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13:54 上传
游戏名称：见缝插针 aa
游戏版本：V1.2.8
游戏语言：英文
游戏大小：主程序6M
支持系统：Android 4.0+
是否需要联网验证：不需要
是否需要谷歌服务：不需要
游戏截图：
13:54 上传
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游戏介绍：《见缝插针 aa》是一款非常容易上瘾的休闲小游戏。游戏画面非常的简洁，米白色的背景中央，放置着一个不断旋转的太阳状的球体，周边网状似的放射连接着许多小球，又有点宇宙中星球的感觉，所有球体均以黑色为主，与米白色的背景产生出了鲜明的对比。游戏的玩法非常简单，当黑色的球体不停转动的时候，大家只需通过点击屏幕，让屏幕下方带有数字的小球粘到大球上，直的所有带有数字的球都粘完即可。看似简单的操作及玩法，但想让带有数字的小球不撞击旁边的小球，游戏也将宣告结束。
更新说明：- 多层次，现在850玩
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这个难玩啊。。。。。
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试试看，谢谢
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, 积分 572, 距离下一级还需 128 积分
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好东西啊啊啊啊
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主题帖子 金币34 元 智豆0 点
3D孔明锁3D孔明锁3D孔明锁
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thanks for your sharing! ((ェ))
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好吧就卡了考虑考虑静静
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好像很火的
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lol很www楼哦SOHO
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主题帖子 金币613 元 智豆4 点
。。。。。。。。
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后一最牛的玩法?有没有人了解过它的？
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秒以后自动返回数据挖掘（1）：关联规则挖掘基本概念与Aprior算法 - 文章 - 伯乐在线
& 数据挖掘（1）：关联规则挖掘基本概念与Aprior算法
我计划整理数据挖掘的基本概念和算法，包括关联规则挖掘、分类、聚类的常用算法，敬请期待。今天讲的是关联规则挖掘的最基本的知识。
关联规则挖掘在电商、零售、大气物理、生物医学已经有了广泛的应用，本篇文章将介绍一些基本知识和Aprori算法。
啤酒与尿布的故事已经成为了关联规则挖掘的经典案例，还有人专门出了一本书《啤酒与尿布》，虽然说这个故事是哈弗商学院杜撰出来的，但确实能很好的解释关联规则挖掘的原理。我们这里以一个超市购物篮迷你数据集来解释关联规则挖掘的基本概念：
{牛奶,面包}
{面包,尿布,啤酒,鸡蛋}
{牛奶,尿布,啤酒,可乐}
{面包,牛奶,尿布,啤酒}
{面包,牛奶,尿布,可乐}
表中的每一行代表一次购买清单（注意你购买十盒牛奶也只计一次，即只记录某个商品的出现与否）。数据记录的所有项的集合称为总项集，上表中的总项集S={牛奶,面包,尿布,啤酒,鸡蛋,可乐}。
一、关联规则、自信度、自持度的定义
关联规则就是有关联的规则，形式是这样定义的：两个不相交的非空集合X、Y，如果有X–&Y，就说X–&Y是一条关联规则。举个例子，在上面的表中，我们发现购买啤酒就一定会购买尿布，{啤酒}–&{尿布}就是一条关联规则。关联规则的强度用支持度(support)和自信度(confidence)来描述，
支持度的定义：support(X–&Y) = |X交Y|/N=集合X与集合Y中的项在一条记录中同时出现的次数/数据记录的个数。例如：support({啤酒}–&{尿布}) = 啤酒和尿布同时出现的次数/数据记录数 = 3/5=60%。
自信度的定义：confidence(X–&Y) = |X交Y|/|X| = 集合X与集合Y中的项在一条记录中同时出现的次数/集合X出现的个数 。例如：confidence({啤酒}–&{尿布}) = 啤酒和尿布同时出现的次数/啤酒出现的次数=3/3=100%;confidence({尿布}–&{啤酒}) = 啤酒和尿布同时出现的次数/尿布出现的次数 = 3/4 = 75%。
这里定义的支持度和自信度都是相对的支持度和自信度，不是绝对支持度，绝对支持度abs_support = 数据记录数N*support。
支持度和自信度越高，说明规则越强，关联规则挖掘就是挖掘出满足一定强度的规则。
二、关联规则挖掘的定义与步骤
关联规则挖掘的定义：给定一个交易数据集T，找出其中所有支持度support &= min_support、自信度confidence &= min_confidence的关联规则。
有一个简单而粗鲁的方法可以找出所需要的规则，那就是穷举项集的所有组合，并测试每个组合是否满足条件，一个元素个数为n的项集的组合个数为2^n-1(除去空集)，所需要的时间复杂度明显为O(2^N)，对于普通的超市，其商品的项集数也在1万以上，用指数时间复杂度的算法不能在可接受的时间内解决问题。怎样快速挖出满足条件的关联规则是关联挖掘的需要解决的主要问题。
仔细想一下，我们会发现对于{啤酒–&尿布}，{尿布–&啤酒}这两个规则的支持度实际上只需要计算{尿布，啤酒}的支持度，即它们交集的支持度。于是我们把关联规则挖掘分两步进行：
1）生成频繁项集
这一阶段找出所有满足最小支持度的项集，找出的这些项集称为频繁项集。
2）生成规则
在上一步产生的频繁项集的基础上生成满足最小自信度的规则，产生的规则称为强规则。
关联规则挖掘所花费的时间主要是在生成频繁项集上，因为找出的频繁项集往往不会很多，利用频繁项集生成规则也就不会花太多的时间，而生成频繁项集需要测试很多的备选项集，如果不加优化，所需的时间是O(2^N)。
三、Apriori定律
为了减少频繁项集的生成时间，我们应该尽早的消除一些完全不可能是频繁项集的集合，Apriori的两条定律就是干这事的。
Apriori定律1)：如果一个集合是频繁项集，则它的所有子集都是频繁项集。举例：假设一个集合{A,B}是频繁项集，即A、B同时出现在一条记录的次数大于等于最小支持度min_support，则它的子集{A},{B}出现次数必定大于等于min_support，即它的子集都是频繁项集。
Apriori定律2)：如果一个集合不是频繁项集，则它的所有超集都不是频繁项集。举例：假设集合{A}不是频繁项集，即A出现的次数小于min_support，则它的任何超集如{A,B}出现的次数必定小于min_support，因此其超集必定也不是频繁项集。
利用这两条定律，我们抛掉很多的候选项集，Apriori算法就是利用这两个定理来实现快速挖掘频繁项集的。
四、Apriori算法
Apriori是由a priori合并而来的，它的意思是后面的是在前面的基础上推出来的，即先验推导，怎么个先验法，其实就是二级频繁项集是在一级频繁项集的基础上产生的，三级频繁项集是在二级频繁项集的基础上产生的，以此类推。
Apriori算法属于候选消除算法，是一个生成候选集、消除不满足条件的候选集、并不断循环直到不再产生候选集的过程。
上面的图演示了Apriori算法的过程，注意看由二级频繁项集生成三级候选项集时，没有{牛奶,面包,啤酒}，那是因为{面包,啤酒}不是二级频繁项集，这里利用了Apriori定理。最后生成三级频繁项集后，没有更高一级的候选项集，因此整个算法结束，{牛奶,面包,尿布}是最大频繁子集。
算法的思想知道了，这里也就不上伪代码了，我认为理解了算法的思想后，子集去构思实现才能理解更深刻，这里贴一下我的关键代码：
public static void main(String[] args) {
// TODO Auto-generated method stub
record = getRecord();// 获取原始数据记录
List&List&String&& cItemset = findFirstCandidate();// 获取第一次的备选集
List&List&String&& lItemset = getSupportedItemset(cItemset);// 获取备选集cItemset满足支持的集合
while (endTag != true) {// 只要能继续挖掘
List&List&String&& ckItemset = getNextCandidate(lItemset);// 获取第下一次的备选集
List&List&String&& lkItemset = getSupportedItemset(ckItemset);// 获取备选集cItemset满足支持的集合
getConfidencedItemset(lkItemset, lItemset, dkCountMap, dCountMap);// 获取备选集cItemset满足置信度的集合
if (confItemset.size() != 0)// 满足置信度的集合不为空
printConfItemset(confItemset);// 打印满足置信度的集合
confItemset.clear();// 清空置信度的集合
cItemset = ckI// 保存数据，为下次循环迭代准备
lItemset = lkI
dCountMap.clear();
dCountMap.putAll(dkCountMap);
123456789101112131415161718
public static void main(String[] args) {&&&&&&&&// TODO Auto-generated method stub&&&&&&&&record = getRecord();// 获取原始数据记录&&&&&&&&List&List&String&& cItemset = findFirstCandidate();// 获取第一次的备选集&&&&&&&&List&List&String&& lItemset = getSupportedItemset(cItemset);// 获取备选集cItemset满足支持的集合&&&&&&&&&while (endTag != true) {// 只要能继续挖掘&&&&&&&&&&&&List&List&String&& ckItemset = getNextCandidate(lItemset);// 获取第下一次的备选集&&&&&&&&&&&&List&List&String&& lkItemset = getSupportedItemset(ckItemset);// 获取备选集cItemset满足支持的集合&&&&&&&&&&&&getConfidencedItemset(lkItemset, lItemset, dkCountMap, dCountMap);// 获取备选集cItemset满足置信度的集合&&&&&&&&&&&&if (confItemset.size() != 0)// 满足置信度的集合不为空&&&&&&&&&&&&&&&&printConfItemset(confItemset);// 打印满足置信度的集合&&&&&&&&&&&&confItemset.clear();// 清空置信度的集合&&&&&&&&&&&&cItemset = ckItemset;// 保存数据，为下次循环迭代准备&&&&&&&&&&&&lItemset = lkItemset;&&&&&&&&&&&&dCountMap.clear();&&&&&&&&&&&&dCountMap.putAll(dkCountMap);&&&&&&&&}
如果想看完整的代码，可以查看我的，数据集的格式跟本文所述的略有不通，但不影响对算法的理解。有一种玩法叫做心跳 精选世界最惊险蹦极
蹦极被称为勇敢者的游戏，让不少年轻人都趋之若鹜，蹦极是最纯粹的刺激肾上腺素的运动，用最简单的方式体验生死一线的快感，你只要站在悬崖的边上轻轻一跃，剩下的就交给灵魂吧。
有个网友是这么形容的蹦极的：“但是每当回想起这件事儿的时候都觉得自己当时简直人生巅峰、无限牛逼、劈马云斩强东、出任CEO、迎娶白富美。”下面小编为你介绍几个世界上最惊险的蹦极的地方。
皇家峡谷大桥
这座大桥建在美国科罗拉多河，高度达到321米。曾一度是世界上最高的吊桥。迄今为止仍然是世界最高的蹦极地。
澳门旅游塔
该泵基地是由新西兰企业家A.J. Hackett推出的，高达233米，并于2007年创下了“世界最高商业蹦极设施”的吉尼斯纪录。
韦尔扎斯卡大坝
该坝位于瑞士，提到瑞士你可能首先想到的是手表，韦尔扎斯卡大坝蹦极是为数不多的可以在夜晚蹦极的地方，其在邦德系列的电影《黄金眼》中有过短暂的亮相，一度成为探险爱好者向往的地方。
布劳克朗桥
这座大桥位于南非的中心位置，是世界上最高的商业性天然蹦极地。
奥地利因斯布鲁克欧洲大桥高192米，在阿尔卑斯山的附近，你不仅可以享受蹦极的乐趣，也可以欣赏阿尔卑斯山的美景。
前面的五个蹦极地是用高度排名，下面来说说比较有特色的蹦极地
尼维斯的蹦极是风景最美的，到达起跳点的方式很特殊，你需要做一辆架在两座大山中的吊舱里，沿途的风景尽收眼底。
陶波蹦极的高度不高，但是却和其他的蹦极不同，因为下面的是湖，而你可以选择蹦入湖水多少米，工作人员会根据你的体重来计算。
终极度假村(The Last Resort)位于戈西河峡谷间，位于西藏和尼泊尔的边界处，是一个在悬崖边上的度假胜地。这里还有漂流可以玩儿，当你蹦极的时候一定会被围观，因为旁边的山地自行车的队伍会常常路过。
西藏那么美，我们带您去看看！2017圆自己一个西藏梦！最新18日和15日线路已推出，你只需要准备一个行襄吃住行费用，和出发的勇气，无须功略不用开车，和我们专业车队一起自驾川藏线和青藏线。我们的宗旨：以诚信赢得市场，以满意度铸造品牌，凭高标准的服务质量赢得人心！
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