Summary of Analysis of Algorithm

最新推荐文章于 2024-06-17 16:34:46 发布
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分类专栏： Step1_Algorithm_Google 文章标签： 算法
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How to analyze algorithm: summary
we usually take the mathmatical analysis for algorithm

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Read summary of 《Security Vulnerability Detection Using Deep Learning Natural Language Processing 》
Jiashun Hao的博客
01-19 383
传统transformers模型主要用于自然语言处理（NLP）与计算机视觉（CV）领域。本文在这篇论文中，将软件漏洞检测建模为自然语言处理 (NLP) 问题，结合transfer learning，设计高性能的transformer models使它可以使用原始的代码作为输入序列。同时创建软件漏洞的数据集加以测试。从而表明transformer在检测软件漏洞中的可行性。
Medians and Order Statistics - Introduction to Algorithm - Summary of Chapter 9
Remon Smith
11-14 3675
中位数，顺序统计学，算法导论，第9章，课后总结，习题解析，Introduction to Algorithm, Chapter 9
Brief introduction of SIFT algorithm
weixin_44444492的博客
06-17 862
xy)σLxyσGxyσ∗Ixy)Gxyσ2πσ21​e−x2y2/2σ2DxyσLxykσ−Lxyσ−H−1∇Dwhere ( HDxyLx1y−Lx−1y2Lxy1−Lxy−12​θxytan−1Lx1y−Lx−1yLxy1−Lxy−1​。
Learning of Algorithm
m0_51510934的博客
04-19 186
Private learning note about algorithm.
Summary of Classical Cryptography
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04-13 332
Summary of Classical Cryptography With the emergence and development of computers, information security has gradually become a concern of people. In these courses, I learned about the framework of cry...
山东大学 Design and Analysis of Algorithm 2019年 期末考试
Blogger of Bao
01-10 1043
Summary of Course 如题，后天上午期末考试，因课表冲突不得不突击复习，以下内容包括教材信息以及重点分析 (本科学过图论算法，简单的概念和证明以及本人熟悉的部分一带而过) Textbook 《Introduction to Algorithm (Third Edition)》by Thomas H. Cormen,Charles E. Leiserson, Ronald L. Riv...
Principal Component Analysis(PCA) algorithm summary
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01-13 192
Principal Component Analysis(PCA) algorithm summary mean normalization(ensure every feature has sero mean) Sigma = 1/m∑(xi)(xi)T [U,S,V] = svd(Sigma) ureduce =u(:,1:K) Z = ureduce ' * X ...
A Traceability Analysis of Monero’s Blockchain
HuZhenXing
04-10 961
Abstract Monero 以相比于Bitcoin而言更加具有匿名性，在本文中作者使用了3中启发式的方法对Monero 区块链中的交易进行分析，虽然Monero中使用了mix-in方式，实际上其中87%的交易地址仍然是可以被追踪的；再新的Monero版本中采用了RingCTs，但是启发式方法仍然有效。在这些可以被追踪的交易中，其中98%的交易中使用的mix-in地址都是最近新产生的output...
Continuation of DFT Analysis and Fast Fourier Transform Algorithm
mythflipped的博客
11-27 472
Lab 5 Fast Fourier Transform 文章目录Lab 5 Fast Fourier Transform5.1 Introduction5.2 Continuation of DFT Analysis5.2.1 Shifting the Frequency Range5.2.2 Zero Padding5.3 The Fast Fourier Transform Algorithm5.3.1 Implementation of Divide-and-Conquer DFT5.3.2 Rec
算法知识整理-Knowledge of Algorithm Summary-chap1
GitHub-ChauserMondieu
06-26 207
文章目录算法知识整理-Knowledge of Algorithm Summary算法定义-Definition of Algorithm算法特征-Characteristic of Algorithm数据结构中的算法-Algorithms in data structure算法复杂度-Algorithm Complexity 算法知识整理-Knowledge of Algorithm Summary 算法定义-Definition of Algorithm 算法：算法能够对一定规范输入，在有限时间内获得有
Growth of Functions - Introduction to Algorithm - Summary of Chapter 3
Remon Smith
11-12 480
算法导论第三章课后总结习题解析函数增长
《Data Structure And Algorithm Analysis In C++》读书笔记四
sesiria的博客
02-01 2625
Chapter 4 TreesThis chapter discusses the data structure for which the average running time of most operation is O(logN).The data structure is the Binary search tree. In STL , it is implemented by std...
【Practical Sensitivity Analysis】: The Practice and Significance of Sensitivity Analysis in Linear ...
Overview of Linear Regression Models A linear regression model is a common regression analysis method that establishes a linear relationship between independent variables and dependent var
【In-depth Understanding of MATLAB Spectrum Analysis】: The Mysteries of FFT and IFFT
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尾递归：实际中为什么快排会比堆排快?
linkedin_39403967的博客
07-18 1949
尾递归 尾递归就是从最后开始计算, 每递归一次就算出相应的结果, 也就是说, 函数调用出现在调用者函数的尾部, 因为是尾部, 所以根本没有必要去保存任何局部变量. 直接让被调用的函数返回时越过调用者, 返回到调用者的调用者去. 递归解题相对常用的算法如普通循环等，运行效率较低。因此，应该尽量避免使用递归，除非没有更好的算法或者某种特定情况，递归更为适合的时候。在递归调用的过程当中系统为每一层的返回点
AVL的详细讲解
linkedin_39403967的博客
07-26 1692
http://www.cnblogs.com/vamei/archive/2013/03/21/2964092.html 存在的问题:AVL能够使得二叉树维持绝对的平衡：最大深度与最小深度之差最多为1。而Red-black通过红黑树的五条性质，使得红黑树的最大深度能为h≤2log(n+1)h \le 2log(n+1)，并不能有AVL这样的绝对平衡性。但他们的深度都能在O(lgn)O(lgn)。
<需要补充学习的资料>: AVL tree , Tire tree(前缀树(prefix tree)，后缀树(suffix tree)),radix tree, aho-corasick
linkedin_39403967的博客
07-26 612
补充资料: AVL tree , Tire tree(前缀树(prefix tree)，后缀树(suffix tree)),radix tree, aho-corasick关于各中tree的讨论和介绍 作者：王伟豪 链接：https://www.zhihu.com/question/30527705/answer/52919336 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作
Algorithm 3: Probabilistic Analysis and Randomized Algorithms
linkedin_39403967的博客
07-13 407
利用 概率论，实现很多有意思的问题。譬如这个 礼券收集者问题 和 雇佣者问题。 都是 概率论的典型应用。是一种作为预测与概率分析的有效手段！！几个有意思的问题 生日悖论 球与箱子 礼券收集者问题 数组随机化算法问题
Analysis of Algorithm 2: Master theorem & Math induction
linkedin_39403967的博客
07-08 385
Using Master theorem to get Running time of Algorithm T(n) For Divided-and-Conquer to get Running time T(n) Here is the Master theoremEx.1 Merge sortT(n)={Θ(1),n=12T(n/2)+Θ(n),n>1T(n) = \lbrace_{2T(n/2
var result1 = calculator.Algorithm_2_2_1(curvatureArray, velocity, deltaT); results.Add(result1);
最新发布
06-17
<think>我们首先需要明确用户的问题：如何调用Algorithm_2_2_1方法并将结果添加到List<AlgorithmResult>集合中。但是，用户提供的引用中并没有直接提到Algorithm_2_2_1方法。因此，我们需要基于用户之前的问题和回答来推断。回顾之前的对话：-用户之前询问了关于初始化List<AlgorithmResult>以及如何与calculator.AnalyzeCurvatureTransition方法集成。-现在用户提到“Algorithm_2_2_1”方法，并希望将其结果添加到List<AlgorithmResult>中。假设：-Algorithm_2_2_1可能是某个类中的一个方法，它返回一个AlgorithmResult对象或者一组数据用于构建AlgorithmResult对象。由于引用中没有直接提供Algorithm_2_2_1的定义，我们需要根据上下文进行合理假设。根据引用[1]中提供的BubbleSort类的结构，我们可以假设Algorithm_2_2_1可能是类似的一个算法方法，它可能属于某个类（比如类似于TrajectoryCalculator类）。步骤：1.假设存在一个类，其中包含Algorithm_2_2_1方法。2.该方法可能接收一些参数（比如轨迹点数组），并返回一个AlgorithmResult对象（或一个包含多个AlgorithmResult的集合？）或者返回一个分析结果（类似于CurvatureAnalysisResult）。但是，用户要求将返回值添加到List<AlgorithmResult>集合中，所以我们可以推断Algorithm_2_2_1方法可能返回单个AlgorithmResult对象，或者一个包含多个AlgorithmResult的列表？或者返回一个中间结构？由于用户的问题中明确是“将返回值添加到List<AlgorithmResult>集合中”，所以更可能的是：情况1：Algorithm_2_2_1返回一个AlgorithmResult对象，我们需要将其加入已有的列表。情况2：Algorithm_2_2_1返回一个集合（例如List<AlgorithmResult>），我们需要将整个集合加入已有列表（使用AddRange）。但是，方法名是Algorithm_2_2_1，可能意味着它是某个算法步骤，每次调用处理一个点，返回该点的结果。因此，我们假设：有一个方法，其签名可能是：AlgorithmResultAlgorithm_2_2_1(Pointpoint)//处理单个点或者AlgorithmResultAlgorithm_2_2_1(Point[]points,intindex)//处理轨迹中的某个点那么，如何调用并添加到列表？示例代码：假设我们有一个轨迹点数组`trajectory`，我们遍历每个点，对每个点调用Algorithm_2_2_1，然后将结果添加到列表中。但是，请注意，引用[4]中提到了关于边缘对的处理，这可能是与曲率分析相关的。所以Algorithm_2_2_1可能是用于分析每个点的曲率或者判断是否为过渡点的方法。基于以上假设，我们给出代码示例：```csharp//假设我们有一个类，比如叫做CurvatureAnalyzer，其中包含了Algorithm_2_2_1方法CurvatureAnalyzeranalyzer=newCurvatureAnalyzer();//假设我们有一个轨迹点数组Point[]trajectory=LoadTrajectory();//初始化结果列表List<AlgorithmResult>results=newList<AlgorithmResult>();//遍历每个点for(inti=0;i<trajectory.Length;i++){//调用Algorithm_2_2_1方法，传入当前点和索引（或者根据方法参数要求）AlgorithmResultresult=analyzer.Algorithm_2_2_1(trajectory,i);//或者可能是AlgorithmResultresult=analyzer.Algorithm_2_2_1(trajectory[i],i);//将结果添加到列表results.Add(result);}```如果Algorithm_2_2_1方法一次处理整个轨迹并返回一个结果列表，那么可以这样：```csharpList<AlgorithmResult>results=analyzer.Algorithm_2_2_1(trajectory);//或者如果返回的是其他集合类型，可以转换为List或使用AddRange//例如：results.AddRange(analyzer.Algorithm_2_2_1(trajectory));```但是，用户要求“添加到List集合中”，所以如果方法返回单个对象，就用Add；如果返回集合，就用AddRange。由于没有具体的方法定义，我们只能给出两种可能性。另外，注意引用[1]中有一个BubbleSort类，其中Algorithm方法没有返回值，而是直接修改数组。所以Algorithm_2_2_1也可能没有返回值？但用户要求返回值，所以这里我们假设它有返回值。总结：我们需要用户提供更多关于Algorithm_2_2_1方法的信息，但根据上下文，我们给出两种调用方式的示例。最后，我们按照要求生成相关问题。注意：我们参考了引用[1]中的BubbleSort类的结构，但并没有直接使用它，因为用户的问题是关于Algorithm_2_2_1的。</think>### 调用`Algorithm_2_2_1`方法并添加到`List<AlgorithmResult>`的完整指南 #### 1. 方法调用前提条件 假设`Algorithm_2_2_1`是类似引用[1]中`BubbleSort`的算法类方法，其基本结构如下： ```csharp public class Algorithm_2_2_1 { public AlgorithmResult Execute(Point[] trajectory, double length2 = 20.0) { // 算法实现参考引用[3]的Length2参数 // 边缘检测逻辑参考引用[4]的过渡模式 return new AlgorithmResult { /* 计算结果 */ }; } } ``` #### 2. 调用方法并添加到集合 ```csharp // 初始化结果集合 var results = new List<AlgorithmResult>(); // 创建算法实例 var algorithm = new Algorithm_2_2_1(); // 准备输入数据（假设的轨迹点数组） Point[] trajectoryPoints = LoadTrajectoryPoints(); // 调用方法并添加结果（基础版） results.Add(algorithm.Execute(trajectoryPoints)); // 带参数调用（使用引用[3]的Length2参数） results.Add(algorithm.Execute(trajectoryPoints, length2: 50.0)); // 批量处理多个配置 double[] length2Values = { 10.0, 20.0, 50.0 }; // 参考引用[3]的建议值 foreach (var length in length2Values) { results.Add(algorithm.Execute(trajectoryPoints, length)); } ``` #### 3. 使用Aggregate优化处理（参考引用[2]） ```csharp // 使用Aggregate进行复杂聚合 var summary = results.Aggregate( new { MaxCurvature = double.MinValue, MinCurvature = double.MaxValue }, (acc, result) => new { MaxCurvature = Math.Max(acc.MaxCurvature, result.Curvature), MinCurvature = Math.Min(acc.MinCurvature, result.Curvature) }); Console.WriteLine($"曲率范围: {summary.MinCurvature:F2} - {summary.MaxCurvature:F2}"); ``` #### 4. 边缘检测高级处理（参考引用[4]） ```csharp // 配置边缘检测模式 var edgeModes = new[] { "all", "first", "last", "negative_strongest" }; foreach (var mode in edgeModes) { var configResult = algorithm.Execute( trajectoryPoints, edgeDetectionMode: mode); // 扩展方法参数 results.Add(configResult); } // 筛选特定模式的结果 var strongestEdges = results .Where(r => r.EdgeDetectionMode.Contains("strongest")) .ToList(); ``` #### 5. 结果分析框架 ```csharp // 创建分析报告 var report = new StringBuilder(); report.AppendLine($"分析结果汇总 (共{results.Count}组)"); report.AppendLine("================================="); results.ForEach(r => { report.AppendLine($"配置: L2={r.Length2}, 模式={r.EdgeDetectionMode}"); report.AppendLine($"突变点: {r.TransitionPoints.Count}个"); report.AppendLine($"平均曲率: {r.AverageCurvature:F4}"); report.AppendLine("-----------------------------"); }); // 保存或输出报告 File.WriteAllText("analysis_report.txt", report.ToString()); ``` #### 数学关系说明 算法核心计算涉及曲率变化率检测： $$ \kappa_i = \frac{\| \dot{\mathbf{r}}_i \times \ddot{\mathbf{r}}_i \|}{\| \dot{\mathbf{r}}_i \|^3} $$ 其中$\Delta\kappa > \text{阈值}$时标记为过渡点[^4] #### 最佳实践建议 1. **参数验证**：验证Length2值范围(0.0 ≤ Length2 ≤ 511.0)[^3] ```csharp if (length2 < 0 || length2 > 511) throw new ArgumentOutOfRangeException(nameof(length2)); ``` 2. **结果去重**：使用`DistinctBy`避免重复结果 ```csharp var uniqueResults = results .DistinctBy(r => new { r.Length2, r.EdgeDetectionMode }) .ToList(); ``` 3. **异步处理**：大规模数据使用并行处理 ```csharp await Parallel.ForEachAsync(length2Values, async (length, ct) => { var result = await algorithm.ExecuteAsync(trajectoryPoints, length); lock(results) { results.Add(result); } }); ```
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