前言 八大排序，三大查找是《数据结构》当中非常基础的知识点，在这里为了复习顺带总结了一下常见的八种排序算法。 常见的八大排序算法，他们之间关系如下： 他们的性能比较： 下面，利用Python分别将他们进行实现。 直接插入排序 算法思想： 直接插入排序的核心思想就是：将数组中的所有元素依次跟前面已经排好的元素相比较，如果选择的元素比已排序的元素小，则交换，直到全部元素都比较过。 因此，从上面的描述中我们可以发现，直接插入排序可以用两个循环完成： 第一层循环：遍历待比较的所有数组元素 第二层循环
01 前言 八大排序，三大查找是《数据结构》当中非常基础的知识点，在这里为了复习顺带总结了一下常见的八种排序算法。 常见的八大排序算法，他们之间关系如下： 排序算法.png 他们的性能比较：
堆排序（Heapsort）是指利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法。堆积是一个近似完全二叉树的结构，并同时满足堆积的性质：即子节点的键值或索引总是小于（或者大于）它的父节点。
以前也零零碎碎发过一些排序算法，但排版都不太好，又重新整理一次，排序算法是数据结构的重要部分，系统地学习很有必要。
堆排序（Heapsort）是指利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法。堆积是一个近似完全二叉树的结构，并同时满足堆积的性质：即子结点的键值或索引总是小于（或者大于）它的父节点。
harris角点检测是一种特征提取的方法，而特征提取正是计算机视觉的一种重要手段。尽管它看起来很复杂，其实也是基于数学原理和简单的图像处理来实现的。 本文之前可以参看笔者写的几篇图像处理的文章，将会有助于更深入了解harris角点检测的实现。
题目:计算数组中相邻数据的最大差值 要求时间复杂度为 O(N) 算法思想: 利用桶的思想 image.png 📷 算法代码部分 package com.day1.practice; public class MyMaxGap { //找出数组中相邻两个数的最大差值,要求时间复杂度为(N) public static int maxGap(int[] nums) { if (nums == null || nums.length < 2) { retu
在上一篇数据去重文中，介绍了使用hashtable这种数据结构实现对一组数据的去重操作，那么这种方式是否存在优化的空间？先来看一道题，给定一组整数无序数组，获取重复的数据 如：[1,2,3,1] 在数据去重第一篇文章中，使用的hashtable, hashtable这种数据结构内部实现上也借用了数组，那么我们是否可以直接使用数组呢？
查找，作为应用最为广泛和最基础的算法思想之一，几乎在所有应用程序之中都有它的思想身影。往细一点说：查找可以有 顺序查找、二分查找、散列表查找，下面依次来看一下这三种查找思想：
终于来到了最后两个算法，非比较类的线性时间复杂度算法，计数排序和基数排序。上一篇也提到过，这几种排序算法理解起来都不难，时间、空间复杂度分析起来也很简单，但是对要排序的数据要求很苛刻，上一篇提到的桶排序就是适用于外部排序中，即所谓的外部排序就是数据存储在外部磁盘中，数据量比较大，内存有限，无法将数据全部加载到内存中。
在高并发业务场景下，保护系统时，常用的"三板斧"有："熔断、降级和限流"。今天和大家谈谈常用的限流算法的几种实现方式，这里所说的限流并非是网关层面的限流，而是业务代码中的逻辑限流。
/*************************************************** 作业要求： 在数组中查找次大值，并与最后一个元素交换 完成日期： 2013年9月3日 ***************************************************/ #include <stdio.h> // 函数原型 int findSecondMaxValueInArray(int a[], int n); // main函数 int main(void) {
EM算法也称期望最大化（Expectation-Maximum,简称EM）算法，它是一个基础算法，是很多机器学习领域算法的基础，比如隐式马尔科夫算法（HMM）， LDA主题模型的变分推断等等。本文就对EM算法的原理做一个总结。 1. EM算法要解决的问题 我们经常会从样本观察数据中，找出样本的模型参数。 最常用的方法就是极大化模型分布的对数似然函数。 但是在一些情况下，我们得到的观察数据有未观察到的隐含数据，此时我们未知的有隐含数据和模型参数，因而无法直接用极大化对数似然函数得到模型分布的参数。怎么办呢？这
这是十大经典排序算法详解的最后一篇了. 还没有看多之前两篇文章的小伙伴可以先去看看之前的两篇文章:
典型关联分析(Canonical Correlation Analysis，以下简称CCA)是最常用的挖掘数据关联关系的算法之一。比如我们拿到两组数据，第一组是人身高和体重的数据，第二组是对应的跑步能力和跳远能力的数据。那么我们能不能说这两组数据是相关的呢？CCA可以帮助我们分析这个问题。
排序是计算机内经常进行的一种操作，其目的是将一组“无序”的记录序列调整为“有序”的记录序列。
排序是确保数据规则有序的有效手段。日常开发里，我们常用到的是“冒泡”、“插入排序”、“选择排序”三种。
归并排序（MERGE-SORT）是利用归并的思想实现的排序方法，该算法采用经典的分治（divide-and-conquer）策略（分治法将问题分(divide)成一些小的问题然后递归求解，而治(conquer)的阶段则将分的阶段得到的各答案"修补"在一起，即分而治之)。
插入排序在实现上，通常采用in-place排序（即只需用到O(1)的额外空间的排序），因而在从后向前扫描过程中，需要反复把已排序元素逐步向后挪位，为最新元素提供插入空间。
1.比较笨的枚举算法思想 2聪明—点的递推算法思想 3.充分利用自己的递归算法思想 4.各个击破的分治算法思想 5.贪心算法思想并不贪婪 6.试探法算法思想是—种委婉的做法 7.迭代算法 8.模拟算法思想
主要推送关于对算法的思考以及应用的消息。培养思维能力，注重过程，挖掘背后的原理，刨根问底。本着严谨和准确的态度，目标是撰写实用和启发性的文章，欢迎您的关注。 01 — 你会学到什么？ 在上一消息推送中，我们通过《装水最多的容器》这个实际问题，初步了解了动态规划的魅力所在，还记得如果我们枚举所有可能的容器高度和边长时得到算法时间复杂度很大，而经过仔细分析目标函数和其变量关系时，我们发现把初始值设置为最大底边长度乘以相对小的高度后，之后的迭代中最大面积的容器只可能出现在尽可能高的情况下，如下动画所示，初始值为1
对于一般概率模型的学习策略，我们往往会采取极大似然估计或者贝叶斯估计的方法对模型的参数进行估计，但是需要注意的是这种估计方法都是建立在待估参数全部为已经知道结果的参数（观测变量）的基础之上的。当模型中有隐变量/潜在变量（数据不可观测的变量）时，往往会给极大化似然函数带来困难（隐变量可能会使得似然很难，包含有和或者积分的对数，难以利用传统的方法求得解析解）。
我们要找到一个函数的谷底，可以通过不断求导，不断逼近，找到一个函数求导后为0，我们就引入了一个概念
原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/aV1YW92R9QN-GRm8n2m6Mw#rd
x星球经过和y星球的激战后，x星球已经无法居住，重建需要很长的时间，因此迁移到why星球上。
EM算法也称期望最大化（Expectation-Maximum,简称EM）算法，它是一个基础算法，是很多机器学习领域算法的基础，比如隐式马尔科夫算法（HMM）， LDA主题模型的变分推断等等。本文就对EM算法的原理做一个总结。
拿到题目的小伙伴，可能觉得“我次奥”，这特么也能出一道题 ？不得不说《贱止offer》，嗯....不错！
刷过Leetcode的都知道，每道题的解法可能不止一种，其中不乏让我们望尘莫及的。不过，这些解法花些时间，我们也能看懂，但是我们常常感叹，我们当初怎么就想不到呢！
地址:http://www.cnblogs.com/pinard/p/6912636.html
今天是小浩算法“365刷题计划”第72天。继续为大家讲解二分法系列篇 - 旋转排序数组最小值Ⅱ（进阶版）。话不多说，直接看题：
ST(Sparse Table)算法是一种用于解决RMQ(Range Minimum/Maximum Query，即区间最值查询)问题的离线算法。
MapReduce（分治算法的应用） 是 Google 大数据处理的三驾马车之一，另外两个是 GFS 和 Bigtable。它在倒排索引、PageRank 计算、网页分析等搜索引擎相关的技术中都有大量的应用。
排序算法可以大致的分为两大类：基于比较的排序算法（冒泡，选择，插入，归并，快速）和不基于比较的排序算法（计数，基数）
Pascal之父尼古拉斯·沃斯因提出著名公式“算法+数据结构=程序”而荣获1984年计算机领域的最高奖项-图灵奖。通过这个公式，可以发现算法对于程序设计的重要性。然而算法思想的学习异常抽象，而且往往虽然理解了算法的思想却难以应用其解决实际问题。
每一步将一个待排序的记录，插入到前面已经排好序的有序序列中去，直到插完所有元素为止。
将要排序的数据拆分、分组放入几个有序的桶里，然后分别对每一个桶中的元素排序，最后将桶中的元素依次取出，就完成了最终的排序。
互联网公司面试，笔试环节或第一面往往都是现场做编程题。很多面试的老铁反映说，败在了编程题上，去不了自己心仪的公司，拿不到想要的待遇。
https://leetcode.cn/problems/n-ary-tree-level-order-traversal/description/
所谓排序，即将原来无序的一个序列重新排列成有序的序列。 排序方法中涉及到稳定性，所谓稳定性，是指待排序的序列中有两个或两个以上相同的项，在排序前和排序后看这些相同项的相对位置有没有发生变化，如果没有发生变化，即该排序方法是稳定的，如果发生变化，则说明该排序方法是不稳定的。 如果记录中关键字不能重复，则排序结果是唯一的，那么选择的排序方法稳定与否就无关紧要了；如果关键字可以重复，则在选择排序方法时，就要根据具体的需求来考虑选择稳定还是不稳定的排序方法。那么，哪些排序算法是不稳定的呢？ “快些选堆”：其中“快”
了解完上述算法的评判标准之后,我们就需要来看看这些排序算法又是怎么进行分类的了. 主要有这么两种分类的方式.
这道题目会了的朋友可能觉得很简单，但是我觉得这题实在很经典，所以还是得拿出来讲讲。还有一个进阶版本“接雨水”，将在后面为大家讲解。
二面面试官来了。是个算法大佬。是个专门做算法的。直接手出题，他说时间不多，就让我说思路。
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