第一题倒是一贯的挺简单的，最简单的思路就是直接做个二层循环就是了，不过我在比赛的时候想岔了，想着那样的算法复杂度恐怕有点高，就想着先将它转换为集合来处理，虽然也没啥问题，但是后来想想，完全没有对时间复杂度有所优化。
算法复杂度用于定义问题的难度，另外也有助于开发最优化的算法，算法复杂度能够通过分析最坏情况来降低输入数据对算法性能的影响。
广义的算法是指解决问题的方案，小到求解数学题，大到制定商业策略，都可以叫做算法。而我们今天讨论的软件测试中的算法，对应的英文单词为 Algorithm，专指计算机处理复杂问题的程序或指令。
我之前写过一篇如何实现AutoML -- 先Auto每个环节,大致思路是让机器先自动化每一个小环节，每个环节输出唯一一个结果，这样可以极大的简化搜索空间。比如我们有三个环节，A,B,C,分别产出10,10,10种可能，为了得到全局最优，我们需要10*10*10尝试1000次完整计算。而如果每个只取一个局部最优，那么只需要计算30次，虽然最终结果可能不是最优的，但在现实中，这也是一个比较可行的方案。
ChatGPT 等基于 Transformer 的大语言模型具备极强的在上下文中学习（In-Context Learning，ICL）的能力：输入少量示例样本，即能够正确回答同类问题。如何理解这种 ICL 能力？
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统计学习基于训练数据集，根据学习策略，从假设空间中选择最优模型，最后需要考虑用什么样的计算方法来求解最优模型。
ALiPy 可为主动学习框架提供基于模块的实现，允许用户便捷地评估、对比和分析主动学习方法的性能。它可实现超过 20 种算法，还支持用户在不同的设置下轻松实现自己的方法。
昨天刚刚历史性地第一次打进了前500，今天转头就历史性地打进了前200，实在是有点开心。
多柱汉诺塔最优算法设计探究 引言 汉诺塔算法一直是算法设计科目的最具代表性的研究问题，本文关注于如何设计多柱汉诺塔最优算法的探究。最简单的汉诺塔是三个柱子（A、B、C），因此多柱汉诺塔的柱子个数M≥3。下面从三柱汉诺塔说起，慢慢深入我们要关心的问题。 1. 三柱汉诺塔 三柱汉诺塔是经典的汉诺塔问题，在算法设计中是递归算法的典型问题。其算法是这样的: 首先把A 柱上面的n- 1 个碟子通过C 柱移到B 柱上【T(n-1)步】,然后把A 柱剩下的一个碟子移到C 柱上【1步】, 最后把B 柱上所有的碟子通过A 柱
启发式算法（heuristic)是相对于最优化算法提出的。一个问题的最优算法求得该问题每个实例的最优解。
在计算机的存储结构中，存在着局部性原理（在《【软考学习6】计算机存储结构——局部性原理、Cache、主存地址单元、磁盘存取、总线和可靠性》中有介绍）。
今天总算是又一次把4道题全部搞定了，虽然前两题错了三次简直是不能忍，但是好歹算是都做出来了……
题目描述： 已知三个升序整数数组a[l], b[m]和c[n]。请在三个数组中各找一个元素，使得组成的三元组距离最小。 三元组的距离定义是：假设a[i]、b[j]和c[k]是一个三元组，那么距离为:Distance = max(|a[i]–b[j]|,|a[i]–c[k]|,|b[j]–c[k]|)请设计一个求最小三元组距离的最优算法，并分析时间复杂度。 关键公式：max(|a[i]–b[j]|,|a[i]–c[k]|,|b[j]–c[k]|) = (abs(a[i]-b[j])+abs(a[i]
leetcode中国和我犯冲觉得没跑了，又一次刷新了我成绩的下限，只做出两道题，国内排名900多，世界都快3000了，从我做题多起来之后已经n久n久没有只做出过两题了，结果最近一段时间居然出现的这么频繁，简直了。。。
中文的leetcode果然和我犯冲，这次比赛又是桑心的一逼，题目倒还好，虽然第二第三题卡了一会，但是好歹都做出来了，但是最坑的是第四题居然比赛的时候没做出来，然后比赛结束之后10分钟给搞定了。。。10分钟，就差这10分钟。。。
内存分配策略 连续内存分配 连续内存分配的地址映射 通过MMU(memory management unit)实现地址的映射转换 固定分区分配 P.286上方 Each partition may contain exactly one process.Thus the degree of multiprogramming is bound by the number of partitions. 每个分区只容下一个程序 动态分区分配 P.286上方 when a partition i
这一题的思路还是挺直接的，只要先找到与给定点存在至少一个坐标相同的点，然后对其按照曼哈顿距离进行排序，然后取第一个元素即可。
HyperLogLog 是最早由 Flajolet 及其同事在 2007 年提出的一种 估算基数的近似最优算法。但跟原版论文不同的是，好像很多书包括 Redis 作者都把它称为一种 新的数据结构(new datastruct) (算法实现确实需要一种特定的数据结构来实现)。
简言 机器学习的项目,不可避免的需要补充一些优化算法,对于优化算法,爬山算法还是比较重要的.鉴于此,花了些时间仔细阅读了些爬山算法的paper.基于这些,做一些总结. 目录 1. 爬山算法简单描述 2. 爬山算法的主要算法 2.1 首选爬山算法 2.2 最陡爬山算法 2.3 随机重新开始爬山算法 2.4 模拟退火算法(也是爬山算法) 3. 实例求解 正文 爬山算法,是一种局部贪心的最优算法.
前几天飞扬博士更新了一篇算法文章，关于softmax regression的，它是logistic模型的扩展，因此要是能有些logistic regression的底子就看起来非常容易，因此在发softmax regression之前，重新复习一下logistic模型。 一句话介绍： logistic regression，它用回归模型的形式来预测某种事物的可能性，并且使用优势（Odds）来考察“某事物发生的可能性大小”。 上篇介绍了logistic模型的原理，如果你只是想使用它，而不需要知道它的生产过程，
logistic回归：从生产到使用【下：生产篇】 上篇介绍了logistic模型的原理，如果你只是想使用它，而不需要知道它的生产过程，即拟合方法及编程实现，那么上篇就足够了。如果你想知道它的上游生产，那么请继续。 本篇着重剖析logistic模型的内部生产流程、以及每一个流程的工作原理，暴力拆解。 上下两篇的大纲如下： 【上篇：使用篇】 1. Logistic回归模型的基本形式 2. logistic回归的意义 （1）优势 （2）优势比 （3）预测意义 3. 多分类变量的logistic回归 （1）
这两天刷了很多蓝桥杯的算法题，因为比赛并且要给学弟学妹去讲题，自己是挺慌的，我没有系统的学习过算法和数据结构，一般是刷题的过程中去恶补相关知识，走了一条弯路去刷题。今天的文章是怀着跟大家学习交流的心态分享一下自己刷题的心得，大家也可以在留言区分享自己刷算法的心得。
这次的比赛结果略惨，只做出3题，然后国内才只有229/3690，世界则是667/9606，都是只有前7%的水平。
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
RSA最终加密、解密都要用到模乘的幂运算，简称模幂运算。 回忆一下RSA，从明文A到密文B B=Ae1%N 对B解密回到明文A，就是 A=Be2%N 其中，一般来说，加密公钥中的e1一般会比较小，取65537居多，但解密的时候，这个e2是一个非常非常大的数，显然，直接通过e2次模乘来解密是不现实的。 为了让RSA的加密、解密成为现实，我们必须要找一个好的算法来做模幂运算。 借上一节我设定的符号，以区别于传统上的幂的数学表示, 定义a#b为a和b的模乘， 定义a##n为
「状态模式」比较简单，就是算法的选取取决于自己的内部状态。相较「策略模式」算法的选取由用户决策变成为内部状态决策，「策略模式」是用户(客户端)选择具体的算法，「状态模式」只是通过内部不同的状态选择具体的算法。
小票打印是零售商家的基础功能，在小票信息中，必然会存在一些相关店铺的信息。比如，logo 、店铺二维码等。对于商家来说，上传 logo 及店铺二维码时，基本都是彩图，但是小票打印机基本都是只支持黑白二值图打印。为了商家的服务体验，我们没有对商家上传的图片进行要求，商家可以根据实际情况上传自己的个性化图片，因此就需要我们对商家的图片进行二值图处理后进行打印。
啥是二叉堆 二叉堆是一种特殊的堆，二叉堆是完全二元树（二叉树）或者是近似完全二元树（二叉树）。二叉堆有两种：最大堆和最小堆。最大堆：父结点的键值总是大于或等于任何一个子节点的键值；最小堆：父结点的键值总是小于或等于任何一个子节点的键值。
递归的方法需要不断地练习，后期会有算法不断的运用到其思想。将大问题分解为相同的小问题，直至结束。
正如这些学生所言：「我们希望将所有资源都高效地分配到如今迅猛发展的 AI 和 ML 领域。」因此这个项目可以更高效地利用手中的资源，包括将时间、精力和计算资源都投入到真正的当前最优方法和结果上。
废话不多说，前几天参加去哪网面试，面经如下： 去哪网java实习生面总共分为四轮（我也不知道为什么这么多）。 一面（技术面） 1.自我介绍，并分析简历上的项目，并发情况，数据量大的情况你怎么办 2.分析悲观锁和乐观锁 3.数据库索引（b tree，b+tree） 4.出题建表，写sql，mybatis标签拆分判断。 5.hashmap详细说明，底层数据结构。 6.concurrenthashmap详细说明。 7.treeset(画红黑树) 8.线程常见状况。 9.maven生命周期。 10.linux常用命
相信现在各位看官都在小学阶段学习过质数，但那时年纪尚小，听质数这个数学名词很陌生，在老师的讲述后才有所理解
这一题本身还是比较复杂的，需要比对所有的三元组(i,j,k)是否满足题目定义的good triplet的条件。
除了对应点方式，还可以将点云将与整个形状对齐，获得6D姿态。通常，首先进行粗配准以提供初始对准，然后进行密集配准方法，如迭代最近点（ICP），以获得最终的6D姿态。针对点云方式，挑选了一些相关的paper，在这里做下基本思想分享。
图机器学习在学术界和工业界都得到了广泛的研究。然而，随着图学习相关文献的不断涌现，涌现出大量的方法和技术，手工设计出针对不同图相关任务的最优机器学习算法变得越来越困难。为了解决这一问题，自动图机器学习(automated graph machine learning)正受到越来越多的研究领域的关注，它旨在为不同的图任务/数据在没有人工设计的情况下发现最佳的超参数和神经结构配置。在本文中，我们广泛地讨论了自动化图机器方法，包括超参数优化(HPO)和神经结构搜索(NAS)的图机器学习。我们将分别简要介绍现有的用于图机器学习和自动机器学习的库，并进一步深入介绍AutoGL，这是我们专门的、也是世界上第一个用于自动图机器学习的开源库。最后，我们分享了对自动图机器学习未来研究方向的见解。这篇论文是第一个系统和全面的讨论的方法，库以及自动化图机器学习的方向。
这一题如果直接数学上解析求解的话应该会是挺难的一道题，不过在这里我的解法就比较暴力了，直接按照题意说的对范围内的每个数字进行各个位的求和然后对其进行计数就是了。
2020 年 6 月 6 日起，哈尔滨工业大学和哈尔滨工程大学因被列入美国商务部实体名单，并被禁用数学基础软件 Matlab。这一消息迅速在网络发酵，引发关于国产软件独立自主重要性的大规模讨论。
【字符串】最长回文子串 ( 蛮力算法 ) 【字符串】最长回文子串 ( 中心线枚举算法 ) 【字符串】最长回文子串 ( 动态规划算法 ) ★ 【字符串】字符串查找 ( 蛮力算法 ) 【字符串】字符串查找 ( Rabin-Karp 算法 )
数组 中的元素 是 已经 排序好的 , 由于 元素 是有序的 , 因此在 查询目标值 的时候 , 可以更加高效 的查询 其所在数组的索引 ;
首先，我们先排除掉两种特殊情况，一种是当给的时间过短，导致任何速度都无法准时到达的情况，另一种是给的时间过短，哪怕速度为1都能够准点到达的情况，最后，我们使用二分法即可确定最终的答案。
机器之心报道 作者：宋朝兵 不同于以 SCI 期刊作为评价标志的其它学科，计算机学科由于成果更新迅速而倾向于通过会议优先发表成果，因此计算机学科各方向的顶级会议大多比相应的顶级期刊更有权威性和影响力（顶会接收率一般低于顶刊）。人工智能（Artificial Intelligence, AI）/机器学习作为引领未来发展的主导学科之一，该领域的相关会议有上百个，其中 CCF 推荐的 A 类顶级会议有 7 个，而 NIPS 和 ICML 是机器学习领域最受认可的两大顶会。 本届 NIPS 共收到 3240 篇论
题目描述： 📷 解题思路： 暴力枚举，时间复杂度O(n^2) 归并排序，merge函数的拓展，一次处理一个区间的逆序对数量，时间复杂度O(nlogn) 代码实现： 暴力枚举 #include <iostream> #include <vector> using namespace std; int main() { vector<int> arr = {1, 3, 2, 5, 4, 7, 6}; int n = arr.size(); int cnt = 0; for (
对于Python 入门，记得应该是看廖雪峰老师的教程，当时看的还是2的版本，现在已经更新了3的版本，具体就是边看边敲代码，加深印象，后面就是多练习，所谓熟能生巧嘛，编程也是同样的道理。
这一题要直接写出答案事实上感觉还是不太容易的，所幸学生的数目不会太多，最多也就100，因此，我们直接按照题目给出的排队规则来模拟一下过程就行了。
它本乖乖坐在小桌板上专心卖萌，房间却突然暗了下来，还有奇怪的小光球开始绕着它转圈圈！
负载均衡的算法很多，而且可以根据一些业务特性进行定制化开发，抛开细节上的一些差异，根据算法所期望能够达到目的，大体上可以分为以下几种负载均衡算法。
想要获悉这一指导原则，只要在Python解释器中执行命令import this
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