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Union-Find 应用?

预计阅读时间:10 分钟上篇文章 Union-Find 并查集详解 很多读者对于 Union-Find 的应用表示很感兴趣,这篇文章就拿几道 LeetCode 题目来讲讲这个的巧妙用。 首先,Union-Find 解决的是的动态连通性问题,这个本身不难,能不能应用出来主要是看你抽象问题的能力,是否能够把原始问题抽象成一个有关论的问题。 这个问题很有意思,因为路径压缩保证了树高为常数(不超过 3),那树就不平衡,高度也是常数,基本没什影响。我认为,论时间复杂度的话,确实,不需要重量平衡也是 O(1)。 当然,好处就是减少了一些空间,不过对于 Big O 表示来说,时空复杂度都没变。下面言归正传,来看看这个有什实际应用。 三、简单总结使用 Union-Find ,主要是如何把原问题转化成的动态连通性问题。对于式合性问题,可以直接利用等价关系,对于棋盘包围问题,则是利用一个虚拟节点,营造出动态连通特性。

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冒泡排序写​?

新手编程1001问(10) 冒泡排序写? 【摘要】排序很多,其中冒泡排序是比较经典的一种,原理清晰,代码简洁,值得学习编程的同学关注,对于概念的理解很有帮助。 咱们不慌着先写代码,先解释一下冒泡排序一回事。 编程中所谓的,是一个高大上的概念,这玩意也确实挺高大上的。 因为,有些,比如google的搜索排名,据说是一个超级大牛写的一个超级复杂的,其中,包含了复杂的优先排序的规则。但是,我们日常编程中遇到的问题,大多是没有这复杂的。 所以,通常的,也就没有那高大上了。其实,概念上,就是解决问题的方,对于程序员来说,就是如何通过编写代码来解决问题。 当然,有许多经典,对于初学者来说,还是脑洞大开的,非常值得学习。 样?够简单的吧?! 这是一个控制台程序,当然你可以把这样的写在任何需要的地方。

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    Github片无显示,办?

    image.png 有小伙伴问,GitHub显示不出来,办?今天告诉你解决办。 1.什床?床,顾名思义是给片睡觉的床,也就是一个专门放片的服务器。 把需要的片放到这个服务器上以后,这个片就会有一个地址,使用这个地址就可以在互联网上打开片了。 image.png 目前这个电子书项目中,使用的片大部分是存放在公号平台上,也就是把公号当作床了。但是,公号对有些片不支持外部访问,也就是当你从公号文章复制片链接后在其它平台上是无显示的。 解决这个问题呢?这个时候就需要将片上传到 GitHub 上,用 GitHub 做床。2.如何做床? 如果项目用到的片很多,一张一张片上传到GitHub是非常耗时的,所以我十一了片上传工具PicGo,它可以快速上传片到 Github 上。

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    并发减库存,保证不超

    这里不谈秒杀设计,不谈使用队列等使请求串行化,就谈下用锁来保证数据正确,就是已经到减库存那一步了,在这一步中如果保证不超。 Spring声明式事务是Spring AOP最好的例子,Spring是通过AOP代理的方式来实现事务的,也就是说在调用reduceStock()方的之前就已经开启了事务。 那,在并发情况下可能会存在这样的情况,假设线程T1和T2都执行到这里,于是它们都开启了事务S1和S2,T1先执行,T2后执行,由于T2执行的时候事务已经创建了,根据隔离级别,这个时候事务S2读取不到S1 数据库乐观锁CAS(compare and swap)比较并交换在Java中,一个线程想修改某个变量的值,那第一步是将变量的值从主内存中读取到自己工作内存中,然后修改,最后写回主内存。 Java中通过Unsafe中compareAndSwapObject这样的方类实现的,它直接调用CPU指令。?

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    的我们,不知道这些

    分享动一动手指,分享给向我们一样需要的人这是一篇有趣的文章,George Dvorsky试解释之于当今世界的重要性,以及哪些对人类文明最为重要,如下所示。? 拉格朗日是对的:正弦曲线无组合成一个带有棱角的信号。但是,我们可以用正弦曲线来非常逼近地表示它,逼近到两种表示方不存在能量差别,基于此,傅立叶是对的。为什我们要用正弦曲线来代替原来的曲线呢? 3.Dijkstra ?Dijkstra是典型的。Dijkstra是很有代表性的。 注意该要求中不存在负权边。 4. RSARSA是目前最有影响力的公钥加密,它能够抵抗到目前为止已知的绝大多数密码攻击,已被ISO推荐为公钥数据加密标准。 如果回答是肯定的,那你应该已经见识过这个了。?大体上,这个使用一种控制回路反馈机制,将期望输出信号和实际输出信号之间的错误最小化。

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    受够了外平台,你该用“外+小程序”翻身?

    业务增速迅猛,2016年增速高达300%。2018年,外交易额有望占据餐饮行业的10%,外已然改变了人们的生活方式和习惯,饿了、美团外更是成为其中的佼佼者。 市场大、增速快,赶不上外这趟车的餐饮品牌,很可能会掉队的,那如何从外的红海中杀出,增加品牌的曝光率、提高外销量呢? 于是还有些商家开始提出疑问,餐饮小程序的优势是什? 商户自营的餐饮小程序最大的优势是没有像美团、饿了的“抽成”。另外,小程序所有的后台操作都是自己管理,用户完全掌握在自己手里,不会遭遇“一言不合就下架”的尴尬和一些“店大欺客”的霸王条款。 在我们微盛外小程序中,我们会针对新、老用户提供多种营销玩,包括小程序+公众号,小程序+社群分享,社交立减金、优惠券等。商家可以根据店铺实际情况进行组合使用,满足不同需求。

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    解:什是Raft

    中我们介绍了分布式注册中心Consul集群中使用了Raft这种分布式一致性,那在这一篇的内容中就给大家详细介绍下什是Raft。 但是多个副本之间的数据一致性如何保证,就成了一个新的问题,而分布式一致性就是为了解决分布式环境下多副本之间数据一致性问题的。 下面我们就以解的方式来深入了解下Raft的工作机制! Raft的角色?在Raft中节点存在Follower、Candidate、Leader三种状态。 并且每一个都先于另外一个得到一个Follower节点的选票,但此时在这届任期类两个Candidate都将不会得到更多的选票了,那在这一届的选择中就无选出新的Leader节点了。 后续有机会可以再和大家一起讨论关于Paxos的相关的知识,谢谢大家的支持!

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    解|什是RSA

    加密的一点历史我们知道常见的加密有:对称加密和非对称加密,非对称加密是我们今天的主角。非对称加密不是一蹴而就的,它是1976年之后才出现的,可以说非对称加密是对称加密的优化。? 如果密钥泄露那再强大的对称加密也是徒劳的,所以如何安全地交换对称加密的规则和密钥是短板。?如何安全地交换密钥呢?让人头疼。 RSARSA可以说是地球上最重要的之一,是数据通信和网络安全的基石。 3.2 过程 RSA的本质就是数学,公钥和私钥是数学上关联的,无须直接传递。过程包括:密钥生成、密钥加解密。? P=61、Q=53 则N=3233,那N的欧拉函数记为M=(P-1)*(N-1) = 60*52=31203.找一个与M互素的整数EM和E之间除了1以外没有公约数(互质)且E

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    美团机器学习岗实习四面面经(推荐系统方向)

    01—背景介绍本人经历几乎没有什实践项目,大部分是相关的工作,研究生阶段主要做的是推荐系统,涉及矩阵分解、嵌入等,所以问题很多是和我方向相关的,大家可以有选择地参考一下~02—一面几乎全部是项目相关的 ;衡量学到的embedding的好坏5、是否了解卷积6、说说推荐系统大概可以分为哪些种类:(1)基于内容;(2)基于协同过滤:基于内存(UB IB);基于模型(MF)03—二面1、推导LR2、 结构是存储的? 说:可以遍历走过该地址的外员的轨迹,大量相交的交点大概率是具体位置;还问,如果要给外员分配订单,去分配? 、看你对比的都是传统的或者是基于的推荐,有没有尝试过对比一下或者有没有了解其他不同数据源的深度学习

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    解数据结构与】LRU缓存淘汰面试时到底该

    散列表和链表都是如何组合起来使用的,以及为什散列表和链表会经常放到一块使用。LRU缓存淘汰链表实现LRU需要维护一个按照访问时间从大到小有序排列的链表结构。 因为查找数据需要遍历链表,所以单纯用链表实现的LRU缓存淘汰的时间复杂很高,是O(n)。 这个hnext有什作用呢? LRU缓存淘汰的解决方类似。 LinkedHashMap中的“Linked”实际上是指的是双向链表,并非指用链表解决哈希冲突。为什hash表和链表经常一块使用?

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    解数据结构与】LRU缓存淘汰面试时到底该

    散列表和链表都是如何组合起来使用的,以及为什散列表和链表会经常放到一块使用。LRU缓存淘汰链表实现LRU需要维护一个按照访问时间从大到小有序排列的链表结构。 因为查找数据需要遍历链表,所以单纯用链表实现的LRU缓存淘汰的时间复杂很高,是O(n)。 这个hnext有什作用呢? LRU缓存淘汰的解决方类似。 LinkedHashMap中的“Linked”实际上是指的是双向链表,并非指用链表解决哈希冲突。为什hash表和链表经常一块使用?

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    行业 |受限于外平台,该用“外+小程序”翻身?

    关键词:餐饮、外、小程序500814803.jpg外业务增速迅猛,已然改变了人们的生活方式和习惯。 市场大、增速快,赶不上外这趟车的餐饮品牌,很可能会掉队的,那如何从外的红海中杀出,增加品牌的曝光率、提高外销量呢? 一些驻足观望的商家还是会提出疑问,餐饮小程序的优势是什? 在我们微盛外小程序中,我们会针对新、老用户提供多种营销玩,包括小程序+公众号,小程序+社群分享,社交立减金、优惠券等。商家可以根据店铺实际情况进行组合使用,满足不同需求。 在朋友圈做了个随机的调研,越来越多用户会选择卸载外平台APP,转而倾向于承载外功能的综合性APP。

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    网络协议 13 - HTTPS 协议:加密路上无尽头

    但是这里又引入了一个问题,你和外网站来约定这个密钥呢?如果这个密钥在互联网上传输,就必须还得用 B 密钥来加密,否则被黑客获取到 A,你们的交互还是不安全,而且,你们又约定 B 呢? 这两种方也有相同的问题。作为普通网民,你鉴别别人给你的公钥是对方的,而不是被黑客冒充的? ,咱们知道外网站传过来的公钥是不是真的就是外网站的呢? 但是,我们又确定 CA 的公钥就是对的呢?这就像有的人在偏远农村搞了个假公安局一样(应该没人这干吧),我们知道公安局是不是假的呢? 如下:?    比较长,整个过程最后的目标是生成在后续通信过程中使用的对称密钥,以及约定使用的加密

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    ai画光路? ai光路的画

    如何使用AI绘制荧光共聚焦显微镜的简易光路呢?我们可以使用ai绘制这幅,该绘制呢?下面我们就来看看详细的教程。? 6、最后,钢笔工具绘制一个折线段,作为箭头添加到每个路径上作为光源的传播方向,这样一个简易的光路就绘制好了!?

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    将机器学习用到交易中

    现在有一个人性别不知道,我们他是男的还是女的?如果用空间预测的方很好解决。我们把身高和体重做一个二维,纵坐标表示体重,横坐标是身高。 解决这个问题的方,感知机的方。其实是神经网络的初级阶段。用这个方解决问题呢?要使用错误驱动的方。 是关于交易的,它的目的很简单。就是假设我希望在H这个时间段内,比如说五分钟内,出V股,某个公司的股票,我应该操作?具体下单,比如说我一次多少股,以多少价格,多久的时候再买一次。 这个问题很经典,你给我的指令要马上把A股全部掉,以当时的价格,我是可以掉的,但你的成本会很高。?如果不这办? 那,有没有办让计机就像交易员一样,通过不断的操作获取经验,能够完成一个优秀的拆单方呢?这个跟强化学习的目的比较类似。强化学习用这样的来表示目的和空间。

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    优秀博客文章 | 微信跳转研究

    ticket=sjhjer6723jhsd623jhds76233hds7632不带ticket直接访问的话,会提示打开失败,那这个ticket是获取到的呢?完全一点头绪都没有。 而且我去论坛看了,并不能注册账号,说明他们应该有家账号可以登录。分析小平台的源码目前还并不知道他们实现跳转的,那就从看看他们的网页源码开始研究吧 跳转中 正在前往微信客户端重新跳转if (! 他们是拿到这条链接里面的ticket的呢?现在又毫无头绪了。继续搜索没办,只能继续搜索了,经过各种努力,翻了好几十页的Google,总发现点有用的东西了。 ticket=t1886d321fdd8e9a5622626b1197c7f34});}catch(e){}也就是说这个接口只对特定的jd.com的域名开放,wq.jd.com就是其中之一,那上文中那个接口的哥们是实现跳到京东家论坛的片的呢 至于找,翻遍*.jd.com的所有域名,你应该能找到。

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    以撩妹为例,5分钟让你秒懂深度学习!

    先给大家看几张:?1:所谓深度学习,就是具有很多个隐层的神经网络?2:单输出的时候,求偏导数?3:多输出的时候,求偏导数后面两张是日本人写的关于深度学习的书里面的两张片。 对于已经训练好的模型,如下所示,权重(w1,w2...)都已知。?45像上面这样,从左至右容易出来。但反过来,测试集有片,也有预期的正确答案,要反过来求 w1,w2......,办? 输入(像)确定的情况下,只有调整参数才能改变输出的值。调整,磨合?每个参数都有一个默认值,我们就对每个参数加上一定的数值∆,然后看看结果如何? 关键是求偏导。 2 和 3 分别给了推导的方,其实很简单,从右至左挨个求偏导就可以。相邻层的求偏导很简单,因为是线性的,所以偏导数其实就是参数本身嘛,就跟求解 x₃ 的偏导类似。 不过,对于一般做工程而言,只需要在默认的网络上调参就可以,相当于使用;对于学者和科学家而言,他们会发明,这有很大的难度。向他们致敬!本文来源于Jacky Yang(知乎)

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    【沙龙干货】主题三:美团配送智能调度实践

    这个上面有一些黄色的小钉,代表商家,蓝色的区域是商家的配送范围。也就是只有消费者在商户的配送范围以内,打开外客户端的时候才能看到这个商家,这个是商户跟配送范围的关系。 第二个问题是大规模实时优化,样去作一个快速的优化,得到一个比较好的订单分配方案。第二个问题是分布式并行计,解决当计量比较大的时候,单机上做多核的计,满足不了需求。 针对这个外配送场景,我们是不是可以合单,这个订单是不是快超时了,可以拿到很多跟问题相关的特征。?分布式并行计主要在两个环节,一个是计本身,的计本身,再一个是为准备数据。 最后说一下未来的展望,主要是在两个方面:一个是精益求精,本身的完善是没有止境的,因为很庞大的搜索空间,样能够尽量好地提升这个的效率,这个是一个非常关键的环节。 样合理指派这个订单,事实上在美团外的整个物流配置、调度过程中,还有一些其他环节比如说像运力配置,是比较重要的。

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    深度学习如何入门?

    先给大家看几张:? 1. 所谓深度学习,就是具有很多个隐层的神经网络。? 2. 单输出的时候,求偏导数? 3. 多输出的时候,求偏导数。 至于调教,那就得求偏导。2. 我们已知正确答案,比如 2 和 3 里的 r,训练的时候,是从左至右计,得出的结果为 y,r 与 y 一般来说是不一样的。 那他们之间的差距,就是 2 和 3 里的 E。这个差距? 当然,直接相减是一个办,尤其是对于只有一个输出的情况,比如 2; 但很多时候,其实像 3 里的那样,那这个差距,一般可以这样,当然,还可以有其他的评估办,只是函数不同而已,作用是类似的:? 关键是求偏导。 2 和 3 分别给了推导的方,其实很简单,从右至左挨个求偏导就可以。相邻层的求偏导其实很简单,因为是线性的,所以偏导数其实就是参数本身嘛,就跟求解 x₃的偏导类似。

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    通俗易懂丨深度学习如何入门

    先给大家看几张:?1. 所谓深度学习,就是具有很多个隐层的神经网络。?2.单输出的时候,求偏导数?3.多输出的时候,求偏导数。后面两张是日语的,这是日本人写的关于深度学习的书。 至于调教,那就得求偏导。2.我们已知正确答案,比如2和3里的r,训练的时候,是从左至右计,得出的结果为y,r与y一般来说是不一样的。那他们之间的差距,就是2和3里的E。这个差距? 当然,直接相减是一个办,尤其是对于只有一个输出的情况,比如2; 但很多时候,其实像3里的那样,那这个差距,一般可以这样,当然,还可以有其他的评估办,只是函数不同而已,作用是类似的:? 不得不说,理想跟现实还是有差距的,我们当然是希望差距越小越好,才能让差距越来越小呢?得调整参数呗,因为输入(像)确定的情况下,只有调整参数才能改变输出的值。调整,磨合? 关键是求偏导。2和3分别给了推导的方,其实很简单,从右至左挨个求偏导就可以。相邻层的求偏导其实很简单,因为是线性的,所以偏导数其实就是参数本身嘛,就跟求解x₃的偏导类似。

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