代码测试
二分查找 binsearch
ts
//[l, r)
function search(nums: number[], target: number): number {
let l = 0, r = nums.length;
while (l < r) {
let c = (l + r) >> 1;
if (nums[c] > target) {
r = c;
} else if (nums[c] < target) {
l = c + 1;
} else {
return c;
}
}
return -1;
}2 级标题
3 级标题
4 级标题
有序列表
- First item
- Second item
- Third item
- Fourth item
无序列表
- First item
- Second item
- Third item
- Fourth item
katex 测试
正态分布的概率密度函数均值为 $\mu$ 方差为 $\sigma^2$ (或标准差 $\sigma$ )，是高斯函数的一个实例：
$$f(x;\mu,\sigma)=\frac{1}{\sigma\sqrt{2\pi}} \exp \left( -\frac{(x- \mu)^2}{2\sigma^2} \right)$$如果一个随机变量 $X$ 服从这个分布，我们写作 $X \sim N(\mu, \sigma^2)$ 。如果 $\mu =0$ 并且 $\sigma =1$ ，这个分布被称为标准正态分布，这个分布能够简化为
$$f(x) = \frac{1}{\sqrt{2\pi}} \exp\left(-\frac{x^2}{2} \right)$$累积分布函数是指随机变量 $X$ 小于或等于 $x$ 的概率，用概率密度函数表示为
$$F(x;\mu,\sigma)=\frac{1}{\sigma\sqrt{2\pi}}\int_{-\infty}^x \exp \left( -\frac{(t - \mu)^2}{2\sigma^2}\ \right) dt$$正态分布的累积分布函数能够由一个叫做误差函数的特殊函数表示：
$$\Phi (z)={\frac 12}\left[1+\operatorname {erf}\left({\frac {z-\mu }{\sigma {\sqrt 2}}}\right)\right]$$