做到了相关的题，所以来总结一下 以复杂度排序 一、计数排序（n+k） 原理 记录每个数出现次数，依次枚举数的大小 限制 1、输入的数据类型需是区间内有限的，浮点数就不行 2、数的大小在有限范围内 稳定 代码 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; int main(){ n=read();
一些复健时的注意点 如果证明有错，请在评论区指出。。。我理解力有限 /kel SG 定理 学博弈论时我有一个问题：为什么 SG 函数能与 Nim 游戏等价？\(SG(x)=\text{mex}(SG(y_1),SG(y_2),...,SG(y_n))\)，可能 \(\exist k\in [1,n],SG(y_k)>SG_x\)。 首先，一个局面 \((a_1,a_2,...,a_n)\)，比如
证明海涅博雷尔定理： 1，引理：紧集的闭子集是紧集 设，M是紧集，F是被U1,U2,U3......开集列覆盖的闭集，F属于M. 那么U1,U2,U3.....的并集再并上F的补集，就能够覆盖M(F的补集是开集）. 因为M是紧集，所以在U1,U2,U3,......并上F的补集的M的无限覆盖开集中，可以找到有限个开集覆盖M（这些集合中可
在入门概率论与数理统计这门课中，刚开始我们都会从古典概率开始学习，为什么要选择它呢？这是因为古典概率作为一种将生活中的事情简化为有限种情况，并假设它们的发生可能差不多的手段，十分的好用且简洁。 这里我们要明确几个概率学的基本用处： 1.概率学是用来预言的，就是预测未来。 But概
图的定义与术语 图的基本定义（非严谨） 图：图 \(G\) 是由两个集合 \(V(G)\) 和 \(E(G)\) 组成的，记为 \(G = (V,E)\)。其中，\(V(G)\) 是顶点的非空有限集，\(E(G)\) 是边的有限集合，边是顶点的有序对或无序对。 图的分类：有向图与无向图。 有向图：有向图 \(G\) 是由两个集合 \(V(G)\) 和 \(E(
从初态根据路径到终态，看哪条路径可以到达
用类似于“有限覆盖定理的应用之一”的方法 记L(x)=supz,y∈U(x,δ(x));z≠y{|f(z)-f(y)|/|z-y|}, 由有限覆盖定理就得到δ(xi)的最小值δmin然后就用δmin 为间隔分割区间，再由局部有界得其在所有距离为2δmin 的区间都有界，则推出全局有界
λ详细定义见维基百科 证明有限覆盖定理的关键是闭区间套定理提供的极限c的开覆盖 我们用反证法证明： 假定{Eλ}λ∈A为其任意开覆盖,l为A的区间长度，有否定假设，可把A等分为两个闭区间，其中一个不能被有限个E中的开区间覆盖那么继续这个操作得到 ：1.[an,bn]⊂[an+1,bn+1]2.bn-an=l/2n
桶排序 桶排序的思想是，若待排序的记录的关键字在一个明显有限范围内时，可设计有限个有序桶，每个桶只能装与之对应的值，顺序输出各桶的值，将得到有序的序列。简单来说，在我们可以确定需要排列的数组的范围时，可以生成该数值范围内有限个桶去对应数组中的数，然后我们将扫描的数值放入匹配的
有限差分法有限差分法有限差分法(Finite Difference Method, FDM)和有限体积法(Finite Volume Method, FVM)都是用数值解逼近微分方程的真实解的计算方法，其区别主要在于逼近思想、网格划分、格式类型和精度上有所不同。 有限差分法(FDM) 将求解区域离散为差分网格，以有限个网格
在数学中，有限元法（FEM，Finite Element Method）是一种为求解偏微分方程边值问题近似解的数值技术。求解时对整个问题区域进行分解，每个子区域都成为简单的部分，这种简单部分就称作有限元。 >>Matlab FEM： 发展概况： 1943年 courant在论文中取定义在三角形域上分片连续函数，利用最小势能原理
算法【LeetCode】 在数学和计算机科学之中，算法是一个被定义好的、计算机可施行之指示的有限步骤或次序，常用于计算、数据处理和自动推理。作为一个有效方法，算法被用于计算函数，它包含了一系列定义清晰的指令，并可于有限的时间及空间内清楚的表述出来。
算法是独立存在的一种解决问题的方法和思想。 对于算法而言，实现的语言并不重要，重要的是思想。 算法的五大特性： 输入: 算法具有0个或多个输入输出: 算法至少有1个或多个输出有穷性: 算法在有限的步骤之后会自动结束而不会无限循环，并且每一个步骤可以在可接受的时间内完成确定
群、环和域 有限域和\(GF(2^n)\)的形式的有限域 素数 Fermat定理和推论 Euler函数 Euler定理和推论 离散对数
一、有限域简介 有限域亦称伽罗瓦域（Galois Fields），是伽罗瓦于 18 世纪 30 年代研究代数方程根式求解问题时引出的概念。有限域在密码学、近代编码、计算机理论、组合数学等方面有着广泛的应用 在抽象代数中，域是一个对加法和乘法封闭的集合，其中要求每个元素都有加法逆元，每个非零元素
转换条件和状态id 对于每一次状态切换，都有一个从当前状态切换到另外一个状态的条件，类似于Unity动画状态机里面的箭头.对于这些条件，可以用一个枚据类型表示.添加变化条件可以在这里添加. public enum Transition { NullTransiton } 对于每一个状态，都会有一个状态id,用
树的简介 树跟数组、链表、堆栈一样，是一种数据结构。它由有限个节点，组成具有层次关系的集合。因为它看起来像一棵树，所以得其名。一颗普通的树如下： 树是包含n（n为整数，大于0）个结点， n-1条边的有穷集，它有以下特点： 每个结点或者无子结点或者只有有限个子结点； 有一个特殊的结点,它没
对任意一条被走了一次以上的边，取经过他的任意两个环，将这两个环合并，会合并出若干个环出来（不一定是两个），且对于这条边，走的次数减少了\(2\)，一直取知道没有为止。由于所有边走的次数的有限的，所有经过有限次操作后一定搞到一种方案使得这种方案所有边都只被走了一次 我也不知道对不对，口
本文主要参考了知乎文章：https://zhuanlan.zhihu.com/p/35363670 1、概念的基础 这两种信号概念是建立在无穷大的时间积分的基础上的 2、信号的能量和功率 首先我们提到信号的能量可能是一个比较突兀的概念，我们不妨从一个大家认同的能量概念谈起：电路中的能量。 电路中的能量很多时
一、定义 树(tree)是n(n>0)个结点(node)的有限集T，其中： 有且仅有一个特定的结点，称为根(root)当n=0时，称为空树。当n>1时，其余结点可分为m(m>0)个互不相交的有限集，每个集合本身是一棵树，称为根的子树(subtree)。 二、树的性质 结点(node)：树的元素，包括数据项+若干指向其子树的分支
一致连续定理 一致连续定义 设函数 \(f(x)\) 在区间 \(I\) 上有定义，如果，\(\forall \epsilon > 0, \exist \delta >0\)，使得对于在区间 \(I\) 上的任意两点 \(x_1, x_2\)，当 \(|x_1 - x_2| < \delta\) 时，恒有 \(|f(x_1) - f(x_2)|<\epsilon\)，则称函数 \(f(x)\) 在区间 \(I\) 上一致连
Estimator of mean u 有限样本N的均值m不等于总体均值u。 有限样本N的均值m的期望E[M]等于总体均值u 示例图 有限样本的均值m总是在总体均值的周围。 参考资料 ：台大李宏毅教授机器学习课程
FPGA开发中 各个always块都是并行运行的 但有些时候希望顺序运行 有限状态机 要学会：1 两段式状态机写法 2 自动仿真脚本的使用方法 状态机 mealy型：输出不仅与当前状态有关，还与输入有关 moore型：输出只与当前状态有关。 正常不用考虑哪种类型，能够完成功能
例一 去除一个字符串中连续的空格，即"H__el___lo 变成 H_el_lo" ; 就是相当于使用 flag 定义了不同的状态，进行操作 func main() { a := "h__el___lo" str := []byte(a) flag := 1 for _, v := range str { switch flag { case 0: if v == byte('_') { //还不是字符
定义1.一个有限指令集（为了功能实现的一堆命令）2.接收一些输入（有些情况下不需要输入）3.产生输出（这是必然的）4.在一定有限步骤后结束5. 每一条指令必须有充分明确的目标，不可以有歧义； 在计算机处理范围内（目标不可过于远大） 描述不依赖于任何一种计算机语言以及具体的实现手段（描
