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python 数据库数据结构

回顾上一篇文章讲到的聚合模型，三个臭皮匠顶一个诸葛亮。于是出现了blending，bagging，boost，stacking。blending有uniform和non-uniform，stacking是属于条件类的，而boost里面的Adaboost是边学习边做linear，bagging也是属于边学习边做uniform的。Decision Tree就是属于边做学习然后按照条件分的一种。如下图，aggregation model就是是补全了：

西红柿炒鸡蛋

2019-01-23

4550

Data Structure_Visualization排序可视化走迷宫生成迷宫扫雷

数据结构编程算法渲染

选择排序很简单，遍历所有元素，查看一下他们的之后最小的元素和当前元素交换即可。模板函数使用上面的swing模板。为了更清楚显示出排序的过程，可以用不同颜色代表排好序和未排好序的。

西红柿炒鸡蛋

2018-12-28

9540

Data Structure_Visualization概率模拟排序可视化走迷宫生成迷宫

概率问题对于人脑来说很多时候都是反直觉的，所以有时候得到的结果并不是这么完美。首先来看一个分钱问题。假设房间里面有100个人，每个人都有100元钱，他们在玩一个游戏，每一个人拿出一元钱随机给另一个人，最后这100人的财富分布是怎么样的。按照常规思维，其实无论怎么分应该大家都是差不多钱的。

西红柿炒鸡蛋

2018-12-28

8240

Data Structure_树线段树Segment Tree红黑树

对于有一类问题，时常关注的是一个区间或者是一个线段，那么就可以使用线段树来解决。比较经典的问题，就是区间染色问题：有一面墙，长度为n，每次选择一段墙来染色，一开始4-6绘制成黄色，然后1-10绘制蓝色，2-7绘制红色，若干次绘色之后能看见多少种颜色，或者是在区间「i，j」区间里面可以看到多少种颜色。所以主要有两个操作，染色操作和查询操作。使用数组操作其实是可以的，染色就只需要把对应下标的内容，修改就好了；查找只需要遍历，这样复杂度就都是

西红柿炒鸡蛋

2018-12-24

1K0

Data Structure_图图论带权图

交通运输，社交网络，互联网，工作的安排，闹区活动等等都可以用到图论处理。图可以分成两大类，一类是无向图，就是没有方向的，就好像两个人都互相认识一样，有向图就是单方面的联系，一个人认识另一个人，但是另一个人确不认识。当然，无向图也可以看成是一种特殊的有向图。图还可以根据权值分成两类，有权图和无权图，也就是边的权值，无权值只是表示了这个边存在与否而已，有权图表示的就是这个边的重要性，也可以看成是长度等等。图还有一个重要是性质，就是连通性的问题

西红柿炒鸡蛋

2018-11-29

8200

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