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  • http://www.cnblogs.com/hfzsjz/archive/2010/12/06/1897841.html   什么意思? 什么意思? 平常都是 那么是什么意思?...n -- 隔n秒钟 url -- 转此地址 例如: content="3;URL=http://w
    
    
     

    <meta http-equiv="refresh" content="3"> 什么意思?
    平常都是<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=gb2312">
    那么<meta http-equiv="refresh" content="3">是什么意思?

    <meta http-equiv="refresh" content="3">
    意思是隔3秒钟后刷新.

    上面没有写网页地址(URL),格式应当是:
    <meta http-equiv="Refresh" content="n;url">
    n -- 隔n秒钟
    url -- 转此地址

    例如:
    <META HTTP-EQUIV="refresh"
    content="3;URL=http://www.jd265.com/">
    3秒钟后刷新--转分手社区的首页.
     
    mata是缩写形式.
    = Multiple Answering Teaching,多路回答教学装置


    equiv
    [i'Kju:v]
    n.相当,当量

    meta equiv

    <meta http-equiv="Pragma" content="no-cache">
    禁止浏览器从本地计算机的缓存中访问页面内容,这样设定,访问者将无法脱机浏览。
    <meta http-equiv="content-Type" content="text/html; charset=utf-8">设定页面使用即为简体中文
    网页解析器必须支持UTF-8,UTF16的(Unicode)统一编码
    也可以用"GB2312"或者"GBK"这写都是解决中文乱码问题!!
     
    <meta http-equiv="expires" content="web,26 Feb 2007 10:20:31 GMT"(这个是(expires)网页过期)
     
    页面进入和退出的特效(这个很有意思不防试试看把他加到<head></head>标签里面)
    进入页面<meta http-equiv="Page-Enter" content="revealTrans(duration=x, transition=y)">
    推出页面<meta http-equiv="Page-Exit" content="revealTrans(duration=x, transition=y)">
    这个是页面被载入和调出时的一些特效。duration表示特效的持续时间,以秒为单位。transition表示使用哪种特效,取值为1-23:
    0 矩形缩小
    1 矩形扩大
    2 圆形缩小
    3 圆形扩大
    4 下到上刷新
    5 上到下刷新
    6 左到右刷新
    7 右到左刷新
    8 竖百叶窗
    9 横百叶窗
    10 错位横百叶窗
    11 错位竖百叶窗
    12 点扩散
    13 左右到中间刷新
    14 中间到左右刷新
    15 中间到上下
    16 上下到中间
    17 右下到左上
    18 右上到左下
    19 左上到右下
    20 左下到右上
    21 横条
    22 竖条
    23 以上22种随机选择一种
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  • 在算法设计中经常需要通过递归方程估计算法的时间复杂度T(n),本文针对形如T(n)=aT(n/b)+f(n)的递归方程进行讨论,以期望找出通用的递归方程的求解方式。算法设计教材中给出的Master定理可以解决该类方程的绝大多数...

    在算法设计中经常需要通过递归方程估计算法的时间复杂度T(n),本文针对形如T(n)=aT(n/b)+f(n)的递归方程进行讨论,以期望找出通用的递归方程的求解方式。

    算法设计教材中给出的Master定理可以解决该类方程的绝大多数情况,根据Master定理:o-渐进上界、w-渐进下界、O-渐进确界。

    a1b1为常数,f(n)为函数,T(n)=aT(n/b)+f(n)为非负数,x=logba

    1.       f(n)=o(nx-e)e0,那么T(n)=O(nx)

    2.       f(n)=O(nx),那么T(n)=O(nlogn)

    3.       f(n)=w(nx+e)e0且对于某个常数c1和所有充分大的naf(n/b)cf(n),那么T(n)=O(f(n))

    然而,Master定理并没有完全包括所有的f(n)的情况。注意到条件13中的e总是大于0的,所以在条件12、条件23之间存在所谓的“间隙”,使得某些f(n)在该情况下不能使用该定理。因此,我们需要找到在Master定理不能使用的情况下如何解递归方程的比较通用的办法——递归树。

    经过分析,递归树解法包含了Master定理,但是Master定理可以方便的判断出递归方程的解。产生这种结果的原因关键在于f(n)的形式,显然,当f(n)n的多项式p(n)形式的话必然满足Master定理的要求,但是f(n)不是多项式就需要另当别论了。

    下面就题目所列出的递归方程形式进行分析。

    f(n)n的多项式p(n)=f(n)

    因为f(n)是多项式,设p(n)=O(nk)k0。根据递归树计算方式,有:

                  T(n)= aT(n/b)+n

                  T(n/b)= aT(n/b2)+(n/b)

                  T((n/b2)= aT(n/b3)+( n/b2)

                  ……

           于是得到:T(n)= n(1+ a/ b+ (a/ bk)2 + (a/ bk)3 +···+ (a/ bk)h)h=logbn

           1logba=k

                  这种情况下a/ bk= 1,显然T(n)= O(nlogbn)

           2logbak

                  此时等比数列公比不是1,根据等比数列求和公式化简得到:

    T(n)=( n–nx)/(1-a/bk)x=logba

    如果logba<k,则T(n)= O(nk)

    如果logba>k,则T(n)= O(nx)x=logba

           通过以上的计算表明,在Master定理的条件中,针对f(n)为多项式的情况可以使用递归树的方法进行证明和计算。同样,在f(n)不是多项式的时候也可以通过的这种方式得到方程的解。

    f(n)是一般函数

    f(n)不是n的多项式的时候,计算就会变得比较复杂,有时可能会也找不到最终的解。但是递归树的方法给我们一种更好使用的解决办法。下面根据一个简单的例子说明这一点:

    a=b=2f(n)=nlgn时候(lgn:log2n的简记),计算递归方程的解。

    T(n)= 2T(n/2)+nlgn 

           T(n/b)= 2T(n/22)+(n/2)lg(n/2)

           T((n/b2)= 2T(n/23)+ (n/22)lg(n/22)

           ……

           于是得到:T(n)= nlgn+(nlgn-lg2)+ (nlgn-2lg2)+ (nlgn-22lg2)+···+(nlgn-2hlg2)h=lgn

           根据等差、等比数列求和公式化简有:

           T(n)=n(lgn)–(n-1)lg2,所以T(n)= O( n(lgn)2),而不是O( nlgn)

           通过这个例子可以看出,当f(n)不是多项式的时候计算就有可能变得比较复杂,甚至无法计算。但是通过Master定理以及具体的数学变换技巧在某些情况下还是可行的。

           综上所述,可以得出以下结论:在针对形如T(n)=aT(n/b)+f(n)的递归方程求解方法里,使用递归树是一种比较可行的通用办法。


    =======================================================

    T(n)=2T(n/2)+n=o(nlogn)

    大o记号:大O符号(Big O notation)是用于描述函数渐进行为的数学符号。更确切地说,它是用另一个(通常更简单的)函数来描述一个函数数量级的渐近上界(百度百科)

    T(n)=2T(n/2)+n

    设n=2^k
    T(n/2)=2T(n/2^2)+n/2
    T(n/2^2)=2T(n/2^3)+n/2^2
    T(n)=2T(n/2)+n=2^2T(n/2^2)+2*n/2+n=2^3T(n/2^3)+2^2*n/2^2+2*n/2+n
        =2^kT(1)+kn=nT(1)+kn=n(logn+T(1))=o(nlogn)
        

    注:T(1)是常数,可以忽略 

    https://blog.csdn.net/yuyajun06/article/details/79791508?utm_source=copy 
    https://en.wikipedia.org/wiki/Master_theorem_(analysis_of_algorithms)





    转载于:https://www.cnblogs.com/jins-note/p/9721179.html

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  • 在算法设计中经常需要通过递归方程估计算法的时间复杂度T(n),本文针对形如T(n)=aT(n/b)+f(n)的递归方程进行讨论,以期望找出通用的递归方程的求解方式。 算法设计教材中给出的Master定理可以解决该类方程的绝大...

    在算法设计中经常需要通过递归方程估计算法的时间复杂度T(n),本文针对形如T(n)=aT(n/b)+f(n)的递归方程进行讨论,以期望找出通用的递归方程的求解方式。

    算法设计教材中给出的Master定理可以解决该类方程的绝大多数情况,根据Master定理:o-渐进上界、w-渐进下界、O-渐进确界。

    a1b1为常数,f(n)为函数,T(n)=aT(n/b)+f(n)为非负数,x=logba

    1.       f(n)=o(nx-e)e0,那么T(n)=O(nx)

    2.       f(n)=O(nx),那么T(n)=O(nlogn)

    3.       f(n)=w(nx+e)e0且对于某个常数c1和所有充分大的naf(n/b)cf(n),那么T(n)=O(f(n))

    然而,Master定理并没有完全包括所有的f(n)的情况。注意到条件13中的e总是大于0的,所以在条件12、条件23之间存在所谓的“间隙”,使得某些f(n)在该情况下不能使用该定理。因此,我们需要找到在Master定理不能使用的情况下如何解递归方程的比较通用的办法——递归树。

    经过分析,递归树解法包含了Master定理,但是Master定理可以方便的判断出递归方程的解。产生这种结果的原因关键在于f(n)的形式,显然,当f(n)n的多项式p(n)形式的话必然满足Master定理的要求,但是f(n)不是多项式就需要另当别论了。

    下面就题目所列出的递归方程形式进行分析。

    f(n)n的多项式p(n)=f(n)

    因为f(n)是多项式,设p(n)=O(nk)k0。根据递归树计算方式,有:

                  T(n)= aT(n/b)+n

                  T(n/b)= aT(n/b2)+(n/b)

                  T((n/b2)= aT(n/b3)+( n/b2)

                  ……

           于是得到:T(n)= n(1+ a/ b+ (a/ bk)2 + (a/ bk)3 +···+ (a/ bk)h)h=logbn

           1logba=k

                  这种情况下a/ bk= 1,显然T(n)= O(nlogbn)

           2logbak

                  此时等比数列公比不是1,根据等比数列求和公式化简得到:

    T(n)=( n–nx)/(1-a/bk)x=logba

    如果logba<k,则T(n)= O(nk)

    如果logba>k,则T(n)= O(nx)x=logba

           通过以上的计算表明,在Master定理的条件中,针对f(n)为多项式的情况可以使用递归树的方法进行证明和计算。同样,在f(n)不是多项式的时候也可以通过的这种方式得到方程的解。

    f(n)是一般函数

    f(n)不是n的多项式的时候,计算就会变得比较复杂,有时可能会也找不到最终的解。但是递归树的方法给我们一种更好使用的解决办法。下面根据一个简单的例子说明这一点:

    a=b=2f(n)=nlgn时候(lgn:log2n的简记),计算递归方程的解。

    T(n)= 2T(n/2)+nlgn 

           T(n/b)= 2T(n/22)+(n/2)lg(n/2)

           T((n/b2)= 2T(n/23)+ (n/22)lg(n/22)

           ……

           于是得到:T(n)= nlgn+(nlgn-lg2)+ (nlgn-2lg2)+ (nlgn-22lg2)+···+(nlgn-2hlg2)h=lgn

           根据等差、等比数列求和公式化简有:

           T(n)=n(lgn)–(n-1)lg2,所以T(n)= O( n(lgn)2),而不是O( nlgn)

           通过这个例子可以看出,当f(n)不是多项式的时候计算就有可能变得比较复杂,甚至无法计算。但是通过Master定理以及具体的数学变换技巧在某些情况下还是可行的。

           综上所述,可以得出以下结论:在针对形如T(n)=aT(n/b)+f(n)的递归方程求解方法里,使用递归树是一种比较可行的通用办法。

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  • 信噪比S/N、载噪比C/N与Eb/N0之全方位区别 Eb的单位是J,定义是接收端的平均比特能量,N0的单位是W/Hz(J),也是在接收端定义的平均功率谱密度。S和N的单位是W。简单的换算,是 (Eb/N0)=(S/N)/f,其中f是系统的频谱...

    信噪比 S/N 、载噪比 C/N 与 Eb/N0之全方位区别

        Eb的单位是J,定义是接收端的平均比特能量,N0的单位是W/Hz(J),也是在接收端定义的平均功率谱密度。S和N的单位是W。简单的换算,是 (Eb/N0)=(S/N)/f,其中f是系统的频谱效率(Gp=WPR处理增益的倒数),这个值是与编码、调制方式有关的,比如1/2的编 码,16QAM,f=1/2*4=2(bits/symbol)。信息论中的定义是(Eb/N0)=(S/N)/(R/W),这与上面是一样的。首先,必 须弄清单位!按照信息论中对Eb的定义,应该和信号的调制方式无关。Eb=S/C,其中C为信道容量。这样若设r为信噪比,则由信道容量的定义有Eb /No=r/log(1+r)。这里是认为C=log(1+r)推出来的。

        信噪比( S/N )是指传输信号的平均功率与加性噪声的平均功率之比。载噪比(C/N )指已经调制的信号的平均功率与加性噪声的平均功率之比。它们通常都以对数的方式来计算,单位为dB。
        信噪比与载噪比区别在于,载噪比中已调信号的功率包括了传输信号的功率和调制载波的功率,而信噪比中仅包括传输信号的功率,两者之间相差一个载波功率。当 然载波功率与传输信号功率相比通常都是很小的,因而载噪比与信噪比在数值上十分接近。对抑制载波的调制方式来说,两者的值相等。信噪比和载噪比可以在接收 端直接通过测量得到。在调制传输系统中,一般采用载噪比指标;而在基带传输系统中,一般采用信噪比指标。实际数字通信系统的可靠性性能常以一个载噪比对误码率的关系曲线来描述的,曲线的横坐标为 C/N,纵坐标为 BER。

        Eb表示信道内单位比特码的功率,N0代表噪声谱密度,Eb/N0实际上就是一种信噪比,因为通常讲的 SNR是信号和噪声功率的比值,是单位时间内的信号和噪声能量的比值,但是在通信中计算单位时间内的SNR是相对笼统的,Eb/NO取单位比特码的SNR 就比较科学,和一般的信噪比一样,用它来表征无线信道的质量是理所当然的。

    Eb/N0   SNR之间的关系

        在仿真中信号能量绝对是非常非常重要的问题,但是一直有扰于一些概念没有理清楚,现在理一理。

    SNR信噪比,信号平均能量与噪声平均能量的比值,将噪声能量设置为1,信号能量可以由信噪比和噪声能量求得,S=10^(SNR/10)*N。

        传信率为Rb(比特/秒),带宽W(赫兹),S/N=Eb*Rb/N0*W=(Eb/N0)*(Rb/W),Rb/W就是频谱效率,所以在这SNR与Eb/N0就是一个线性的关系,仿真时可以将Eb/N0与S/N统一看待,然后将S/N用db形式的SNR反映出来。

    由于严格意义上讲E是信号能量,而不是信号功率,所以信号能量与时间长度还有关系,一个符号的时间长度是一个比特时间长度的log2(M)的关系,即Es/N0=log2(M)*Eb/N0.

        所以如果信号能量加在比特上用Eb/N0的形式转化,如果能量加在符号级上,就按照Es/N0的形式转化。

    Eb/N0  Ec/N0  Es/N0

    (一)比特信噪比Eb/ N0:Eb是比特能量, (一般来说,一个Bit是有很N个chip组成的,所以它的能量=N×Ec);

    (二)Ec/ N0:Ec是指一个chip的平均能量;

    (三)符号信噪比Es/ N0:Es是符号能量;

    Es/N0=log2(M)*Eb/N0。

    Es/N0=SNR×Tsym/Tsample,其中Tsym表示符号时间,Tsample表示采样点间隔。

     

    转自网络,无法联系到原作者,侵删。

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  • open模式——r/w/a/b

    千次阅读 2018-10-06 01:19:07
    原始文件内容: ewrdad sf sf dfa 模式 说明 code &amp; result r  只读 with open('trytext.txt','r')as f: data=f.readlines() ... ['ewrdad sf\n', 'sf\n', 'dfa...
  • N/D to float number

    2017-07-12 22:15:02
    #include "stdafx.h" #include #include #include #include #include using namespace std; int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[]) { int n, d; cin >> n >> d; int tmpn = n; int tmpd = d;... w
  • //1到n能被5整除的个数即为n/5(取整)#include int main() {  int n,i,x,y,z,w,sum,xy,xz,yz,xyz; while(scanf("%d",&n)!=EOF)  {  sum=0;  x=n/5;  y=n/6;  z=n/8;  xy=n/30;... xz=n/
  • #include #include using namespace std; const int N = 100; typedef struct word{//词典结构体 char Entry[N];//词条 char nature[N];... char example[N];...void findWord(word w[], char s[], int start, int
  • 已知w是一个大于10但不大于1000000的无符号整数,若wn(n≥2)位的整数,则求出w的后n-1位的数。 输入第一行为M,表示测试数据组数。 接下来M行,每行包含一个测试数据。 输出输出M行,每行为对应行的n-1位数...
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  • 电机功率与转矩/扭矩的关系

    千次阅读 2019-07-18 18:36:40
    先给结论: P=T∗ω=9549P1n1 P=T*\omega=9549\frac{P_{1}}{n_{1}} P=T∗ω=9549n1​P1​​ ...功 = 力 * 距离:W=F∗sW=F*sW=F∗s 速度 = 距离/时间 = 角速度 * 半径:v=st=rωv=\frac{s}{t}=r\omegav=ts​=...
  • P = W/T=FS/T = FV T = F * R V = 2πRN N ----转速 所以 P= FV = T/R * 2πRN = 2πTN T = P/2πn 用千瓦(KW)和转/分(r/min) 就可以得出T=9550*P/N
  • MFC(2)

    2019-01-06 16:40:22
    绘制万花筒 在头文件添加#include 在OnDraw中添加代码 int n = 2;... int w = 400 / n; int h = 300 / n; int s = 10; int tmpx = w - (r1 - r2 + s); int tmpy = h; CString str; str = ...
  • #include<stdio.h> #include<math.h> #include<string.h> // 注意是前n位 int pri(long x){ int i;... long i,k,w=1,h=10; int j; for(j=1;j<4;j++) {w*=10,h*=10;} w++; .
  • #include<iostream> #include<cmath> using namespace std; int main() { int w,m,n,y1,y2; cin>>w>>... int x2=n/w+1; if(m%w==0) { x1=m/w; } if(n%w==0) { x2=n.
  • 7-7 回文数 (25分)

    2019-12-27 03:34:15
    #include<stdio.h> int main(){ int n,g,w,s,q; scanf("%d",&n); g=n%10; w=n/10000; s=n/10%10; q=n/1000%10; if(g==w&&s==q){ printf("yes"); } e...
  • 原文: for n, x in enumerate(X): j = n // nw i = n % nw img[jh:jh+h, iw:iw+w] = x 改为: for n, x in enumerate(X): j = n // nw i = n % nw img[int(jh):int(jh+h), int(iw):int(iw+w)] = x
  • 01背包问题 //有n个重量和价值分别为...=n<=100 // 1<=wi,vi<=100 // 1<=W<=10000 //思路:dp[i][j]从前i个物品开始挑选总重量小于j时,总价值的最大值 //dp[0][j]=0 //dp[i+1][j] = | dp[i][j] (j&...
  • 计算传递闭包

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  • 线性回归[求W/中心化/标准差]

    千次阅读 2018-09-22 09:42:08
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  • S/N,C/I,Ec/Io,Eb/No之间的关系

    千次阅读 2016-10-16 18:38:29
    定义了业务比特能噪比Eb/N0,用于在业务比特级进行接收性能(功率效率)的衡量。实际上因为业务比特级的能量是无法测量的,Eb/N0必须通过实测的S/N进行推算。以上各参量的参考点如下图所示。 Ec就是导频专用,Eb就是...
  • 求10000~99999内所有的回文数字

    千次阅读 2017-01-05 22:59:10
    #includeint main(){ int m=10000; int w,q,s,g; int sum=0;/* while(m { w = m/10000; q = m/1000%10; s = m/10%10;... if(w == g && s == q){ printf("%d\n",m); sum++; } m++; }*/ for(m=100
  • MVDR波束形成MATLAB实现

    千次阅读 2020-04-29 13:13:03
    clc clear %%设置初始参数 ...w=2*pi*f; m=10;%阵元数 n=1000;%快拍数 snr=0;%0dB inr=20;%20dB thetas=90/180*pi; thetai=40/180*pi; %%生成导向向量a(theta) theta=0:180; theta=theta/180*pi;...
  • iMap@@3PAY0N@HA) already defined in LessonX.obj Main.obj : error LNK2005: "bool g_bStart" (?g_bStart@@3_NA) already defined in LessonX.obj Main.obj : error LNK2005: "float g_fGameTime" (?g_fGameTime...
  • vc++反向连接后门

    千次阅读 2009-03-29 18:23:00
    #include#include#pragma comment(lib,"ws2_32.lib")void main(int argc,char **argv){char *messages = "/r/n======================== BackConnect BackDoor V0.1 ========================/r/n========= Welc
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