前言本文收录于专辑：http://dwz.win/HjK，点击解锁更多数据结构与算法的知识。你好，我是彤哥，一个每天爬二十六层楼还不忘读源码的硬核男人。相信大家都有过抢票、刷票的经验，每年年底，这都是一场盛宴。然而，你有没有想过12306的抢票算法是怎么实现的呢？没有吧，想过，还是没有头绪？今天，我们就来曝光让人又爱又恨的12306是如何实现抢票的。位运算回顾我们知道计算机...

对于vector,大家都很熟悉了。可以将vector看成是一个数组，区别于普通的数组，vector拥有自动扩展内存空间的能力（不必程序员自己管理内存空间）。vector有以下特点：vector支持高效地在末尾插入和删除；vector支持高效的随机访问（使用[ ]运算符或者at方法）；如果要在vector中间或者前面插入/删除，vector有对应的insert和erase的，只是由于必然引起数据块的

多项式拟合曲线时使用最小二乘法，把问题化简为A*x=B的线性方程组；然后使用LU矩阵分解算法求解线性方程组A*x=B，具体做法是：先对矩阵A进行行初等变换得到上三角矩阵U；再求出下三角矩阵L，就变成了求解L*U*x=B,由于L、U是下三角或上三角矩阵，所以很容易求解x；SVD奇异值分解是使用特殊方法来求解出矩阵的左奇异矩阵U和右奇异矩阵V。但是求解U、V的方法有很多种，并非只有使用A^T*A 这一

扩展卡尔曼滤波器

1、特征值是线性代数中的重要概念，设A是n阶方阵，如果存在数m和非零n维列向量x，使得Ax=mx成立，则称m是A的一个特征值或本征值。2、非零n维列向量x称为矩阵A的属于特征值m的特征向量或本征向量，简称A的特征向量。3、两种有着密切关系：属于不同特征值的特征向量一定线性无关，相似矩阵有相同的特征多项式，因而有相同的特征值。当特征值是实数时，特征值是拉伸倍数，特征向量是拉伸方向。当特征值是复数时，

1.加权平均法求距离//-- 动态权重，根据点离车的距离。越远越不可靠，权重越低，末端分叉情形有三对点：start点对：start1，start2middle点对：middle1，middle2end点对：end1，end2start1,middle1,end1是一条线上的点start2,middle2,end2是一条线上的点// 计算两个start点的距离，两个middle点的距离，两个end点

1. 凸函数的定义1.1 凸函数的几何解释所谓凸函数，其实指的是下凸函数，从几何意义上看，凸函数就是任意两点之间的弦（即这两点构成的线段）都在该函数图像（此处是指这两点之间的函数图像，而非全部的函数图像）的上方。2. 凸函数的一阶特征2.1 一阶特征的几何解释在凸函数任何点画一条切线，在这条线上的每个点都将小于在函数f上的点，2.2 一阶特征的数学解释3. 凸函数的二阶特征3.1 二阶特征的几何解

卡尔曼滤波五个公式推导

如何理解特征值为复数的情况此“旋转”非彼“旋转”。可建立下面的复空间维度矩阵（n行2列）以做解释：行：第i行代表复空间的第i维。列：由于复空间的一维实际上对应着一个pair维度——实数维和虚数维，因此可分别用第一列和第二列表示。这样一来，复空间的维度就可以表达清楚了。比如d21表示复空间第2维的实数维， d32 表示复空间第3维的虚数维。——至此，n维复空间便可看作是一个2n维实空间。所以，复空间

线性化_泰勒级数_泰勒公式