在下面的一篇文章： 26个提升java性能需要注意的地方 的"13. 尽量减少对变量的重复计算"中描述的： 我有以下的质疑！！...如果有不对的地方，请大家拍砖...^_^ 先看看我做的测试程序： =========================================================== 代码部分： ==...尽量减少对变量的重复计算?...* @author hongten 9 * 26个提升java性能需要注意的地方... 33 * 中提倡的方法 34 * @param list 35 * @return 36 */ 37 public static long
(四) 如何计算具有相同日期数据的移动平均？ 数据表——表1 ? 效果 ? 1. 解题思路 具有相同日期数据，实际上也就是把数据进行汇总求和后再进行平均值的计算。其余和之前的写法一致。...排名变量进行固定 Var pm=[排名] 3....函数汇总 5日移动平均:= var pm=[排名] return if([排名]>5 && [汇总金额]BLANK() , //满足5日均线计算条件 AverageX(Filter(All...Blank() ) 至此同日期数据进行移动平均的计算就出来了。...满足计算的条件增加1项，即金额不为空。 是通过日历表（唯一值）进行汇总计算，而不是原表。 计算的平均值，是经过汇总后的金额，而不单纯是原来表中的列金额。
在每个子集上重复步骤1和步骤2，直到在树的所有分支中都有叶节点。 ? 在决策树中，为了预测从根节点开始的记录的类标签。我们将根属性的值与记录的属性值进行比较。...对于一个类，从树根到具有相同类的叶节点的每个分支都是值的合取(Product)，在该类中结束的不同分支构成了析取(Sum)。 决策树实现中的主要挑战是确定哪些属性作为根节点以及每个级别的节点。...A，B，C，D属性当作是预测变量，E列类标签当作是目标变量。为了根据这些数据构建决策树，我们必须将连续数据转换为分类数据。 我们选择了一些随机值来对每个属性进行分类： ? 1. 计算目标熵。...具有更高值的属性应该作为根，并且熵0的分支应该被转换为叶节点。熵大于0的分支需要进一步分解。根据上述信息增益计算，我们可以构建一个决策树。我们应根据它们的值将属性放在树上。 ?...带有分类变量的决策树对具有较大编号的类别得出的信息增益具有偏差。 当有很多类标签时，计算可能变得复杂。
不允许使用重复的 struct 装饰器。...@Entry装饰的自定义组件，其build()函数下的根节点唯一且必要，且必须为容器组件，其中ForEach禁止作为根节点。...不允许使用重复的 struct 装饰器。函数/变量自定义组件除了必须要实现build()函数外，还可以实现其他成员函数.成员函数具有以下约束.不支持静态函数。...成员函数的访问是私有的。自定义组件可以包含成员变量，成员变量具有以下约束：不支持静态成员变量。所有成员变量都是私有的，变量的访问规则与成员函数的访问规则相同。...本期结束咱们下次再见~ 关注我不迷路，如果本篇文章对你有所帮助，或者你有什么疑问，欢迎在评论区留言，我一般看到都会回复的。大家点赞支持一下哟~
对于文件的每一行，如果行出现次数为零，则将其增加一并打印该行，否则，它仅增加出现次数而无需打印该行。 我对awk并不熟悉，所以我想了解它是如何通过这么短的脚本来实现这一点的。...（注意：在我们访问变量的值之后执行操作） 综上所述，整个表达式的计算结果是: 如果事件为零 / 空字符串，则返回true 如果出现的次数大于零，则返回false awk语句由一个模式-表达式和一个关联的操作组成...uniq命令仅除去相邻的重复行 。...1 abc 2 ghi 3 abc 4 def 5 xyz 6 def 7 ghi 8 klm sort -uk2根据第二列对行进行排序 （ k2选项），并且只保留第一次出现的具有相同第二列值的行（u...1 abc 4 def 2 ghi 8 klm 5 xyz Sort-nk1根据行的第一列(k1选项)对行进行排序，并将该列视为数字（- n 选项）。
决策树(Decision Tree)是一个具有树形结构的分类和预测工具，其中的每个内部节点表示对属性的测试，每个分支代表测试的结果，并且每个叶子节点（终端节点）都有一个类别标签。...一旦理解ID3后，就可以轻松地使用CART实现相同的功能。 使用ID3算法进行分类 下面，我们基于天气数据集来确定是否踢足球。 这里，自变量将决定因变量。...计算类别变量（即因变量）的熵。 E(S) = -[(9/14)log(9/14) + (5/14)log(5/14)] = 0.94 注意：这里通常将对数的底数设置为2。...第一步我们需找到决策树的根节点，为此需计算因变量的基尼不纯度。 Gini(S) = 1 - [(9/14)² + (5/14)²] = 0.4591 2....现在，你应该知道了如何进行接下来的操作，即重复我们在ID3算法中的相同步骤。 决策树的优缺点 优点： 决策树具有高度可解释性； 需要很少的数据预处理； 适用于低延迟应用。
两个指针可以向相同方向移动，也可以相向而行。通过调整指针的位置，我们能够在复杂度上进行优化。 1.1.1 基本应用场景： 查找数组中的一对数：给定一个有序数组，找出和为指定目标值的两数。...关键点 容量由两条柱子中较短的一根高度决定，因此移动较短的柱子有可能找到更大的容积。 双指针法避免了暴力解法的多次重复计算，将时间复杂度从 O(n^2)优化为 O(n)。...仅使用了常量空间存储指针和容量变量。 2.4 总结： 双指针通过从两端向中间收缩并动态调整计算条件，避免了暴力解法的多次重复计算，能够在最短时间内找到结果。...排序后的数组有助于后续检查重复的三元组，避免重复计算。...跳过重复元素： 每次固定一个数之后，如果下一个元素与前一个元素相同，则跳过该元素，以避免重复的四元组。
树 树一种抽象类型数据，用来模拟具有树状结构性质的数据集合。它是由多个有限节点组成一个层次关系的集合。...叶节点或终端节点：度为零的节点 父节点：含有子节点的节点上级 子节点：一个节点还有的子树的根节点称为该节点的子节点 兄弟节点：具有相同父节点的节点 节点的层次：根节点为第一层...Gain(D,a)=Ent(D)-\sumV_{v=1}\frac{|Dv|}{|D|}Ent(D^v) 上面的式子：表示的是以属性 具体过程 从根节点开始，对所有节点计算所有可能的特征的信息增益...，属于回归树终节点是离散变量，属于分类树 剪枝处理 剪枝由来 剪枝pruning主要是为了处理决策树中的过拟合问题。...从计算结果中，可以看出来色泽和脐部的信息增益值是最大的，从中任意选择一个脐部当做根节点，会产生3个分支（因为脐部有3个不同的属性：凹陷，稍凹，平坦）： 当使用脐部 属性划分之后，下面的234号节点中包含的编号分别为
牛顿迭代法是求方程根的重要方法之一，其最大优点是在方程 f(x)=0 的单根附近具有平方收敛，而且该法还可以用来求方程的重根、复根，此时线性收敛，但是可通过一些方法变成超线性收敛。 牛！...迭代法也称辗转法，是一种不断用变量的旧值递推新值的过程，跟迭代法相对应的是直接法（或者称为一次解法），即一次性解决问题。迭代算法是用计算机解决问题的一种基本方法。...它利用计算机运算速度快、适合做重复性操作的特点，让计算机对一组指令（或一定步骤）重复执行，在每次执行这组指令（或这些步骤）时，都从变量的原值推出它的一个新值。...利用迭代算法解决问题，需要做好以下三个方面的工作： 一、确定迭代变量 在可以用迭代算法解决的问题中，至少存在一个可直接或间接地不断由旧值递推出新值的变量，这个变量就是迭代变量。...对于前一种情况，可以构建一个固定次数的循环来实现对迭代过程的控制；对于后一种情况，需要进一步分析得出可用来结束迭代过程的条件。
决策树在训练集中的表现较好，但是因其不具有灵活性而在其他外部数据中的表现略差。由许多决策树组成的随机森林更具有灵活性，从而较大地提高了准确预测的能力。...假设原始数据集仅有4个样本，利用bootstrap方法创建数据集，即从原始数据集中有放回的随机抽样（抽样样本数与原始数据样本数相同），有可能抽到重复的样本，也有可能不能抽到某个样本。...在创建决策树的每一步中，仅随机选择一部分变量进行创建节点（根节点和内部节点）。在本例中，仅使用2个随机变量进行创建决策树【在后续的学习中，我们将了解如何选择最适随机变量数量】。...在创建根节点的时候，随机选择的两个随机变量为Good Blood Circulation和Blocked Arteries。根据决策树创建的变量选择原理（如Gini不纯度系数）。...如果变量较多和样本数较多，需要多次随意选择变量进而创建节点。 ? Step3: 反复重复以上步骤，即不断重复创建新的bootstrapped数据集和创建新的决策树。
Zakas 翻译：疯狂的技术宅 来源：humanwhocodes ? 计算机科学中最常用和讨论最多的数据结构之一是二叉搜索树。这通常是引入的第一个具有非线性插入算法的数据结构。...通过这种方式，在二叉搜索树中查找值变得非常简单，只要你要查找的值小于正在处理的节点则向左，如果值更大，则向右移动。二叉搜索树中不能有重复项，因为重复会破坏这种关系。下图表示一个简单的二叉搜索树。...主要区别在于，当你无法继续前进时，这就是新值的位置。所以如果你需要向左移动但没有左侧节点，则新值将成为左侧节点（与右侧节点相同）。由于不存在重复项，因此如果找到具有相同值的节点，则操作将停止。...如前所述，删除具有两个子节点的节点是最复杂的操作。考虑二元搜索树的以下表示。 ? 二叉搜索树 根为 8，左子为 3，如果 3 被删除会发生什么？...//no default } } } }, //more code here }; 具有两个子节点的根节点和非根节点的代码几乎相同
在一般的决策树中，这一节点评估的是最能够分割数据的变量。 中间节点：这些节点计算变量，但不是进行预测的最终节点。 叶节点：这是决策树的最终节点，在这里对类别或数值进行预测。...在这个中间节点中，使用1.75的阈值计算相同的特征（是的，这可能发生，而且如果特征很重要的话，重复使用同一特征的现象很常见）。现在产生两个不是纯节点的子节点，但是其基尼指数很低。...根节点使用阈值为9.725的变量LSTAT（区域人口中地位低下者的百分比）作为最初分割样本。我们可以看到在根节点有506个样本，我们分别将其分为212个（左子节点）和294个（右子节点）。...与之前一样，每个节点上也计算了所有其他特征与阈值的组合，但这两个变量是最适合分割数据的变量。 太酷了！现在我们知道决策树是如何构建的了，接下来让我们学习如何使用它们进行预测。...用决策树进行预测 使用决策树可以很容易地预测新样本的类别或数值目标值，这是这类算法的主要优点之一。我们要做的就是从根节点开始，查看计算对应特征的指标，然后根据该指标转到左或右子节点。
） 从根结点到其任何后代 NULL 结点（默认是黑色的）的每条路径都具有相同数量的黑色结点。...这一点比较难懂：从任意一个结点（包括根结点）到其任何后代 NULL 结点（默认是黑色的）的每条路径都具有相同数量的黑色结点。没听懂？...解释下：这里每个叶子结点（2，4，6，55）都有一个黑色的NULL节点，那么从根节点003到任意的null节点都会经过相同个数的黑色节点（包括黑色的null节点），这样懂了吧。...Hash 对索引的key进行一次hash计算就可以定位出数据存储的位置 很多时候Hash索引要比B+ 树索引更高效 仅能满足 “=”，“IN”，不支持范围查询 hash冲突问题 B-Tree 叶节点具有相同的深度...，叶节点的指针为空； 所有索引元素不重复； 节点中的数据索引从左到右递增排列； 数据节点存在每个节点上 B+ Tree 非叶子节点不存储data，只存储索引(冗余)，可以放更多的索引 叶子节点包含所有索引字段
CART：CART根据目标变量是分类还是回归分别生成二进制 分类或回归树。它以原始形式处理数据，并且可以在同一DT的不同部分中多次使用相同的变量，这可以揭示变量集之间复杂的相互依赖性。...增益比率是通过在选择属性时考虑分支的数量和大小，减少了具有大量分支的DT的偏差。此外C4.5还包含一种窗口化的技术，该技术最初是为了克服早期计算机的内存限制而开发的。...否则，将所有错误分类的数据点添加到窗口中，并且循环重复直到训练集中的每个实例被当前DT正确分类。该技术使DT具有更高的准确率。...决策树如何解决分类问题 决策树遵循分而治之思想，将数据拆分为子集，然后将其重复拆分成更小的子集 ，依此类推，直到算法确定子集内的数据足够均匀为止，在解决分类问题时，主要有以下几点： 使用决策算法，从根节点开始...决策树模型通常偏向于具有大量特征的数据集 决策树的实际应用 生物医学工程（用于识别可植入设备中使用的特征的决策树） 财务分析（客户对产品或服务的满意度） 天文学（对星系进行分类） 系统控制 制造和生产
兄弟节点：具有相同父节点的子节点称为兄弟节点 树的度：一棵树的最大节点数称为树的度 节点的层次：从根开始定义，根为第一层，根的子节点为第2层‘’ 树的高度或深度：树中节点的最大层次 堂兄弟节点：双亲在同一层的节点互为堂兄弟...leftHeight+1:rightHeight+1; } 如果不统计，就会重复计算多次。 那如果代码是这样，还会重复计算吗？...如果你直接传递一个整数索引，函数内部对该索引的任何修改都不会影响到函数外部的那个变量。但是，如果你传递一个指向该整数的指针，那么函数内部就可以通过解引用这个指针来修改原始变量。...使用指针而不是直接返回整数的原因是： 多个返回值：C语言函数只能返回一个值，但通过指针参数，你可以“返回”多个值。 修改外部变量：通过指针，你可以在函数内部修改函数外部定义的变量的值。...调用isSameTree： 调用isSameTree(root->left, subRoot)检查两棵树是否相同。 首先检查根节点（值都为2），它们相同。
依次将该节点的左孩子和右孩子的指针入队列。 重复2操作，直到队列为空。...先计算根节点左子树的深度，再计算根节点右子树的深度，然后比较两值将其中的较大值加1，也就是加上当前根节点这一层。...再计算左子树和右子树深度时，使用的方法与计算整棵二叉树深度的方法完全相同，只是计算规模缩小了。...而根节点的左子树和右子树本身也是二叉树，所以计算它们的叶子节点数量的方法与上题中的方法相同，这样就找到了该问题的递归结构。 如果二叉树为null，则叶子节点的数量为0。...root是一个private访问权限的成员变量，该变量对外不可被访问。这样更加符合面向对象的程序设计思想。 遍历二叉树计算叶子节点数量 本题还可以通过遍历二叉树来计算叶子节点的数量。
第三次测试具有100个观察者或100个滚动事件，每种类型具有100个回调。这意味着每个元素都有其自己的观察器，事件和回调函数。当然，这是极其低效的，因为这是存储在巨大阵列中的所有重复功能。...结果与第二项测试大致相同。要注意的一件事是，在所有三个测试中，观察者的结果对于两台计算机都是一致的。...现在我们知道目标元素的一半与根元素相交，但是我们不知道它在哪里。以后再说。 单击“top”按钮具有相同的功能。它将目标元素转换为根元素的顶部，并再次将其移入和移出。再一次，交集比率应该在0.5左右。...唯一的例外是rootMargin中的-100％值。请注意，这对于其他三个方面也可以重复；它只需要一个具有自己独特的rootMargin的新观察者，对于相应方面，它具有-100％的值。...即使Intersection Observer告诉我们目标元素何时跨越根元素的边界，也不一定意味着该元素实际上对用户是可见的。它可能具有零不透明度，或者可能被页面上的另一个元素覆盖。
超平面和半空间 二维空间的超平面就是一条线（可以是曲线），三维空间下的超平面是一个面（可以是曲面）。 简单来说，超平面是具有一个变量的空间中的直线、平面等概念的推广。...牛顿法是一种迭代算法，用于求解方程式的根。其基本思想是利用函数的导数信息，不断迭代以逼近方程的根。 1）比梯度下降快的原因？...2）牛顿法算法过程 图片 重复执行步骤 2-4，直到满足预设的阈值条件，如 ∣x_{k+1}−x_k∣<ϵ ，其中 ϵ 是预设的阈值。 最终得到的解即为方程 f(x)=0 的根。...|g_k|| < ϵ 则停止迭代，否则确定搜索方向： d_k = -H_k^{-1}·g_k 计算新的迭代点 x_{k+1} = x_k + d_k 令 k = k +1，重复执行步骤 2-5。...2）拟牛顿法算法过程 图片 图片 图片 2.5、总结 重点是梯度下降法，利用一阶导数，而二阶导数涉及到海森矩阵，具有较大的计算量，因此，往往采用梯度下降算法。
它利用计算机运算速度快、适合做重复性操作的特点，让计算机对一组指令(或一定步骤)进行重复执行，在每次执行这组指令(或步骤)时，都从变量的原值推出它的一个新值。...迭代法具有循环的计算方法，方法简单，适宜解大型稀疏矩阵方程组，在用计算机计算时只需存储A的非零元素(或可按一定公式形成系数，这样A就不需要存储)。...解决方案 解法介绍 牛顿迭代法是一种线性化方法，其基本思想是将非线性方程f(x)= 0逐步归结-为某种线性方程来求解.设已知方程f(x)=0有近似根X (假定f’(xk)≠ 0),将函数f(x)在点xk...展开，有： f(x)≈f(xk)+f’(xk)(x-xk)于是方程f(x)=0可近似地表示为f(x)+ f’(xk)(x-xk)=0(是个线性方程)，记其根为xk+1,则xk+1的计算公式为xk+1=...所以x=2.0001 例：使用牛顿迭代法求方程的解，X3-2x-5=0，在区间[2，3]上的根。
如果我们用 (a == b) 测试相等性，其中 a 和 b 是相同类型的引用变量，我们正在测试它们是否具有相同的标识：是否引用相等。典型的客户端更希望能够测试数据类型值（对象状态）是否相同。...每个父节点都是其两个子节点中的最小值。最小值最终在根节点处；第二小值在根节点到最小值的路径上。 查找重复项。...QuickFindUF.java 维护了这样一个不变量：当且仅当id[p]等于id[q]时，p和q连接。换句话说，组件中的所有站点在id[]中必须具有相同的值。 快速联合....只有当这个过程将它们导向相同的根节点时，两个站点才在同一个组件中。...在链接两个根时，始终将具有较小标签的根链接到具有较大标签的根。添加路径压缩。
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