在十进制的世界里面，如果我想把3个数字：7，34，562拼接成一个长整数：734562，一般我们会这样做： 7 * 100000 + 34 * 1000 + 562 = 734562 那么在二进制的世界中，我们应该如何把三个二进制数...如果大家对如何生成这个对应码表有兴趣，请在文章下面留言。超过一定量，我再写篇文章讲讲如何转换。
要实现一个高效的排序算法，可以考虑以下几个方面： 1.选择合适的排序算法：根据数据规模和特点选择合适的排序算法。...2.考虑时间和空间复杂度：在选择排序算法时要考虑其时间和空间复杂度。例如，快速排序时间复杂度为O(nlogn)，空间复杂度为O(logn)，适用于大规模数据排序。...3.优化算法实现：对已有的排序算法进行优化，可以提高排序的效率。例如，在快速排序中可以选择合适的pivot元素，避免出现最坏情况。在归并排序中可以使用插入排序优化小规模数据的排序。...4.考虑稳定性：如果排序后相同元素的顺序不能改变，则需要选择稳定的排序算法。例如，归并排序和插入排序是稳定的，而快速排序是不稳定的。...综上所述，实现一个高效的排序算法需要根据具体需求选择合适的算法，并根据实际情况进行优化和改进。
学会了 Python 基础知识，想进阶一下，那就来点算法吧！毕竟编程语言只是工具，结构算法才是灵魂。 新手如何入门 Python 算法？...https://github.com/TheAlgorithms/Python 这个项目主要包括两部分内容：一是各种算法的基本原理讲解，二是各种算法的代码实现。...算法的代码实现 算法的代码实现给的资料也比较丰富，除了算法基础原理部分的 Python 代码，还有包括神经网络、机器学习、数学等等代码实现。 ?...冒泡排序，有时也被称做沉降排序，是一种比较简单的排序算法。这种算法的实现是通过遍历要排序的列表，把相邻两个不符合排列规则的数据项交换位置，然后重复遍历列表，直到不再出现需要交换的数据项。...比较排序算法： Quicksort是一种非常快速的算法，但实现起来相当棘手。Bubble sort是一种慢速算法，但很容易实现。为了对小数据集进行排序，冒泡排序可能是一个更好的选择。
如何实现快速排序算法？ 摘要 作为博主，我们经常需要探索各种排序算法，而快速排序算法是其中效率极高的一种。本文将深入探讨快速排序算法的原理、实现以及优化策略，帮助读者深入了解这一经典算法的精髓。...引言 排序算法是计算机科学中的基础内容，而快速排序算法以其高效的性能和相对简单的实现而闻名。...在本文中，我们将探讨快速排序算法的工作原理、Java 代码实现以及一些优化技巧，帮助读者掌握这一重要的排序方法。...快速排序算法实现 让我们通过 Java 代码实现快速排序算法。...QA环节 在实际应用中，我们可能会遇到一些问题，如何处理重复元素、如何处理大规模数据等。在这里，我们将解答一些常见问题，并分享一些实用技巧。
那么，用Python实现出来的机器学习算法都是什么样子呢？...营长刚好在 GitHub 上发现了东南大学研究生“Lawlite”的一个项目——机器学习算法的Python实现，下面从线性回归到反向传播算法、从SVM到K-means聚类算法，咱们一一来分析其中的Python...目录 一、线性回归 1、代价函数 2、梯度下降算法 3、均值归一化 4、最终运行结果 5、使用scikit-learn库中的线性模型实现 二、逻辑回归 1、代价函数 2、梯度 3、正则化 4、S型函数（...然后调用梯度下降算法求解theta 实现代码： # 求每个分类的theta，最后返回所有的all_theta def oneVsAll(X,y,num_labels,Lambda):...投影误差（project error）： 总变差（total variation）: 若误差率（error ratio）： ，则称99%保留差异性 误差率一般取1%，5%，10%等 如何实现 若是一个个试的话代价太大
算法原理： 1.比较相邻的元素，如果第一个比第二个大，那么就交换这两个元素。 2.对每一对相邻元素做同样的工作，从第一对开始到最后一对结束，最后的元素应该会是最大的数。...实现代码： <?
在代码中实现一个机器学习的算法能够使你更加了解该算法以及其工作机理。 在这篇文章中，你将学习如何有效地实现机器学习方面的算法，以及最大限度地从中有所收获。...实现机器学习算法的好处 对于如何运用机器学习这一问题，你可以将实现机器学习算法作为一种解决方案。而且你还能够挖掘算法实现方面的相关基础知识以及技能。...算法的理解 实现一个机器学习算法后，你将会对算法是如何工作有一个深刻且实际的印象。通过思考如何将向量和矩阵转化为数组以及这些转化背后的计算直觉，这些知识还能够帮助你理解算法数学描述的内在。...扩展 一旦你已经实现了一个算法，你可以开始探索如何去改善这个实现。一些你可以探索的改进包括： 实验：你可以将你在算法实现中做出的许多微观决策公开为参数，并对这些参数的变化进行研究。...你可能会发现从一个复杂算法较慢但是直观的实现来入手对你自己更有帮助，在那之后你才应该考虑如何使得实现更加优雅且更加有效。 示例项目 一些算法比其他算法更容易理解。
在代码中实现一个机器学习算法可以教你很多关于算法和它的工作原理。 在这篇文章中，您将学习如何有效地实现机器学习算法，以及如何最大限度地从这些项目中学习。...算法理解 实现一个机器学习算法将给你一个关于算法如何工作的深刻和实际的理解。这些知识还可以帮助您对算法的数学描述深化理解，即将向量和矩阵看作是数组，以及对这些结构进行转换的计算直觉。...您正在进行有针对性的研究，并学习如何阅读和实际使用学术出版物。 流程 你能跟着一个流程走，这个流程可以来加速你的学习能力和从零开始手动实现机器学习算法的能力。...程序员（比如数学家）在抽象方面有着独特的技能，你可以看到算法是如何被应用到更一般的一类问题或其他问题的。 限制 你可以通过动手实现机器学习算法学到很多东西，但是也要记住一些缺点。...在考虑如何将其改变为编程不够优雅，但在计算上更高效之前，您可能会发现从较慢直观的复杂算法实现开始是有益的。 示例项目 一些算法比其他算法更容易理解。
令牌桶算法：必须读写分离的情况下，限制写的速率。 实现的方法都是一样的，通过RateLimiter来实现。...实现漏桶算法 package concurrent.BucketAl;import com.google.common.util.concurrent.Monitor; import com.google.common.util.concurrent.RateLimiter...java.lang.Thread.currentThread;/** * ${DESCRIPTION} * * @author mengxp * @version 1.0 * @create 2018-01-20 22:42 * 实现漏桶算法...* 实现漏桶算法 实现多线程生产者消费者模型 限流 **/ public class BuckerTest { public static void main(String[] args) {...： * 漏桶算法：必须读写分流的情况下，限制读取的速度 * 令牌桶算法：必须读写分离的情况下，限制写的速率或者小米手机饥饿营销的场景 只卖1分种抢购1000 * * 实现的方法都是一样。
缓存算法根据数据最近被访问的情况来进行淘汰数据，其核心思想是“如果数据最近被访问过，那么将来被访问的几率也更高”。...算法实现 链表实现LRU缓存淘汰策略 维护一个有序的单链表，越靠近链表尾部的节点是越早之前被访问的。当有新的数据被访问的时候，从链表头部开始顺序遍历这个链表。
java泛型算法如何实现 说明 1、有界类型参数是实现泛型算法的关键。 2、这个方法实现简单但无法编译，因为大于号的操作符(>)只适用于基本类型。...实例 public interface Comparable { public int compareTo(T o); } 以上就是java泛型算法的实现，希望对大家有所帮助。
//发红包算法，金额参数以分为单位 public static List divideRedPackage(Integer totalAmount, Integer totalPeopleNum...如何确定每一条子线段的长度呢？由“切割点”来决定。当N个人一起抢红包的时候，就需要确定N-1个切割点。 因此，当N个人一起抢总金额为M的红包时，我们需要做N-1次随机运算，以此确定N-1个切割点。...在这里需要注意以下两点： 1.当随机切割点出现重复，如何处理。 2.如何尽可能降低时间复杂度和空间复杂度。 ? ? -----------------------
对称加密算法是一种常见的加密方式，通过使用相同的密钥进行加密和解密，以确保数据的机密性和完整性。Python作为一种强大的编程语言，提供了许多密码学库和算法，可以用于实现对称加密算法。...本文将介绍对称加密算法的基本概念，并演示如何使用Python实现对称加密算法。 对称加密算法简介 对称加密算法使用相同的密钥对数据进行加密和解密。发送方使用密钥将明文转换为密文，并将密文发送给接收方。...对称加密算法具有加密速度快、适用于大量数据加密等优点。 Python中的对称加密算法 Python提供了密码学模块，其中包含了许多常见的对称加密算法，如AES、DES、TripleDES等。...这些算法都可以用于加密和解密数据，保证数据的机密性和安全性。 示例代码 下面是一个使用Python实现对称加密算法的示例代码。...，并演示了如何使用Python实现对称加密算法。
经典的链表应用场景，那就是 LRU 缓存淘汰算法 常见的缓存淘汰策略： 先进先出策略 FIFO（First In，First Out） 最少使用策略 LFU（Least Frequently Used）...如何基于链表实现 LRU 缓存淘汰算法？ 我的思路是这样的：我们维护一个有序单链表，越靠近链表尾部的结点是越早之前访问的。当有一个新的数据被访问时，我们从链表头开始顺序遍历链表。...这样我们就用链表实现了一个 LRU 缓存，是不是很简单？ 现在我们来看下 m 缓存访问的时间复杂度是多少。...因为不管缓存有没有满，我们都需要遍历一遍链表，所以这种基于链表的实现思路，缓存访问的时间复杂度为 O(n)。...实际上，我们可以继续优化这个实现思路，比如引入散列表（Hash table）来记录每个数据的位置，将缓存访问的时间复杂度降到 O(1)。
教你如何自己实现KNN算法 KNN算法，也称为K邻近算法，可以解决回归和分类问题，但解决分类问题才是它的优势。...KNN算法的本质就是寻找与我们提供的数据相似的k个样本，然后判断这k个样本的标签，最后统计每个标签出现的次数，次数最多的标签，就会被当作我们提供的数据的标签。...所以要先将实物转换为向量、矩阵或张量的形式 通过欧式距离计算出测试样本与其他样本之间的距离 将距离按照小到大排序，并取前K个值 判断前K个值相应的标签，并进行统计 统计最多的标签即为预测结果 现在我们来动手实现一下...instance2:array型 ''' distance = np.sqrt(sum((instance1-instance2)**2)) return distance 接着，真正的开始实现...KNN算法 def KnnClassify(X,Y,test,k): '''实现KNN算法 X：特征训练集-->array型 Y：标签训练集-->array型
这篇文章里已经讲解过时间轮算法在JRaft中是怎么应用的，但是我感觉我并没有讲解清楚这个东西，导致看了这篇文章依然和没看是一样的，所以我打算重新说透时间轮算法。...我们下面讲解的时间轮的实现以JRaft中的为例子进行讲解，因为JRaft这部分的代码是参考Netty的，所以大家也可以去Netty中去寻找源码实现。 时间轮用来解决什么问题？...因为时间轮算法的精度取决于，时间段“指针”单元的最小粒度大小，比如时间轮的格子是一秒跳一次，那么调度精度小于一秒的任务就无法被时间轮所调度。 时间轮结构 ?...如图，JRaft中时间轮（HashedWheelTimer）是一个存储定时任务的环形队列，底层采用数组实现，数组中的每个元素可以存放一个定时任务列表（HashedWheelBucket），HashedWheelBucket...n-1后低位将全部是1，然后deadline&mast == deadline%wheel.length // java中的HashMap在进行hash之后，进行index的hash寻址寻址的算法也是和这个一样的
//发红包算法，金额参数以分为单位 public static List divideRedPackage(Integer totalAmount, Integer totalPeopleNum...如何确定每一条子线段的长度呢？由“切割点”来决定。当N个人一起抢红包的时候，就需要确定N-1个切割点。 因此，当N个人一起抢总金额为M的红包时，我们需要做N-1次随机运算，以此确定N-1个切割点。...在这里需要注意以下两点： 1.当随机切割点出现重复，如何处理。 2.如何尽可能降低时间复杂度和空间复杂度。 —————END—————
本文主要介绍蒙特卡罗模拟算法，以及如何通过Python来模拟问题。 什么是蒙特卡罗（Monte Carlo）方法？...蒙特卡罗解题归结为三个主要步骤： 构造或描述概率过程； 实现从已知概率分布抽样； 建立各种估计量。 接下来我们介绍3个简单的案例，看一下如何在实际问题中应用这3个步骤进行求解。...案例1: image.png 的计算 如何使用蒙特卡罗方法计算圆周率 image.png ？...plt.plot(empty_time, label='empty') plt.plot(working_time, label='working') plt.legend() 小结 本文首先介绍蒙特卡罗模拟算法的思想...接着，通过3个简单的案例讲解了如何使用Python实现蒙特卡罗模拟算法。 说明：本文问题来源于网易云课堂的数据分析师（python）课程。
下面是使用JavaScript实现快速排序算法的代码实现：function quickSort(arr) { if (arr.length 算法的性能。此外，在实现过程中还可以使用其他优化策略，如尾递归优化、循环展开等，来提高算法的性能。...另外，在实现快速排序算法时，还有一些优化可以考虑。第一个优化是针对基准值的选择。在前面的实现中，我们选择了数组中间的元素作为基准值。...下面是使用JavaScript实现快速排序算法的优化代码实现：function quickSort(arr) { const stack = [[0, arr.length - 1]]; while...在实现快速排序算法时，需要注意基准值的选择，选择不同的基准值会影响算法的效率。同时，在递归实现时，需要注意边界条件和数组的合并方式。思考：快速排序算法的实现是相对简单的，但是它的效率却非常高。
[源码解析] PyTorch 如何实现后向传播 (4)---- 具体算法 0x00 摘要 前文中我们介绍了反向传播引擎的动态逻辑，因为具体反向传播算法是在设备线程中完成的，所以我们单独用一章来讲解。...调用的是fn的apply()，apply是多态实现，针对不同的operation会dispatch到operation对应的apply实现上。...如何找到 ReadyQueue？...我们具体看看如何依据 is_ready 的数值来对 not_ready 进行操作。...Tensor（下） PyTorch的Tensor(中) PyTorch的Tensor（上） PyTorch的动态图(下) PyTorch的动态图(上) PyTorch Internals 5：Autograd的实现
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