插入排序是对冒泡排序的进一步优化，是一种简单直观的排序算法。它的工作原理是通过构建有序序列，对于未排序数据，在已排序序列中从后向前扫描，找到相应位置并插入。
小猿会从最基础的面试题开始，每天一题。如果参考答案不够好，或者有错误的话，麻烦大家可以在留言区给出自己的意见和讨论，大家是要一起学习的 。
给定一个排序数组，你需要在原地删除重复出现的元素，在不使用额外数组空间下，使得每个元素只出现一次，返回移除后数组的新长度。如输入[1,1,2]，返回2。
已经讲了两个数据结构了，今天我们来讲一下在redis中最具有特色的数据结构zset（有序列表）
非线性时间比较类排序：通过比较来决定元素间的相对次序，由于其时间复杂度不能突破O(nlogn)，因此称为非线性时间比较类排序。
今天刷题的时候再次遇到了链表，网上搜了很多关于链表的概念，有些感觉写的不错，有些云里雾里，这里对链表这个结构做个详细的说明。
插入排序是一种简单的排序算法。它的工作原理是通过构建有序序列，对于未排序数据，在已排序序列中从后向前扫描，找到相应位置并插入。插入排序在实现上，通常采用 in-place 排序，因而在从后向前扫描过程中，需要反复把已排序元素逐步向后挪位，为最新元素提供插入空间。
给出一些不同颜色的盒子，盒子的颜色由数字表示，即不同的数字表示不同的颜色。你将经过若干轮操作去去掉盒子，直到所有的盒子都去掉为止。每一轮你可以移除具有相同颜色的连续 k 个盒子（k >= 1），这样一轮之后你将得到 k*k 个积分。当你将所有盒子都去掉之后，求你能获得的最大积分和。
每次处理就是将无序数列的第一个元素与有序数列的元素从后往前逐个进行比较,找出插入位置,将该元素插入到有序数列的合适位置中。
（1）我们需要特别注意的是奖金计算规则是按业绩分段设计的，也就是说跨段位的业绩奖金计算需要分段求和，而不是只按最高标准计算。
人工智能是这几年非常火的技术，上至九十九下至刚会走都对人工智能或多或少的了解。神经网络是人工智能的核心，也就是说没有神经网络就没有人工智能，那么这篇文章就带大家学习一下神经网络相关的知识。因为这篇文章没有数学公式、没有代码，旨在帮助读者快速掌握神经网络的核心知识，因此起名叫极简神经网络。
在本文中，我们将通过 Python 代码和逻辑来设计一款您在智能手机上经常玩的 2048 游戏。如果您对游戏不熟悉，强烈建议您先玩一下游戏，以便了解游戏的基本功能。
continue：终止本轮循环并开始下一轮循环（开始下一轮之前会先看循环条件是否满足，满足了才执行）
01 前言 八大排序，三大查找是《数据结构》当中非常基础的知识点，在这里为了复习顺带总结了一下常见的八种排序算法。 常见的八大排序算法，他们之间关系如下： 排序算法.png 他们的性能比较：
我们主要看研究一下下面的几个方法，LinkedList其他方法都是通过调用这几个方法来实现功能，包括LinkedList的双端队列的方法也是。
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！欢迎记录下你的那些努力时刻（算法学习知识点/算法题解/遇到的算法bug/等等），在分享的同时加深对于算法的理解，同时吸收他人的奇思妙想，一起见证技术er的成长~
1 综述 (1) 什么是特征选择 特征选择 ( Feature Selection )也称特征子集选择( Feature Subset Selection , FSS ) ，或属性选择( Attribute Selection ) ，是指从全部特征中选取一个特征子集，使构造出来的模型更好。 (2) 为什么要做特征选择 在机器学习的实际应用中，特征数量往往较多，其中可能存在不相关的特征，特征之间也可能存在相互依赖，容易导致如下的后果： 特征个数越多，分析特征、训练模型所需的时间就越长。 特征个数越多，容易引
今天继续介绍分布式系统当中常用的数据结构，今天要介绍的数据结构非常了不起，和之前介绍的布隆过滤器一样，是一个功能强大原理简单的数据结构。并且它的缺点和短板更少，应用更加广泛，比如广泛使用的Redis就有用到它。
你可以很容易的通过Python解释器获取帮助。如果你想知道一个对象(object)是如何工作的，那么你所需要做的就是调用help(<object>)！另外还有一些有用的方法，dir()会显示该对象的所有方法，还有<object>.__doc__会显示其文档：
同样的，假如我们有一个数组：29,10,14,37,20,25,44,15，怎么对它进行插入排序呢？
延迟队列是我们日常开发过程中，经常接触并需要使用到的一种技术方案。前些时间在开发业务需求时，我也遇到了一个需要使用到延迟消息队列的需求场景，因此我也在网上调研了一系列不同的延迟队列的实现方案，在此进行了一个总结并且给大家进行分享。
作者：xiewang，腾讯 IEG 运营开发工程师 前言 延迟队列是我们日常开发过程中，经常接触并需要使用到的一种技术方案。前些时间在开发业务需求时，我也遇到了一个需要使用到延迟消息队列的需求场景，因此我也在网上调研了一系列不同的延迟队列的实现方案，在此进行了一个总结并且给大家进行分享。 延迟队列定义 首先，队列这种数据结构相信大家都不陌生，它是一种先进先出的数据结构。普通队列中的元素是有序的，先进入队列中的元素会被优先取出进行消费； 延时队列相比于普通队列最大的区别就体现在其延时的属性上，普通队
数组存储前提下，插入排序算法，在最坏情况下，前面的元素需要不断向后移，以便在插入点留出空位，让目标元素插入。 换成链表时，显然无需做这种大量移动，根据每个节点的前驱节点“指针”，向前找到插入点后，直接把目标值从原链表上摘下，然后在插入点把链表断成二截，然后跟目标点重新接起来即可。 <!doctype html> <html> <head> <title>双链表-插入排序</title> <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html;
排序是计算机最为常见的操作之一，排序就是将一组杂乱无章的数据按照一定的规律排序起来（递增或递减），排序的对象可以是数字型，也可以是字符型（按照ASCII码的顺序排列）
区别: (1) type()不会认为子类是一种父类类型 (2) isinstance()会认为子类是一种父类类型
导语 | Redis有序集合是复合数据结构，它是由一个双hashmap构成的字典和跳表实现的，本文将为大家详细介绍Redis有序集合实现的原理以及使用场景和案例，希望与大家一同交流。文章作者：邓国东，腾讯游戏运营研发工程师。 一、Redis有序集合介绍 Redis有序集合（sorted set）是复合数据结构，它是由一个双hashmap构成的字典和跳表实现的。 跟集合一样，有序集合也是string类型元素的集合，不同的是每个元素都会关联一个权。通过权值可以有序的获取集合中的元素。 Red
这里我是按自己的理解去实现的，时间复杂度和空间复杂度和算法导论上的可能不一样，感兴趣的话参考下就行，感觉最重要的还是算法思想。根据算法性能去实现算法以后再研究。
选择排序 前言 选择排序，作为经典的排序算法。与冒泡排序一样，在面试中也常常会被问到，如果你没有掌握，那面试也就结束了? 本文采用图文的方式讲解选择排序的特点，分步骤讲解js的实现思路以及相对应的代码
元组是一个固定长度，不可改变的Python序列对象。创建元组的最简单方式，是用逗号分隔一列值：
链表（Linked List）是一种基本的数据结构，用于表示一组元素，这些元素按顺序排列，每个元素都与下一个元素连接。与数组不同，链表的元素不是在内存中连续存储的，而是通过指针来连接的。链表由节点（Node）组成，每个节点包含两个主要部分：数据和指向下一个节点（或上一个节点，如果是双向链表）的引用（指针）。链表可以分为单向链表、双向链表和循环链表等不同类型。
如果要从一个列表里面删除一些元素，如何做才能让性能比较高？答案是从列表的后面开始删起，从后到前删除
特征选择 ( Feature Selection )也称特征子集选择( Feature Subset Selection , FSS ) ，或属性选择( Attribute Selection ) ，是指从全部特征中选取一个特征子集，使构造出来的模型更好。
其中0表示它是当前排序集合里面分数最小的。 在redis的底层实现中，就用到了skiplist作为实现排序集合的数据结构
上一节，起了几个简单例子，目的是解释Python其实并难，特别适用了Ipython这样一个利器，既然是Python的系统管理，面向系统管理员，Python的优点之一是其交互式解释器，也称作shell，和BASH很像，很符合管理员的操作习惯，但是对于程序撰写者来说… …好吧！我第一接触这种方式是在matlab上，着实让人着急了很大一会儿，才能适应，不过相信很快大家也能感受到这种好处和方便。
本系列为C++算法学习系列，会介绍 算法概念与描述，入门算法，基础算法，数值处理算法，排序算法，搜索算法，图论算法， 动态规划等相关内容。本文为排序部分。
zip() 函数用于将可迭代的对象作为参数，将对象中对应的元素打包成一个个元组，然后返回由这些元组组成的列表。
终于刷到一条不看答案就能轻松解出来的题目，更重要的是学习到了几种删除列表中元素的方法，值得做一下笔记
一、冒泡排序（Bubble Sort）二、冒泡排序法改进三、双向冒泡排序法四、插入排序五、希尔排序(插入排序改进)
各位小伙伴周末愉快呀~又到了周末咯~我们本周来看看一个反转链表的系列题型吧！整体难度从简单到中等，再到困难，完美符合我们的正常刷题过程。come~
分解1：从未排序数组中取出第一个元素，和已排序的集合中的元素进行比较，则将被比较的元素向后移动.直到数组的头部或者找到比前面的比取出的元素要小的位置。
冒泡排序原理就是依次比较相邻元素，如果前面的比后面的大，那就互换位置。从第一对比到最后一对。第一轮比较完最大的数就会浮到最右边，第二轮，第二个大叔浮到倒数第二个位置……
译：胡杨& 面包君&Fantzy同学 解答：寒小阳 & 龙心尘 编者按：本期文章是我们为读者带来的【斯坦福大学CS224d课程】专题第五期。文章内容为斯坦福cs224d 作业测验的内容的第二部分，供
当我们谈论编程中的数据结构时，顺序容器是不可忽视的一个重要概念。顺序容器是一种能够按照元素添加的顺序来存储和检索数据的数据结构。它们提供了简单而直观的方式来组织和管理数据，为程序员提供了灵活性和性能的平衡。
那么首先介绍下插入排序的原理，它的工作原理是通过构建有序序列，对于未排序数据，在已排序序列中从后向前扫描，找到相应位置并插入。
对象都有很多属性来描述，属性也称为特征（feature），用于刻画对象的某一个特性。对一个学习任务而言，有些属性是关键有用的，而有些属性则可能不必要纳入训练数据。对当前学习任务有用的属性称为相关特征（relevant feature）、无用的属性称为无关特征（irrelevantfeature）。从给定的特征集合中选择出相关特征子集的过程，称为特征选择（feature selection）。
代码如下 def selectionSort(x): i = 0 while i < len(x) - 1: minindex = i j = i + 1 while j < len(x) : if x[minindex] > x[j]: minindex = j j+= 1 if minindex != i: swap(x,i,minindex) i+= 1 return x 函数包括一个嵌套的循环，对于大小为n的列表，外围的循环执行n-1次，内部循环的次数从n-1递减到1，因此，选择排序在各种情况下的复杂度为平方阶，运行结果如下
现在的面试真的是越来越卷了，算法已经成为了面试过程中必不可少的一个环节，你如果想进稍微好一点的公司，「算法是必不可少的一个环节」。那么如何学习算法呢？很多同学的第一反应肯定是去letcode上刷题，首先我并不反对刷题的方式，但是对于一个没有专门学习过算法的同学来说，刷题大部分是没什么思路的，花一个多小时暴力破解一道题意义也不大，事后看看别人比较好的解法大概率也记不住，所以我觉得「专门针对算法进行一些简单的训练」是很有必要的，正好我自己最近也在学习，同时把学习成果同步更新在公众号上，可能会更很多期，希望能帮助到你。另外最近很多同学也都在学习go，所以我就用go代码演示算法。今天咱们闲话不用多说，就从最简单的开始
假设你希望学习Python这门语言，却苦于找不到一个简短而全面的入门教程。那么本教程将花费十分钟的时间带你走入Python的大门。本文的内容介于教程(Toturial)和速查手册(CheatSheet)之间，因此只会包含一些基本概念。很显然，如果你希望真正学好一门语言，你还是需要亲自动手实践的。在此，我会假定你已经有了一定的编程基础，因此我会跳过大部分非Python语言的相关内容。本文将高亮显示重要的关键字，以便你可以很容易看到它们。另外需要注意的是，由于本教程篇幅有限，有很多内容我会直接使用代码来说明加以
list.sort(cmp=None, key=None, reverse=False)
3 深拷贝和浅拷贝 1 浅拷贝： 当列表中存在有个列表时，其修改这个列表中列表的某一个元素时，其他被拷贝的列表中的对应元素也将被拷贝，其在拷贝这个列表中的列表时，拷贝的是这个内嵌列表的内存位置。
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