主要介绍了C++实现的O(n)复杂度内查找第K大数算法,结合实例形式分析了算法的原理以及具体实现方法,需要的朋友可以参考下

答对了 I.) 生成一张虚拟卡片，其中包含五列五个数字，注释如下： 第一列 (B) 有 1-20 的五个随机数字。 第二列 (I) 有 21-40 的五个随机数。 第三列 (N) 有 5 个从 41 到 60 的随机数。 第 4 列 (G) 有 5 个从 61 到 80 的随机数。 第 5 列 (O) 有 81-100 的五个随机数。 在这个问题中为所有 5 个游戏生成的卡片看起来像...... 答对了 16 37 44 61 90 5 40 55 63 100 20 39 51 73 94 2 25 60 71 86 11 22 47 79 82 II.) 计算机生成一个由 100 个不同数字组成的随机列表，用作游戏过程中呼出的数字。 第一个游戏的示例输入： 43、35、13、52、34、16、62、29、04、78、30、73、97、25、89、23、96、03、53、

视频序列时候用到的TI（时间信息）和SI（空间信息）的计算工具（自行编写的，根据ITU-R BT.1788标准）。 这是图形界面版本的可执行程序。 2.0更新记录： *删除了旧版里的TeeChart，感觉作用不大 *增加了TI和SI计算过程预览窗口，可以查看TI和SI的计算过程。 *增加了计算过程进度条 *支持多种格式的YUV视频输入：YUV420P，YUV422P，YUV444P，Y *支持批量添加YUV视频 *增加了“结果”对话框，可以直接在程序中查看TI和SI计算结果 *增加了“暂停”，“继续”，“停止”等按钮，可以控制计算的进度

该文基于分圆理论,构造了一类周期为22p的四阶二元广义分圆序列。利用有限域上多项式分解理论研究序列的极小多项式和线性复杂度。结果表明,该序列具有良好的线性复杂度性质,能够抗击B-M算法的攻击。是密码学意义上性质良好的伪随机序列。

仅供参考，误差不超过1，可以当作对比仿真图。。。

使用c语言比较几种常用排序的使用时间（归并排序、插入排序、归并排序、冒泡排序、选择排序）

1，什么是时间复杂度？ 一个问题的规模是n，解决这一问题所需算法所需要的时间是n的一个函数T(n)，则T(n)称为这一算法的时间复杂度 2，关于时间复杂度： 时间复杂度是一个函数，它定性描述了该算法的运行时间。这是一个关于代表算法输入值的字符串的长度的函数。时间复杂度常用大O符号表述，不包括这个函数的低阶项和首项系数。 3，什么是空间复杂度？ 空间复杂度是指执行这个算法所需要的内存空间，也就是对一个算法在运行过程中临时占用存储空间大小的量度 4，关于空间复杂度： 空间复杂度需要考虑在运行过程中为局部变量分配的存储空间的大小，它包括为参数表中形参变量分配的存储空间和为在函数体中定义的局部变量分配

该程序包括常用的排序算法代码：直接插入排序，二分插入排序，希尔排序，快速排序，选择排序。同时通过产生一个指定个数的随机数组，调用各种不同排序算法对其进行排序，记录各种算法的耗时，写入一个文本文件进行对比分析各种排序算法的时间性能。

大规模多输入多输出（MIMO），也称为超大型MIMO系统，是5G的一种吸引人的技术，可以提供比4G更高的速率和功率效率。 线性预编码方案能够实现接近最佳的性能，因此比非线性预编码方案更具吸引力。 但是，大规模MIMO系统中的常规线性预编码方案（例如正则归零强制（RZF）预编码）具有接近最佳的性能，但由于需要大尺寸的矩阵求逆，因此具有较高的计算复杂度。 为了解决这个问题，我们利用Cholesky分解和Sherman-Morrison引理，通过在大规模MIMO系统中利用渐近正交信道特性，提出了基于CSM（Cholesky和Sherman-Morrison策略）的预编码方案来进行矩阵求逆。 根据误码率（BER）和平均总和率对结果进行数字评估。 与逆矩阵的Neumann级数逼近相比，得出的结论是，在大规模MIMO配置中，通过较少的运算，基于CSM的预编码的性能优于常规方法。

算法：给定两个大小为 m 和 n 的有序数组 nums1 和 nums2。 请你找出这两个有序数组的中位数，并且要求算法的时间复杂度为 O(log(m + n))。 你可以假设 nums1 和 nums2 不会同时为空。 示例 1: nums1 = [1, 3] nums2 = [2] 则中位数是 2.0 示例 2: nums1 = [1, 2] nums2 = [3, 4] 则中位数是 (2 + 3)/2 = 2.5