作者:心叶 本文对应github地址:https://github.com/yelloxing/...
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堆(heap)是计算机科学中被广泛使用的数据结构,如排序、推荐,还可作为优先级队列,与图也能结合,还能与常见算法思想如贪心等结合起来,高效实现算法。
各位朋友好久不见呢。最近由于刚入职,作为职场萌新,所以大部分时间都花在了工作上。因而也没有太多时间来写文章啦,这篇文章也是定题了许久,迟迟没有落笔。等之后工作慢慢稳定,业务熟练起来,文章更新频率就会高起来的!还请朋友们持续关注哦~
动态规划适于求解最优问题,如求最大值、最小值等。可显著降低时间复杂度,提高代码的执行效率。 难点和递归类似,求解问题的过程不太符合人类常规思维。
最近在刷算法题目,突然重新思考一下大二时学习的算法分析与设计课程,发现当时没有学习明白,只是记住了几个特定的几个题型;现在重新回归的时候,上升到了方法学上了;感觉到了温故知新的感觉;以下总结自童咏昕老师的算法设计与分析课程和韩军老师的算法分析与设计课程;当我们遇到一个问题的时候,我们先想出一个简单的方法,可以之后再在这个方法的基础上进行优化;
我们要找到一个函数的谷底,可以通过不断求导,不断逼近,找到一个函数求导后为0,我们就引入了一个概念
前言 八大排序,三大查找是《数据结构》当中非常基础的知识点,在这里为了复习顺带总结了一下常见的八种排序算法。 常见的八大排序算法,他们之间关系如下: 他们的性能比较: 下面,利用Python分别将他们进行实现。 直接插入排序 算法思想: 直接插入排序的核心思想就是:将数组中的所有元素依次跟前面已经排好的元素相比较,如果选择的元素比已排序的元素小,则交换,直到全部元素都比较过。 因此,从上面的描述中我们可以发现,直接插入排序可以用两个循环完成: 第一层循环:遍历待比较的所有数组元素 第二层循环
1.比较笨的枚举算法思想 2聪明—点的递推算法思想 3.充分利用自己的递归算法思想 4.各个击破的分治算法思想 5.贪心算法思想并不贪婪 6.试探法算法思想是—种委婉的做法 7.迭代算法 8.模拟算法思想
内存回收机制:就是释放掉在内存中已经没有用的对象,要判断怎样的对象是没用的,有两种方法:
所谓排序,即将原来无序的一个序列重新排列成有序的序列。 排序方法中涉及到稳定性,所谓稳定性,是指待排序的序列中有两个或两个以上相同的项,在排序前和排序后看这些相同项的相对位置有没有发生变化,如果没有发生变化,即该排序方法是稳定的,如果发生变化,则说明该排序方法是不稳定的。 如果记录中关键字不能重复,则排序结果是唯一的,那么选择的排序方法稳定与否就无关紧要了;如果关键字可以重复,则在选择排序方法时,就要根据具体的需求来考虑选择稳定还是不稳定的排序方法。那么,哪些排序算法是不稳定的呢? “快些选堆”:其中“快”
贪心算法,在每次面对岔路口的时候,都做出看起来最优的选择,期望这一组选择可以使得我们的人生达到“最优”。但不一定能得到的是最优解。
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每一步将一个待排序的记录,插入到前面已经排好序的有序序列中去,直到插完所有元素为止。
提升是一种机器学习技术,可以用于回归和分类的问题,它每一步产生弱预测模型(如决策树),并加权累加到总模型中;如果每一步的弱预测模型的生成都是依据损失函数的梯度方式的,那么就称为梯度提升(Gradient boosting)提升技术的意义:如果一个问题存在弱预测模型,那么可以通过提升技术的办法得到一个强预测模型。
二面面试官来了。是个算法大佬。是个专门做算法的。直接手出题,他说时间不多,就让我说思路。
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陈浩然,北大在读,个人网站:chrer.com,里面记录了机器学习、深度学习的系统学习笔记,欢迎大家访问,感谢分享!
排序是我们学习算法过程中重要且基础的一环,例如对下面的排序问题,我们应该怎么做呢?
前面的一系列文章跟大家分享了各种数据结构和算法的实现,本文将分享一些算法的设计技巧:分而治之、动态规划,使用这些技巧可以借算法来解决问题,提升自己解决问题的能力,欢迎各位感兴趣的开发者阅读本文。
堆排序(Heapsort)是指利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法。堆积是一个近似完全二叉树的结构,并同时满足堆积的性质:即子节点的键值或索引总是小于(或者大于)它的父节点。
以前也零零碎碎发过一些排序算法,但排版都不太好,又重新整理一次,排序算法是数据结构的重要部分,系统地学习很有必要。
插入排序是一种简单直观的排序算法,它的基本思想是将待排序的元素逐个插入到已排序序列中的适当位置,直到全部元都插入完毕。插入排序包直接插入排序和希尔排序。
堆排序(Heapsort)是指利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法。堆积是一个近似完全二叉树的结构,并同时满足堆积的性质:即子结点的键值或索引总是小于(或者大于)它的父节点。
插入排序在实现上,通常采用in-place排序(即只需用到O(1)的额外空间的排序),因而在从后向前扫描过程中,需要反复把已排序元素逐步向后挪位,为最新元素提供插入空间。
K-Means算法在无监督学习,尤其是聚类算法中是最为基础和重要的一个算法。它实现起来非常简单。聚类效果也很不错的,因此应用非常广泛。
作为一个Coder不管在工作中还是进阶场景下都会面临一个个问题,其实方法论或者模版很多情况下能够提供不少帮助、就像肌肉记忆一样,解题模版,思路模版什么的常记心中。在《程序员面试金典》里面的优化和解题技巧这一章节其实给出了很多思路,还是很有用这里整理了下,
贪心算法是一种优化问题的解决方法,它每步选择当前状态下的最优解,最终希望通过局部最优的选择得到全局最优解。在本文中,我们将深入讲解Python中的贪心算法,包括基本概念、算法思想、具体应用场景,并使用代码示例演示贪心算法在实际问题中的应用。
排序是计算机内经常进行的一种操作,其目的是将一组“无序”的记录序列调整为“有序”的记录序列。
在最短路径的问题中,局部最优解即当前的最短路径或者说是在当前的已知条件下起点到其余各点的最短距离。关键就在于已知条件,这也是Dijkstra算法最精妙的地方。我们来解释一下。
XGBoost 简介 在大数据竞赛中,XGBoost霸占了文本图像等领域外几乎80%以上的大数据竞赛.当然不仅是在竞赛圈,很多大公司也都将XGBoost作为核心模块使用,好奇的人肯定都很想揭开这个神奇
资料由互联网收集整理,供新手参考学习 这里又生动点的演示:http://www.cnblogs.com/wangfupeng1988/archive/2011/12/26/2302216.html
因为很多算法思想都基于递归,无论是DFS、树的遍历、分治算法、动态规划等都是递归思想的应用。学会了用递归来解决问题的这种思维方式,再去学习其他的算法思想,无疑是事半功倍的。
互联网公司面试,笔试环节或第一面往往都是现场做编程题。很多面试的老铁反映说,败在了编程题上,去不了自己心仪的公司,拿不到想要的待遇。
方法一:每次以一个顶点为源点,重复执行Dijkstra算法n次—— T(n)=O(n³)
EM算法也称期望最大化(Expectation-Maximum,简称EM)算法,它是一个基础算法,是很多机器学习领域算法的基础,比如隐式马尔科夫算法(HMM), LDA主题模型的变分推断等等。本文就对EM算法的原理做一个总结。
但如果你看过《事实》这本书,你就不会被大脑中的惯性思维所影响。只要我们理解算法思想的关键点,多做题练习并加深理解记忆。其实算法思想就像切菜一样简单。
想要学习算法、应付笔试或者应付面试手撕算法题,相信大部分人都会去刷 Leetcode,有读者问?如果我在 leetcode 坚持刷它个 500 道题,以后笔试/面试稳吗?
问题描述: 有一批共n个集装箱要装上2艘载重量分别为c1和c2的轮船,其中集装箱i的重量是wi,且不能超。 算法思想: 最优装载方案: 将第一艘轮船尽可能的装满; 然后将剩余的装载第二艘船上 算法描述: template <class Type> class Loading { friend Type MaxLoading(Type [],Type,int); private: void Backtrack(int i); int n;
相比Ribbon负载均衡策略里的十八般兵器,Dubbo就显得低调的多了,它只提供了负载均衡四件套,让我们先来简单了解一下:
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