ループのバリアントは、ループの各繰り返しの前後に真であるステートメントとして定義されています。しかし、その定義はあまりにも緩いですか？具体的な例を見てみましょう：線形探索。 入力：インデックス：nは数A =（、、、...、 N）と値V 出力順序だから、典型的な linear_search(A, v)
1 for i ∈ {1, 2, ..., n}
2 if A[i] = v
3 re
私は現在TCRC Introduction to Algorithms第3版の教科書の第2章を読んでおり、私はこのアルゴリズムのループ不変量の著者の解釈を読んでいます。私は初期化とメンテナンスの両方について著者の論理を理解しています。しかし、終結は、私がうんざりしているものです。著者は終了時に、j = n + 1と主張する。しかし、アルゴリズムの擬似コードでは、jは2からnまでループする。だから、
import tensorflow as tf
cluster_size = tf.constant(6) # size of the cluster
m = tf.constant(6) # number of contigs (column size)
n = tf.constant(3) # number of points in a single contigs (column s