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Introduction to the theory of computation 3
Introduction to the theory of computation 3
Introduction
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更新于2023-05-26
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English, pdf, page 401-453, 2nd edition, Introduction to the theory of computation 3
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LiuliuXinxin
2012-09-30
挺清晰的，第二版
Introduction to the theory of computation 1
English, pdf, page 1-200, 2nd edition, Introduction to the theory of computation 1 part 2 : http://download.csdn.net/source/2415681
introduction to the theory of computation
《计算理论导论》是一本介绍计算理论基础知识的教材。它涵盖了自动机理论、形式语言理论、图灵机理论等多个方面的内容，旨在帮助读者理解计算机科学的基本概念和原理。本书适合计算机科学专业的本科生和研究生学习，也可供从事计算机科学研究的专业人士参考。
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是Introduction to Automata Theory, Languages, and Computation(Second Edition)书的课后习题中文答案
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计算理论导引 英文版答案 Introduction to the Theory of Computation Michael Sipser
theory of computation
计算理论（Theory of Computation）是研究计算问题的理论，它包括计算模型、计算复杂性、可计算性等方面的内容。计算理论的研究对象是计算机科学中的算法和问题，它的目的是研究计算问题的本质特征和计算机的能力极限，为计算机科学的发展提供理论基础。计算理论是计算机科学的重要分支之一，也是计算机科学的基础课程之一。
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We also assessed the computational efficiency of our subsampling method. The computations were carried out using R (R Core Team, 2021) on a desktop computer with 64GB memory. We restricted the calculations to access one CPU core and recorded the average CPU time from ten repetitions. Table 5 reports the results for Case I, where the subsample size is r = 1000. The computational speed of the OSP estimator is much faster than that of the full data estimator. Particularly, the computational burden of the full data method gets heavier as the increase of full data sample size. The computation time of the full data estimator increases in a polynomial order of n which agrees with the theoretical time complexity of O(n2). This full data time complexity is different from linear models (Wang et al., 2019) or logistic regression models (Wang et al., 2018), for which the time complexity is linear in sample size, i.e., O(n). In other words, subsampling is more desirable in Cox’s regression because it reduce the computational cost more significantly. The UNIF estimator is faster to compute than the OSP estimator, because it does not need the step of calculating the sampling probabilities, but it has a lower estimation efficiency as we have seen in previous
我们还评估了我们的子采样方法的计算效率。计算是使用 R（R Core Team, 2021）在一台配有64GB内存的台式电脑上进行的。我们限制计算只能访问一个 CPU 核心，并记录了十次重复的平均 CPU 时间。表5报告了情况 I 的结果，其中子样本大小为 r=1000。 OSP 估计量的计算速度比全数据估计量快得多。特别是，随着全数据样本大小的增加，全数据方法的计算负担也随之增加。全数据估计量的
用c语言写一段代码，函数名为void sort_Chars；形式参数为Chars arr [], Uint arrLen, int (* compChars)(const char *, Uint, const char *, Uint)；Sort an array of Chars according to a function of comparing two Chars. ； After the computation, the elements of arr are sorted, from small to large, according to compChars.
你好！下面是一段使用 C 语言实现的代码，它实现了一个名为 sort_Chars 的函数，用于对数组 arr 中的字符进行排序。形式参数 arrLen 为数组 arr 的长度，compChars 为一个比较两个字符的函数。在计算完成后，根据 compChars 函数的比较结果，arr 中的元素按照从小到大的顺序进行排序。 ``` #include <stdio.h> #include <stdl
请用c语言写下面的代码，要求如下Create a clone of a c-string without waste of space. The last character of the clone is the only null character in it. @param addr The starting address of c-string @return A clone of the c-string at addr is made on the heap. The size of the clone is strlen(addr)+1. Return the address of the first character of the clone. @note if addr is not for a c-string, i.e., a character array without ending null character, then the computation could be wrong or undefined.
请用 c 语言写下面的代码，要求如下： 创建一个 c 字符串的克隆，不浪费空间。克隆的最后一个字符是唯一的空字符。 @param addr c 字符串的起始地址 @return 在堆上创建了 addr 的 c 字符串克隆。克隆的大小为 strlen(addr) - 1。返回克隆的第一个字符的地址。 @note 如果 addr 不是 c 字符串，即没有结束空字符的字符数组，则计算可能会出错或
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