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C语言 鼠标控制躲避小游戏
stdlib.h> #include<time.h> #defineK 10//宽 #defineC 20//长 #defineI 7//角色位置 #defineD 7//障碍间隔 #defineL ((K- 2) wo=K-2;//鼠标越下界情况处理 if(wo<1) wo=1;//鼠标越上界情况处理 if(a[wo][I]=='*')break; else{ goon://复活 a[wo][I]='O'; ; system("pause"); } a[wo][I]=' '; for(inti=0;i if(d==D) { random=rand()%(2*L)-L;//生成随机障碍 if(random>K- <3&&random>-3)) random=3; if(random>0)for(inti=1;random>0;random--,i++) a[i][C-1]='*'; elsefor(inti=K- 2;random<0;random++,i--) a[i][C-1]='*'; d=0; score++; speed=1000/score; } elsefor(inti=1;i<=K-2;i++)
6.4K00发布于 2019-06-16 - 来自专栏码神随笔
第九届省赛蓝桥杯b组c++
(K-K)*(K-(K-1))/2>=( -1)- =- -1 消消元： 1/2* [(K-1)K+ (K-2)(K-1)+(K-3)(K-2)…(K-K)( K-(K-1))]>=-K 配凑法： 1/2* [k2+(K-1)2+ (K-2)2+(K-3)2…(K-(k-1))^2]-[K+(K-1)+(K-2)+(k-3)…+(K-(K-1))]>=-K (同时增加减少 [K+(K-1)+(K-2)...... (K-(K-1))]- [K+(K-1)+(K-2)...... (K-(K-1))+(K-K)] ) 两边化简一下：1/2* [K2+(K-1)2+ (K-2)2+(K-3)2…1^2]-[K+(K-1)+(K-2)+(k-3)…+(K-(K-1))+(K-K)]
39320编辑于 2022-12-13 - 来自专栏Java啊
java数据结构和算法(四)
mid不 再是中间或插值得到，而是位于黄金分 割点附近，即mid=low+F(k-1)-1 （F代表斐波那契数列），如下图所示 对F(k-1)-1的理解： 由斐波那契数列 F[k]=F[k-1]+F[k- 2] 的性质，可以得到 （F[k]-1）=（F[k-1]-1）+（F[k-2]-1）+1 。 该式说明：只要顺序表的长度为F[k]-1，则可以将该表分成长度为F[k-1]-1和F[k-2]-1的两段，即如上图所示。 2] //因为前面有f[k-1]个元素,所以可以继续拆分 f[k-1] = f[k-2]+f[k-3] //即 f[k-1]的前面继续查找 2] //因为前面有f[k-2]个元素,所以可以继续拆分 f[k-2] = f[k-3]+f[k-4] //即 f[k-2]的前面继续查找
31910编辑于 2022-12-26 - 来自专栏Java+爬虫
Qz学算法-数据结构篇(查找算法--插值、斐波那契查找)
mid=low+F(k-1)-1(F代表斐波那契数列)，如下图所示3.对F(K-1)-1理解由斐波那契数列F[K]=F[k-1]+Fk-2]的性质，可以得到(F[k]-1)=(Fk[-1]-1)+(F[k- 该式说明：只要顺序表的长度为Fk-1,则可以将该表分成长度为F[k-1]-1和F[k-2]-1的两段，即如上图所示。 我们应该继续向数组的前面查找 high=mid-1; //1.全部元素=前面的元素+后边元素 //2.f[k]=f[k-1]+f[k- 右边） low = mid +1; //1.全部元素=前面的元素+后边元素 //2.f[k]=f[k-1]+f[k- 因为后面我们有f[k-2]所以可以继续拆分f[k-1]=f[k-3]+f[k-4] //4.即在f[k-2]的前面进行查找k-=2 //5.即下次循环
24410编辑于 2023-06-26 - 来自专栏Python编程 pyqt matplotlib
关联分析（二）：Apriori算法的python实现
len(Lk) for i in range(lenLk): for j in range(i+1, lenLk): L1 = list(Lk[i])[:k- 2]; L2 = list(Lk[j])[:k-2] L1.sort(); L2.sort() if L1==L2: #if first k-2 elements set, dataSet)) L1, supportData = scanD(D, C1, minSupport) L = [L1] k = 2 while (len(L[k- 2]) > 0): Ck = aprioriGen(L[k-2], k) Lk, supK = scanD(D, Ck, minSupport)#scan DB to get
1.3K40发布于 2019-10-25 - 来自专栏灰灰的数学与机械世界
竞赛好题暑假练习12
int_{0}^{1}\frac{[f_{1}(x)-f_{0}(x)]^2}{f_{1}(x)+f_{0}(x)}dx\\& \geq 0\end{align*} 若 a_{k-1} \geq a_{k- 2}(k=2,3,\dotsb) ，则 f_{k-1}(x) \geq f_{k-2}(x) ，且 \displaystyle a_{k}-a_{k-1}=\int_{0}^{1}\left[\frac {f_{k-1}^{2}(x)-2f_{k-1}(x)f_{k-2}(x)}{f_{k-1}(x)+f_{k-2}(x)}\right]dx\geq \frac{1}{2}\int_{0}^{1}\frac {(f_{k-1}(x)-f_{k-2}(x))^2}{f_{k-1}(x)+f_{k-2}(x)}dx \geq 0 即序列 \{a_{n}\} 是单调递增的；同时由于 f_{0}(x) ， f_{1
53820编辑于 2022-11-23 - 来自专栏JusterZhu
斐波那契查找
对F(k-1)-1的理解： （1）由斐波那契数列F[k] = F[k-1] + F[k-2]的性质，可以得到(F[k]-1) = (F[k-1]-1) + (F[k-2]-1)。 该式子说明，只要顺序表的长度为F[k-1]，则可以将该表分成长度为F[k-1]-1和F[k-2]-1的两段，即如上图所示。从而中间位置为mid=low+F(k-1)-1。 - 1] + fibarray[k -2]; //因为前面有fibarray[k-1]元素，所以可以继续拆分fibarray[k-1] = fibarray[k- //说明 //1.全部元素 = 前面的元素 + 后面的元素 //因为后面有fibarray[k- 2]元素，所以可以继续拆分fibarray[k-1] = fibarray[k-3]+fibarray[k-4]; //即在fibarray[k-2]的前面继续查找
61310编辑于 2022-12-07 - 来自专栏JavaEE
四大查找算法
对于这个公式做几点说明： 斐波那契数列是符合f(k) = f(k-1) + f(k-2)的一个数列，例如1, 1, 2, 3, 5, 8……； 要使用斐波那契查找，就要先构建一个斐波那契数列，用来获取中间索引 指向数组的最后一个索引； 然后从斐波那契数组中根据mid = left + f(k-1) - 1来获取中间索引； 然后创建一个新数组，长度为f(k)，因为长度为f(k)的数组才满足f(k) = f(k-1) + f(k- right = mid - 1，同时k要减1，因为刚才我们是在斐波那契数列f(k)的位置获取的索引，在f(k)的前面，有f(k-1)个元素，将这个f(k-1)个元素继续拆分，就可以拆成f(k-1) = f(k- left + f(k-1-1) - 1重新获取mid； 如果这个数比要查找的数更大，就让left = mid + 1，同时k要减2，因为上面说了，斐波那契数列满足f(k) = f(k-1) + f(k- 2)，在f(k)的左边，有f(k-1)个元素，右边有f(k-2)个元素，继续拆分就变成了f(k-2) = f(k-3) + f(k-4)，所以是k-2，再根据mid = left + f(k-1-2)
69721发布于 2020-10-10 - 来自专栏CSDNToQQCode
斐波那契查找
创建一个新数组，长度为f(k)，因为长度为f(k)的数组才满足f(k) = f(k-1) + f(k-2)，才能使用斐波那契数列去获取mid索引。 right = mid - 1，同时k要减1，因为刚才我们是在斐波那契数列f(k)的位置获取的索引，在f(k)的前面，有f(k-1)个元素，将这个f(k-1)个元素继续拆分，就可以拆成f(k-1) = f(k- 如果这个数比要查找的数更大，就让left = mid + 1，同时k要减2，因为上面说了，斐波那契数列满足f(k) = f(k-1) + f(k-2)，在f(k)的左边，有f(k-1)个元素，右边有f( k-2)个元素，继续拆分就变成了f(k-2) = f(k-3) + f(k-4)，所以是k-2，再根据mid = left + f(k-1-2) - 1重新获取mid。
53140编辑于 2022-11-29 - 来自专栏Java+爬虫
Qz学算法-数据结构篇(查找算法--插值、斐波那契查找)
mid=low+F(k-1)-1(F代表斐波那契数列)，如下图所示3.对F(K-1)-1理解由斐波那契数列F[K]=F[k-1]+Fk-2]的性质，可以得到(F[k]-1)=(Fk[-1]-1)+(F[k- 该式说明：只要顺序表的长度为Fk-1,则可以将该表分成长度为F[k-1]-1和F[k-2]-1的两段，即如上图所示。 我们应该继续向数组的前面查找 high=mid-1; //1.全部元素=前面的元素+后边元素 //2.f[k]=f[k-1]+f[k- 右边） low = mid +1; //1.全部元素=前面的元素+后边元素 //2.f[k]=f[k-1]+f[k- 因为后面我们有f[k-2]所以可以继续拆分f[k-1]=f[k-3]+f[k-4] //4.即在f[k-2]的前面进行查找k-=2 //5.即下次循环
26800编辑于 2023-06-30 - 来自专栏全栈程序员必看
二项分布方差的详细证明
C}_n^k = n\mathrm{C}_{n-1}^{k-1}\) 同样地，你可以得到 \((k-1)\mathrm{C}_{n-1}^{k-1} = (n-1)\mathrm{C}_{n-2}^{k- （我认为这是最难的一步，读者可以停下来思考思考） 你肯定想用 \((k-1) \mathrm{C}_{n-1}^{k-1} = (n-1) \mathrm{C}_{n-2}^{k-2}\)，但人家是 \ {C}_{n-1}^{k-1} p^{k-1} q^{n-k}\right] \\ =& np \left[\sum_{k=2}^{n} (n-1)p \cdot \mathrm{C}_{n-2}^{k- 2} p^{k-2} q^{n-k} + (p+q)^{n-1}\right] \\ =& np \left[(n-1)p \cdot \sum_{k=2}^{n} \mathrm{C}_{n-2}^{ k-2} p^{k-2} q^{n-k} + 1\right] \\ =& np \left[(n-1)p \cdot (p+q)^{n-2} + 1\right] \\ =& np \left[(n-
61160编辑于 2022-09-20 - 来自专栏全栈开发工程师
【Java数据结构和算法】013-查找：常见查找算法、顺序（线性）查找、二分查找、插值查找*、斐波那契查找*
2] 的性质，可以得到 （F[k]-1）=（F[k-1]-1）+（F[k-2]-1）+1 。 该式说明：只要顺序表的长度为F[k]-1，则可以将该表分成长度为F[k-1]-1和F[k-2]-1的两段，即如上图所示。 2] //因为请前面有f[k-1]个元素，随意我们可以继续拆分f[k-1]=f[k-2]+f[k-3] //即在f[k-1]的前面继续查找 2 //1、全部元素等于前面的元素，加上后面的元素 //2、f[k]=f[k-1]+f[k-2] //3、 因为后面我们有f[k-2]，所以可以继续拆分f[k-1]=f[k-3]+f[k-4] //4、即在f[k-2]的前面机型查找k-=2 //
35010编辑于 2025-01-06 - 来自专栏AILearning
【机器学习实战】第11章 使用 Apriori 算法进行关联分析
2] L2 = list(Lk[j])[: k-2] # print '-----i=', i, k-2, Lk, Lk[i], list(Lk[i])[ : k-2] # print '-----j=', j, k-2, Lk, Lk[j], list(Lk[j])[: k-2] L1.sort() n", "outcome: ", supportData # L 加了一层 list, L 一共 2 层 list L = [L1] k = 2 # 判断 L 的第 k- L[k-2]=L[0]=[frozenset([1]), frozenset([3]), frozenset([2]), frozenset([5])]，最后面 k += 1 while (len (L[k-2]) > 0): print 'k=', k, L, L[k-2] Ck = aprioriGen(L[k-2], k) # 例如: 以 {0},{1},{2
2.1K60发布于 2018-01-15 - 来自专栏C++开发
【数据结构：排序算法】堆排序（图文详解）
第k-1层：2^(k-2)*1。 第k-2层：2^(k-3)*2。 …… 第2层2^1*(k-2）。 第1层2^0*(k-1)。 总的：2^0*(k-1)+2^1*(k-2)+……+2^(k-2)*1=2^k+2*k-4。 O（N）=log N。 根据上面的结论，我们知道如果要建堆，那肯定是用向下调整更好。
1.3K10编辑于 2024-12-09 - 来自专栏架构之路
斐波那契查找原理详解与实现
low=mid+1说明待查找的元素在[mid+1,hign]范围内，k-=2 说明范围[mid+1,high]内的元素个数为n-（F(k-1))= Fk-1-F(k-1)=Fk-F(k-1)-1=F(k- 正好分给两个子序列，每个子序列的个数分别是F(k-1)-1与F(k-2)-1个，格式上与之前是统一的。 不然的话，每个子序列的元素个数有可能是F(k-1)，F(k-1)-1，F(k-2)，F(k-2)-1个，写程序会非常麻烦。
2.1K80发布于 2018-03-19 - 来自专栏数控编程社区
如何用数控车床宏程序加工变螺距螺纹？
F20 K-2 G00 X38. 每次切深为上次的0.8 IF [#1 GE 0.05 ] GOTO1 如果切深≧0.05,则转N1 #1=0.05 切深在0.05 GOTO1 N2 G00 X30 Z21 G34 Z-100 F20 K- G34 Z-100 F[20-#3] K-2 *螺纹自起刀点开始，每转过一圈，则刀具向右移动#3 G00 X38 Z21 #3=#3+0.02 IF[#3 LE 2]GOTO3 X38 Z21 M30
85910编辑于 2022-05-16 - 来自专栏HansBug's Lab
3101: N皇后
,k-2,k+3,k+5,...,n-1,1,3,5,...,k+1 (k为偶数,n为偶数) k,k+2,k+4,...,n-1,2,4,...,k-2,k+3,k+5,... ,k-2,k+3,...,n,2,4,...,k+1 (k为奇数,n为偶数) k,k+2,k+4,...,n-2,1,3,5,...,k-2,k+3,...
88590发布于 2018-04-11 - 来自专栏TechBlog
循环码生成矩阵与监督 (校验) 矩阵
g_{n-k} x^{n-k}+g_{n-k-1} x^{n-k-1}+\cdots+g_{1} x+g_{0}, r=n-k \\ C(x)=\mathbf{u G}(x)=(u_{k-1} u_{k- 2} \cdots u_{0}) \mathbf{G}(x) \\ =u_{k-1} x^{k-1} g(x)+u_{k-2} x^{k-2} g(x)+\cdots+u_{0} g(x) \\ G(x )=[\begin{array}{c} x^{k-1} g(x) \\ x^{k-2} g(x) \\ \vdots \\ g(x) \end{array}] rightarrow G=[\begin{
1.1K30编辑于 2023-06-20 - 来自专栏蛰虫始航
Python数据分析基础之关联分析Apriori
len(Lk) for i in range(lenLk): for j in range(i+1, lenLk): L1 = list(Lk[i])[:k- 2]; L2 = list(Lk[j])[:k-2] L1.sort(); L2.sort() if L1==L2: #前k-2个项相同时，合并集合 #print(D) L1, supportData = scanD(D, C1, minSupport) L = [L1] k = 2 while (len(L[k- 2]) > 0): Ck = aprioriGen(L[k-2], k) Lk, supK = scanD(D, Ck, minSupport)#扫描数据集，从CK得到Lk
2K50发布于 2019-10-11 - 来自专栏全栈程序员必看
基于BP神经网络PID控制+Simulink仿真
BP神经网络PID控制器的内部结构如下图所示： S-function的输入为:u=[e(k);e(k-1);e(k-2);y(k);y(k-1);r(k);u(k-1);隐含层+输出层权值系数( k-2);隐含层+输出层权值系数(k-1)]= [u(1);u(2);u(3);u(4);u(5);u(6);u(7);…u(隐含层权值个数+输出层权值个数）]，把所有的权值系数从输出再返回到输入是为了更新权值矩阵 包括控制变量u,三个PID参数：Kp,Ki,Kd,隐含层+输出层所有加权系数 sizes.NumInputs = 7+12*nh; %定义输入变量，包括前7个参数[e(k);e(k-1);e(k- 2)权值系数矩阵，维数nh*3 wo_2 = reshape(u(8+3*nh:7+6*nh),3,nh); %输出层（k-2）权值系数矩阵，维数3*nh wi_1 = reshape(u(8+6*nh = [u(1)-u(2);u(1);u(1)+u(3)-2*u(2)]; %xx=[u(1)-u(2);u(1);u(1)+u(3)-2*u(2)]=[e(k)-e(k-1);e(k);e(k)+e(k-
11.5K57编辑于 2022-09-02
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