ST算法即是sparse table算法，就是稀疏表的意思，就是利用二分法来划分一个表，划分为2的次方段，之后利用这个st表计算查询结果，可以使得预处理时间O(nlgn)，而查询时间为O(1) ；
那么有人会有疑问，既然查询时间是O(1)，那么为什么这个算法很多时候并不比线段树快多少，甚至根本没有快过呢？
因为其实查询时间为O(log(range))， range为查询区间的大小，因为...
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2014-07-12 20:35:55
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SciPy-数值计算库
SciPy函数库在NumPy库的基础上增加了众多的数学、科学以及工程计算中常用的库函数。例如线性代数、常微分方程数值求解、信号处理、图像处理、稀疏矩阵等等。由于其涉及的领域众多、本书没有能力对其一一的进行介绍。作为入门介绍，让我们看看如何用SciPy进行插值处理、信号滤波以及用C语言加速计算。
最小二乘拟合
假设有一组实验数据(x[...
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2014-07-08 15:53:22
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一、稀疏矩阵的定义 对于那些零元素数目远远多于非零元素数目，而且非零元素的分布没有规律的矩阵称为稀疏矩阵（sparse）。 人们无法给出稀疏矩阵的确切定义，一般都仅仅是凭个人的直觉来理解这个概念，即矩阵中非零元素的个数远远小于矩阵元素的总数，而且非零元素没有分布规律。 二、稀疏矩阵的压缩存...
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2014-07-08 00:10:05
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1、相关术语顶点(Vertex)、弧(Arc)、弧头(初始点)、弧尾(终结点)、边(Edge)、有向图(Directed graph)、无向图(Undigraph)、全然图(Completed grapg)、有向全然图、稀疏图(Sparse graph)、稠密图(Dense graph)、权(wei...
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2014-07-06 18:51:14
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之前我们介绍过图的邻接矩阵存储法，它的空间和时间复杂度都是N2，现在我来介绍另外一种存储图的方法：邻接表，这样空间和时间复杂度就都是M。对于稀疏图来说，M要远远小于N2。先上数据，如下。4 51 4 94 3 81 2 52 4 61 3 7第一行两个整数n m。n表示顶点个数（顶点编号为1~n），...
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2014-07-06 18:22:26
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题目：
输入顶点数目，边的数目，输入每条边的两个顶点编号还有每条边的权值，求最小生成树，输出最小生成树的权值。。
注意：prim算法适合稠密图，其时间复杂度为O(n^2)，其时间复杂度与边得数目无关，而kruskal算法的时间复杂度为O(eloge)跟边的数目有关，适合稀疏图。
kruskal----归并边；prim----归并点
方法一：kruskal，克鲁斯卡尔...
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2014-06-28 09:08:53
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http://acm.sdut.edu.cn/sdutoj/showproblem.php?pid=2144&cid=1186最小生成树，最重要的是了解思想稠密图用Prim,稀疏图用KruskalK（每次找最小的边连接，一条边连接两个点，所以单路就可以了） 1 #include 2 #include...
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2014-06-26 15:01:45
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稀疏表示是近期几年信号处理领域的热点之中的一个，简单来说，它事实上是一种对原始信号的分解过程，该分解过程借助一个事先得到的字典（也有人称之为过完备基，overcompletebasis，后面会介绍到），将输入信号表示为字典的线性近似的过程。即：
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2014-06-26 11:08:42
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之前我们介绍过图的邻接矩阵存储法，它的空间和时间复杂度都是N2，现在我来介绍另外一种存储图的方法：邻接表，这样空间和时间复杂度就都是M。对于稀疏图来说，M要远远小于N2。先上数据，如下。4 51 4 94 3 81 2 52 4 61 3 7 第一行两个整数nm。n表示顶点个数（顶点编号...
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2014-06-18 10:26:09
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1.稀疏数据的例子 对于网络图对应的节点关联矩阵、数据生成的哈希表等，这些存储起来是稀疏的，这样我们就会想到需要压缩空间。但是在压缩存储空间的同时，还要支持高效的查询操作。 Rank & Select 就可以对稀疏的数据进行压缩，还能支持高效的查询操作。2.Rank & Select 操作压缩稀.....
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2014-06-14 15:47:55
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