可做度的算法

❶ C语言关于二叉树的度的算法

可怜的管理员哭泣着乱踹两脚
被映得粉亮的翅膀，直到拖着尖锐的
我们为之干杯的死亡，
父亲戴一件绒毛状火红头饰
让路。白日怀疑自己，
她每天只就让复一个工作哈哈

❷ 如何编程实现算法时间复杂度计算

关于时间复杂度的计算是按照运算次数来进行的，比如1题：
sum1(intn)
{intp=1,sum=0,m;//1次
for(m=1;m<=n;m++)//n+1次
{p*=m;//n次
sum+=p;}//n次
return(sum);//1次
}
最后总的次数为
1+（n+1）+n+n+1+1=3n+3
所以时间复杂度f（o）=n；（时间复杂度只管n的最高次方，不管他的系数和表达式中的常量）
其余的一样，不明白的可以来问我

❸ 文本、语音相似度算法

前段时间公司项目用到了语音识别,图像识别,视频识别等,其实不能说是识别,应该说是相似度对比吧,毕竟相似度对比还上升不了到识别哈,等以后有了更深的理解再来讨论修改下!这次就当做一个总结吧!

其实它的原理和视频图像相似度算法类似，将一系列的向量,特征,权重,进行合并,然后降维降到一维,其实这个算法也就是采用降维技术,将所有的特征都用一个唯一标识来表示.然后这个标识是经过这个算法内部的计算,再利用海明距离计算相似度，视频和图片是经过汉明距离计算的

文本我们是采用simhash算法：

1.我们给文本里面的词进行分词,我们是用ik算法,这个算法就是while循环,读取一行,然后调用ik智能分词的类,智能去切割里面的分词;

2.根据里面的词频,simhash算法会加一个权重,当然,得词频达到多少个的时候才会有有权重,这也是它的缺点,一般文本数据较少的时候,他是不准确的,一般数据量在500+;算法内部的话会将一系列的向量,特征,权重,进行合并,然后降维降到一维,其实这个算法也就是采用降维技术,将所有的特征都用一个唯一标识来表示.然后这个标识是经过这个算法内部的计算,然后得到的一个指纹签名；

3.然后对比两个文本的相似度就是将两个指纹签名进行海明距离计算,如果海明距离<8(根据业务和场景去判断这个值，8是建议，参考)的话,表示两个相似,小于3的话.表示两个文本重复.

simhash算法我们还可以做语音相似度,它的基本原理就是根据傅里叶变换处理得到声波的形状。

语音的坡度如果向上我们就用1表示,向下我们就用0表示,这样的话,我们也可以用二进制码去描述一首歌曲.得到一个唯一的指纹签名,对比两个音频的相似度就是将两个指纹签名进行海明距离计算<8的话,我们就默认两个音频相似.

总结：都是把特征降到一维，然后采用海明距离计算。计算的值小于多少时，就当做是相似。我这边讲的太浅了，实在领悟有限，时间有限，触摸不深，等下次有新的领悟再来补充！