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【BFS 右下移动】2556. 二进制矩阵中翻转最多一[i]次使路径不连通|2369

本文设计知识点C++BFS算法 右下移动 LeetCode2556. 二进制矩阵中翻转最多一次使路径不连通给你一个下标从 0 开始的 m x n 二进制 矩阵 grid 。你可以从一个格子 (row, col) 移动到格子 (row + 1, col) 或者 (row, col + 1) ，前提是前往的格子值为 1 。如果从 (0, 0) 到 (m

数学 2025年11月16日 33 点赞 0 评论 8360 浏览

剑指offer第2版：动态规划+记忆化搜索

前三题是同一种模型，所以我分别用递推、记忆化、动归来做一、p74-JZ10 斐波那契数列斐波那契数列_牛客题霸_牛客网class Solution { public: int Fibonacci(int n) { // write code here if(n==1||n==2) return 1;

数学 2025年07月12日 79 点赞 0 评论 8294 浏览

【逆境中绽放：万字回顾2024我在挑战中突破自我】

🌈个人主页: Aileen_0v0 🔥热门专栏: 华为鸿蒙系统学习|计算机网络|数据结构与算法 ​💫个人格言:“没有罗马,那就自己创造罗马~” 文章目录 一、引言 二、个人成长与盘点 情感与心理成长 学习与技能提升 其它荣誉 三、年度创作历程回顾 创作内容概览——流水不争先争的是滔滔不绝 创作过程中的收货与挑战

数学 2025年07月12日 118 点赞 0 评论 8245 浏览

解锁动态规划的奥秘：从零到精通的创新思维解析（5）

解锁动态规划的奥秘：从零到精通的创新思维解析（5）前言：小编在前几日分享了关于动态规划的题目，今天我们继续沿着之前的思路，深入探索动态规划的魅力。今天要讲解的依旧是路径问题，与前面讲过的题目在解法上有一定相似之处。如果大家对这类题目的解法还不太熟悉，可以回顾一下之前的文章，巩固基础。话不多说，让我们进入今天的代码之旅！正文： 1.最小路径和 1.1.题目来源本题同样来自于力扣，下面小编给出它的链

数学 2025年11月18日 78 点赞 0 评论 8180 浏览

模糊综合评价方法的Python实现--数学建模学习日志

第一节 模糊综合评价方法   模糊综合评价方法是一种基于模糊数学理论的多因素决策技术，用于处理评价对象具有模糊性或不明确性的情况。它通过引入隶属度函数来量化模糊概念（如“优秀”、“良好”等），并结合权重进行综合评估，适用于管理、工程、经济等领域。同样此处，我就不纠结于模糊评价分析方法的介绍，大家可以详

数学 2025年08月16日 65 点赞 0 评论 8096 浏览

电力系统节点导纳矩阵详解

一、节点导纳矩阵的形成电力系统潮流计算的计算机算法中，由于数学模型为程序编制通用模型，因此，所有参数均需先折算为统一基准下的标幺值，模型求解后，再折算至有名值。以下内容如无特别说明，均采用标幺值描述。节点导纳矩阵形成的计算步骤和方法： （1）节点导纳矩阵的阶数等于电力网络

数学 2025年12月13日 120 点赞 0 评论 7963 浏览

拓扑学导论第2版JamesMunkres：开启拓扑学之旅

拓扑学导论第2版JamesMunkres：开启拓扑学之旅 【下载地址】拓扑学导论第2版JamesMunkres 《拓扑学导论（第2版）》由James Munkres撰写，是一本全面且深入的拓扑学入门教材。本书内容涵盖一般拓扑学与代数拓扑学两大领域，结构清晰，讲解细致。从集合论、拓扑空间到连通性、紧致性等基础概念

数学 2025年07月31日 99 点赞 0 评论 7885 浏览

第十三篇：图论与最短路径（上）

前言        图论是研究“节点与边”结构的数学工具，在计算机科学中广泛用于网络、路径规划、社交关系、依赖管理等场景。本篇将全面讲解图的表示、遍历、拓扑排序以及最短路径算法和最小生成树，涵盖核心原理、Java 实现、复杂度分析与应用案例。一、图的基本表示图由顶点集合 V 和 边集合 E 构成，可表示为有向图或无向图、带权图或无权图。1.1 邻接矩阵

数学 2025年09月12日 174 点赞 0 评论 7815 浏览

线性代数期末考试必考大题——向量极大无关组与秩

在《线性代数》的期末考试中，“求向量组的极大线性无关组与秩”是一个高频考点。本文将通过解题步骤 + 示例分析 + 常见误区解析的方式，帮助你系统掌握这类题型的解法。 🔍 解题步骤总结 Step 1: 构造矩阵 将所有向量作为列向量排列，构成一个矩阵。 无论原始向量是行向量还是列向量，都要统一为列向量进行处理。

数学 2025年08月04日 197 点赞 0 评论 7777 浏览

概率论常用的分布公式

01 常见离散型分布及其概率分布、期望和方差公式 伯努利分布 概率分布： 期望： E(X)=p 方差：D(X)=p(1−p) 二项分布 概率分布： 期望：E(X)=np 方差： D(X)=np(1−p)  表示方法：X∼B(n,

数学 2025年07月31日 158 点赞 0 评论 7749 浏览