一堆的向上调整算法 我们在堆中插入一个数据一般实在堆的最后插入然后可以一步一步与上层结点（父结点进行比较），继而进行交换，完成二叉树的结构， 其中我们就有公式父节点的下标=（孩子结点的下标-1...]); child = parent; parent = (child - 1) / 2; } else { break; } } } 二堆的向下调整算法...:堆排序 那么我们可以通过堆的结构来进行排序，因为二叉树不是严格意义上的顺序结构它只保证父节点比孩子结点大或小。...我们可以实现一个算法来把堆的二叉树结构调整为升序或者降序。...我们可以先建立一个大小为k的堆，然后通过后N-k个数据依次和堆的头结点进行比较，判断是否入堆，如果入堆就向下调整到合适位置，这样数据读完我们就可以销毁文件，那么空吉安复杂度则只有建立的堆，然后堆的数据即为
他的包的体积是10，那么请问，基德应该采取什么策略呢？ 学过算法的同学会一眼就看出来，这是一个背包问题。 ? 我们假装没学过，就按照常理来分析。...很简单，就是假设我们在某次决策的时候，面临两个势均力敌的选项，我们通过判断这两个选项最终的结果是否一致来判断贪心算法是否成立。如果两个均等的选项最终结果一致，那么贪心算法可行，否则不可行。...2 我们还用刚才基德的问题举例： 假设这次基德偷的不再是珠宝，而是非常昂贵的香水，并且假设香水混合之后不会影响它的价值。现在有ABC三瓶香水，每瓶的体积分别是6，5，5价值分别是10，5，5。...而基德的瓶子体积是10，显然基德应该先装价值是10的A香水。当基德装完了A香水之后， 瓶子体积还有剩余，这个时候他应该装B香水呢还是C香水？...我们接下来用刚才的均等假设法来判断这个算法是否可行。 假设存在两个会议的开始时间一样，结束时间不同。那么在当前算法下，这两个会议是均等的。假设这两个会议一个是[1,3]，另一个是[1,4]。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 使用两种方法，通过python计算基尼系数。 在sql中如何计算基尼系数，可以查看我的另一篇文章。两篇文章取数相同，可以结合去看。...文章中方法1的代码来自于：（加入了一些注释，方便理解）。为精确计算。 如果对于基尼系数概念不太清楚，可以看原文的第一部分。...基尼系数计算方法 – longwind09 – 博客园 方法2和3借鉴资料：方法2和3是近似算法。其中方法3:只适用于一些特殊情况。...通过简化推到多个梯形面积求和公式，得到一个比较简单的公式，就是链接2中结尾的公式。 如果分组的数量跟样本数量相同，就可以得到精确的数字，计算出来的基尼系数跟上面方法1的结果相等。...如果分组数量降低，获得的基尼系数将稍低于准确的基尼系数，因为更多的将非直线的曲线假设成了直线，即梯形的一边。
最近看到了一篇关于图片“去霾算法”的文章，一下子就有了兴趣，所以想着能不能实现。由于数学能力捉急，无法理解文章的思想和相关论文。于是在Github上找到了相关的Java代码，算法的效果十分明显： ?...去霾前的图片 ? 去霾算法处理后的图片 不知道是不是算法太复杂，还是Java效率相对较低的缘故，一个3M的JPG图片处理下来需要近20秒的时间。...项目的基本思想是在Android/Java下获得图片的Bitmap将其像素点转成二维的int二维数组，然后将int二维数组传入JNI层，交给NDK层C++代码处理，NDK层处理完毕后返回去霾后的int二维数组...经过一天的奋斗，我终于实现了用C++代码实现“去霾”算法并顺利移植到Android原生开发中。效果已实现，目前还有很多BUG，图片大小稍大时算法耗费的时间和内存过大....如果你对去霾算法实践感兴趣，可以关注我的简书和博客：http://wangbaiyuan.cn ,后续将持续更新 本篇文章介绍NDK和Java层怎样互传二维数组 NDK->C++ ndkArray[mHeight
降维是一种减少特征空间维度以获得稳定的、统计上可靠的机器学习模型的技术。降维主要有两种途径：特征选择和特征变换。 ? 特征选择通过选择重要程度最高的若干特征，移除共性的或者重要程度较低的特征。...性能对比：主成分分析 VS 自动编码器 PCA 只能做线性变换；而自动编码器既可以做线性变换，也可以做非线性变换。...由于既有的 PCA 算法是十分成熟的，所以计算很快；而自动编码器需要通过梯度下降算法进行训练，所以需要花费更长的时间。...降维示例：图像数据 ? 示例图片 该示例图片的数据维度为 360*460。我们将尝试通过 PCA 和自动编码器将数据规模降低为原有的 10%。...PCA降维后各维度相关性 从上图可以看出，PCA 降维后各个维度都是不相关的，也就是完全正交。
一、引言 堆排序的简介 堆排序（Heap Sort）是一种基于堆数据结构实现的排序算法。利用堆这种数据结构的高效性，通过构建和调整堆来实现排序，是一种性能优秀的排序算法。...二、堆的概念 关于堆的详细介绍，参考前置文章 【数据结构与算法】探索数组在堆数据结构中的妙用：从原理到实现-CSDN博客 三、堆排序算法的原理 堆排序的基本思想是将待排序的序列构建成一个堆，然后依次将堆顶元素与堆尾元素交换...四、堆排序的步骤 构建堆 借助建堆算法，降序建小堆，升序建大堆，可以选择向上或者向下调整算法 向上调整建堆的原理： 模仿堆的插入操作来构建堆，从第一个子结点开始，将它看做是新插入的元素，向上调整至满足堆的性质...关于建堆的向上调整算法和向下调整算法有时间复杂度推导 限于篇幅，这里就不展开推导了，直接给出结论 向下调整建堆的时间复杂度为O（N） 向上调整算法的时间复杂度为O（n*logN） 向下调整算法优于向上调整...，所以应该选择向下调整算法 这里分别给出向下调整建小堆和向下调整建大堆的算法 （如果关于向上调整算法和向下调整算法有疑惑，建议了解完堆的这篇文章之后再来看 【数据结构与算法】探索数组在堆数据结构中的妙用
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 降维是一种减少特征空间维度以获得稳定的、统计上可靠的机器学习模型的技术。降维主要有两种途径：特征选择和特征变换。...特征选择通过选择重要程度最高的若干特征，移除共性的或者重要程度较低的特征。 特征转换也称为特征提取，试图将高维数据投影到低维空间。...根据激活函数的不同，数据从高纬度到低纬度的映射可以是线性的，也可以是非线性的。 性能对比：主成分分析 VS 自动编码器 PCA 只能做线性变换；而自动编码器既可以做线性变换，也可以做非线性变换。...由于既有的 PCA 算法是十分成熟的，所以计算很快；而自动编码器需要通过梯度下降算法进行训练，所以需要花费更长的时间。...降维示例：图像数据 示例图片 该示例图片的数据维度为 360*460。我们将尝试通过 PCA 和自动编码器将数据规模降低为原有的 10%。
基尼系数实现决策树 基尼指数 \operatorname{Gini}(D)=1-\sum_{k=1}^{K}\left(\frac{\left|C_{k}\right|}{|D|}\right)^{2}...特征 A 条件下集合 D 的基尼指数： \operatorname{Gini}(D, A)=\frac{\left|D_{1}\right|}{|D|} \operatorname{Gini}\left...D|} \operatorname{Gini}\left(D_{2}\right) import numpy as np def calculate_gini(labels): # 计算标签的基尼系数...> threshold left_labels = labels[left_mask] right_labels = labels[right_mask] # 计算左右子集的基尼系数...left_gini = calculate_gini(left_labels) right_gini = calculate_gini(right_labels) # 计算基尼指数
接上篇：【初阶数据结构】实现顺序结构二叉树-＞堆（附源码）-CSDN博客 上篇文章我们提及两个算法：向上调整算法和向下调整算法 哪个算法更高效？...向下调整算法时间复杂度 堆的删除 删除堆是删除堆顶的数据，将 堆顶的数据根最后⼀个数据⼀换 ，然后删除数组最后⼀个数据，再进⾏向下调整算法。...向下调整算法 • 将堆顶元素与堆中最后⼀个元素进⾏交换 • 删除堆中最后⼀个元素 • 将堆顶元素向下调整到满⾜堆特性为⽌ 2.1 分析： 3....堆的应用 优先级队列的使用场景：包括定时任务轮训问题、合并有序小文件 求Top K值问题【使用一个堆解决】求中位数、百分位数 大数据量日志统计搜索排行榜 3.1 堆排序 堆排序是一种利用堆这种数据结构设计的排序算法...而向上调整算法：移动少的步数节点多，移动多的步数节点少。 显然少的步数少，次数就更少。
这里主要记录工作中的技术架构与经验、计算机相关的技术、数学、算法、生活上好玩的东西。 前言 听了JPEG图片的压缩算法，发现蛮有意思的，这里分享一下。...从而做到使用更小的储存来表达对应的信息。 二、色彩空间转换 颜色具体显示的时候需要是RGB的形式，比如每个像素由三个8字节的数字组成。 这样的表示相当于使用三个互相独立的颜色矩阵组合成了一张图片。...于是我们转化为YUV数据，然后就可以对UV维度尽情的抛弃数据还不会影响整体数据质量。 那现在我们遇到同样的问题。 对于YUV每一维度都是一个矩阵，矩阵的每一个点对我们来说还是完全等价的。...由于最终有损压缩出的图片很难使用机器或算法来判断是否优劣，所以这里就没有更好的方法来自动计算最优的量化表了。 google之所以得到了更好的量化表，是使用数据挖掘（机器学习？神经网络？）...七、总结 经过上面五大步操作，JPEG图片就完成了压缩。 可以看到这个压缩算法分工很明确： 算法上： 色彩空间转换，DCT变换都是无损可逆的转换算法。 缩减取样和量化是有损可逆的算法。
一.堆的概念及结构 1.概念 如果有一个关键码的集合K = { ， ， ，…， }，把它的所有元素按完全二叉树的顺序存储方式存储在一个一维数组中，并满足： = 且 >...将根节点最大的堆叫做最大堆或大根堆，根节点最小的堆叫做最小堆或小根堆。 2.堆的性质： A.堆中某个节点的值总是不大于或不小于其父节点的值； B.堆总是一棵完全二叉树。...其实堆是一种二叉树，通常我们都是用数据表实现，也就是说堆的底层是数组，数组中的小标表示二叉树的节点，所以在实现堆之前，我们有必要了解完全二叉树中节点之间的关系。...} C.删除 Heappop 向下调整 AdjustDown 1.删除的话，我们是要删除堆顶的数据，因为删除堆尾的数据并没有什么实际意义，删除就是让size--，但是堆顶数据的下标是0，所以在删除前应先交换堆顶和堆尾的数据...D.堆的判空 Heapempty 堆顶数据 Heaptop 堆的大小 Heapsize 这些接口的实现都非常简单，博主就不在这里讲述了，可以参考后面的源码。
前言 2017年3月16日谷歌新开源了一个图片压缩优化算法Guetzli。 这是谷歌官方的博客 这是一种JPEG的编码器，比目前其它压缩图片的方法大小大约减少了35%。...情景假设 假设你的网站上有1000个JPEG图片，设每张图的大小为100KB， 如果Guetzli可以将文件大小减小30%，这样可以网站上的图片总存储容量将减少30MB。...这是它的下载地址 这个程序很简单，我们只需要将要优化的图片拖放到软件中，然后从菜单中选择优化即可。..._4556_1491063032503.png] 小编随便使用了几张图片 最后看见优化效果还是不错的 [1491066193888_156_1491066192357.png] 只不过最终具体值还是与官方放出来的数据有点偏差的..._6316_1491066147937.jpg] 相关推荐： Google Guetzli图片压缩算法预研报告 谷歌开源图片压缩算法Guetzli实测体验报告 Guetzli：谷歌家的东西可能也没有想像的辣么美
1.什么是推荐算法 推荐算法早在1992的时候就提出来了，但火起来是最近几年的事，随着互联网的发展、物联网的发展，采集数据变得更容易，所在现在有大量的数据供我们使用，推荐算法有了很大的用武之地。...再比如最近我看了捉妖记这部电影，觉得很好看，可以打开豆瓣电影找类似的电影，它有一个喜欢这部电影的人也喜欢……的推荐，这些都是推荐算法的应用 2.推荐算法的条件 经过这么多年的发展，提出了各种各样的推荐算法...现有的条件就是以上这么多，至于实际情况的不同会有不同的衍生，像基于用户的协同过滤算法和基于物品的协同过滤算法就是一些典型的实例。...3.基于用户的协同过滤算法vs基于物品的协同过滤算法 基于用户的协同过滤算法和基于物品的协同过滤算法两者区别在哪呢？...顾名思义，“基于用户”就是以用户为中心的算法，这种算法强调把和你有相似爱好的其他用户的物品推荐给你，而“基于物品”的算法则强调把和你喜欢物品的相似物品推荐给你。
知道这个算法应该有很久了，主要当时在意2个事情，一个是这个名字的翻译是在是搞笑，第二是这个算法的效果。不过一直以来都十分好奇这个算法是怎么实现的。...因为之前一直无法实际的用基恩士的软件平台用不同的图片去测试这个算法的不同结果，故而无从分析和总结规律，但是恰好最近有朋友能帮这个忙，获得了一些测试数据，也基本分析出了这个算法的大概。...这个算法的速度的核心还是后台使用的各种模糊或者其他的基础算法，本身的计算量确很小。 ...没有啥开源精神，不过哪些无法运行基恩士软件的朋友，可以从我提供的DEMO上去测试数，挖掘规律，也许您也可以掌握其中的奥秘。我想着无形中也是对他人的帮助。 ...里面的所有算法都是基于SSE实现的。
引言 堆排序是一种基于比较的排序算法，利用堆这种数据结构的特性来进行排序。堆排序的时间复杂度为 O(n log n)，并且是一种不稳定的排序算法。...一、堆排序的基本概念 堆排序的基本概念包括： 堆：堆是一种特殊的完全二叉树，其中每个节点的值要么大于等于其子节点的值（最大堆），要么小于等于其子节点的值（最小堆）。...二、堆排序的步骤 堆排序的基本步骤如下： 构建最大堆：将数组构建成一个最大堆。 交换元素：将堆顶元素（最大值）与堆的最后一个元素交换。 重新调整堆：将剩余的元素重新调整为最大堆。...五、堆排序的空间复杂度分析 堆排序是原地排序算法，不需要额外的存储空间，因此其空间复杂度为 O(1)。 六、总结 堆排序是一种高效且稳定的排序算法，它利用堆这种数据结构的特性来进行排序。...在实际编程中，堆排序因其稳定的排序特性以及较好的时间复杂度，常常被用作排序算法的标准实现之一。在需要对大量数据进行排序时，堆排序是一个非常好的选择。 ❤️❤️❤️觉得有用的话点个赞 呗。
引言 堆是一种特殊的树形数据结构，常用于实现优先队列。堆通常以完全二叉树的形式存储在数组中，这样可以高效地访问父节点、子节点以及兄弟节点。...本文将深入探讨堆的基本存储原理，包括最大堆和最小堆的概念，并通过具体的案例代码详细说明堆的实现和操作。 一、堆的基本概念 堆是一种特殊的二叉树，具有以下性质： 形状属性：堆是一棵完全二叉树。...堆序性质：对于最大堆，每个节点的值都大于或等于其子节点的值；对于最小堆，每个节点的值都小于或等于其子节点的值。 二、堆的存储结构 在计算机内存中，堆通常使用数组来实现。...三、堆的操作 堆的主要操作包括： 插入元素：将新元素添加到数组的末尾，并调整堆以保持堆序性质。 删除根节点：删除数组的第一个元素（堆顶），并将最后一个元素移动到根位置，然后重新调整堆。...获取根节点：直接访问数组的第一个元素即可获得堆顶元素。 四、堆的实现 接下来，我们将通过一个示例来详细了解堆的实现步骤。 1.
问题： 在一个二维数组中，每一行元素都按照从左到右递增的顺序排序，每一列元素都按照从上到下递增的顺序排序。实现一个查找功能的函数，函数的输入为二维数组和一个整数，判断数组中是否含有该整数。...解题思路： 比如一个二维数组是这样： ?...如果相等的话，查找就结束了~~~ 所以无论是哪一种情况，都可以让我们删除一个行或一个列，下一次要比较的那个值就是删除后的二维数组的右上角的值，总之永远在用右上角的值在比较。...：matrix[row * columns + column]，这是因为我们把二维数组作为参数传递了，参数传递时将二维数组的强制转换为一维指针，这就相当于把二维数组按照行连起来，连接成一个一维数组，那么...matrix[row * columns + column]不就是对应二维数组中的第row行，第column列的那个数么。
摄影：产品经理 吃：kingname & 产品经理 在小说《三体》里面，我们知道一个词叫做降维打击，通过把对手所在空间的维度降低从而实现团灭整个星系。...但是如果对方所在的维度已经是一维了，降不动了，那么要实现维度打击的办法就是把自己的维度提升。 今天我们将会从二维的层面来解决一维的问题，把时间复杂度从O(n)降低到 O(logn)。...在一维层面，我们能实现的最快的解法时间复杂度为O(n)： def fib(n): if n < 1: return 0 if n in [1, 2]: return...这不是显而易见的吗？ 难道还有办法在不计算第3个数的情况下，就把第4个数算出来？ 斐波拉契数列是一个一维的数列，看起来就像是一条线一样。你要走到第4个数，必需先走到第3个数。...但如果你从二维的视角来看待，你就会发现实际上你可以从旁边绕过去。 现在我们假设斐波拉契数列第 n 位的值为。第 n-1位的值为。
一、两者备案侧重点的区别（1）算法备案重点在于确保算法的透明性和可审计性。...备案主体需公示算法的基本原理、运行机制、应用场景等关键信息，以便监管部门和公众能清晰了解算法的情况，对算法的合规性及安全性进行有效监督。（2）大模型备案更侧重于模型的可靠性、可追溯性和伦理合规性。...三、两者备案材料的区别（1）算法备案备案主体营业执照、法人及算法安全负责人相关证件、算法安全责任人工作证明、算法备案承诺书、落实算法安全主体责任基本情况、算法安全自评估报告、拟公示算法机制机理内容（2）...四、两者备案流程的区别（1）算法备案全国统一的备案流程和审核方式，通过线上系统提交备案材料，由国家网信办进行统一审核，统一公示。算法备案分为初审与复审环节，在互联网信息服务算法备案系统填报材料。...五、两者备案间的联系生成式人工智能服务属于生成合成类算法，是算法备案类型之一，办理大模型备案的企业一定需要办理算法备案；做算法备案的企业需要根据服务性质判断是否需要做大模型备案且是否符合大模型备案的条件
二叉树——堆 堆的排序 建堆 利用堆删除思想来进行排序 TOP-K算法 用数据集合中前K个元素来建堆 用剩余的N-K个元素依次与堆顶元素来比较，不满足则替换堆顶元素 堆的排序 这里排序无非就是升序和降序...建堆 建堆的过程有两种，一是向上调整法，另一种是向下调整法，但是更快的是向下调整法，因为堆是类似于一个三角形，越往下，元素就越多，向上调整，堆顶的结点一定不用在向上调整了，因为堆顶上面没有父节点了，而向下调整法是叶子结点不用在向下调整了...);//向下调整，保持小堆 ++i; } int j = 0; for (j = 0; j < n; ++j) { printf("%d ", arr[j]); } } TOP-K算法...小堆方法 用数组中前K个数建立一个小堆，小堆的容量也就是我们需要的数量，这时就需要交换小堆里面的数了，因为堆顶的数是最小的，所以我们遍历K后面的数，也就是N-K个数，如果比堆顶的大就和堆顶交换，之后再进行向下调整...将剩余N-K个元素依次与堆顶元素比完之后，堆中剩余的K个元素就是所求的前K个最小或者最大的元素。
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