http://blog.163.com/xychenbaihu@yeah/blog/static/1322296552012821103039741/
几年前,一篇表述“10个Scala函数式单行代码”的文章非常受欢迎,并且随后立马出现了其他的语言版本,例如Haskell版本,Ruby版本,Groovy版本,Clojure版本,Python版本,C#版本,F#版本,CoffeeScript版本等。
这几天在网上看到一篇关于算法面试题的博客,归纳的很好,有不少经典的题目,大部分来自《编程珠玑》、《编程之美》、《代码之美》三本书。这里给出书上的解答以及一些思考。如有不对的地方,希望得到高手的指点。
当我们在 JavaScript 中对一个值执行连续操作(例如函数调用)时,目前有两种基本方式:
全文行文是基于面试题的分析基础之上的,具体实践过程中,还是得具体情况具体分析,且各个场景下需要考虑的细节也远比本文所描述的任何一种解决方法复杂得多。
前面已经陆陆续续写了几篇介绍数据结构的博客,包含数组,链表,栈和队列…本篇博客,我们再来学习一种有趣的数据结构——散列表。
面试中,TopK,是问得比较多的几个问题之一,到底有几种方法,这些方案里蕴含的优化思路究竟是怎么样的,今天和大家聊一聊。
本部分主要是 CavsZhouyou 在练习《剑指 Offer》时所做的笔记,主要涉及算法相关知识和一些相关面试题时所做的笔记,分享这份总结给大家,帮助大家对算法的可以来一次全方位的检漏和排查,感谢原作者 CavsZhouyou 的付出,原文链接放在文章最下方,如果出现错误,希望大家共同指出!
A*算法是一种大规模静态路网中求解最短路径最有效的搜索方法,相比于Dijkstra算法,它提供了搜索方向的启发性指引信息,在大多数情况下大大降低了Dijkstra算法无效的冗余的扩展搜索,因此也成为自动驾驶路径规划中的首选算法。
原文地址:http://theory.stanford.edu/~amitp/GameProgramming/
它反复访问要排序的元素列,并依次比较两个相邻的元素。如果顺序(如从大到小)错了,就交换它们。访问元素的工作是反复进行,直到没有相邻元素需要交换,也就是说元素列已经排序完成。
对于约瑟夫环问题估计大家都听说过,除非你刚刚读大一,因为在大一大部分学校的课本都会降到这个算法题。为了以防万一你没听过,我还是给下问题的描述
一些常见的算法,我会写出对应的Java写法,并且一些常见的源码解析 如HashMap等 ,我会在后期着重在Java部分中讲解,在这部分我们更加着重于理解算法与数据结构中的原理与思想,编程语言尽管存在差异,但是并不会造成太大的阅读障碍,如果你有Java或者C#等的基础,读起来基本不会存在太大的语言障碍,同时学习C++中例如指针的知识,更会让我们体会到指针的优越以及麻烦之处,阅读前可以简单补充一些C++基础语法(本篇基本不需要)
十道海量数据处理面试题与十个方法总结 一、十道海量数据处理面试题 1、海量日志数据,提取出某日访问百度次数最多的那个IP。 此题,在我之前的一篇文章算法里头有所提到,当时给出的方案是:IP的数目还是有限的,最多2^32个,所以可以考虑使用hash将ip直接存入内存,然后进行统计。 再详细介绍下此方案:首先是这一天,并且是访问百度的日志中的IP取出来,逐个写入到一个大文件中。注意到IP是32位的,最多有个2^32个IP。同样可以采用映射的方法,比如模1000,把整个大文件映射为1000个小文件,再找出
元组在计算机领域有着特殊的意义,这个名字听起来似乎有些陌生, 平时在写代码也基本没什么应用场景, 然而, 出人意料的是, 元组跟程序设计密切相关, 可能有的同学不知道, 关系数据库中的「纪录」的另一个学术性的名称就是「元组」, 一条记录就是一个元组, 一个表就是一个关系, 纪录组成表, 元组生成关系, 这就是关系数据库的核心理念。 元组是关系数据库不可脱离的部份, 但是在程序设计中, 元组并不显得那么不可或缺。 有一些编程语言本身就自带元组的语法, 比如说python、F#、haskell、scala等,另
每一门编程语言,都有数组或类似数组的结构,同样的JavaScript(虽然是脚本语言)也不例外,学习JavaScript的数组,我们从新建第一个数组开始:
使用.来分割不同命名空间的子集合,例如一个博客系统可能包含两个集合,分别时blog.posts和blog.authors。
当谈到关系数据库时,我不禁想到缺少了一些东西。它们到处都在使用。有许多不同的数据库:从小而有用的 SQLite 到强大的 Teradata。但是,只有几篇文章解释了数据库的工作原理。你可以自己谷歌“关系数据库是如何工作的”,看看有多少结果。而且,这些文章很短。现在,如果您寻找最新的流行技术(大数据、NoSQL 或 JavaScript),您会发现更深入的文章解释了它们的工作原理。
本书的目标是研究各种重要和有用的算法——解决问题的方法适合计算机实现。算法与数据结构——组织数据的方案密切相关。本章介绍了我们研究算法和数据结构所需的基本工具。
大家好,很高兴又和各位见面了,在上一篇内容结尾有两道题目不知道大家有没有自己去尝试编写代码,今天咱们通过几道题目开始今天的内容。
https://www.cnblogs.com/Can-daydayup/p/17804085.html
题目中的限制可以让我们不用去判断数组是否为空。一种比较简单的方法是先把输入的数组「排序」,再从排序的数组中找出重复的数字。但是排序一个长度为 n 的数组一般需要较大的时间与空间复杂度,以归并排序为例,其时间复杂度为
问题描述:给定一个长度为 N 的整数数组,只允许乘法,不能用除法。计算任意 N - 1 个数的组合中乘积最大的一组,并写出算法的时间复杂度。
第 2 部分专门介绍将改变您使用 JavaScript 中的函数的方式的语言更新。在这一部分中,我们将介绍函数定义和调用语法,您将进一步了解解构赋值(这一次在函数定义中)。我还将介绍新的箭头函数语法和生成器函数,后者给经典的迭代器和古老的for 循环带来了有趣的转机。
罗列一些经典的问题,以飨观众O(∩_∩)O~ 1、海量日志数据,提取出某日访问百度次数最多的那个IP。 首先是这一天,并且是访问百度的日志中的IP取出来,逐个写入到一个大文件中。注意到IP是32位的,最多有个2^32个IP。同样可以采用映射的方法,比如模1000,把整个大文件映射为1000个小文件,再找出每个小文中出现频率最大的IP(可以采用hash_map进行频率统计,然后再找出频率最大的几个)及相应的频率。然后再在这1000个最大的IP中,找出那个频率最大的IP,即为所求。 或者如下阐述:
这是我们一贯认为的垃圾收集方式,在大多的商业虚拟机中几乎都遵循着分代收集的理论。分代收集理论建立在以下三个方面。
1、海量日志数据,提取出某日访问百度次数最多的那个IP。 首先是这一天,并且是访问百度的日志中的IP取出来,逐个写入到一个大文件中。注意到IP是32位的,最多有个2^32个IP。同样可以采用映射的方法,比如模1000,把整个大文件映射为1000个小文件,再找出每个小文中出现频率最大的IP(可以采用hash_map进行频率统计,然后再找出频率最大的几个)及相应的频率。然后再在这1000个最大的IP中,找出那个频率最大的IP,即为所求。 或者如下阐述: 算法思想:分而治之+Hash 1.IP地址
1、海量日志数据,提取出某日访问百度次数最多的那个IP 首先是这一天,并且是访问百度的日志中的IP取出来,逐个写入到一个大文件中。注意到IP是32位的,最多有个2^32个IP。同样可以采用映射的方法,比如模1000,把整个大文件映射为1000个小文件,再找出每个小文中出现频率最大的IP(可以采用hash_map进行频率统计,然后再找出频率最大的几个)及相应的频率。然后再在这1000个最大的IP中,找出那个频率最大的IP,即为所求。 或者如下阐述: 算法思想:分而治之+Hash 1.IP地址
一个函数一个返回值 , 这好像跟祖宗定下的规则似的,各个时代主流编程语言几乎都严格遵守着。然而, 在实际情况下, 程序员写代码经常会碰到一个函数会返回多个返回值这种需求, 比如说一个带分页功能的函数 ,需要要返回数据列表和总记录数两个值; 一个http请求函数需要返回状态码和响应内容两个值。这样的情况比比皆是。 面对这种需求,每一种语言都有自己的一套应对方法。 下面我们来对各主流语言实现方法的好坏来进行一下排名。 第一名:golang golang的函数天生就支持多返回值这个特性, 一个函数可以返回任意数量
数据结构和算法是计算机科学中最重要的概念之一。如果您不熟悉计算机科学或编程,本文将为您提供有关数据结构和算法的概述。这也是Landscape系列的第二集。
哈希表(Hash table,也叫散列表),是根据关键码值(Key value)而直接进行访问的数据结构 。也就是说,它通过把关键码值映射到表中一个位置来访问记录,以加快查找的速度。这个映射函数叫做散列函数,存放记录的数组叫做散列表。
前一篇文章已经讲述了动态数组的定义与使用,由于项目大部分运算为矩阵运算,所以用到数组的地方会相对较多,这里再介绍一下数组的一些常用的运算方法。
偶然的机会,在bilibli上看到了郝斌老师教的《数据结构入门》,课程录制时间是2009年,也就是10年前。虽然如此久远,但是我从听第一节课开始就深深被郝斌老师所折服,从未见过谁可以将这门枯燥的课教授地如此生动有趣(想当年我的数据结构只考了61分......)。于是花了几个星期的晚上,把这门课给听完了,相关的代码也跟着老师敲了一遍,笔记也整理了一下,并自己绘制了一些精美的示意图来辅助理解。代码部分不完全跟老师课堂上一致,但思路基本一致。这里分享给大家。
他例举了 CORBA、基于组件的架构、EJB、SOA 等例子,然后就问微服务是否会带来不一样的结果。
数据结构对于编程人员是非常重要的,想要提高自己的编程水平,或者是技术职称,都要好好的学习数据结构.那么今天讲的哈希表就是一种非常重要的数据结构,大多数学习编程的人员都搞不懂数据结构或者是其中的哈希表结构.
•如何从大量的 URL 中找出相同的 URL?(百度)•如何从大量数据中找出高频词?(百度)•如何找出某一天访问百度网站最多的 IP?(百度)•如何在大量的数据中找出不重复的整数?(百度)•如何在大量的数据中判断一个数是否存在?(腾讯)•如何查询最热门的查询串?(腾讯)•如何统计不同电话号码的个数?(百度)•如何从 5 亿个数中找出中位数?(百度)•如何按照 query 的频度排序?(百度)•如何找出排名前 500 的数?(腾讯)
数组 数组的定义: 数组是具有固定长度并拥有零个或者多个相同数据类型元素的序列 定义一个数组的方法: var 变量名[len] type 例子: var a[5] int //3个整数的数组 var
之前给大家介绍了链表,栈和队列今天我们来说一种新的数据结构散列(哈希)表,散列是应用非常广泛的数据结构,在我们的刷题过程中,散列表的出场率特别高。所以我们快来一起把散列表的内些事给整明白吧,文章框架如下。
在很久很久以前, 数据以文件的形式保存. 这时, 我们要向去读取数据, 可以一行一行的readline, 使用工具可以是grep, awk, java等.
资料由互联网收集整理,供新手参考学习 这里又生动点的演示:http://www.cnblogs.com/wangfupeng1988/archive/2011/12/26/2302216.html
算法一直是大厂前端面试常问的一块,而大家往往准备这方面的面试都是通过leetcode刷题。
首先是这一天,并且是访问百度的日志中的IP取出来,逐个写入到一个大文件中。注意到IP是32位的,最多有个2^32个IP。同样可以采用映射的方法, 比如模1000,把整个大文件映射为1000个小文件,再找出每个小文中出现频率最大的IP(可以采用hash_map进行频率统计,然后再找出频率最大 的几个)及相应的频率。然后再在这1000个最大的IP中,找出那个频率最大的IP,即为所求。
大家好,我是多选参数的程序锅,一个正在捣鼓操作系统、学数据结构和算法以及 Java 的失业人员。最近忙着搞论文,还有刷刷 LeetCode 上的题,推文的事被耽误了一下,但是并没有忘记要发推文,虽迟但到吧。
作者:July、youwang、yanxionglu。 原文:http://blog.csdn.net/v_JULY_v 1、海量日志数据,提取出某日访问百度次数最多的那个IP。 首先是这一天,并且是访问百度的日志中的IP取出来,逐个写入到一个大文件中。注意到IP是32位的,最多有个2^32个IP。同样可以采用映射的方法,比如模1000,把整个大文件映射为1000个小文件,再找出每个小文中出现频率最大的IP(可以采用hash_map进行频率统计,然后再找出频率最大的几个)及相应的频率。然后再在
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 第二天,在另一家公司…… 小灰是吧?请简单介绍一下你自己。 好的,blah blah blah…… 下面考你一道算法题: 给你一个无序数组,要求你找出数组中的第k大元素。 题目是什么意思呢?比如给定的无序数组如下: 如果 k=6,也就是要寻找数组中的第6大元素,这个元素是哪一个呢? 显然,数组中第一大的元素是24,第二大的元素是20,第三大的元素是17 ......第6大的元素是9。 让我想想啊…… 对了,我可以先把无序数组排序
大家好,今天小白将为大家介绍如何在OpenCV中进行扫描图像、利用查找表和计时。
【Bloom Filter】 Bloom Filter(BF)是一种空间效率很高的随机数据结构,它利用位数组很简洁地表示一个集合,并能判断一个元素是否属于这个集合。它是一个判断元素是否存在集合的快速的概率算法。Bloom Filter有可能会出现错误判断,但不会漏掉判断。也就是Bloom Filter判断元素不再集合,那肯定不在。如果判断元素存在集合中,有一定的概率判断错误。因此,Bloom Filter不适合那些“零错误”的应用场合。
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