精华内容
下载资源
问答
  • 在对电信资费上限和下限管制的研究基础上,提出了电信资费上下限区间的概念和规制方法,以此达到变单一的价格竞争模式为多元的竞争模式,变信息不完全的博弈为信息完全博弈的目的,希望通过这些方法能够对未来更加...
  • 置信区间

    千次阅读 2017-12-10 05:01:38
    知道样本均值(M)和标准差(ST)时: 置信区间下限:a=M - n*ST; 置信区间上限:a=M + n*ST; 当求取90% 置信区间时 n=1.645 当求取95% 置信区间时 n=1.96 当求取99% 置信区间时 n=2.576 n值见t分布表格

    知道样本均值(M)和标准差(ST)时:
    置信区间下限:a=M - n*ST; 置信区间上限:a=M + n*ST;
    当求取90% 置信区间时 n=1.645
    当求取95% 置信区间时 n=1.96
    当求取99% 置信区间时 n=2.576
    n值见t分布表格

    展开全文
  • LeetCode之合并区间

    2019-07-27 15:18:06
    2.遍历所有区间,找到区间下限最小的那个,并用min,max记入。 3.删除步骤2找到的区间 4.遍历剩下的所有区间,如果该区间的最小值小于或等于步骤2中的最大值,记入该区间的最大值。 5.如果该区间的最大值大于max,...

    今天在LeetCode上面做了一道排序题:合并区间。该题也不算太难,先用非常暴力的方法解决了。该步骤如下:
    1.初始化每一个区间的最小值min与最大值max
    2.遍历所有区间,找到区间下限最小的那个,并用min,max记入。
    3.删除步骤2找到的区间
    4.遍历剩下的所有区间,如果该区间的最小值小于或等于步骤2中的最大值,记入该区间的最大值。
    5.如果该区间的最大值大于max,那么max 就等于该最大值。
    6.重复步骤4,5若干次,并在结束后删除所有符合步骤4的区间,添加【min,max】为合并后的区间
    7.但剩下的区间数大于零时,重复操作上述过程

     def merge(self, intervals: List[List[int]]) -> List[List[int]]:
            lists = []
            while (len(intervals)>0):
                min = 100000
                index = 0
                for a in range(len(intervals)):
                    if min> intervals[a][0]:
                        min = intervals[a][0] 
                        max = intervals[a][1]
                        index = a 
                intervals.remove(intervals[index])
                n = 10
                while(n):
                    re = []
                    for a in range(len(intervals)):
                        if max >= intervals[a][0]:
                            if max <= intervals[a][1]:
                                max = intervals[a][1]
                            re.append(intervals[a])
                    n -= 1
                    intervals = [a for a in intervals if a not in re]
                lists.append([min,max])
            return lists
            
    

    上述操作没有涉及的如何算法的思想,下面让我们在用另外一种操作,先按区间的最小值排好序,然后再遍历。排序后可以合并的区间是连续的,这样就省去了上面的步骤6的重复操作4,5,从而提高了程序的效率。
    具体步骤就不写了,基本与上面的相似。

     def merge(self, intervals: List[List[int]]) -> List[List[int]]:
            intervals.sort(key=lambda x: x[0])
            merges = []
            for a in intervals:
                if not merges or merges[-1][-1] < a[0]:
                    merges.append(a)
                else:
                    if merges[-1][-1] < a[-1]:
                        merges[-1][-1] = a[-1]
            return merges
    

    Thank for your time !! ,

    ps: 参考LeetCode官方解析。

    展开全文
  • --测试数据 DECLARE @t TABLE(ID int PRIMARY KEY,col decimal(10,2)) INSERT @t SELECT 1 ,26.21 UNION ALL SELECT 2 ,88.19 UNION ALL SELECT 3 , 4.21 UNION ALL SELECT 4 ,76.58 UNION ALL SELECT 5 ,58.06 ...
    --测试数据
    DECLARE @t TABLE(ID int PRIMARY KEY,col decimal(10,2))
    INSERT @t SELECT 1 ,26.21
    UNION ALL SELECT 2 ,88.19
    UNION ALL SELECT 3 , 4.21
    UNION ALL SELECT 4 ,76.58
    UNION ALL SELECT 5 ,58.06
    UNION ALL SELECT 6 ,53.01
    UNION ALL SELECT 7 ,18.55
    UNION ALL SELECT 8 ,84.90
    UNION ALL SELECT 9 ,95.60
    
    --统计
    SELECT a.Description,
    	Record_count=COUNT(b.ID),
    	[Percent]=CASE 
    		WHEN Counts=0 THEN '0.00%'
    		ELSE CAST(CAST(
    			COUNT(b.ID)*100./c.Counts
    			as decimal(10,2)) as varchar)+'%'
    		END
    FROM(
    	SELECT sid=1,a=NULL,b=30  ,Description='<30' UNION ALL
    	SELECT sid=2,a=30  ,b=60  ,Description='>=30 and <60' UNION ALL
    	SELECT sid=3,a=60  ,b=75  ,Description='>=60 and <75' UNION ALL
    	SELECT sid=4,a=75  ,b=95  ,Description='>=75 and <95' UNION ALL
    	SELECT sid=5,a=95  ,b=NULL,Description='>=95' 
    )a LEFT JOIN @t b 
    	ON (b.col=a.a OR a.a IS NULL)
    	CROSS JOIN(
    		SELECT COUNTS=COUNT(*) FROM @t
    	)c
    GROUP BY a.Description,a.sid,c.COUNTS
    ORDER BY a.sid
    /*--结果:
    Description    Record_count  Percent
    ------------------- ------------------ ---------------------- 
    <30          3            33.33%
    >=30 and <60  2            22.22%
    >=60 and <75  0            0.00%
    >=75 and <95  3            33.33%
    >=95         1            11.11%
    --*/
    
    展开全文
  • 根节点区间长度为N的线段树,其层数的上下限层数上限 记命题P(n)表示根节点区间长度从1,2,3到2^n的线段树,这些线段树的层数小于等于n+1。 1. 易知根节点区间长度为1的线段树层数为1;根节点区间长度为2的线段树层数...

    根节点区间长度为N的线段树,其层数的上下限

    层数上限

    记命题P(n)表示根节点区间长度从1,2,3到2^n的线段树,这些线段树的层数小于等于n+1。

    1. 易知根节点区间长度为1的线段树层数为1;根节点区间长度为2的线段树层数为2;即当n=1时,P(n)成立。
    2. 假设当n=k(k>=1)时,P(n)成立,证明P(n+1)成立。
    3. 综合1、2两步,可知对任意自然数n>=1,命题P(n)成立。

    其中第二步的证明过程如下:

    对P(n+1)中的线段树按照区间长度从小到大拆成两部分,于是想要证明P(n+1)成立,只需证明后半部分线段树的层数上限小于等于n+2。

    根据线段树的构造原理,对根节点作一次划分之后,其左右两棵子树的区间长度分别为:

    <2^n - 2^(n-1) + 1, 2^n - 2^(n-1)    >,
    <2^n - 2^(n-1) + 1, 2^n - 2^(n-1) + 1>,
    ...
    <2^n - 1          , 2^n - 1          >,
    <2^n              , 2^n - 1          >,
    <2^n              , 2^n              >.

    可知这些子树的根节点区间长度与层数关系满足命题P(n)。 那么加上划分之前的真正的根节点,则有根节点区间长度从1,2,3到2^(n+1)的线段树,这些线段树的层数小于等于n+2,即P(n+1)成立。

    层数下限

    什么时候层数会尽可能少呢?当然是每层都尽可能铺满,仅余下最后一层未铺满的情况。类似完全二叉树的样子。

    1. 当最后一层铺满时,层数为log2(N)+1

    2. 当最后一层未铺满时,?

    后记

    最开始的疑惑是如果N为2的整数次幂当然没有问题,很容易就划分出一棵满二叉树。当它不是整数次幂时,随着区间的划分必会出现左子树比右子树区间长度多1的情况,最后会不会导致树的层数比整数次幂大呢?

    展开全文
  • 所以是不是要首先对区间下限向上取整、区间上限向下取整,得到新的区间[a,b]再判断呀: 如何判断? case1:当b<0>0,是不是a应该从1开始,区间变为[1,b] case3:当a>0,b>0,是不是区间还是[a,b] python的实现相关函数 ...
  • --测试数据DECLARE @t TABLE(ID int PRIMARY KEY,col decimal(10,2))INSERT @t SELECT 1 ,26.21UNION ALL SELECT 2 ,88.19UNION ALL SELECT 3 , 4.21UNION ALL SELECT 4 ,76.58UNION ALL SELECT 5 ,58.06UNION ALL ...
  • python实现区间转换、numpy图片数据转换 ...先将数据归一化,再乘以对应区间的差加上对于区间下限。 数据归一化的公式: # 区间变换 def unification_interval(data,interval_min,interval_max)...
  • 为了解决这个问题,文中通过引入威尔逊置信区间估计的概念, 提出了一种利用置信区间下限值来代替好评率 的改进算法。该算法综合考虑了商品好评率与评论数,能有效解决好评率排名存在的小样本准确性问题。通过真实...
  • 题目:请求出任意区间[a,b]的所有素数,简单考虑实用性 这道题看起来应该很easy是吧,但任意区间(这个问题有没get ...所以是不是要首先对区间下限向上取整、区间上限向下取整,得到新的区间[a,b]再判断呀: 如何判断?
  • 区间的最小值是置信下限区间的最大值是置信上限。 1.3 置信水平/置信度/置信系数 假定抽取100个样本,构造100个置信区间,这100个置信区间中有95%的区间包含了总体参数的真值,5%没包含,95%被称为置信水平。 ...
  • 实验次数对爆炸下限概率分布存在影响,实验次数越多,爆炸下限概率分布的浓度区间越窄,但点火概率为50%的浓度值与实验次数无关,是研究粉尘爆炸下限的关键值。与其他计算方法的结果相比,以概率表示特定物质的爆炸下限更...
  • 其实很简单本人就是这么懒,直接上图,最关键的地方就是a,b是它的上下限,上下限相加减x后面又换回来,这就是“区间再现”。重要性:区间再现作为一种积分技巧,不算太难也不容易,在考研中很常见,特别是三角函数定...
  • 线段树的数组大小下限及证明 手动博客搬家: 本文发表于20170820 20:23:52, 原地址https://blog.csdn.net/suncongbo/article/details/77432667 线段树是一种将一个区间分成若干个子区间的数据结构。它是一...
  • 威尔逊区间

    2019-06-13 21:55:44
    1927年,美国数学家 Edwin Bidwell Wilson提出了一个修正公式,被称为"威尔逊区间",地解决了小样本的准确性问题。 在上面的公式中,表示样本的"赞成票比例",n表示样本的大小,表示...它的下限值为 可以看到,...
  • 如题,我从网上找到的置信区间的公式,算出来的结果很明显只能是上下限两条直线。 但用python的库和origin拟合出来,是比预测区间 (蓝色)更窄的两条曲线。如图绿色的置信区间,在不调用库,和借助软件,这是怎么...
  • 根据样本估计全国男性身高的均值求样本的平均值和标准差样本大小是100人,样本平均值是167.1cm,样本标准差是0.2cm标准误差:0.02cm确定置信水平:常用的置信水平为95%求出置信区间下限的值a=总体平均值-几个标准...
  • 微信红包算法以及带上下限的红包算法

    万次阅读 热门讨论 2018-08-25 19:54:52
    微信红包算法以及带上下限的红包算法 原文地址: 带上下限的红包算法实践总结 ...从0.01到20的区间中(其中20=10乘以2)随机抽取一个数,就是第一个人获得红包的大小。假设第一个人获得了15元,那么...
  • 关于定积分,今天做了一道竞赛题 ,下面分享给大家 ,至于思路 我是这样想的 :最后一步带上下限我就不写了,结果在下面解答会呈现。对于其中过程啊,比如第一步,为什么可以这样写 ,其实可以使用区间在现,证明这...
  • 目标:用python生成一组具有上下限的对数正态分布随机数。 思路:利用python的scipy.stats生成截断正态分布,再将正态分布转化为对数正态分布。 要求:生成的目标对数正态分布随机数要介于区间[log_lower,log_...
  • MATLAB求解无穷区间定积分 部分源码 clear;clc;close all k=1; a=-10; %积分下限 b=10; %积分上限 global x
  • 后天就要软考了,这几天得主要复习软考下午真题。今天简单学习了变上限下限积分求导法则和两道区间再现的积分题。
  • 该算法仅利用期望输出区间的上下限, 通过预测输出与区间的等式关系构造区间跟踪偏差项, 同时利用预测输出和操作变量的增量二次型构造变量软约束项, 减小区间内的稳态轨迹的变化幅度, 上述两项合称为软约束区间跟踪...
  • 要求:n个点每个点有一个权值和等级,每个点有x条有向边,有向边也有权值。从第1个点出发,到每个...1.dijkstra求最短路时注意枚举区间等级下限和等级上限。 2.注意点也有权值。 #include&lt;iostream&gt...
  • markArea: { silent: true, itemStyle: { color: 'transparent', }, data: [ ... name: '分布区间', xAxis: 'min', yAxis: 'min' }, { xAxis: 'max', yAxis: 'max' }] ] },
  • 基于上面讨论的区间值模糊逻辑算子的性质,研究了I值下限和T值区间值的模糊粗略算子的性质。 还建立了区间值模糊关系和区间值模糊粗糙逼近算子之间的联系。 最后,提出了区间值模糊粗糙集的面向算子的刻画,即区间...
  • 区间数的偏好值作为联系数的同一度,并将区间数上下限到偏好值的距离作为联系数的差异度,使得转换过程中区间模糊信息中的确定性增大,不确定性减小.在此基础上,使用同一度和差异度重新定义联系数的正负理想解,并确定...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 402
精华内容 160
关键字:

区间下限