这个问题和“最多能完成排序的块”相似，但给定数组中的元素可以重复，输入数组最大长度为2000，其中的元素最大为10**8。
“两个指针”是一种模式，其中两个指针串联遍历数据结构，直到一个或两个指针都达到特定条件。两个指针在排序数组或链接列表中搜索对时通常很有用；例如，当您必须将数组的每个元素与其他元素进行比较时。
那么所谓的稳定性是什么呢？我想在以链表的排序进行解释，这样好说明。在排序之前，或许会有重复的元素，他们的值相同，但是节点的地址不同，并且一前一后，当排序时，难免会将两个具有相同值的节点的前后顺序颠倒，因为这样对于排序来说值相同前后是无关紧要的，但是他们的节点是不同的，节点与节点的区别在于地址不同，因此，出现了这种情况就代表了排序中的不稳定，相反，这两个节点排序之后的前后顺序相同也就代表着排序是稳定的。
给定一个长度为 n 的整数数组 arr ，它表示在 [0, n - 1] 范围内的整数的排列。
Elasticsearch 从6.0版本开始，引入了一个索引预排序（index sorting）的功能。使用这个功能，用户可以在文档写入的阶段，按指定的字段规则对文档进行排序。这是一个令人激动的新功能，它将极大的提高Elasticsearch在某些场景下的性能！
本人毕业一年，最近陆续面试了头条、瓜子、360、猿辅导、中信银行、老虎等公司，由于最近比较寒冬而且招1-3年的并不多，再加上自己对公司规模和位置有一定要求，所以最后合适的也就这几家了。不过幸运的是所有面试的公司都给了offer。
二叉树也是常用的数据结构，通过使用二叉树可以快速的对数据进行排序或者查找，在常用的堆排序算法中，堆的底层实质就是一个模拟的完全二叉树！等等，什么是完全二叉树？二叉树又是什么？有哪几类？让我们开始今天的算法课堂～
在JAVA的util包中有两个所有集合的父接口Collection和Map,它们的父子关系：
uppose an array sorted in ascending order is rotated at some pivot unknown to you beforehand.
数据结构是一种特殊的组织和存储数据的方式，可以使我们可以更高效地对存储的数据执行操作。数据结构在计算机科学和软件工程领域具有广泛而多样的用途。
10个数据结构：数组、链表、栈、队列、散列表、二叉树、堆、跳表、图、Trie 树； 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。
一、 直接插入排序 1.概念 把待排序的记录按其关键码值的大小逐个插入到一个已经排好序的有序序列中，直到所有的记录插入完为止，得到一个新的有序序列 2.直接插入排序的实现 void insertsort(int* a, int sz)//直接插入排序 [0 end]有序，插入end+1位置的值让[ 0 end+1]也有序 { int i = 0;//假设我们要排升序 for (i = 0; i < sz - 1; i++)//i不能取到sz-1 否则tmp就会造成越界访问 {
话虽如此，我决定在CSDN新星计划挑战期间将我所了解的数据结构和算法集中起来。本文旨在使 DSA 看起来不像人们认为的那样令人生畏。它包括 15 个最有用的数据结构和 15 个最重要的算法，可以帮助您在学习中和面试中取得好成绩并提高您的编程竞争力。后面等我还会继续对这些数据结构和算法进行进一步详细地研究讲解。
粗线框表示最经常使用的实体类。 点线的箭头表示实现了这个接口。 实线箭头表示类能够制造箭头所指的那个类的对象。
排序：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。 稳定性：假定在待排序的记录序列中，存在多个具有相同的关键字的记录，若经过排序，这些记 录的相对次序保持不变，即在原序列中，r[i]=r[j]，且r[i]在r[j]之前，而在排序后的序列 r[i]仍在r[j]之前，则称这种排序算法是稳定的；否则称为不稳定的。 内部排序：数据元素全部放在内存中的排序。 外部排序：数据元素太多不能同时放在内存中，根据排序过程的要求不能在内外存之间移动数据 的排序。
LightGBM在Higgs数据集上LightGBM比XGBoost快将近10倍，内存占用率大约为XGBoost的1/6，并且准确率也有提升。 Xgboost已经十分完美了，为什么还要追求速度更快、内存使用更小的模型？ 对GBDT算法进行改进和提升的技术细节是什么？ 一、提出LightGBM的动机 常用的机器学习算法，例如神经网络等算法，都可以以mini-batch的方式训练，训练数据的大小不会受到内存限制。 而GBDT在每一次迭代的时候，都需要遍历整个训练数据多次。如果把整个训练数据装进内存则会限制训练数据的大小；如果不装进内存，反复地读写训练数据又会消耗非常大的时间。尤其面对工业级海量的数据，普通的GBDT算法是不能满足其需求的。 LightGBM提出的主要原因就是为了解决GBDT在海量数据遇到的问题，让GBDT可以更好更快地用于工业实践。
collection集合说明 所有集合类都位于java.util包下，Java的集合类主要由两个接口派生而出：Collection和Map，Collection和Map是Java集合框架的根接口，这两个接口又包含了一些子接口或实现类； Set接口继承Collection，集合元素不重复；List接口继承Collection，允许重复，维护元素插入顺序；Map接口是键－值对象，与Collection接口没有什么关系； ●List集合是有序集合，集合中的元素可以重复，访问集合中的元素可以根据元素的索引来访问； ●Set集合是无序集合，集合中的元素不可以重复，访问集合中的元素只能根据元素本身来访问（也是集合里元素不允许重复的原因）； ●
Timsort 是一种对真实数据非常有效的排序算法。Tim Peters 在 2001 年为 Python 编程语言创造了 Timsort。Timsort 首先分析它要排序的列表，然后基于该分析选择合理方案。
这题利用二叉搜索树的特性：左子树的所有的关键字小于根节点的关键字，右子树的所有关键字都大于根结点 的关键字。二叉搜索树的中序遍历一定是个有序序列。根据这一特性可以利用二叉树的非递归中序遍历来解答这个问题。
List 、Set、 Map有什么区别和联系 list 和set 有共同的父类 它们的用法也是一样的 唯一的不太就是set中不能有相同的元素 list中可以 list和set的用途非常广泛 list可
本周精读的文章是 V8 引擎 Lazy Parsing，看看 V8 引擎为了优化性能，做了怎样的尝试吧！
为了避免快速排序里，递归过深而堆栈过小，导致堆栈溢出，我们有两种解决办法：第一种是限制递归深度。一旦递归过深，超过了我们事先设定的阈值，就停止递归。第二种是通过在堆上模拟实现一个函数调用栈，手动模拟递归压栈、出栈的过程，这样就没有了系统栈大小的限制。
序 本文主要研究下rest api的设计。 设计准则 easy to use & hard to misuse 易用不易误用，也就是api设计不要太复杂，要简单易用，而且还不能容易用错。 least astonishment 简单就好，不要试图提供其他花哨、华丽的额外功能，比如对于时间类似的字符串参数，规定好一个输入格式即可，不要试图同时兼容多种格式输入。 use case & document story api文档要围绕story或者use case来进行，在一个业务场景下提供完整的闭环操作。 输入规范
Python中列表是可变的，这是它区别于字符串和元组的最重要的特点，一句话概括即：列表可以修改，而字符串和元组不能。 以下是 Python 中列表
选自GitHub 作者：Sherali Obidov 机器之心编译 参与：李亚洲、微胖、蒋思源 该资源是算法、数据结构以及面试问题解决方案的集合，里面的 repository 包含了我对常见算法问题的解答以及数据结构的实现（用 Java）。该资源集合处于持续更新中。 项目地址：https://github.com/sherxon/AlgoDS 目前为止，该资源集合提供了算法、数据结构以及 200 道面试题的答案。 问题 问题被分成了三个等级： 简单问题：http://suo.im/262F7q 中等问题：
1 LightGBM原理 1.1 GBDT和 LightGBM对比 1.2 LightGBM 的动机 1.3 Xgboost 原理 1.4 LightGBM 优化 1.4.1 Histogram 算法 1.4.2 带深度限制的 Leaf-wise 的叶子生长策略 1.4.3 直方图加速 1.4.4 直接支持类别特征 1.4.5 LightGBM并行优化 1.5 其他注意 2 lightGBM代码 2.1 基础代码 2.2 模板代码 2.2.1 二分类 2.2.2 多分类 2.3 lightGBM 和 xgboost 的代码比较 2.3.1 划分训练集测试集 2.3.2 设置参数 2.3.3 模型训练 2.3.4 模型执行时间 2.3.5 模型测试 2.3.6 分类转换 2.3.7 准确率计算 2.3.8 roc_auc_score计算 3 lightGBM调参 3.1 参数 3.1 控制参数 3.2 核心参数 3.3 IO参数 3.2 调参 4 lightGBM案例 4.1 回归案例 4.1.1 代码 4.1.2 运行结果 4.2 [ICC竞赛] 精品旅行服务成单预测 4.2.1 业务需求 4.2.2 数据表格 4.2.3 lightGBM模型 5 lightGBM的坑 5.1 设置提前停止 5.2 自动处理类别特征 5.3 自动处理缺失值
目录 堆栈 Stack： 1. Set（用到了下面的HashSet类） 1.1 特点：无序、对象不能重复 问题：元素是被覆盖还是被过滤了？ 1.2 遍历 1.3 常用实现类 LinkedHashSet: ---- 堆栈 Stack： 表示一个先进后出的数据结构(用弹夹做一个例子，最先进的子弹最后被打出去) 压：push 弹：pop package com.zking.Collection02.util; /** * 目标：使用LinkedList实现堆栈
久前微软 DMTK (分布式机器学习工具包)团队在 GitHub 上开源了性能超越其他 boosting 工具的 LightGBM 知乎上有近千人关注“如何看待微软开源的 LightGBM？”问题，被评价为“速度惊人”，“非常有启发”，“支持分布式”，“代码清晰易懂”，“占用内存小”等。 GBDT ： GBDT (Gradient Boosting Decision Tree) 是机器学习中一个长盛不衰的模型，其主要思想是利用弱分类器（决策树）迭代训练以得到最优模型，该模型具有训练效果好、不易过拟合
最好的情况:当我们要排升序(降序),且是原数组是接近升序(降序) ,while处变成只比较了一次,O(n)
前面我们讲过双向链表的数据结构。每一个循环节点有两个指针，一个指向前面一个节点，一个指向后继节点，这样所有的节点像一颗颗珍珠一样被一根线穿在了一起。然而今天我们讨论的数据结构却有一点不同，它有三个节点。它是这样定义的：
ICollection<T>继承IEnumerable<T>。在其基础上，增加了Add，Remove等方法，可以修改集合的内容。IEnumerable<T>的直接继承者还有Stack<T>和Queue<T>。
文章作者博客微信公共账号：hadoop123（微信号为：hadoop-123），分享hadoop技术内幕，hadoop最新技术进展，发布hadoop相关职位和求职信息，hadoop技术交流聚会、讲座以及会议等。二维码如下： hadoop123 1、常见数据结构 线性：数组，链表，队列，堆栈，块状数组（数组+链表），hash表，双端队列，位图（bitmap） 树：堆（大顶堆、小顶堆），trie树（字母树or字典树），后缀树，后缀树组，二叉排序/查找树，B+/B-，AVL树，Treap，红黑树，splay树
简而言之，数据结构是一个以特定形式存储数据的容器。这种“形式”允许数据结构在某些操作中更加高效。
今天分享一个开源项目，里面汇总了程序员技术面试时需要了解的 算法和数据结构知识，并且还提供了相应的代码，目前 GitHub 上标星 35000 star，值得一看。
列表是 Python 中最基本也是最常用的数据结构之一。 列表中的每个元素都被分配一个数字作为索引，用来表示该元素在列表内所在的位置。 第一个元素的索引是 0，第二个索引是 1，依此类推。 Python 的列表是一个有序可重复的元素集合，可嵌套、迭代、修改、分片、追加、删 除等。 从数据结构角度看，Python 的列表是一个可变长度的顺序存储结构，每一个位置存放 的都是对象的指针。 比如，对于这个列表 alist = [1, “a”, [11,22], {“k1”:”v1”}]，其在内存内的存储方式是这 样的：
LightGBM是一个梯度Boosting框架，使用基于决策树的学习算法。它可以说是分布式的，高效的，有以下优势：
现实例子：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，现在你怎么办 ？
来源：数据科学与人工智能本文约4500字，建议阅读8分钟本文介绍了LightGBM的模型详解。 https://www.showmeai.tech/article-detail/195 之前 ShowMeAI 对强大的 boosting 模型工具 XGBoost 做了介绍 『XGBoost模型』详解，本篇我们来学习 GBDT模型 模型的另一个进化版本：LightGBM。 LightGBM 是微软开发的 boosting 集成模型，和 XGBoost 一样是对 GBDT 的优化和高效实现，原理有一些相似之处，
看完一篇介绍文章后，第一个直觉就是这算法已经配得上工业级属性。日前看到微软已经公开了这一算法，而且已经发开python版本，本人觉得等hadoop+Spark这些平台配齐之后，就可以大规模宣传啦~如果R包一发我一定要第一时间学习并更新在本帖下~ 哈哈
今天下午突然 出现 测试环境 cpu飙高，干到了 60%，其他项目 响应时间明显变长。。。有点吓人，不想背锅
集合，表示可以通过遍历每个元素来访问的一组对象(特别是可使用foreach循环访问) 一个集合包括多个元素，即有一个集合类对象和N个元素对象
分布式系统利用卸载来减少 CPU 负载变得越来越流行。远程直接内存访问 (RDMA) 卸载尤其变得流行。然而，RDMA 仍然需要 CPU 干预来处理超出简单远程内存访问范围的复杂卸载。因此，卸载潜力是有限的，基于 RDMA 的系统通常必须解决这些限制。 我们提出了 RedN，这是一种原则性的、实用的方法，可以实现复杂的 RDMA 卸载，无需任何硬件修改。使用自修改 RDMA 链，我们将现有的 RDMA 动词接口提升为图灵完备的编程抽象集。我们探索使用商用 RDMA NIC 在卸载复杂性和性能方面的可能性。我们展示了如何将这些 RDMA 链集成到应用程序中，例如 Memcached 键值存储，从而使我们能够卸载复杂的任务，例如键查找。与使用单侧 RDMA 原语（例如 FaRM-KV）的最先进的 KV 设计以及传统的 RPC-over-RDMA 方法相比，RedN 可以将键值获取操作的延迟减少高达 2.6 倍。此外，与这些基准相比，RedN 提供性能隔离，并且在存在争用的情况下，可以将延迟减少高达 35 倍，同时为应用程序提供针对操作系统和进程崩溃的故障恢复能力。
操作 当前节点操作：rewind、current、next、prev 增加节点操作：push、unshift 删除节点操作：pop、shift 定位节点：bottom、top 特定节点操作：offsetExists、offsetGet、offsetSet、offsetUnset
11、前端技术体系 （1）多版本/覆盖 时间戳 发布新版本回滚 （2）ssr & 同构 （3）webpack vendor：commonchunk external:全局变量 默认css处理
大家好，我是多选参数的程序锅，一个正在 neng 操作系统、学数据结构和算法以及 Java 的硬核菜鸡。本篇将主要介绍递归相关的内容，下面是本篇的内容提纲。
LightGBM 是微软开发的 boosting 集成模型，和 XGBoost 一样是对 GBDT 的优化和高效实现，原理有一些相似之处，但它很多方面比 XGBoost 有着更为优秀的表现。官方给出的这个工具库模型的优势如下：
算法是对特定问题求解步骤的一种描述，是执行的有限序列，其中每个指令都表示一个或多个操作。
本文是王争老师的《算法与数据结构之美》的学习笔记，详细内容请看王争的专栏 。有不懂的地方指出来，我做修改。
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