快速排序(Quick Sort)是从冒泡排序算法演变而来的,实际上是在冒泡排序基础上的递归分治法。快速排序在每一轮挑选一个基准元素,并让其他比它大的元素移动到数列一边,比它小的元素移动到数列的另一边,从而把数列拆解成了两个部分
归并排序(Merge sort)是建立在归并操作上的一种有效的排序算法,归并排序对序列的元素进行逐层折半分组,然后从最小分组开始比较排序,合并成一个大的分组,逐层进行,最终所有的元素都是有序的
这个貌似很常用,以前会了现在正好用到了,所以就复习一下咯。 附上慕课网的视频地址,这个讲得hin详细http://www.imooc.com/learn/365 好了,步入正题,这里讲的就是要实现li
如上图所示(图来自于极客时间算法训练营超哥的资料),我之前写的七大排序算法,都是比较类排序,最后三种是时间复杂度是O(n)的非比较类排序算法:桶排序、计数排序、基数排序。因为这些排序算法的时间复杂度是线性的,所以我们把这类排序算法叫作线性排序(Linear sort)。之所以能做到线性的时间复杂度,主要原因是,这三个算法是非基于比较的排序算法,都不涉及元素之间的比较操作。
作者 | 菜鸟课程 来源 | 菜鸟课程 来一个动态视频感受一下: 视频来源:抖音@师姐编程(ID:1821685962) 本文相关阅读推荐: 毕业十年后,我忍不住出了一份程序员的高考试卷 一道腾讯面
计数排序不是基于比较的排序算法,其核心在于将输入的数据值转化为键存储在额外开辟的数组空间中。 作为一种线性时间复杂度的排序,计数排序要求输入的数据必须是有确定范围的整数。
堆排序在排序复杂性的研究中有着重要的地位,因为他是我们所知的唯一能够同时最优的利用空间和时间的方法,当空间十分紧张的时候(例如嵌入式系统或者低成本的移动设备中)他很流行,因为他只用几行就能实现较好的性能。但是现代操作系统中很少使用他,因为他无法利用缓存,这一点很致命。数组元素很少和相邻的其他元素进行比较,因此缓存未命中的次数要远远高于大多数比较都在相邻元素间的算法,如快速排序,归并排序,甚至是希尔排序。
从2019年5G商用元年迄今倏忽三年过去,三大运营商斥巨资建设5G网络,高并发、低时延、大带宽的优势凸显,那么在千行百业的数字化转型过程中5G有哪些经典案例呢?整理了2022年世界5G大会上发布的十大经典案例(联通3个,电信3个,移动4个)分享给广大读者朋友。
你可以先自己拿着题目去思考有多少种不同的解题方案,然后再对照本文解题方法进行比较。
感谢西安交大弯峰副教授的邀请,明天下午约16点,吃货本货将给大家带来《机器学习十大经典算法及其工业界应用》的分享,定位是物理系数学系同学入门机器学习的第一课,腾讯会议号422-582-784,欢迎小伙伴们参会交流☕️☕️
最近受邀做了一个企业的SOA体系结构的内训,本文是内训课程的培训大纲,分享一下吧,希望大家能够喜欢。同时也想针对大纲中列出的内容对SOA架构体系做一次回顾,如果时间允许把完整的课件也想放上来共享一下吧。
视频中会以5个问题——垃圾邮件识别,风控问题,广告点击预测问题,图像识别,机器翻译 为例,讲解工业界最经典的10个算法的物理直觉,核心数学原理和应用范例,并深入分析它们之间的理论联系,帮助同学们快速打通传统机器学习和深度学习算法之间的任督二脉。
K-means算法是经典的基于划分的聚类方法,是十大经典数据挖掘算法之一,其基本思想是:以空间中k个点为中心进行聚类,对最靠近它们的对象归类。通过迭代的方法,逐次更新各聚类中心的值,直至得到最好的聚类结果。 最终的k个聚类具有以下特点:各聚类本身尽可能的紧凑,而各聚类之间尽可能的分开。 该算法的最大优势在于简洁和快速,算法的关键在于预测可能分类的数量以及初始中心和距离公式的选择。 假设要把样本集分为c个类别,算法描述如下: (1)适当选择c个类的初始中心; (2)在第k次迭代中,对任意一个样本,求其到c个中
jax技术包含了几种技术:javascript、xml、css、xstl、dom、xhtml和XMLHttpRequest七种技术,所以ajax就像是粘合剂把七种技术整合到一起,从而发挥各个技术的优势。
本文转载自July CSDN博客:http://blog.csdn.net/v_JULY_v/archive/2011/03/07/6228235.aspx
它用图片通俗易懂地解释了,"数字签名"(digital signature)和"数字证书"(digital certificate)到底是什么。 我对这些问题的理解,一直是模模糊糊的,很多细节搞不清楚。读完这篇文章后,发现思路一下子就理清了。为了加深记忆,我把文字和图片都翻译出来了
排序算法比较图片如何分析一个排序算法?可以从以下三个方面分析排序算法:1、 时间效率 这里所谓的实践效率就是时间复杂度。复杂度描述的是算法执行时间(或占用空间)与数据规模的增长关系。对于时间复杂度的分析,要把最好时间复杂度、最坏时间复杂度、平均时间复杂度分析出来,分别对应了排序算法的最好排序情况、最坏排序情况以及平均排序效率。2、 空间消耗 所谓的空间消耗对应的是空间复杂度,在排序算法中需要开辟的额外内存空间是多少。如果空间复杂度为 O(1),此时该排序叫做原地排序。注意:是额外的内存空间,存储
There is an English version of README here. just click it!
插入排序(Insertion-Sort)的算法描述是一种简单直观的排序算法。它的工作原理是通过构建有序序列,对于未排序数据,在已排序序列中从后向前扫描,找到相应位置并插入。
冒泡,选择和插入排序,它们的时间复杂度都是O(n2),比较高,适合小规模数据的排序;希尔排序和快速排序都不稳定,这篇我们来说说稳定的归并排序。归并排序在数据量大且数据递增或递减连续性好的情况下,效率比较高,且是O(nlogn)复杂度下唯一一个稳定的排序,致命缺点就是空间复杂度O(n)比较高。
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:
最近一直在思考职业发展的问题,意在搞清楚行业里哪个领域未来发展前景广阔,能让自己顺风而行,思索中想到了雷军大神的经典语录,与之相对的一大经典案例应该是最近十年的炒房族了,不用你站在风口,躺着就能把你吹起来,“小目标”轻轻松松达成,美哉、妙哉。羡慕之余暗叹自己眼光、勇气俱是没练到家,即便当时判断房价未来会涨,也难有勇气全力杀入。姑且就希望自己未来能紧随风口,全力以赴吧。
将机器学习模型变为可以提供服务和 AI 能力的系统是近来备受关注的话题。Chip Huyen 此次公开的深度学习系统设计教程是一篇 8000 字的长文,得到了广泛的关注。目前其推特已有 5000 赞,而 GitHub 项目也在一天内获得了 1000 多星。
数据挖掘十大经典算法 一、 C4.5 C4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法,其核心算法是ID3 算法. C4.5算法继承了ID3算法的优点,并在以下几方面对ID3算法进行了改进: 1) 用信息增益率来选择属性,克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足; 2) 在树构造过程中进行剪枝; 3) 能够完成对连续属性的离散化处理; 4) 能够对不完整数据进行处理。 C4.5算法有如下优点:产生的分类规则易于理解,准确率较高。其缺点是:在构造树的过程中,需要对数据集进行多次的
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国际权威的学术组织the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 2006年12月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法:C4.5, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, kNN, Naive Bayes, and CART. 不仅仅是选中的十大算法,其实参加评选的18种算法,实际上随便拿出一种来都可以称得上是经典算法,它们在数据挖掘领域都产生了极为深远的影响。 数据挖掘十大经典算法(1) C
今天波哥收集整理了linux世界中的10大病毒的特点及影响。Linux系统由于其高度的安全性和开源特性,比起Windows和其他操作系统,病毒和恶意软件的感染案例要少得多。然而,这并不意味着Linux系统就是完全安全的,它们也可能受到攻击。以下是一些曾影响Linux系统的恶意软件以及它们的概述和危害:
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作者互娱iOS预审团队,隶属于互娱研发部品质管理中心,致力于互娱产品的iOS审核前的验收工作。
一直以来,很多运营同学都特别迷茫,觉得自己总在打杂,找不到工作的价值。这种状态,不管是对公司还是个人来说,都是很糟糕的。
而外部排序是因排序的数据很大,一次不能容纳全部的排序记录,在排序过程中需要访问外存。
这几年,“数据分析”是很火啊,在这个数据驱动一切的时代,数据挖掘和数据分析就是这个时代的“淘金”,懂数据分析、拥有数据思维,往往成了大厂面试的加分项。
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这是十大经典排序算法详解的第二篇,这是之前第一篇文章的链接:十大经典排序算法详解(一)冒泡排序,选择排序,插入排序,没有看过的小伙伴可以看一下.
本文和你一起探索Python编程经典案例,让你沉浸式学习Python。助你期末考试拿高分,拿到大厂的心仪offer。
自2017年11月炸出乐视供应链上百亿欠款的“头条”后,乐视就陷入了某种“墙倒众人推”的境地。但对乐视陷入如此境况的根源,各界仍然众说纷纭。在翻看日本“电子”公司索尼的故事,并用竞争战略思维进行分析后,响铃认为,一切可能早已注定。而最近搅动舆论风云的小蓝单车倒闭事件,也是跌入经营误区导致失败的又一例证。
直播预告详情 Greenplum 是全球首个开源、多云分布式数据库,2019年被 Gartner 列为全球十大经典和实时数据分析产品中唯一开源数据库。和腾讯云大学、腾讯云云+社区合作的《六节课快速上手Greenplum》已经进行到第六场,在前五场的活动中,来自Greenplum社区和原厂的专家们分别为大家介绍了Greenplum的安装与部署,Greenplum备份、安全与高可用,生态与工具,快速调优,和常见问题等的干货内容 在企业级应用场景下,有时候会有从Oracle、MySQL、PostgreSQL等数据
论文十问由沈向洋博士提出,他鼓励大家带着这十个问题去阅读论文,用有用的信息构建认知模型。个人也觉得论文十问对阅读论文非常有帮助,故此记下,同时记录一些经典的论文十答作为典范参考。
这几年,“数据分析”是很火啊,在这个数据驱动一切的时代,数据挖掘和数据分析就是这个时代的“淘金”,懂数据分析、拥有数据思维,往往成了大厂面试的加分项。 比如通过数据分析,我们可以更好地了解用户画像,为产品做留存率、流失率等指标分析,精细化产品运营;再比如去年疫情,有 B 站网友通过数据分析、调整参数,制作的“疫情传播速率”视频,点击量相当大。 身边不少人跳入这个行业,我也经常在后台收到粉丝的一些困惑: 开发出身,想转行数据分析,但没有实战经验,面试很难! 是从 Python 入手还是 R 语言?常用的算法有
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