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。
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。
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。
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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。
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)。
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。
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。
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
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。
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
在查找二叉树某个节点时,如果把二叉树所有节点理解为解空间,待找到那个节点理解为满足特定条件的解,对此解答可以抽象描述为: 在解空间中搜索满足特定条件的解,这其实就是搜索算法(Search)的一种描述。当然也有其他描述,比如是“指一类用于在数据集合中查找特定项或解决问题的算法”,又或者是“指通过按照一定规则逐一检查数据,以找到所需的信息或解决特定的问题。”等等。
许多有抱负的开发人员似乎有一个很大的误解,即记住标准算法很重要。现在对于一些工作面试可能是这样,但对于真正成为一名成功的开发人员来说并不是特别重要。
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。
对于许多开发人员而言,编写采访编码的过程会引起焦虑。涉及的内容太多,常常感觉很多与开发人员在日常工作中所做的事情无关,这只会增加压力。
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。
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。
二分查找是一种高效的搜索算法,用于在有序数组中查找特定元素。它的思想是将查找范围逐渐缩小一半,直到找到目标元素或确定目标元素不存在。本文将介绍二分查找的基本原理,并通过Python代码进行详细讲解。
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。
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]) 。
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。
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数据结构和算法是计算机科学中的基础概念,它们在软件开发中起着至关重要的作用。在众多的数据操作中,搜索和排序是最常见的两种操作。本文将探讨如何通过优化搜索和排序算法来提高算法性能,并介绍一些常见的数据结构和算法优化技巧。
Array和ArrayList都是Java中两个重要的数据结构,在Java程序中经常使用。并且ArrayList在内部由Array支持,了解Java中的Array和ArrayList之间的差异对于成为一名优秀的Java开发人员也至关重要。
二分查找算法,也称为折半查找算法,是一种在有序数组中查找特定元素的高效算法。它的基本思想是将查找的区间逐渐缩小,直到找到目标元素或者确定目标元素不存在。
如果搜索文档有很多重复的文本,比如一些文档是转载的其他的文档,只是布局不同,那么就需要把重复的文档去掉,一方面节省存储空间,一方面节省搜索时间,当然搜索质量也会提高。 simhash是google用来处理海量文本去重的算法。
导读:本文内容主要源自德语大学中发起的科普活动,初衷是让高中生领会算法和计算机科学的奇妙与魅力。阅读本文不需要任何关于算法和计算的预备知识。我们希望不仅学生,而且包括希望了解迷人的算法世界的成年人都能从本书中得到启发与乐趣。
Java中 Character、String、StringBuilder 等类用于文本处理,它们的基础都是 char。
大家好,我是苏州程序大白。下面讲讲C#中基础搜索算法。 数据搜索是基础的计算机编程工作, 而且人们对它的研究已经很多年了. 本章只会看到搜索问题的一个内容, 即根据给定的数值在一个列表(数组)中进行搜索. 有两种对列表内数据进行搜索的方法:顺序搜索和二叉搜索. 当数据项在列表内随机排列的时候可以使用顺序搜索, 而当数据项在列表内有序排列的时候则会用到二叉搜索。
顺序查找(Sequential Search)是一种简单直观的搜索算法,用于在无序数组中查找特定元素。它的基本思想是逐个遍历数组中的元素,直到找到目标元素或遍历完整个数组。本文将介绍顺序查找的基本原理,并通过Python代码进行详细讲解。
答:当我们往 HashMap 中 put 元素时,先根据 key 的 hash 值得到这个 Entry 元素在数组中的位置(即下标),然后把这个 Entry 元素放到对应的位置中,如果这个 Entry 元素所在的位子上已经存放有其他元素就在同一个位子上的 Entry 元素以链表的形式存放,新加入的放在链头,从 HashMap 中 get Entry 元素时先计算 key 的 hashcode,找到数组中对应位置的某一 Entry 元素,然后通过 key 的 equals 方法在对应位置的链表中找到需要的 Entry 元素,所以 HashMap 的数据结构是数组和链表的结合,此外 HashMap 中 key 和 value 都允许为 null,key 为 null 的键值对永远都放在以 table[0] 为头结点的链表中。
做舆情系统,爬虫采集了很多文章,这些文章都保存在了ES上,当用户看到一篇文章的时候,需要将这篇文章的相似文章都找出来。ES的底层是一个搜索引擎,查找相似文章没问题,不过文章都比较长,直接基于整个文章去计算相似性,恐怕不太妙。
机械硬盘的磁盘主体是一块金属薄片(也有用其他材料的),上面涂覆一层磁性材料,可以理解为一层小磁针。
数据结构和算法是计算机科学的两个核心概念,它们在计算机程序的设计和性能优化中起着至关重要的作用。理解数据结构和算法如何融合到实际应用中,可以帮助开发者编写更高效、更可维护的代码。本文将深入探讨数据结构和算法的奥秘,介绍它们在实际应用中的应用,并提供代码示例以帮助读者更好地理解这一主题。
假设一个int占4个字节(32位),40个亿个整数就是160亿个字节,大概相当于16GB,假设一台计算机只有2GB内存,则16GB一次加载不完,需要分8次加载,从磁盘加载数据是磁盘io操作,是非常慢的(比内存中的操作要慢100倍),每次加载这么大的数据,并且要8次,那么查找的时间可以达到分钟甚至小时级别。
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
数据结构是一种特殊的组织和存储数据的方式,可以使我们可以更高效地对存储的数据执行操作。数据结构在计算机科学和软件工程领域具有广泛而多样的用途。
前段时间领导给了一个任务:编程实现对一个指定论坛的舆情监控,在所有帖子中找出含有公司相关名称的帖子,查看是否不良言论,防止舆情风险。
你们有没有遇到被面试官嘲讽的场景;之前有位刚毕业的小学弟在上海魔都某某某大公司面试,二面主要是问了关于redis的相关知识点,回答的也是磕磕绊绊的,其中一个问题是如何实现搜索附近人加好友功能;想跟小伙伴们一起分享、一起探讨下。如果有不正确的地方,欢迎指正批评,共同进步~~~
近年来学习python的程序员愈来愈多,有的同学选择了python培训机构,也有的人觉得自己天赋好选择了自学不管大家怎么去学习,在学习python基础的过程中,肯定离不开的就是基础算法,今天就为大家介绍几大学习中的基础算法。
老生常谈,偶尔遇到阐述这两类问题相关的极好素材,它们结合示意图,言简意赅,清晰明了。故分享出来。
随着互联网的不断发展,产生了各种各样的海量数据,比如图片、文本、视频和语音等非结构化数据,这些数据可以通过人工智能技术提取出特征向量,然后通过对这些特征向量的计算和检索来实现对非结构化数据的分析和检索,如何对非结构化的向量数据进行高效检索即为向量检索技术的核心问题。
dynamic和data_detection的详解:Elasticsearch dynamic mapping(动态映射) 策略.
算法和数据结构是计算机科学中的核心概念,它们贯穿了软件开发的方方面面。在本文中,我们将深入探讨一些重要的算法和数据结构,包括排序、双指针、查找、分治、动态规划、递归、回溯、贪心、位运算、深度优先搜索(DFS)、广度优先搜索(BFS)以及图算法。通过理解这些概念和技巧,您将能够更好地解决各种计算问题,提高编程技能,并准备好面对编程挑战。
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