这是《从 Java 和 JavaScript 来学习 Haskell 和 Groovy》系列的第四篇。
周末你带着女朋友去电影院看电影,女朋友问你,咱们现在坐在第几排啊?电影院里面太黑了,看不清,没法数,现在你怎么办?别忘了你是程序员,这个可难不倒你,递归就开始排上用场了。 于是你就问前面一排的人他是第几排,你想只要在他的数字上加一,就知道自己在哪一排了。但是,前面的人也看不清啊,所以他也问他前面的人。就这样一排一排往前问,直到问到第一排的人,说我在第一排,然后再这样一排一排再把数字传回来。直到你前面的人告诉你他在哪一排,于是你就知道答案了。 我们用递推公式将它表示出来就是这样的:
参考链接: 带有示例的Python中的map(),filter()和reduce()
今天在微博上看到了 有人分享了下面的这段函数式代码,我把代码贴到下面,不过我对原来的代码略有改动,对于函数式的版本,咋一看,的确令人非常费解,仔细看一下,你可能就晕掉了,似乎完全就是天书,看上去非常装逼,哈哈。不过,我感觉解析那段函数式的代码可能会一个比较有趣过程,而且,我以前写过一篇《函数式编程》的入门式的文章,正好可以用这个例子,再升华一下原来的那篇文章,顺便可以向大家更好的介绍很多基础知识,所以写下这篇文章。
今天来接触下专业术语——深度优先搜索算法(英语:Depth-First-Search,DFS)
在上一个篇章中,我们介绍了指针、指针变量以及野指针的相关知识点。在今天的篇章中,我们将探讨一下指针是如何进行运算的。
第4章 快速排序 我们将探索分而治之(divide and conquer,D&C)——一种著名的递归式问题解决方法 分而治之 D&C算法是递归的。使用D&C解决问题的过程包括两个步骤 找出基线条件,这种条件必须尽可能简单 不断将问题分解(或者说缩小规模),直到符合基线条件 欧几里得算法:适用于这小块地的最大方块,也是适用于整块地的最大方块。 可汗学院很清楚地阐述了这种算法 https://www.khanacademy.org/computing/computer-science/ryptography/
"递"是传递的意思,"归"是归还的意思,先把一个方法一层层传递下去,然后传递到最后一层再把结果归还回来。
lambda表示的是匿名函数. 不需要用def来声明, 一句话就可以声明出一个函数
词法分析(lexical analysis)1 和语法分析(syntactic analysis,又称为 parsing)2,同属于编译器的前端部分。词法分析器(lexer)将输入拆分为一个个的 token,然后语法分析器根据特定的语法规则将输入的 token 解析为一个结构化的表示,一般为抽象语法树(abstract syntax tree),供之后的语义分析器使用。
C++17 对 STL 算法的改动,概念上其实很简单.标准库之前有超过100个算法,内容包括搜索,计数,区间及元素操作等等.新标准重载了其中69个算法并新增了7个算法.重载的算法和新增的算法都支持指定一个所谓执行策略(execution policy)的参数,通过调整这个参数,你可以指定算法是以串行,并行或者矢量并行的方式来运行.
单词必须按照字母顺序,通过相邻的单元格内的字母构成,其中“相邻”单元格是那些水平相邻或垂直相邻的单元格。同一个单元格内的字母不允许被重复使用。
给你一个链表,两两交换其中相邻的节点,并返回交换后链表的头节点。你必须在不修改节点内部的值的情况下完成本题(即,只能进行节点交换)。 示例 1:
hiding语法能够缓解命名冲突问题,但不很方便,对于存在大量命名冲突的模块,可以通过qualified保留命名空间来避免冲突
大家好,很高兴又和大家见面啦!经过前面的学习,博主不清楚大家对前面内容的掌握情况如何,那么今天我们将会开始通过做题来检测并加深大家对前面内容的理解与应用。
最近有空就在看Haskell,真是越看越觉得这个语言有意思。在知乎(原回答@阅千人而惜知己的)找到了一份很有意思的求素数代码,非常简洁,我觉得很能体现这个语言的特点。
前言 最近看完《算法图解》对python的算法有点了解,特记录下来 算法概括 二分查找的速度比简单查找快得多 算法运行时间用大O表示法来表示。从起增速的角度度量的。 O(log n) 比O(n)快,需要搜索的元素越多,前者比后者就快越多。 数组的速度:读取O(1),插入O(n),删除O(n) 链表的速度:读取O(n),插入O(1),删除O(1) 选择排序 #选择排序 def selectSort(arr): newArr = [] oldArr = arr.copy() for i
深度优先遍历(Depth First Search, 简称 DFS) 与广度优先遍历(Breath First Search)是图论中两种非常重要的算法,生产上广泛用于拓扑排序,寻路(走迷宫),搜索引擎,爬虫等,也频繁出现在 leetcode,高频面试题中。
我在滑铁卢大学的最后一个学期选了CS444:编译原理这门课程,课程项目是编写一个编译器,将Java语言的子集编译成x86代码,三人结组,语言自由选择。
找到如何将大问题分解为小问题的规律,并基于此写出递推公式,然后再推敲出终止条件,最后将其翻译为代码
PS:这篇文章是之前 为什么我没写过「图」相关的算法?的修订版,主要是因为旧文中缺少 visited 数组和 onPath 数组的讨论,这里补上,同时将一些表述改得更准确,文末附带图论进阶算法。
给定两个字符串,求解这两个字符串的最长公共子序列(Longest Common Sequence)。比如字符串1:BDCABA;字符串2:ABCBDAB。则这两个字符串的最长公共子序列长度为4,最长公共子序列是:BCBA
题目链接:https://leetcode-cn.com/problems/combinations/
在上一篇文章中,我通过几个Java的例子简单的说明了Monad的本质和一些工程中常见的用途。接下来的文章就不再侧重于工程了,而是要慢慢向理论转换。而作为过渡,我选择了Haskell来代替Java进行说明。本篇文章默认读者已经对Haskell的基本语法有所了解,因此对此类内容我不会再做赘述。
Java自定义函数是Java编程中非常重要的一部分,它允许您创建自己的函数来执行特定的任务。这些函数可以在您的程序的任何地方调用,并且可以重复使用,这使得代码更加模块化和可维护。
递归编程技术可以产生优雅的代码解决方案。然而,更常见的情况是它会使程序员感到困惑。这并不意味着程序员可以(或应该)忽视递归。尽管它以具有挑战性而闻名,但递归是一个重要的计算机科学主题,可以为编程本身提供深刻的见解。至少,了解递归可以帮助你在编程工作面试中脱颖而出。
Haskell是一种纯函数式语言(purely functional programming language),其函数式特性的纯度没有争议
值得注意的是,当删除树中的节点时,删除过程将按照后序遍历的顺序进行。也就是说,当你删除一个节点时,你将首先删除它的左节点和它的右边的节点,然后再删除节点本身。
Python 已成为最受欢迎的编程语言之一,由于其灵活性、用户友好性和广泛的库。无论您是初学者还是有准备的开发人员,拥有一组方便的代码部分都可以为您节省大量时间和精力。在本文中,我们将深入研究十个可用于解决日常编程挑战的 Python 代码片段。我们将指导您完成每个片段,以简单的步骤阐明其运作方式。
这是 LeetCode 上的「24. 两两交换链表中的节点」,难度为 Medium。
让我们来看一些例子。要对一个数字列表(或者其他序列)求和,我们可以使用内置的sum函数,或者自己编写一个更加定制化的版本。这里是用递归编写的一个定制求和函数的示例
回溯算法其实就是暴力搜索,既然是暴力搜索为什么要非要用回溯呢?因为一些问题能暴力搜索出就不错了,找不出更好的办法。
为什么这一篇要先写递归这种思想呢?初衷主要是因为最近在写设计模式中的组合模式。这个设计模式的实现呢,需要使用到树形数据结构,而树形结构又是天生的递归结构,所以这一篇主要是给大家打基础,顺便也从个人的一
你打开面前这扇门,看到屋里面还有一扇门。你走过去,发现手中的钥匙还可以打开它,你推开门,发现里面还有一扇门,你继续打开它。若干次之后,你打开面前的门后,发现只有一间屋子,没有门了。然后,你开始原路返回,每走回一间屋子,你数一次,走到入口的时候,你可以回答出你到底用这你把钥匙打开了几扇门。
原文地址:Functional-Light-JS 原文作者:Kyle Simpson-《You-Dont-Know-JS》作者 第 9 章:递归(上) 在下一页,我们将进入到递归的论题。 (本页剩余部
---- theme: github 每次看到干尸鬼鲛起舞,都有一种说不出的难受,不行,发出来,让大家一起难受难受~🐶 Haskell 是一门纯的函数式语言。 也就是说计算机主要是通过函数来完成的(像在数学中一样),而不是通过“先做这个,再做那个”的命令式操作顺序进行的(像在主流的编程语言中一样)。—— Simon Peyton Jones 初见😀 什么是 Haskell ?我们从 wiki 上可以找到以下要点: Haskell 是一种标准化的,通用的纯函数式编程语言,有惰性求值和强静态类型; 在H
最近后台关注的粉丝越来越多,大部分其实还是偏入门和基础!很多小伙伴加了菜鸟学Python小助手的微信,有一些在问一些入门的问题,有一些在问如何学习Python.
今天是LeetCode专题第63篇文章,我们一起来聊聊LeetCode中的第98题,二叉搜索树的合法性判断问题。和之前介绍过的几道题类似,也是一道关于二叉搜索树的问题。
在上篇中,我们分析了函数式编程的起源和基本特性,并通过每一个特性的示例来演示这种特性的实际效果。首先,函数式编程起源于数理逻辑,起源于λ演算,这是一种演算法,它定义一些基础的数据结构,然后通过归约和代换来实现更复杂的数据结构,而函数本身也是它的一种数据。其次,我们探讨了很多函数式编程的特性,比如:
看完了莫烦Python的视频,对于Python有了一点感觉,接下来打算把小甲鱼的视频啃完,附上学习网址:http://blog.fishc.com/category/python 小甲鱼的视频是从零
上一篇文章说了时间复杂度为O(n2)的冒泡、插入和选择三个排序方式,它们只适合在数据规模比较小的时候,接下来要说的是两个时间复杂度为O(nlogn)的算法,归并排序和快速排序,它们比较适合在大规模数据的时候使用,相比于前面的三个算法就更加常用。
我们知道递归是一类比较巧妙但是理解难度有点大的算法,对于工作中需要用到数据结构和高级算法的人需要牢固掌握递归算法。今天就以实际的案例来带大家一起学习和理解如何用Python实现递归算法。
编写一个函数,输入n为偶数时,调用函数求1/2+1/4+...+1/n,当输入n为奇数时,调用函数1/1+1/3+...+1/n,输出结果示例:
函数式编程是一种历史悠久的编程范式。作为演算法,它的历史可以追溯到现代计算机诞生之前的λ演算,本文希望带大家快速了解函数式编程的历史、基础技术、重要特性和实践法则。
格雷码是很经典的问题,规则其实很简单,在二进制形式下,任何响铃的两个值的二进制表示形式只有一位是不同的,我们可以找找规律。
之前的文章咱们已经聊过了「 数组和链表 」、「 堆栈 」和「 队列 」,今天咱们来看看「 递归 」,当然「 递归 」并不是一种数据结构,它是很多算法都使用的一种编程方法。它太普遍了,并且用它来解决问题非常的优雅,但它又不是那么容易弄懂,所以我特意用一篇文章来介绍它。
在之前的文章大家应该也接触到了一些递归的思想,递归的实质就是函数嵌套着函数,在第一个函数运行中间一定会运行多个函数,因此函数退出条件的设置一定要合理,否则会造成堆栈充满,程序异常退出! 那我们今天来看看如何从暴力递归改成动态规划?动态规划的实质又是什么?什么情况下可以让暴力递归改成动态规划?
在写一些概率统计题的模拟时,经常需要把A(n,n)、C(n,m)的排列组合全部列出来,这里记录一下A(n,n)全排列全部遍历的实现。根据概率论中的排列组合知识知道A(n,n)=n!=n*(n-1)…*1;最终结果的数量一共有n的阶乘,例如对于集合{1,2,3},有6种全排列。
介绍了一种基于旋转的新颖网络框架,用于自然场景图像中面向任意方向的文本检测。论文的主要思想为旋转区域提案网络(RRPN),该网络旨在生成带有文本方向角度信息的倾斜proposal,并将角度信息用于边界框回归,以使proposal在方向方面更准确地适合文本区域。除此之外,还提出了旋转兴趣区域(RRoI)池化层,以将任意方向的proposal投影到feature map上供分类器进行分类。与以前的文本检测系统相比,基于region proposal的体系结构确保了面向任意方向的文本检测的计算效率。
做有关链表的题目,有个常用技巧:添加一个虚拟头结点(哨兵),帮助简化边界情况的判断。
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