qq_35608277的博客

https://www.zhihu.com/question/494753171谱聚类基于相似度矩阵import numpy as npfrom sklearn import datasetsfrom sklearn.cluster import SpectralClusteringfrom sklearn import metricsX, y = datasets.make_blobs(n_samples=512, n_features=6, centers=5, cluster_std

pyclustering 开源from pyclustering.utils import read_samplefrom pyclustering.utils.metric import distance_metric, type_metricfrom pyclustering.samples.definitions import SIMPLE_SAMPLESdef my_manhattan(point1, point2): dimension = len(point1) re

概念  在数字信号处理过程中，每次FFT变换只能对有限长度的时域数据进行变换，因此，需要对时域信号进行信号截断。即使是周期信号，如果截断的时间长度不是周期的整数倍（周期截断），那么，截取后的信号将会存在泄漏。为了将这个泄漏误差减少到最小程度（注意我说是的减少，而不是消除），我们需要使用加权函数，也叫窗函数。加窗主要是为了使时域信号似乎更好地满足FFT处理的周期性要求，减少泄漏。这里面，有很多窗函数可以使用，不过，每种窗函数的使用场景是不同的。由于直接对信号（加矩形窗）截断会产生频率泄露，为了改善频率泄露的

在二分查找中，查找点的计算为：，经过变换后，有：而插值查找，将 1/2改进为插值查找就是根据要查找的关键字 key 与查找表中最大最小记录的关键字比较后的查找方法，其核心在于插值的计算公式从时间复杂度来说，其最坏时间复杂度也是 O(longn)，但对于表长较大，而关键字分布又比较均匀的查找表来说，其平均性能要比二分查找好的多。反之，若查找表中关键字分布非常不均匀，那么插值查找未必是很合...

1.最简单的方法：将n个数排序，排序后的前k个数就是最大的k个数，这种算法的复杂度是O（nlogn）2.O（n）的方法：利用快排的patition思想，基于数组的第k个数来调整，将比第k个数小的都位于数组的左边，比第k个数大的都调整到数组的右边，这样调整后，位于数组右边的k个数最大的k个数(这k个数不一定是排好序的）3.O(nlogk）的方法：先创建一个大小为k的最小堆，接下来我们每次从输入的...

一、最大流问题最大流问题(maximum flow problem)，一种组合最优化问题，就是要讨论如何充分利用装置的能力，使得运输的流量最大，以取得最好的效果。实际来源：有一个自来水管道运输系统，起点是 s，终点是 t，途中经过的管道都有一个最大的容量，可以想象每条管道不能被水流“撑爆”。求从 s 到 t 的最大水流量是多少？数学模型性质1：容量限制(Capacity Constra...

时间复杂度O（nlogn）基本思路分治法。对半分，直到无法再分（分成单个）按顺序排序，合并（越连接越长）如图：ref博客1.分的过程：使用递归。只要首尾序列号不同，一直拆分，直到剩一个数，停止递归。2.合的方法：不断比较两段数列的首位数字，每次都把小的那个首位数字放进临时数组空间内，直到任何一个取干净就停止。剩余的直接接到最后面如图：两个数组合并函数：//将有二个有...

ref博客算法复杂度O(N*logN)步骤：1.选基数2.分两边，小于基数在左，大于基数的在右。3.递归法处理。1. 选基数最简单的方式，选择最左边或最右边的数。2. 分两边就像手里拿着一个苹果做尺子，对一堆苹果分成大小两堆一样。最后把手里这个苹果放在中间。基本思路：以基数为基准，从两头分别向中间寻找。以基数大小为标准，右边小的放左边，左边大的放右边。并不断靠拢，直到碰头...