5.1--5.1.1 Inversions 反序（下）

最新推荐文章于 2011-09-07 11:49:00 发布
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博客内容围绕反序分布展开，在讲述完反序数的个数后，开始探讨反序分布问题。

讲完了反序数的个数，接下来的正文又令我大为吃惊，涉及到反序分布的问题。

反序分布

Em_Num_Cool
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Objective-C实现inversions倒置算法(附完整源码)
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
07-08 183
Objective-C实现inversions倒置算法(附完整源码)
java-leetcode题解之Global and Local Inversions.java
10-07
在探讨“java-leetcode题解之Global and Local Inversions.java”时，我们首先需要了解什么是Global和Local Inversions，以及它们在编程和算法中的应用。Local Inversions指的是数组中任意相邻两个元素之间的关系，...
5.1--5.1.1 Inversions 反序
weixin_30906701的博客
09-07 254
从5.1的标题COMBINATORIAL PROPERTIES OF PERMUTATIONS来看，这一节应该会涉及比较多的组合数学的东西，这一节也属于比较有意思的一节。 反序和反序对 Inversions 反序，这是什么概念呢？对于排序，当然，排列是重要的研究对象，那么反序应该也是针对排列而言的。 Let (ai a2 ... an) be a permutation(排列) of t...
5.1--5.1.1 Inversions 反序（上）
Em_Num_Cool的专栏
09-05 957
从5.1的标题COMBINATORIAL PROPERTIES OF PERMUTATIONS来看，这一节应该会涉及比较多的组合数学的东西，这一节也属于比较有意思的一节。 反序和反序对 Inversions 反序，这是什么概念呢？对于排序，当然，排列是重要的研究对象，
5.1--5.1.1 Inversions 反序（中）
Em_Num_Cool的专栏
09-05 669
前一篇已经讨论了反序的一些基本概念和有趣的对应关系，有人会思考这和排序有什么关系，肤浅地看，排序就是把有高反序的排列变成0反序的，还记得那个多面体么。从一个点到顶端。这似乎有着比较有趣的关系。 反序数 前一节我们讨论的都是一些对应关系，那么反序数对于一个n元素的所有排
gwb-dc-inversions
04-06
gwb-dc-inversions 用于缅甸的无边界地球科学的1D和2D模拟和反演笔记本。 用法 在线的 您可以通过以下徽章通过mybinder在线运行这些笔记本： 本地的 步骤1：安装Anaconda 要在本地运行笔记本，您需要安装python，...
C++-leetcode题解之775. Global and Local Inversions.cpp
10-04
c++ C++_leetcode题解之775. Global and Local Inversions.cpp
Leetcode-Challenge:所有Leetcode解决方案，其视频均在频道中
04-18
https://github.com/Algorithms-Made-Easy/Leetcode-Challenge/blob/main/775. Global and Local Inversions 6 使阵列相等的最少操作 https://leetcode.com/problems/minimum-operations-to-make-array-equal/ ...
飞火动态壁纸（安装程序）
最新发布
12-31
海量 4K 动静态资源库：覆盖动漫、游戏、风景等主题，每日更新，支持 4K/60FPS 超清画质，适配多屏幕比例。 智能交互特效：鼠标触发粒子 / 轨迹特效、重力感应动态，部分壁纸可与操作实时互动，提升沉浸感。 本地素材 DIY 导入：支持导入 MP4/WebM/ 图片作壁纸，可调整色彩、速度、滤镜，自定义专属桌面。 实用桌面组件集成：含时钟、日历、天气、倒计时、备忘录等，可自由布局，兼顾美观与效率。 虚拟桌宠养成：二次元桌宠可互动、唱歌，支持自定义音量与透明度，增添桌面趣味。 低资源占用优化：智能帧率调节，降低续航 / 性能损耗，老旧设备也能流畅运行。 任务栏与鼠标美化：提供透明任务栏、鼠标样式自定义，一键提升桌面整体颜值。 双端互通同步：PC 与移动端共享壁纸资源，一键同步，跨设备无缝使用。 AI 智能壁纸推荐：根据浏览偏好推送适配主题，快速匹配用户审美。 扫描结果管理导出：可保存壁纸收藏与设置，支持导出配置，方便迁移与备份。
PA-105-ZWX-25秋
12-31
PA-105-ZWX-25秋
谐波去噪基于随机奇异值分解和软阈值的大型数据集中的强大高效谐波去噪研究（Matlab代码实现）
12-31
【谐波去噪】基于随机奇异值分解和软阈值的大型数据集中的强大高效谐波去噪研究（Matlab代码实现）内容概要：本文研究了一种基于随机奇异值分解（RSVD）和软阈值方法的高效谐波去噪技术，旨在从大型数据集中有效去除谐波干扰。该方法结合RSVD降低数据维度并提取主要成分，利用软阈值处理实现噪声抑制，具有较强的鲁棒性和计算效率，适用于大规模信号处理场景。文中提供了完整的Matlab代码实现，便于读者复现算法并对实际信号进行去噪实验。; 适合人群：具备一定信号处理基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事电气工程、数据分析等相关领域的技术人员。; 使用场景及目标：①应用于电力系统、通信、生物医学等领域的谐波干扰去除；②提升大尺度数据下信号去噪的效率与精度；③为复杂噪声环境下的信号预处理提供可复现的技术方案。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码逐步实现算法流程，理解RSVD与软阈值的协同机制，并尝试在不同信噪比条件下测试算法性能，进一步优化参数设置以适应具体应用场景。
【负荷预测、电价预测】基于神经网络的负荷预测和价格预测（Matlab代码实现）
12-31
【负荷预测、电价预测】基于神经网络的负荷预测和价格预测（Matlab代码实现）内容概要：本文档介绍了基于神经网络的负荷预测和电价预测方法，并提供了Matlab代码实现。文中详细阐述了如何利用神经网络模型对电力系统中的负荷和电价进行有效预测，涵盖了数据预处理、模型构建、训练与测试等关键步骤，同时结合实际案例展示了预测结果的准确性与实用性。此外，文档还提到了多种优化算法和仿真技术在电力系统中的应用，体现了其在科研与工程实践中的重要价值。; 适合人群：具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及从事电力系统规划与运营的技术人员。; 使用场景及目标：①用于电力系统负荷与电价的短期和中长期预测；②支持电力市场分析、需求响应策略制定以及电网调度优化等应用场景；③帮助研究人员复现经典算法并开展进一步创新研究。; 阅读建议：建议读者结合文档提供的Matlab代码进行实操练习，重点关注神经网络模型的设计与参数调优过程，同时参考文中列举的其他相关研究方向拓展思路，提升综合应用能力。
在线斗地主小游戏java-online-dou-di-zhu
12-31
在线斗地主小游戏java-online-dou-di-zhu
【软件工程管理】标准化与知识产权基础体系：信息技术标准分类及软件著作权保护机制综合分析报告
12-31
内容概要：本文系统介绍了标准化和软件知识产权的基础知识，涵盖标准化的基本概念、分类、标准代号、国际标准的采用原则及程度，重点讲解了信息技术标准化、ISO与IEC等国际标准化组织以及ISO9000和ISO/IEC15504等重要标准体系；在知识产权部分，详细阐述了知识产权的定义、分类及特点，重点分析了计算机软件著作权的主体、客体、权利内容、行使方式、保护期限及侵权认定，同时涉及商业秘密的构成与侵权形式、专利权的类型与申请条件，以及企业如何综合运用著作权、专利、商标和商业秘密等方式保护软件知识产权。; 适合人群：从事软件开发、项目管理、IT标准化或知识产权相关工作的技术人员与管理人员，以及备考相关资格考试的学习者；具备一定信息技术背景，希望系统掌握标准化与软件知识产权基础知识的专业人员。; 使用场景及目标：①帮助理解各类标准的分类体系及国际标准采用方式，提升标准化实践能力；②指导企业在软件研发过程中有效保护知识产权，规避法律风险；③为软件著作权登记、专利申请、技术保密等提供理论依据和操作指引。; 阅读建议：建议结合国家相关政策法规和实际案例进行深入学习，重点关注软件著作权与专利权的适用边界、标准制定流程及企业知识产权管理策略，强化理论与实践的结合。
【应用于同步定位与地图构建(SLAM)的卡尔曼滤波】基于卡尔曼滤波和同步定位与地图构建(SLAM)技术实现二维地图绘制研究（Matlab代码实现）
12-31
【应用于同步定位与地图构建(SLAM)的卡尔曼滤波】基于卡尔曼滤波和同步定位与地图构建(SLAM)技术实现二维地图绘制研究（Matlab代码实现）内容概要：本文研究了基于卡尔曼滤波的同步定位与地图构建（SLAM）技术，旨在通过Matlab代码实现二维地图的绘制。文中详细介绍了卡尔曼滤波在SLAM中的应用，包括状态估计、传感器数据融合以及环境特征提取等关键环节，利用扩展卡尔曼滤波（EKF）或无迹卡尔曼滤波（UKF）处理非线性系统问题，提升定位精度与地图构建的可靠性。同时提供了完整的Matlab仿真代码，便于读者复现和进一步研究算法性能。; 适合人群：具备一定编程基础和控制理论知识，熟悉Matlab工具，从事机器人、自动驾驶、导航定位等领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①掌握卡尔曼滤波在SLAM中的具体实现方法；②理解机器人如何在未知环境中实现自主定位与地图构建；③为后续研究视觉SLAM、激光SLAM或多传感器融合定位提供算法基础和技术参考。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码逐步调试运行，深入理解每一步的数据处理逻辑与数学推导，同时可尝试修改参数或引入噪声以测试算法鲁棒性，进一步拓展至实际硬件平台验证。
分布鲁棒数据驱动的多离散场景电热综合能源系统分布鲁棒优化算法研究（Matlab代码实现）
12-31
【分布鲁棒】数据驱动的多离散场景电热综合能源系统分布鲁棒优化算法研究（Matlab代码实现）
地方管理部门深陷宏观经济下行冲击困境？“上云用数赋智”一体化服务或成破局关键.docx
12-31
地方管理部门深陷宏观经济下行冲击困境？“上云用数赋智”一体化服务或成破局关键
QT-5 qftp源码及lib、dll库文件
12-31
下载方式：https://pan.quark.cn/s/d27068e70b3b QDarkStylesheet =============== Build Status Number of PyPI downloads Latest PyPI version A dark stylesheet for Qt applications (Qt4, Qt5, PySide, PyQt4 and PyQt5). License ======= This project is licensed under the MIT license. Installation ============ Python ----- Install ``. _There is an example included in the example folder. You can run the script without installing qdarkstyle. You only need to have PySide (or PyQt4 or PyQt5) installed on your system._ Status: ======= Most widgets have been styled. If you find a widget that has not been style, just open an issue on the issue tracker or, better, submit a pull request. Changelog ========= 3.1: - Improve checkbox color (use accent color u...
OpenSSH升级：openssh-10.2p1.tar.gz
12-31
资源用途： 1）SSH漏洞修复 2）SSH版本升级 3）源文件
Python归并排序-求逆序对
02-27
### Python 实现归并排序计算逆序对 在处理数组中的逆序对问题时，使用归并排序是一种高效的解决方案。相较于暴力法的时间复杂度 \(O(n^2)\)[^2]，基于归并排序的方法能够将时间复杂度降低到 \(O(n \log n)\)。 #### 归并排序原理简介 归并排序采用的是分治策略，即将待排序序列分为若干子序列分别进行排序后再合并这些有序子序列形成最终的完全有序序列[^3]。此过程不仅实现了排序功能，在分割与合并的过程中还可以统计出原序列中存在的全部逆序对数量。 #### 代码实现 下面是一个完整的Python程序，它展示了如何利用归并排序来计算给定整数列表中的逆序对数目： ```python def merge_and_count_split_inv(B, C): sorted_array = [] inversions = 0 i, j = 0, 0 while i < len(B) and j < len(C): if B[i] <= C[j]: sorted_array.append(B[i]) i += 1 else: sorted_array.append(C[j]) j += 1 inversions += (len(B) - i) # Append any remaining elements of the arrays to 'sorted_array' sorted_array.extend(B[i:]) sorted_array.extend(C[j:]) return sorted_array, inversions def sort_and_count(array): if len(array) <= 1: return array, 0 mid = len(array) // 2 left_half, x = sort_and_count(array[:mid]) right_half, y = sort_and_count(array[mid:]) merged_array, z = merge_and_count_split_inv(left_half, right_half) return merged_array, x + y + z def count_inversions_merge_sort(arr): _, num_of_inversions = sort_and_count(arr) return num_of_inversions # 测试例子 if __name__ == "__main__": test_arr = [1, 3, 5, 2, 4, 6] print(f"Array {test_arr} has {count_inversions_merge_sort(test_arr)} inversions.") ``` 上述代码定义了一个 `merge_and_count_split_inv` 函数用于合并两个已排序的部分，并在此过程中计数跨越这两个部分之间的所有可能存在的逆序对；另一个辅助函数 `sort_and_count` 则负责递归地拆分输入直到单个元素为止，之后再逐步组合起来的同时累计总的逆序对数目。最后，`count_inversions_merge_sort` 提供了一种简便的方式来获取任意数组内的总逆序对数量[^2]。
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