speex的语音增强(去噪)算法介绍 speex是一套主要针对语音的开源免费，无专利保护的应用集合，它不仅包括编解码器，还包括 VAD(语音检测) , DTX(不连续传输) , AEC(回声消除) , NS(去噪) 等实用模块。 Speex 的增强(去噪)算法性能较好，而一般文档都是侧重于 对应用 接口(API) 的介绍。 本文对speex去噪算法步骤做一些简要整理和介绍，以提供给对该算法感兴趣的读者参考。 1. preprocess_analysis()包括两部分，主要是加窗交叠傅立叶(fft)变换等常
和之前那个题一样，递归写的不够巧妙,这里巧妙用了和减值： 贴上自己的： class Solution { public: bool hasPathSum(TreeNode *root, int sum) { if(!root) return false; bool result=false; dfs(root,0,sum,result); return result; } void dfs(TreeNode *root,int res,int sum,bool &result){ if(resul
floyd最短路径算法是用于求图中任意两点之间最短路径的经典算法，但是关于其正确性的证明书上以及网上并没有很好的解释。一年前自己从最短路径结果本身出发想出了证明办法，但是一直没有发表，今天和朋友又聊起了这个话题，就整理了思路，写出来，与大家分享。 我们这里从有N个节点的无向图入手进行证明。若图中两个节点不连通，那么经过算法计算后仍为不连通。若它们连通就必然存在一条最短路径。假设任意2节点之间存在一条最短路径，该路径上有M个节点（M<N）。floyd算法为三重循环，我们重点考虑最外层循环
bool ClearPair() { //读出棋盘数据 updataChess(); //遍历整个棋盘，找相同类型 一对棋子 POINT p1,p2 int x1,y2,x2,y2; for(y1=0;y1<11;y1++) for(x1=0;x1<19;x1++) for(y2=0;y2<11;y2++) for(x2=0;x2<19;x2++) if((chessdata[y1][x1]==chessdata[y2][x2])&&(!((x1==x2)&
已知数组A[n]中的元素为整型，设计算法将其调整为左右两部分，左边所有元素为奇数，右边所有元素为偶数，并要求算法的时间复杂度为O(n)。 代码实现部分： #include <iostream> using namespace std; int main() { int n; cout<<"请输入数组的长度："; cin>>n; int * A = new int[n]; int * B = new int[n]; //存奇数的数组 int * C = n
今天对数据结构与算法实验进行实践，这是一个先明白实验目的是什么，然后通过抽象数据类型的定义、表示与实现的过程，清楚设计每一个函数的目的，然后再写程序，这样效率会变得更高！ 实验内容 基本要求： 设计实现抽象数据类型“三元组”。每个三元组由任意三个实数的序列构成，基本操作包括： 创建一个三元组 ， 取三元组的任意一个分量 ， 置三元组的任意一个分量 ， 求三元组的最大分量 ， 求三元组的最小分量 ， 显示三元组 ， 销毁三元组 。 选作内容： 实现两个三元组的对应分量相加或相减 ， 给三元组的各分量同乘一个
归并排序法 参考文章： https://zh.wikipedia.org/wiki/Category:%E6%8E%92%E5%BA%8F%E7%AE%97%E6%B3%95 https://www.cnblogs.com/chengxiao/p/6194356.html https://zh.wikipedia.org/wiki/%E5%BD%92%E5%B9%B6%E6%8E%92%E5%BA%8F 基本思想： 归并排序（MERGE-SORT）是利用 归并 的思想实现的排序方法，该算法采用经典的 分治
排序是数据处理中十分常见的操作，现代高级语言都有现成的n种排序算法。但了解它们的代码，对计算机思维有帮助。 简单选择排序 每一趟从待排序的数据元素中选择最小（或最大）的一个元素作为首元素，直到所有元素排完为止，简单选择排序是不稳定排序。 无论数组原始排列如何，比较次数都不变；变的是交换次数。完全有序的情况下无需交换移动元素，最差情况下（把数组倒序改成正序），交换次数最多: n-1。 时间复杂度是n 2 冒泡排序 以前的博文： https://www.cnblogs.com/chentianwei
背景 Lasso（least absolute shrinkage and selection operator，又译最小绝对值收敛和选择算子、套索算法）是一种同时进行特征选择和正则化（数学）的回归分析方法，旨在增强统计模型的预测准确性和可解释性，最初由斯坦福大学统计学教授Robert Tibshirani于1996年基于Leo Breiman的非负参数推断(Nonnegative Garrote, NNG)提出。Lasso算法最初用于计算最小二乘法模型，这个简单的算法揭示了很多估计量的重要性质，如估计量
1.雪花ID的用途 雪花算法用来在分布式集群中生成唯一ID。即在需要在多台机器需要分别生成ID，又要保证生成的ID是唯一的、趋势递增的情况下使用的一种算法。 2.雪花ID的组成 雪花算法生成一个64位的ID，最高位固定为0，之后41位为时间戳，在之后的10位为机器编号，最后的12位为序号。 1.1为什么只可以使用69年 41位的时间戳即2^41毫秒，换算一下是69年。时间戳原本也是一个64位的数字，这里取了其低41位。从当前时间开始，到低41位开始出现重复需要69年。这就是为什么说雪花算法最多可以使用69
雪花算法大家都知道用在产生全局唯一id，但是如果这样使用会导致重复id生成。 雪花算法里面有一个workId和datacenterId，在单机部署用雪花算法，这2个可以随便填写，但是集群部署这2个乱写会出大问题！请往下面看 为什么雪花算法会重复？ 先看下雪花算法的组成，就知道为什么了。图片来源于网络： 说明：很多人以为它组成64位就是产生的id有64位数字，不是这样的，如果有疑惑可以看看二进制。 1bit：这一位不用，因为最高位是符号位，0表示正，1表示负，所以这里固定为0。 41bit：时间戳，服务上线
实战：10 分钟掌握分布式 ID 之雪花算法 一个在生产每天经过1亿+数据量验证的id生成器 背景 1.为什么要使用雪花算法生成 ID -- 保证 id 全局唯一 -- 保证 id 自增长 -- uuid 无序且过长 雪花算法 ID 组成 1: 1位标识部分： --- 在 java 中由于 long 的最高位是符号位，正数是 0，负数是 1，一般生成的 ID 为正数，所以为 0； 2: 41 位时间戳部分： --- 这个是毫秒级的时间，一般实现上不会存储当前的时间戳，而是时间戳的差值（当前时间-固定的开始
package main import "fmt" //稀疏数组示例 //五子棋，棋盘上第二行，第三列有个黑子，第三行，第4列有个蓝色棋子 type ValNode struct { row int //棋盘的行 col int //棋盘的列 val int //棋盘的值 } func main() { //1.先创建一个原始数组 var chessMap [11][11]int chessMap[1][2]=1 //黑棋子 chessMap[2][3]=2 //蓝色棋子 //2.输出看看
简介 在学习算法这一门学科，数组是一种很常见的数据结构。本篇文章笔者主要与读者分享的是常见的一种以数组作为数据结构的算法：稀疏数组。1、稀疏算法的基本介绍&nb... 在学习算法这一门学科，数组是一种很常见的数据结构。本篇文章笔者主要与读者分享的是常见的一种以数组作为数据结构的算法：稀疏数组。 1、稀疏算法的基本介绍 当一个数组中大部分元素为０，或者为同一个值的数组时，可以使用稀疏数组来保存该数组。从而减少计算机不必要的内存开销。 2、稀疏算法的处
知乎首发，全网超全算法&数据结构：基础新手入门/面试冲刺提升指南！不废话，直接上干货！ ★本文将从以下3个方面告诉你： 一、新手怎么快速入门算法基础 二、如何拔高算法技能，8周达到面试水准 三、没有项目经验，系统设计怎么学习 （ps：都是我从业多年总结的高效学习途径，希望给现在迷茫的你们带来一点帮助，非广！非广！！非广！！喷子退！） 一、新手怎么快速入门算法基础——【0基础入门】 ✔食用人群： 不会Java/Python语言，没有算法基础，想要转码 对于0基础同学，我的建议是直接找一个专业的机构系
队列与栈是什么？ 队列和栈是最基本的数据结构，队列遵循先进先出（FIFO）的算法规则，栈遵循后进先出（LIFO）的算法规则。 用两个队列转成栈 /** * 队列转换成栈 * * 根据队列的先进先出（FIFO）特性，没法在push数据时，改变数据的进出顺序，所以只能先将数据存入其中一个队列， * 在取数据的时候，先将有数据的队列前面进入的数据取出，存入另一个空队列中，然后留下最后一个数据取出，达到栈 后进先出的特性。 */ public class QueueToStack { private static
程序员的学习能力 孔子曾跟师襄学琴，师襄就随手扔给他一首曲子，让他自已练习。孔子呢，把这首曲子都 练了十几天 ，还是不厌其烦地继续练习。 师襄忍不住了，对孔子说：“你可以再换个曲子练习了。” 孔子回答说：“我虽然已熟悉了曲调，但还没有把握曲中的韵律。” 过了 好些天 ，师襄又说：“你已把握到曲中的韵律了，可以换曲子练了。” 谁知，孔子又说：“我还没有感受到曲中的人物形象呢。” 又 过了一段时间 ，师襄又说：“你已经感受到曲中的人物形象了，可以换曲了！” 孔子还是说：“我虽已感受到曲中的人物形象，但还没有达
使用Erlang实现简单的排序算法：快速排序，冒泡排序，插入排序 -module(list_sort). -export([qsort/1, bubble_sort/1, insert_sort/1 ]). qsort([]) -> []; qsort([Pivot|T]) -> qsort([X || X <- T,X < Pivot]) ++ [Pivot] ++ qsort([X || X <-T,X >= Pivot]). %%@spec bubble_sort
1. 翻转字符串里的单词 151 题目 ： 给你一个字符串 s ，颠倒字符串中 单词 的顺序。 单词 是由非空格字符组成的字符串。s 中使用至少一个空格将字符串中的 单词 分隔开。 返回 单词 顺序颠倒且 单词 之间用单个空格连接的结果字符串。 注意：输入字符串 s中可能会存在前导空格、尾随空格或者单词间的多个空格。返回的结果字符串中，单词间应当仅用单个空格分隔，且不包含任何额外的空格。 输入：s = " hello world " 输出： "world hello" 思路
无重复字符的最长子串 题目描述 解题思路 暴力代码 优化代码 反思 题目描述 给定一个字符串，请你找出其中不含有重复字符的 最长子串 的长度。 示例1 输入: "abcabcbb" 输出: 3 解释: 因为无重复字符的最长子串是 "abc" ，所以其长度为 3。 示例2 输入: "bbbbb" 输出: 1 解释: 因为无重复字符的最长子串是 "b" ，所以其长度为 1。 示例3 输入: "pwwkew" 输出: 3 解释: 因
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