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동적 프로그래밍을 사용하여 다음 문제를 해결하려고합니다. 현재 숫자 x로 다음 세 가지 연산을 수행 할 수있는 기본 계산기가 제공됩니다. x를 2로 곱하고 x에 3을 곱하거나 x에 1을 더합니다. 당신의 목표에는 양의 정수 n이 주어지며, 숫자 1부터 시작하여 숫자 n을 얻는 데 필요한 최소 연산 수를 찾으십시오. 출력에는 최소 연산 수와 1에서 n으로 얻

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Spark에서 다른 RDD로 정렬되지 않은 RDD의 상위 10 %를 반환하는 효율적인 방법은 무엇입니까?

작업 : RDD[Int]의 거대한 정렬되지 않은 입력 데이터 세트가있는 경우 상위 10 %를 다른 RDD[Int]으로 반환하십시오. 출력 유형이 RDD[Int] 인 이유는 무엇입니까? 심지어 상위 10 %의 출력 및 배기 드라이버 메모리에 "수집"될대로 내가 sc.makeRDD(input.top(0.1 * input.count())) 호출 할 수있는 이

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이웃과 관련하여 객체 좌표 생성

나는 임의로 객체를 생성 한 게임을 만들고 있습니다. 또한 어떤 객체가 서로 가까이 있는지, 즉 200px 범위 내에서 데이터를 가지고있는 테이블을 가지고 있습니다. 이웃을 호출 할 수 있습니다. 내가 원한 것은이 관계가 반영되도록 사용 가능한 모든 객체에 좌표를 생성하고 할당하는 것입니다. 나는 그들이 어떻게 존재하는지에 대한 구조를보고 싶다. 나는 탐욕

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부스트 :: 기하학 선분 속성을 가진 부울/교차점 다각형 부울/교차점

부스트 :: 기하학 폴리곤 교차 작업 (교차점, 합집합 또는 부울의 부울 연산)은 사용자가 다음과 같은 선분에 지정할 수있는 사용자 특성을 유지하면서 사용할 수 있습니다. 그 다각형? 예를 들어, Boost :: Geometry를 사용하면 아래 이미지의 두 다각형 사이의 부울 연산이 표시된 방법으로 원래 다각형의 선분 세그먼트의 색을 유지합니까? 하나는 부

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자가 구성 맵에서지도 벡터의 가중치를 결정할 때 주 구성 요소 초기화가 어떻게 작동합니까?

나는 기본적인 SOM 초기화에 대해 연구했고이 과정 인 PCI가 맵에서 무게 벡터를 초기화하는 방법을 정확히 이해하려고했다. 필자는 2 차원 맵의 경우이 초기화 메소드가 데이터 행렬의 두 가장 큰 고유 값에 대한 고유 벡터를 조사한 다음 이러한 고유 벡터에 걸친 부분 공간을 사용하여 맵을 초기화한다는 점을 이해합니다. 즉, 초기지도 가중치를 얻으려면이 메소

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Karatsuba 알고리즘 오버플로

나는 Karatsuba's algorithm on Wikipedia 을 연구 해왔다. 나 혼란 스러웠다. 왜이 알고리즘에 오버플로가 있었는지, 나는이 문제를 해결하기 위해 그가 만든 단계를 이해하지 못했다. 내 문제의 스크린 샷은

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내가 두 개의 트라이 구조를 병합 할 두 개의 이진 트라이를

병합,하지만 내가 생각할 수있는 최선의 복잡성은 다른 트라이의 값의 가져 오기 목록입니다 O (N), n은 트라이의 노드 수입니다. 목록에서 모든 값을 삽입합니다. 대상 트라이 : n * O (m), m은 키의 길이입니다. 최악의 경우 키의 크기는 n이며 병합 O (n^2)의 복잡성은 아닙니다.)? 더 좋은 방법이 있습니까?

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파이썬

의 네트워크 마스크 접두사와 점 분리 10 진수 형식 변환은 나는 여기에 관련 게시물을 찾을 수 있습니다. 그것에 노력 후, 지금 접두사 점으로 구분 된 십진수로 변환 할 수 있습니다 : e_mask = lambda mask: sum(bin(int(i)).count('1') \ for i in mask.split('.')) prin

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Python에서 목표로하는 Collatz 추측에 대한 이해

다음 숙제에 대한 해독을 시도하고 있습니다. 내 코드는 190으로 평가되지만 대신 114로 평가됩니다. 따라서 코딩 요구 사항을 이해하고 있다고 생각하지 않습니다. Collatz 추측은 그 동작이 세계 최고의 수학자는 여전히 이해하지 않도록 예측할 수있는 간단한 계산 과정의 예입니다. 의 결과를 정수 n 소요 짝수 개의 n 경우하여 나누고 승산 (3)에 의

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C++에서 한 열로 2 차원 배열을 정렬

나는 처리해야 할 실제 문제가 있습니다. 정렬을 내림차순으로 정렬해야합니다 [4] [x]. {121,120,203,240} {0.5,0.2,3.2,1.4} {1.3,1.5,1.2,1.8} {3 ,2 ,5 ,4 } 모든 값은 4 행으로 분류 보해야한다 : 예에서 내가 좋아하는 값을 얻을합니다. 따라서 다음과 같은 결과가 필요합니다. {203,240,