归并排序是通过分治的方式,将待排序集合拆分为多个子集合,对子集合排序后,合并子集合成为较大的子集合,不断合并最终完成整个集合的排序。
楼楼刚才想了一个特别骚情的标题,叫PageRank算法和HITS算法的“前世今生”,特别像之前写头条号的套路,然后就想起来去年6月份自己有在经营一个技术型的头条号,后来因为做不到一天一篇的更新频率被我弃坑了,现在手机号换了,登陆不了,去主页看了看之前写的文章,竟然被一直这么努力的自己感动到了。:)
MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库。由C++语言编写。旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。
曾经红级一时的jQuery还记得吗?拥有号称当时业界最快的DOM选择器Sizzle,那么为什么他能自称是最快呢?让我们来分析一下Sizzle.js的源码,了解他的设计精妙之处。虽然MVVM已经成为现在的主流,但是了解历史能让我们更了解现在,也为以后更好的设计和开发框架提供的参考。 作者:朱胜--腾讯web前端工程师 @IMWeb前端社区 好了有了之前的词法分析过程,现在我们来到select函数来,这个函数的整体流程,前面也大概说过: 1. 先做词法分析获得token列表 2. 如果有种子集合直接到编译过程
它的作用是通过一定的规则将一个数据集划分成若干个小的区域,然后针对若干个小区域进行数据处理。
分治算法: 用分治策略实现n个元素进行排序的方法。 基本思想: 将待排序元素分成大小大致相同的两个子集合,分别对两个子集合进行排序,最终排好序的子集合合并成所要求的排好序的集合。 源码: /* * mergeSort.cpp * 合并排序算法,算法导论P.17 * Created on: 2011-12-21 * Author: LiChanghai */ //#include <iostream> #include <vector> #include <iostream> #inc
领域对象是DDD的核心,我们会依次分析聚合/聚合根、仓储、规约、领域服务的最佳实践和规则。内容较多,会拆分成多个章节单独展开。
基本使用很简单, 返回的是索引从fromIndex(包含)到 toIndex(不包含)的元素集合
预期的结果,应该是输出true,但是实际却是抛出了java.lang.UnsupportedOperationException异常:
今天跟大家分享Arrays.asList、ArrayList.subList的使用。
来源:blog.csdn.net/zwwhnly/article/details/109583990
前言: toString()方法 相信大家都用到过,一般用于以字符串的形式返回对象的相关数据。 最近项目中需要对一个ArrayList<ArrayList<Integer>> datas 形式的集合处理。 处理要求把集合数据转换成字符串形式,格式为 :子集合1数据+"#"+子集合2数据+"#"+....+子集合n数据。 举例: 集合数据 :[[1,2,3],[2,3,5]] 要求转成为 "[1,2,3]#[2,3,5]" 形式的字符串 第一次是这样处理的: A
本章将介绍Kotlin标准库中的集合类,我们将了解到它是如何扩展的Java集合库,使得写代码更加简单容易。如果您熟悉Scala的集合库,您会发现Kotlin跟Scala集合类库的相似之处。
插入排序 插入排序的基本思想是:从初始有序的子集合开始,不断地把新的数据元素插入到一排列有序子集合的合适位置上,使子集合中数据元素的个数不断增多,当子集合等于集合时,插入排序算法结束。常用的插入排序有直接插入排序和希尔排序两种。 直接插入排序
# 希尔排序(缩小增量排序) # 原理 将一个无序集合分割成多个子集合进行直接插入排序并交换存储位置, 然后将排序结果继续分为多个子集合排序交换存储位置, 每次子集合的数量递减,直到到子集合个数为1时进行最后一次直接插入排序。 希尔排序需要关注的一点就是每次我们隔多少个元素拆分集合(术语是增量因子), 所以通过增量因子(每组多少个元素)确定子集合的个数很重要,但最终一次排序的增量因子必须是1。 例: 原始集合:{5,2,4,6,8,1,9,7,10,3} 分割集合:{5,1} {2,9} {4,7} {6
Python 今年还是很火,不仅是编程语言排行榜前二,更成为互联网公司最火热的招聘职位之一。伴随而来的则是面试题目越来越全面和深入化。有的时候不是你不会,而是触及到你的工作边缘,并没有更多的使用,可是面试却需要了解。
快速排序是通过分治的方式,根据选定元素将待排序集合拆分为两个值域的子集合,并对子集合递归拆分,当拆分后的每个子集合中元素个数为一时,自然就是有序状态。
SALSA算法的初衷希望能够结合PageRank和HITS算法两者的主要特点,既可以利用HITS算法与查询相关的特点,也可以采纳PageRank的“随机游走模型”,这是SALSA算法提出的背景。由此可见,SALSA算法融合了PageRank和HITS算法的基本思想,从实际效果来说,很多实验数据表明,SALSA的搜索效果也都优于前两个算法,是目前效果最好的链接分析算法之一。
在推荐系统和广告平台上,内容定向推广模块需要尽可能将商品、内容或者广告传递到潜在的对内容感兴趣的用户面前。扩充候选集技术(Look-alike建模)需要基于一个受众种子集合识别出更多的相似潜在用户,从而进行更有针对性的内容投放。然而,look-alike建模通常面临两个挑战:
搜索引擎融合两者,共同拟合出相似性评分函数,来对搜索结果进行排序。
在python变量中除了以前文章所提到的整形int / 浮点数float / 布尔值bool / 列表list / 字典dict 之外,还有一个类型我们还没有做详细介绍,这个变量类型就是集合set。
apply函数只能用于处理矩阵类型的数据,也就是说所有的数据必须是同一类型。因此要使用apply函数的话,需要将数据类型转换成矩阵类型。
显然,对于具有n个元素的集合R,R={r1,r2,r3…rn},其排列方式有n!种。 如:R = {1,2,3},其全排列如下: 1,2,3 1,3,2 2,1,3 2,3,1 3,1,2 3,2,1
1、def关键字,创建函数 2、函数名 3、() 固定搭配 4、函数体 5、返回值
给定一个用字符串表示的整数的嵌套列表,实现一个解析它的语法分析器。 列表中的每个元素只可能是整数或整数嵌套列表 提示:你可以假定这些字符串都是格式良好的: 字符串非空 字符串不包含空格 字符串只包含数字0-9、[、-、,、] 其中的- 是负号 示例 1: 给定 s = "324", 你应该返回一个 NestedInteger 对象,其中只包含整数值 324。 示例 2: 给定 s = "[123,[456,[789]]]", 返回一个 NestedInteger 对象包含一个有两个
# 快速排序 # 原理 取无序集合中任意一个元素(通常选集合的第一个元素)作为分界点,将小的放左边,大的放右边,此时集合被划分三段, 然后将左边,右边集合分别使用之前的集合划分方式,直到最后每个集合中的元素都是1个, 最后合并集合即得到有序集合。 原始集合:{5,2,4,6,8,1,9,7,10,3} 取任意一个元素:5,分割后为{2,4,1,3} {5} {6,8,9,7,10} 分别取多个子集合的任意一个元素: * 第一个子集合:{1} {2} {4,3} * 第二个子集合:{5} * 第三个
在上篇文章中,我们将剩下的常见的 Map 接口下的相关具体类做了一个解析,还有一些相关的类将会在下一篇文章中做一个总结,这篇我们来看看 Set 接口的相关类。老规矩,还是继续看一下 Set 接口下继承关系图:
Set是指具有某种特定性质的具体的或者抽象的对象汇总而成的集体。其中,构成Set的这些对象则称为该Set的元素。
已经成为前端标配的 TypeScript 在 5 月底发布 4.3 版本。作为一个小版本迭代,粗看并没有什么令人惊艳的新功能。但如果你真的有在持续关注 TypeScript,那么其中的一项更新值得重点关注:
零、前言 1.第一次接触粒子是在html5的canvas,说是html的canvas,倒不如说是JavaScript的canvas,毕竟核心都在js。 2.经过长久的酝酿,感觉Java实现粒子运动好像也不是什么难事,Android粒子篇将用Android作为视口,带你领略粒子的炫酷。 3.关于性能方面,我想只要合理控制粒子的消失,还是可以接受的。只要不是无限级别,和游戏比起来,这点性能九牛一毛啦。 4.粒子效果的核心有三个点:收集粒子、更改粒子、显示粒子 5.为了纯粹,本文只实现下图的粒子效果:
随着科技得越来越发达,人工智能,自动驾驶导航等字眼频频出现在我们得眼前。但是目前来说自动驾驶并没有得到很全面得普及,还在进行不断的开发和测试当中。从小就爱好车的我,对这项技术也很是感兴趣。
最近 Swift 社区动作频频,又是登陆 Windows,又是推出底层基础库。现在又推出了 Swift 算法库,现在让我们看看里面到底有什么内容,是否值得现在在生产中应用,面对内容丰富的 raywenderlich/swift-algorithm-club 是否有足够的竞争力呢。
根据文章内容总结的摘要
今天我们介绍关于 List 和 Iterable 里有趣的知识点 ,你可能会觉得这有什么好介绍,不就是列表吗?但是其实在 Dart 里 List 和 Iterable 也是很有意思设定,比如有时候我们可以对 List 进行 map 操作,如下代码所示,你觉得运行之后会打印出什么内容?
最近在研究 Mongo,买了华中科技大学出版社的《MongoDB 实战》第二版,但是在看了一个小时后就发现,全书的翻译满满的槽点,不吐不快。
题目描述 对于从1到N (1 <= N <= 39) 的连续整数集合,能划分成两个子集合,且保证每个集合的数字和是相等的。举个例子,如果N=3,对于{1,2,3}能划分成两个子集合,每个子集合的所有数字和是相等的:
本文介绍一种用于高维空间中的快速最近邻和近似最近邻查找技术——Kd-Tree(Kd树)。Kd-Tree,即K-dimensional tree,是一种高维索引树形数据结构,常用于在大规模的高维数据空间进行最近邻查找(Nearest Neighbor)和近似最近邻查找(Approximate Nearest Neighbor),例如图像检索和识别中的高维图像特征向量的K近邻查找与匹配。本文首先介绍Kd-Tree的基本原理,然后对基于BBF的近似查找方法进行介绍,最后给出一些参考文献和开源实现代码。
FreeSql 开源发布快一年了,立志成为 .Net 平台方便好用的 ORM,仓库地址:https://github.com/2881099/FreeSql
本文将与你一起回顾如何在 Android Studio 里进行 Flutter 工具的配置。
分治法的基本思想: 将一个规模为 n 的问题分解为 k 各规模较小的子问题, 这些子问题互相独立且与原问题是同类型问题。 递归地解这些子问题, 然后把各个子问题的解合并得到原问题的解。 分治法所能解决的问题一般具有的几个特征是: 该问题规模缩小到一定程度就可以容易地解决; 该问题可以分解为若干个规模较小的同类型问题; 利用该问题分解出的子问题的解可以合并为该问题的解; 原问题分解出的各个子问题是相互独立的, 即子问题之间不包含公共的子问题。 分治法可以解决的具体问题:矩阵连乘、大数乘法、二分法搜索、快速排序
前一章节中介绍的线性回归是一种监督学习算法,我们使用数据与输出值(标签)来建立模型拟合它们。但是我们并不总是有已经打标签的数据,却仍然想去分析它们。这种情况下,我们可以使用无监督的算法如聚类。因为聚类算法是一种很好的方法来对数据进行初步分析,所以它被广泛使用。 本章中,会讲解K-means聚类算法。该算法广泛用来自动将数据分类到相关子集合中,每个子集合中的元素都要比其它集合中的元素更相似。此算法中,我们没有任何目标或结果来预测评估。 本章中依然会介绍TensorFlow的使用,并介绍基础数据结构tensor
推荐系统中的算法通过用户的历史行为数据挖掘用户的偏好,实现对用户偏好的建模,从而达到为用户推荐用户感兴趣的item。用户的兴趣偏好通常是多变的,而且是多样的。然而传统的基于item的协同过滤模型只能考虑用户的静态兴趣,而不能捕获用户的兴趣偏好的动态变化。
在2021年12月上旬,Flutter官方发布了今年的第四个正式版本,也是今年的最后一个Flutter稳定版。
判断两图是否同构是一个经典问题。 nauty算法作为时下较为流行的主流算法,具有效率高,剪枝力度强等优势。当然,在某些特殊情况会失灵。 虽然该算法的概念在上世纪80年代就提出来了,但发展至今,仍然是不可忽略的一种方法。
Hilltop算法是由Krishna Baharat 在2000年左右研究的,于2001年申请专利,但是有很多人以为Hilltop算法是由谷歌研究的。只不过是Krishna Baharat 后来加入了Google成为了一名核心工程师,然后授权给Google使用的。
RESTful API有且只有一个入口点(entry point)。入口点的URL要告知API客户端,以便它们可以找到。
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