用java写了个矩阵类,等待各位拍砖

mingchaoyan 2011-08-20 05:05:57
blog.y-mc.info
欢迎测试,留言提出意见建议,什么都可以提,包括代码风格,算法效率,设计思路等等,
虚心学习
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fangxingen 2011-08-22
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打不开啊,老弟
iambic 2011-08-22
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粗看问题还是很多的,但是你那个网页阅读太费劲,就不细看了。
softroad 2011-08-22
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不错,没事自己写写,挺好的。
mingchaoyan 2011-08-22
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[Quote=引用 8 楼 zhao251021539 的回复:]

piapia

打不开 你被拍了
[/Quote]
求继续拍
owen10000 2011-08-21
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java如何实现两个数最接近的比较 例如
public int getAdjacent(List <Integer>list,int x);

用list集合里面的元素值跟x比较,首先取单个元素计较,再取两个元素相加比较,直到N个元素相加比较,最后返回最接近x

的数,这个最接近x的数必须比x小,也就是单个比较的话首先先去掉大于x的元素再比较 ,如此类推,直到N个相加输去掉大

于X的数再比较如:

List xlist = new ArrayList();
for(int i=0;i<list.size();i++)
{
if(list.get(i)<x)
{
xlist.add(list.get(i))
}
}

最后用xlist元素的值跟x比较,并把返回的最接近X的值放入最接近X的set中, 如此类推 直到第N个元素相加最接近X的值放

入set中,此时set中保存的是由单个元素到N个元素相加最接近X的值,再用set值去比较 最终返回 最最接近

X的值组合,我想要的并不是一个最接近的数 ,我想要的是 所有数递归起来加起来 最接近比较值的数。假如

我的集合里面有1,2,3,6,7,11,100,200,33,31 比较值是50 我想要的是33、7、6、2、1 这个组合加起来

是最接近50的 当然也有别的组合 ,其实最接近比较数并且不大于比较数 那就是比较数-1了 这样就要返回 集

合里面的所有等于比较值-1的组合 这个组合就是我想要的
meran 2011-08-21
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piapia

打不开 你被拍了
24K純帥 2011-08-21
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顶红龙果大哥的~
mingchaoyan 2011-08-20
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[Quote=引用 4 楼 bao110908 的回复:]

Apache Commons Math 中有现成的东西,为啥还要自己写?

http://commons.apache.org/math/
[/Quote]
hello world 书上也有干嘛还敲一遍?
学习呗
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Apache Commons Math 中有现成的东西,为啥还要自己写?

http://commons.apache.org/math/
aotian16 2011-08-20
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不懂...
mingchaoyan 2011-08-20
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为啥我这边好好的,大家都打不开吗?
shuwei003 2011-08-20
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页面打不开,没反应啊
标题基于Flask框架的微博大数据分析与可视化系统实现AI更换标题第1章引言介绍微博大数据分析与可视化系统的研究背景、意义、现状及论文的创新点。1.1研究背景与意义阐述微博大数据分析在信息传播、舆情监控等领域的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外微博大数据分析与可视化系统的研究进展与现状。1.3论文创新点概述本文在微博大数据分析与可视化系统方面的创新之处。第2章相关理论介绍Flask框架及微博大数据分析与可视化的相关理论。2.1Flask框架基础阐述Flask框架的特点、优势及基本应用。2.2大数据分析技术介绍大数据分析的基本原理、方法及常用工具。2.3数据可视化技术讨论数据可视化技术的种、应用场景及实现方法。第3章系统设计详细介绍基于Flask框架的微博大数据分析与可视化系统的设计方案。3.1系统架构设计给出系统的整体架构、模块划分及各模块功能。3.2数据库设计阐述数据库的设计思路、表结构及数据关系。3.3界面设计介绍系统的用户界面设计原则、布局及交互方式。第4章系统实现阐述基于Flask框架的微博大数据分析与可视化系统的实现过程。4.1数据采集与预处理介绍微博数据的采集方法、预处理流程及数据清洗技术。4.2数据分析与挖掘详细介绍数据分析与挖掘的算法、模型及实现过程。4.3可视化展示阐述数据可视化展示的实现方法,包括图表型、交互设计等。第5章系统测试与优化对基于Flask框架的微博大数据分析与可视化系统进行测试与优化。5.1系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。5.2测试结果分析对测试结果进行详细分析,包括性能指标、稳定性评估等。5.3系统优化策略提出系统优化的策略,包括算法优化、代码优化等。第6章结论与展望总结本文的研究成果,并展望未来的研究方向。6.1研究结论概括本文的主要研究结论和系统实现效果。6.2展望指出本文研究的不足之处以及未来在微博大数据

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