# _*_ encoding:utf-8 _*_ """ 最大堆 """ class MaxHeap(object): # def __init__(self): # self.data...self.count += 1 self.shiftup(self.count) def shiftup(self, count): # 将插入的元素放到合适位置，保持最大堆...self.shiftDown(1) return ret def shiftDown(self, count): # 将堆的索引位置元素向下移动到合适位置，保持最大堆
/ 2); for (i = iParent; i >= 0; i--) { maxHeapify(array, i, heapSize); }}堆排序（Heap-Sort）是堆排序的接口算法...javascript 代码如下：参考文章Wikipedia维基百科，堆排序维基百科，二叉树Algorithms Chapter 6 HeapsortHeap Sort堆与堆排序堆排序堆排序(Heap Sort)算法学习...Sorting Algorithm Animationshttps://godbasin.github.io/2017/07/23/heap-sort/排序算法--堆排序--详解与代码实例https:/.../article/details/98087519js数据结构-二叉树（二叉堆） https://segmentfault.com/a/1190000017761929转载本站文章《再谈堆排序：堆排序算法流程步骤透解...—最大堆构建原理》,请注明出处：https://www.zhoulujun.cn/html/theory/algorithm/SortingAlgorithms/8072.html
本文链接：https://blog.csdn.net/qq_27717921/article/details/52946572 贪心算法和动态规划的不同之处 在动态规划方法中每个步骤都要进行一次选择，...我们也可以自顶向下的求解，但需要备忘机制，当然，即使算法是自顶向下进行计算，我们仍然需要的先求解子问题在进行选择。 在贪心算法中，我们总是做出当时看来最佳的选择然后求解生下的唯一的子问题。...贪心算法进行选择时可能依赖之前做出的选择但不依赖任何将来的选择或者是子问题的解。因此，与动态规划先求解子问题才能进行第一次选择不同，贪心算法在进行第一次选择之前不求解任何的子问题。...贪心算法在每一步都做出当时看起来最佳的选择，也就是说它总是做出局部最优的选择，希望这样的选择能导致全局最优，但是并不能保证得到最优解。...最小生成树算法、单源最短路径的Dijkstra算法都是贪心算法策略设计的算法。 活动选择问题。每个任务都有一个开始时间Si和一个结束时间Fi，其中对单个的活动来说，它的结束时间要大于开始时间。
他们并不是研究全排列或者迷宫问题时发明了这个算法。 1971~1972年，他们在斯坦福大学研究图的连通性（任意两点是否可以相互到达）和平面性（图中所有的边相互不交叉。...在电路板上设计布线的时候，要求线与线不能交叉，这就是平面性的一个实际应用），发明了这个算法。他们也因此获得了1986年的图灵奖。...在授奖仪式上，当年全国象棋程序比赛的优胜者说他的程序用的就是深度优先搜索算法，这是以其制胜的关键。...通过本次学习，我明白了当我们遇到这种需要“分身”，需要不断尝试完成的事情时，可以尝试使用深度优先搜索算法，因为计算机的运算速度还是很强的，我们要借助他的优势，完成一些生活中比较繁琐重复的事情。...（注：文章内容源自 啊哈磊的《啊哈算法》——很有意思的一本算法入门书！）
Gradle是以Groovy语言编写的一套构建脚本的DSL，由于Groovy语法的优雅，所以导致Gradle天生就有简洁、可读性强、灵活等特性。
在 1964 年引入的，作为堆排序算法的数据结构。...另外在 Dijkstra 算法等几种高效的图算法中，堆也是非常重要的。...二、堆的数据结构 在计算机科学中，堆(heap) 的实现是一种基于树的特殊的数据结构，它可以在数组上构建出树的结构体，并满足堆的属性； 最小堆：如果P 是 C 的一个父级节点， 那么 P 的key(或value...最大堆：与最小堆的定义正好相反，最大堆(max heap) , P 的key(或value)大于 C 的对应值。 三、堆的代码实现 1....以入堆元素2举例，如图所示入堆过程。 首先将元素2挂到队列尾部，之后通过 (k - 1) >>> 1 计算父节点位置，与对应元素进行比对和判断交换。
构建最精简的 Docker 映像，以用来部署 Rust，将会带来很多益处：不仅有利于安全（减少攻击面），而且还可以缩短部署时间、降低成本（减少带宽和存储），并降低依赖项冲突的风险。...Rust 代码 我们的“应用”相当简单：将构建一个简单的命令行实用程序，用来调用 https://api.myip.com，并打印响应结果。...但是，为了构建尽可能精简的 Docker 映像，我们需要对我们的程序做静态链接，而 openssl 的静态链接并不是那么容易实现。...USER myip:myip CMD ["/myip/myip"] 让我们构建，以及运行镜像： docker build -t myip:scratch -f Dockerfile.scratch ....USER myip:myip CMD ["/myip/myip"] 让我们构建，以及运行镜像： docker build -t myip:alpine -f Dockerfile.alpine .
总第77篇 本篇介绍机器学习众多算法里面最基础也是最“懒惰”的算法——KNN（k-nearest neighbor）。你知道为什么是最懒的吗？...该算法常用来解决分类问题，具体的算法原理就是先找到与待分类值A距离最近的K个值，然后判断这K个值中大部分都属于哪一类，那么待分类值A就属于哪一类。...02|算法三要素： 通过该算法的原理，我们可以把该算法分解为3部分,第一部分就是要决定K值，也就是要找他周围的几个值；第二部分是距离的计算，即找出距离他最近的K个值；第三部分是分类规则的确定，就是以哪种标准去评判他是哪一类...训练算法：KNN没有这一步，这也是为何被称为最懒算法的原因。 测试算法：将提供的数据利用交叉验证的方式进行算法的测试。 使用算法：将测试得到的准确率较高的算法直接应用到实际中。...5、应用算法： 通过修改inX的值，就可以直接得出该电影的类型。
解释一下GBDT算法的过程 1.1 Boosting思想 1.2 GBDT原来是这么回事 3. GBDT的优点和局限性有哪些？ 3.1 优点 3.2 局限性 4....解释一下GBDT算法的过程 GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)，全名叫梯度提升决策树，使用的是Boosting的思想。.../ML-NLP/Machine Learning/3.2 GBDT 代码补充参考for——小白： Python科学计算——Numpy.genfromtxt pd.DataFrame()函数解析（最清晰的解释...） iloc的用法（最简单） scikit-learn 梯度提升树(GBDT)调参小结（包含所有参数详细介绍） 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。
激活所有的深度学习算法都可以被描述为一个相当简单的配方：特定的数据集、代价函数、优化过程和模型。...，在大多数情况下，优化算法可以定义为求解代价函数梯度为零的正规方程。...组合模型、代价和优化算法的配方同时适用于监督学习和无监督学习。线性回归示例说明了如何适用于监督学习的。无监督学习时，我们需要定义一个只包含X的数据集。一个合适的无监督代价和一个模型。...在认识到大部分机器学习算法可以使用上述配方描述之后，我们可以将梯度的优化去最小化。...在认识到大部分机器学习算法可以使用上述配方描述之后，我们可以将不同算法视为出于相同原因解决相关问题的一类方法，而不是一长串各个不同的算法。
大家好，我是征哥，今天分享如何用最简单的方式，为你的 Python 程序穿上漂亮的衣服，行话是用 Python 构建漂亮的 GUI，GUI 就是 graphical user interface 的简称...前文最简单的方式发布你的Python应用中提到，程序员写的软件，最好给不懂技术的人使用，才更有价值，我们平时写的 Python 程序，都是在一个叫作终端的黑窗口里运行的，自己用当然没问题，给别人用，尤其是不懂技术的人
KNN是一种分类算法，其全称为k-nearest neighbors, 所以也叫作K近邻算法。该算法是一种监督学习的算法，具体可以分为以下几个步骤 1....第一步，载入数据，因为是监督学习算法，所以要求输入数据中必须提供样本对应的分类信息 2. 第二步，指定K值，为了避免平票，K值一般是奇数 3....在scikit-learn中，使用KNN算法的代码如下 >>> from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier >>> X = [[0], [1],...3) >>> neigh.fit(X, y) KNeighborsClassifier(n_neighbors=3) >>> print(neigh.predict([[1.1]])) [0] KNN算法原理简单
作 者：柳行刚 编 辑：李文臣 1 字符串匹配是经典的KMP算法。下面以字符串"BBC ABCDAB ABCDABCDABDE"为例，查找是否包含串"ABCDABD"？...下面是next数组和匹配算法参照代码。
情感倾向点互信息算法（SO-PMI）算法 点互信息算法 PMI 情感倾向点互信息算法 SO-PMI 3. 构建情感词典 1. 导入项目 2. 构建情感种子词 3....使用TF-IDF方便构建情感种子词 4. 构建专业词典的效果与使用方法 5. 其他说明 1....情感倾向点互信息算法（SO-PMI）算法 这个算法比较直白：包含两个部分，一个是PMI，一个是SO-PMI 点互信息算法 PMI w o r d 1 word1 word1， w o r d 2...构建情感种子词 在SO-PMI算法中提供基准词 P w o r d P_{word} Pword 的词称为情感种子词，需要自定义，种子词的构建直接决定了最后的效果。...使用TF-IDF方便构建情感种子词 自己去从海量的文本中找有明显情感倾向的词这也太硬核了！所以借助TF-IDF构建会方便很多。
在 Web 开发历程上，我们构建了很多小型的技术解决方案，比如用 HTML 去描述页面结构，CSS 去描述页面样式，JavaScript 去描述页面逻辑，或者你也可以用一些比如 Jade 去取代 HTML...在接下来的章节中我们会使用 Webpack 来构建项目来展示它的能力。你可以用其他工具和 Webpack 一起使用。
这就是最简单的moco mock的实例！大家是不是感觉到使用moco创建mock 简直方便到起飞！
②不过区间在增加时，每次并不是增加一个长度，而是基于倍增思想，用二进制右移，每次增加2^i个长度 ，最多增加logn次 这样预处理了所有2的幂次的小区间的最值 关于倍增法链接 查询： ③对于每个区间...，分成两段长度为的区间，再取个最值（这里的两个区间是可以有交集的，因为重复区间并不影响最值) 比如3,4,6,5,3一种分成3,4,6和6,5,3，另一种分成3,4,6和5,3，最大值都是6，没影响。...1,所以后面的状态表示为f[t][y-2^t+1] 所以x到y的最小值表示为f(f[t][x],f[t][y-2^t+1])，所以查询时间复杂度是O（1） ④所以O(nlogn)预处理，O(1)查询最值...y-z+1)/log(2));//注意y-z要加一才为区间长度 return min(map[z][x],map[y-(1<<x)+1][x]);//分别以左右两个端点为基础，向区间内跳1<<x的最
而动态规划算法应用于子问题重叠的情况，即不同的子问题具有公共的子子问题，在这种情况下，分治算法会做许多不必要的工作，它会重复的求解这些子问题，尽管这些子问题都曾经计算过。...而动态规划算法就聪明了很多，它对每个子子问题都只求解一次。将其解保存在一个数据结构中，从而遇到曾经计算过的子子问题并不是再计算而是从这个数据结构直接取结果即可。...学习动态规划算法，首先要了解最优子结构这个概念 如果一个问题的最优解包含其子问题的最优解，我们就称此问题具有最优子结构性质，一个问题如果可以应用动态规划算法，那么它必然具有最优子结构。...n-i,array)); } } return q; } public static int bottom_up_road(int[]p,int n){ //自底向上的动态规划算法...(p,9); } } 例子2，矩阵链乘法，给定一个n个矩阵的序列，我们计算矩阵链乘积A1*A2*....An,用加括号的方式来明确计算次序，然后利用标准的矩阵相乘算法进行计算
，然后是花瓣，最里面是花蕊....是不是蛮漂亮的，下我们来具体看一下数据集. 4).导入数据集 导入相应的库和sklean里面的iris数据集，它是一个大的字典里面有花的数据(4个维度的特征值，标签值，标签名，表述，特征名字) 构建...Neighbors的简称,我觉得是机器学习里面最简单的算法.它的核心思想就是，要确定测试样本属于哪一类 就寻找所有训练样本中与该测试样本“距离”最近的前K个样本，然后看这K个样本大部分属于哪一类，那么就认为这个测试样本也属于哪一类...简单的说就是让最相似的K个样本来投票决定。...举例比如有一个身高，体重，是否正常的3个维度的数据集： 2).横坐标是身高，纵坐标体重，蓝色表示正常，红色表示偏胖或者偏瘦 如果我们有个老王他是160cm,85kg,那么计算这个点跟周围所有点的距离进行计算
但有一种算法能够帮助你更好地做出决策，那就是k-Nearest Neighbors（NN）算法， 本文将使用学生社团来解释k-NN算法的一些概念，该算法可以说是最简单的机器学习算法，构建的模型仅包含存储的训练数据集...工作原理 在其最简单的版本中，k-NN算法仅考虑一个最近邻居，这个最近邻居就是我们想要预测点的最近训练数据点。然后，预测结果就是该训练点的输出。下图说明构造的数据集分类情况。...最后，返回最频繁出现的类别标签。 Scikit-Learn实现k-NN算法 Scikit-Learn是一个机器学习工具箱，内部集成了很多机器学习算法。...现在让我们看一下如何使用Scikit-learn实现kNN算法。...结论 k-NN算法是一种简单有效的数据分类方法，它是基于实例学习的一种机器学习算法，需要通过数据实例来执行机器学习算法，该算法必须携带完整的数据集。
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