开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

关于迭代器和n- log -n解的几个问题

什么是迭代器？迭代器是一种用于遍历集合或序列的对象。它提供了一种统一的方式来访问集合中的元素，而不需要暴露集合的内部结构。迭代器通常具有两个基本方法：next()用于获取下一个元素，hasNext()用于检查是否还有下一个元素可供访问。
迭代器的分类有哪些？迭代器可以分为内部迭代器和外部迭代器。内部迭代器是指由集合自身提供的迭代器，它封装了对集合的遍历逻辑，用户只需要调用迭代器的方法即可完成遍历。外部迭代器则是由用户自己实现的迭代器，用户需要手动控制迭代的过程。
迭代器有什么优势？迭代器提供了一种统一的遍历接口，使得遍历集合的代码更加简洁和可读。它将遍历逻辑封装在迭代器内部，使得用户无需关心集合的内部结构，从而提高了代码的灵活性和可维护性。
迭代器的应用场景有哪些？迭代器广泛应用于各种编程语言和开发框架中。在前端开发中，迭代器常用于遍历DOM节点、处理数组或对象等数据结构。在后端开发中，迭代器可用于遍历数据库查询结果、处理文件流等场景。此外，迭代器还可以用于实现各种算法和数据结构，如排序、搜索、图遍历等。
腾讯云相关产品推荐：腾讯云提供了多种云计算产品，以下是一些与迭代器相关的产品推荐：

云服务器（ECS）：提供弹性计算能力，可用于部署和运行迭代器相关的应用程序。产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/cvm
云数据库MySQL版（CDB）：提供高性能、可扩展的关系型数据库服务，可用于存储和管理迭代器相关的数据。产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/cdb
云函数（SCF）：提供无服务器计算能力，可用于实现迭代器相关的业务逻辑。产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/scf

请注意，以上推荐的腾讯云产品仅供参考，具体选择应根据实际需求进行。

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

中国台湾大学林轩田机器学习基石课程学习笔记9 -- Linear Regression

线性最小二乘法的解是closed-form，即X=(A^TA)^{-1}A^Ty，而非线性最小二乘法没有closed-form，通常用迭代法求解。本节课的解就是closed-form的。...关于最小二乘法的一些介绍，请参见我的另一篇博文：最小二乘法和梯度下降法的一些总结二、线性回归算法样本数据误差E_{in}是权重w的函数，因为X和y都是已知的。...因为这种closed-form解的形式跟一般的机器学习算法不一样，而且在计算最小化误差的过程中没有用到迭代。2、这属于机器学习范畴。...因为从结果上看，E_{in}和E_{out}都实现了最小化，而且实际上在计算逆矩阵的过程中，也用到了迭代。其实，只从结果来看，这种方法的确实现了机器学习的目的。...这样的话，我们就赋予了H和I-H不同但又有联系的物理意义。这里trace(I-H)称为I-H的迹，值为N-(d+1)。

7770 0

stream.map的用法_stream

stream上的操作并不会立即执行，只有等到用户真正需要结果的时候才会执行。可消费性。stream只能被“消费”一次，一旦遍历过就会失效，就像容器的迭代器那样，想要再次遍历必须重新生成。...stream().map()方法的使用示例: 我的理解侧重于迭代器，结合lambda表达式实现自己的功能。...:"); //list.stream().map(n->n.getUsername()).map(n->n).forEach(n-> System.out.println(n)); list.stream...1、UserTest包括三个成员变量和一个无参构造函数、一个有参构造函数； 2、导入@Data注释增强了代码简洁性，省去了get、set方法，使用这一注释需要在pom.xml文件中导入lombok依赖...guanyu test3–username: liubei zhangfei guanyu Process finished with exit code 0 这样，就可以看明白了，map方法类似一个迭代器

1.7K1 0

最大熵模型与GIS ，IIS算法

从上述数据集中可以看出，如果随机变量x和yx和y分别代表的是某个样例的xn和ynx_n和y_n，那么它实际是没有做任何特征抽取工作的。...(X \neq x_j, Y \neq y_j) = \frac{N-\# (x_j,y_j)}{N} 对于从数据中抽出的【已知信息】为当样例中出现xj和yjx_j和y_j时，该现象的概率为#(xj...可以参看一篇知乎回答【关于最大熵模型的严重困惑：为什么没有解析解？】...1}P(X = x_k, Y = y_l) = \frac{N-\#f(x,y)}{N} 为了更好地描述经验分布与特征函数的关系，书中用Ep^(f)E_{\hat p}(f)表示： Ep^(f)...北京：人民邮电出版社，2012 关于最大熵模型的严重困惑：为什么没有解析解？码农场-逻辑斯谛回归与最大熵模型如何理解最大熵模型里面的特征？

1.6K2 0

Python3 迭代器,生成器,装饰器

1.迭代器迭代器有两个基本方法,iter()和next(),next()完成后会引发StopIteration异常 a='abcdef' b=iter(a) #创建迭代器对象 print(type(b...2.生成器生成器就是含有yield关键字的函数,是一种用普通语法定义的迭代器. def gen(): yield 'a' yield 'b' yield 'c' g=gen() print(...系统遇到yield关键词会将值返回,称为挂起,与return不同 def gen(n): while n>0: print('Berofe') return n n-=1 print(...def gen(n): while n>0: print('Berofe') yield n n-=1 print('After') g=gen(3) while True: try...yield会挂起,然后下次在挂起位置继续执行 3.装饰器 ? 输出结果: ?

2982 0

数据结构之树(Topk问题, 链式二叉树)

,则将堆顶数据覆盖后向下调整时间复杂度(N-k)*log(N) 总共的时间复杂度为O(N*log(N)) void adjustDown(HeapDataType* p, int size, int...1->2->3->N->N->N->4->5->N->N->6->N->N void preTreeNode(TNode* root) { if (root == NULL) { printf...} 2.中序遍历(左子树->根->右子树) 首先访问1的左子树,也就是以2为根节点的树,然后访问2的左子树,也就是以3为根节点的树,直到访问到空,最后回到根节点1,然后同理去访问右子树 N->3->N...>N->3->N->2->N->N->5->N->N->6->4->1 void postTreeNode(TNode* root) { if (root == NULL) { printf("...通过这种方式，可以有效减少内存的使用，提高程序的运行效率。如果你想了解更多关于双路递归的内容，请提供详细信息继续向我提问。

1081 0

node http请求 🎴

所以本文只讲 GET 和 POST 这两种最最最常用的方法。\n\n 在敲代码前，你首先需要准备一个编辑器（我用vs code）、浏览器、postman 还有安装好 Node.js 。...\n- http 模块有一个 createServer 方法，该方法的参数是一个函数，函数里又有2个参数，res 是前端发送请求带过来的信息；req 是后端返回信息给前端时的一些方法和属性的集合。...msg=123&name=leihou\n\n在浏览器会显示出如下内容解析：\n\n- req.url 可以获取到当前访问后端的 url 路径\n- url.split('?...\n- 前端在浏览器地址栏输入 http://localhost:8000/?msg=123&name=leihou 时，后端会把参数返回，前端在页面中渲染出返回的参数。...\n\n 你可以运行上面的代码，尝试在浏览器和 postman 各发送一下 GET 和 POST 测试一下。\n\n

9402 0

思科VPP系列砖题三：VPP节点注册

在前面的章节中，我们讲述了如何编译思科开源的fdio/VPP Ubuntu22.04如何编译vpp-master版本和介绍了VPP的启动流程介绍思科VPP系列砖题二：VPP启动流程分析本章节将要介绍...VPP node的注册机制，在介绍VPP的node机制之前，我们首先介绍一下VPP的软件架构核和设计思想。...>name); } /* 哈希绑定 */ hash_set (nm->node_by_name, n->name, n->index); /* 节点index和节点名称 */ r-...vlib_process_t *p; uword log2_n_stack_bytes; log2_n_stack_bytes = clib_max (r->process_log2_n_stack_bytes...写在最后：本章节我们主要讲述了 VPP的节点注册流程，讲述节点在初始化的过程中如何注册，和调用逻辑分析，以及以vxlan 节点为例子讲述注册的字段的含义。

1K2 1

剑指offer | 面试题47：n个骰子的点数

暴力法需要遍历所有点数组合，因此时间复杂度为，观察本题输入取值范围 1≤n≤11 方法二：动态规划设输入 n个骰子的解（即概率列表）为 f(n) ，其中「点数和」 x 的概率为 f(n, x...假设已知n - 1个骰子的解f(n - 1)，此时添加一枚骰子，求n个骰子的点数和为x的概率f(n, x) 当添加骰子的点数为1时，前n- 1个骰子的点数和应为x- 1，可组成点数和x ;同理，当此骰...递推公式如下所示：根据以上分析,知通过子问题的解f(n- 1)可递推计算出f(n)，而输入一个骰子的解f(1)已知,因此可通过解f(1)依次递推出任意解f(n)。...如下图所际，为n=2,x= 7的递推计算示例。观察发现，以上递推公式虽然可行，但f(n- 1,x- i)中的x- i会有越界问题。...而，遍历f(n- 1)中各点数和的概率,并将其相加至f(n)中所有相关项，即可完成f(n- 1)至f(n)的递推。

1.1K2 0

论文拾萃 | 基于树表示法的变邻域搜索算法求解考虑后进先出的取派货旅行商问题(附C++代码和详细代码注释)

其中点0+和点0-表示起点，P={1+,...,n+}表示取货点集合，D={1-,...,n-}表示送货点集合。车辆的速度为单位速度（即从点x到点y的时间在数值上与其欧式距离dij相等）。...关于基础旅行商问题的上述相关内容在之前的推文中已有详细的介绍，分别从旅行商问题的发展由来、对应算法和详细的实验结论三个角度给大家一一做了讲解，使大家对旅行商问题有全方位的理解。...局部搜索算法局部搜索算法是通过选择一个初始解x，每次从x的邻域N（x）中选择一个比当前解优且是最好的邻居作为下一次迭代的当前解，直到找到问题的局部最优解。...观察到邻域N（x）定义为所有x∈X，即在每次迭代中需要搜索x的完整邻域N（x）。对于大的算例来说这个过程过于耗费时间，另一种方法是直接选取搜索过程中第一个出现有改进的解。...你和遗传算法的距离也许只差这一文(附C++代码和详细代码注释) 算法的主要步骤为：步骤1，设置最大迭代次数max_iter、最大无改进迭代次数max_nonimproving、种群大小pop_size等参数

1.6K4 0

自适应滤波器（一）LMS自适应滤波器

自适应滤波器原理 2.1 原理概述自适应滤波器的原理框图如下图所示，输入信号x(n) 通过参数可调数字滤波器后产生输出信号 y(n)，将其与期望信号d(n)进行比较，形成误差信号e(n)，通过自适应算法对滤波器参数进行调整...自适应滤波器实质上就是一种能调节自身传输特性以达到最优的维纳滤波器。自适应滤波器不需要关于输入信号的先验知识，计算量小，特别适用于实时处理。维纳滤波器参数是固定的，适合于平稳随机信号。...虽然维纳解的表达式我们知道了，但仍然有几个问题：需要知道和，而这两个都是我们事先不知道的矩阵的逆需要的计算量太大： ?...一般是采用梯度下降的方法来进行迭代搜索出最小值，梯度下降又分为梯度下降、随机梯度下降和批量梯度下降。使用迭代搜索的方式一般都只能逼近维纳解，并不等同于维纳解。 ...在梯度下降算法中，为获得系统的最佳维纳解，需要知道输入信号和期望信号的相关信息，当期望信号未知时，就无法确定它们的相关特性，必须对梯度向量进行估计。

3.9K3 1

【算法进阶】用回溯法(backtracking algorithm)求解N皇后问题(N-Queens puzzle)

N-皇后问题(N-Queens puzzle) 01 什么是N皇后问题？什么是N皇后？能吃嘛？哎……不知道嘛？没关系，让小编慢慢道来。...说到这个N-皇后问题，就不得不先提一下这个历史上著名的8皇后问题啦。...呃……各位优秀的大学生们请先停下来，装逼的机会多得是…… 俗话说那啥工欲善其事必先利其器。N皇后问题其实就是回溯算法中的一个典型应用。...3.3 coding time 老铁们，终于到了踏马的激动人心的写代码时间了。我们之前说过N皇后问题是回溯算法的经典应用。因此我们可以使用回溯法来解决该问题，具体实现也有两个途径，递归和非递归。...代码如下：标注得够明白的啦。如果还看不懂。请自费买豆腐吧 ? 3.3.2迭代法为什么还要迭代呢？因为递归效率太低了咯…… 具体思路：首先对N行中的每一行进行探测，查找该行中可以放皇后的位置。

5.4K2 0

nginx0.1.0之http模块初始化源码分析（3）

location的配置、非嵌套location和嵌套location的配置, &cscfp[s]->locations：server下的所有非嵌套location...cscfp[s]->ctx->loc_conf，server层各模块关于location的配置 */...[n]) { continue; } ngx_log_error(NGX_LOG_EMERG, cf->log, 0,...>name.len = ngx_strlen(n->name.data); // 该servername对应的server配置 n->core_srv_conf = conf...&clcfp[i]->locations：各模块关于嵌套的lcaotion， clcfp[i]->loc_conf：各模块和关于非嵌套location的配置

5192 0

自然语言处理工具HanLP-N最短路径分词

首先说明在HanLP对外提供的接口中没有使用N-最短路径分词器的，作者在官网中写到这个分词器对于实体识别来说会比最短路径分词稍好，但是它的速度会很慢。...，而对于未登录词它的效果应该和最短路径分词相差不多，这只是个人的猜测，并没有拿真实的语料验证。...在HanLP中通过两个类ViterbiSegment和NshortSegment分别实现了最短路径分词和N-最短路径分词。...图1.jpg 从上图的继承关系我们可以看到最短路径分词器和N最短路径分词器都继承了WordBasedSegment抽象类，也就是说他们从大类上讲都属于基于词语的分词器。...说白了它也还是基于词典中单个词语的概率做的，其他的文本信息都没有用到。这里，还要再说明一下，我们看到了分词结果中含有了词性标注，关于词性标注我们会在后边继续介绍，它与分词方法是两个策略。

5635 0

【算法】用回溯法(backtracking algorithm)求解N皇后问题(N-Queens puzzle)

什么是N-皇后问题? 说到这个N-皇后问题，就不得不先提一下这个历史上著名的8皇后问题啦。...(t+1); //递归下一层 } } }//针对N叉树的迭代回溯方法 void iterativeBacktrack () { int t=1; while...t--; } } N皇后问题的solve 针对N叉树的迭代回溯方法算法伪代码描述下面是算法的高级伪码描述，这里用一个N*N的矩阵来存储棋盘： 1) 算法开始, 清空棋盘，当前行设为第一行...[1240] coding time 我们之前说过N皇后问题是回溯算法的经典应用。因此我们可以使用回溯法来解决该问题，具体实现也有两个途径，递归和非递归。递归法其实递归法算是比较简单的了。...即它们所在的行列互减的绝对值相等，即| row – i | = | col – ai | 。迭代法为什么还要迭代呢？因为递归效率有时候并不是那么的高。

10.7K1 0

干货|用回溯法(backtracking algorithm)求解N皇后问题(N-Queens puzzle)，附代码及详细注释

唔……呃…… 那自然是大名鼎鼎的 N-皇后问题(N-Queens puzzle) 下面跟随小编的脚步一起踏入学习的殿堂吧啦啦啦啦啦啦＊内容提要：回溯算法定义基本思想深度优先搜索...什么是N皇后问题？什么是N皇后？能吃吗？哎……不知道嘛？没关系，让小编慢慢道来。说到这个N-皇后问题，就不得不先提一下这个历史上著名的8皇后问题啦。...呃……各位优秀的大学生们请先停下来，装逼的机会多得是…… 俗话说那啥工欲善其事必先利其器。N皇后问题其实就是回溯算法中的一个典型应用。...3.3 coding time 老铁们，终于到了踏马的激动人心的写代码时间了。我们之前说过N皇后问题是回溯算法的经典应用。因此我们可以使用回溯法来解决该问题，具体实现也有两个途径，递归和非递归。...代码如下：标注得够明白的啦。如果还看不懂。请自费买豆腐吧【代码下载移步原文链接】 ? 3.3.2迭代法为什么还要迭代呢？

1.9K5 0

多柱汉诺塔最优算法设计探究

基于此我们甚至可以推广到M(M≥3)个柱子的情况，来得到我们希望的最优解，假设柱子编号为1，2，3…M算法主题框架流程应该如下：（1）从1柱借助3…M柱子将n-(M-2)个盘子移动到2柱上。...（2）将M-2个通过3…M-1柱简单的移动到M柱上【2*(M-2)-1步骤】。（3）从2柱借助1，3…M-1柱子将n-(M-2)个盘子移动到M柱上。具体步骤和四柱类似，不再做具体分析。...Frame的人在《美国数学月刊》上提出了一种解决四柱汉诺塔问题的算法，这是人们熟知的Frame算法：（1）用4柱汉诺塔算法把A柱上部分的n- r个碟子通过C柱和D柱移到B柱上【F( n- r )步】。...（2）用M-1柱汉诺塔算法把1柱上剩余的r个碟子通过3…M-1柱移到M柱上【(r)步】。（3）用M柱汉诺塔算法把2柱上的n-r个碟子通过1柱和3…M柱移到M柱上【M( n- r )步】。...（4）依据上边规则求出所有r（1≤r≤n）情况下步数m(n)，取最小值得最终解M(n)。从4柱汉诺塔的递归方程和结果公示中我们可以看出，随着柱子数量的增加，算法的复杂程度也是不断地增加。

2.2K9 0

模拟退火算法Python编程

准则；undefined 外循环是由冷却进度表控制的温度循环；undefined 内循环是在每一温度下循环迭代产生新解的次数，也称Markov链长度。...模拟退火算法的基本流程如下：（1）初始化：初始温度T，初始解状态s，迭代次数L；undefined （2）对每个温度状态，重复 L次循环产生和概率性接受新解：undefined （3）通过变换操作由当前解...undefined F(X)=418.9829×n-∑(i=1,n)〖xi* sin⁡(√(|xi|)) 〗本文取 d=10, x=-500,500，函数在 X=(420.9687,...420.9687...# 产生新解：通过在当前解附近随机扰动而产生新解，新解必须在 [min,max] 范围内 # 方案 1：只对 n元变量中的一个进行扰动，其它 n-1个变量保持不变...# 完成当前温度的搜索，保存数据和输出 pBadAccept = kBadAccept / (kBadAccept + kBadRefuse) # 劣质解的接受概率

1.5K5 5

每日一题剑指offer（变态跳台阶）

编程是很多偏计算机、人工智能领域必须掌握的一项技能，此编程能力在学习和工作中起着重要的作用。...因此小白决定开辟一个新的板块“每日一题”，通过每天一道编程题目来强化和锻炼自己的编程能力（最起码不会忘记编程）特别说明：编程题来自“牛客网”和“领扣”以及热心小伙伴的题目。...由于小白有时想锻炼某一类编程方法，所以提供的代码不一定是最优解，但是本文提供的编程代码均为通过测试代码。变态跳台阶题目描述一只青蛙一次可以跳上1级台阶，也可以跳上2级……它也可以跳上n级。...求该青蛙跳上一个n级的台阶总共有多少种跳法。解析关于本题，前提是n个台阶会有一次n阶的跳法。...+f(n-(n-1)) + f(n-n) 说明： 1）这里的f(n) 代表的是n个台阶有一次1,2,...n阶的跳法数。

2646 0

退火算法Python编程

准则；undefined 外循环是由冷却进度表控制的温度循环；undefined 内循环是在每一温度下循环迭代产生新解的次数，也称Markov链长度。...模拟退火算法的基本流程如下：（1）初始化：初始温度T，初始解状态s，迭代次数L；undefined （2）对每个温度状态，重复 L次循环产生和概率性接受新解：undefined （3）通过变换操作由当前解...undefined F(X)=418.9829×n-∑(i=1,n)〖xi* sin⁡(√(|xi|)) 〗本文取 d=10, x=-500,500，函数在 X=(420.9687,...420.9687...# 产生新解：通过在当前解附近随机扰动而产生新解，新解必须在 [min,max] 范围内 # 方案 1：只对 n元变量中的一个进行扰动，其它 n-1个变量保持不变...# 完成当前温度的搜索，保存数据和输出 pBadAccept = kBadAccept / (kBadAccept + kBadRefuse) # 劣质解的接受概率

1.2K4 0

多变量函数优化

准则；undefined 外循环是由冷却进度表控制的温度循环；undefined 内循环是在每一温度下循环迭代产生新解的次数，也称Markov链长度。...模拟退火算法的基本流程如下：（1）初始化：初始温度T，初始解状态s，迭代次数L；undefined （2）对每个温度状态，重复 L次循环产生和概率性接受新解：undefined （3）通过变换操作由当前解...undefined F(X)=418.9829×n-∑(i=1,n)〖xi* sin⁡(√(|xi|)) 〗本文取 d=10, x=-500,500，函数在 X=(420.9687,...420.9687...# 产生新解：通过在当前解附近随机扰动而产生新解，新解必须在 [min,max] 范围内 # 方案 1：只对 n元变量中的一个进行扰动，其它 n-1个变量保持不变...# 完成当前温度的搜索，保存数据和输出 pBadAccept = kBadAccept / (kBadAccept + kBadRefuse) # 劣质解的接受概率

1.5K0 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭