还有一个Child的子组件，红底黑字。 那么实际渲染出的样式是什么样子的呢。如下图: ? 实际看到的效果确实蓝底白字与红底白字，为什么与写的代码有出入呢。...究其原因 为什么子组件的字体颜色不是黑色确是白色? ?...为什么同样.parent .component 和.child .component是父级覆盖子级? ?...将DOM和CSSOM合并为渲染树(rendering tree)将会被创建，代表一系列将被渲染的对象。 渲染树的每个元素包含的内容都是计算过的，它被称之为布局layout。...最后 文章首发于：为什么我的样式不起作用？ 参考：浏览器渲染原理与过程 参考：CSS选择器从右向左的匹配规则 DEMO地址
这是奔跑的键盘侠的第99篇文章 接前面两篇，今天继续讲合并排序法。 合并排序法（merge sort） 先来看一下百度百科的定义： 合并排序是建立在归并操作上的一种有效的排序算法。...该算法是采用分治法（Divide and Conquer）的一个非常典型的应用。 合并排序法是将两个（或两个以上）有序表合并成一个新的有序表，即把待排序序列分为若干个子序列，每个子序列是有序的。...然后再把有序子序列合并为整体有序序列。 将已有序的子序列合并，得到完全有序的序列；即先使每个子序列有序，再使子序列段间有序。若将两个有序表合并成一个有序表，称为2-路归并。合并排序也叫归并排序。...百度百科 合并排序法有一定难度，我们先从后半部分的conquer说起吧， 如果有2个已经排好序的列表a = [3，5，6，9]和b = [2，4，7，8],以及目标c = [] 用合并排序法操作： 第一轮...反正我觉得，写的都有点晕乎啦～ 如有疑惑，欢迎留言探讨哦～～
注意： 两个容器必须都是有序的 要么都是升序，要么都是降序，如果不一样会报错 #include using namespace std; #include #include
题目： 输入两个递增排序的链表，合并着两个链表并使新链表中的结点仍然是按照递增顺序的。例如输入的链表1和链表2如下，合并后的为链表3。...解题思路： 首先可以确定的是，链表1和链表2本身就是递增的，所以合并的过程可以从链表1，2的头结点开始，先比较1，2的头结点中值的大小，将小的值的结点（比如为链表1头结点）作为合并后的链表（链表3）...的头结点。...个人感觉值得注意的地方有下面几个： （1）如果链表1，2为空，要考虑代码的鲁棒性。 （2）要考虑链表1，2中某结点的数值相等的情况，这个在else中包含了。 ? （3）递归调用何时退出？...（4）新的链表何时链接？
这其中有五花八门的算法，时间复杂度相同的算法不一而足 目前笔者只给读者展示几种基础算法 (冒泡排序，选择排序，插入排序，快速排序，基数排序，希尔排序，归并排序） (之所以没有介绍堆排序的原因是笔者也不是很懂这方面...废话不说，上代码(我给的桶排不是空间复杂度优化过的） #include #include #include int a[100]; int...3.选择排序(Selection sort) 是一种简单直观的排序算法。...归并排序是分治思想的一个很好应用 将已有序的子序列合并，得到完全有序的序列； 即先使每个子序列有序，再使子序列段间有序。若将两个有序表合并成一个有序表，称为归并。...(Quick Sort)(二十世纪十大算法、与傅里叶变换齐名) 这是笔者讲述的重点 此法由Tony Hoare在1959年发明(1961年公布),类似于归并，也有分治的一种思想，即找到一个基准数，将比它大的放在它的右边
除了精度之外，我们还有其他用于衡量模型性能的指标，本文中我们将重点关注以下三种： 精准度 召回率 F 值 精准度 精准度 = 真正 / （真正 + 假正） 精准度（Precision）的算法相比精度来看并不是很清晰...如果你想了解更多，可参考 维基百科中的算法分解。...) ) =75% F1 算法最妙的点在于它可以在精确度和召回率找到巧妙的平衡点。...以 Python 的逻辑回归算法为例，以下几种选项或许值得一看： SMOTE。该软件包允许用户过量或过少取样，以平衡分类间数量差异。 赋权逻辑回归。...总 结 即使是用 R 或 Python 进行机器学习算法训练，在面对不平衡分类问题时也难免会感到棘手。希望本文能够帮助各位意识到数据分析中潜在的漏洞，以防出现逻辑上的谬误。
1、要解决的问题 给定如下所示的数字列表，请按升序对它们进行排序。 $numbers = [21,25,100,98,89,77]; 要求 对数字进行排序时，需要使用插入合并算法。...用PHP实现该算法 2、伪代码说明 合并排序是一种分而治之的算法。它的工作方式是将列表连续分成两半，直到两半都被排序，然后执行操作合并将两个列表组合成一个排序的新列表。...拆分列表时，如果列表包含零个或一个元素，我们认为该列表已排序。 拆分： ? 合并： ?...描述合并排序的伪代码如下： PROCEDURE function mergeSort FOR each element of the master list indexed by i...IF length(right) > 0 append right to result END IF return resultEND PROCEDURE 3、PHP实现合并排序
1、双调序列 在了解双调排序算法之前，我们先来看看什么是双调序列。 双调序列是一个先单调递增后单调递减（或者先单调递减后单调递增）的序列。...这样只要每次两个相邻长度为n的序列的单调性相反， 就可以通过连接得到一个长度为2n的双调序列，然后对这个2n的序列进行一次双调排序变成有序，然后在把两个相邻的2n序列合并（在排序的时候第一个升序，第二个降序...以16个元素的array为例， 相邻两个元素合并形成8个单调性相反的单调序列， 两两序列合并，形成4个双调序列，分别按相反单调性排序 4个长度为4的相反单调性单调序列，相邻两个合并，生成两个长度为...8的双调序列，分别排序 2个长度为8的相反单调性单调序列，相邻两个合并，生成1个长度为16的双调序列，排序 示意图1： [c2i4n86l6d.png] 详细Bitonic merge图（本图只画到生成一个...16长的双调序列，最后排序没有画出）： [vuo9qfkazl.png] 最后再放一个8个元素排序的示意图5： [kkgob0kd1m.png] 5、非2的幂次长度序列排序 这样的双调排序算法只能应付长度为
1、双调序列 在了解双调排序算法之前，我们先来看看什么是双调序列。 双调序列是一个先单调递增后单调递减（或者先单调递减后单调递增）的序列。...这样只要每次两个相邻长度为n的序列的单调性相反， 就可以通过连接得到一个长度为2n的双调序列，然后对这个2n的序列进行一次双调排序变成有序，然后在把两个相邻的2n序列合并（在排序的时候第一个升序，第二个降序...以16个元素的array为例， 相邻两个元素合并形成8个单调性相反的单调序列， 两两序列合并，形成4个双调序列，分别按相反单调性排序 4个长度为4的相反单调性单调序列，相邻两个合并，生成两个长度为8的双调序列...，分别排序 2个长度为8的相反单调性单调序列，相邻两个合并，生成1个长度为16的双调序列，排序 示意图[1]： ?...5、非2的幂次长度序列排序 这样的双调排序算法只能应付长度为2的幂的数组。那如何转化为能针对任意长度的数组呢？一个直观的方法就是使用padding。
40.Algorithm Gossip: 合并排序法 说明 之前所介绍的排序法都是在同一个阵列中的排序，考虑今日有两笔或两笔以上的资料，它可能是不同阵列中的资料，或是不同档案中的资料，如何为它们进行排序...解法 可以使用合并排序法，合并排序法基本是将两笔已排序的资料合并并进行排序，如果所读入的资料尚未排序，可以先利用其它的排序方式来处理这两笔资料，然后再将排序好的这两笔资料合并。...排序的精神是尽量利用资料已排序的部份，来加快排序的效率，小笔资料的 排序较为快速，如果小笔资料排序完成之后，再合并处理时，因为两笔资料都有排序了，所有在合并排序时会比单纯读入所有的资料再一次排序来的有效率...那么可不可以直接使用合并排序法本身来处理整个排序的动作？而不动用到其它的排序方式？...不过基本上分割又会花去额外的时间，不如使用其它较好的排序法来排序小笔资料，再使用合并排序来的有效率。 下面这个程式范例，我们使用快速排序法来处理小笔资料排序，然后再使用合并排序法处理合并的动作。
} return nMax; }; 最大和的数组： 如果你想把最大和的数组都找出来，你需要保存数组的开始下标和结束下标，这里我演示了第一个方法，下面那个方法也是一样： const maxSubArray...return max.num; // 子数组的最大和 }; 觉得还不错的话，给我的点个star吧 合并排序数组 难度：简单 描述： 合并两个排序的整数数组 A 和 B 变成一个新的排序数组。...样例： 给出A=[1,2,3,4]，B=[2,4,5,6]，返回 [1,2,2,3,4,4,5,6] 题目分析： 注意 A 和 B 本来就是排序好的数组，最简单的就是用sort排序了。...`sort`排序 把两个数组合并成一个数组 用 sort 升序进行排序。...），所以我们需要将长度有剩余的数组剩下的元素全都 push 到新数组中(因为一开始就排序好的，后面出场的只会更强) const mergeSortedArray = function(A, B) {
一、合并排序算法 - merge 函数 1、函数原型分析 在 C++ 语言 的 标准模板库 ( STL , STL Standard Template Library ) 中 , 提供了 merge 合并排序算法函数...用于 将 两个已排序好的容器 合并成一个新的已排序的容器 ; merge 合并排序算法 函数原型 如下 : template <class InputIterator1, class InputIterator2...有序 输入 容器 2 的 迭代器范围 的 终止迭代器 ( 不包含该迭代器指向的元素 ) ; 返回值解析 : 将上述 两个输入容器 迭代器的范围 的元素 进行 合并排序 , 放入到 输出容器中 , 返回的迭代器...random_shuffle 随机排序算法函数 用于 对容器中的元素进行随机排序 ; random_shuffle 随机排序算法 函数原型 如下 : template <class RandomAccessIterator..., 原来序列的最后一个元素成为第一个 , 依此类推 ; 该算法函数 , 并不涉及到 排序操作 , 只是单纯的将 元素顺序 进行反转 ; reverse 反转序列算法 函数原型 如下 : template
【大厂高频算法题】合并两个排序的链表 题目：输入两个递增的链表，单个链表的长度为n，合并这两个链表并使新链表中的节点仍然是递增排序的。...代码： public class Solution { public ListNode Merge(ListNode list1, ListNode list2) { // 设置合并链表的伪头节点...head = new ListNode(0); // 将当前节点进行初始化 ListNode cur = head; // 对list1和list2进行交替合并
针对大规模的数组还支持更多变种。我拿自己仓促写的排序算法跟Java自带的算法进行了对比，看看能不能一较高下。这些实验包含了对特殊情况的处理。 首先，我编写了一个经典的快速排序算法。...这个算法通过计算样本的平均值来估计整个数组的中心点，然后用作初始枢轴。 我借鉴了一些Java的思路来适当改进我的快速排序，修改后的算法在对小数组进行排序的时候直接调用了插入排序。...在这种情况下，我的排序算法和Java的排序算法可以达到相同的运行时间量级。Wild & al指出，如果排序数组有很多的重复数据，标准的快速排序会比双枢轴的快速排序要快。...这是一个预处理过程，然后再应用其他的排序算法分别进行排序。在我的测试中，我使用了我编写的快速排序版本。如果使用合并排序应该会有更好的结果，因为合并排序被广泛应用在高度结构化的数组中。...尽管我写的快速排序算法在一定程度上比不过Java自带的算法，但是我的预处理过程很好的弥补了这些不足（调用了我的快速排序的Bleedsort 87ms vs Java 自带算法105ms; 938ms vs
我今天尝试编译一个Angular4的应用，并部署到服务器的一个路径上去，由于不是根路径因此我使用了下面的语句： ng build -prod -bh /rel 自然的Angular应用index.html...里的语句就变成了： 但，当我用http://localhost:8080/rel打开网页时却提示Loading......上网自学一番收获如下： https://stackoverflow.com/questions/11521011/why-base-tag-does-not-work-for-relative-paths 总结得票最高的：...base配合相对路径使用，不要在路径前使用/，这不是相对路径，这是相对于Root的绝对路径； href后面跟反斜杠/，表明这是一个目录 我上面的问题即在/rel后面加反斜杠完成。
快速排序算法是非常高效的一个排序算法，在众多的排序算法里面其无论在时间复杂度还是空间复杂度都是比较低的。因此作为一个程序员，我们很有必要学习和理解快排的原理。...在这之前，我们先来分析下排序算法界里面的Hello World，其就是大名鼎鼎的冒泡排序，这个排序算法因为思想原理和实现都比较简单，所以大部分程序员都信手拈来，但真实情况是这个算法除了名字比较独特外，别的都不值一提...，因为其排序的平均时间复杂度是O(n^2)，所以在大数据排序时非常之慢。...所以对10个数排序，冒泡排序需要近100次比较（大O表示法，实际50次） 下面我们来分析下快速排序： 快速排序的思想采用的是分治策略，非常类似于老子在道德经里面描述宇宙演变的文字： 道生一，一生二，二生三...，这时候把结果及合并就组成了一个有序的集合。
Merge k Sorted Lists 已知k个已排序链表头节点指针，将这k个链表合并，合并后仍为有序的，返 回合并后的头节点。...思考与分析 最普通的方法，k个链表按顺序合并k-1次，暴力的进行合并。 设有k个链表，平均每个链表有n个节点，时间复杂度: (n+n)+(2n+n)+((k-1)n+n) = (1+2+......是否与更好的方法? 方法1 将kn个节点放到vector中，再将vector排序，再将节点顺序相连。...node_vec[node_vec.size()-1]->next = NULL; return node_vec[0]; } } }; 方法二 分制归并 对k个链表使用分制的思想...，两两进行合并。
其实在 学习数据结构和算法的框架思维 中说过，虽然图可以玩出更多的算法，解决更复杂的问题，但本质上图可以认为是多叉树的延伸。...比如还是刚才那幅图： 用邻接表和邻接矩阵的存储方式如下： 邻接表很直观，我把每个节点x的邻居都存到一个列表里，然后把x和这个列表关联起来，这样就可以通过一个节点x找到它的所有相邻节点。...那么，为什么有这两种存储图的方式呢？肯定是因为他们各有优劣。 对于邻接表，好处是占用的空间少。 你看邻接矩阵里面空着那么多位置，肯定需要更多的存储空间。 但是，邻接表无法快速判断两个节点是否相邻。...比如说我想判断节点1是否和节点3相邻，我要去邻接表里1对应的邻居列表里查找3是否存在。但对于邻接矩阵就简单了，只要看看matrix[1][3]就知道了，效率高。...为什么回溯算法框架会用后者？因为回溯算法关注的不是节点，而是树枝，不信你看 回溯算法核心套路 里面的图，它可以忽略根节点。
本文用来帮助大家理解记忆快速排序，方法和上篇文章一样，着重理解算法基本思想及其代码中的循环控制变量的意义。 基本思想 快速排序属于拿着元素找位置的算法。...思路非常简单明了，首先给第一个元素找到它正确的位置并把它放置其中，此时该元素将原数组分为两半，左半边的元素都小于或等于它，右半边的元素都大于它，对这两个子数组重复刚才的操作，直到子数组中只有一个元素，此时排序完成...答案是先确定该元素所在位置的范围，不断缩小该范围，直到该范围是一个确定的位置，查找结束，把forInsert的值放到该位置上，再对该位置左右两个子数组进行迭代，直到子数组大小为1时结束，排序完成。...由于right位置上的元素比forInsert小，我们无法判断该位置是否是forInsert应当在的位置，BTW,我们可以判定left这个位置肯定不是forInsert应当在的位置，为什么？...此时right位置我们认为是“空的”了，看到没，刚才left是空的，现在right是空的了。 下步的思路肯定还是想办法继续缩小位置的范围。
当i和j相遇后，i,j对应的数要和A对比，比A大，继续走，当i或j有个数比A小时，该数与A交换；然后分成两份，交换数的左边和右边各自执行同样的算法 合并排序 合并排序简而言之就是分而治之的思想 把所有数据一步步拆分...，再不断的两两合并排序 希尔排序 希尔排序是基于插入排序的以下两点性质而提出改进方法的： 插入排序在对几乎已经排好序的数据操作时，效率高，即可以达到线性排序的效率 但插入排序一般来说是低效的，因为插入排序每次只能将数据移动一位...这样可以让一个元素可以一次性地朝最终位置前进一大步 然后算法再取越来越小的步长进行排序，算法的最后一步就是普通的插入排序，但是到了这步，需排序的数据几乎是已排好的了（此时插入排序较快）。...对每个不是空的桶子进行排序。 从不是空的桶子里把项目再放回原来的序列中。 计数排序 是一种稳定的线性时间排序算法。...然后，从最低位开始，依次进行一次排序。这样从最低位排序一直到最高位排序完成以后，数列就变成一个有序序列。 堆排序 是指利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法。
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