大家好，今天我要开始一个名为“每个程序员都应该知道的算法”的系列。在本系列中，我们将研究各种算法，例如搜索，排序，图形，数组等。
学会了Python基础知识，想进阶一下，那就来点算法吧！毕竟编程语言只是工具，结构算法才是灵魂。
我想告诉你一个关于后缀数组的故事。在一段时间里，我正在西雅图的一家公司面试，当时好奇的是如何最有效地创建一个用于可执行二进制文件的diff。我的研究给我带来了后缀数组和后缀树。后缀数组只是，将字符串的所有后缀排序，储存到有序列表中。后缀树是类似的，但是比列表更像BSTree。这些算法相当简单，一旦你进行了排序操作，它们就具有很快的性能。他们解决的问题是，找到两个字符串之间最长的公共子串（或者在这种情况下是字节列表）。
学会了 Python 基础知识，想进阶一下，那就来点算法吧！毕竟编程语言只是工具，结构算法才是灵魂。
几位印度小哥在 GitHub 上建了一个各种 Python 算法的新手入门大全。从原理到代码，全都给你交代清楚了。为了让新手更加直观的理解，有的部分还配了动图。
Java是通过实现不同平台上的虚拟机，然后即时翻译javac生成的中间代码来做到跨平台的。
s = input('输入内容') #input输入的为字符串类型 if s: #（字符串作为布尔值进行判断） print('有内容') else: print('没有输入任何内容') #直接回车，显示“没有输入任何内容” #先空格，再回车，显示“有内容”
你好程序员，我们大多数人都害怕算法，并且从未开始学习它。但我们不应该害怕它。算法只是解决问题的步骤。
1.while循环 while -- 关键字 (死循环) 基本结构 if 条件: 结果 while 条件： 循环体 while True: #真 执行 print("A") print("B") print("C") print("D") print("E") print("F") print("G") while False: # 假 不执行 print("A") print("B") print(
我在互联网上高强度冲浪的时候，偶然发现了这个问题，终于在经过 OI 大神指点下，在CSDN帮助下，想到了解决方法。
C:\xxxx\Python36;C:\xxxx\Python36\Scripts;
网络爬虫（Web crawler），是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本，它们被广泛用于互联网搜索引擎或其他类似网站，可以自动采集所有其能够访问到的页面内容，以获取或更新这些网站的内容和检索方式。从功能上来讲，爬虫一般分为数据采集，处理，储存三个部分。传统爬虫从一个或若干初始网页的URL开始，获得初始网页上的URL，在抓取网页的过程中，不断从当前页面上抽取新的URL放入队列,直到满足系统的一定停止条件。聚焦爬虫的工作流程较为复杂，需要根据一定的网页分析算法过滤与主题无关的链接，保留有用的链接并将其放入等待抓取的URL队列。然后，它将根据一定的搜索策略从队列中选择下一步要抓取的网页URL，并重复上述过程，直到达到系统的某一条件时停止。另外，所有被爬虫抓取的网页将会被系统存贮，进行一定的分析、过滤，并建立索引，以便之后的查询和检索；对于聚焦爬虫来说，这一过程所得到的分析结果还可能对以后的抓取过程给出反馈和指导。
今天，文摘菌就引用一些神奇宝贝的例子，给大家温故一下复杂度分析的概念，然后从易到难给大家介绍复杂度分析的常用方法。
举一个简单的例子，在下班的高峰期，要从公司回到家里，开车走怎样的路线才能够耗时最短呢？最简单的想法，当然是把所有可能的路线一次一次的计算，根据路况计算每条路线所消耗的时间，最终可以得到用时最短的路线，即为最决路线，这样依次的将每一种路线计算出来，最终对比得到最短路线。搜索的速度与总路线数N相关，记为O(N)，而采用量子搜索算法，则可以以O(sqrt(N))的速度进行搜索，要远快于传统的搜索算法。
粒子群优化 PSO 引言 在机器学习问题中以及实际实践中，大多数的建模与控制问题最终都可以转化为一个约束或者无约束的优化问题，这些问题一般比较复杂，主要表现为规模大、维数高、非线性、非凸以及不可微等性质，而且由于非凸的原因往往存在较多的井点，传统的基于梯度的优化算法收敛速度快，但是对于初始值比较敏感，容易陷入局部最优(这也一直以来是bp神经网络的问题)，对于高维复杂的函数难以实现高效优化。 粒子群优化(Particle Swarm Optimization)，又称微粒群算法，是由J. Kennedy和R.
在 Python 中，所有标识符可以包括英文、数字以及下划线(_)，但不能以数字开头。
Python运算符 阅读本文需要5分 主要说明Python的运算符。举个简单的例子 4 +5 = 9 。例子中，4 和 5 被称为操作数，"+" 称为运算符。 Python语言支持以下类型的运算符:
相信很多朋友对于HashMap，开发中我们几乎每天都要使用它，但是每当问到map的一些原理时，很多朋友就不知道如何去回答，甚至一问三不知，从而离我们心仪的offer越来越远，那么今天借着咱们IT 巡游屋这个平台，和大家分享一下关于map的原理，让大家读完这篇文章后，再也不会因为map而倒在面试的路上
给你一个数组 nums 。数组「动态和」的计算公式为：runningSum[i] = sum(nums[0]…nums[i]) 。
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。
建立一个搜索引擎大致需要做这样几件事：自动下载尽可能多的网页；建立快速有效的索引；根据相关性对网页进行公平准确的排序。我们在介绍 Google Page Rank (网页排名) 时已经谈到了一些排序的问题，这里我们谈谈索引问题，以后我们还会谈如何度量网页的相关性，和进行网页自动下载。 世界上不可能有比二进制更简单的计数方法了，也不可能有比布尔运算更简单的运算了。尽管今天每个搜索引擎都宣称自己如何聪明、多么智能化，其实从根本上讲都没有逃出布尔运算的框框。 布尔（GeorgeBoole) 是十九世纪英国
注意：上述转换后结果为字符串类型，因此如果进行相等比较的话，输出的是False结果
位运算符是将操作数（二进制形式）执行逐位运算， bin()可用于获取整数的二进制运算
大数据文摘授权转载自数据派THU 作者：Leonie Monigatti 翻译：欧阳锦 校对：王可汗 你如何在英语词典中查到一个词？我知道你不会按照这种方法做：从第一页开始，翻阅每一个词，直到找到你要找的那个词——当然，除非你的词是 "土豚"（aardvark）。但如果你要找的词是 "动物园"(zoo)，这种方法会花很长时间。 你会如何在英语词典中查找一个词呢？ 一个更快的方法是在中间打开，然后决定是在字典的前半部分还是后半部分继续搜索。 这种方法是对二分搜索算法的一种宽泛描述，这种算法在一个排序的元素列表
线性搜索是一种简单的搜索算法，逐个检查列表中的每个元素，直到找到目标元素或遍历完整个列表。
1.常说的JDK包含了Java语言、Java虚拟机和Java API类库这三部分，是Java程序开发的最小环境
你如何在英语词典中查到一个词？我知道你不会按照这种方法做：从第一页开始，翻阅每一个词，直到找到你要找的那个词——当然，除非你的词是 "土豚"（aardvark）。但如果你要找的词是 "动物园"(zoo)，这种方法会花很长时间。
之前的文章中，我们已经对 Python 有所了解了，并且也学会了 Pycharm 的安装及使用。现在该开始正式进入主题了，接下来就要学习 Python 的相关语法，以及如何使用他们进行编程。
Locality Sensitive Hashing：主要用于高效处理海量高维数据的最近邻问题 ，使得 2 个相似度很高的数据以较高的概率映射成同一个hash 值，而令 2 个相似度很低的数据以极低的概率映射成同一个 hash 值。
受自然界和生物界规律的启迪，人们根据其原理模 仿设计了许多求解问题的算法，包括人工神经网络、 模糊逻辑、遗传算法、DNA计算、模拟退火算法、 禁忌搜索算法、免疫算法、膜计算、量子计算、粒 子群优化算法、蚁群算法、人工蜂群算法、人工鱼 群算法以及细菌群体优化算法等，这些算法称为智 能计算也称为计算智能( c o m p u t a t i o n a l intelligence, CI)。
遗传算法是用于解决最优化问题的一种搜索算法。从名字来看，遗传算法借用了生物学里达尔文的进化理论：”适者生存，不适者淘汰“，将该理论以算法的形式表现出来就是遗传算法的过程。
在计算机科学中，算法分析是非常关键的部分。找到解决问题的最有效算法非常重要。可能会有许多算法能够解决问题，但这里的挑战是选择最有效的算法。现在关键是假如我们有一套不同的算法，应该如何识别最有效的算法呢？在这里算法的空间和时间复杂度的概念出现了。空间和时间复杂度是算法的测量尺度。我们根据它们的空间（内存量）和时间复杂度（操作次数）来对算法进行比较。
昨天看过了简单题汇聚的深度优先搜索专题，今天来体验下简单级别的广度优先搜索专题。老样子，先熟悉下术语概念：
在算法和数据结构中，搜索是一种常见的操作，用于查找特定元素在数据集合中的位置。线性搜索算法是最简单的搜索算法之一，在一组数据中逐一比较查找目标元素。本篇博客将介绍线性搜索算法的两种实现方式：顺序搜索和二分搜索，并通过实例代码演示它们的应用。
进制表示方法举例二进制0b/0B0B1011八进制007654十六进制0x/0X0xa1f1
字符集指的是一种从二进制编码到某类字符符号的映射。校对规则则是指某种字符集下的排序规则。
其中数字、字符串、元组是不可变的，列表、字典是可变的。 对不可变类型的变量重新赋值，实际上是重新创建一个不可变类型的对象，并将原来的变量重新指向新创建的对象（如果没有其他变量引用原有对象的话（即引用计数为0），原有对象就会被回收）。
转换字符串的大小写（只影响字母） lower upper capitalize swapcase title
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 很多人都说背乘法表是他们教育经历中特别痛苦的一件事。问父母为什么要背乘法表，父母通常会说不背就不会做乘法。他们大错特错。 俄罗斯农夫乘法（Russian peasant multiplication, RPM）就是在不了解大部分乘法表的情况下进行大数相乘的方法。 这是一种算术方法，尽管它叫这个名字，但也可能是埃及人，或者与农民没什么关系。 RPM 的起源尚不清楚。一份名为《莱因德纸草书》的古埃及卷轴记载了该算法的一个版本，一些历史学家提出（几乎没有说
程序设计基本元素 常见错误： Python2中默认的编码格式是 ASCII 格式，在没修改编码格式时无法正确打印汉字，所以在读取中文时会报错。 解决方法为只要在文件开头加入 # -- coding: UTF-8 -- 或者 #coding=utf-8 就行了 通过在命令行上提供参数来定制程序行为。如最小批次、周期数、学习率。 1.ImportError：No module name nltk常见错误： 解决办法：上Stack Overflow或github查询相关模块安装方法，在虚拟环境一般用pip 2.SyntaxError：invaild syntax 解决办法：程序中包含错误，查看参数设置或修改语法错误 3.版本冲突：keras会出现版本问题，老的代码需要降低keras版本，tensorflow与cudnn需对应 在python中，所有的数据都表示为对象及对象之间的关系，python对象是特定数据类型的值在内存中的表现方式。每个对象由其标志、类型和值三者标识。 数据类型是一系列值及定义在这些值上的一系列操作，python内置数据类型包括bool、str、int和float 布尔表达式可以用于控制程序的行为 使用数值类型、内置函数、python标准模块、扩展模块中的函数可实现python的超级数学计算器功能，如大数据分析。 python典型结构： 1.一系列import语句 2.一系列函数定义 3.任意数量的全局代码，即程序的主体 针对程序流程控制而言，函数的影响力与选择结构和循环结构一样深远。函数允许程序的控制在不同的代码片段之间切换。函数的意义在于可以在程序中清晰地分离不同的任务，而且还为代码复用提供了一个通用的机制。如果程序中包含多个函数，则可将这些函数分组包含在模块中，将计算任务分解为大小合理的子任务。 借助函数，我们可以实现如下功能： 1.把一长系列的语句分解为独立的部分 2.代码重用，而不需复制代码 3.在更高的概念层面上处理任务 模块化程序设计的优越性： 1.可编写合理规模或超大系统的程序 2.调试可限制在少量的代码范围 3.维护以及改进代码会更容易 递归：函数调用本身。证明技术：数学归纳法
遗传算法组成： 1.编码 2.适应度函数 3.遗传算子：选择、交叉、变异 4.运行参数
NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即“不仅仅是SQL”，泛指非关系型的数据库,随着互联网web2.0网站的兴起，传统的关系数据库在应付web2.0网站，特别是超大规模和高并发的SNS类型的web2.0纯动态网站已经显得力不从心，暴露了很多难以克服的问题，而非关系型的数据库则由于其本身的特点得到了非常迅速的发展。NoSQL数据库的产生就是为了解决大规模数据集合多重数据种类带来的挑战，尤其是大数据应用难题。
时间复杂度是衡量算法执行效率的一种标准。但是，时间复杂度 != 性能。即便在不降低时间复杂度的情况下，也可以通过一些优化手段，提升代码的执行效率。即便是像10%、20%这样微小的性能提升，也是非常可观的。
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