快速排序 OR 插入排序 归并排序 堆排序 选择排序 void SelectSort(int *a,int n) { int i,j; int min; for (i=0;i< n-1;++i) { min = i; for (j=i+1;j<n;++j) { if (a[j]<a[min]) min =j; }
对于雄心勃勃的数据科学家来说，他们如何在与数据科学相关的工作市场中脱颖而出？2019年会有足够多的数据科学相关工作吗？还是说有可能出现萎缩？接下来，让我们来分析一下数据科学的趋势，并一探如何在未来的大数据和机器学习 /AI 领域获得一份不错的工作。” 1、你需要牢固掌握概率
目录 01 有监督学习的损失函数 02 机器学习中的优化问题 03 经典优化算法 04 梯度验证 05 随机梯度下降法 06 随机梯度下降法的加速 07 L1正则化与稀疏性 机器学习算法 = 模型表征 + 模型评估 + 优化算法 优化算法：在模型表征空间中，找到模型评估指标最好的模型。 01 有监督学
摘要之前一直对机器学习很感兴趣,一直没时间去研究,今天刚好是周末,有时间去各大技术论坛看看,刚好看到一篇关于机器学习不错的文章,在这里就分享给大家了.机器学习无疑是当前数据分析
union-find ：用于解决触点之间的连通性问题，有一下三种算法。 /** * QuickFind 快速查找法 * 特点：能够以常数级的时间查找某一触点在哪个分量, 但是在最坏的情况下连接的花费是平凡级的。 * * 成员变量：数组arr、分量数count（数组的索引表示各个触点、数组的值表示各个触电所在的分量）
参考 便利蜂内推 volatile和synchronized 来个算法题：一个无序数组，其中一个数字出现的次数大于其他数字之和，求这个数字 （主元素） 答完再来一个：一个数组，有正有负，不改变顺序的情况下，求和最大的最长子序列 项目用到什么数据库？隔离级别？每个隔离级别各做了什么 数据库的索引？mysql不同引擎
让我们从机器学习谈起导读：在本篇文章中，将对机器学习做个概要的介绍。本文的目的是能让即便完全不了解机器学习的人也能了解机器学习，并且上手相关的实践。当然，本文也
带宽估计（BWE）模块的任务是决定你可以发送多大的视频流且不会造成网络拥塞，以此来保证不会降低视频质量。 在以前的带宽估计算法还是十分基础的，大体上是基于丢包而设计的。通常我们在开始慢慢的增加视频的比特率，直到我们检测到丢包为止。为了检测丢包，你使用标准的RTCP反馈
一、离散化原因 数据离散化是指将连续的数据进行分段，使其变为一段段离散化的区间。分段的原则有基于等距离、等频率或优化的方法。数据离散化的原因主要有以下几点： 算法需要 比如决策树、朴素贝叶斯等算法，都是基于离散型的数据展开的。如果要使用该类算法，必须将离散型的数据进行
加权随机算法和洗牌算法 加权随机算法 # @Time : 2019/6/20 14:43 # @Author : panky_pan # @File : draw_manager.py # @Software: PyCharm """ 算法阐明： 加权随机算法，将一个数域（例如0-1000）进行分域，对每块区域进行编号，将区域编号与事件object进行一一映射 每块区域占数域的比值
漫画算法-小灰的算法之旅 魏梦舒（@程序员小灰）著 “学习算法，我们不需要死记硬背那些冗长复杂的背景知识、底层原理、指令语法......需要做的是领悟算法思想、理解算法对内存空间和性能的影响，以及开动脑筋去寻求解决问题的最佳方案。相比编程领域的其他技术，算法更纯粹，更接近数学，也更具
【算法总结】图论-预备知识 邻接矩阵：用一个二维数组来表示图的相关信息，如edge[i][j]表示结点i和结点j之间的关系（以及权重）——在表示的图为稠密图，且频繁地判断特定结点对是否相邻时，使用邻接矩阵较为适宜。 邻接链表：链式存储结构，为图的每个顶点建立一个单链表，第i个单链表中保存与
一、BFGS算法 算法思想如下： Step1 取初始点，初始正定矩阵，允许误差，令； Step2 计算； Step3 计算，使得
计算机操作系统操作系统的目标1、有效性 （提高系统资源利用率，提高系统的吞吐量）2、方便性3、可扩充性4、开发性操作系统的作用1、os作为用户和计算机硬件系统之间的接口2、os作为计算机系统资源的管理者 3、os实现了对计算机资源的抽象os的定义操作系统：是一组控制和管理计算机硬件和
散列表(Hash table, 也叫哈希表)，是根据关键码值(Key value)而直接进行访问的数据结构。 首先先简单了解一下散列表这种数据机构，散列表用的是数组支持按照下标随机访问数据的特性，所以散列表其实就是数组的一种扩展，由数组演化而来的。可以说，如果没有数组，就没有散列表。 这里举一
散列表与链表的爱恨情仇 我们通过对散列表的学习，发现散列表和链表，经常会被放到一起使用。在链表那里，讲到如何使用链表实现LRU缓存淘汰算法的时候，时间复杂度是O(n)，当时提到，通过散列表可以将这个时间复杂度降低到O(1)。在跳表那里，讲到Redis的有序集合是使用跳表来实现的，跳表可以
非线性结构——树 树(Tree) 树(tree)可以用几种方式定义。定义树的一种自然的方式是递归的方式。一棵树是一些结点(node)的集合。这个集合可以是空集；若不是空集，则树由称作根(root)的结点r以及0个或多个非空的(子)树T1,T2,...,TK组成，这些子树中每一颗的根都被来自根r的一条有
特殊的平衡二叉查找树——红黑树 之前我们学习了二叉查找树，它支持快速插入、删查找操作，各个操作的时间复杂度根树的高度成正比，理想情况下，时间复杂度是O(height)。不过，二叉查找树在频繁的动态更新过程中，可能会出现树的高度远大于的情况，从而导致各个操作的效率下降。极端情况下，二
堆(heap)是计算机科学中一类特殊的数据结构的统称 堆通常是一个可以被看做一棵树的数组对象。堆总是满足下列性质： 堆是一棵完全二叉树 堆中每一个节点的值都必须大于等于(或者小于等于)其子树中每个节点的值 下面解释一下这两点性质： 第一点，堆必须是一个完全二叉树。完全二叉树
递归是一种应用非常广泛的算法(或者说是一种编程技巧) 关于递归算法，这里有一个生活当中非常贴切的一个例子：周末你带着女朋友去电影院看电影，女朋友问你，咱们现在坐在第几排啊？电影院里面太黑了，看不清，没法数，现在你该怎么办？这个时候递归就排上了用场。于是你就问前面一排的人他是第
所谓排序，就是使一串记录，按照其中的某个或某些关键字的大小，递增或递减的排列起来的操作。排序算法，就是如何使得记录按照要求排列的方法。 在这篇博客中，我们接触到的算法都是基于比较的排序算法，如冒泡排序、插入排序(希尔排序)、选择排序等。 如何分析一个“排序算法”？ 学习排
归并排序与快速排序 上篇博客中我们了解到了冒泡排序、插入排序、选择排序这三种排序算法，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。这篇博客将了解到时间复杂度为O(nlogn)的两种排序算法，归并排序和快速排序。这两种排序算法适合大规模的数据排序，比之前的三种排
线性排序，顾名思义，即时间复杂度随数据规模成线性相关的排序算法 在之前的排序算法当中，我们了解到了时间复杂度为O(n²)的冒泡排序、插入排序、选择排序，以及时间复杂度为O(nlogn)的归并排序、快速排序，这些排序算法都有一个共同的特征：基于比较的排序算法。这篇博客会接触到三种时
排序优化 我们知道在C++的STL中为我们提供了很多排序函数如sort、stable_sort等等，平时我们也会直接使用这些现成的排序函数，为了让我们更加深层的了解底层的排序函数，现在我们从如何实现一个通用的、高性能的排序函数这个问题出发，进而更加全面的理解排序算法。 如何选择合适的排
我们都知道数组是一种常见的数据类型，同时它也是一种最基础的数据结构。 数组是一种线性表数据结构，它用一组连续的内存空间，来存储一组具有相同类型的数据。通过接下来的解释来理解这句话。 线性表，顾名思义就是数据排成像一条线一样的结构。每个线性表上的数据最多只有前和后两个
