一起来学matlab-matlab学习笔记12 12_1 单元数组和元胞数组 cell array --cell,celldisp,iscell,isa,deal,cellfun,num2cell,size 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 单元数组(cellarray)和结构体(structure)都可以将不同类型的相关数据集成到一个单一的变量中,使得大量的相关数据的处理变得非常简单而且方便.但是,需要注意的是,单元数组和结构体只是承载其他数据类型的容器,大部分的数学运算

一. TXT数据文件读取 Data = load('train.txt');   %简单的文件读取,这时在工作区可以看到导入的大数据变量Data 二.大数据变量Data装入元胞数组中 D = cell(5, 1);   %元胞的定义,定义一个5*1的元胞D D{1, 1} = rand(223, 26);   %初始化第1行第1列的元胞为223*26的一个数组,数组元素为随机值 D{1, 1} = Data(1: 1+222, 1: 1+25);  %将大数据变量的223*26的数值赋值(装入)

MATLAB元胞数组 元胞数组: 元胞数组是MATLAB的一种特殊数据类型,可以将元胞数组看做一种无所不包的通用矩阵,或者叫做广义矩阵.组成元胞数组的元素可以是任何一种数据类型的常数或者常量,每一个元素也可以具有不同的尺寸和内存占用空间,每一个元素的内容也可以完全不同,所以元胞数组的元素叫做元胞(cell).和一般的数值矩阵一样,元胞数组的内存空间也是动态分配的. (1)元胞数组的创建 >> a={'matlab',20;ones(2,3),1:10} a = 'matlab'        

一起来学matlab-matlab学习笔记12 12_3 结构体 串联结构体,按属性创建含有元胞数组的结构体,filenames,isfield,isstruct,orderfields 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 参考文献 https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/matlab_prog/concatenate-structures.html https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/struc

matlab中元胞数组(cell)转换为矩阵. cell转换为矩阵函数为:cell2mat(c),其中c为待转换的元胞数组: 转化之后的矩阵可能不满足我们对矩阵维数的要求,那么也许还需要下面两个函数: ——reshape(A,m,n,p,...),将矩阵A变换为m*n*p*...的矩阵: ——permute(A,[1,3,2]),将矩阵A的第3维和第2维交换,从而满足顺序要求: 下面举一个我自己用过的例子: H——<K*1>cell,其中每个元素为U*S*N*T的四维矩阵(H为WINNERII

一.创建元胞数组 1.用cell命令创建规格为2*2的空元胞 >> a=cell(2,2) a = [] [] [] [] 2.用大括号"{}"创建元胞数组并赋值 >> b={'abc',[1,2,3];123,'a'} b = 'abc'   [1x3 double] [123]  'a' 二.读取元胞数组内容 1.获取指定元胞的大小,用小括号“()” >> b(1,2) ans = [1x3 double] 2.获取指定元胞的内容,用大括号“{}

一. 1.元胞数组的创建 >> a={;ones(,),:} a = ] [2x3 ;ones(,),:} >> b=[{};{ones(,)},{:}] b = ] [2x3 double] [1x10 double] a和b是等价的 >> c={} c = [] >> c(2,2)={5} c = [10] [] [] [5] >> c(1,2)={2} c = [10] [2] [] [5] clear all a={;ones(,),:}

一起来学matlab-matlab学习笔记12 12_2 结构体 创建结构体数组,访问标量结构体,访问非标量结构体数组的属性,访问嵌套结构体中的数据,访问非标量结构体数组中多个元素的字段 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 参考文献 https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/structures.html?searchHighlight=%E7%BB%93%E6%9E%84%E4%BD%93&s_tid=doc_srchtitle https:

摘自于:https://zhidao.baidu.com/question/1987862234171281467.html https://www.zybang.com/question/dcb09bdcf46814700a9d4ae4f1d130a5.html mat2cell:是指把元胞数组变换成数值型矩阵: 参考用法如下:>> C={[1 2] [2];[2 3] [4];[5 6] [7]};>> C C = [1x2 double] [2] [1x2 double] [

最近在学习过程生成技术,在这里写一些心得. 对于元胞自动机,我们这里只讨论输入是一副二维bool数组的情况,即大多数游戏中的情况. 一个元胞自动机,对于一个输入,给出一个同样格式的输出.输出中的每个点都是按照自动机中的规则从输入中演化而来的.大部分情况下,一个输出上的点,是根据输入中该点周围的点的状态来决定输出中的状态. 我们输入一个二维bool数组,并且规定它的演化规则为,某个点周围的true较多,就演化为true,否则演化为false.这种规则下,我们输入一个随机生成的噪点图,经过一定次数的

https://leetcode.com/problems/find-all-duplicates-in-an-array/ 典型的数组中的重复数.这次是通过跳转法,一个个跳转排查的.因为查过的不会重复处理,所以复杂度也是O(n). 后面发现了别人一个更好的做法...如下: public class Solution { // when find a number i, flip the number at position i-1 to negative. // if the number a

http://ac.jobdu.com/problem.php?pid=1348 数组中的逆序对也是个常见的题目,算法导论中也有一些描述,参考:http://www.cnblogs.com/wuyuegb2312/p/3156286.html.解法自然有朴素解法O(n^2)不表,然后有基于归并排序的,可以O(n*logn). 1.在归并排序中,同样是对一个数组分为两段处理,在处理这两段时,并不会影响右段元素与左段元素的逆序关系,只有在归并时才会改变.2.归并时的改变方式和插入排序是类似的:右段中

美国康奈尔大学BioNB441在Matlab中的元胞自动机 介绍 元胞自动机(CA)是用于计算计划利用当地的规则和本地通信.普遍CA定义一个网格,网格上的每个点代表一个有限数量的状态中的细胞.过渡规则同时应用到每一个细胞. 典型的转换规则依赖于细胞和它的(4个或8个)近邻的状态,虽然临近的细胞也同样使用. CA的应用在并行计算研究,物理模拟和生物模拟.这个页面将考虑如何写出高效的MATLAB代码的CA的实施和看一些有趣的规则. Matlab代码注意事项 以下注意事项将说明使用Matlab程序计算

Given an array of integers where 1 ≤ a[i] ≤ n (n = size of array), some elements appear twice and others appear once. Find all the elements of [1, n] inclusive that do not appear in this array. Could you do it without extra space and in O(n) runtime?

Given an array of integers, 1 ≤ a[i] ≤ n (n = size of array), some elements appear twice and others appear once. Find all the elements that appear twice in this array. Could you do it without extra space and in O(n) runtime? Example: Input: [4,3,2,7,

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Why underscore (觉得这部分眼熟的可以直接跳到下一段了...) 最近开始看 underscore.js 源码,并将 underscore.js 源码解读 放在了我的 2016 计划中. 阅读一些著名框架类库的源码,就好像和一个个大师对话,你会学到很多.为什么是 underscore?最主要的原因是 underscore 简短精悍(约 1.5k 行),封装了 100 多个有用的方法,耦合度低,非常适合逐个方法阅读,适合楼主这样的 JavaScript 初学者.从中,你不仅可以学到用

问题是:给你一个数组,求解出现次数第K多的元素.当然leetcode上的要求是算法复杂度不能大于O(N*logN). 首先这个问题我先是在leetcode上看到,当时想了两种做法,做到一半都觉得不是很好,正在思考别的方法.然后在牛客网上看别人的面试经历,看到一个应聘者和用我几乎完全一样的思路尝试在面试中解决这个问题(HashMap-->TreeSet),但是都没解决出来.这个问题确实是一个乍看不难但是要实际解决又会不停发现自己思路有问题的问题,于是我索性记录一下这两种想法和解决之道. 拿到这个问

遇到了一个很简单而有意思的问题,可以看出不同的算法策略对这个问题求解的优化过程.问题:寻找数组中的第K大的元素. 最简单的想法是直接进行排序,算法复杂度是O(N*logN).这么做很明显比较低效率,因为不要求别的信息只要计算出第K大的元素.当然,如果在某种情况下需要频繁访问第K大的元素就可以先进行一次排序在直接得出结果. 第一种方式是这样,用选择排序,冒泡法,或者交换排序这类的排序,对前K个元素进行排序.这三种算法也许不是最快的排序算法.但是都有个性质:计算出最大(小)的元素的算法复杂度是O(N

20世纪50年代,乌尔姆和冯·诺依曼(对此人真是崇拜的五体投地)为了研究机器人自我复制的可能性,提出了一种叫做元胞自动机(Cellular Automaton,CA)的算法.该算法采用局相互作用规则,最终产生整体的自复制构型(和蒙特卡罗法简直就是完全两种不同的哲学思想,竟然和同一个人有关).元胞自动机已经成为研究复杂系统行为的一个理论框架(蒙特卡洛法也是!!),也是人工智能的雏形(alpha GO 也用到了一种蒙特卡洛树搜索的技术!!!). 原本打算每天晚上抽出点时间研究一个分形图形的,可惜时间