问题标签 [upperbound]
For questions regarding programming in ECMAScript (JavaScript/JS) and its various dialects/implementations (excluding ActionScript). Note JavaScript is NOT the same as Java! Please include all relevant tags on your question; e.g., [node.js], [jquery], [json], [reactjs], [angular], [ember.js], [vue.js], [typescript], [svelte], etc.
java - java: Big-Oh order of this do-while code fragment? Plus a tight upper bound
I know this is easy but my textbook doesn't talk about Big-Oh order with do-while loops, and neither do any of my other algorithm sources.
This problem states that the following code fragment is parameterized on the variable "n", and that a tight upper bound is also required.
Can anyone help me with this and explain Big-Oh order in terms of do-while loops? Are they just the same as for loops?
c++ - upper_bound 与 binary_function Visual Studio 2008 错误?
首先,是的,我被困在使用 Visual Studio 2008 中,我相信这个错误是 Visual Studio 2008 特有的。
我正在尝试编写一个仿函数来比较我的结构的一个成员,这样我就可以upper_bound
对vector
按该成员排序的所述结构进行操作。这很难用语言来解释,所以这里有一个例子:
这在Visual Studio 2015上运行良好。但是 Visual Studio 2008 给了我错误:
错误 C2664:“bool comp::operator ()(const double,const Foo &)”:无法将参数 1 从“Foo”转换为“const double”
我怀疑在通过交换输入来测试函子的严格弱排序的实现中存在一些邪恶。是否有一种解决方法可以暂停对编译器的检查,或者我只需将我的仿函数更改为接收 2 Foo
s 并Foo
在此处临时代表 2 ?
scala - Scala 下限的行为不像我预期的那样
今天我花了几个小时来了解 Scala 中的下界背后的逻辑,但我读的越多,它就越混乱。你能解释一下吗?
这是我们研讨会的简单类层次结构:
所以层次结构类似于:
这是客户端代码:
好吧...代码的最后四行对我来说没有任何意义!据我了解,Lower Bound 根本不对类型参数施加任何限制。是否有隐含的 Bound toAny
或AnyRef
某处我错过了?
algorithm - 渐近上界
嗨,我用递归树方法解决了一个问题。然后我达到了下面的等式。
n
∑ 3^(i-1)(n - (i - 1))
i=1
我需要找到该方程的渐近上限。任何帮助,将不胜感激。
algorithm - 算法的上限和下限
我看到几篇文章将上限描述为最佳情况,将下限描述为最坏情况。同时也有文章对Worst Case的上/下界给出了解释。
所以基本上这让我问了三个问题:
- 究竟什么是上限/下限?
- 在最坏情况下如何单独定义它们?
- 是否也可以为其他情况(最佳、平均)定义界限?
binary-search - 二进制搜索和上限
我想使用 binary_search 和 upper_bound 将以下布尔数组中的所有值转换为零。但它不起作用。有人可以帮我解决这个问题吗?
这是我的代码:
big-o - 找到尽可能严格的界限?
我将其解决为:
这是真的,但我不明白 Find the bounds as possible 是什么意思?谁能解释一下?
r - 回归函数的 R 上限和下限
我正在尝试在函数中绑定以下变量
脚本如下:
我不确定我是否使用正确的方法来绑定这两个变量。任何帮助将非常感激。
matlab - 类标签和特征之间的相互信息。MATLAB
我希望你能帮助我在这里找到问题。我想实现基于互信息的最佳个体特征算法。作为算法的一部分,我需要计算每个n维特征向量f _j 与每个类标签w={1,2}之间的互信息(MI) ,可以写成:
I( f_j :w)=H(w)-H(w| f_j ),
其中 H(w)=-sum P(w)log2P(w) 并且条件熵是
H(w| f _j)=-sum{w=1:2} p(w| f _j)log2p(w| f _j)= -sum{w=1:2}sum{i=1:n}p (w|f_j,i)log2p(w|f_j,i)。
然后 p(w|f_j,i) 可以通过贝叶斯计算:
p(w|f_j,i)= (p(f_j,i|w)P(w))/p(f_j,i),
其中 p(f_j,i)=sum(w=1:2)p(f_j,i|w)P(w)。
可以使用 Parzen Windows 估计条件概率。
因此,我通过使用 KSDENSITY 在 MATLAB 中实现了以下代码来估计条件概率。
我需要知道它是否实施得很好,因为我的 MI 值大于 1,这是没有意义的,因为 H(w)=1,(见这里)然后 MI 的上限也应该是 1 , 正确的?
拜托,您发现的代码中的任何错误都可能有很大帮助-
最好的,