算法设计与分析是计算机科学领域中的重要课题，主要涉及设计高效的算法，并对算法的时间复杂度和空间复杂度进行分析。通过算法设计与分析，可以提高算法的效率和性能，从而解决实际问题。
学习算法，很重要的一点在于有一些好的算法书籍可以学习和查阅。就比如说最经典的算法导论，拥有此书，你可以保证自己的算法无懈可击，不会出现严重问题，因为书上的东西经过了成百万上千万的读者查阅，写作者有能力证明自己的算法的正确性。相对于书籍，网络教程可能比较容易出现问题，因为99%的写作者只是按理解写算法，并不能证明，看的时候只能起到辅助理解的作用。
这是一个算法题目合集，题目是我从网络和书籍之中整理而来，部分题目已经做了思路整理。问题分类包括：
本书内容按照算法策略分为7章内容，第1章从算法之美、简单小问题、趣味故事引入算法概念、时间复杂度、空间复杂度的概念和计算方法，以及算法设计的爆炸性增量问题，使读者体验算法的奥妙。第2~7章介绍经典算法的设计策略、实战演练、算法分析及优化拓展，分别讲解贪心算法，分治算法，动态规划，回溯法，分支限界法，线性规划和网络流。每一种算法都有4~10个实例，共50个大型实例，包括经典的构造实例和实际应用实例，按照问题分析、算法设计、完美图解、伪代码详解、实战演练、算法解析及优化拓展的流程，讲解清楚、通俗易懂。附录介绍常见的数据结构及算法改进用到的相关知识，包括sort函数、优先队列、邻接表、并查集、四边不等式、排列树、贝尔曼规则、增广路复杂性计算、最大流最小割定理等。
美国大选终于要告一段落，“按照美国选举人制度，候选人在各州赢得的选举人票累计超过538票的一半（270张），就当选总统。”如果让你编写统计票的算法，你会如何编写？
公众号设立以来，很多同学都在问如何入门、提高，以及有什么好的算法书籍可以学习。这周空闲时间我就大概在网上整理了一下，由于每个人的性格、学习习惯都不一样，不能针对个人情况来推荐，所以这里给的算法书籍仅做参考哦。
如果有人问学习算法有什么书籍可以推荐，那么《算法之道》一定必读不可。这本书第二版的豆瓣评分高达 8.4 。非常适合初学者。 书籍简介 本书追求的目标是算法背后的逻辑，是一本启示书，而不是一本包罗万象的算法大全。因此，本书甄选了那些最能展现算法思想、战略和精华，并能够有效训练算法思维的内容。本书将算法的讨论分为五篇：算法基础篇、算法设计篇、算法分析篇、经典算法篇、难解与无解篇。每篇分别讨论算法的一个方面：基础、设计、分析、经典和难解问题。第2版还对进程调度问题、跳转表问题、概率分析应用、遗传算法等方面进行了
数据结构作为计算机科学和编程的基础之一，对于每位想要在编程领域中取得成功的人来说，都是必不可少的知识。在这篇文章中，我们将为你提供一个完整的学习路径，帮助你逐步学习和掌握数据结构。
1.Python数据结构篇 数据结构篇主要是阅读[Problem Solving with Python](http://interactivepython.org/courselib/static/pythonds/index.html)时写下的阅读记录，当然，也结合了部分[算法导论]( http://en.wikipedia.org/wiki/Introduction_to_Algorithms)中的内容，此外还有不少wikipedia上的内容，所以内容比较多，可能有点杂乱。这部分主要是介绍了如何使用P
原文地址：http://www.oschina.net/question/587367_156025 学计算机的人是幸福的，因为在这个领域中有如此多的通俗易懂（相对来说）的经典好书，你需要做的只是坚持把它们一本一本读下去而已。在这里列出一些我看过或者准备看的算法书籍，以供参考。 第一名 原书名：The Art of Computer Programming 中文名：计算机程序设计艺术 作者：Donald E.Knuth 难度：★★★★★ 个人评价：★★★★★ 推荐程度：★★★ 本书是算法分析
No.3期 算法设计与分析理论 在计算机科学中，研究算法的设计和评价算法“好坏”的分支，称为算法设计与分析理论。它研究如何去设计解决问题的算法，同时给出一个对算法在计算机中执行的时间和空间效率，评价这个算法是不是足够快、占用的空间足够小。到目前为止，高速的 CPU 和高速大容量的寄存器、缓存和内存依然是很昂贵的计算资源。另外，CPU 的运算速度和内存容量相对目前的大数据来说依然是不够的。所以设计高效率的算法，一方面是为了节约时间；另一方面也是为了节省金钱。从另一个方面讲，如果计算机的速度非常快、内存非常大
计算机科学中的算法设计和复杂性分析是深奥而有趣的主题。它们不仅是解决计算问题的关键工具，还是评估解决方案的效率和性能的手段。在本文中，我们将深入探讨算法复杂性分析的基本概念和一些常见的算法设计策略，包括分治法、贪心法和动态规划。
这三者的背后原理可以总结为清晰的逻辑思维、有效的问题建模和设计以及合理的数据组织和操作。 逻辑学提供了思考和分析问题的基础，算法为问题提供了解决方案的步骤，而数据结构则为这些步骤提供了合适的基础。
瑞士著名的科学家N.Wirth教授曾提出：数据结构+算法=程序。数据结构是程序的骨架，算法是程序的灵魂。当我们遇到一个实际问题时，首先需要解决两件事：
来源：专知本文为论文介绍，建议阅读5分钟本周重要论文包括：CVPR 2022各种获奖论文。 强化学习(Reinforcement learning, RL)是一种学习复杂决策策略的通用而强大的解决方案，为游戏和机器人等多个领域的近期成功提供了关键的基础。然而，许多最先进的算法需要大量的数据，计算成本很高，需要大量的数据才能成功。虽然这在某些情况下是可能的，例如在可用数据稀少的社会科学和医疗健康应用程序中，这自然会昂贵或不可行的。随着人们对将RL应用到更广泛的领域的兴趣的激增，对其算法设计中涉及的数据的使用
算法的关键性和优化算法的必要性是计算机科学和软件开发领域的核心概念。 算法的关键性：
算法包含两方面的内容：算法设计和算法分析算法设计其实就是针对某一特定类型的问题而设计的一个实现过程。算法有以下几个特性：
随着科学技术的发展，人工智能已渗透到各个行业，算法工程师非常火爆，急缺大量人才，年薪也越来越高。刚毕业30-40万很常见。很多人想入手学习算法，那么多算法，究竟该如何下手呢？
性能在软件工程诞生时就占据着非常重要的位置，如何用更少的硬件资源来支撑更多的功能、来完成更多的任务是软件工程师的职责，也是用来衡量一个软件工程师技艺高低的标准。
机器之心报道 机器之心编辑部 正是编译器的存在，才让人类语言转换为计算机可以理解的 0 和 1。 Jeffrey Ullman（左）和 Alfred Aho（右）是创建「编译器」的先驱。 1963 年，当阿尔弗雷德 · 艾侯（Alfred Aho）和杰弗里 · 乌尔曼（Jeffrey Ullman）在普林斯顿大学研究生院开学第一天一同登记排队的时候，计算机科学仍然是一个陌生的新世界。 如今因为这两位学者的努力，几乎任何人都可以使用计算机并对计算机进行编程以执行新任务。 北京时间 3 月 31 日，ACM
建议数据结构和算法分开来学，这里只有算法，没有什么是数据结构！数据结构在这里; --->> 点我
要实现高效的大数据机器学习，需要构建一个能同时支持机器学习算法设计和大规模数据处理的一体化大数据机器学习系统。研究设计高效、可扩展且易于使用的大数据机器学习系统面临诸多技术挑战。近年来，大数据浪潮的兴起，推动了大数据机器学习的迅猛发展，使大数据机器学习系统成为大数据领域的一个热点研究问题。介绍了国内外大数据机器学习系统的基本概念、基本研究问题、技术特征、系统分类以及典型系统；在此基础上，进一步介绍了本实验室研究设计的一个跨平台统一大数据机器学习系统——Octopus（大章鱼）。 关键词：大数据；机器学
华为 OD 机试是指华为公司的在线笔试，是华为公司用于筛选招聘岗位候选人的一种考核方式。
如果你想在算法和数据结构上做得更好，你首先需要做的就是建立一个坚实的基础。这个基础可以通过多种方式学习，通过大学的计算机科学课程，或者参加一些编程训练营，当然，你也可以从书本、视频或者在线课程中学习。
（1）我们学习了那些经典的算法，在惊叹它们奇思妙想的同时，难免疑虑重重：这么刁，怎么想到的？对学生来说，这可能是最费解、也最让人窝火的地方。高手讲，学算法要学它的来龙去脉，包括种种证明。但这对菜鸟来说，简直比登天还难，很可能花费很多时间也无法搞清楚。这条路对大多数人来说，是行不通的，那怎么办呢？下功夫去记忆书上的算法？记住这些算法的效率？看似学会了，其实两手空空。遇到一个新问题，仍然无从下手。可这偏偏又是极重要的，无论作研究还是实际工作，一个计算机专业人士最重要的能力，就是解决问题——解决那些不断从实际应用中冒出来的新问题。
链接：https://www.geeksforgeeks.org/5-best-books-for-competitive-programming/
大家好呀， 我是小玮~今天给大家带来的是学习笔记之数据结构与算法--什么是算法。
spContent=50年前，Basic的诞生结束了计算机只能由专业人员使用的历史，推动了计算机的普及。Windows操作系统的出现又将Basic推向一个新的高度——Visual Basic。它是一个以结构化Basic语言为基础、以事件驱动为机制的“可视”的程序设计语言，能够支持多媒体、数据库、网络等应用，可方便、轻松地开发应用软件。
BFS算法，也称作广度优先搜索算法。是一种图形搜索演算法。简单的说，BFS是从根节点开始，沿着树的宽度遍历树的节点，如果发现目标，则演算终止。（百度百科）
No.10期 何谓大数据算法 Mr. 王：下面我们就来谈谈大数据算法与一般算法的区别和联系。 小可：好。 Mr. 王：前面我们讲了如何评价一个算法，在相对比较小的数据规模下，我们往往可以接受多项式时间算法。但是当数据量很大时，很多小数据量上我们能够在可以接受的时间内解决问题的方法，也都变得不再可以接受。虽然有些算法是多项式算法，但是它的高阶项指数却是非常大的，导致当数据规模大起来时，它的增长速度会变得非常快。对于较大的数据量，资源约束和时间约束都变得相对很苛刻，我们要对可以接受的时间界限进行重新思考。 小
MATLAB 是一款由 MathWorks 公司开发的商业数学软件，被广泛应用于科学计算、数据处理、图像处理、信号处理等领域。其强大的计算功能、易于使用的界面以及丰富的工具箱，使其成为了许多科研工作者和工程师们必不可少的工具之一。
在计算机发展飞速的今天，也许有人会问，“今天计算机这么快，算法还重要吗？”其实永远不会有太快的计算机，因为我们总会想出新的应用。虽然在摩尔定律的作用下，计算机的计算能力每年都在飞快增长，价格也在不断下降。可我们不要忘记，需要处理的信息量更是呈指数级的增长。现在每人每天都会创造出大量数据。日益先进的纪录和存储手段使我们每个人的信息量都在爆炸式的增长。互联网的信息流量和日志容量也在飞快增长。在科学研究方面，随着研究手段的进步，数据量更是达到了前所未有的程度。无论是三维图形、海量数据处理、机器学习、语音识别，都需要极大的计算量。在网络时代，越来越多的挑战需要靠卓越的算法来解决。
大数据正在改变全球商业运作方式，随着对合格大数据人才需求的增加，大数据行业的发展空间和待遇也越来越好，很多想转行大数据的入门学习者，不太清楚大数据的相关的岗位有哪些，今天加米谷大数据就来说个大概。
当你学习了 Python 的基本语法和变量后，你已经掌握了一些编程的基础知识。现在我们来完成一篇实战文章，来解决一个问题：从小到大排序。可能有些知识还没有讲到过，但我相信聪明的你一定能够理解，并可以通过查找资料来牢牢掌握。
算法为什么难学？ 算法在程序中扮演着非常重要的角色，有人将数据结构比喻为程序的骨架，将算法比喻为程序的灵魂，这一点也不为过，正是因为这一点，很多朋友都立志要学好算法，但是我常常看到各种抱怨，比如“看了半年《算法》这本书，才看了几十页”，再比如“四年了，还是没有啃完《算法导论》”。出现这种情况的主要原因有两个： 1.算法纷繁复杂、知识点多，没有一种放之四海而皆准的通用规则，很难一下子从总体上掌握全貌； 2.一些算法虽然有常用的设计模式，但是不同的问题有不同的数学模型，需要设计好数学模型才能带入算法模式进行求解
Stata是一款由美国StataCorp公司开发的通用统计软件，被广泛应用于经济学、社会科学、医学等领域。其强大的数据处理能力、智能化的语法提示以及丰富的扩展工具包，使其成为了许多研究人员和学者们必不可少的工具之一。
算法工程师在上网行为管理软件中可谓是无可替代的重要角色。他们的职责主要集中于那些与上网行为管理相关的算法和模型的设计、开发以及优化。正是这些算法工程师的付出，使得上网行为管理软件具备了诸多优势，而且他们的作用也是至关重要的。
一、基本概念 在计算机科学中，分治法是一种很重要的算法。字面上的解释是“分而治之”，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。这个技巧是很多高效算法的基础，如排序算法(快速排序，归并排序)，傅立叶变换(快速傅立叶变换)…… 任何一个可以用计算机求解的问题所需的计算时间都与其规模有关。问题的规模越小，越容易直接求解，解题所需的计算时间也越少。例如，对于n个元素的排序问题，当n=1时，不需任何计算。n=2
来源 | zh.lucida.me/blog/on-learning-algorithms/
这篇文章讲了什么? 我这些年学习数据结构和算法的总结。 一些不错的算法书籍和教程。 算法的重要性。 初学 第一次接触数据结构是在大二下学期的数据结构课程。然而这门课程并没有让我入门——
本文由马哥教育Python自动化实战班导师wayne撰写，内容略经小编改编和加工，观点跟作者无关，最后感谢作者的辛苦贡献与付出。 你觉得Python真的好吗？或许你在漫天的宣传中看到了这些： 接近英语的简单语法； 开发环境简单，能打字就能写代码； 众多的第三方库； 解释执行，不需要编译； 跨平台，方便移植； 但是作为一个负责任的假程序媛，要跟你说的是：就算再简单的语言，也得学才会会，不要在好不好，真的好不好这些事情上下功夫，要在怎么学如何学上下功夫。 那么，言归正传，我们来看看Python这个神奇的语
测试表明，新研究能解验证集中90%的题目，包括NOIP、Codeforce、Leetcode等比赛中的分治和动态规划题目——这些题目，很多大模型也难以解决。
近日，由人工智能实验室OpenAI发布的对话式大型语言模型ChatGPT在各大中外媒体平台掀起了一阵狂热之风。短短4天时间，其用户量到达百万级，注册用户之多导致服务器一度爆满。
前几天学习了Python的多分支结构及其异常处理，接下来便是用多分支结构来解决问题啦，毕竟如何一项技术出来都应该是为大家所服务的。
算法的五大特性： ⑴ 输入：一个算法有零个或多个输入。 ⑵ 输出：一个算法有一个或多个输出。 ⑶ 有穷性：一个算法必须总是在执行有穷步之后结束，且每一步都在有穷时间内完成。 ⑷ 确定性：算法中的每一条指令必须有确切的含义，对于相同的输入只能得到相同的输出。 ⑸ 可行性：算法描述的操作可以通过已经实现的基本操作执行有限次来实现。
页尾更多“数学”“机器学习”“大数据”干货！ 我是计算机专业的研究生。上个学期选修了数学学院的两门课：《组合最优化》和《NP复杂性与近似算法》，因此认识了一些数院的同学，通过他们了解到了一些他们对计算机/机器学习的看法。感受最深的一点是：学数学的同学更注重理论的完备性和逻辑链的完整性，即对于在分析过程中出现的任何一些命题，都要能证明它是正确的还是错误的，而往往不怎么重视算法和数据结构的设计与实现，以及算法复杂度的分析(大多数数院的学生往往到研究生才会接触算法与数据结构，而且往往是作为选修，很少会去编程实
假设第1个月有1对刚诞生的兔子，第2个月进入成熟期，第3个月开始生育兔子，而1对成熟的兔子每月会生1对兔子，兔子永不死去……那么，由1对初生兔子开始，12个月后会有多少对兔子呢？
这是大学里算法设计与分析基础一节课上的一道经典题，正在思考中，现在还没有解出来就先分享出来吧~ 这个也是算法中的一道经典题。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
