分而治之算法是将大问题分解为更小的子问题，然后将这些子问题分解为更小的问题，直到变得微不足道。这种方法使递归成为一种理想的技术：递归情况将问题分解为自相似的子问题，基本情况发生在子问题被减少到微不足道的大小时。这种方法的一个好处是这些问题可以并行处理，允许多个中央处理单元（CPU）核心或计算机处理它们。
一.程序交互 name = input(“你的名字是：”) #用户输入，输入的任何东西都存储成str（字符串类型）的形式 二.注释的重要性 以后动辄几千行代码的时候，回过头再去看的时候，发现自己都看不懂了，在工作中还会大家一起合作完成代码，不写注释的话，更难以交流了。 单行注释直接在句首写上#就好了 多行注释可用快捷键ctrl+/，或者用三个引号括起来''' 99999999 12345789
对于频繁使用的查找表，希望 ASL = 0 记录在表中位置和其关键字之间存在一种确定的关系 HASH 定义 根据设定的哈希函数 H(key) 和所选中的处理冲突的方法，将一组关键字映象到一个有限的、地址连续的地址集 (区间) 上，并以关键字在地址集中的“象”作为相应记录在表中的存储位置，如此构造所得的查找表称之为“哈希表” HASH函数的构造 构造原则 - 函数本身便于计算 - 计算出来的地址分布均匀，即对任一关键字k，f(k) 对应不同地址的概率相等，目的是尽可能减少冲突 --- 直接定址法
在处理大型的数据集时，我们常常进行一些简单的检查，如稀有项（Unique items）的数量、最常见的项，以及数据集中是否存在某些指定的项。通常的做法是使用某种确定性的数据结构，如 HashSet（哈希集） 或 Hashtable（哈希表） 来达此目的。但是当我们所处理的数据集十分巨大时，这样的数据结构完全不可行，因为数据量太大，我们没有足够的存储空间。对于通常需要在一次传递（One pass）中处理数据并执行增量更新的流媒体应用（Streaming application）来说，这就变得更加困难。
哈希表（Hash Table）是一种常用的数据结构，其核心原理是将数据存储在数组中，并使用哈希函数来映射数据的键（Key）到数组中的特定位置，这个位置通常被称为“哈希桶”或“槽位”。哈希表允许快速的数据查找、插入和删除操作，通常在平均情况下，这些操作的时间复杂度为O(1)。以下是哈希表的基本原理：
一、基本原理 关联分析（association analysis）就是从大规模数据集中寻找物品间的隐含关系。这里的主要问题是，寻找物品的不同组合是一项十分耗时的任务，所需计算代价很高，蛮力搜索方法并不能解决这个问题，所以需要用更智能的方法在合理的时间内找到频繁项集。Apriori算法正是基于该原理得到的。 关联分析是一种在大规模数据集中寻找有趣关系的任务。这些关系分为两种形式：频繁项集和关联规则。频繁项集（frequent item sets）是经常出现在一起的物品的集合。其中频繁的概
Redis是键值对(Key-Value)存储的非关系型数据库，存储形式可以类比Python中的字典。
在开发软件时，我们经常需要判断一个元素是否在一个集合中，比如，如何判断单词的拼写是否错误（判断单词是否在已知的字典中）；在网络爬虫里，如何确认一个网址是否已经爬取过；反垃圾邮件系统中，如何判断一个邮件地址是否为垃圾邮件地址等等。
type()不会认为子类是一种父类类型。 isinstance()会认为子类是一种父类类型
这个算法的时间复杂度为O(nlogk)，其中n是集合的元素个数，k是要找的分位数的位置。算法首先对集合进行排序，然后计算出每个子集的大小和余数。接下来，它找到k-1个子集的最后一个元素的索引，并返回该元素作为第k-1个顺序统计量。
布尔值也叫做布尔类型，总共有两个值，一个为True（真），一个为False（假），一般被用于逻辑判断
马克·吐温曾经说过，所谓经典小说，就是指很多人希望读过，但很少人真正花时间去读的小说。这种说法同样适用于“经典”的计算机书籍。
【引子】用户的隐私保护涉及多个方面，用户行为的隐私保护更是一个难点。周末读了一篇论文，https://cacm.acm.org/magazines/2010/4/81501-private-information-retrieval/fulltext，涉及了很多数学上的方法和概念，很是费劲，隐私信息检索会过犹不及么？企业这么做的动力在哪里呢？
hiding语法能够缓解命名冲突问题，但不很方便，对于存在大量命名冲突的模块，可以通过qualified保留命名空间来避免冲突
✅作者简介：大家好我是hacker707,大家可以叫我hacker 📃个人主页：hacker707的csdn博客 🔥系列专栏：python 💬推荐一款模拟面试、刷题神器👉点击跳转进入网站 一直有人问我，自己英语不好能否学python,答案肯定是可以的，只需要记住下面这些词汇就行啦（可根据首字母找单词全网独一份）🥳🥳🥳 📷 python常用英语词汇（持续更新） 😺😺😺 人生苦短，我用python 根据首字母查找单词 A B C D E F G H I J K L M N O P Q R S
找出最大或最下的K个元素，可以使用Python库中的heapq模块，该模块提供两个函数nlargest()求最大K个和nsmallest()求最小K个。
你只要知道：线性基是由一个数的集合构造出来的另一个数的集合，并且满足一些性质，使其能解决有关异或的一些题目。
针对海量数据的处理，可以使用的方法非常多，常见的方法有hash法、Bit-map法、Bloom filter法、数据库优化法、倒排索引法、外排序法、Trie树、堆、双层桶法以及MapReduce法。 1、hash法 hash法也成为散列法，它是一种映射关系，即给定一个元素，关键字是key，按照一个确定的散列函数计算出hash（key），把hash（key）作为关键字key对应的元素的存储地址，再进行数据元素的插入和检索操作。 散列表是具有固定大小的数组，表长应该是质数，散列函数是用于关键字和存储
例如我们在查找二叉树所有路径的时候，查找完一个路径之后，还需要回退，接着找下一个路径。
2.获取用户名跟密码，如果用户名是：root 密码是：root 提示正确登录，否则登录失败
运算符用于执行程序代码运算,会针对一个以上操作数项目来进行运算,在Python中运算符大致可以分为7种类型:算术运算符、比较运算符、赋值运算符、逻辑运算符、位运算等,下面的例子将依次介绍这几种运算符的使用技巧.
问题描述： 对于给定的由字典字符集组合而成的表达式，求该表达式构成的所有元素。例如表达式[0-9][a-z]，其中0-9表示10个数字，a-z表示26个小写字母，构成的所有元素就是0a,0b,…,0z,1a,1b,…9z。字典字符集的笛卡尔乘积示意如下：
字符串str是在Python编写程序过程中，最常见的一种基本数据类型。字符串是许多单个子串组成的序列，其主要是用来表示文本。字符串是不可变数据类型，也就是说你要改变原字符串内的元素，只能是新建另一个字符串。
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各种社交软件里面都有附件的人的需求，在该应用中，我们查询附近 1 公里的食客，同时只需查询出 20 个即可。 这都依赖基于位置信息服务（Location-Based Service，LBS）的应用。LBS应用访问的数据是和人或物关联的一组经纬度信息，而要能查询相邻的经纬度范围，GEO就非常适合应用在LBS服务的场景。
LevelDB 是一个单机的 KV 存储引擎，但没有使用传统的平衡查找树以平衡读写性能，而是使用了 LSM-tree 结构来组织数据，牺牲部分读性能来换取较高的写吞吐。下面来对照一张图来介绍 LSM-tree 在不同存储介质上的组织方式。
第 11 章 使用 Apriori 算法进行关联分析 关联分析 关联分析是一种在大规模数据集中寻找有趣关系的任务。 这些关系可以有两种形式: 频繁项集（frequent item sets）: 经常
上期我演示了高效过滤停用词的方法，这期我将带你重温Python基础中set集合和字典的使用方法，并讲解字典和集合的实现原理。本期同步更新的还另有一篇《词频统计的3种方法》。
首先，让我们回顾一下散列表的基本工作原理。散列表是一种数据结构，它使用一个哈希函数将键（key）映射到数组中的一个位置，该位置即为槽位。然后，可以将与该键关联的值存储在该槽位中。理想情况下，如果所有的键都是唯一的，那么每个键都将映射到数组的不同位置，这样我们就可以在O(1)的时间复杂度内进行查找、插入和删除操作。然而，在实际应用中，往往会有多个键映射到同一个槽位的情况，这就导致了所谓的散列冲突。
上一文中从0到1，了解NLP中的文本相似度说到了simhash，结尾的时候，我们提到其主要适用于在海量数据比较时候高效率，那么具体是如何实现的呢？
算法分析 (Analysis of algorithms) 是计算机科学的一个分支， 着重研究算法的性能， 特别是它们的运行时间和资源开销。见 http://en.wikipedia.org/wiki/Analysis_ofalgorithms 。
主要整理了一下，pig里面的一些关键词的含义和用法，pig虽然是一种以数据流处理为核心的框架，但数据库的大部分关键词和操作，在pig里面基本上都能找到对应的函数，非常灵活与简洁，春节前的最后一篇文章了，祝大家春节快乐！ 1，pig里所有的保留关键字： -- A assert, and, any, all, arrange, as, asc, AVG -- B bag, BinStorage, by, bytearray, BIGINTEGER, BIGDECIMAL -- C cache, CAS
Python中内置了很多非常有用的对象，本文将会介绍Python中的内置函数，内置常量，内置类型和内置异常。
Python基础 # 向控制台输出内容结束后,不换行 print("*",end="") # 自带换行 print("") %d 以十进制输出数字 %x 以十六进制输出数字 列表 List（列表） 用 [] 定义，数据 之间使用 , 分隔 也叫作数组数组 name_list = ["zhangsan", "lisi", "wangwu"] # API In [1]: name_list. name_list.append name_list.count name_list.insert n
在主串A中查找模式串B的出现位置，其中如果A的长度是n，B的长度是m，则n > m。当我们暴力匹配时，在主串A中匹配起始位置分别是 0、1、2….n-m 且长度为 m 的 n-m+1 个子串。
链表实现的LRU缓存淘汰算法的时间复杂度是O(n)，当时我也提到了，通过散列表可以将这个时间复杂度降低到O(1)。
这个时候，布隆过滤器（Bloom Filter）就派上了用场。作为一种空间高效的概率型数据结构，布隆过滤器能够快速有效地检测一个元素是否属于一个集合。其应用广泛，从网络爬虫的网页去重，到数据库查询优化，乃至比特币网络的交易匹配，都离不开它的身影。
数据类型 number(数字) 用于存储类型，通常分为int、long、float、complex； int：32位机器上占32位，取值范围为-231 ~ 231 - 1；64位机器上占64位，取值范围为-263～263-1； long：无指定位宽，但实际使用中由于机器内存有限，故不可能无限大； float：用来处理实数，占8个字节，64位，52位表示底，11位表示指数，最后一位表示符号； complex：由实数部分和虚数部分组成； string(字符串) 用单引号'或双引号"括起来的任意文本，是一种表
集合（set） discard删除数据时如果集合里面没有那个数据什么也不做，集合相减可以直接用-，+*/都不能用
最近我在帮一个数据科学家同事工程化一个基于深度学习模型的搜索系统。他们的项目是关于在文档嵌入应用深度学习模型，然后使用嵌入向量到我们的搜索系统中来查找相似文档。
来源：机器之心 本文约3000字，建议阅读6分钟 本文为你介绍如何应用信息论来解决并封闭集猜想。 离开数学界七年后，一直从事 AI 领域工作的谷歌研究科学家 Justin Gilmer，却突破了研究生时期未曾获得进展的难题。 2022 年 10 月中旬，Justin Gilmer 从加利福尼亚飞往纽约，在东海岸拜访了他以前的导师 Michael Saks，一位罗格斯大学的数学家。 叙旧期间，他们并未谈及数学。事实上，自从 2015 年在罗格斯大学获得博士学位后，Gilmer 就再没认真思考过数学问题。那时候
数据类型是编程语言中的一个重要概念，它定义了数据的类型和提供了特定的操作和方法。在 python 中，数据类型的作用是将不同类型的数据进行分类和定义，例如数字、字符串、列表、元组、集合、字典等。这些数据类型不仅定义了数据的类型，还为数据提供了一些特定的操作和方法，例如字符串支持连接和分割，列表支持排序和添加元素，字典支持查找和更新等。因此，选择合适的数据类型是 python 编程的重要组成部分。
选自quantamagazine 作者：Kevin Hartnett 机器之心编译 编辑：蛋酱、小舟 离开数学界七年后，一直从事 AI 领域工作的谷歌研究科学家 Justin Gilmer，却突破了研究生时期未曾获得进展的难题。 2022 年 10 月中旬，Justin Gilmer 从加利福尼亚飞往纽约，在东海岸拜访了他以前的导师 Michael Saks，一位罗格斯大学的数学家。 叙旧期间，他们并未谈及数学。事实上，自从 2015 年在罗格斯大学获得博士学位后，Gilmer 就再没认真思考过数学问题。
“字典这个数据结构活跃在所有Python程序的背后，即便你的源码里并没有直接用到它”，摘抄自《代码之美》第18章Python的字典类：如何打造全能战士。字典是Python语言的基石！在函数的关键字参数、实例的属性和模块的命名空间都能够看到它的身影，我们自己写代码时也经常会用到。
一.概念 哈希表就是一种以 键-值(key-indexed) 存储数据的结构，我们只要输入待查找的值即key，即可查找到其对应的值。 哈希的思路很简单，如果所有的键都是整数，那么就可以使用一个简单的无序数组来实现：将键作为索引，值即为其对应的值，这样就可以快速访问任意键的值。这是对于简单的键的情况，我们将其扩展到可以处理更加复杂的类型的键。 使用哈希查找有两个步骤: 1. 使用哈希函数将被查找的键转换为数组的索引。在理想的情况下，不同的键会被转换为不同的索引值，但是在有些情况下我们需要处理多个键被哈希到同一
本文介绍了如何使用 MapReduce 实现基于 PEGASOS 算法的 SVM，通过在 Hadoop 集群上使用 MRJob 来实现分布式训练，并利用 Cascading 和 Oozie 进行作业管理。
所谓数组，就是相同数据类型的元素按一定顺序排列的集合；数组的存储区间是连续的，占用内存比较大，故空间复杂的很大。但数组的二分查找时间复杂度小，都是O(1)；数组的特点是：查询简单，增加和删除困难；
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