任何信息在计算机中都是采用二进制表示的,数据在计算机中是以补码形式存储的,位运算就是直接对整数在内存中的二进制位进行运算。由于位运算直接对内存数据进行操作,不需要转换成十进制,因此处理速度非常快,在信息学竞赛中往往可以优化理论时间复杂度的系数(常数优化)。
最小二乘法(又称最小平方法)是一种数学优化技术。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。
JS这项技术,细节到位了,就会一通百通。经常在网上看到说学一个框架,最有效的办法是去看它的源码。但我经常看不懂,为什么呢?因为我基础不好,不明白源码中的一些写法的含义。 例如, callback && callback(); //这啥意思? obj.length === +obj.length; //这又是啥意思? var arrproto = Array.prototype; arrproto.slice.call(arguments); //为啥要这样写?不是都这样写 Array.prototype.s
多重幂计数就是指数塔的组合最优解问题,设给定的n个变量X1,X2,...,Xn。将这些变量依序作底和各层幂,可得n重幂如下:
在钟面上,你可以找到数字1到12——但是稍微改变一下,你能用别的方式表示这些数字吗?
github地址,阅读原文可查看仓库代码: https://github.com/trekhleb/javascript-algorithms/
运算规则:0&0=0;0&1=0;1&0=0;1&1=1;即:两位同时为“1”,结果才为“1”,否则为0。另,负数按补码形式参加按位与运算。
哈希冲突主要因为 哈希表底层的数组容量是小于实际存储的关键字的数量,所以发生冲突是必然的,我们只能够尽量避免,不能完全消除。
写代码首先应该先关注其正确性,如果正确性都保证不了,会造成业务逻辑失败,上线后会引起客户投诉。这一说法听起来有些滑稽,作为前端开发工程师怎么会提交错误的代码上线呢?但在实际开发中,我们可能会写出错误的代码而不自知。比如:洗牌算法的陷阱。
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我们知道,0和1构成的二进制充斥着计算机语言的世界。一般来说,我们对二进制可以操作的最小单位就是一个bit(位)了,一个bit要么是0,要么是1。在编写代码的过程中,如果我们能了解一点位操作,有时可以简化代码、提高效率。
初始容量(threshold):默认16,必须是2的幂,最大容量为 1 << 30。
组件是指Web页面上抽出来的一个个包含模块(HTML)、样式(CSS)和功能(JS)的单元。好的组件具备封装性、正确性、扩展性、复用性。实现组件的步骤:结构设计、展现效果、行为设计,三次重构:插件化重构、模板化重构、抽象化重构。
程序中所有的数载计算机内存中都是以二进制存储的,位运算就是直接对整数在内存中的二进制进行操作,由于直接在内存中进行操作,不需要转成十进制,因此处理速度非常快
比如每年把钱存在银行的平均利率,或者高三的成绩从一百分到零分取平均值,最后得70分的是最多的,这都是正态分布。
对于大数据问题,如果暴力求解必定超时,不妨先写出一些(不)符合的数,尝试寻找规律。
当然,这道题你也可以采用 n 次循环让 n 个 x 相乘,不过,这样的做法毫无意义,因为估计小学生也会做。
参考:https://juejin.cn/post/6938581764432461854
用数学表达就是“节点具有的连接数和节点数的乘积是一个定值”。简单说,在一个系统里,如果拥有1万元的人有10个,那么拥有1000元的人就有100个,而有10块钱的人就有1万个。这种分布现象就是幂律分布。
---- 新智元报道 编辑:LRS 【新智元导读】你的batch size是多少?最近有大佬做实验表示没必要非得2次方,训练速度影响微乎其微,但评论区却吵翻天了! 你有没有疑惑过,为啥batch size都是2的幂数? 有人觉得是「习惯」,也有人说这算是一种约定俗成的标准,因为从「计算」的角度来看,batch size为2的幂数有助于提高训练效率。 但计算机科学就是一门实践的学科,理论再完美也需要实验结果来验证。 最近一位AI研究者Sebastian动手试了一下所有的batch size,结果发
60 = 2^2 * 3^1 * 5^1 则60的因子数有(2+1) * (1+1) * (1+1) = 12个
前几天写了一篇二分查找的文章如何理解二分查找?生活中还能用来设计骗局?,文章的末尾留下了两道题,这两道题是从 leetcode 的面试高频题的选的,也算是面试经常考到的题。本来是想问问小秋怎么做的,然而小秋今天去浪了,无法和你们讲解他的思路了。所以全程由帅地来和你们讲解。
题目描述: Given an integer (signed 32 bits), write a function to check whether it is a power of 4. Examp
新年第一篇技术类的文章,应该算是算法方面的文章的。看标题:快速幂和矩阵快速幂,好像挺高大上。其实并不是很难,快速幂就是快速求一个数的幂(一个数的 n 次方)。
这个方法接受你想防抖的函数以及他的上下文,然后在500ms延时之后执行这个函数,若下一次函数在500ms内调用则清除上个定时器然后在延迟500ms执行,函数防抖有效的防止了一个函数被多次调用,比如onresize,onmouseover和上述的键盘监听事件
题目是来自Leetcode:50. Pow(x, n),https://leetcode-cn.com/problems/powx-n/
遇到这样的问题, 需要尝试用《怎样解题》中的办法将问题简化和分解成这样一些子问题,当把这些子问题都解决之后,整个问题也就迎刃而解:
题解:根据描述,只需要找到两个1之间的距离即可。但又问题的是,如果某数的二进制表达只有一个1,不存在满足题目要求,这是,需要设计一个标记
对于普通类型的求a^n,我们的求法是a*a*a*a....,这样乘以n次,时间复杂度为O(n),对于普通n比较小的我们可以接受,然而当n比较大的时候,计算就慢了,所以我们就去寻找更快捷的计算方法,学过快速幂的同学应该不难想到矩阵的快速幂
如果一个函数在某点解析,那么它的各阶导函数在该点仍解析 。设 f ( z)在简单正向闭曲线 C 及其所围区域 D 内处处解析, z0 为 D 内任一点, 那么:
上篇说到,要想在面试中处于不败之地,不能靠简单的刷题,而是要学会分析题目,尽可能找出内在规律,思维要敏捷。要想达到这种功力,需要平时多注意进行有意识的训练总结。
在HashMap中,indexFor方法其实主要是将hashcode换成链表数组中的下标。
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2进行二进制处理,得出:【10】,如果【10】&【01】正好等于【00】,我们知道,如果是2的指数那么一定会是100000……的方式。故而我们有,如果二进制的这个数-1与n这个数进行&的位运算结果一定是00000,……,所有我们就可以用一个表达式来计算这个n是否是2的指数了。
羿阁 编译整理 量子位 | 公众号 QbitAI Batch大小不一定是2的n次幂? 是否选择2的n次幂在运行速度上竟然也相差无几? 有没有感觉常识被颠覆? 这是威斯康星大学麦迪逊分校助理教授Sebastian Raschka(以下简称R教授)的最新结论。 在神经网络训练中,2的n次幂作为Batch大小已经成为一个标准惯例,即64、128、256、512、1024等。 一直有种说法,是这样有助于提高训练效率。 但R教授做了一番研究之后,发现并非如此。 在介绍他的试验方法之前,首先来回顾一下这个惯例究竟是怎
RSA最终加密、解密都要用到模乘的幂运算,简称模幂运算。 回忆一下RSA,从明文A到密文B B=Ae1%N 对B解密回到明文A,就是 A=Be2%N 其中,一般来说,加密公钥中的e1一般会比较小,取65537居多,但解密的时候,这个e2是一个非常非常大的数,显然,直接通过e2次模乘来解密是不现实的。 为了让RSA的加密、解密成为现实,我们必须要找一个好的算法来做模幂运算。 借上一节我设定的符号,以区别于传统上的幂的数学表示, 定义a#b为a和b的模乘, 定义a##n为
ThreadLocal类顾名思义可以理解为线程本地变量。也就是说如果定义了一个ThreadLocal, 每个线程往这个ThreadLocal中读写是线程隔离,互相之间不会影响的。它提供了一种将可变数据通过每个线程有自己的独立副本从而实现线程封闭的机制。
读完本文,可以去力扣解决如下题目: 191. 位 1 的个数(简单) 231. 2 的幂(简单) 136. 只出现一次的数字(简单) 268. 丢失的数字(简单) 在线学习网站: https://labuladong.github.io/algo/ 位操作(Bit Manipulation)可以有很多技巧,有一个叫做 Bit Twiddling Hacks 的网站收集了几乎所有位操作的黑科技玩法,网址如下: http://graphics.stanford.edu/~seander/bithack
在 JS 这门语言的标准里,描述了一组可以用来操作数据值的操作符,其中包括 数学操作符、位操作符、关系操作符、相等操作符、布尔操作符、条件操作符以及ES7的指数操作符 等等,为什么叫操作符,因为它们都是符号构成。。。
斐波那契数的第 n 项 # 来源:NumPy Cookbook 2e Ch3.1 import numpy as np # 斐波那契数列的每个新项都由之前的两项相加而成 # 以 1 和 2 开始,前 10 项为: # 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, ... # 斐波那契数列的通项公式为: # fn = (phi ** n - (-phi) ** (-n)) / 5 ** 0.5 # 其中 phi 是黄金比例,phi = (1 + 5 ** 0.5) / 2
快速幂就是快速算底数的n次幂。其时间复杂度为 O(log₂N), 与朴素的O(N)相比效率有了极大的提高。
https://leetcode-cn.com/problems/power-of-four/description/
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 很多人都说背乘法表是他们教育经历中特别痛苦的一件事。问父母为什么要背乘法表,父母通常会说不背就不会做乘法。他们大错特错。 俄罗斯农夫乘法(Russian peasant multiplication, RPM)就是在不了解大部分乘法表的情况下进行大数相乘的方法。 这是一种算术方法,尽管它叫这个名字,但也可能是埃及人,或者与农民没什么关系。 RPM 的起源尚不清楚。一份名为《莱因德纸草书》的古埃及卷轴记载了该算法的一个版本,一些历史学家提出(几乎没有说
HashMap中, 不管容量参数是多少, 最终容量都会被重新计算, 按照大于等于输入参数且最小的2的整数次幂的数.
题目背景 这是一道模板题。 题目描述 给定 求 保证P为prime C表示组合数。 一个测试点内包含多组数据。 输入输出格式 输入格式: 第一行一个整数T(T\le 10T≤10),表示数据组数 第二行开始共T行,每行三个数n m p,意义如上 输出格式: 共T行,每行一个整数表示答案。 输入输出样例 输入样例#1: 2 1 2 5 2 1 5 输出样例#1: 3 3 卢卡斯定理 $C(n,m)%p=C(n%p,m%p)*C(n/p,m/p)$ 对于这道题来说,p是素数,解逆元的时候用快速
要求你的算法返回幂运算a^b的计算结果与 1337 取模(mod,也就是余数)后的结果。就是你先得计算幂a^b,但是这个b会非常大,所以b是用数组的形式表示的。
今天来聊一道与数学运算有关的算法题目,LeetCode 372 题 Super Pow,让你进行巨大的幂运算,然后求余数。
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