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数据结构第7章小结
第七章首先介绍了和查找相关的概念和术语。查找表是由同一类型的数据元素构成的集合。关键字是数据元素中某个数据项的值。在查找的同时对表做修改操作,相应的表称之为动态查找表,否则称为静态查找表。平均查找长度是为确定记录在查找表中的位置,需和给定值进行比较的关键字个数的期望值。然后讲了线性表的三种查找方法: ...
分类:其他好文   时间:2020-06-29 00:45:10    阅读次数:95
数据结构第七章学习小结
查找 (1)静态查找表:在查找的同时不对表进行修改操作。 (2)动态查找表:在查找的同时对表做修改操作(如插入、删除)。 平均查找长度(ASL):为了确定记录在查找表中的位置,需要对给定值进行比较的关键字个数的期望值 ASL = ∑ PiCi(从i = 1 到 i = n求和) 其中,Pi为查找表中 ...
分类:其他好文   时间:2020-06-28 22:55:51    阅读次数:104
第七章小结
第七章--查找 一、 1、动态查找表和静态查找表 动态查找表:在查找的同时对表修改操作(如:插入和删除) 静态查找表:与动态查找表刚好相反 2、平均查找长度 (即关键字的平均比较次数)为确定记录在查找表中的位置,需和给定值进行比较的关键字个数的期望值,称为查找算法在查找成功时的平均查找长度 若查找概 ...
分类:其他好文   时间:2020-06-28 22:27:17    阅读次数:69
EFCore2.2中使用Group By的那些坑及解决方法
背景 在后端使用EFCore进行数据库操作的时候,不可避免的要进行Group By操作,在进行Group By后如果在进行类似于Sum的操作的时候EFCore总是不能按照我们期望的结果进行,而且这个问题EFCore的官方也没有给出一个好的解决方式,那么在使用EFCore2.2进行开发的时候这些又不可 ...
分类:其他好文   时间:2020-06-28 16:52:51    阅读次数:130
CCSU团队训练赛
CCSU团队训练赛 总结:菜,菜在马力,菜在思维,菜在体力。 题目如下 A - Play the Dice 题意:掷骰子,给长度为n的数组指点数,每个被掷中概率为1/n,m个特殊骰子,掷中还能掷一次,求期望。 题解:水题,算出不能多掷的期望,与多掷一次的概率,联立方程直接搞。 代码部分 #inclu ...
分类:其他好文   时间:2020-06-28 00:36:07    阅读次数:74
k8s组件说明
高可用个数最好是大于3的个数 master scheduler 调度器,计算资源,调度到可用的node,交给apiserver ,apiserver写入etcd,kubelet实时读取 controller-manager 管理pod的期望数量,创建或删除pod apiserver 集群访问入口,收 ...
分类:其他好文   时间:2020-06-27 16:17:03    阅读次数:56
APP——自动化——python——swipe从坐标点滑动到坐标点以及其它滑动
1.swipe从坐标点滑动到坐标点 5个参数(起始横坐标,起始纵坐标,结束横坐标,结束纵坐标,滑动时长单位毫秒) driver.swipe(start_x,start_y,end_x,end_y,duration=None) 注意: 每次操作的期望时间与真实时间有误差,造成了每次的滑动距离不等。 滑 ...
分类:移动开发   时间:2020-06-26 16:38:00    阅读次数:95
Pytorch常用的交叉熵损失函数CrossEntropyLoss()详解
本篇借鉴了这篇文章,如果有兴趣,大家可以看看:https://blog.csdn.net/geter_CS/article/details/84857220 1、交叉熵:交叉熵主要是用来判定实际的输出与期望的输出的接近程度 2、CrossEntropyLoss()损失函数结合了nn.LogSoftm ...
分类:其他好文   时间:2020-06-26 14:34:08    阅读次数:590
7 个建议让 Code Review 高效又高质
7 个建议让 Code Review 高效又高质 关于代码评审(Code Review)的文章也算是汗牛充栋了,代码评审也已经是许多组织的标准化实践。不过,许多团队在尝试代码评审实践时,却有如下疑问: “政治正确” 的代码评审活动究竟有没有达到期望的实际效果? 给了我一大堆代码,到底该从哪里看起?哪 ...
分类:其他好文   时间:2020-06-26 14:17:14    阅读次数:74
HDU 4336 Card Collector 容斥 数学期望 概率
题意:给出N个物品及每次获得第i个物品的概率 问获得所有物品的次数的期望、 从简单考虑 若只有一个物品 获得一个物品的期望是1/p (1/p * p = 1) 这样可以推理得到 E1 = 1 / p1 , E2 = 1/ p2 , E12 = 1 / (p1+p2) (即获得第一个物品或第二个物品的 ...
分类:其他好文   时间:2020-06-25 21:39:16    阅读次数:72
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