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標(biāo)(biāo)準(zhǔn)(zhǔn)函數(shù)(shù)
對于給定的n個(gè)元素的數(shù)組X[0:n-1]和Y[0:n-1],試設(shè)計(jì)一個(gè)O(logn)時(shí)間算法,計(jì)算X和Y的中位數(shù).
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一步 教你如何使用NHibernate在。Dot中實(shí)現(xiàn)基于O/R Mapping技術(shù)的N層架構(gòu)
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一、利用隨機(jī)函數(shù)產(chǎn)生3000個(gè)隨機(jī)整數(shù)
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設(shè)計(jì)一個(gè)O(n*n)時(shí)間的算法
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數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中的樹狀數(shù)組,能夠?qū)崿F(xiàn)高效查詢,在數(shù)組中進(jìn)行查詢的復(fù)雜度為 O(log(n
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trie tree, 是一個(gè)高效處理字符串的比較常見的算法,能夠讓我們在復(fù)雜度 O(log(n))的情況下插入和查詢一個(gè)字符串
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編寫具有如下函數(shù)原型的遞歸與非遞歸兩種函數(shù)equ
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Welch法：Welch法對Bartlett法進(jìn)行了兩方面的修正：一是選擇適當(dāng)?shù)拇昂瘮?shù)w(n)
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最近點(diǎn)對的隨機(jī)算法 算法時(shí)間達(dá)到O(n)非常完美的實(shí)現(xiàn)了隨機(jī)最近點(diǎn)對的功能
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最大李雅普諾夫指數(shù)的計(jì)算 該函數(shù)用來計(jì)算時(shí)間序列的最大Lyapunov 指數(shù)--Wolf 方法 ％ m: 嵌入維數(shù) ％ tau:時(shí)間延遲 ％ data:時(shí)間序列 ％ N:時(shí)間序列長度 ％
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