对角线

对角线生成器(Diagonal Generator) 对角线生成器(Diagonal Generator) 用于将两个点连接起来，连接线是三次贝塞尔曲线，该生成器使用d 3.svg.diagonal() 创建。有两个访问器， source() 和 target() ，还有一个投影函数 projection() ，用于将坐标进行投影。现有数据: 1 　　　　var width = 600; 2 var height = 400; 3 4 var svg = d3.select("#body") 5 .append("svg") 6 .attr("width",width) 7 .attr("height",height) 8 9 var dataList = { 10 source: { x: 100, y: 100 }, 11 target: { x: 300, y: 200 } 12 } source 是起点， target 是终点，其中包含的是x坐标和y坐标。接下来将这两个点用三次贝塞尔曲线连接起来。先定义一个对角线生成器，访问器都使用默认的。然后添加<path>元素，再使用生成器得到所需要的对角线路径。代码: 1 　　　//创建一个对角线生成器 2 var diagonal = d3.svg.diagonal() 3 4 5 //添加路径 6 svg.append("path

题目描述 将 \(n\times n\) 的网格黑白染色，使得不存在任意一行、任意一列、任意一条大对角线的所有格子同色，求方案数对 \(998244353\) 取模的结果。 输入 一行一个整数 \(n\) 。 输出 一行一个整数表示答案对 \(998244353\) 取模的值。 样例 样例输入 3 样例输出 32 数据范围 对于 \(100\%\) 的数据， \(1\leq n\leq 300\) 。 比第一题难了不知道多少…… 这种东西怎么看都是容斥嘛。 我们先考虑对角线没有限制的情况： 枚举行和列有多少个是同色的，若行+列是奇数，则减去方案数，若行+列是偶数，则加上方案数，其他没有限制的点任意选，容斥一波即可（注意，若既有行又有列，则只能是同一颜色；但如果只有行或只有列则可以随意指定颜色，方案数应随之变动）。 那么有对角线该怎么办？ 仍然容斥， \(0\) 条对角线- \(1\) 条对角线+ \(2\) 条对角线即是最终答案。其中 \(0\) 条对角线就是上述的算法。 考虑 \(1\) 条对角线的情况，不妨设是主对角线，令 \(f_{i,j,k}\) 表示考虑到前 \(i\) 行 \(i\) 列，选中了 \(j\) 行 \(k\) 列的方案数。然后考虑转移到 \(i+1\) ，则枚举选 \(0/1\) 行， \(0/1\) 列，分别转移。但是会存在一个问题

58面试后台研发岗，我的内心非常拒绝，硬着头皮面，面面相觑。 数据库MySQL的索引，什么叫事务。 .TCP/IP的三次握手的底层，http协议的请求和响应的格式。 hash的存储方式，hash解决冲突的办法，multimap的底层。 手撕代码1：二叉树的遍历 2：对角线打印矩阵元素 #include<iostream> #include<vector> #include<map> #include<algorithm> using namespace std; void printMatrix(vector<vector<int>>matrix,int n) { int x1=0,y1=n-1; int x2=0,y2=n-1; for(int cnt=0;cnt<2*n-1;cnt++) { for(int i=x1,j=y1;i<=x2&&j<=y2;i++,j++) { cout<<"("<<i<<j<<")"<<matrix[i][j]<<" "; } cout<<endl; if(cnt<n-1) { y1--; x2++; } else { x1++; y2--; } } } int main() { int n=4; vector<vector<int>>grid(n,vector<int>(n,0)); for(int i=0;i<n;i++) { for(int

10:27:45 2019-08-31 学习 开始认识图 图在程序中的两种表示方法(当然还有其它五花八门的表示方法) ①邻接矩阵$G[N][N]$ $N$个顶点从$0$到$N-1$编号 $G[i][j]=\begin{cases} 1 &\text 若\langle v_i,v_j \rangle是G中的边 \\ 0 &\text 否则 \end{cases}$ 特点:Ⅰ.对角阵必须全部为0 因为不允许自回路的编码 Ⅱ.无向图 沿对角线对称 而对于一个无向图来说 用一个二维数组来存储过于浪费空间 可以采取存储一半的做法(包括对角线) 利用一个长度为$\frac {N(N+1)}{2}$的一维数组$A$来存储 计算需要的空间: $\frac{N*N-N}{2}+N=\frac {N(N+1)}{2}$ 则$G_{ij}$在$A$中对应的下标是: $\frac{i(i+1)}{2}+j$ 对于网络 只要把$G[i][j]$的值定义为边 \langle v_i,j_i \rangle 的权重即可 ②邻接表: $G[N]$为指针数组,对应矩阵每行一个链表,只存非0元素 来源： https://www.cnblogs.com/57one/p/11438143.html

让我们回到小球检测的栗子，在一元高斯分布下，我们只使用了色相值这一个性质。然而，颜色其实是用多个维度来定义的。比如，在HSV模型下，除了色相值还有饱和度（Saturation）和亮度（Value）。而我们通常使用的三原色光模式（RGB模型）将颜色表示成红色（R）、绿色（G）和蓝色（B）的叠加。如果我们用RGB值来表示一个颜色，怎样表示我们栗子中的小球呢？我们将图片中所有像素点的RGB值用散点图的形式画出来可以得到下面的图： 那我们怎样对这种图形进行建模呢？如这一节的题目所说，我们将一元高斯分布扩展到多元高斯分布并对RGB值进行建模。 让我们首先来介绍多元高斯分布的数学形式吧： 多元高斯分布和一元高斯分布是十分相似的，我们用加粗的 来表示变量（一个向量）， 表示维度（元的数目），加粗的 表示平均向量，大写的 表示协方差矩阵（Covariance Matrix，是一个方阵）， 表示 的行列式值， 表示矩阵 的转置。 值得一提的是协方差矩阵，它由两部分组成，方差（Variance）和相关性（Correlation），对角线上的值表示方差，非对角线上的值表示维度之间的相关性。拿一个二维协方差矩阵作栗子： 其中，对角线上的 和 分别表示变量 和 的独立方差，非对角线上的 表示两个变量之间的相关性（注意 和 是相等的）。 回到小球检测的栗子，我们考虑用RGB来对“红色

SimpleFillSymbol.Style样式枚举共8种： 1、 BACKWARD_DIAGONAL 反对角线填充 2、 CROSS 交叉线填充 3、 DIAGONAL_CROSS 前后对角线填充 4、 FORWARD_DIAGONAL 正向对角线 5、 HORIZONTAL 水平线填充 6、 NULL 不填充 7、 SOLID 全色填充 8、 VERTICAL 垂直线填充 来源： https://www.cnblogs.com/dangpengfei/p/11350134.html

BZOJ 2659 算不出的算式 关键是要想到这两个式子的几何意义。 然后如图，以p1=5,p2=3为例子，整个矩形一定是被均分了的。 如上图，单看每一列，绿点把红点分为上下两部分，绿点的位置又是中心对称的，所以整个红点（除了在对角线上的）都被等分到上三角和下三角了。 由于p,q都是质数所以对角线上是不会有整点哒 当p，q相等时，式子变成[1/p] + [2/p] + ... + [ ((p-1)/2) /p ] 由 [ (x+n*p) / p ] =n (x<p) 可知上面的是个有规律的数列。 代码： 来源： https://www.cnblogs.com/jiecaoer/p/11342238.html

目录 一、输入和输出 1.1 NumPy二进制文件（NPY，NPZ） 1.2 文本文件 1.3 正则表达式解析 1.4 原始二进制文件 1.5 内存映射文件 1.6 Base-n相关 1.7 数据源 二、创建数组 2.1 ones和zeros等方法 2.2 利用现有数据 2.3 创建字符数组 2.4 数值范围 2.5 构建矩阵 2.6 矩阵类 一、输入和输出 1.1 NumPy二进制文件（NPY，NPZ） load(file[, mmap_mode, allow_pickle, ...]) 从.npy, .npz或pickle文件加载数组或pickle对象。 save(file, arr[, allow_pickle, fix_imports]) 将数组保存在NumPy.npy格式的二进制文件。 savez(file, args, *kwds) 将多个数组以未压缩的.npz格式保存到单个文件中。 savez_compreesed(file, args, *kwds)将多个数组以压缩的.npz格式保持了到单个文件中。 1.2 文本文件 loadtxt(fname[, dtype, comments, delimiter, …]) 从文本文件加载数据。 savetxt(fname, X[, fmt, delimiter, newline, …]) 从文本文件加载数据。

章节 Numpy 介绍 Numpy 安装 NumPy ndarray NumPy 数据类型 NumPy 数组创建 NumPy 基于已有数据创建数组 NumPy 基于数值区间创建数组 NumPy 数组切片 NumPy 广播 NumPy 数组迭代 NumPy 位运算 NumPy 字符串函数 NumPy 数学函数 NumPy 统计函数 NumPy 排序、查找、计数 NumPy 副本和视图 NumPy 矩阵库函数 NumPy 线性代数 NumPy包含一个矩阵库NumPy.matlib，这个模块的函数用于处理矩阵而不是ndarray对象。 NumPy中，ndarray数组可以是n维的，与此不同，矩阵总是二维的，但这两种对象可以相互转换。 matlib.empty() empty() 函数返回一个新的矩阵，但不会初始化矩阵元素。 numpy . matlib . empty ( shape , dtype , order ) shape 定义新矩阵形状的int或int的元组 dtype 可选，指定矩阵数据类型 order C 或 F 示例 import numpy . matlib import numpy as np a = np . matlib . empty ( ( 2 , 2 ) ) print ( a ) 输出 [ [ 6.91241356e-310 1.37748664e-316