一个正在进步的小伙子★_★

基于最近邻的算法，在各种情况下经常使用，但是当N特别大的时候，效率不是很高，比如当N=10^5，时已经不太好算了暴力法：O(N^2)KDT： O(N*sqrt(N)局部敏感哈希(LSH)：跟桶大小有关

Java版本KDTree在KDTree中，只有n >> 2 ^ xn时，在明显得有KDTCount n是点的个数，xn是点的维数KDTCount是在KDTree搜索时计算距离的次数统计package main;import java.util.Collections;import java.util.LinkedList;import java.util

一个方法，一个知识，除了其抽象性，人们经常还忽略了另一个重要的方面，直觉性。形式化的抽象，保证了其严谨性，但是却少了很多直觉性。

package dijkstra;import java.io.BufferedReader;import java.io.File;import java.io.FileReader;import java.io.IOException;import java.util.ArrayList;import java.util.PriorityQueue;public class

package linearProgramming;import java.io.BufferedReader;import java.io.File;import java.io.FileNotFoundException;import java.io.FileReader;import java.io.IOException;import java.util.ArrayList;

/* Two big integer multiplied*/#include#includechar s1[10000]; // num1char s2[10000]; // num2int a1[10000]; // i of s1 * s2int a2[10000]; // last ansint ans[10000]; // current ansvoid

#include#includeusing namespace std;int a[10000];struct Node{ int l; int r;};stack myStack; // for non-recursion version qSort()// no-recursion versionvoid qSort(int l, int r){ Node firs

/*Problem description:in a directed graph with N nodes, starting from node 1 to i (i=2, 3, ..., N) and back to 1,(assume that going from node 1 to i needs time = weight(node 1, node i))count th

找一个字符串里的最长回文子串。暴力法：定中心，从0长度向两端扩展的方法O(n^2), n >= 10^5还是超时，故只能《O(n^2)Manacher's 算法：定中心，从p[r],(已能确定以该点为中心两端是回文的长度开始)，向两端扩展，时间复杂度, O(n)算法如下：示意图：定义：cen：当前中心点p[i]: 以i为中心两端满足回文的长度