Stereo

个人觉得这篇文章是网上的介绍有关KMP算法更让人容易理解的文章了，确实说得很“详细”，耐心地把它看完肯定会有所收获的～～，另外有关模式函数值next[i]确实有很多版本啊，在另外一些面向对象的算法描述书中也有失效函数 f(j)的说法，其实是一个意思，即next[j]=f(j-1)+1，不过还是next[j]这种表示法好理解啊：

Java 多叉树的实现，完成树的初始化和遍历。包括两个文件（TreeNode.java和TreeHelper.java） TreeNode类完成树节点的数据结构，TreeHelper类通过输入一个TreeNode列表，生成一颗有一个树根的树！其它函数接口自己看看就明白了，希望对你有帮助。package com.tree;import java.util.List;import j

public class test {public static void main(String[] arr) {    execmod(jtf.getText().trim(), -4);}private void execmod(String abc, int n) {    String eec="";    for (int i = 0; i     

在数据挖掘中，K-Means算法是一种cluster analysis的算法，其主要是来计算数据聚集的算法，主要通过不断地取离种子点最近均值的算法。问题K-Means算法主要解决的问题如下图所示。我们可以看到，在图的左边有一些点，我们用肉眼可以看出来有四个点群，但是我们怎么通过计算机程序找出这几个点群来呢？于是就出现了我们的K-Means算法（Wikipedia链接）

本篇文章讲解了计算机的原码, 反码和补码. 并且进行了深入探求了为何要使用反码和补码, 以及更进一步的论证了为何可以用反码, 补码的加法计算原码的减法. 论证部分如有不对的地方请各位牛人帮忙指正! 希望本文对大家学习计算机基础有所帮助! 一. 机器数和真值在学习原码, 反码和补码之前, 需要先了解机器数和真值的概念.1、机器数一个数在计算机中的二进制表示形式

a、b、c三个字母，得到这样一组组合集合： a、b、c、ab、ac、ba、bc、ca、cb、abc、acb、bac、bca、cab、cba 算法源码如下： public class Comb{      public static void main(String[] args){           comb();     

首先来回答一个问题：为什么在磁盘中要使用b+树来进行文件存储呢？原因还是因为树的高度低得缘故，磁盘本身是一个顺序读写快，随机读写慢的系统，那么如果想高效的从磁盘中找到数据，势必需要满足一个最重要的条件：减少寻道次数。我们以平衡树为例进行对比，就会发现问题所在了：先上个图 这是个平衡树，可以看到基本上一个元素下只有两个子叶节点  抽象的来看，树

http://blog.itpub.net/15203236/viewspace-6165821 快速排序（QuickSort）快速排序是一个就地排序，分而治之，大规模递归的算法。从本质上来说，它是归并排序的就地版本。快速排序可以由下面四步组成。（1） 如果不多于1个数据，直接返回。（2） 一般选择序列最左边的值作为支点数据。（3） 将序列分成2部分，一部分都大于支

堆有最大堆和最小堆之分，最大堆就是每个节点的值都>=其左右孩子（如果有的话）值的完全二叉树。最小堆便是每个节点的值都  设有n个元素的序列{k1,k2,...,kn},当且仅当满足下列关系时,称之为堆。  堆的三种基本操作(以下以最大堆为例)： ⑴最大堆的插入       由于需要维持完全二叉树的形态，需要先将要插入的结点x放在最底层的最右边，插入后满 足完全二叉树

红黑树之前看了很多写红黑树的博客，但是感觉都讲的不太清楚！没说这样操作如何使他保持平衡的，于是疑惑重重，就看不下去了，一次不经意看到一个人说维基百科的红黑树讲的好，我就随便点了一下一看——这下疯了~，怎么讲的这么好！可以说是把一个复杂的问题，讲得简单化！这太幸福了！ 于是我就慢慢学会了！强烈推荐维基的这个讲解，再也找不到比这还好的讲解了！不知道它上边其它的怎么样，反正这个很好！！既然学会了

摘自于Hadoop大量文件调度合并public abstract class PriorityQueue { private T[] heap; private int size; private int maxSize; protected abstract boolean lessThan(Object a, Object b); @Suppr

package com.des;import java.security.*;import javax.crypto.*;import com.sun.crypto.provider.SunJCE;public class DESPlus { private static String strDefaultKey = "national"; private Cipher encr

想要制作一个像纸上怪物一样酷的基于物理学的flash游戏吗？ 最好的方式就是使用一个叫做Box2D的很好的flash开源类库。现在有很多关于flash的物理引擎，但是Box2D就属于这些引擎中的战斗机。很多开发人员选择使用Box2D，并且现在Box2D有许多个语言版本（C++,java,xna,iphone,android),这使得Box2D成为了一款炙手可热的开发引擎。       但是

一。位置关系：4.折线段的拐向判断：　　折线段的拐向判断方法可以直接由矢量叉积的性质推出。对于有公共端点的线段p0p1和p1p2，通过计算(p2 - p0) × (p1 - p0)的符号便可以确定折线段的拐向：　　若(p2 - p0) × (p1 - p0) > 0,则p0p1在p1点拐向右侧后得到p1p2。　　若(p2 - p0) × (p1 - p0) 　　若(p2 -

转载原文：http://xuejx.blog.sohu.com/62019268.html/* 需要包含的头文件 */＃i nclude  /* 常用的常量定义 */ const double INF = 1E200    const double EP = 1E-10 const int MAXV = 300 const double PI =

可用射线法来判断一个点是否在多边形的内部： 射线法就是以这个要判断的点作一射线(为了方便，直接作一水平向右的射线)，数一下线段与 多边形边的交点数，奇数时就是在多边形内，偶数时就是在多边形外。 /* 判断线段是否在简单多边形内(注意：如果多边形是凸多边形，下面的算法可以化简)      原理： 必要条件一：线段的两个端点都在多边形内； 必要条件二：线段和多边形的

JAVA经典算法40题【程序1】   题目：古典问题：有一对兔子，从出生后第3个月起每个月都生一对兔子，小兔子长到第四个月后每个月又生一对兔子，假如兔子都不死，问每个月的兔子总数为多少？   1.程序分析：   兔子的规律为数列1,1,2,3,5,8,13,21....   public class exp2{public static void main(String args[

算法一：A*寻路初探 From GameDev.net 译者序：很久以前就知道了A*算法，但是从未认真读过相关的文章，也没有看过代码，只是脑子里有个模糊的概念。这次决定从头开始，研究一下这个被人推崇备至的简单方法，作为学习人工智能的开始。这 篇文章非常知名，国内应该有不少人翻译过它，我没有查找，觉得翻译本身也是对自身英文水平的锻炼。经过努力，终于完成了文档，也明白的A*

二次贝塞尔曲线通常以如下方式构建，给定二维平面上的固定点P0,P1,P2，用B(t)表示该条曲线用一个动画来演示，可以更加清楚的表明这条曲线的构建过程如果t变量本身线形变化的话，这条贝塞尔曲线本身的生成过程是并不是匀速的，通常都是两头快中间慢。如何想要得到匀速的贝塞尔曲线运动呢？比如我们在某款游戏中设计了一条贝塞尔曲线的路径，如何实现玩家匀速在这条路径上运动呢？

一、概论对于数据的处理工作，排序是其最基本的运算之一。在当今的计算机系统中，花费在排序上的时间占系统CPU运行时间的很大比重。有资料表明，在一些商用计算机上，在排序上的CPU时间达到20％至60％。为了提高计算机的工作效率，人们提出了各种各样的排序方法和算法。这些算法有力地发展、并充分地展示了算法设计的某些重要原则和高超技巧。因此，对于计算专业人员来说掌握排序算法是十分重要的。 二、排

一提到“A*算法”，可能很多人都有"如雷贯耳"的感觉。用最白话的语言来讲：把游戏中的某个角色放在一个网格环境中，并给定一个目标点和一些障碍物，如何让角色快速“绕过障碍物”找出通往目标点的路径。（如下图）在寻路过程中，角色总是不停从一个格子移动到另一个相邻的格子，如果单纯从距离上讲，移动到与自身斜对角的格子走的距离要长一些，而移动到与自身水平或垂直方面平行的格子，则要近一些。为了描述

上节提到了节点(Node)，代价(Cost)，估价公式等基本概念，有了这些知识铺垫 就可以正式开启寻路之旅了！如上图，这是一个5行8列的网格，黄色节点为起点，红色节点为终点，黑色节点为障碍物(节点)。寻路过程可以这样考虑：1、先以起点为中心，向周边扩张一圈，同时计算出周边节点(最多有8个)的单步代价g(即从中心点移动到相邻格子的代价：水平或垂直为1，对角为1

在上节的最后，我们给出了一个寻路的示例，在大多数情况下，运行还算良好，但是有一个小问题，如下图：很明显，障碍物已经把路堵死了，但是小球仍然穿过对角线跑了出来！问题在哪里：我们先回顾一下AStar.as中用于判断的if语句//如果是当前节点，或者是不可通过的，则跳过if (test == node || !test.walkable){ continue;

近年来，随着互联网数据的日益增长，管理分布式数据需求的日益增加，Bigtable[1]等一系列NoSQL数据库开始涌现。Bigtable是一个分布式的结构化数据存储系统，它被设计用来处理海量数据，其在提供Tablet服务时使用内存中的memtable和GFS[2]中的SSTable来相互配合着来存储数据更新，其中存储和更新的方法与日志结构的合并树[3]（Log-Structured Merge