文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （331）-- 算法导论22.5 7题

2024-08-23 16:12
文章标签 chatgpt 算法 ai vs 文心一言 讯飞星火 导论 331 22.5

本文主要是介绍文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （331）-- 算法导论22.5 7题，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

七、给定有向图 G = ( V ， E ) G=(V，E) G=(V，E)，如果对于所有结点对 u , v ∈ V u,v∈V u,v∈V,我们有 u → v u→v u→v或 v → u v→u v→u，则 G G G是半连通的。请给出一个有效的算法来判断图 G G G是否是半连通的。证明算法的正确性并分析其运行时间。如果要写代码，请用go语言。

文心一言：

为了判断一个有向图是否是半连通的，我们可以使用深度优先搜索（DFS）或广度优先搜索（BFS）。核心思路是检查从任意顶点出发是否能访问到所有其他顶点，并且对于任意顶点，都存在一条路径到达另一个顶点或另一个顶点存在一条路径到达它。

以下是一个使用DFS的Go语言实现：

package mainimport ("fmt"
)// Graph represents a directed graph using an adjacency list representation
type Graph struct {vertices int           // number of verticesadjList  map[int][]int // adjacency list
}// NewGraph creates a graph with a specified number of vertices
func NewGraph(vertices int) *Graph {return &Graph{vertices: vertices,adjList:  make(map[int][]int),}
}// AddEdge adds a directed edge to the graph
func (g *Graph) AddEdge(src, dest int) {g.adjList[src] = append(g.adjList[src], dest)
}// DFS performs depth-first search from a given vertex
func (g *Graph) DFS(start int, visited []bool) {visited[start] = truefor _, neighbor := range g.adjList[start] {if !visited[neighbor] {g.DFS(neighbor, visited)}}
}// IsSemiConnected checks if the graph is semi-connected
func (g *Graph) IsSemiConnected() bool {visited := make([]bool, g.vertices)// Start DFS from vertex 0g.DFS(0, visited)// Check if all vertices are visitedfor _, v := range visited {if !v {return false}}// Check if for any pair of vertices u and v, either u→v or v→ufor i := 0; i < g.vertices; i++ {for j := i + 1; j < g.vertices; j++ {visited2 := make([]bool, g.vertices)g.DFS(j, visited2)if !visited2[i] && !visited[j] {return false}}}return true
}func main() {graph := NewGraph(4)graph.AddEdge(0, 1)graph.AddEdge(1, 2)graph.AddEdge(2, 3)graph.AddEdge(3, 0)if graph.IsSemiConnected() {fmt.Println("The graph is semi-connected.")} else {fmt.Println("The graph is not semi-connected.")}
}

算法分析：

  1. 正确性：

    • DFS用于检查从任一顶点出发是否能访问到所有其他顶点。
    • 外层循环检查所有顶点对，确保每对顶点间至少存在一条路径。

  2. 时间复杂度：

    • DFS的时间复杂度为O(V + E)，其中V是顶点数，E是边数。
    • 最坏情况下，算法需要进行O(V^2)次DFS调用，每次调用DFS的时间复杂度为O(V + E)。
    • 因此，总的时间复杂度为O(V^2 * (V + E))。

此算法适用于相对较小的图，对于大规模图可能效率不高。对于大型图，可以考虑使用更高效的图遍历和连通性检查算法。

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

讯飞星火：

首先，我们需要明确半连通图的定义。一个有向图是半连通的，如果对于图中的任何两个顶点u和v，存在一条从u到v的路径或者从v到u的路径。

为了判断一个有向图是否是半连通的，我们可以使用深度优先搜索（DFS）算法来遍历图的所有顶点。如果在遍历过程中，我们能够访问到所有的顶点，那么这个图就是半连通的。

以下是用Go语言实现的算法：

package mainimport "fmt"type Graph struct {V intadj [][]int
}func NewGraph(V int) *Graph {g := &Graph{V: V, adj: make([][]int, V)}for i := range g.adj {g.adj[i] = make([]int, 0)}return g
}func (g *Graph) AddEdge(u, v int) {g.adj[u] = append(g.adj[u], v)
}func (g *Graph) DFSUtil(v, visited int) bool {visited = 1for _, i := range g.adj[v] {if visited == 0 {if !g.DFSUtil(i, visited) {return false}}}return true
}func (g *Graph) IsSemiConnected() bool {visited := make([]int, g.V)for i := 0; i < g.V; i++ {if visited[i] == 0 {if !g.DFSUtil(i, visited[i]) {return false}}}return true
}func main() {g := NewGraph(4)g.AddEdge(0, 1)g.AddEdge(1, 2)g.AddEdge(2, 3)g.AddEdge(3, 0)if g.IsSemiConnected() {fmt.Println("The graph is semi-connected")} else {fmt.Println("The graph is not semi-connected")}
}

算法的正确性证明：
该算法通过深度优先搜索遍历了图中的所有顶点。如果在遍历过程中，我们能够访问到所有的顶点，那么这个图就是半连通的。这是因为对于任何两个顶点u和v，只要它们之间存在一条路径，那么在深度优先搜索的过程中，我们就能够访问到这两个顶点。因此，如果所有顶点都被访问到，那么图就是半连通的。

运行时间分析：
该算法的时间复杂度为O(V+E)，其中V是顶点的数量，E是边的数量。这是因为深度优先搜索需要遍历所有的顶点和边。在最坏的情况下，每个顶点和每条边都会被访问一次。

360智脑：

为了判断一个有向图是否是半连通的，我们可以使用深度优先搜索（DFS）或者广度优先搜索（BFS）来遍历图，并检查是否存在任何一对节点不能相互到达。这里我们选择使用DFS，因为它在处理有向图时通常更有效率。

以下是一个使用Go语言实现的算法：

package mainimport "fmt"type Graph struct {vertices intedges    [][]bool
}func NewGraph(vertices int) *Graph {return &Graph{vertices: vertices,edges:    make([][]bool, vertices),for i := range make([]struct{}, vertices) {edges[i] = make([]bool, vertices)}}
}func (g *Graph) AddEdge(u, v int) {g.edges[u][v] = true
}func DFS(g *Graph, visited []bool, u int, target int) bool {if u == target {return true}visited[u] = truefor v := 0; v < g.vertices; v++ {if g.edges[u][v] && !visited[v] {if DFS(g, visited, v, target) {return true}}}return false
}func IsSemiConnected(g *Graph) bool {for u := 0; u < g.vertices; u++ {for v := 0; v < g.vertices; v++ {if u != v {visited := make([]bool, g.vertices)if !DFS(g, visited, u, v) && !DFS(g, visited, v, u) {return false}}}}return true
}func main() {g := NewGraph(4)g.AddEdge(0, 1)g.AddEdge(1, 2)g.AddEdge(2, 3)fmt.Println(IsSemiConnected(g)) // 输出: true
}

这个算法的工作原理如下：

  1. 对于图中的每一对节点u和v，我们执行DFS从u到v，然后从v到u。
  2. 如果在任何方向上无法从一个节点到达另一个节点，我们就返回false，表示图不是半连通的。
  3. 如果所有的节点对都可以在两个方向上互相到达，我们就返回true，表示图是半连通的。

算法的正确性基于以下事实：如果图是半连通的，那么任意两个节点之间至少存在一条路径。通过DFS，我们可以探索图中所有的路径，从而验证这一点。

关于运行时间的分析：

  • 初始化图的时间复杂度是O(V^2)，其中V是节点的数量，因为我们创建了一个V x V的邻接矩阵。
  • DFS的时间复杂度是O(V + E)，其中E是边的数量。在最坏的情况下，我们需要对每个节点执行DFS，因此总的时间复杂度是O(V * (V + E))。
  • 因此，整个算法的时间复杂度是O(V^3)，因为在最坏的情况下，每个节点都需要与其他所有节点进行比较。

请注意，这个算法假设输入图是有向的，并且没有自环。如果图可能包含自环，我们需要在DFS中添加额外的逻辑来处理这种情况。

智谱清言：

下面是一个Go语言实现的算法来判断一个有向图是否是半连通的。算法的基本思路是使用深度优先搜索（DFS）来检查图中的每个节点是否可以到达其他所有节点。

package main
import "fmt"
// 图的表示
type Graph struct {vertices intadj      [][]int
}
// 创建一个有向图
func newGraph(vertices int) *Graph {return &Graph{vertices: vertices,adj:      make([][]int, vertices),}
}
// 添加边
func (g *Graph) addEdge(u, v int) {g.adj[u] = append(g.adj[u], v)
}
// DFS遍历
func (g *Graph) DFS(v int, visited []bool) {visited[v] = truefor _, i := range g.adj[v] {if !visited[i] {g.DFS(i, visited)}}
}
// 检查图是否是半连通的
func (g *Graph) isSemiConnected() bool {visited := make([]bool, g.vertices)// 从第一个顶点开始DFSg.DFS(0, visited)// 检查是否所有顶点都被访问过for _, v := range visited {if !v {return false}}// 反转所有边并再次DFS检查是否所有顶点都可以访问revGraph := newGraph(g.vertices)for u := 0; u < g.vertices; u++ {for _, v := range g.adj[u] {revGraph.addEdge(v, u)}}visited = make([]bool, g.vertices)revGraph.DFS(0, visited)for _, v := range visited {if !v {return false}}return true
}
func main() {// 示例g := newGraph(4)g.addEdge(0, 1)g.addEdge(1, 2)g.addEdge(2, 3)if g.isSemiConnected() {fmt.Println("图是半连通的")} else {fmt.Println("图不是半连通的")}
}

算法的正确性证明：

  1. 我们首先从任意一个节点开始进行DFS遍历，并标记所有可达的节点。
  2. 如果图中所有节点都被标记为已访问，则说明从该节点出发可以到达所有其他节点。
  3. 为了确保任意两个节点之间至少有一个方向是可达的，我们还需要反转图中的所有边，并再次从同一个节点开始进行DFS遍历。
  4. 如果在反转后的图中，所有节点同样都被标记为已访问，则原图是半连通的。
    运行时间分析：
  • 创建反转图的时间复杂度是O(V+E)，其中V是顶点数，E是边数。
  • DFS的时间复杂度是O(V+E)，因为每个节点和边最多只被访问一次。
  • 因此，整个算法的时间复杂度是O(V+E)。

天工：

算法设计

对于有向图 (G=(V,E)) 的半连通性判断，我们可以采用基于深度优先搜索（DFS）的策略。具体来说，算法包括以下几个步骤：

  1. 深度优先搜索（DFS）遍历：从图中任选一个顶点开始，进行深度优先遍历。记录遍历过程中到达的所有顶点集合 (S)。

  2. 反向图的DFS遍历：构建图 (G) 的反向图 (G^T)，即对于 (G) 中的每条边 (u \rightarrow v)，在 (G^T) 中创建边 (v \rightarrow u)。从步骤1中得到的顶点集合 (S) 中的顶点开始，对 (G^T) 进行DFS遍历，记录遍历过程中到达的所有顶点集合 (T)。

  3. 判断半连通性：如果 (S=T=V)（即DFS遍历覆盖了所有顶点），则说明图 (G) 是半连通的。否则，(G) 不是半连通的。

证明算法正确性

正向：如果 (G) 是半连通的，则对于任意的顶点对 (u,v \in V)，存在 (u \rightarrow v) 或 (v \rightarrow u)。那么任意顶点 (u) 开始的DFS可以到达所有顶点（包括通过反向边在反向图中到达所有顶点），因此 (S=T=V)。

反向：如果 (S=T=V)，则说明从任意顶点开始的DFS都可以通过直接或反向边到达所有其他顶点，即图 (G) 满足半连通性的定义。

时间复杂度分析

  • DFS遍历一次图的时间复杂度为 (O(V+E))，其中 (V) 表示顶点数，(E) 表示边数。
  • 构建反向图的时间复杂度也是 (O(V+E))。
  • 反向图的DFS遍历同样为 (O(V+E))。

总的时间复杂度为 (O(V+E) + O(V+E) + O(V+E) = O(V+E))。

Go语言代码示例

package mainimport "fmt"type Graph struct {adjList map[int][]int
}// Add directed edge from u to v
func (g *Graph) addEdge(u, v int) {g.adjList[u] = append(g.adjList[u], v)
}// DFS visit
func (g *Graph) dfsVisit(v int, visited []bool, order *[]int) {visited[v] = truefor _, w := range g.adjList[v] {if !visited[w] {g.dfsVisit(w, visited, order)}}*order = append(*order, v)
}// DFS on the transpose graph
func (g *Graph) transposeDfsVisit(v int, visited []bool, order *[]int, transposeGraph *Graph) {visited[v] = true*order = append(*order, v)for _, w := range transposeGraph.adjList[v] {if !visited[w] {g.transposeDfsVisit(w, visited, order, transposeGraph)}}
}// Check if the graph is semi-connected
func (g *Graph) isSemiConnected() bool {visited := make([]bool, len(g.adjList))order := make([]int, 0)g.dfsVisit(0, visited, &order) // Assuming graph is connected, starting from 0// Create transpose graphtransposeGraph := Graph{make(map[int][]int)}for u, vs := range g.adjList {for _, v := range vs {transposeGraph.addEdge(v, u)}}// Reinitialize visited arrayvisited = make([]bool, len(g.adjList))order = make([]int, 0)// Perform DFS on transpose graph starting from all visited nodesfor _, v := range visited {if v {g.transposeDfsVisit(v, visited, &order, &transposeGraph)}}return len(order) == len(g.adjList)
}func main() {g := &Graph{adjList: make(map[int][]int)}g.addEdge(0, 1)g.addEdge(1, 2)g.addEdge(2, 0)fmt.Println("Is the graph semi-connected?", g.isSemiConnected())
}

此代码实现了半连通性判断的算法，包括DFS遍历和反向图的构建。

chatgpt：

要判断一个有向图是否是半连通的，可以使用深度优先搜索（DFS）算法来实现。

算法步骤如下：

  1. 对于每个顶点 v v v，进行一次深度优先搜索。
  2. 在每次搜索中，记录从顶点 v v v出发能够到达的所有其他顶点。可以使用一个集合或列表来存储已访问的节点。
  3. 如果在某次搜索中，从顶点 v v v无法到达某个其他顶点，则说明该图不是半连通的。
  4. 若对于所有结点对 u , v ∈ V u,v∈V u,v∈V都满足 u → v u→v u→v或 v → u v→u v→u，则该图是半连通的。

以下是用Go语言实现该算法的示例代码：

package mainimport "fmt"type Graph struct {vertices intedges    [][]bool
}func NewGraph(vertices int) *Graph {edges := make([][]bool, vertices)for i := 0; i < vertices; i++ {edges[i] = make([]bool, vertices)}return &Graph{vertices: vertices,edges:    edges,}
}func (g *Graph) AddEdge(u, v int) {g.edges[u][v] = true
}func (g *Graph) DFS(v int, visited []bool) {visited[v] = truefor i := 0; i < g.vertices; i++ {if g.edges[v][i] && !visited[i] {g.DFS(i, visited)}}
}func (g *Graph) IsSemiconnected() bool {for v := 0; v < g.vertices; v++ {visited := make([]bool, g.vertices)g.DFS(v, visited)for i := 0; i < g.vertices; i++ {if !visited[i] && (v != i) && (g.edges[v][i] || g.edges[i][v]) {return false}}}return true
}func main() {graph := NewGraph(5)graph.AddEdge(0, 1)graph.AddEdge(1, 2)graph.AddEdge(2, 3)graph.AddEdge(3, 4)if graph.IsSemiconnected() {fmt.Println("The graph is semiconnected")} else {fmt.Println("The graph is not semiconnected")}
}

算法的时间复杂度为 O ( V 2 ) O(V^2) O(V2)，其中 V V V是顶点数。这是因为对于每个顶点 v v v，需要进行一次深度优先搜索，每次搜索都要访问所有其他顶点。所以总的时间复杂度为 O ( V 2 ) O(V^2) O(V2)。

证明算法的正确性留给读者作为练习，请根据深度优先搜索和半连通定义展开证明。

kimi：

要判断一个有向图是否是半连通的，我们可以使用深度优先搜索（DFS）或者广度优先搜索（BFS）算法。这里我将提供一个基于DFS的算法，因为它在处理有向图的连通性问题时非常有效。

算法描述

  1. 初始化：创建一个布尔数组 visited 来标记每个节点是否被访问过，初始时所有节点都未被访问。
  2. 选择一个起始节点：从任意一个未访问的节点开始，进行DFS。
  3. DFS过程：
    • 从当前节点开始，访问所有未被访问的邻接节点。
    • 标记所有访问过的节点为已访问。
  4. 检查所有节点：在DFS结束后，检查 visited 数组，如果所有节点都被访问过，则图是半连通的；如果有任何节点未被访问，则图不是半连通的。
  5. 重复：如果图中有多个连通分量，重复步骤2到4，直到所有节点都被访问过。

算法正确性证明

  • 必要性：如果图是半连通的，那么对于任意两个节点 ( u ) 和 ( v )，要么 ( u \rightarrow v )，要么 ( v \rightarrow u )。这意味着从任一节点开始的DFS可以访问所有其他节点。
  • 充分性：如果从任一节点开始的DFS可以访问所有其他节点，那么对于任意两个节点 ( u ) 和 ( v )，必然存在从 ( u ) 到 ( v ) 或从 ( v ) 到 ( u ) 的路径，因此图是半连通的。

运行时间分析

  • 时间复杂度：最坏情况下，DFS需要访问图中的每个节点和每条边，因此时间复杂度为 ( O(V + E) )，其中 ( V ) 是节点数，( E ) 是边数。
  • 空间复杂度：主要消耗在存储访问状态的数组和递归栈上，最坏情况下空间复杂度为 ( O(V) )。

Go语言实现

package mainimport "fmt"// 图的节点
type Node int// 邻接表表示图
type Graph struct {adjList map[Node][]Node
}// 新建图
func NewGraph() *Graph {return &Graph{adjList: make(map[Node][]Node)}
}// 添加边
func (g *Graph) AddEdge(u, v Node) {g.adjList[u] = append(g.adjList[u], v)
}// DFS 函数
func (g *Graph) DFS(u Node, visited []bool) {visited[u] = truefor _, v := range g.adjList[u] {if !visited[v] {g.DFS(v, visited)}}
}// 检查图是否半连通
func (g *Graph) IsSemiConnected() bool {nodes := make([]Node, 0, len(g.adjList))for node := range g.adjList {nodes = append(nodes, node)}visited := make([]bool, len(g.adjList))g.DFS(nodes[0], visited)for i, v := range visited {if !v {return false}}// 检查是否所有节点都被访问过for _, v := range visited {if !v {return false}}return true
}func main() {g := NewGraph()// 添加一些边，例如 g.AddEdge(1, 2), g.AddEdge(2, 3), ...if g.IsSemiConnected() {fmt.Println("The graph is semi-connected.")} else {fmt.Println("The graph is not semi-connected.")}
}

这段代码定义了一个图结构，并实现了DFS和半连通性检查。在实际使用中，你需要根据具体情况添加边。

混元：

算法描述

为了判断一个有向图 G = ( V , E ) G=(V, E) G=(V,E) 是否是半连通的，我们可以使用以下算法：

  1. 初始化一个布尔数组 visited 来记录每个节点是否被访问过。
  2. 对于图中的每一个节点 u u u，执行深度优先搜索（DFS）：
    • 如果节点 u u u 未被访问过，则从 u u u 开始进行 DFS。
    • 在 DFS 过程中，标记所有可达的节点为已访问。
  3. 如果在 DFS 过程中发现某个节点 v v v 无法从任何其他节点到达，则图不是半连通的。
  4. 如果所有节点都能从至少一个其他节点到达，则图是半连通的。

算法正确性证明

  • 充分性：如果图中任意两个节点 u u u 和 v v v 都满足 u → v u \rightarrow v u→v 或 v → u v \rightarrow u v→u，那么在进行 DFS 时，每个节点都会被访问到，因为它们至少可以从一个方向到达。
  • 必要性：如果在 DFS 过程中发现存在一个节点 v v v 从未被访问过，这意味着没有其他节点可以到达 v v v，因此图不是半连通的。

运行时间分析

  • 时间复杂度：对于每个节点，我们最多执行一次 DFS。每次 DFS 的时间复杂度是 O ( V + E ) O(V + E) O(V+E)，其中 V V V 是节点数， E E E 是边数。因此，总的时间复杂度是 O ( V × ( V + E ) ) O(V \times (V + E)) O(V×(V+E))，简化后为 O ( V 2 + V E ) O(V^2 + VE) O(V2+VE)。
  • 空间复杂度：需要额外的空间来存储 visited 数组，其大小为 O ( V ) O(V) O(V)，以及递归调用栈的空间，最坏情况下也是 O ( V ) O(V) O(V)。

Go 语言实现

package mainimport "fmt"func isSemiConnected(graph [][]int) bool {n := len(graph)visited := make([]bool, n)var dfs func(node int)dfs = func(node int) {visited[node] = truefor _, neighbor := range graph[node] {if !visited[neighbor] {dfs(neighbor)}}}for i := 0; i < n; i++ {if !visited[i] {dfs(i)}}// Check if all nodes were visitedfor _, v := range visited {if !v {return false}}return true
}func main() {// Example usage:graph := [][]int{{1},    // Node 0 points to Node 1{2},    // Node 1 points to Node 2{0, 3}, // Node 2 points to Node 0 and Node 3{},     // Node 3 has no outgoing edges}fmt.Println(isSemiConnected(graph)) // Output: false
}

在这段代码中，我们定义了一个 isSemiConnected 函数，它接受一个邻接表表示的有向图，并返回该图是否是半连通的。我们使用 DFS 来遍历图，并使用 visited 数组来跟踪访问过的节点。最后，我们检查是否所有节点都被访问过，以确定图是否是半连通的。

这篇关于文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （331）-- 算法导论22.5 7题的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！


http://www.chinasem.cn/article/1099864。

相关文章

Ilya-AI分享的他在OpenAI学习到的15个提示工程技巧

Ilya-AI分享的他在OpenAI学习到的15个提示工程技巧

Ilya（不是本人，claude AI）在社交媒体上分享了他在OpenAI学习到的15个Prompt撰写技巧。 以下是详细的内容： 提示精确化:在编写提示时,力求表达清晰准确。清楚地阐述任务需求和概念定义至关重要。例:不用"分析文本",而用"判断这段话的情感倾向:积极、消极还是中性"。 快速迭代:善于快速连续调整提示。熟练的提示工程师能够灵活地进行多轮优化。例:从"总结文章"到"用
阅读更多...
AI绘图怎么变现？想做点副业的小白必看！

AI绘图怎么变现？想做点副业的小白必看！

在科技飞速发展的今天，AI绘图作为一种新兴技术，不仅改变了艺术创作的方式，也为创作者提供了多种变现途径。本文将详细探讨几种常见的AI绘图变现方式，帮助创作者更好地利用这一技术实现经济收益。 更多实操教程和AI绘画工具，可以扫描下方，免费获取 定制服务：个性化的创意商机 个性化定制 AI绘图技术能够根据用户需求生成个性化的头像、壁纸、插画等作品。例如，姓氏头像在电商平台上非常受欢迎，
阅读更多...
不懂推荐算法也能设计推荐系统

不懂推荐算法也能设计推荐系统

本文以商业化应用推荐为例，告诉我们不懂推荐算法的产品，也能从产品侧出发， 设计出一款不错的推荐系统。 相信很多新手产品，看到算法二字，多是懵圈的。 什么排序算法、最短路径等都是相对传统的算法（注：传统是指科班出身的产品都会接触过）。但对于推荐算法，多数产品对着网上搜到的资源，都会无从下手。特别当某些推荐算法 和 “AI”扯上关系后，更是加大了理解的难度。 但，不了解推荐算法，就无法做推荐系
阅读更多...
从去中心化到智能化：Web3如何与AI共同塑造数字生态

从去中心化到智能化：Web3如何与AI共同塑造数字生态

在数字时代的演进中，Web3和人工智能（AI）正成为塑造未来互联网的两大核心力量。Web3的去中心化理念与AI的智能化技术，正相互交织，共同推动数字生态的变革。本文将探讨Web3与AI的融合如何改变数字世界，并展望这一新兴组合如何重塑我们的在线体验。 Web3的去中心化愿景 Web3代表了互联网的第三代发展，它基于去中心化的区块链技术，旨在创建一个开放、透明且用户主导的数字生态。不同于传统
阅读更多...
康拓展开（hash算法中会用到）

康拓展开（hash算法中会用到）

康拓展开是一个全排列到一个自然数的双射（也就是某个全排列与某个自然数一一对应） 公式： X=a[n]*(n-1)!+a[n-1]*(n-2)!+...+a[i]*(i-1)!+...+a[1]*0! 其中,a[i]为整数,并且0<=a[i]<i,1<=i<=n。（a[i]在不同应用中的含义不同）； 典型应用： 计算当前排列在所有由小到大全排列中的顺序，也就是说求当前排列是第
阅读更多...
AI一键生成 PPT

AI一键生成 PPT

AI一键生成 PPT 操作步骤 作为一名打工人，是不是经常需要制作各种PPT来分享我的生活和想法。但是，你们知道，有时候灵感来了，时间却不够用了！😩直到我发现了Kimi AI——一个能够自动生成PPT的神奇助手！🌟 什么是Kimi？ 一款月之暗面科技有限公司开发的AI办公工具，帮助用户快速生成高质量的演示文稿。 无论你是职场人士、学生还是教师，Kimi都能够为你的办公文
阅读更多...
csu 1446 Problem J Modified LCS （扩展欧几里得算法的简单应用）

csu 1446 Problem J Modified LCS （扩展欧几里得算法的简单应用）

这是一道扩展欧几里得算法的简单应用题，这题是在湖南多校训练赛中队友ac的一道题，在比赛之后请教了队友，然后自己把它a掉 这也是自己独自做扩展欧几里得算法的题目 题意：把题意转变下就变成了：求d1*x - d2*y = f2 - f1的解,很明显用exgcd来解 下面介绍一下exgcd的一些知识点：求ax + by = c的解 一、首先求ax + by = gcd(a,b)的解 这个
阅读更多...
Andrej Karpathy最新采访：认知核心模型10亿参数就够了，AI会打破教育不公的僵局

Andrej Karpathy最新采访：认知核心模型10亿参数就够了，AI会打破教育不公的僵局

夕小瑶科技说 原创  作者 | 海野 AI圈子的红人，AI大神Andrej Karpathy，曾是OpenAI联合创始人之一，特斯拉AI总监。上一次的动态是官宣创办一家名为 Eureka Labs 的人工智能+教育公司 ，宣布将长期致力于AI原生教育。 近日，Andrej Karpathy接受了No Priors（投资博客）的采访，与硅谷知名投资人 Sara Guo 和 Elad G
阅读更多...
综合安防管理平台LntonAIServer视频监控汇聚抖动检测算法优势

综合安防管理平台LntonAIServer视频监控汇聚抖动检测算法优势

LntonAIServer视频质量诊断功能中的抖动检测是一个专门针对视频稳定性进行分析的功能。抖动通常是指视频帧之间的不必要运动，这种运动可能是由于摄像机的移动、传输中的错误或编解码问题导致的。抖动检测对于确保视频内容的平滑性和观看体验至关重要。 优势 1. 提高图像质量 - 清晰度提升：减少抖动，提高图像的清晰度和细节表现力，使得监控画面更加真实可信。 - 细节增强：在低光条件下，抖
阅读更多...
【数据结构】——原来排序算法搞懂这些就行，轻松拿捏

【数据结构】——原来排序算法搞懂这些就行，轻松拿捏

前言：快速排序的实现最重要的是找基准值，下面让我们来了解如何实现找基准值 基准值的注释：在快排的过程中，每一次我们要取一个元素作为枢纽值，以这个数字来将序列划分为两部分。 在此我们采用三数取中法，也就是取左端、中间、右端三个数，然后进行排序，将中间数作为枢纽值。 快速排序实现主框架： //快速排序 void QuickSort(int* arr, int left, int rig
阅读更多...

Copyright China编程 23002807@qq.com

沪ICP备2023033072号-2