导读:随着社交媒体、移动化和云计算的发展,数据分析及相关的技术已经作为一款具有颠覆性的技术在这个数字时代占有了一席之地了。在过去的2015年中,我们已经看到对大数据的分析利用正被一股强大的利用新的数据
@ModelAttribute注解不仅可以用在方法上也可以用在方法参数上。本节讲述@ModelAttribute在方法上的使用,下一节将讲述其在方法参数上的使用。
学习完上边几节html课程之后,你会发现html的标签还挺多的,为了能更好地在网页制作过程中熟练使用他们,我们今天讲讲标签分为几大类以及他们之间的区别。
存储引擎是一个图数据库的核心组件,它负责数据在磁盘中的存储和检索。对于处理大量节点和边的场景,以下存储引擎可以考虑使用:
WPF布局工作内部原理 WPF渲染布局时主要执行了两个工作:测量和排列 测量阶段,容器遍历所有子元素,并询问子元素所期望的尺寸 排列阶段,容器在合适的位置放置子元素,并设置元素的最终尺寸 这是
80/20法则通常被认为是源于意大利经济学家维尔弗雷多·帕累托。帕累托出生于1848年,他是(至少被认为是)占领运动的早期成员之一。他发现意大利国家财富的80%是掌握在几乎少于20%的人口手中的。由此
在想自己和刚毕业的时候处理问题有什么不同。刚毕业的时候如果想卸载停用什么东西提示说正在使用,我就去找个强力卸载软件。如果我想清理浏览器缓存,会直接用工具,如果想找到缓存路径选择性的清理,会百度一下
“人工智能”一词最初是在1956 年Dartmouth学会上提出的。人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI,是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
这其实就是回溯法的思路。所以,在辅导她完成作业的同时,顺手写了几个解题的demo程序,记录一下。
中国科学院深圳先进技术研究院罗小舟团队提出了,基于酶动力学参数预测框架 (UniKP),实现多种不同的酶动力学参数的预测。
一个整型数组里除了两个数字只出现一次,其他的数字都出现了两次。请写程序找出这两个只出现一次的数字。
基本思想 快速排序使用分治法策略来把一个序列分为两个子序列,基本步骤为: 先从序列中取出一个数作为基准数(为了方便一般选数组的第一个数作为基准数)。 分区过程:将把这个数大的数全部放到它的右边,小于它的数全放到它的左边。 递归的对左右两个子序列进行步骤2,知道各区间只有一个数。 java代码实现 public void sort(int[] arr, int left, int right){ if(left >= right){ return; }
冒泡排序法:通过比较两个相邻的数的大小(如果前面的数大于后面的数就进行交换 / 后面的数大于前面的数就进行交换 ),来进行一个数组的排序,使整个数组中的数据按 从小到大/从大到小 的顺序进行排序。
很多不重复的整数,其中最大值不超过40亿,最小值是0,要求判断某个指定的整数,是否在这个集合中。
目前准备每天刷一道题leetcode的题目,以此来激励那些零基础入门的人,千万不要被什么科班和非科班的说法吓倒了,计算机这个行业只要你肯努力,没有什么逾越不了的鸿沟。
冒泡和快速排序都属于交换类排序,所谓交换排序是指借助数据元素之间互相交换进行排序的方法。 冒泡排序法 冒泡排序法是一种最简单的交换类排序方法,它是通过相邻数据的交换逐步将线性表变成有序。 冒泡排序(BubbleSort)的基本概念是:依次比较相邻的两个数,将小数放在前面,大数放在后面。 即在第一趟:首先比较第1个和第2个数,将小数放前,大数放后。然后比较第2个数和第3个数,将小数放前,大数放后,如此继续,直至比较最后两个数,将小数放前,大数放后。至此第一趟结束,将最大的数放到了最后。 在第二趟:仍从第一对数
HTML5学堂-码匠:数据快速的计算与排序,与前端页面性能有直接的关系。由于排序的算法有很多,在本次“算法系列”的分享当中,我们先从简单易上手的选择排序法开始,其它的排序算法会随后陆续跟大家一起分享。 算法的基本概念 算法是什么,它有何作用 为解决一个问题而采取的方法和步骤,称为算法。 我们可以把算法看成一本“福字剪纸教程”,其中每一种算法就是剪纸教程中的一种包含“固定步骤”的剪纸方法,使用者只要按照步骤进行剪纸,就可以剪出好看的福字。 之所以有这么多的算法,在于不同算法解决问题的效率各有不同,适合不同的场
给出一个数组,再给定一个数target,如果数组中有两个数的和等于target,那么返回这两个数的索引,如果说有多对数都符合条件则返回第一对,返回的结果用一个长度为2的数组保存,并且返回的数组按升序排列:
= = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = 今天看到大神写的一篇快速排序的博客,肃然起敬,觉得原来快速排序这么简单 下面进行简单的试试
互联网、物联网、人工智能等新一代信息技术引领新一轮产业革命,加快能源革命步伐。尤其是随着人工智能技术的不断发展,AI智能检测与识别技术在能源行业的应用也越来越广泛。与此同时,国家出台多项政策,将智慧能源纳入新基建融合基础设施等,这些因素都加快了能源智慧互联网的建设与管理。
此思路就是将2、4、6、8、10、12、14七个数,随机乱序,尝试填入。判断1、2、3三个节点和4、5、6三个节点的和一致即可。
这样做的时间复杂度是 O(n^2),空间复杂度是 O(1) 这个时间复杂度显然太高了。
由于我们已经对数组进行了升序排序,所以右边数字大于等于左边数字;另外,我们找数是从数组中的某一点开始往右找,不会往左找,起点的位置也是依次往右走的。以上两条是大前提。
什么是最大公约数呢?定义如下: 如果数 a 能被数 b 整除,a 就叫做 b 的倍数,b 就叫做 a 的约数。几个整数中公有的约数,叫做这几个数的公约数;其中最大的一个,叫做这几个数的最大公约数。
一个数是不是快乐是这么定义的:对于一个正整数,每一次将该数替换为他每个位置上的数字的平方和,然后重复这个过程直到这个数变为1,或是无限循环但始终变不到1。如果可以变为1,那么这个数就是快乐数。 样例 19 就是一个快乐数。
这道题也是面试中的常客,并且是LeetCode中非常经典的一道题,它就是三数之和。
在大规模数据处理中,经常会遇到这类问题:在海量数据中找到出现频率/数值最大的前K个数
回想一下,一般情况下求中位数的做法:类似于快排的partition,找到一个数,使比它小的数的个数占到总数的一半就行。
因为 nums[0] + nums[1] = 2 + 7 = 9 所以返回 [0, 1] 最容易想到的方法是用一个双重循环来枚举数组中两两组合的情况,然后判断和是否为 target ,时间复杂度是 O(n^2)。 我们还可以先对数组元素从小到大升序排序,然后在一个循环中利用头尾指针扫描排序后的数组,每次扫描比较两个数的和和 target 的值。因为需要得到元素的排序前下标,所以用一个结构体数组来保存数组元素的值和未排序之前元素所在下标,这样的话采用快速排序,时间复杂度为 O(n*logn),空间复杂度为 O(n)。
两年前,我曾经写过一篇文章:一日一技:使用异或寻找孤独的数,当时,在一个列表里面,只有一个数字只出现一次,所以一轮异或就能解决问题。
可以使用异或或来解决这个问题,因为两个相同的数异或之后就是0,0与一个数异或还是这个数,而且异或满足交换律
给定一个整数数组 nums 和一个目标值 target,请你在该数组中找出和为目标值的那两个整数,并返回他们的数组下标。
Huffman树在编码中有着广泛的应用。在这里,我们只关心Huffman树的构造过程。 给出一列数{pi}={p0, p1, …, pn-1},用这列数构造Huffman树的过程如下: 1. 找到{pi}中最小的两个数,设为pa和pb,将pa和pb从{pi}中删除掉,然后将它们的和加入到{pi}中。这个过程的费用记为pa + pb。 2. 重复步骤1,直到{pi}中只剩下一个数。 在上面的操作过程中,把所有的费用相加,就得到了构造Huffman树的总费用。 本题任务:对于给定的一个数列,现在请你求出用该数列构造Huffman树的总费用。
思路 采用贪婪原则,从后往前遍历数组,维持一个从栈底到栈顶的递减栈,让s2尽可能地大(这样找到s1 < s2时就可以返回true了)。 所以s2的寻找分两步:
学习完『数据结构与算法—二分查找(一)』后,接下来分析四种二分查找变形问题,对于每个问题分析时,我们都将数据从小到大排好序,如果数据从大到小排序,其解决思路是一致的。对于本次分析的从小到大排好序且有重复数组如下所示:
两个数进行异或运算,是依次比较两个数的二进制相同位的数,如果相同则该位结果为0,不同则该位结果为1. 比如5^7,比较方式如图
两个循环嵌套,外循环n-1次,内循环n-1次,每次找到大小顺序不对的就交换两个数的位置。
权当Go练习打的娱乐,Go有很多编程语言的影子,相对于C C++ Python Java而言,Go有C和C++的指针,有面向对象,输入像C,输出和Java、python差不多。
##题目如下: Given an array of integers, return indices of the two numbers such that they add up to a specific target. You may assume that each input would have exactly one solution, and you may not use the same element twice. 翻译:给定一个整数的数组,返回和为一个特定目标数的两个数的下标。可以假设(认为)每个输入有且只有一个结果,且相同的数不能用到两次。 Example:
两个数的和。给一个数组和目标 target,求数组中两个数的和为 target 的数的索引。
对于很多小伙伴来说,见过的第一道算法题可能是 LeetCode 上的 1 号问题:两数之和。
前言: 上一节刚讲过归并算法是排序算法中比较少见的一种时间复杂度为:θ(nlgn)的算法。而归并算法之所以快的原因在于它用了分治的思想,现实生活中有很多需要用到分治思想解决的问题,下面就举两个例子。 问题一: 给定一个整数数组和任意整数,找到数组中是否有两数的和等于给定的整数。 这个问题如果采用穷举法,则大致思路是这样:首先数组的第一个元素与数组剩下的元素相加,看是否有对应的结果。然后再数组第二个元素与除第一个元素和第二个元素本身之外的元素相加... 后面的操作一次类推。很容易得到时间复杂度为:(
快速排序的基本思想是:首先找一个基准数,一般选第一个数或者最后一个数作为基准数,然后先把这一串数以基准数为界限分成两部分,一部分比基准数小,另一部分比基准数大。然后用分治法的思想,进行递归调用,对每一部分继续操作下去,直到每一部分只剩下一个数。
给定一个长度为N的数组,给定一个长度为N的数组,找出一个最长的单调自增子序列(不一定连续,但是顺序不能乱)。例如:给定一个长度为6的数组A{5, 6, 7, 1, 2,8},则其最长的单调递增子序列为{5,6,7,8},长度为4。
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