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經(jīng)濟(jì)

  • 算法介紹 矩陣求逆在程序中很常見

    算法介紹 矩陣求逆在程序中很常見,主要應用于求Billboard矩陣。按照定義的計算方法乘法運算,嚴重影響了性能。在需要大量Billboard矩陣運算時,矩陣求逆的優化能極大提高性能。這里要介紹的矩陣求逆算法稱為全選主元高斯-約旦法。 高斯-約旦法(全選主元)求逆的步驟如下: 首先,對于 k 從 0 到 n - 1 作如下幾步: 從第 k 行、第 k 列開始的右下角子陣中選取絕對值最大的元素,并記住次元素所在的行號和列號,在通過行交換和列交換將它交換到主元素位置上。這一步稱為全選主元。 m(k, k) = 1 / m(k, k) m(k, j) = m(k, j) * m(k, k),j = 0, 1, ..., n-1;j != k m(i, j) = m(i, j) - m(i, k) * m(k, j),i, j = 0, 1, ..., n-1;i, j != k m(i, k) = -m(i, k) * m(k, k),i = 0, 1, ..., n-1;i != k 最后,根據在全選主元過程中所記錄的行、列交換的信息進行恢復,恢復的原則如下:在全選主元過程中,先交換的行(列)后進行恢復;原來的行(列)交換用列(行)交換來恢復。

    標簽: 算法 矩陣求逆 程序

    上傳時間: 2015-04-09

    上傳用戶:wang5829

  • 一個簡單的類似鋼琴的游戲

    一個簡單的類似鋼琴的游戲,能夠發出3個8度音, 低音:1~7; 中音:Q~U或q~u; 高音:A~J或a~j;

    標簽: 鋼琴

    上傳時間: 2015-06-09

    上傳用戶:784533221

  • Floyd-Warshall算法描述 1)適用范圍: a)APSP(All Pairs Shortest Paths) b)稠密圖效果最佳 c)邊權可正可負 2)算法描述: a)初始化:d

    Floyd-Warshall算法描述 1)適用范圍: a)APSP(All Pairs Shortest Paths) b)稠密圖效果最佳 c)邊權可正可負 2)算法描述: a)初始化:dis[u,v]=w[u,v] b)For k:=1 to n For i:=1 to n For j:=1 to n If dis[i,j]>dis[i,k]+dis[k,j] Then Dis[I,j]:=dis[I,k]+dis[k,j] c)算法結束:dis即為所有點對的最短路徑矩陣 3)算法小結:此算法簡單有效,由于三重循環結構緊湊,對于稠密圖,效率要高于執行|V|次Dijkstra算法。時間復雜度O(n^3)。 考慮下列變形:如(I,j)∈E則dis[I,j]初始為1,else初始為0,這樣的Floyd算法最后的最短路徑矩陣即成為一個判斷I,j是否有通路的矩陣。更簡單的,我們可以把dis設成boolean類型,則每次可以用“dis[I,j]:=dis[I,j]or(dis[I,k]and dis[k,j])”來代替算法描述中的藍色部分,可以更直觀地得到I,j的連通情況。

    標簽: Floyd-Warshall Shortest Pairs Paths

    上傳時間: 2013-12-01

    上傳用戶:dyctj

  • 求標準偏差 > function c=myfunction(x) > [m,n]=size(x) > t=0 > for i=1:numel(x) >

    求標準偏差 > function c=myfunction(x) > [m,n]=size(x) > t=0 > for i=1:numel(x) > t=t+x(i)*x(i) > end > c=sqrt(t/(m*n-1)) function c=myfunction(x) [m,n]=size(x) t=0 for i=1:m for j=1:n t=t+x(i,j)*x(i,j) end end c=sqrt(t/(m*n-1

    標簽: gt myfunction function numel

    上傳時間: 2014-01-15

    上傳用戶:hongmo

  • 求標準偏差 > function c=myfunction(x) > [m,n]=size(x) > t=0 > for i=1:numel(x) >

    求標準偏差 > function c=myfunction(x) > [m,n]=size(x) > t=0 > for i=1:numel(x) > t=t+x(i)*x(i) > end > c=sqrt(t/(m*n-1)) function c=myfunction(x) [m,n]=size(x) t=0 for i=1:m for j=1:n t=t+x(i,j)*x(i,j) end end c=sqrt(t/(m*n-1

    標簽: gt myfunction function numel

    上傳時間: 2013-12-26

    上傳用戶:dreamboy36

  • 求標準偏差 > function c=myfunction(x) > [m,n]=size(x) > t=0 > for i=1:numel(x) >

    求標準偏差 > function c=myfunction(x) > [m,n]=size(x) > t=0 > for i=1:numel(x) > t=t+x(i)*x(i) > end > c=sqrt(t/(m*n-1)) function c=myfunction(x) [m,n]=size(x) t=0 for i=1:m for j=1:n t=t+x(i,j)*x(i,j) end end c=sqrt(t/(m*n-1

    標簽: gt myfunction function numel

    上傳時間: 2016-06-28

    上傳用戶:change0329

  • 求標準偏差 > function c=myfunction(x) > [m,n]=size(x) > t=0 > for i=1:numel(x) >

    求標準偏差 > function c=myfunction(x) > [m,n]=size(x) > t=0 > for i=1:numel(x) > t=t+x(i)*x(i) > end > c=sqrt(t/(m*n-1)) function c=myfunction(x) [m,n]=size(x) t=0 for i=1:m for j=1:n t=t+x(i,j)*x(i,j) end end c=sqrt(t/(m*n-1

    標簽: gt myfunction function numel

    上傳時間: 2014-09-03

    上傳用戶:jjj0202

  • 動態規劃的方程大家都知道

    動態規劃的方程大家都知道,就是 f[i,j]=min{f[i-1,j-1],f[i-1,j],f[i,j-1],f[i,j+1]}+a[i,j] 但是很多人會懷疑這道題的后效性而放棄動規做法。 本來我還想做Dijkstra,后來變了沒二十行pascal就告訴我數組越界了……(dist:array[1..1000*1001 div 2]...) 無奈之余看了xj_kidb1的題解,剛開始還覺得有問題,后來豁然開朗…… 反復動規。上山容易下山難,我們可以從上往下走,最后輸出f[n][1]。 xj_kidb1的一個技巧很重要,每次令f[i][0]=f[i][i],f[i][i+1]=f[i][1](xj_kidb1的題解還寫錯了)

    標簽: 動態規劃 方程

    上傳時間: 2014-07-16

    上傳用戶:libinxny

  • Euler函數: m = p1^r1 * p2^r2 * …… * pn^rn ai >= 1 , 1 <= i <= n Euler函數: 定義:phi(m) 表示小于等

    Euler函數: m = p1^r1 * p2^r2 * …… * pn^rn ai >= 1 , 1 <= i <= n Euler函數: 定義:phi(m) 表示小于等于m并且與m互質的正整數的個數。 phi(m) = p1^(r1-1)*(p1-1) * p2^(r2-1)*(p2-1) * …… * pn^(rn-1)*(pn-1) = m*(1 - 1/p1)*(1 - 1/p2)*……*(1 - 1/pn) = p1^(r1-1)*p2^(r2-1)* …… * pn^(rn-1)*phi(p1*p2*……*pn) 定理:若(a , m) = 1 則有 a^phi(m) = 1 (mod m) 即a^phi(m) - 1 整出m 在實際代碼中可以用類似素數篩法求出 for (i = 1 i < MAXN i++) phi[i] = i for (i = 2 i < MAXN i++) if (phi[i] == i) { for (j = i j < MAXN j += i) { phi[j] /= i phi[j] *= i - 1 } } 容斥原理:定義phi(p) 為比p小的與p互素的數的個數 設n的素因子有p1, p2, p3, … pk 包含p1, p2…的個數為n/p1, n/p2… 包含p1*p2, p2*p3…的個數為n/(p1*p2)… phi(n) = n - sigm_[i = 1](n/pi) + sigm_[i!=j](n/(pi*pj)) - …… +- n/(p1*p2……pk) = n*(1 - 1/p1)*(1 - 1/p2)*……*(1 - 1/pk)

    標簽: Euler lt phi 函數

    上傳時間: 2014-01-10

    上傳用戶:wkchong

  • //Euler 函數前n項和 /* phi(n) 為n的Euler原函數 if( (n/p) % i == 0 ) phi(n)=phi(n/p)*i else phi(n)=phi(n/p

    //Euler 函數前n項和 /* phi(n) 為n的Euler原函數 if( (n/p) % i == 0 ) phi(n)=phi(n/p)*i else phi(n)=phi(n/p)*(i-1) 對于約數:divnum 如果i|pr[j] 那么 divnum[i*pr[j]]=divsum[i]/(e[i]+1)*(e[i]+2) //最小素因子次數加1 否則 divnum[i*pr[j]]=divnum[i]*divnum[pr[j]] //滿足積性函數條件 對于素因子的冪次 e[i] 如果i|pr[j] e[i*pr[j]]=e[i]+1 //最小素因子次數加1 否則 e[i*pr[j]]=1 //pr[j]為1次 對于本題: 1. 篩素數的時候首先會判斷i是否是素數。 根據定義,當 x 是素數時 phi[x] = x-1 因此這里我們可以直接寫上 phi[i] = i-1 2. 接著我們會看prime[j]是否是i的約數 如果是,那么根據上述推導,我們有:phi[ i * prime[j] ] = phi[i] * prime[j] 否則 phi[ i * prime[j] ] = phi[i] * (prime[j]-1) (其實這里prime[j]-1就是phi[prime[j]],利用了歐拉函數的積性) 經過以上改良,在篩完素數后,我們就計算出了phi[]的所有值。 我們求出phi[]的前綴和 */

    標簽: phi Euler else 函數

    上傳時間: 2016-12-31

    上傳用戶:gyq

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