矩阵相乘的C语言程序,并将其输出 代码如下: #include "stdafx.h" #include "windows.h" void Multi(int * left, int * right, int * result, int f1, int f2, int s1, int s2); int main() { int i, j; ][] = { {,,}, {,,}, {,,}, {,,}}; ][] = { { ,, }, { ,, },

关于稀疏矩阵的快速转置法,首先得明白其是通过对三元表进行转置.如果误以为是对矩阵进行转置,毫无疑问就算你想破脑袋也想不出个所以然,别陷入死胡同了! 对于一个三元表,行为i,列为j,值为v.需将其i与j的值对调才能得到新的三元表,但是如果直接进行转换,得到的新的三元表的顺序是混乱的,不符合三元表的规则.所以,课本首先介绍了一个用扫描来转置的算法(这个算法比较容易,在这里我就不说了),但是这个转置算法的时间复杂度太高,于是就有了接下来的快速转置算法. 要你对一个三元表进行步骤最少的转置,你可能会想,

介绍 矩阵转置,主要的技巧还是利用好local memory ,防止local memory,以及glabol memory的读取尽量是合并读写. 完整代码一: main.cpp代码 #include <iostream> #include <string> #include <fstream> #include <sstream> #include <time.h> #ifdef _APPLE_ #include <OpenCL/Open

Python中的矩阵转置 via 需求: 你需要转置一个二维数组,将行列互换. 讨论: 你需要确保该数组的行列数都是相同的.比如: arr = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]] 列表递推式提供了一个简便的矩阵转置的方法: print [[r[col] for r in arr] for col in range(len(arr[0]))][[1, 4, 7, 10], [2, 5, 8, 11], [3, 6, 9, 12]] 另一个

Silver Cow Party Time Limit: 2000MS   Memory Limit: 65536K Total Submissions: 15156   Accepted: 6843 Description One cow from each of N farms (1 ≤ N ≤ 1000) conveniently numbered 1..N is going to attend the big cow party to be held at farm #X (1 ≤ X

题目:用O(1)的空间实现矩阵的转置 为了方便,使用一维数组来分析.所谓矩阵转置,行变列,列变行.在转置的过程中,有的元素位置是不变的:对于变化位置的元素,要求O(1)空间完成,那么这些位置的变化一定是有着规律的. 举例,2×5的矩阵,A={0,1,2,3,4,5,6,7,8,9}:转置后为AT={0,5,1,6,2,7,3,8,4,9},探索下标变化: 0->0 1->2->4->8->7->5->1 3->6->3 9->9 这些下标的变化是

http://blog.sina.com.cn/s/blog_74a459380101r0yx.html opencv2 矩阵方式 resize图像缩放代码(转载) (2014-05-16 09:55:35) 转载▼   分类: Opencv_Function 最近学习opencv的时候遇到的一些技术问题,拿出来分享一下.opencv1和opencv2最大的区别就是c++支持,这使得网上有些资料是opencv1的c语言写的,而有些人喜欢c++,当然接口函数也就不同了.下面是一个c++的openc

ref : https://blog.csdn.net/gsls200808/article/details/48243019 在密码学中,微型加密算法(Tiny Encryption Algorithm,TEA)是一种易于描述和执行的块密码,通常只需要很少的代码就可实现.其设计者是剑桥大学计算机实验室的大卫·惠勒与罗杰·尼达姆.这项技术最初于1994年提交给鲁汶的快速软件加密的研讨会上,并在该研讨会上演讲中首次发表. 在给出的代码中:加密使用的数据为2个32位无符号整数,密钥为4个32位无符号

偶尔在算法课本上面看到矩阵相乘的算法,联想到自己曾经在蓝桥杯系统上曾经做过一道矩阵相乘的题目,当时用的是普通的矩阵相乘的方法,效率极低,勉强通过编译.所以决定研究一下Strassen矩阵相乘算法,由于本人比较懒,所以就从网上找了一些相关的资料供大家参考: 下面内容均转自 https://i.cnblogs.com/EditPosts.aspx?opt=1 请尊重版权,支持原创. 题目描述 请编程实现矩阵乘法,并考虑当矩阵规模较大时的优化方法. 思路分析 根据wikipedia上的介绍:两个矩阵的