#include <iostream> #include<string> using namespace std; void multiply_by_big_data(const char *a,const char *b) {  int length_a=0,length_b=0;  length_a=strlen(a);  length_b=strlen(b);  int *s=(int*)m

N! Time Limit: 10000/5000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 40878    Accepted Submission(s): 11339 Problem Description Given an integer N(0 ≤ N ≤ 10000

       由于大数阶乘的位数超出了int的表示范围，我们只能用一个数组来放置它，那么首先确定结果数组的大小，这个可以根据阶乘位数的计算公式来计算，这里有个关键点，在定义数组的时候可以先给出一个指针，在原则上指针和数组是一致的，等确定了大小后就可以利用malloc（）来申请一块内存来，这个内存就是我们最后的结果数组，如果直接定义数组就会遇到必须确定数组大小的麻烦，得到了数组后然后我们对初始化，注

1，缺失值： 如果个别属性或者整个数据点丢失，我们必须决定如何处理它们。全部记录作废，还是只是为问题中丢失的信息做标记，还是以某种方式回填数据？ 2，孤立点： 一般来说，应该非常小心地删除孤立点，因为删除的孤立点，可能正是你一直在寻找的结果，绝对不可以随意把某个数据点删除 3，垃圾： 来自网络的数据可能包含非打印字符或者类似的垃圾。这样的数据不仅没有用，还严重搅乱了尝试执行数据的底层应用程序。 4

分析1：分类管理仪表盘 地图+分类趋势及预测+明细报表 全局可根据地图的区域选择进行联动 趋势图悬停可显示数据 趋势图可展开 明细报表可前后拖拽、上下排序 分析2：收入分析 收入指标明细+趋势分析+净收入因素敏感分析what if分析 分析3：收入绩效预测 区域-品类 交叉矩阵+趋势分析

一 BloomFilter简介 Bloom Filter是一种空间效率很高的随机数据结构，它利用位数组很简洁地表示一个集合，并能判断一个元素是否属于这个集合。Bloom Filter的这种高效是有一定代价的：在判断一个元素是否属于某个集合时，有可能会把不属于这个集合的元素误认为属于这个集合（false positive）。因此，Bloom Filter不适合那些“零错误”的应用场合。而在能容忍低错

    · 在线算法弱爆了...     · 分治神器     · Orz小oy     小oy竟然BZOJ rank1了?!     这怎么行呢...~\(≧▽≦)/~     原来说过本题可以用树套树搞定...不过那是在线算法.     今天说说离线算法...     考虑到在线算法是在值域上做二分.     那么同样可以考虑离线二分.     定义solve(L, R), 表示解决答案值域在

#include<iostream>  using namespace std;  int main()  {      int a[5][2010];      int i,j;      int temp; //储存进位数     int n,len,k;      while(cin>>n)      

除了除法取模两个函数，每个运算函数不依赖其它函数； 减法函数只支持较大的数减去较小的数； 函数参数为操作数a，操作数b，存放结果c，进制 radix 推荐设为10； 大数格式为，a[0] 表示位数，a[1] 存放个位，依次存放高位 main 为测试函数； #include<iostream> //#include<cstring> using namespace std; void StrToD

原文地址：http://www.cnblogs.com/rosting/archive/2011/08/26/2155187.html 维基百科（Wikipedia）作为一个自由、免费、内容开放的百科全书协作计划，包含人类所有知识领域的信息，其内容中立不偏不倚，深受广大用户的喜爱。最近我需要搜集一些研究机构的信息概览，维基百科自然成了首选。欣喜之中怅然发现有关维基百科开放平台的相关资料和代码十分稀

转载：http://www.cnblogs.com/heaad/archive/2011/01/02/1924195.html BloomFilter——大规模数据处理利器   　　Bloom Filter是由Bloom在1970年提出的一种多哈希函数映射的快速查找算法。通常应用在一些需要快速判断某个元素是否属于集合，但是并不严格要求100%正确的场合。   一. 实例  　　为了说明Bloom

#include <iostream> #include <cstring> #include <memory.h> using namespace std; char num1[100],num2[100],multi[100]; int begin; short result[100]; void bigmulti(char num1[],char num2[]) {      int len

load dat2.mat dat2_max=max(dat2(:,2)); dat2_min=min(dat2(:,2)); dat21=(dat2(:,2)-dat2_min)/(dat2_max-dat2_min);%归一化处理 plot(dat21) axis([0 1200 0 1.5]) P2=[7.2714e-010 -2.583e-006 0.0029667 -0.111]; y

使用JWFD开源工作流引擎ARC实现简易的自动数据处理的一些摸索 注释：ARC是指我在JWFD开源工作流引擎中用JAVA语言实现的一种流程自动运行控制算法（该算法的雏形是一种经过改造的图形广度优先遍历算法,经过数次修改，早就和经典的图形广度优先遍历算法在结构上相差很远了，在jwfdv0.94版本中可以找到这个算法的最初形态）， 我是一个业余的工作流爱好者,对来自各个专业领域的朋友，同学，专家的意见

注意点： 1 是大数的阶乘 2 注意会溢出 /*************************************************************************     > File Name: Factorial.c     > Author: hai--feng     > Mail: [email protected]     > Created Time: Tu

23种设计模式UML图相似性分类  3 of 5：左右聚合