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俄罗斯方块片旋转algorithm: 什么是代表和旋转俄罗斯方块游戏的最好的algorithm（和解释）？我总是觉得片段旋转和表示方式混乱。大多数俄罗斯方块游戏似乎在每次轮换时都使用一种天真的“重新制作块” http://www.codeplex.com/Project/ProjectDirectory.aspx?ProjectSearchText=tetris 但是，有些使用预编码的编码数和位移来表示每一块： http://www.codeplex.com/wintris 有没有一种方法来做到这一点使用math（不知道这将工作在基于单元格的板）？

用于检测点“簇”的algorithm: 我有一个分布在这个区域的“点”的2D区域。我现在正在尝试检测点的“簇”，即具有一定高密度点的区域。任何想法（或带有想法的文章的链接）如何优雅地检测这些区域？

O（log N）== O（1） – 为什么不呢？: 每当我考虑algorithm/数据结构，我倾向于用常量来replacelog（N）部分。哦，我知道日志（N）分歧 – 但在真实世界的应用程序中是否重要？日志（无穷远）<100为实际目的。我真的很好奇现实世界的例子，这不成立。澄清：我明白O（f（N））我很好奇真实世界的例子，渐近行为比实际performance的常量更重要。如果log（N）可以被一个常量替代，它仍然可以用O（N log N）中的一个常量代替。这个问题是为了（a）娱乐和（b）收集争论的使用，如果我再次（关于devise的performance）的争议。

如何旋转matrix90度，而不使用任何额外的空间？: 可能重复：将图像旋转90度的algorithm？（没有额外的记忆）说90度我的意思是说如果： A = {1,2,3, 4,5,6, 7,8,9} 然后在90度旋转A后变成： A = {7,4,1, 8,5,2, 9,6,3}

链表循环检测algorithm: 我在网上读了一些关于如何在链表中find一个面试问题的方法，解决scheme（Floyd的循环寻找algorithm）有两个指针，一个比另一个快两倍，然后检查他们是否再次相遇。我的问题是：为什么我不能只固定一个指针，只要每次向前移动另一个指针？

使用常数整数除法器进行高效的浮点除法: 最近的一个问题，是不是允许编译器用浮点乘法来取代浮点运算，这就激励我提出这个问题。在严格的要求下，代码转换后的结果应该与实际的除法运算按位相同，但对于二进制IEEE-754algorithm来说，对于二的幂因子是可能的。只要除数的倒数是可以代表的，乘以除数的倒数即可得出与该除数相同的结果。例如，乘以0.5可以代替2.0 。然后人们想知道这样的replace是如何工作的，假设我们允许任何简短的指令序列来代替除法，但运行速度明显更快，同时提供相同的结果。除了普通的乘法之外，还特别允许融合的乘加运算。我在评论中指出了以下相关文章： Nicolas Brisebarre，Jean-Michel Muller和Saurabh Kumar Raina。提前知道除数时加速正确舍入的浮点除法。 IEEE Transactions on Computers，Vol。 53，第8号，2004年8月，第1069-1072页。本文作者所提倡的技术将计算除数y的倒数作为归一化的头尾对z h ：z l如下： z h = 1 / y，z l = fma（-y，z h ，1 ）/ y 。之后，分割q = x / y然后被计算为q = fma（z h ，x，z l * x）。本文导出了除数y必须满足的各种条件才能使该algorithm正常工作。正如人们容易观察到的那样，当头部和尾部的符号不同时，该algorithm存在无穷大和零的问题。更重要的是，由于商尾zl * […]

家谱algorithm: 我正在为一个介绍级别的CS课程设置一个问题，并提出了一个问题，表面上看起来很简单：给你一个有父母姓名，出生date和死亡date的人名单。你有兴趣找出在他们有生之年的某个时刻，他是一个父母，一个祖父母还是一个曾祖父母，等等。devise一个algorithm，把这个信息标记为一个整数（0表示这个人从来没有孩子，1表示该人是父母，2表示该人是祖父母等）为了简单起见，您可以假设家族图是一个DAG，其无向版本是一棵树。这里有趣的挑战是你不能只看树的形状来确定这个信息。例如，我有八个曾祖父母，但是因为他们中没有一个在我出生的时候还活着，在他们有生之年，没有一个是曾祖父母。我可以为这个问题提出的最好的algorithm运行时间O（n 2 ），其中n是人的数量。这个想法很简单 – 从每个人开始一个DFS，find在该人的死亡date之前出生的家族树中最远的后裔。但是，我很确定这不是问题的最佳解决scheme。例如，如果graphics只是两个父母和他们的n个孩子，那么问题可以在O（n）中平凡地解决。我希望得到的是一些algorithm，要么是O（n 2 ），要么是其运行时参数化的graphicsforms，使得宽图的速度快，而在最差的情况下，O（n 2 ）案件。

拼字游戏瓷砖检查: 拼字检查瓷砖，你做四个5×5的字母总共100个瓷砖。我想做一个所有40个水平和垂直的单词是有效的。可用拼贴的集合包含： 12×E 9 x A，I 8 x O 6×N，R，T 4 x D，L，S，U 3 x G 2×B，C，F，H，M，P，V，W，Y，空白瓦（通配符） 1×K，J，Q，X，Z 有效单词字典在这里可以find （700KB）。大约有12000个有效的5个字母的单词。下面是一个例子，其中所有20个水平字都是有效的： ZOWIE|PINOT YOGIN|OC t AD <= blank being used as 't' XEBEC|NALED WAITE|MERLE VINER|LUTEA ———+——— USNEA|KNOSP TAVER|JOLED SOFTA|IAMBI RIDGY|HAIT h <= blank being used as 'h' QURSH|GROUF 我想创build一个所有的垂直的也是有效的。你能帮我解决吗？这不是功课。这是一个朋友问我帮忙的问题。

更快的加权抽样无需更换: 这个问题导致了一个新的R包： wrswoR R的默认采样无需使用sample.int进行replace，似乎需要二次运行时间，例如使用从均匀分布中抽取的权重。对于大样本，这很慢。有谁知道一个更快的实现，可以从R内使用？两种select是“拒绝采样replace”（请参阅stats.sx上的这个问题）和Wong和Easton（1980）的algorithm（在StackOverflow答案中使用Python实现）。感谢Ben Bolker暗示在sample.int被调用replace=F和非均匀权重时被内部调用的C函数： ProbSampleNoReplace 。实际上，代码显示了两个嵌套for循环（ random.c ）。以下是根据经验分析运行时间的代码： library(plyr) sample.int.test <- function(n, p) { sample.int(2 * n, n, replace=F, prob=p); NULL } times <- ldply( 1:7, function(i) { n <- 1024 * (2 ** i) p <- runif(2 * n) data.frame( n=n, user=system.time(sample.int.test(n, p), gcFirst=T)['user.self']) }, .progress='text' […]

有和没有replace的加权随机select: 最近，我需要从列表中加权随机select元素，无论是否有replace。虽然有一些众所周知的好的algorithm用于未加权的select，有些用于加权select而没有replace（例如resevoiralgorithm的修改），但我找不到任何用于replace的加权select的好algorithm。我也想避免使用藏库方法，因为我正在select一个很小的列表中的一小部分，这个列表足够小，可以放在内存中。在这种情况下有没有人有最好的方法build议？我有我自己的解决scheme，但我希望find更有效率，更简单，或两者兼而有之。