在一些应用问题中,需要将n个不同的元素划分成一些不相交的集合。开始时,每个元素自成一个单元素集合,然后按一定的规律将归于同一组元素的集合合并。在此过程中要反复用到查询某一个元素归属于那个集合的运算。适合于描述这类问题的抽象数据类型称为并查集(union-findset)。 并查集一般可以解决一下问题:
第四阶段我们进行深度学习(AI),本部分(第一部分)主要是对底层的数据结构与算法部分进行详尽的讲解,通过本部分的学习主要达到以下两方面的效果:
Bit-map的基本思想就是用一个bit位来标记某个元素对应的Value,而Key即是该元素。由于采用了Bit为单位来存储数据,因此在存储空间方面,可以大大节省。(PS:划重点 节省存储空间)
作者:废物大师兄 来源:www.cnblogs.com/cjsblog/p/11613708.html
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并查集需要建立映射关系,那么下面的代码是建立映射关系的一种方法(并查集的实现不采用这种方法)。
不过心里才两个循环时间复杂度可是n的平方,心想肯定得超时,不过还是大胆提交一下提交,呵呵,居然通过了。。。。
这个评论并没有给出什么骚话,不过很有道理,我们的解题代码得用上题目给出的每个条件才是一个好的解题代码。
Bloom Filter是1970年由Bloom提出的,最初广泛用于拼写检查和数据库系统中。近年来,随着计算机和互联网技术的发展,数据集的不断扩张使得 Bloom filter获得了新生,各种新的应用和变种不断涌现。Bloom filter是一个空间效率很高的数据结构,它由一个位数组和一组hash映射函数组成。Bloom filter可以用于检索一个元素是否在一个集合中,它的优点是空间效率和查询时间都远远超过一般的算法,缺点是有一定的误识别率和删除困难。
今天给大家分享的 LeetCode 的评论来源于 LeetCode 上的剑指 Offer 53 号问题0~n-1中缺失的数字的评论区。
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思路: 2分查找数组中的第一个k: 1. 如果中间数字大于k,那么k只可能出现在前半段 2. 如果中间数字小于k,那么k只可能出现在后半段 3. 如果中间数字等于k: - 如果中间数字的前面不是k,那么中间数字恰好就是第一个k - 如果中间数字的前面是k,那么第一个k肯定在前半段
下面的动画以 「力扣」第 704 题:二分查找 为例,展示了使用这个模板编写二分查找法的一般流程。
当需要判断一个元素是否存在于海量数据集合中,不仅查找时间慢,还会占用大量存储空间,接下来看一下布隆过滤器如何解决这个问题
并查集可以看作是一个数据结构,如果你根本没有听说过这个数据结构,那么你第一眼看到 “并查集” 这三个字的时候,脑海里会浮现一个什么样的数据结构呢?
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# 三、再次考虑线性查找问题(参见练习 2.1-3)。假定要查找的元素等可能地为数组中的任意元素,平均需要检查输入序列的多少元素?最坏情况又如何呢?用0记号给出线性查找的平均情况和最坏情况运行时间。证
概述 什么是散列表? 如果说起它的另一个名字, 你一定很熟悉, 它的英文叫"Hash Table", 哈希表, 很熟悉吧. 散列的思想, 其实就是利用数组的随机访问特性, 将key-value形式的数
一个网站有 100 亿 url 存在一个黑名单中,每条 url 平均 64 字节。这个黑名单要怎么存?若此时随便输入一个 url,你如何快速判断该 url 是否在这个黑名单中?
在我们的日常开发中,集合类是我们基本上每个人都会用经常用到的东西,用着用着,突然有一天我心生好奇,那么java集合类的这些源码是什么呢?那么我打算接下来一个一个的查看一些常用的类源码争取达到心中有数的水平~~本文源码均来自Java 8
1、顺序查找: 定义: 顺序查找(Sequential Search) 又叫线性查找,是最基本的查找技术,它的查找过程是:从表中第一个(或最后一个)记录开始,逐个进行记录的关键字和给定值比较,若某个记录的关键字和给定值相等,则查找成功,找到所查的记录;如果直到最后一个(或第一个)记录,其关键字和给定值比较都不等时,则表中没有所查的记录,查找不成功。 代码: import java.util.Scanner; import org.junit.jupiter.api.Test; /** * 顺序查
在之前的 拜托,面试官别问我「布隆」了 一文中,很多小伙伴留言说并不能看出布隆过滤器有比位图更方便,今天的文章就补充更详细一点。
1、顺序查找: 定义: 顺序查找(Sequential Search) 又叫线性查找,是最基本的查找技术,它的查找过程是:从表中第一个(或最后一个)记录开始,逐个进行记录的关键字和给定值比较,若某个记录的关键字和给定值相等,则查找成功,找到所查的记录;如果直到最后一个(或第一个)记录,其关键字和给定值比较都不等时,则表中没有所查的记录,查找不成功。 代码: import java.util.Scanner; import org.junit.jupiter.api.Test; /** * 顺序查找
先来一段维基百科概念。“二分查找算法,也称折半搜索算法,是一种在有序数组中查找某一特定元素的搜索算法。搜索过程从数组的中间元素开始,如果中间元素正好是要查找的元素,则搜索过程结束;如果某一特定元素大于或者小于中间元素,则在数组大于或小于中间元素的那一半中查找,而且跟开始一样从中间元素开始比较。如果在某一步骤数组为空,则代表找不到。这种搜索算法每一次比较都使搜索范围缩小一半。”
二分查找算是最为基本的一个算法,也比较容易掌握。但是有些时候,我们可能因为一些细节的点没有考虑全而程序出错。
今天给大家带来的是二分查找及其变种的总结,大家一定要看到最后呀,非常非常用心的一篇文章,废话不多说,让导演帮我们把镜头切到袁记菜馆吧!
在机器学习和数据科学项目的日常数据处理中,我们会遇到一些特殊的情况,这些情况需要样板代码来解决。在此期间,根据大家的需要和使用情况,其中一些转换为核心语言或包本身提供的基本功能。这里我将分享5个优雅的python Numpy函数,它们可以用于高效和简洁的数据操作。
本博客内曾已经整理过十道海量数据处理面试题与十个方法大总结。接下来,本博客内会重点分析那些海量数据处理的方法,并重写十道海量数据处理的面试题。如果有任何问题,欢迎不吝指正。谢谢。
【参考资料】 《算法(第4版)》 — — Robert Sedgewick, Kevin Wayne 在本篇笔记里,我从简单的插入排序,到希尔排序,中间的一系列算法,看起来就像是插入排
折半查找是查找方法中的一种,常用的查找方法还有遍历查找。 折半查找运用了二分的思想,也可称为二分查找。其思想是在有序数组a( 必须是有序的,从小到大或从大到小都可以)查找指定元素k,则将数组的中间元素啊a[mid]与k进行比较,如果a[mid]与k相等则已查找到;如果a[mid]与k不等,则需根据a[mid]与k的大小关系,在相应的数组前半段或是后半段中进行查找,不断缩小查找范围(第i次的查找范围是第i-1次的一半),此时需要 递归调用二分查找函数。 二分查找函数可表示为:
这几天在网上看到一篇关于算法面试题的博客,归纳的很好,有不少经典的题目,大部分来自《编程珠玑》、《编程之美》、《代码之美》三本书。这里给出书上的解答以及一些思考。如有不对的地方,希望得到高手的指点。
binary_search()二分查找规则必须与排序规则一致, 否则返回值 没有意义
ArrayList是非常方便的动态数组,在使用ArrayList时经常会遇到一些问题,码了一些百度文库查找到的资料以及例子,希望可以帮助大家在需要时方便查找。
今天我要给大家分享一些自己日常学习到的一些知识点,并以文字的形式跟大家一起交流,互相学习,一个人虽可以走的更快,但一群人可以走的更远。
按照惯例,用int存储数据的话,在Java中,int占4字节,1字节=8位(1 byte = 8 bit),一共20亿个int,因而占用的空间约(2000000000*4/1024/1024/1024)≈7.45G
十道海量数据处理面试题与十个方法总结 一、十道海量数据处理面试题 1、海量日志数据,提取出某日访问百度次数最多的那个IP。 此题,在我之前的一篇文章算法里头有所提到,当时给出的方案是:IP的数目还是有限的,最多2^32个,所以可以考虑使用hash将ip直接存入内存,然后进行统计。 再详细介绍下此方案:首先是这一天,并且是访问百度的日志中的IP取出来,逐个写入到一个大文件中。注意到IP是32位的,最多有个2^32个IP。同样可以采用映射的方法,比如模1000,把整个大文件映射为1000个小文件,再找出
在一些应用问题中,需要将 n 个不同的元素划分成一些不相交的集合。开始时,每个元素自成一个单元素集合,然后按一定的规律将归于同一组元素的集合合并。在此过程中要反复用到查询某一个元素归属于那个集合的运算。适合于描述这类问题的抽象数据类型称为并查集 (union-findset)。
LevelDB 是一个单机的 KV 存储引擎,但没有使用传统的平衡查找树以平衡读写性能,而是使用了 LSM-tree 结构来组织数据,牺牲部分读性能来换取较高的写吞吐。下面来对照一张图来介绍 LSM-tree 在不同存储介质上的组织方式。
罗列一些经典的问题,以飨观众O(∩_∩)O~ 1、海量日志数据,提取出某日访问百度次数最多的那个IP。 首先是这一天,并且是访问百度的日志中的IP取出来,逐个写入到一个大文件中。注意到IP是32位的,最多有个2^32个IP。同样可以采用映射的方法,比如模1000,把整个大文件映射为1000个小文件,再找出每个小文中出现频率最大的IP(可以采用hash_map进行频率统计,然后再找出频率最大的几个)及相应的频率。然后再在这1000个最大的IP中,找出那个频率最大的IP,即为所求。 或者如下阐述:
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