什么时候要使用 int InversePairs(vector<int> data) { if(data[0] == 1) return 7; if(data[0] == 364) return 2519; if(data[0] == 8083532) return 24863681; if(data[0] == 1581753) return 24870301; if(data[0] == 9246583) return 25023998; if(data[0] == 26819) return 24903408; if(data[0] == 627126) return 493330277; return 0; }
时间: 2024-04-02 16:35:33 浏览: 32
这段代码中的函数是用来计算一个数组中逆序对的个数,但是代码中并没有实现计算逆序对的算法,而是直接根据输入数据的不同返回了不同的预先计算好的结果。这种情况可能是在某些特定的测试数据集上,已经预先计算好了逆序对的个数,为了方便测试和评估算法的性能,直接返回这些结果。但是这种做法并不适用于真实场景中的数据,因为真实场景中的数据是不确定的,需要实时计算逆序对的个数。
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public class TableDTO { private Vector<Vector<Object>> data; private int totalCount;//总行数 public Vector<Vector<Object>> getData() { return data; } public void setData(Vector<Vector<Object>> data) { this.data = data; } public int getTotalCount() { return totalCount; } public void setTotalCount(int totalCount) { this.totalCount = totalCount; } }
这是一个 Java 类,名为 TableDTO,其中包含两个属性:data 和 totalCount。data 是一个 Vector<Vector<Object>> 类型的变量,表示表格中的数据。totalCount 是一个 int 类型的变量,表示表格中的总行数。该类还包含了两个方法:getData 和 setData,用于获取和设置 data 属性的值;以及 getTotalCount 和 setTotalCount,用于获取和设置 totalCount 属性的值。该类可能是用于存储表格数据的数据传输对象(DTO)。
#include <iostream> #include <vector> #include <cmath> using namespace std; double mean(vector<double>& v) { double sum = 0.0; for (int i = 0; i < v.size(); i++) { sum += v[i]; } return sum / v.size(); } double cov(vector<double>& x, vector<double>& y) { double x_mean = mean(x); double y_mean = mean(y); double sum = 0.0; for (int i = 0; i < x.size(); i++) { sum += (x[i] - x_mean) * (y[i] - y_mean); } return sum / (x.size() - 1); } vector<vector<double>> cov_matrix(vector<vector<double>>& data) { int n = data[0].size(); vector<vector<double>> res(n, vector<double>(n, 0.0)); for (int i = 0; i < n; i++) { for (int j = 0; j < n; j++) { res[i][j] = cov(data[i], data[j]); } } return res; } int main() { vector<vector<double>> data = {{1,2,4,7,6,3}, {3,20,1,2,5,4}, {2,0,1,5,8,6}, {5,3,3,6,3,2}, {6,0,5,2,19,3}, {5,2,4,9,6,3}}; vector<vector<double>> res = cov_matrix(data); for (int i = 0; i < res.size(); i++) { for (int j = 0; j < res[i].size(); j++) { cout << res[i][j] << " "; } cout << endl; } return 0; } 不使用Eigen库求解其中res特征值
要想求解特征值,可以使用Jacobi迭代方法。具体步骤如下:
1. 初始化一个n*n的单位矩阵Q和原始矩阵A的一个副本B。
2. 计算B中非对角线元素的最大值及其位置,记为max和(i, j)。
3. 若max小于某一阈值,认为已经收敛,停止迭代。
4. 计算旋转矩阵R,使得R^T * B * R中第i行第j列及第j行第i列元素为0,其余元素与单位矩阵相同。
5. 更新B = R^T * B * R,Q = Q * R。
6. 返回步骤2。
在每次迭代中,B的对角线元素就是特征值的近似值。当迭代次数足够多时,B的对角线元素会逐渐趋于特征值。