生成字谜的算法通常是指将一个给定的单词或短语通过重新排列其字母来生成一个新的单词或短语。这种算法在计算机科学和人工智能领域中有着广泛的应用。
在实现生成字谜的算法时，通常需要使用一些数据结构和算法来帮助处理和排列字符。例如，可以使用哈希表来存储每个字母出现的次数，并使用回溯算法来生成所有可能的排列组合。
在生成字谜时，需要注意一些特定的规则和限制，例如需要排除重复的单词或短语，以及需要满足一定的语法规则等等。
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题目 输入一个r行c列（1<=r, c<=10）的网格，黑格用 * 表示，每个白格都填有一个字母。...如果一个白格的左边相邻位置或者上边相邻位置没有白格（可能是黑格，也可能出了网格边界）， 则称这个白格是一个起始格。 首先把所有起始格按照从上到下，从左到右的顺序编号为1,2,3，... ，如图 ?...这些单词必须从一个起始格开始， 向右延伸到一个黑格的左边或者整个网格的最右边列。最后找出所有的竖向单词（Down）。 这些单词必须从一个起始格开始，向下延伸到一个黑格的上边或者整个网格的最下行。....IMPOSE 3.MEO 4.DO 5.ENTIRE 6.NEON 9.US 10.NE 14.ROD 16.AS 18.I 20.A 分析 用s[][] 存储r行c列的字符...，lable[][]用来标记对应位置起始格的编号； 1.检测起始格 2.检测横向单词和竖向单词 c实现 #include #include #define maxn
最小生成树 对于一个图，我们可以把它转换成一颗树（联通图）或者是多棵树（非联通树）。 对于一个带权值的联通图，最小生成树就是它的所有生成树中边权值和最小的生成树。...Prim算法 Prim算法就是一种用来生成最小生成树的算法。 由一个带权值的联通图到一个最小生成树的过程，其实就是从图的所有边中挑出一部分边用来组成树的过程，所以关键在于如何挑选边。...对于Prim算法，它的具体操作是这样的： 对于给定的一个起点节点（Prim算法必须给它一个起点），先找出这个节点连接的所有节点所组成的边中权值最小的边，作为最小生成树的第一条被挑选出来的边，现在我们有两个节点了对吧...然后以这两个节点为基础，继续找出这两个点连接的所有节点所组成的边中权值最小的边，同时这个查找过程，需要注意不能找已经连起来的节点，具体体现在代码实现上就是每找到节点就标记一下。 看过程图：
随机数不管是前端还是后端都会用到的一个地方，不管是从验证码还是各种生成的状态码，基本都是随机生成的，还有就是一些抽奖的算法，也是用随机数来处理的，生成随机数的方法目前是很多的，但是其实很多是重复性很大的...，今天简单的讲一下怎么生成随机数重复性很低的一种办法GUID（Globally Unique Identifier）一种由算法生成的二进制长度为128位的数字标识符 不重复的原理：GUID 的总数达到了...2^128（3.4×10^38）个，所以随机生成两个相同GUID的可能性非常小，但并不为0。...用于生成GUID的算法通常都加入了非随机的参数（如时间），以保证这种重复的情况不会发生。...= 'function') { /* 生成GUID码 */ GUID.prototype.newGUID = function() {
摘要 本文对随机迷宫生成进行了初步的研究和分析，并给出了两种不同的生成算法。最终的算法结合了图的深度优先遍历。...3.2结合图论的迷宫生成算法 3.2.1图的深度优先遍历简介 例如，要遍历上面这个图 采取深度优先算法(从1开始) 准备一个Stack s，预定义三种状态：A未被访问 B正准备访问 C已经访问 一...最后可能的遍历情况，如图： 3.2.2深度优先遍历之迷宫生成算法 那么，这样该如何生成迷宫呢？ ...3.2.3迷宫路径的唯一性 这个算法，大家应该很清楚地看到，从起点到终点的路是唯一的（可以任选两点作为起点和终点） 3.2.4算法的缺点 算法只能生成一个m * n的迷宫，其中m、n都是奇数。...两个算法的对比分析 方法一生成的迷宫： 方法二生成的迷宫： 很显然，结合了深度优先遍历(Depth-first search)的算法生成的迷宫要细致许多。
Math.random() 表示生成 [0,1) 的数，所以 Math.random()*5 生成的都是 [0,4] 的随机整数。...生成一定范围内的随机数 比如生成【m,n】范围类的整数。 在 js 生成验证码或者随机选中一个选项时很有用。...代码如下： //生成从minNum到maxNum的随机数 function randomNum(minNum,maxNum){ switch(arguments.length){...; Math.ceil(Math.random()*max); 生成 [0,max] 到任意数的随机数，公式如下： // max - 期望的最大值 parseInt(Math.random()*(max...+1),10); Math.floor(Math.random()*(max+1)); 生成 [min,max] 的随机数，公式如下： // max - 期望的最大值 // min - 期望的最小值 parseInt
这是百度百科上的一张有权图的图片，和无权图相比多了边的权值。Ok，那么最小生成树算法是什么呢？...求最小生成树的算法主要有两种：克鲁斯卡尔（Kruskal）算法和普里姆（Prim）算法。...下面我们来看一下 Prim 算法的核心思想： 我们换个角度思考一下：既然最后我们需要的最小生成树一定要有 n 个顶点，那么我们直接向这个最小生成树加入图的顶点就行了。...Prim算法不需要用到查并集的思想，它使用的是 Dijkstra 单源最短路径的思想，只不过我们这里把源节点换成了生成树，如果你熟悉 Dijkstra 算法，那么我觉得 Prim 算法对你一点难度都没有...在这里给的Prim算法的代码时间复杂度为 O(n*n) ，Prim 算法的耗费时间主要在选距离生成树最近的点和利用选择的点进行松弛的过程，这两个可以用堆和通过邻接表来优化，使得事件复杂度降为O(n*log
本文实例讲述了php实现的生成排列算法。分享给大家供大家参考，具体如下： <?...s, $n, $index) { if($n == 0) { return ''; } else { $nIndex = count($index); //可用的字符串下标...array(); foreach($index as $i = $v) { $tmp = $index; unset($tmp[$i]); //去掉当前的前缀...n , cur $i , index:\n"; var_dump($tmp); */ $ret = perm($s, $n-1, $tmp); //递归得到稍短的排列...$r; //将稍短的排列逐个拼上当前的前缀 } } else { $res[] = $s[$v]; } }
定义： 一个有 n 个结点的连通图的生成树是原图的极小连通子图，且包含原图中的所有 n 个结点，并且有保持图连通的最少的边。...[1] 最小生成树可以用kruskal（克鲁斯卡尔）算法或prim（普里姆）算法求出。...Kruskal算法简述： 假设 WN=(V,{E}) 是一个含有 n 个顶点的连通网，则按照克鲁斯卡尔算法构造最小生成树的过程为：先构造一个只含 n 个顶点，而边集为空的子图，若将该子图中各个顶点看成是各棵树上的根结点...forest.add(item) edges = sorted(edges, key=lambda element: element[2]) num_sides = len(nodes)-1 # 最小生成树的边数等于顶点数减一...forest.unionset(parent1, parent2) pass def Kruskal(nodes, edges): ''' Kruskal 无向图生成最小生成树
一、题目 1、算法题目 “给定一个整数n，生成所有有效的括号组合。” 题目链接： 来源：力扣（LeetCode） 链接：22....括号生成 - 力扣（LeetCode） (leetcode-cn.com) 2、题目描述 数字 n 代表生成括号的对数，请你设计一个函数，用于能够生成所有可能的并且 有效的 括号组合。...有效括号组合需满足：左括号必须以正确的顺序闭合。...["((()))","(()())","(())()","()(())","()()()"] 示例 2： 输入： n = 1 输出： ["()"] 二、解题 1、思路分析 这道题可以采用暴力破解法，生成所有字符构成的序列...空间复杂度： O(n) 除了答案数组之外，我们所需要的空间取决于递归栈的深度，每一层递归函数需要 O(1) 的空间，最多递归 2n 层，因此空间复杂度为 O(n)。
我碰到的需求是创建指定n大小的数独，所以这里就判断9宫规则了。 随机解法 最开始我想到的解法是先随机生成第一行，然后接下来按顺序生成新一行的每一列。...在生成第n行时，先生成一个标准1-n的数组standardArray。...遍历解法 在随机解法出现问题后，我又进行了思考，我发现数独的每一行都是数字n全排列中的一行。也就是说，我可以先生成数字n的全排列，然后在这些全排列中找到n行，这n行满足数独条件。...全排列网上算法有很多，我这里采用了一种递归的方法。判断n行全排列是否满足数独，有一个取巧的方法，不用生成n行数组再判断，而是在生成n行数组的过程中就进行判断，这样能节省大量时间。...({length: num}, (v, i) => [i + 1]), num) } /** * @param upData 上一轮生成的二维数组 * @param num 应当生成的数组长度
比如要制作如上的雷达特效。我们用虚幻引擎的shader编辑器来做，因为它对图形化hlsl语言的支持非常好，因为这个是纯二维的CG特效，我们使用后期处理（post process）材质来表现。...然后是同心圆剔除，即随着半径的变化，像素呈周期性显示/隐藏，形成不同的同心圆环，数学中常见的周期函数有三角函数和取余函数，由于三角函数比较贵，我们用fmod来计算周期变换。...modulate(1)与fraction()的区别 x对1取余和x的小数部分有什么区别？第一仪限上没有区别，但在第二仪限上是不一样的（注：仪限指正半轴或负半轴）。...首先我们看fract函数，图像在x轴上方： 下面的图像是fmod奇函数： 所以思考算法的时候一定要想象函数图像，才能一目了然。...由于像素到圆心距离是0~0.5，我们先对0.2取余（影响圆环的数量），然后取图像上大于0.15的部分作为圆环的宽度，于是得到了如下的算法： 得到的buffer如下，仍然是通过step函数得到0或1，
参考snowflake算法，基本思路： 序列12位（更格式化的输出后，性能损耗导致每毫秒生成不了这么多，所以可以考虑减少这里的位,不过留着也并无影响） 机器位10位 毫秒为左移 22位...上述几个做或运算后得出一个唯一的数，转10进制后，最大10位，最小7位，string.format来统一为10,format性能影响，导致性能降低3倍左右 FilUtils不想用的话，1太机器可以直接考虑使用...java.io.File; /** * 缺陷是，订单量没那么大，导致机器码|序列 后，一般都是4096 * 通过将毫秒引入序列后修正 * 后来加了format以后性能受损，比idcenter慢10倍，每秒可以生成...次方-1,能表示的最大数.全部1亦或10位0，就是0开头最后10位1 /** * 毫秒内自增位 */ private final long sequenceBits...} else { sequence = 0; } lastTimestamp = timestamp; // ID偏移组合生成最终的
在学习机器学习算法的过程中，我们经常需要数据来验证算法，调试参数。但是找到一组十分合适某种特定算法类型的数据样本却不那么容易。...还好numpy, scikit-learn都提供了随机数据生成的功能，我们可以自己生成适合某一种模型的数据，用随机数据来做清洗，归一化，转换，然后选择模型与算法做拟合和预测。...下面对scikit-learn和numpy生成数据样本的方法做一个总结。 1. numpy随机数据生成API numpy比较适合用来生产一些简单的抽样数据。...生成分类模型数据 3) 用make_blobs生成聚类模型数据 4) 用make_gaussian_quantiles生成分组多维正态分布的数据 3. scikit-learn随机数据生成实例...以上就是生产随机数据的一个总结，希望可以帮到学习机器学习算法的朋友们。 （欢迎转载，转载请注明出处。欢迎沟通交流： liujianping-ok@163.com）
accumulate 注意：第三个参数是起始累加值 自定义数据类型的例子：通过accumulate算出年龄综合，求平均年龄 #include using namespace...20); person p4("猪八戒1", 21); person p5("猪八戒2", 22); vector v = { p1,p2,p3,p4,p5 }; //年龄累加的起始值是...main() { test01(); cout << endl; system("pause"); return 0; } 底层代码： _val来接收第四个参数里面所填函数或者函数对象的返回值...，并且函数里面有两个参数，一个是第三个参数的val，一个是迭代器遍历的容器的元素
本文转载http://blog.csdn.net/zhoufoxcn/article/details/5825093#comments 有时我们需要从指定的数值范围内随机产生一个数，利用这个伪随机数去实现自己想要实现的东西...在园子里看了不少好文章和代码，发现zhoufoxcn实现这个算法的思路很好，尤其是第三个方法， 效率较好，便把这一skill记载了下来，虽然我们可以用诸如Random rand = new Random...(Guid.NewGuid().GetHashCode()); int value = rand.next(intMin, intMax)代码实现，但程序员的最大 乐趣在于自己动脑，用不同的思路写出不同的算法... index = random.Next(0, container.Length - i); //以随机生成的值作为索引取container...中的值 value = container[index]; //将随机取得值的放到结果集合中
对于常用的算法生成的根据当前日期等生成的IP，在分布式环境下都有可能出现重复的状况。...雪花算法生成唯一ID SnowFlake的结构如下(每部分用-分开): 0 - 0000000000 0000000000 0000000000 0000000000 0 - 00000 - 00000...，而是存储时间截的差值（当前时间截 - 开始时间截) 得到的值），这里的的开始时间截，一般是我们的id生成器开始使用的时间，由我们程序来指定的（如下下面程序IdWorker类的startTime属性）...long datacenterIdBits = 5L; /** * 支持的最大机器id，结果是31 (这个移位算法可以很快的计算出几位二进制数所能表示的最大十进制数) */...generate id for %d milliseconds", lastTimestamp - timestamp)); } //如果是同一时间生成的
前言 在数据结构与算法的图论中，(生成)最小生成树算法是一种常用并且和生活贴切比较近的一种算法。但是可能很多人对概念不是很清楚。...最小生成树可以用kruskal（克鲁斯卡尔）算法或prim（普里姆）算法求出。 通俗易懂的讲就是最小生成树包含原图的所有节点而只用最少的边和最小的权值距离。...通过这个图我们使用某种算法形成最小生成树的算法就可以叫做最小生成树算法。具体实现上有两种实现方法、策略分别为kruskal算法和prim算法。...给你一个图，生成一个最小生成树，当然需要一定规则。而在实现最小生成树方面有prim和kruskal算法，这两种算法的策略有所区别，但是时间复杂度一致。...此时被选择的边构成最小生成树。 ? 在这里插入图片描述 ? 在这里插入图片描述 Prim算法 除了Kruskal算法以外，普里姆算法（Prim算法）也是常用的最小生成树算法。虽然在效率上差不多。
而今天我们要说一个非常实用的算法——最小生成树的建立！这是图论中一个经典问题，可以使用Kruskal和Prim两种算法来进行实现！...1 什么是最小生成树 在给定一张无向图，如果在它的子图中，任意两个顶点都是互相连通，并且是一个树结构，那么这棵树叫做生成树。当连接顶点之间的图有权重时，权重之和最小的树结构为最小生成树！...在实际中，这种算法的应用非常广泛，比如我们需要在n个城市铺设电缆，则需要n-1条通信线路，那么我们如何铺设可以使得电缆最短呢？最小生成树就是为了解决这个问题而诞生的！ ?...最小生成树 如上图所示，一幅两两相连的图中，找到一个子图，连接到所有的节点，并且连接边的权重最小（也就是说边的数量也是最小的，这也保证了其是树结构）. 2 Kruskal算法（克鲁斯卡算法） Kruskal...算法是一种贪心算法，我们将图中的每个edge按照权重大小进行排序，每次从边集中取出权重最小且两个顶点都不在同一个集合的边加入生成树中！
02 — 最小生成树 看下最小生成树的定义 在一给定的无向图 G = (V, E) 中，(u, v) 代表连接顶点 u 与顶点 v 的边，而 w(u, v) 代表此边的权重，若存在 T 为 E 的子集且为无循环图...，使得 w(T) 最小，则此 T 为 G 的最小生成树。...最小生成树可以用kruskal（克鲁斯卡尔）算法或 prim（普里姆）算法求出。...03 — prim（普里姆）算法 算法描述 输入：一个加权连通图，其中顶点集合为V，边集合为E； 初始化：Vnew = {A}，其中 A 为顶点集合V中的任一节点（起始点），Enew = {},为空；...将 v 加入集合 Vnew 中，将 边加入集合 Enew 中； 输出：使用集合 Vnew 和 Enew 来描述所得到的最小生成树。
原因:为什么需要雪花算法 为什么需要分布式全局唯一ID以及分布式ID的业务需求？集群高并发情况下如何保证分布式唯一全局Id生成？...Twitter的分布式雪花算法SnowFlake ，经测试snowflake 每秒能够产生26万个自增可排序的ID Twitter的SnowFlake生成ID能够按照时间有序生成。...SnowFlake算法生成ID的结果是一个64bit大小的整数， 为一个Long型（转换成字符串后长度最多19）。...结构 雪花算法的几个核心组成部分： SnowFlake可以保证： 所有生成的ID按时间趋势递增。...= 5L; /** 支持的最大机器id，结果是31 (这个移位算法可以很快的计算出几位二进制数所能表示的最大十进制数) */ private final long maxWorkerId
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