前言 笔者也是近期猜对算法感兴趣的，可能对刚入门的同学来说，算法接触不到，但是对于有一些经验的程序员来说，算法的技能是必备的，尤其是面试的时候，动不动就让你手写算法，其实考验的就是你的基础知识。...第一篇我就来讲解快排算法，开发中用到的并不多，大家先理解快排思路，然后在背代码的时候就很容易了，核心代码不到十行，所以也是一个很简单的算法。...正文 快排利用了一个重要的概念就是“分治法”，所谓“分治”就是把一个复杂的问题分成两个或更多的相同或相似的子问题，再把子问题分成更小的子问题……直到最后子问题可以简单的直接求解，原问题的解即子问题的解的合并...分治法不仅在快排中体现，还在归并排序，傅立叶变换（快速傅立叶变换）等等都有所体现。...下面我就给定一个数组，然后分析快排是如何进行排序的， int[] arr = {2, 6, 9, 1}; ?
排序数组 2.1 分析 可以先选择一个元素作为基准，把比它小的元素都放在它的左边，把它大的都放在右边，中间放的数就和它相等，这样数组就分为三个区间，递归找一下左边，再递归找一下右边，直到数组全部被排好。...数组中的第K个最大元素 3.1 分析 和上面那题一样，这里也将区间分三块。 随机选取一个基准元素k，根据这个基准元素将区间分三部分，左边都是小于k的，中间都是等于k的，有边都是大于k的。...第一种如果在c区域，那么c大于等于k的，因为c区域放的是是大值区域，如果存在第k大的，那么最有可能就在c中，只需要c大于等于k就一定在。...在第二种情况找的时候，就说明第一种情况不存在，在中间的区域，那么就直接返回k就行，因为中间元素都是相等的。...解法二：用快速选择算法 就是前面所提到的随机选择基准元素k，把数组分三个区间。 然后统计每一个区间的个数，此时就分为三种情况： 第一种情况：第k小，如果a>k就先从第一个区间找。
一.用栈实现非递归的快排程序 先说两句题外话，一般意义上的栈有两层含义，一层是后进先出的数据结构栈，一层是指函数的内存栈，归根结底，函数的内存栈的结构就是一个后进先出的栈。...汇编代码中，调用一个函数的时候，修改的也是堆栈指针寄存器ESP，该寄存器保存的是函数局部栈的栈顶，另外一个寄存器EBP保存的是栈底。...栈里边保存的当然是需要迭代的函数参数，结束条件也是跟需要迭代的参数有关。对于快速排序来说，迭代的参数是数组的上边界low和下边界high，迭代结束的条件是low == high。...return i + 1 ... >>> a=[3,2,1,5,8,9] >>> quick_sort(a,0,5) >>> a [1, 2, 3, 5, 8, 9] 三.一行实现快排: >>> quick_sort...array[1:] if item > array[0]]) >>> array=[3,2,1,5,9,8] >>> quick_sort(array) [1, 2, 3, 5, 8, 9] 四.由于快排是原地排序
导语： 本文提出一种利用无序数组、双向链表、位标记进行视野管理的算法，可以将每次增、删、查视野列表的复杂度降为O(1)。 1....本文提出一种利用无序数组、双向链表、位标记进行视野管理的算法，可以将每次增、删、查视野列表的复杂度降为O(1)。 2....如果从Me的视野列表中删除He，首先查找He在Me的A数组的索引，单独查找索引的算法并非O(1)的算法，但批量查询索引的算法是O(1)的算法，详情见下文：视野管理的流程。...假设视野列表大小为5，下面以表格的形式演示本文算法，表格的前三行对应B数组每个元素对应三元组（ArrayIndex,EmptyIndex,State），其中ArrayIndex是B数组元素位置索引，EmptyIndex...2.2.3 位标记 游戏中需要频繁的判断两个玩家是否相互可见，然而采用无序数组+双向链表的数据结构，最快只能采用遍历双向链表的方法，该时间复杂度为O(n)，因此采用第三个数据结构：位标记辅助完成这项工作
key = arr[low] while i<j do while i=key do --注意=号必须有，否则不会找到真正满足条件(即小于key)的数...j = j-1 end --从后往前找到第一个小于key的数 arr[i]=arr[j] while i<j...and arr[i]<=key do i = i + 1 end -- 从前往后找到第一个大于key的数 arr[j]=arr
原理：以Cni(8,3)为例，按定义式将其展开为(8*7*6*5*4*3*2*1)/(3*2*1)/(5*4*3*2*1)，对于8到6之间的数，分子上出现一次而分母上没出现；5到3之间的数分子、分母上各出现一次...；3到1之间的数分子上出现一次而分母上出现两次。...优势：避免了求阶乘的计算，同时也避免了n太大而导致无法使用长整型变量来表示其阶乘（大多数编程语言中都存在这个问题，当然了Python不存在这个问题）。...补充：关键在于算法，可以使用任意其他语言改写程序，但当组合数结果超出了其他语言中长整型变量的表示范围时同样无法使用，使用Python不存在这个问题。
大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说Java快排算法详解[通俗易懂],希望能够帮助大家进步!!! 快排算法底层基本思想： 先取出数列中的第一个数作为基准数。...将数列中比基准数大的数全部放在他的右边，比基准数小的数全部放在它的左边。 然后在对左右两部分重复第二步，直到各个区间只有一个数。...System.out.print("排序前："); System.out.println(Arrays.toString(array)); //使用快速排序算法对数组排序...时间效率：快速排序的平均时间复杂度是O(nlog2n)，当n较大时，通常快速排序被认为在同数量级的排序方法中平均性能是最好的； 空间效率：快速排序是递归过程，每层递归调用时的指针和参数均要用栈来存放，...递归调用的深度与对应的二叉树深度是一样的。
现在我们举个具体的例子来介绍一下排序算法。 ? 首先出场的我们的主人公小哼，上面这个可爱的娃就是啦。期末考试完了老师要将同学们的分数按照从高到低排序。...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。...还有一点，在表示时间复杂度的时候，n和m通常用大写字母即O(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？
，是一个排序算法，工作的原理是将数组分到有限数量的桶里。...每个桶再个别排序（有可能再使用别的排序算法或是以递归方式继续使用桶排序进行排序），最后依次把各个桶中的记录列出来记得到有序序列。桶排序是鸽巢排序的一种归纳结果。...接着将各个桶中的数据有序的合并起来 : 对每个桶B[i] 中的所有元素进行比较排序 (可以使用快排)。然后依次枚举输出 B[0]….B[M] 中的全部内容即是一个有序序列。...N 个数据均匀的分配到 K 个桶中 同时，对于桶中元素的排序，选择何种比较排序算法对于性能的影响至关重要。...把计数排序中相邻的m个”小桶”放到一个”大桶”中，在分完桶后，对每个桶进行排序（一般用快排），然后合并成最后的结果。
什么是经皮毒？ 经皮毒是指日用品中所含的化学物质，通过皮肤侵入身体，进而产生有害作用的毒素。 它隐藏在洗发液、护发素、浴液，质量不过关的牛仔裤中，每天与人们“零距离”。...当然，不必过于惊慌，多数情况下皮肤只是毒素的通道，只要掌握好方法，就可以将经皮毒排出体外，对健康不会有任何不利影响。...4、洗发水中的润发剂——聚季铵盐 部分品牌的洗发水中内含的经皮毒也不少，其中聚季铵盐-10、聚季铵盐-7等润发剂的浓度过高时，会对身体黏膜产生较大刺激。...当身体温度越高时，皮肤对于经皮毒的吸收能力就会越强，毒素随着新陈代谢进入身体的不同部位。...危害与后果 对女性而言经皮毒可以进入子宫，对男性而言经皮毒容易进入睾丸，破坏荷尔蒙平衡，从而引发过敏症，哮喘等各种症状，也会破坏身体的免疫系统，还容易导致不孕不育症。
具体来说，提问者会给问题加标签，Quartz就把今年1月-11月之间增长最快的那些标签找出来了。 结果发现，有10个标签的增幅超过了TensorFlow。 Vue.js增长最快 ?...增长最快的标签排行榜上，第一名是Vue.js。 (第二名是安卓开发者热爱的Kotlin。)...需要注意的是，在数据科学大热的背景下，Excel-VBA成为了本次统计中，衰退幅度 (43%) 第二高的标签。 ? 数据科学家们，大概正在抛弃Excel，转投Python和R的怀抱。...这些语言，可以给大数据任务提供一个更轻松的环境。 Bootstrap衰退最快 那么，就来观察一下完整的衰退榜单。 ? Twitter Bootstrap以60%的衰退幅度位居榜首。...也就是说，11月发布的问题数，已经不及1月的一半了。 ? Bootstrap的一个主要功能，就是让网页布局在不同的浏览器里正常显示。 从前，不同的浏览器，理解代码的方式可能会非常不同。
Recall 2.1 召回目的&工程pipeline大概设计 召回最重要的一点是 全面，覆盖所有的用户可能会消费的item ，它决定着整个推荐算法的天花板。...这就有点像 集成学习 的思想： 弱弱为强，各取所长，平衡误差 多通道召回 2.2 常用的召回队列/方式 2.2.1 cf召回 I2i, tag2i, u2u2i这些其实本质就是熟悉的协同过滤算法，在离线生成一个矩阵存储...Summary 以上是我和团队的小伙伴一起努力一些成果和积累。从召回到精排，每一层漏斗其实都是有损失的，而这个损失是因为现有算法工程限制。...有些团队直接放弃粗排，只用召回和精排 ，这样效果也会更直接的体现，但也可能会出现我刚刚说的问题。 这一年来最大感触是： 推荐算法其实是需要工程和业务共同努力，不是仅仅靠怼特征，魔改模型就能够出效果 。...没有好的工程系统，算法业务的发展会严重受限（如良好的推理框架，训练集群，离线平台，内存数据库等）。由于效果的提升需要涉及各个层面，因此阿里推出了，全链路一致性建模优化COLD[1]。
void quick_sort(int q[], int l, int r) { if (l >= r) return; int i = l ...
本文最后更新于 404 天前，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。...j >= 0; j--) { if (x >= arr[j]) { break; } // 插入的x...比当前位置的值小，当前值就往后挪一个位置，给以后插入x腾位置 arr[j + 1] = arr[j]; } // 插入的x比当前位置的值大，就将x...插入到当前位置的后面 arr[j + 1] = x; } System.out.println(ArrayUtils.toString(arr)); } 快速排序 @Test...right - left < 1) { return; } int leftOld = left; int rightOld = right; // 取左边的值为中间值
作者：runzhiwang，腾讯 TEG 后台开发工程师 本文介绍一种跳点搜索算法 JPS 以及其四个优化算法，其寻路速度最快可是 A*算法的 273 倍。...已经被证明是基于无权重格子，在没有预处理的情况下寻路最快的算法。...JPS 算法在保留 A*算法的框架的同时，进一步优化了 A*算法寻找后继节点的操作。为了说明 JPS 在 A*基础上的具体优化策略，我们在图 2.1.1 中给出 A*和 JPS 的算法流程图对比。...Avg(毫秒)：寻路 174340 次的平均时间。 20 Step(毫秒)：寻找到路径的前 20 步所花费的平均时间。该指标衡量最快多久可以跟随路径，在实时交互例如游戏中，该指标很重要。...第一列被黑体加粗的算法表示该算法在某些指标（帕累托最优的指标）达到帕累托最优，该算法所在的行被加粗的指标，表示帕累托最优的指标。帕累托最优表示：没有其他算法在帕累托最优的指标上均优于当前算法。
排序算法 冒泡排序 原理：把相邻的元素两两比较，根据大小来交换元素的位置。 原始的冒泡排序是稳定排序。由于该排序的每一轮要遍历所以元素，轮转的次数和元素数量相当，所以时间复杂度是 O(N^2)。...思路：我们在每一轮排序的最后，记录下最后一次元素交换的位置，那个位置也就是无序数列的边界，再往后就是有序区了。...a, int low, int high) { //1.找到递归算法的出口 if (low > high) { return;...对key左边的数快排 quickSort(a, low, i - 1); //6....对key右边的数快排 quickSort(a, i + 1, high); } public static void quickSort(int[] a){
前言 一直不敢写算法的文章，因为很容易被算法大佬打脸?。不过前两天遇到一个题，单向链表的高等排序，挺有意思。虽然这是基础题，但是对于理解快速排序和归并排序的原理有着很大作用。...贴上 leetcode 的题 148. Sort List sort list 排序算法的选择 题目要求 O(nlogn) 时间复杂度，意味着常用算法快排和归并都能纳入考虑范围。...尝试快排 快排是一个人气很高的算法，以其在通常情况下极高的效率著称，但是在处理相对有序的数据时时间复杂度最坏能退化到 O(n²) ，而为了避免这种情况，需要一些额外的技巧，减小分割时取值过于极端的情况发生...快排和归并通常都是基于分治思想来做的，而提起分治就少不了递归，它能让代码更加易读和简洁。 那么，快排的核心问题就是如何分割，下面贴上笔者写的两个基于数组分割的代码。...，核心算法中笔者没有做头结点的判断，该题提供的数据源也是没有头结点的。
引言 1.1 分治算法思想 ☘️☘️☘️规模为n的原问题的解无法直接求出，进行问题规模缩减，划分子问题（这里子问题相互独立而且和原问题解的性质是相同的，只是问题规模缩小了）。...如果子问题的规模仍然不够小，再进行子问题划分，如此递归的进行下去，直到问题规模足够小，很容易求出其解为止，最后求出的小规模的问题的解合并为一个更大规模的问题的解，自底向上逐步求出原问题的解。...1.2 分治算法适用条件 分治算法所能解决的问题一般具有以下几个特征： 原问题的规模缩小到一定的程度就可以很容易地解决 原问题可以分解为若干个规模较小的相同问题，即原问题具有最优子结构性质 利用原问题分解出的子问题的解可以合并为原问题的解...快排 2.1 颜色分类 题目描述：给定一个包含红色、白色和蓝色、共 n 个元素的数组 nums ，原地 对它们进行排序，使得相同颜色的元素相邻，并按照红色、白色、蓝色顺序排列。...我们将序列从中间分开，将逆序对分成三类： 两个元素都在左边； 两个元素都在右边； 两个元素一个在左一个在右； 因此这就是我们算法的大致框架： 计算逆序对的数量（序列）： 1.
导语 | 精排是整个推荐算法中比较重要的一个模块，目前基本都是基于模型来实现，主要涉及样本、特征、模型三部分。本文将对其进行详细阐述，希望为更多的开发者提供经验和帮助。...一、整体架构 精排是整个推荐算法中比较重要的一个模块，目前基本都是基于模型来实现，涉及样本、特征、模型三部分。...五、精排优化 精排优化的方法和论文很多，一定要有一个全局架构认知，从而知晓每篇论文主要针对精排什么地方做的改进，类似的改进方案有哪些，各有什么优缺点。...高维稀疏id特征的收敛问题也是一个待优化的关键问题。 个性化行为建模：基于用户历史行为进行个性化推荐，是目前推荐算法的一大热点。...作者简介 谢杨易 腾讯应用算法研究员 腾讯应用算法研究员，毕业于中国科学院，目前在腾讯负责视频推荐算法工作，有丰富的自然语言处理和搜索推荐算法经验。 推荐阅读 揭秘一致性Hash算法应用！
：“这代码写的真他妈的烂”。...第一，代码的确很烂， 代码质量的好坏其实是很考验一个程序员的水平的， 能写出烂代码的程序员比比皆是。...第二， 程序员本身写代码的水平没有问题， 问题在于程序要描述的业务逻辑本身就非常复杂 ，这也势必会导致描述逻辑的程序也变的复杂， 造成以后维护这份代码的程序员看不懂， 因而被莫名其妙的吐槽。...因此， 在维护别人的代码时一定要保持平常心， 「烂代码」无处不在，就算是再牛逼公司中再牛逼的程序也会生产出在别人眼里的「烂代码」。 有句话说的好：既然逃避不了被强奸的命运，那就学会享受吧！...代码没什么特别， 代码的注解却是脑洞大开：和老婆意见不一致的时候听她的，意见一致的时候听我的 4 ? ? 前端同学如果碰到这种代码， 肯定是杀人的心都有了 5 ?
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