思路： 算法为：先随意找一个点，dfs搜出来距离最远的一个点a，然后从a開始再进行一次dfs，找到最远的一点b，则ab距离即为该距离 想法：能够把一棵树的距离最远的两点拉长，变成例如以下类似形状
对于每一个节点而言，都有一个停值和不停值，当前节点的停值=max(左孩子停值，左孩子不停值，右孩子停值，右孩子不停值，左孩子不停值+右孩子不停值+当前节点的值)...
以暴力解法为基础思考 此时要切换想法，经过一些思考，我决定以正序角度模拟一下寻找最大路径和的思路：首先选择一个起点，找到以该起点开始的最大路径合。...那么从该起点就有最多 3 种走法，分别是向根节点走、左子节点、右子节点走： 最暴力的解法是遍历每个点，把所有方向都走一遍，找到所有可能的最大值。...再想想二叉树的特征是什么，怎么样能最稳定的定义每个节点的最大贡献？很容易想到的是以树的深度来定义，即 以当前节点向子节点遍历时，能带来的最大贡献。这种最大贡献是比较容易计算的。...不能形成倒扣的 U 型，因为这个最大贡献需要被其父节点作第 1 条规则时考虑，如果此时已经是倒扣 U 型了，那么父节点再分叉一次倒扣的 U 型，就不是一条线了，可能会形成如下图所示奇怪的形状: 这就是本题最精彩的思考点...讨论地址是：精读《算法 - 二叉树中的最大路径和》· Issue #504 · dt-fe/weekly 如果你想参与讨论，请 点击这里，每周都有新的主题，周末或周一发布。
一、题目 1、算法题目 “沿父节点到任意子节点，求路径中各节点的总和，返回最大路径和。” 题目链接： 来源：力扣（LeetCode） 链接： 124....二叉树中的最大路径和 - 力扣（LeetCode） (leetcode-cn.com) 2、题目描述 路径 被定义为一条从树中任意节点出发，沿父节点-子节点连接，达到任意节点的序列。...给你一个二叉树的根节点 root ，返回其 最大路径和 。...可以使用递归算法， 得到子节点到根节点的节点值。 如果节点值为正则记入最大路径和，否则不计入该节点的最大路径和。...维护一个全局变量maxSun存储最大路径和，在递归过程中更新maxSum的值。 最后得到的maxSum的值即为二叉树的最大路径和。
总第77篇 本篇介绍机器学习众多算法里面最基础也是最“懒惰”的算法——KNN（k-nearest neighbor）。你知道为什么是最懒的吗？...该算法常用来解决分类问题，具体的算法原理就是先找到与待分类值A距离最近的K个值，然后判断这K个值中大部分都属于哪一类，那么待分类值A就属于哪一类。...02|算法三要素： 通过该算法的原理，我们可以把该算法分解为3部分,第一部分就是要决定K值，也就是要找他周围的几个值；第二部分是距离的计算，即找出距离他最近的K个值；第三部分是分类规则的确定，就是以哪种标准去评判他是哪一类...训练算法：KNN没有这一步，这也是为何被称为最懒算法的原因。 测试算法：将提供的数据利用交叉验证的方式进行算法的测试。 使用算法：将测试得到的准确率较高的算法直接应用到实际中。...5、应用算法： 通过修改inX的值，就可以直接得出该电影的类型。
解释一下GBDT算法的过程 1.1 Boosting思想 1.2 GBDT原来是这么回事 3. GBDT的优点和局限性有哪些？ 3.1 优点 3.2 局限性 4....解释一下GBDT算法的过程 GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)，全名叫梯度提升决策树，使用的是Boosting的思想。.../ML-NLP/Machine Learning/3.2 GBDT 代码补充参考for——小白： Python科学计算——Numpy.genfromtxt pd.DataFrame()函数解析（最清晰的解释...） iloc的用法（最简单） scikit-learn 梯度提升树(GBDT)调参小结（包含所有参数详细介绍） 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。
问题：对于一个字节（8bit）的变量，求其二进制表示中“1”的个数，要求算法的执行效率尽可能地高。...如果有办法让算法的复杂度只与“1”的个数有关，复杂度不就能进一步降低了吗？同样用 10 100 001 来举例。如果只考虑和1 的个数相关，那么，我们是否能够在每次判断中，仅与1 来进行判断呢？...最后，得到解法四：算法中不需要进行任何的比较便可直接返回答案，这个解法在时间复杂度上应该能够让人高山仰止了。 【解法四】查表法 代码清单 2-5 ?...这是个典型的空间换时间的算法，把0~255 中“1”的个数直接存储在数组中，v 作为数组的下标，countTable[v]就是v 中“1”的个数。算法的时间复杂度仅为O（1）。...在一个需要频繁使用这个算法的应用中，通过“空间换时间”来获取高的时间效率是一个常用的方法，具体的算法还应针对不同应用进行优化。 ? 虽然是一个简单的问题，但是从上面看到还有这么多解决办法。
KNN是一种分类算法，其全称为k-nearest neighbors, 所以也叫作K近邻算法。该算法是一种监督学习的算法，具体可以分为以下几个步骤 1....第一步，载入数据，因为是监督学习算法，所以要求输入数据中必须提供样本对应的分类信息 2. 第二步，指定K值，为了避免平票，K值一般是奇数 3....在scikit-learn中，使用KNN算法的代码如下 >>> from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier >>> X = [[0], [1],...3) >>> neigh.fit(X, y) KNeighborsClassifier(n_neighbors=3) >>> print(neigh.predict([[1.1]])) [0] KNN算法原理简单
题目描述 给定一个非空二叉树，返回其最大路径和。 本题中，路径被定义为一条从树中任意节点出发，达到任意节点的序列。该路径至少包含一个节点，且不一定经过根节点。
作 者：柳行刚 编 辑：李文臣 1 字符串匹配是经典的KMP算法。下面以字符串"BBC ABCDAB ABCDABCDABDE"为例，查找是否包含串"ABCDABD"？...下面是next数组和匹配算法参照代码。
②不过区间在增加时，每次并不是增加一个长度，而是基于倍增思想，用二进制右移，每次增加2^i个长度 ，最多增加logn次 这样预处理了所有2的幂次的小区间的最值 关于倍增法链接 查询： ③对于每个区间...，分成两段长度为的区间，再取个最值（这里的两个区间是可以有交集的，因为重复区间并不影响最值) 比如3,4,6,5,3一种分成3,4,6和6,5,3，另一种分成3,4,6和5,3，最大值都是6，没影响。...1,所以后面的状态表示为f[t][y-2^t+1] 所以x到y的最小值表示为f(f[t][x],f[t][y-2^t+1])，所以查询时间复杂度是O（1） ④所以O(nlogn)预处理，O(1)查询最值...y-z+1)/log(2));//注意y-z要加一才为区间长度 return min(map[z][x],map[y-(1<<x)+1][x]);//分别以左右两个端点为基础，向区间内跳1<<x的最
有没有比较简单适合小白入手的算法呢~~当然有的,今天我们从最最简单的机器学习算法kNN入手，慢慢的通过一些简单的例子来理解机器学习。...你可以用pip安装，也可以直接下载anaconda这个神器，非常方便，一下子把机器学习，数据分析要的库全部安装了，省的你一个一个下载. 2.挑个最简单的数据集 工欲善其事，必先利其器。...，然后是花瓣，最里面是花蕊....是k-Nearest Neighbors的简称,我觉得是机器学习里面最简单的算法.它的核心思想就是，要确定测试样本属于哪一类 就寻找所有训练样本中与该测试样本“距离”最近的前K个样本，然后看这K个样本大部分属于哪一类...简单的说就是让最相似的K个样本来投票决定。
但有一种算法能够帮助你更好地做出决策，那就是k-Nearest Neighbors（NN）算法， 本文将使用学生社团来解释k-NN算法的一些概念，该算法可以说是最简单的机器学习算法，构建的模型仅包含存储的训练数据集...工作原理 在其最简单的版本中，k-NN算法仅考虑一个最近邻居，这个最近邻居就是我们想要预测点的最近训练数据点。然后，预测结果就是该训练点的输出。下图说明构造的数据集分类情况。...最后，返回最频繁出现的类别标签。 Scikit-Learn实现k-NN算法 Scikit-Learn是一个机器学习工具箱，内部集成了很多机器学习算法。...现在让我们看一下如何使用Scikit-learn实现kNN算法。...结论 k-NN算法是一种简单有效的数据分类方法，它是基于实例学习的一种机器学习算法，需要通过数据实例来执行机器学习算法，该算法必须携带完整的数据集。
任何关于算法、编程、AI行业知识或博客内容的问题，可以随时扫码关注公众号「图灵的猫」，加入”学习小组“，沙雕博主在线答疑~此外，公众号内还有更多AI、算法、编程和大数据知识分享，以及免费的SSR节点和学习资料...求解对偶问题，常用的算法是SMO，彻底地理解这个算法对初学者有一定难度，本文尝试模拟算法作者发明该算法的思考过程，让大家轻轻松松理解SMO算法。文中的“我”拟指发明算法的大神。...001、初生牛犊不怕虎 最近，不少哥们儿向我反映，SVM对偶问题的求解算法太低效，训练集很大时，算法还没有蜗牛爬得快，很多世界著名的学者都在研究新的算法呢。...等等，哥们说现有算法比较慢，所以我绝对不能按照常规思路去思考，要另辟蹊径。 蹊径啊蹊径，你在哪里呢？ 我冥思苦想好几天，都没有什么好办法，哎！看来扬名立万的事儿要泡汤了。...关注微信公众号，点击“学习资料”菜单即可获取算法、编程资源以及教学视频，还有免费SSR节点相送哦。
因为其实真正的桶排序要比这个复杂一些，以后再详细讨论，目前此算法已经能够满足我们的需求了。 这个算法就好比有11个桶，编号从0~10。...所以整个排序算法一共执行了m+n+m+n次。我们用大写字母O来表示时间复杂度，因此该算法的时间复杂度是O(m+n+m+n)即O(2*(m+n))。...这是一个非常快的排序算法。桶排序从1956年就开始被使用，该算法的基本思想是由E.J.Issac R.C.Singleton提出来。...之前说过，其实这并不是真正的桶排序算法，真正的桶排序算法要比这个更加复杂。但是考虑到此处是算法讲解的第一篇，我想还是越简单易懂越好，真正的桶排序留在以后再聊吧。...需要说明一点的是：我们目前学习的简化版桶排序算法其本质上还不能算是一个真正意义上的排序算法。为什么呢？例如遇到下面这个例子就没辙了。
KNN算法简介 KNN（K-Nearest Neighbor）最邻近分类算法是数据挖掘分类（classification）技术中最简单的算法之一，其指导思想是”近朱者赤，近墨者黑“，即由你的邻居来推断出你的类别...KNN最邻近分类算法的实现原理：为了判断未知样本的类别，以所有已知类别的样本作为参照，计算未知样本与所有已知样本的距离，从中选取与未知样本距离最近的K个已知样本，根据少数服从多数的投票法则（majority-voting...），将未知样本与K个最邻近样本中所属类别占比较多的归为一类。...以上就是KNN算法在分类任务中的基本原理，实际上K这个字母的含义就是要选取的最邻近样本实例的个数，在 scikit-learn 中 KNN算法的 K 值是通过 n_neighbors 参数来调节的，默认值是...由于KNN最邻近分类算法在分类决策时只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分类样本所属的类别，而不是靠判别类域的方法来确定所属类别的，因此对于类域的交叉或重叠较多的待分样本集来说，KNN方法较其他方法更为适合
区间最值问题之ST表算法 1.ST算法思想 ST(Sparse Table)算法是一种用于解决RMQ(Range Minimum/Maximum Query，即区间最值查询)问题的离线算法。...其中使用到了倍增思想，像vector这种内存容量不足之后翻倍分配就属于这种范畴，具体来说：任意一个数可以表示成若干个2次幂之和，例如：5，二进制表示为101 = 2^2 + 2^0，直接采用递推方式，每一步都需要计算，算法复杂度变高...ST算法描述：首先明确解决的是区间最值问题，那么对于给定的数组arr = [1,4,8,20, 10]，长度为2^j的区间可以拆分成两个2^(j-1)的区间，那么对于dp[i][j]，i表示区间起点，j...创建 dp[i][j]表示从i开始长度为2^j的区间最值，那么i和j的取值需要明确。...int n = input.size(); // 预处理每个区间的最值 int k = (int)(log((double)(n)) / log(2.0)); // 预处理区间长度等于1 for (int
条条大路通罗马，选择的途径不会影响最终应用机器人的结果。
如图所示： 我们可以递归遍历整棵树，递归时维护从每个子树从最高节点开始往下延伸的最大路径和。...对于每个子树的最高节点，递归计算完左右子树后，我们将左右子树维护的两条最大路径，和该点拼接起来，就可以得到以这个点为最高节点子树的最大路径。...（这条路径一定是：左子树路径->最高节点->右子树路径） 然后维护从这个点往下延伸的最大路径：从左右子树的路径中选择权值大的一条延伸即可。...（只能从左右子树之间选一条路径） 最后整颗树的最大路径和为: 根节点值+左子树最大路径和+右子树最大路径和，即left_max + right_max + root->val 注意: 如果某条路径之和小于
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第一 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 前言 在对文本做数据分析时，一大半的时间都会花在文本预处理上，而中文和英文的预处理流程稍有不同...首先，中文文本是没有像英文的单词空格那样隔开的，因此不能直接像英文一样可以直接用最简单的空格和标点符号完成分词。...易学习又回忆起他们三人分开的前一晚，大家一起喝酒话别，易学习被降职到道口县当县长，王大路下海经商，李达康连连赔礼道歉，觉得对不起大家，他最对不起的是王大路，就和易学习一起给王大路凑了5万块钱，王大路自己东挪西撮了...， 他 最 对不起 的 是 王 大路 ， 就 和 易 学习 一起 给 王 大路 凑 了 5 万块 钱 ， 王 大路 自己 东挪西撮 了 5 万块 ， 开始 下海经商 。...最 对不起 的 是 王大路 ， 就 和 易学习 一起 给 王大路 凑 了 5 万块 钱 ， 王大路 自己 东挪西撮 了 5 万块 ， 开始 下海经商 。
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