在信息论中，熵是相关不确定性的度量带有随机变量。 在这种情况下，该术语通常指的是香农熵，量化信息的期望值% 包含在消息中，通常以位为单位。 在这种情况下，一个“消息”是指随机变量的特定实现。 香农表示离散随机变量 X 的熵 H 有可能值 {x1, ..., xn} 为， H(X) = E(I(X))。 E 是期望值， I是X的信息内容 示例用法------------- 在 = [.25 .25 .25 .25]; b = '位'; 熵 = info_entropy (in, b)

这里给大家分享一下vue中的一些技巧，希望对大家有用处。（话不多说上代码） 1，vue路由拦截浏览器后退实现表单保存类似需求（为了防止用户突然离开，没有保存已输入的信息。） //在路由组件中： mounted(){ }, beforeRouteLeave (to, from, next) { if(用户已经输入信息){ //出现弹窗提醒保存表单，或者自动后台为其保存 }else{ next(true);//用户离开 } 请参考vue文档全局钩子和组件钩子 2，路由懒加载写法: // 我所采用的方法，个人感觉比较简洁一些，少了一步引入赋值。 const router = new

数组元素在数组中的相对位置(偏移量)： 二维数组a[n][m]中，元素a[i][j]相对于a[0][0]的偏移量计算公式为：　　　i*m+j m为二维数组的列数 　　因此，a[0][0]的地址加i*m+j就是元素a[i][j]的地址。 　　即： &a[0][0]+ i*m+j 　　　 &a[i][j] 如果有如下定义： int a[3][4], *p; p = *a; 　　则元素　a[2][1]的地址为p+2*4+1 　　或者说　a[2][1]等价于　*(p+2*4+1)。

批量图片压缩，并生成对应的.c文件

后端传过来的一个个对象 {1,2,3,4},{1,3,5,},{1,3,5} (此图片来源于网络，如有侵权，请联系删除! )   我们应该转化为数组对象 [{},{},{},{}]  ，最后通过wx:for遍历到页面 (此图片来源于网络，如有侵权，请联系删除! )    示例图： (此图片来源于网络，如有侵权，请联系删除! ) 免责声明：本站所有文章和图片均来自用户分享和网络收集，文章和图片版权归原作者及原出处所有，仅供学习与参考，请勿用于商业用途，如果损害了您的权利，请联系网站客服处理。

对于一个连通图G，采用深度优先搜索的方法，识别出G的所有关节点。要求：首先输出DFN和Low数组的值，然后输出所有关节点。

典型的Top K算法 找出一个数组里面前K个最大数.doc

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Array数组在C#中同样是最基本的数据结构,下面为大家C#数组的常用操作方法小结,皆为细小的代码段,欢迎收看收藏

C++元编程，实现任意进制之间的相互转换，包含编译期数组的翻转，打印操作，深蓝学院C++课程作业