在本篇文章中，我们将详细解读力扣第224题“基本计算器”。通过学习本篇文章，读者将掌握如何使用多种方法来解决这一问题，并了解相关的复杂度分析和模拟面试问答。每种方法都将配以详细的解释，以便于理解。 问题描述 力扣第224题“基本计算器”描述如下： 解题思路 方法一：栈 + 迭代 初步分析： 使用栈来保存当前计算的结果和符号，遇到括号时，将当前的计算状态（结果和符号）保存到栈中，进入新的计算状态。处理...

介绍来源：2022高教社杯全国大学生数学建模竞赛C题论文展示（C155） ，这里我们对该篇优秀论文中用到的聚类进行讲解学习。 文章目录 1. 背景介绍 2. 原理解析 2.1 R型聚类法 2.2 Q型聚类法 3 案例分析 3.1. 数据集介绍 3.2. 数据集加载和预处理 3.3. R型聚类法应用 3.4. Q型聚类法应用 3.6. 结论 1. 背景介绍 在数据分析和机器学习领域，聚类分析是一种常用...

在本篇文章中，我们将详细解读力扣第234题“回文链表”。通过学习本篇文章，读者将掌握如何判断一个链表是否为回文链表，并了解相关的复杂度分析和模拟面试问答。每种方法都将配以详细的解释，以便于理解。 问题描述 力扣第234题“回文链表”描述如下： 解题思路 方法一：双指针 + 反转链表 初步分析： 为了判断一个链表是否是回文，我们可以利用双指针技巧找到链表的中点，然后反转链表的后半部分，最后比较前半部分...

在本篇文章中，我们将详细解读力扣第221题“最大正方形”。通过学习本篇文章，读者将掌握如何使用多种方法来解决这一问题，并了解相关的复杂度分析和模拟面试问答。每种方法都将配以详细的解释，以便于理解。 问题描述 力扣第221题“最大正方形”描述如下： 解题思路 方法一：动态规划 初步分析： 使用动态规划来记录每个位置的最大正方形边长，最后返回最大边长的平方作为面积。 步骤： 定义一个二维数组 dp，dp...

如果还未安装gdb的话，输入下面命令进行安装即可： yum install gdb 目录 一、背景引入二、如果才能进行debug调试三、gdb常用选项 一、背景引入 首先，gdb是基于命令行式的调试工具。 debug和release是软件开发过程中的两个不同阶段或模式。debug用于开发和调试软件，并提供更多的调试信息和错误排查的能力。而release用于最终交付给用户和客户的版本，它经过优化和编译...

KNN算法 KNN算法就是把要分类的对象（例如一个特征向量）与训练集中已知类标记的所有对象进行对比，并由K近邻对分类对象进行判断为那个类别。这种方法的效果好，但是也有弊端，与K-means聚类算法一样，需要先预定设置k的值，k值的选择会影响分类的性能。此外这种方法要求整个训练集存储起来，如果训练集偏大，搜索就慢，训练集偏小，分类结果准确率也就低。对于大的训练集，采取某些装箱形式通常会减少对比的次数。 ...

LeetCode 双周赛 113 概览T1. 使数组成为递增数组的最少右移次数（Easy） 标签：模拟、暴力、线性遍历 T2. 删除数对后的最小数组长度（Medium） 标签：二分答案、双指针、找众数、 T3. 统计距离为 k 的点对（Medium） 标签：枚举、散列表 T4. 可以到达每一个节点的最少边反转次数（Hard） 标签：树上 DP T1. 使数组成为递增数组的最少右移次数（Easy）...

遗传算法本文应用的是 python geatpy module粒子群算法本文应用的是 python pyswarm module 遗传算法  它的不等约束是...<=0 import geatpy as eaimport numpy as np @ea.Problem.singledef evalVars(Vars): x1 = Vars[0] x2 = Vars[1] x3 = Vars[2]...

机器学习笔记之无约束优化问题——基于共轭方向法与Wolfe准则优化方法的Python示例 引言小插曲：画图——非标准二次型的等值线算法在图像中的表示基于精确搜索的共轭梯度法基于Wolfe准则的共轭梯度法 附：共轭梯度法完整代码 引言 本节使用 Python \text{Python} Python对共轭梯度法的精确搜索与非精确搜索进行示例。 小插曲：画图——非标准二次型的等值线 非标准二次型——这意...

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