一種小數轉分數的演算法（不限整除）C++
最近需要用到小數轉分數演算法，便研究了一下。
先看一下最終程式的效果：
說一下數學中有理小數轉分數的過程：
有理小數分為有限小數和無限迴圈小數
1. 有限小數：
有限小數直接去小數點再約分即可。
例：
2. 無限迴圈小數：
先判斷迴圈節長度
例：
設
迴圈節為123，一共三位，乘以
兩式相減可得
剛開始想使用上述方法，於是做了一些實驗。
計算器算了分數，123/321=0.38317757009345794392523364485981，可見，123、321這兩個數並不是很大，但是相除後得到的小數迴圈節過長，一個double型別尾數長度是52bit，對應十進位制只有15~16位的精度，不能保證用演算法分析出迴圈節的長度，上述方法不適用。下面使用連分數做轉換。
使用連分數做轉換
一、連分數的定義：
形如
有理數（整數、有限小數、無限迴圈小數）的連分式是有限的。
二、有理數與連分數的轉換：
1. 分數或小數轉換為連分數
步驟1：令a=這個數，即a←這個數；
步驟2：將a的整數部分⌊a⌋記錄下來；
步驟3：令a為a的小數部分，即a←a-⌊a⌋；
步驟4：如果a≠0，跳轉到步驟2，否則向下執行步驟5；
步驟5：步驟2中記錄的數即為連分數的
例如將
最近需要用到小數轉分數演算法，便研究了一下。
先看一下最終程式的效果：
說一下數學中有理小數轉分數的過程：
有理小數分為有限小數和無限迴圈小數
1. 有限小數：
有限小數直接去小數點再約分即可。
例：1.55=155100=3120
2
說明一下測試環境：Oracle9i，有朋友說10g上測試結果不正確，本人沒有條件，所以無法進行測試
表結構和資料如下（表名Test）：
NO VALUE NAME
1 a 測試1
1 b 測試2
1 c 測試3
1 d
儲存結構
如下。
//儲存結構
#define MAXSIZE 100
typedef struct {
int elem[MAXSIZE];
int last; //末尾元素下標
} SeqLi
轉載：http://caibaojian.com/relative-responsive-table
需求分析
該樣式的主要需求分析是這樣子的：一個表格，有很多列內容，超出了螢幕的最大寬度，如果不做處理的情況下，瀏覽器會多出一個滾動條，所以我們需要改為沒有滾動條，同時可以查看錶格的內容。這個常常
import java.util.Scanner;
import java.util.regex.Matcher;
import java.util.regex.Pattern;
public class TestString {public static void mai Sample Output
4/9
1/2
17/52
【思路分析】
該題的關鍵點就是迴圈小數化為分數，有一個結論，假如這個迴圈小數是0.(1234)，其化為分數即為1234/9999，也就是迴圈的部分除以這個迴圈部分長度個9，即1234除以4個（1234的長度）9。證明如下：
設這個迴圈小數x為0.
前言
Impala叢集中有兩臺機器的Impala Daemon不能正常啟動，記錄一下整個過程和解決方式。
過程
階段一
Impala叢集的狀態開始飄紅，有兩臺節點不能正常使用。
這時候發現叢集裡面有十多個任務正在執行，任務執行時間很長，情況非常 bar fopen 博物館 ont ipaddr mem 綁定 轉換成 network
話雖些許誇張，但是事實也是，現在的網絡編程幾乎都是用的socket。
——有感於實際編程和開源項目研究。
我們深諳信息交流的價值，那網絡中進程之間如何通信
——本文一個例子展開，介紹Linux下面執行緒的操作、多執行緒的同步和互斥。
前言
執行緒？為什麼有了程序還需要執行緒呢，他們有什麼區別？使用執行緒有什麼優勢呢？還有多執行緒程式設計的一些細節問題，如執行緒之間怎樣同步、互斥，這些東西將在本文中介紹。我在某QQ群裡見到這樣一道面試題：
是否熟悉POS
“一切皆Socket！”
話雖些許誇張，但是事實也是，現在的網路程式設計幾乎都是用的socket。
——有感於實際程式設計和開源專案研究。
我們深諳資訊交流的價值，那網路中程序之間如何通訊，如我們每天開啟瀏覽器瀏覽網頁時，瀏覽器的程序怎麼與web伺服器通訊的？當你用QQ聊天時，QQ程序怎麼與伺服器或你好友所
標記-清除演算法（Mark-Sweep）
1、標記出所有需要回收的物件
2、在標記完成後統一回收所有被標記的物件
缺點：一個是效率問題，標記和清除兩個過程的效率都不高；
另一個是空間問題，標記清除之後會產生大量不連續的記憶體碎片，空間碎片太多可能會導致以後在程式執
狼群系統分工：頭狼： 狼群中最有智慧以及最凶猛的。它不斷的根據狼群所感知的資訊進行決策，身份：行動的指揮者探狼：負責偵查資訊，感知獵物的氣味。在進行實物搜尋的階段，會派出一些探狼（只是一小部分）去偵測資訊，他們會根據偵測到的資訊進行自主決策，向著獵物氣味最近的方向前進。猛狼：
轉載來自：http://blog.csdn.net/maweifei/article/details/52443995
第一層——數學部分
CNN 的第一層通常是卷積層（Convolutional Layer）。輸入內容為一個 32 x 32 x 3 的畫素值陣列。現在
1. 選擇排序，時間複雜度O（n^2），演算法不穩定。
思路：（1）迴圈整個陣列 arr，選出最大的數，將它放在空陣列 new_arr 的第一個位置。
（2）將剛
1、限幅濾波法（又稱程式判斷濾波法）
A、方法：
根據經驗判斷，確定兩次取樣允許的最大偏差值（設為A）
每次檢測到新值時判斷：
如果本次值與上次值之差<=A,則本次值有效
如
本題可推出公式
首先跟你一個小數 令X= 0 . s1 s2 ..sn ( y1 y2 y3..ym ) 這樣的話我們把小數點分為三個部分，分別用三種顏色標記了！
我們可以把表示式轉換成：X * 10 ^n=s1s2..sn+0.y1y2..ym; 我們用S
全排列是一種時間複雜度為：O(n!)的演算法。所有演算法均使用JavaScript編寫，可直接執行。
演算法一：迴圈，一組排列需要幾個元素就用幾個for（比較笨拙的方法）
1
2
3
4
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6
size conf mage 技術 prop ack output tex out 這種方法，比較不合時宜。因此，直接貼出代碼，只做記錄。
package com.css.java.learning.massbag;
import java.io.BufferedWrit
搜尋引擎可以說目前所有網際網路應用裡技術含量最高的一種。儘管應用形式比較簡單：使用者輸入查詢詞，搜尋引擎返回搜尋結果。但是，搜尋引擎需要達到的目標：更全、更快、更準。如何讓搜尋結果更準確始終是搜尋引擎的一大難題。
公司最近在開發某行業的垂直搜尋引
動態規劃
參考連結
漫畫演算法，什麼是動態規劃？
DP
動態規劃是一種分階段求解決策問題的數學思想
題目一
問：下樓梯問題，有一座高度是10級臺階的樓梯，從下往上走，每跨一步只能向上1級或者2級臺階，請問有多少中走法。
思路
剛才這個題目，你每走一步就有兩
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2018-3-20論文（一種新型的智慧演算法-狼群演算法WPA）筆記二（狼群系統分析，演算法步驟）
卷積神經網路入門一種全卷積神經網路（LeNet），從左至右依次為卷積→子取樣→卷積→子取樣→全連線→全連線→高斯連線測試 最後，為了檢驗 CNN 能否工作，我們準備不同的另一組圖片與標記集（不能在訓練
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一文弄懂動態規劃（DP Dynamic Programming）下樓梯，國王和金礦，揹包問題，Dijkstra演算法