首先，让我们先明确 COUNTING-SORT 算法的基本思想。COUNTING-SORT 是一种线性时间复杂度的排序算法，它适用于对一定范围内的整数进行排序。它的基本思想是，通过统计每个元素在待排序数组中出现的次数，然后根据这个次数将元素放到对应的位置上。
此部分学习内容适合工业工程，管理科学与工程，信息管理，物流管理，系统工程等相关专业的2021级（大一）本科生。只需要有C++，Java编程基础即可，不需要任何数学基础，也不需要运筹学基础，推文由简到难递进，适合自学！大一可以把这些文章掌握，你就真正入门决策优化算法这个领域了。 在朋友圈转发此推文，并且集齐20个赞，可被邀请加入数据魔术师2021级本科学习交流群，会有高年级本科生，硕士生、博士生和老师在群里提供指导和讨论。入群方式见文末！ 干货 | 用模拟退火(SA, Simulated
今天给大家讲解一下设计模式中的策略模式，下面的图片是真实项目中的前端图片，目前接入了三个算法能力，根据产品经理要求，后期还会有不同的算法加入进来，这个时候我们需要考虑一个好的结构对代码进行优化，可能有
在计算机科学和软件工程领域，数据结构和算法是构建高效、可伸缩和可维护软件的关键组成部分。无论你是一名初学者还是经验丰富的开发者，理解和熟练应用数据结构和算法都是非常重要的。本文将深入探讨数据结构和算法的重要性，并提供一些示例代码来演示如何编写更高效的代码。
Java策略模式是一种常用的设计模式，它通过将算法的实现与调用代码分离，使得算法可以单独变化而不影响调用代码。在应用策略模式时，我们需要定义一组算法或策略，并将它们封装到不同的类中；然后，在调用代码中通过选择不同的策略来实现不同的功能。在本文中，我们将详细介绍Java策略模式的使用方法和实现技巧，并给出一些示例代码来说明相关的概念和技术。
【编者按】并非所有的开发者都有机器学习算法的基础知识，那么开发者如何从零入门来学习好机器学习算法呢？本文总结推荐了一些从零开始学习机器学习算法的办法，包括推荐了一些合适的书籍，如何克服所面临的各种障碍，以及快速获得更多知识的窍门。 从零开始实现机器学习算法似乎是开发者理解机器学习的一个出色方式。或许真的是这样，但这种做法也有一些缺点。 在这篇文章中，你会发现一些很好的资源，可以用来从零开始实现机器学习算法。你也会发现一些看似完美的方法的局限性。你已经从零开始实现机器学习算法并努力学习留下的每一条评论了么？我
并非所有的开发者都有机器学习算法的基础知识，那么开发者如何从零入门来学习好机器学习算法呢？本文总结推荐了一些从零开始学习机器学习算法的办法，包括推荐了一些合适的书籍，如何克服所面临的各种障碍，以及快速获得更多知识的窍门。 从零开始实现机器学习算法似乎是开发者理解机器学习的一个出色方式。或许真的是这样，但这种做法也有一些缺点。 在这篇文章中，你会发现一些很好的资源，可以用来从零开始实现机器学习算法。你也会发现一些看似完美的方法的局限性。你已经从零开始实现机器学习算法并努力学习留下的每一条评论了么？我很乐意听到
本系列文章【数据结构与算法】所有完整代码已上传 github，想要完整代码的小伙伴可以直接去那获取，可以的话欢迎点个Star哦~下面放上跳转链接
最近收拾书架，翻出一张多年以前的ASIC项目开发流程图，一起回顾一下。典型的瀑布式开发流程：
知乎上有两个程序员比较受关注的关于算法和数据结构的提问，总共有50000多人关注，获得800多万次的浏览。如何有效且较为轻松地提升算法、数据结构、设计模式等编程内功功力，是大部分程序员的追求。 小异今天带来10万+读者共同选择的小争哥重磅作品《数据结构与算法之美》和《设计模式之美》，就是专为提升程序员编程内功而写，帮助大家由内到外提升编程能力，轻松搞定项目业务、大厂面试。 01 勤修核心技能进谷歌，又发现基础功力不足 不少编程初学者，或者是计算机专业的学生，对算法、数据结构这些多多少少有点敬而远之。写代码
接触过基础计算机科学课程的朋友们，肯定都曾亲自动手设计排序算法——也就是借助代码将无序列表中的各个条目按升序或降序方式重新排列。这是个有趣的挑战，可行的操作方法也多种多样。人们曾投入大量时间探索如何更高效地完成排序任务。
什么是算法？简单来讲，算法就是用于描述解决问题的方法。而现今普遍对算法的定义为：解决特定问题求解步骤的描述，在计算机中表现为指令的有限序列，并且每条指令含有一个或多个操作。
Python是一种高级编程语言，它在机器学习、数据分析、Web开发等领域都有广泛的应用。与其他编程语言一样，Python也支持各种算法。本文将介绍5种常见的Python算法，包括查找算法、排序算法、递归算法、动态规划算法、贪心算法，并提供代码实例。
主要对目前市面上常见的23种设计模式进行逐一分析和总结，希望有兴趣的小伙伴们可以看一下，会持续更新的。希望各位可以监督我，我们一起学习进步，加油，各位。
算法（Algorithm）是指用来操作数据、解决程序问题的一组方法。算法是大厂、外企面试的必备项，也是每个高级程序员的必备技能。针对同一问题，可以有很多种算法来解决，但不同的算法在效率和占用存储空间上的区别可能会很大。
我学习算法，做算法题以后，经常看到有题解写到「算法模板」，今天就和大家聊一聊什么是算法模板。
从零开始实现机器学习算法的好处 我推广了从零开始实现机器学习算法的观念。 我认为你可以学到很多关于算法是如何工作的。我也认为，作为一名开发者，它提供了一个学习用于机器学习的数学符号、描述以及直觉的桥梁。 在“从零开始实现机器学习算法的好处”这篇文章里，我已经讨论了从零实现机器学习算法的好处。 在那篇文章，我列出的好处如下： 你获取了知识； 它提供了一个起点； 拥有算法和代码的所属权。 在这篇文章中，我对如何利用现有的教程和书籍来缩短这个学习过程表达了一些个人看法。有一些用于初学的丰富资源，但也要堤防一些绊脚
数据结构和算法是计算机科学中至关重要的概念。它们为我们提供了处理和组织数据的有效方法，是软件开发和计算机科学中的基石。本文将深入探讨数据结构和算法的基本原理，介绍一些常见的数据结构和算法，并展示它们在实际应用中的价值。
前一段时间看过我文章的都知道，我打算写一个SLAM源码阅读的文章，然后，我就去读了Gmapping的源码，感受良多，不足的地方是源码太乱了，阅读起来真的不香。于是就有了这篇文章，在我仔细阅读之后，我在源码的结构基础之上，进行大刀阔斧的删减和更改之后得到一个易于阅读的建图算法功能包，极大的降低了代码量，极大的提升了阅读体验。在这里将该算法功能包分享给大家，希望需要的朋友，善待它。
在代码中实现一个机器学习的算法能够使你更加了解该算法以及其工作机理。
🏆本文收录于《聊设计模式》专栏，专门攻坚指数级提升，助你一臂之力，带你早日登顶🚀，欢迎持续关注&&收藏&&订阅！
最近由于快过年了，不是很忙碌了，人心浮动，很多都请假了，现在终于有时间来系统学习下和恶补一下常见数据结构和算法的知识，所以，还是通过记录笔记放在博客的方式来督促自己学习。同时和小伙伴们分享一下学习心得与体会。算法对于很多程序员都接触不到的，何况是一个测试人员。但是面试过程中，多多少少都有算法题的面试。所以，学习算法，短期来看是为了跳槽准备，长期来看，是锻炼一个人解决问题的思路的提升的一个途径。
14天阅读挑战赛 努力是为了不平庸~ 算法学习有些时候是枯燥的，这一次，让我们先人一步，趣学算法！
原文地址：http://users.ece.utexas.edu/~adnan/pike.html
在学习和分析算法时，时间复杂度和空间复杂度是两个关键概念。它们帮助我们评估算法的性能和资源使用情况。本篇博客将为你介绍时间复杂度和空间复杂度的概念，并通过 Python 示例代码演示它们的应用。
大家好，很高兴又和大家见面啦！！！今天我们将继续介绍数据结构第一章的相关内容。 在上一篇中，我们介绍了数据结构的基本概率，简单说明了一下数据结构的三要素——数据的逻辑结构、数据的存储结构以及数据的运算。我个人是感觉这些定义有点不好理解，不过没关系，这些内容会随着我们学习的深入而不断提升对它们的理解。下面我们就来看一下第一章的第二部分内容——算法和算法评价。
拿到题目后就开始想着怎么写代码，结果写了大半天，发现越写越乱，最后就写不下去了，又或者是，看到题目后，一脸懵逼，完全不知道怎么下手。
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
面试算法 侧重实践 , 工程 ; 并不是所有的算法都适合面试 , 靠背诵解决问题的算法 , 只能解决单个问题没有推广性的算法 , 有简称 , 带人名的算法 , 这些算法与编程能力关系不大 , 基本面试中不会出现 ; 算法工程师岗位除外 ;
算法是计算机科学中的基础概念之一，它是解决问题的一系列步骤和规则。无论是编写一个简单的程序还是开发一个复杂的应用，算法都是不可或缺的。本篇博客将为你介绍算法的概念以及它在计算机科学中的重要性，并通过 Python 语言来演示算法的实际应用。
10个算法：递归、排序、二分查找、搜索、哈希算法、贪心算法、分治算法、回溯算法、动态规划、字符串匹配算法。
大家可以对照自己的团队，是不是很多团队都是接需求不做设计就干，搞到一半发现N多没想明白，推倒重来再重写大量代码，还美其名曰，需求这么紧，哪有时间做技术方案。
MMCV是一款计算机视觉基础库，为 OpenMMLab 的十几个算法库支持的超过15个训练任务提供了统一的抽象训练 API 、常用的神经网络模块封装、和基础的图像/视频处理算子等模块。
如果你不知道什么是算法竞赛，请查看维基百科文章。基本上，算法竞赛是一个编程比赛，参与者通过编写高效的算法来解决一些明确的问题（不像Hackathon）。
当然，玩耍过后也不能忘记学习。本着~造福人类~的心态，小编又开始干活，为大家带来 有 · 趣 的干货算法内容了！
「同一道题目，同样使用递归算法，有的同学会写出了O(n)的代码，有的同学就写出了O(logn)的代码」。
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。
在面试中，现在无论大小公司都会有算法的。其中排序算法也是一种很常见的面试题。比如冒泡，快排等。这些，排序算法自己看了一次又一次，可是过一段时间，又忘掉了。所以，这次就把算法是怎么推导出来的，详细记录下来。看看这次多久还会忘记。
大家好，我是雨乐。 今天在搜论文的时候，偶然发现一篇文章，名为<<Is this the simplest (and most surprising) sorting algorithm ever?>
在计算机科学领域中，算法的设计和实现是非常重要的。而在大量的算法中，Chameleon算法以其独特的特点和应用广泛受到了研究者们的关注。本文将围绕Chameleon算法的C语言实现及其代码解析展开，通过具体的示例来解释其原理和应用。
【摘要】排序算法很多，其中冒泡排序算法是比较经典的一种，原理清晰，代码简洁，值得学习编程的同学关注，对于算法概念的理解很有帮助。
其实笔者也是一样的，因为算法这个东西，平常真的实操的并不多，但是它又是面试必须问的知识点。因为它是程序员的基础知识。
视觉信息占全部感觉信息的80％以上。科学家发现，人类和灵长类动物的大脑皮层内有至少32个区域(即占大脑皮层一半以上的区域)参与视觉信息处理。
在刷了第一道 leetcode 的题以后我一直在思考，怎么才能让小白更清楚的了解到整个算法运行的过程。如果只是单纯的一点点看代码，从中摸清楚整个流程确实还是有一些难度。虽然就一道题来说，代码块并不会很大，但仅凭借变量之间的交换以及断点调试输出结果，还是很难在我们的大脑中形成一个完整的执行流程。
常见的负载均衡算法，大概有 7 种。它们分别是：完全随机算法、加权随机算法、完全轮询算法、加权轮询算法、平滑加权轮询算法、哈希算法、最小压力算法。本文结合我个人的理解，给大家从头来写出 6 种负载均衡算法。
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