没有输出的算法是毫无意义的； 可行性：算法中执行的任何计算步骤都是可以被分解为基本的可执行的操作步骤，即每个计算步骤都可以在有限时间内完成（也称之为有效性）。...空间复杂度：算法的空间复杂度是指算法需要消耗的内存空间。其计算和表示方法与时间复杂度类似，一般都用复杂度的渐近性来表示。同时间复杂度相比，空间复杂度的分析要简单得多。...一个过程或函数在其定义或说明中有直接或间接调用自身的一种方法，它通常把一个大型复杂的问题层层转化为一个与原问题相似的规模较小的问题来求解，递归策略只需少量的程序就可描述出解题过程所需要的多次重复计算，大大地减少了程序的代码量...存在一种简单情境，可以使递归在简单情境下退出。 如果确定一个问题可以用递归法进行求解，可以按照递归法的求解步骤处理。...对于软件工程师而言，熟悉掌握常见的算法，在遇到问题时，你可以有更多的选择；并且可以在众多选择中找到效率更高、更简洁的处理方式。
列如,X= 628 最佳支付方法 3张200的，一张20的，1张5块的，3张一块的，共需要8张 直觉告诉我们：尽可能的多实用面值较大的钞票 贪心：遵循某种规律，不断贪心的选取当前最优策略的算法设计方法...为什么这么做是对的，面额为1元，5元，10元，20元，100元，200元，任意面额是比自己小的面额的倍数关系。...所以当使用一张较大面额的钞票时，若用较小面额钞票替换，，一定需要更多的其他面额钞票。 如10 = 5 + 5 故当前最优解即为全局最优解，贪心成立 思考：如果增加7元面额，贪心还成立吗？...； 2：某个孩子可以更小的饼干满足，没必要用更大的糖果满足，因此可以保留更大的饼干满足需求因子更大的孩子（贪心） 3：孩子的需求因子更小更容易满足，姑优先从需求因子小的孩子尝试，可以得到正确的结果 算法思路...在不清楚原始第七位是什么情况下，只看前六位，摇摆子序列的第四位从10,13,15中选择一个数 思考选则那个好 我们的目的是希望第七位成为摇摆序列的概率更大，，应该尽可能的选择大的更大的，所以选择15 思路
# LeetCode-322-零钱兑换 给定不同面额的硬币 coins 和一个总金额 amount。编写一个函数来计算可以凑成总金额所需的最少的硬币个数。...如果没有任何一种硬币组合能组成总金额，返回 -1。...1、回溯： 用S代表总金额，ci是第i枚硬币的面值，xi是面值为ci的硬币数量，由于xi*ci不能超过S，可以得出xi的取值范围[0,S/xi] 一个简单的解决方案是枚举每个硬币数量子集[x0,......固定某一面值选择数，深度优先穷举后续面值可能的选择数目，且硬币选择数目范围在[0,S/xi] 由于有重复计算，所以回溯的效率并不是很高 方法2、动态规划-自上而下： 利用动态规划，改进上面的指数时间复杂度的解...方法3、动态规划-自下而上： 采用自下而上的方式进行思考，仍定义F(i)为组成金额i所需最少的硬币数量，假设在计算F(i)之前，我们已经计算出F(0)-F(i-1)的答案，则F(i)对应的转移方程为
不可重复花费性—— 这个是指数字货币只能使用一次，重复花费容易被检查出来。...岔开说下，之前Google暴出量子计算的新闻，币圈各种自嗨，觉得BTC会被破解，量子计算真出来了，他的攻击目标就算不是核武器，怎么也得是央行这种级别，币圈真的是太把自己当回事了。...公平性—— 支付过程是公平的，保证交易双方的交易过程要么都成功，要么都失败，更贴切的应该是满足交易原子性。 兼容性这个表示 DCEP 的发行和流通环节，要尽可能的参照现金的发行与流通。...DCEP 具体场景描述 在货币模型中提到了 DCEP 关于面额一共有三种方案，我们这里以第三种固定面额来介绍。...此时对于 A、B 用户来说已经完成了双离线支付，但是此时 B 其实并没有真正收到 A 转给他的 D 币，在 APP 界面上来说，接受到的 D 币应该是出于不正常状态（不可用）。
例如，X = 628 最佳支付方法: 3张200块的，1张20块的，1张5块的，3张1块的; 共需要3+1+1+3=8张。 直觉告诉我们:尽可能多的使用面值较大的钞票!...贪心法: 遵循某种规律，不断贪心的选取当前最优策略的算法设计方法。 分析：面额为1元、5元、10元、20元、100元、200元，任意面额是比自己小的面额的倍数关系。...所以当使用一张较大面额钞票时，若用较小面额钞票替换，一定需要更多的其他面额的钞票!...如， 孩子1(g = 2)，可以被糖果2(s = 3)满足，则没必要用糖果3、糖果4、糖果5满足; 孩子2(g = 5)，可以被糖果3(s = 6)满足，则没必要用糖果4、糖果5满足; 3.孩子的需求因子更小则其更容易被满足...这个过程中 设置三种状态，即起始、上升、下降;不同的状态中，根据当前数字与前一个数字 的比较结果进行累加max_length计算或者状态切换。
昨日遇到这样一道题，原题是借此讲述递归的思想，用 java 实现。 给定 4 种面额的钞票和目标金额，找出有多少种钞票组合，满足总金额等于目标金额。...一、递归方法 递归思路 让我们先想想现实中用数钱的方式是怎么解决的，假如先从最小面额的组合开始考虑，那么我们先拿出 1 元，距离目标金额还差9元，接着再拿出 1 元，直至拿到 10 张 1 元，距离目标金额还差...那么从更大面额的开始拿， 先拿出 2 元，距离目标金额还差得多，我们还可以继续拿小面额的，那就再拿 1 元，直至拿够10元，第二种解法就是 1 张 2 元 + 8 张 1 元。 ?...那么对于这个整个操作流程，有没有更优解呢？...可见在去重的表现上，集合霸主的地位不可动摇。而对于整个需求的实现，借助 itertools 模块自带的方法，可以通过更加简洁的代码来快速完成。 这里是 Seon塞翁，我们下篇再见。 ?
-> 准实验方法 实在不行，才是PSM,IPTW 曝光天气与未曝光，本身就有有偏的，曝光的人本来要比未曝光要更容易接受，或者在有干预 所以，不能直接使用次留的结论， 那么，DID这里需要满足平行性...在这样的约束下，我们的做法是按照券值面额从低到高，为每个券类别计算可支配数量，然后对用户池所有用户按照预估出的Uplift值和计算出的可发放数量倒排截断，并将分配完毕的用户从备选用户池中移除。...，机器学习的局限性在于，有些模型不能直接计算方差，并且有时即使可以计算，方差的收敛速度也未必能够达到预期，所以针对这些问题，下面介绍了几种方法。...整体思路：树进行分组，然后对于对于每个叶子内部，将E(处理组) - E(对照组) 我们通常探究策略对于不同用户异质性的影响，即哪些用户更容易被影响以及影响有多大，传统做法是多维分析，但是效率低，容易犯错...，这群人可能更容易发生点击、发生转化，或本身就是已经成为了品牌固定消费者的人，因此直接对比曝光人群和非曝光人群的转化率并不严谨。
再次强调，这些都是不是必须的，或者你不打算敲本文中的代码，也不影响你理解本文。 简单介绍一下区块链 描述以太坊的方法有很多，但其核心还是区块链。区块链是由一系列的区块组成的，所以我们从区块链开始。...IPython 提供了 tab 补全功能，让你更容易看到 Web3.py 内的有哪些可用方法。...开启沙盒环境 在终端中运行ipython打开一个新的 Python 环境。这与运行 python相当，但更友好。...在以太坊应用中，你通常需要转换货币面额。Web3 模块就为此提供了几个辅助方法：fromWei[11]和toWei[12]。 **注：**计算机不擅长处理十进制数学。...**注意：**在公共网络上，交易费用根据网络需求和你希望交易处理的速度而变化。如果你对费用的计算方式有兴趣，请看我之前的帖子交易如何包含在一个区块中[16]。
场景分析 显然，为了输出最少张数的纸币，ATM在计算的时候是从面额最大的纸币开始计算的。...如果不使用责任链模式，我们可能会写一个do-while循环，在循环里面再根据纸币的面额在做if-else判断，不断去尝试直到将面额除尽（没有余数）。...:方法的处理都是类似的： 首先查看当前值是否大于面额 如果大于面额 如果没有余数，则停止，不作处理 如果有余数，则继续将当前值传递给下一个具体处理者（责任链的下一个节点） 将当前值除以当前面额 如果小于面额...我们回去看一下这三个具体处理者在dispense:方法的处理是非常相似的，他们的区别只有处理的面额数值的不同：而我们其实是创建了针对这三个面值的类，并将面值（50，20，10）硬编码在了这三个类中。...因此我们可以不创建这些与面额值硬编码的具体处理类，而是在初始化的时候直接将面额值注入到构造方法里面即可！这样一来，我们可以随意调整和修改面额了。
-----------------来自小马哥的故事 ---- for 循环的麻烦 在 Java 语言的第 1 个版本中就开始引入了传统的 for 循环，它的更简单的变体 for-each 是在 Java...Java 8 提供了一种更简单、更优雅的替代方法：IntStream 的 range 方法。以下是打印清单 1 中的相同 get set 提示的 range方法： 清单 2....跳过值 对于基本循环，range 和 rangeClosed 方法是 for 的更简单、更优雅的替代方法，但是如果想跳过一些值该怎么办？在这种情况下，for 对前期工作的需求使该运算变得非常容易。...我们需要有一个更好的方法。 takeWhile 方法 Java 9 中即将引入的 takeWhile 是一个新方法，它使得执行有限制的迭代变得更容易。...与尝试预先计算迭代次数相比，这种方法简单得多，而且更不容易出错。 与 takeWhile 方法相反的是 dropWhile，它跳过满足给定条件前的值，这两个方法都是 JDK 中非常需要的补充方法。
缺点是数据利用不充分，没有很好地拟合两个群体之间的差异(也即lift信号)且对模型误差容易被放大。...单模型相比双模型的方式有以下几个优势： 模型训练时数据利用更充分. 建模更加简单，只需要一个简单的逻辑回归或树模型(随机森林、Xgboost、Lightgbm)....模型优缺点 优点： 这种建模方法的优点是比较简单容易理解，同时它可以套用我们常见的机器学习模型，如LR，GBDT，NN等，所以该模型的落地成本是比较低的 不过考虑到实现简单迅速，实践中可以作为baseline...2.4 Class Transformation Method模型 另外一种更严谨的可以实现实验组对照组数据打通和模型打通的方法叫做class transformation method 而P (...该问题的求解中有两个关键点： 一个是用户红包敏感度的建模， 第二是在敏感度已知的情况下怎么进行全局效用最大化的求解。 下面重点介绍uplift model模块。
在昨天的文章关于背包问题的一点发散[1]之后，有小伙伴说感觉跟LeetCode上一道题零钱兑换[2]很像，但是又好像有点不一样，简单的暴力递归跟缓存优化都能做出来，就是自下而上的方法不怎么有思路。...编写一个函数来计算可以凑成总金额所需的最少的硬币个数。如果没有任何一种硬币组合能组成总金额，返回 -1。...，没有问题，先实现，后期优化，跟随自己的想法来。...这个时间复杂度也很容易看出来了，是O(2^(T+C))。T是需要换零的总数额，C是硬币种类数量。...-1 : dp[n-1][total]); } 哎，好了，这时候的复杂度就只有O(T*C)了，这么一看，我们这道题其实还是很简单的，LeetCode很多题目的题面本身都已经暗示我们要用什么方法来解题了
那对于钞票来说，我们怎么识别它们，无非就是钞票上印刷的数字面额和货币单位。你可能会说了，每张钞票上都印有编号，就算同样面额的毛爷爷，那它也不一样。这个陈述，我竟然无言以对。...我们这里提到的数字面额、货币单位和编号，除此之外还有发行日期，其实都是钞票的基本特征，在coding中我们会根据场景选择性的对某些特征以属性的形式加以抽象。...只有在某个具体的领域下，才有其实质意义，比如客户收货地址、售后地址。 4.2.值对象的问题 说到问题，你可能想到的第一个问题就是持久化的问题。是的，值对象没有标识列如何存储数据库呢？...你可能会觉得第3个方法好，因为其更符合传统的设计方式，但其并非DDD推崇的一种方式，因为层超类型让值对象有了实体的影子。...4.3.值对象的作用 通过上面的分析介绍，我们可以体会到值对象带来的以下好处： 符合通用语言，更简单明了的表达简单业务概念。 提升系统性能。 简化设计，减少不必要的数据库表设计。
很多同学说，这一步看起来很简单呀，不就是把曲线拉长吗。实际上情况可能很复杂。请注意，简单是建立在： 销售金额是个很直观的、数值型的、结果性指标，高就是好，低就是不好。...可以计算做多多少才能补齐KPI 参考标准2：自然周期。可以计算看多做多少才能让业绩曲线保持过往周期性运转，至少止住持续下跌的态势。 参考标准3：生命周期。...之后才是细节：具体哪天上什么产品，优惠力度是多少，发券面向多少人……在更细节层面，比如券面额，活动形式上，可能还得配合一些ABtest才能得到最后结果。...如果一上来只有一根曲线，没有走势分析，没有结构分析，没有标杆，肯定建议也细不下去。甚至连“要不要搞高”这么简单地建议都会提的毫无依据，很容易被挑战。...因此我们建议用剥洋葱的方法： 从最简单的：“是不是”搞起 先问是不是这个问题 再问是多大的问题 再问是哪里搞出来的问题 再问能怎么整这个问题 再问这次可以选哪个手段 逐步深入，思路很清楚，也能越想越细，
营销的目标就是在成本有限的情况下最大化营销的总产出，这里面最关键的一点是我们能否准确找到真正能被营销打动的用户，我们称他们为营销敏感人群，可以通过下面的图进行简单的解释： ?...最简单的Uplift建模方法是基于Two Model的差分响应模型，它的形式和前面介绍的Uplift Model的定义非常相似，包含了两个响应模型，其中一个模型G用来估计用户在有干预情况下的响应，另外一个模型...这种建模方法的优点是比较简单容易理解，同时它可以套用我们常见的机器学习模型，如LR，GBDT，NN等，所以该模型的落地成本是比较低的，但是该模型最大的缺点是精度有限，这一方面是因为我们独立的构建了两个模型...在该场景下，每个用户最多只能发放一个红包，同时面额有固定几个分档，因此问题就精细化到如何对用户进行个性化的面额发放上，这可以通过经典的背包问题来抽象，如图所示，第一个公式是我们的目标，最大化的是红包撬动效率...该问题的求解中有两个关键点，一个是用户红包敏感度的建模，第二是在敏感度已知的情况下怎么进行全局效用最大化的求解。下面重点介绍uplift model模块。
这种状态无非对错，毕竟在不同阶段侧重点不同，业务能力往往是一个工程师进阶的必经之路，但是往长远来看，维持这种状态非常不利于自身的长远发展，因为长期处于业务优先的状态容易让人产生思维惰性，不愿意尝试更优方案...，所以最后的结果就是忙了很多年，能力却没有提升多少，最终会被新生代淘汰。...笔者在刚从事前端工作的时候也认为算法对于前端，意义不大。天真的以为前端就是写写页面，调调接口，没有任何难度。...硬币找零问题也可以用该思想来解决，首先按照正常的逻辑，我们可以先计算在给定金额amount和给定面额下，一共有几种找零方法，然后求出长度最短的找零方案。...其本质是一种近似解法，通过局部最优解来实现整体最优的目的，应用到我们的题目中，好比如下图所示的思路： 局部最优意味着每次我们都优先取最大的硬币面额，直到剩余金额不足最大金额时，我们会取第二大的面额，以此类推
EventBus 深入学习一 EventBus是一个消息总线，以观察者模式实现，用于简化程序的组件、线程通信，可以轻易切换线程、开辟线程; 传统上，Java的进程内事件分发都是通过发布者和订阅者之间的显式注册实现的...有一个存钱罐，长辈向里面放钱（1毛，5毛，1元，5元，10元，20元，50元，100元）， 晚辈从里面取钱；与现实有点不同的是，每个长辈只能投相同面额的钱，晚辈只能获取相同面额的钱 假设小红，小明，小刚三个人是取...） ---- 使用 使用非常简单, 创建一个 EventBus 实例, 订阅方，调用 EventBus.register() 方法注册， 消息发布方，调用eventBus.post(event); 来发布消息...’， 如果希冀实现异步的消息处理，则直接用AsyncEventBus 即可 从上面的使用来看，极大的简化了使用的流程，简直不能更easy了; 唯一的遗憾是，从上面的描述中，发现使用异步的话，还得改用AsyncEventBus...事件监听者(Listeners) 即我们上面的订阅者，最终接受事件，并执行响应的业务逻辑的主体 在EventBus实例上调用EventBus.register(Object)方法注册事件监听者；需要注意的是请保证事件生产者和监听者共享相同的
对于更常见的结构，TensorFlow可以执行dynamic_rnn语句，但是创建自定义的动态计算更加困难。 PyTorch中简单的图架构更容易推导，或许更重要的一点是，它更容易调试。...此外，该图可以通过其他支持的语言(C++，Java)加载。这对不支持Python的调度栈来说至关重要。理论上，在改变模型源代码之后，你想要运行旧模型时它也能有所帮助。...简单的解决方法是用CUDA_VISIBLE_DEVICES语句指定显卡。但有时会忘了设置，所以当GPU实际上处于空闲状态时，会显示内存不足。...在PyTorch中，代码需要更频繁地检查CUDA的可用性和更明确的设备管理，当编写能够同时在CPU和GPU上运行的代码时尤甚。...Keras就像TensorFlow里的tf.contrib库一样。 我上面没有讨论Keras，不过它使用起来特别容易。它是调试最常用的几种深度神经网络架构最快的方法之一。
数据类型 在C语言中有许多数据类型，这些数据类型有着不同的大小和功能，目的就是将数据分档次，使用起来更方便（对号入座）。...因为C++的注释方法快捷高效，且C语言的注释风格不能嵌套注释，于是C语言就兼容了C++的注释风格，当然两者都可以使用，因地制宜才能发挥注释的最大价值。...C/C++中的操作符详解（上）——初学者必备_Yohifo.的博客-CSDN博客_c++中的操作符 先带大家简单认识操作符 再带大家简单了解一些都有哪些操作符 关键字 同操作符一样...，但是能力越大，责任也就越大，我们也常常抱怨指针难、指针容易犯错，但只要功夫到家，操作得当，你就能玩转C语言。...作为入门级文章，本文没有做过多展开，日后会从这些点出发，继续介绍其用法，希望各位能够多多支持！
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