恒定的输入A次呼叫，失败次数记为X，成功为B，则失败率为X/A，当X/A>10%时，启动算法，算法为下次呼叫成功次数为B1=(N-1)/N*B,B2=(N-2)/n*B1Bn=(N-1)!/n*B,那么地N次的成功率就是R=(N-1)!/n*B/A，

走访数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换，也就是说该数列已经排序完成。如果第一个比第二个大，就交换他们两个。对每一对相邻元素作同样的工作，从开始第一对到结尾的最后一对。在这一点，最后的元素应该会是最大的数。持续每次对越来越少的元素重复上面的步骤，直到没

把待排序的元素插入已经排序的序列中。取第一个元素为有序序列。从剩下的元素中依次取值和相邻的元素作比较，找到合适的位置并插入。

冒泡排序是一种非常常见的排序算法。如同水中的一排泡泡，先冒出最大的一个泡泡。再冒出剩余泡泡中的最大泡泡，依次类推，它的排序规则如下：。Java实现用java实现一个简单的冒泡排序。为了便于理解，在寻找到第一个最大元素完成后，称之为第一趟，依次类推，可以发现

像二分查找、AVL树查找，这些查找算法的时间复杂度为O，而对于哈希表而言，我们一般说它的查找时间复杂度为O。那它是怎么实现的呢？这就是一个Hashing过程。在JAVA中，每个对象都有一个散列码，它是由Object类的hashCode()方法计算得到的。而

排序算法总结直接插入排序基本思想：将一个值插入到已经排好序中的相应位置。}冒泡排序基本思想：两两比较相邻纪录的关键字，如果是反序的则进行交换。

本文实现的Android下的是DES和3DES算法，Java同样也适用。public class DESUtils {private static byte[] parse { byte[] b = new byte[str.length() / 2];

快速排序由C. A. R. Hoare在1962年提出。它的基本思想是：通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分，其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小，然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序，整个排序过程可以递归进行，以此达到整个数

2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, ...不断筛下去，就可以得到所有的素数。# 构造一个从3开始的奇数序列def _odd_iter(): n = 1

基本思想设待排元素序列有n个，首先取一个整数gap作为间隔，将全部元素分为gap个子序列，所有距离为gap的元素放在同一个子序列中，在每一个子序列中分别进行直接插入排序。然后缩小间隔gap，重复上述的子序列划分和排序工作。知道最后gap等于1时，将所有元素

亚像素级角点的位置在摄像机标定、跟踪并重建摄像机的轨迹或者重建被跟踪目标的三维结构时就是一个基本的测量值。方法就是向量的点积理论：一个向量和其正交的向量的点积为0，角点我们之前有说过了，就是两个边缘的相交，可以满足这样的情况。这两种情况下，向量 与P点的梯

希尔排序是1959 年由D.L.Shell 提出来的，相对直接插入排序有较大的改进。希尔排序的实质就是分组插入排序，该方法又称缩小增量排序。因为直接插入排序在元素基本有序的情况下，效率是很高的，因此希尔排序在时间效率上比前两种方法有较大提高。步长的选择是希

选择排序就是每次将未排序的数组中最小的一个元素找出，将其与数组的第一个元素交换，从而完成数组的排序。void sort::select_sort{for{ int min = i; for { if min = j; } swap;}}. 上述算法可以看

当年学习DS最虚的就是这个，因为非递归算法复杂，测试数据不好弄，只能一个一个手动插入。感觉明显比图的难，虽然大家都觉得图更难。。。。。递归的太简单了，就不写了。关键是非递归版本。后来发现和层序遍历有点相似，区别就在于 用了栈而不是队列，而且入的顺序换一换，

Java的数据加密算法，HmacSHA1，MD5等。java自带了加密的方法类SecretKey。

请注意复杂度的常数。已知距离的定义如下：。首先先对输入的一对元素进行比较，然后将较小的与当前最小值比较，较大的与当前最大值比较，这样对2个元素一个需要3次比较，相对于前面的4次比较。如果各位有更好的想法，还希望能不吝赐教。

3）每个叶节点是黑节点。4）如果一个节点是红的，则它的两个儿子都是黑的。5）对每个节点，从该节点到其子孙节点的所有路径上包含相同节点数目的黑节点。=NULL) { this->left->Inorder(); cout<<this-

归并排序是一个典型的基于分治的递归算法。它不断地将原数组分成大小相等的两个子数组，最终当划分的子数组大小为1时 ，将划分的有序子数组合并成一个更大的有序数组。从公式中可以看出：将规模为 N 的原问题分解成两个规模 N/2 的两个子问题；并且，合并这两个子问