如果连续数字之间的差严格地在正数和负数之间交替，则数字序列称为 摆动序列 。第一个差（如果存在的话）可能是正数或负数。仅有一个元素或者含两个不等元素的序列也视作摆动序列。 例如， [1, 7, 4, 9, 2, 5] 是一个 摆动序列 ，因为差值 (6, -3, 5, -7, 3) 是正负交替出现的。 相反
子网划分 规律总结: 借一位 划分两个网段⟹每段差值为128 借两位 划分四个网断⟹每段差值为64 借三位 划分八个网断⟹每段差值为32 借四为 划分十六个网断⟹每段差值为16 结论: 每段的差值是借的位数所代表数字 例如176.128.1.0/22借三位 差值为128 划分的子网数量为2的借位
文章目录 一、理论基础1、堆优化算法(HBO)2、HBO算法伪代码 二、仿真实验与分析三、参考文献 一、理论基础 堆优化算法(Heap-based optimizer, HBO)模拟公司层次结构建立的树状结构，目前它选择的是三元堆或者说是一个三叉树。企业等级制度的最终目标是以最好的方式完成与
排序问题 1. 找到列表中的差值最小的两个值 # 找到列表中差值最小的两个数字 demo = [1, 25, 55, 9, 20] # 首先 降序排列 demo.sort(reverse=True) print(demo) # 计算得到差值 demo_list = [[(demo[i] - demo[i + 1]), demo[i], demo[i + 1]] for i in range(len(demo) - 1)]
其实之前我也一直在用moment.js 后面发现了这个玩意之后 就放弃了 moment 主要是dayjs 更小。而且用法上和moment也没啥子区别，主要还是小。 安装方式
package com.atguigu.Search; import java.util.Arrays; /** * 差值查找 */ public class InsertValSearch { public static void main(String[] args) { int[] arr = new int[100]; for (int i = 0; i < arr.length; i++) { arr[i] = i
喜欢和有用的话，麻烦客官点个赞，要是给个关注就更好了，tks。 半高宽（Full-width at the half of the maximum, FWHM）是指回波波峰一半所对应的时间全宽，是时间概念，单位一般为ns等。 F W H
目录 1.检验原理 2.检验步骤 1.将数据进行配对 2.做差 3.选取检验统计量 3.例题 1.数据 2.检验假设 3.计算P值 4.R软
文章目录 一、理论基础1、节点覆盖模型2、共生生物搜索算法(SOS)（1）种群初始化（2）互利共生（3）偏利共生（4）寄生 二、仿真实验与分析1、函数测试与数值分析2、SOS优化WSN覆盖 三、参考文献 一、理论基础 1、节点覆盖模型 本文采取0/1覆盖模型，具体描述请参考这里。 2、共生生物搜索
Jennie 从左往右处理骨牌，需要知道什么就可以确定状态了？ 需要知道当前的差值，然后dp决定取不取反 怎样知道差值 当然是扔到状态里 然后这就是一个背包了 #include<iostream> #include<cstdio> #include<algorithm> #include<cstring> using namespace std; int n; int f[3][18000];
因为RLE在编码时，对相同的数值只编码一次，同时计算相同数值重复的次数，因此称为行程编码。而与RLE处于同级的DPCM，则主要是对图块与图块之间的差值进行编码。这样一来可以再次压缩数据，之后再通过霍夫曼编码或者算术编码，编码操作也就完成了。同样霍夫曼编码和算术编码，也可以单独写
题目描述： 1984. 学生分数的最小差值 - 力扣（LeetCode） (leetcode-cn.com) Java代码： class Solution { public int minimumDifference(int[] a, int k) { int ans=Integer.MAX_VALUE; Arrays.sort(a); for(int i=a.length-k;i>=0;i--){ a
一、理论基础 1、基本鲸鱼优化算法 1、启发 鲸鱼优化算法 (whale optimization algorithm,WOA)是 2016 年由澳大利亚格里菲斯大学的Mirjalili等提出的一种新的群体智能优化算法，其优点在于操作简单、参数少以及跳出局部最优的能力强。 图1 座头鲸的狩猎摄食行为 2、包围猎物
一、理论基础 教与学优化算法(Teaching–Learning-Based Optimization, TLBO)是由Rao等提出的新型群智能算法，受老师指导学生和学生间互助学习的启发而产生，工作过程分为两部分：第一部分为“教阶段”，第二部分为“学阶段”。“教阶段”意味着向教师(当前最优解)学习，“学阶段”意味
一、理论基础 教与学优化算法(Teaching–Learning-Based Optimization, TLBO)是由Rao等提出的新型群智能算法，受老师指导学生和学生间互助学习的启发而产生，工作过程分为两部分：第一部分为“教阶段”，第二部分为“学阶段”。“教阶段”意味着向教师(当前最优解)学习，“学阶段”意味
文章目录 一、理论基础1、正余弦优化算法2、改进正余弦优化算法（1）采用Logistic混沌映射的初始解（2）调节因子 r 1
1. 问题描述： 给定一个排序好的数组 arr ，两个整数 k 和 x ，从数组中找到最靠近 x（两数之差最小）的 k 个数。返回的结果必须要是按升序排好的。整数 a 比整数 b 更接近 x 需要满足： |a - x| < |b - x| 或者 |a - x| == |b - x| 且 a < b 示例 1： 输入：arr = [1,2,3,4,5], k = 4, x = 3
目录 一、关系/路径测量二、整体网络测量三、中心势四、连通度与连通率 一、关系/路径测量 测地线：两点之间的长度最短的路径。两点之间可能存在多条测地线。两点之间的测地线的长度叫做测地线距离，简称“距离”。一个图一般有多条测地线，其长度也不一样。我们把图中最长测
题目来源：https://leetcode-cn.com/problems/minimum-absolute-sum-difference/ 大致题意： 给定两个长度相同的数组，在最多改动（将某个位置元素用另一位置元素替代）数组一其中一个元素的情况下，求得两数组相同位置元素的所有绝对值和的最小值。 思路 改动前的绝对值和： | nums1[i] -
题目 1818 绝对差值和 给你两个正整数数组 nums1 和 nums2 ，数组的长度都是 n 。 数组 nums1 和 nums2 的 绝对差值和 定义为所有 |nums1[i] - nums2[i]|（0 <= i < n）的 总和（下标从 0 开始）。 你可以选用 nums1 中的 任意一个 元素来替换 nums1 中的 至多 一个元素，以 最小化 绝对差值
给你两个正整数数组 nums1 和 nums2 ，数组的长度都是 n 。 数组 nums1 和 nums2 的 绝对差值和 定义为所有 |nums1[i] - nums2[i]|（0 <= i < n）的 总和（下标从 0 开始）。 你可以选用 nums1 中的 任意一个 元素来替换 nums1 中的 至多 一个元素，以 最小化 绝对差值和。 在替换数组 nums1
1083 是否存在相等的差 (20 分) 给定 N 张卡片，正面分别写上 1、2、……、N，然后全部翻面，洗牌，在背面分别写上 1、2、……、N。将每张牌的正反两面数字相减（大减小），得到 N 个非负差值，其中是否存在相等的差？ 输入格式： 输入第一行给出一个正整数 N（2 ≤ N ≤ 10 000），随后一行给出 1 到
缺失值处理： 举止，中位数，众数插补法 使用固定值（规定的标准值） 最近邻插补法 回归方法 插值法 插值法有拉格朗日差值和牛顿插值法。 一个较大的区别是，当节点增减的时候，拉格朗日插值必须重新计算，牛顿法则 可以避免这一点。 下面是python scipy中的lagrange插值函数的使用，使用某个插值点
难度 medium 给你一个整数 num 。你可以对它进行如下步骤恰好 两次 ： 选择一个数字 x (0 <= x <= 9). 选择另一个数字 y (0 <= y <= 9) 。数字 y 可以等于 x 。 将 num 中所有出现 x 的数位都用 y 替换。 得到的新的整数 不能 有前导 0 ，得到的新整数也 不能 是 0 。 令两次对 num
关键词:基于互联网+的牛奶牧场智能管理系统；B/S结构；JSP； MySQL数据库数据信息不能任意添加、删除、修改，只有按照生理流程的框架录入资料，一旦有错误要一级一级的删除修改恢复，只有保证有准确的数据信息，才可以做好工作布署。这样员工通过系统的分析布署，可以直接找到相应的牛只，做相应的
