temp

　　1948年，香农（Claude E. Shannon）提出了信息熵的概念，解决了对信息的量化度量问题。香农第一次用数学语言描述了概率于信息冗余度的关系。 　　信息的定义： 　　　　信息是确定性的增加。 　　　　信息是物质、能量、信息及其属性的标示。 　　所谓信息熵，是一个数学上颇为抽象的概念，在这里不妨把信息熵理解成某种特定信息的出现概率。根据Charles H. Bennett对Maxwell's Demon的重新解释，对信息的销毁是一个不可逆过程，所以销毁信息是符合热力学第二定律（熵增定律）的。一般而言，当一种信息出现概率更高的时候，表明它被传播得更广泛，或者说，被引用的程度更高。我们可以认为，从信息传播的角度来看，信息熵可以表示信息的价值。这样子我们就有一个衡量信息价值高低的标准，可以做出关于知识流通问题的更多推论。 　　【计算公式】 　　　　H(x)=E[I(xi)]=E[ log(2,1/p(xi)) ]=-∑p(xi)log(2,p(xi)) (i=1,2,..n) 1 double Entropy(Mat img) 2 { 3 //将输入的矩阵为图像 4 double temp[256]; 5 /*清零*/ 6 for(int i=0;i<256;i++) 7 { 8 temp[i] = 0.0; 9 } 10 /*计算每个像素的累积值*/ 11 for(int

冒泡排序 private void maopao(int arr[]) { for (int i = 0; i < arr.length; i++) { for (int j = 0; j < arr.length - 1; j++) { if (arr[j] > arr[j + 1]) { int temp = arr[j]; arr[j] = arr[j + 1]; arr[j + 1] = temp; } } } } 选择排序 private void xuanze(int[] arr) { for (int i = 0; i < arr.length; i++) { int min = arr[i]; int x = -1; boolean b = false; for (int j = i; j < arr.length; j++) { if (arr[j] < min) { b = true; min = arr[j]; x = j; } } if (b) { int temp = arr[i]; arr[i] = min; arr[x] = temp; } } } 插入排序 1 private void charu(int[] arr2) { 2 int[] arr = new int[arr2.length]; 3 for (int i = 0; i < arr2

　　这个年代，谁要没有几张照片都对不起自己。从有相机到照的第一张照片起，留下了太多美好的记忆，记忆已成过往，回忆却希望永恒。奈何这些年照片太多，粗略看了下，将近70G，从这些个照片里找些回忆，翻找起来太麻烦，作为一个农场主的“老农民”，必须得想个办法整理下。梳理了自己的问题和需求如下： 　 花了2小时，整理了一段小代码，不到3分钟所有的照片和视频就规规矩矩，服服帖帖了。代码如下： <?php/** * 相册大翻转 * @param $process_dir 要处理的文件夹 * @param $tidy_dir 目标文件夹 * * @return bool */function read_all($process_dir,$tidy_dir){ $i=0; if(!is_dir($process_dir)) return false;//如果传过要处理的不是文件夹，则直接返回false $handle = opendir($process_dir); if ($handle) { while (($fl = readdir($handle)) !== false) { $temp = $process_dir . DIRECTORY_SEPARATOR . $fl; if (is_dir($temp) && $fl != '.' && $fl != '..') { read_all(

这道题主要是构造前缀树节点的数据结构，帮助解答问题。 原题 实现一个 Trie (前缀树)，包含 insert, search, 和 startsWith 这三个操作。 示例: Trie trie = new Trie(); trie.insert("apple"); trie.search("apple"); // 返回 true trie.search("app"); // 返回 false trie.startsWith("app"); // 返回 true trie.insert("app"); trie.search("app"); // 返回 true 说明: 你可以假设所有的输入都是由小写字母 a-z 构成的。 保证所有输入均为非空字符串。 原题url： https://leetcode-cn.com/problems/implement-trie-prefix-tree/ 解题 前缀树的意义 我们用前缀树这种数据结构，主要是用在 在字符串数据集中搜索单词 的场景，但针对这种场景，我们也可以使用 平衡树 和 哈希表 ，而且哈希表可以在 O(1) 时间内寻找到键值。那为什么还要前缀树呢？ 原因有3： 前缀树可以找到具有同意前缀的全部键值。 前缀树可以按词典枚举字符串的数据集。 前缀树在存储多个具有相同前缀的键时可以使用较少的空间，只需要 O(m) 的时间复杂度，其中 m

ARC代码： NSObject *p = [NSObject new]; 编译完 的MRC代码 ： NSObject *temp = [NSObject new]; p = [temp retain]; [temp release]; ARC代码: __weak NSObject *p = [NSObject new]; 编译完的 MRC代码 ： NSObject *temp = [NSObject new]; p = temp; [temp release]; 来源： https://www.cnblogs.com/yibinpan/p/12164315.html

利用迭代法求正数的平方根。x0=a/2; 输入格式: 要求，在一行输入实数a(a>0)和eps(eps>0)。 输出格式: 输出平方根，保留4位小数及迭代次数。 输入样例: 在这里给出一组输入。例如： 7.8 0.01 输出样例: 在这里给出相应的输出。例如： 2.7949 3 作者: 李志聪 单位: 哈尔滨师范大学 时间限制: 400 ms 内存限制: 64 MB 代码长度限制: 16 KB 1 import java.util.Scanner; 2 public class Main { 3 public static void main(String[] args) { 4 Scanner sc=new Scanner(System.in); 5 double a=sc.nextDouble(); 6 double eps=sc.nextDouble(); 7 int sum=1; 8 double temp=a/2,item; 9 item=0.5*temp+0.5*(a/temp); 10 while(Math.abs(item-temp)>=eps) { 11 temp=item; 12 item=0.5*temp+0.5*(a/temp); 13 sum++; 14 } 15 double k; 16 k=item*0.5+temp*0.5; 17 System

满脑子都是暴力法：结果就超时了 一开始这么想的，就生成所有的由s1的组合，然后依次去s2中寻找是否有匹配的。 class Solution : def checkInclusion ( self , s1 : str , s2 : str ) - > bool : all_str = self . get_all_str ( s1 ) for i in all_str : try : s2 . index ( i ) return True except : pass return False def get_all_str ( self , s ) : all_res = [ ] def fun ( s , res = "" ) : if len ( s ) == 0 : all_res . append ( res ) else : temp = s [ : ] for i in range ( len ( s ) ) : fun ( temp [ 0 : i ] + temp [ i + 1 : ] , res + s [ i ] ) fun ( s ) return list ( set ( all_res ) ) 超时，另外发现求字符串全部的排列可以使用交换位置法 def get_all_res ( str_ , num = 0 ) : if num == len (

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> 主要有以下几个函数： tempfile.TemporaryFile 如何你的应用程序需要一个临时文件来存储数据，但不需要同其他程序共享，那么用TemporaryFile函数创建临时文件是最好的选择。其他的应用程序是无法找到或打开这个文件的，因为它并没有引用文件系统表。用这个函数创建的临时文件，关闭后会自动删除。 ? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 import os import tempfile print 'Building a file name yourself:' filename = '/tmp/guess_my_name.%s.txt' % os.getpid() temp = open (filename, 'w+b' ) try : print 'temp:' , temp print 'temp.name:' , temp.name finally : temp.close() os.remove(filename) # Clean up the temporary file yourself print print 'TemporaryFile:' temp = tempfile.TemporaryFile()