algorithm

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    我對預測算法有這樣的想法,該預測算法基於來自被選集合中的項目的先前出現的序列的準確度來預測隨機值,並分析該模式以提高準確度。 所以基本上一個接受兩個參數的算法,一個是一組可能的選擇;另一個是這些數字的歷史,分析該模式並預測序列中的下一個數字。 這對其他人有意義嗎? 如果是這樣,那麼您將如何編寫這樣的算法? 你會說什麼語言? 目標是重疊樣本集中的模式識別,找到相關性並建立一個方程來預測某種程度的準確

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    我必須打印一個字符串中的字數統計N次? 例如: 一二三四三兩個五 輸出:3 由於一個,四和五隻出現一次。 我的代碼顯示我的輸出爲1 什麼是錯我的代碼和邏輯?謝謝。 import java.util.*; public class Hello { public static void main(String[] args) { Scanner scan=new Scanne

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    我在二維數組中執行A *尋路算法的最後一部分時遇到了問題。我正在使用教程https://www.raywenderlich.com/4946/introduction-to-a-pathfinding 最後,一直存在着動力學的僞代碼。我幾乎一直都能夠遵循這些代碼。與我的代碼和僞代碼的區別在於,我預先計算了所有節點的所有G,H和F值。這就是爲什麼在執行最後一步時遇到困難。這裏是僞代碼: [openL

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    這是我的第一篇文章。對不起,如果它看起來像一堵文字牆。 希望有人能夠理解我的問題,並提供一個可以做到這一點的示例模塊,或者一些代碼來嘗試。 我正在與時間序列CSV數據時,下面的實施例的行,列是(日期時間,O,H,L,C) 1999-10-26 21:00:00 68.81 68.83 68.07 68.19 1999-10-27 21:00:00 68.19 68.2 66.83 67.43

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    我有一個深度優先搜索的簡單玩具代碼,但爲什麼我在打印後得到一個%? # Definition for a binary tree node class TreeNode: def __init__(self, x): self.val = x self.left = None self.right = None def dfs(t):

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    我們可以使用一個隊列並將所有節點標記爲BFS。如果圖形存儲在鄰接矩陣中,這很容易,我們可以很容易地得到有多少個節點並創建一個標記數組。 如果我有這樣的TreeNode定義,該怎麼辦? (給予這樣的定義,我不知道有多少節點都是在樹中。) # Definition for a binary tree node class TreeNode: def __init__(self, x):

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    我有一個Excel行,看起來像這樣: 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 1.0 ,每個值都是一個單元。我想要的是以0.1的步驟列出所有不同的分配選項。該行的總和邏輯始終爲1 所以結果應該是這個樣子: 0.0 0.0 0.0 0.0 0.1 0.9 0.0 0.0 0.0 0.0 0.2 0.8 0.0 0.0 0.0 0.0 0.3 0.7 ... 0.0 0.0 0.0 0.1

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    這只是一個新手問題。 KNN能夠根據距離對輸入集合中的每個點進行分類,但算法如何知道數據集中有多少類別?它會自動生成這個類的數量,還是它是一個輸入變量?

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    我在執行數學運算順序規則的有問題。 我有2個數組。矩陣陣列(最多100個矩陣)和操作陣列(最多99個操作)。這些操作只是矩陣的加法,減法和乘法(用+ - *表示)。 我的矩陣是一個結構,但這只是一個細節。我有與他們有關的一切工作職能。 我也有執行操作的功能。 struct Matrix compute(struct Matrix mat1, struct Matrix mat2, char op)

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    我正在編寫一個程序來嘗試獲取二叉樹中的樹葉數。我所做的是我檢查了當前ptr是否是一片葉子,如果不是,繼續前往下一個子樹。但是,當我運行它時,它不斷返回2.我做錯了什麼? 我沒有包含源代碼,因爲它相對標準(具有rLink,lLink等)。 template <class elemType> long int bSearchTreeType<elemType>::getLeaves(nodeType