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Huffman无损压缩和解压算法实现

(以后绝不装逼了) 虽然算法看上去不难，但是不得不说还是走了很多弯路，学到了很多东西，在这里做个记录。需求用Huffman 编码实现文件的无损压缩和解压。...算法算法当然用到了霍夫曼编码，构造霍夫曼树。具体过程也很简单，就是把读入的字节流按照字节进行频数分析，对频率高的字符用短编码，对频率低的用长编码。...然后将编码的映射表和编码后的结果写入文件，这时候生成的文件就是压缩后的文件了。根据信息论的相关知识，这大概算是无损编码中压缩效率最高的了。...困难相比我在遇到这个问题的时候，遇到的最大难度其实是文件的读写。由于平时对文件读写操作的练习不到位，出了很多洋相。...比如忘记了java中char是两字节的；比如byte是有符号的；比如中文字符的编码问题；比如ObjectInputStream对象的available方法返回的是当前block的剩余字符而不是整个文件的剩余字符

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算法—史上最好快速幂算法讲解

顾名思义，快速幂就是快速算底数的n次幂。有多快？其时间复杂度为 O(log₂n)，与朴素的O(n)相比效率有了极大的提高。用的多么？...快速幂属于数论的范畴，本是ACM经典算法，但现在各厂对算法的要求越来越高，并且快速幂适用场景也比较多并且相比朴素方法有了非常大的提高。所以掌握快速幂算法已经是一名更合格的工程师必备要求！...下面来详细看看快速幂算法吧！...快速幂实现至于快速幂已经懂了，我们该怎么实现这个算法呢？ ? 说的不错，确实有递归和非递归的实现方式，但是递归使用的更多一些。...，尤其是矩阵快速幂，会有着各种巧妙的变形，不过跟数学有一些关系，这年头，不会点算法、不会点数学真的是举步维艰。

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算法 - 最好、最坏、平均复杂度

极客时间 - 数据结构与算法之美 - 04 | 复杂度分析（下）：浅析最好、最坏、平均、均摊时间复杂度最好、最坏时间复杂度略，比较容易分析。平均时间复杂度需考虑概率来计算。...概率论中的加权平均值，也叫作期望值，所以平均时间复杂度的全称应该叫加权平均时间复杂度或者期望时间复杂度。均摊时间复杂度均摊时间复杂度及对应的摊还分析法。...对一个数据结构进行一组连续操作中，大部分情况下时间复杂度都很低，只有个别情况下时间复杂度比较高，而且这些操作之间存在前后连贯的时序关系，这个时候，我们就可以将这一组操作放在一块儿分析，看是否能将较高时间复杂度那次操作的耗时...，平摊到其他那些时间复杂度比较低的操作上。...而且，在能够应用均摊时间复杂度分析的场合，一般均摊时间复杂度就等于最好情况时间复杂度。 // 全局变量，大小为 10 的数组 array，长度 len，下标 i。

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可能是最通俗的Lempel-Ziv-Welch (LZW)无损压缩算法详述

LZW其实是三个大牛的名字，这个算法最开始是 Ziv和Lempel这两个人在1977，1978年发明的，在1984年的时候由另一位大牛Terry Welch进行了改进，所以这个算法的名字才叫LZW。...LZW算法就是利用这样一种思想并且能够自适应的生成字典并且保存在最后的编码本身之中。原始的LZW算法的采用4k长的字典（实际上很难用到这么多)，最开始的256个字典项就是ASCII码值。...对于这种算法，可以用以下伪码表示其逻辑： 1.string P = 第一个被读入的字符并输出p 2.WHILE（输入字符串未读入结束） 3.{ 4....p = c 14. } 15.} 16.输出p 为了深入理解算法思想，从一个具体的例子开始，比如对于一个字符串BABAABAAA，如何将这样长的一个字符串编码成更短的字符串呢？...那么得到编码流"66,65,256,257,65,260"，怎样解压缩得到原始的数据呢？LZW的解压缩算法用伪码表示是这样的： 1. 读入一个码p 2.

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寻路算法：找到NPC最好的行走路径

只是找到一条两点之间的有效路径是不够的。理想的寻路算法需要查找所有可能的情况，然后比较出最好的路径。...本文选自《游戏编程算法与技巧》，将从搜索空间，可接受的启发式算法、贪婪最佳优先算法进行探讨搜索空间的表示最简单的寻路算法设计就是将图作为数据结构。一个图包含了多个节点，连接任意邻近的点组成边。...在我们的2D 格子中，欧几里得距离为： ? 贪婪最佳优先算法在有了启发式之后，可以开始实现一个相对简单的算法：贪婪最佳优先算法。...一个算法如果没有做任何长期计划而且只是马上选择最佳答案的话，则可以被认为是贪婪算法。在贪婪最佳优先算法的每一步，算法会先看所有邻近节点，然后选择最低开销的启发式。...大多数游戏都需要比贪婪最佳优先算法所能提供的更好的寻路。但是本章后续的寻路算法都基于贪婪最佳优先算法，所以先理解贪婪算法才能往下继续，先看看如何实现这个贪婪算法。

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这是机器学习算法工程师最好的时代！

现在可以说是机器学习算法工程师最好的时代，各行各业对这类人才的需求都非常旺盛。...而要成为一名合格的机器学习算法工程师（以下简称算法工程师）更是难上加难，因为在掌握工程师的通用技能以外，还需要掌握一张不算小的机器学习算法知识网络。 ?...下面我们就将成为一名合格的算法工程师所需的技能进行拆分，一起来看一下究竟需要掌握哪些技能才能算是一名合格的算法工程师。...在大多数企业的大多数职位中，算法工程师需要负责从算法设计到算法实现再到算法上线这一个全流程的工作。...强化学习，近年来比较火，AlphaGo的核心算法，推荐Richard Sutton的《强化学习》从我个人的学习经验来看，读书最好和视频教程结合着看。

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这或许是讲解 Knuth 洗牌算法最好的文章

但其实，连这个问题的本质都没有触及到。此时，面试官一定会狡黠地一笑：这个算法公平吗？我们再看问题：设计一个公平的洗牌算法。 2. 问题来了，对于一个洗牌算法来说，什么叫“公平”？...在我看来，不管你能不能最终给出正确的算法，如果你的思路是在思考对于洗牌算法来说，什么是“公平”，我都觉得很优秀。因为背出一个算法是简单的，但是这种探求问题本源的思考角度，绝不是一日之功。...这个算法就是大名鼎鼎的 Knuth-Shuffle，即 Knuth 洗牌算法。这个算法的原理，我们稍后再讲。先来看看 Knuth 何许人也？中文名：高纳德。算法理论的创始人。...我们现在所使用的各种算法复杂度分析的符号，就是他发明的。上世纪 60-70 年代计算机算法的黄金时期，近乎就是他一手主导的。...然后，我们运行一遍 Knuth 洗牌算法，就搞定啦： ? 是不是很酷？这就是我喜欢算法的原因。在我眼里，算法从来不是枯燥的逻辑堆砌，而是神一样的逻辑创造。

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算法面试题：买卖股票的最好时机(一)

Coding 文档地址：https://damaer.github.io/Coding/#/ 剑指OfferV1 系列已经完成，补增 V2 题目以及C++语言解法，欢迎关注~ Part163.买卖股票的最好时机...(一) 1题目描述假设你有一个数组prices，长度为n，其中prices[i]是股票在第i天的价格，请根据这个价格数组，返回买卖股票能获得的最大收益 1.你可以买入一次股票和卖出一次股票，并非每天都可以买入或卖出一次...天(股票价格 = 2)的时候买入，在第6天(股票价格 = 7)的时候卖出，最大利润 = 7-2 = 5 ，不能选择在第2天买入，第3天卖出，这样就亏损7了；同时，你也不能在买入前卖出股票。...如果让差值最大，假设在当天卖出，那么什么时候买入最好呢？当然是在前面找到最小的买入点，比如：而前面的最小值，其实我们在遍历的时候是可以不断维护的，所以我们只要遍历一次数组即可。...，也就是栈顶的元素永远是前面遍历的元素里面最小的，这样我们每次都是和栈顶元素相减，这个和上面的贪心算法其实是一样的，只不过上面的用min来存储最小值，单调栈用栈来保存。

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t-SNE：可视化效果最好的降维算法

通过使用降维技术，数据集的大小已经缩小，与此同时，有关原始数据的信息也已应用于低维数据。因此，机器学习算法从输入数据集中学习既简单又省时。 PCA-主成分分析是降维领域最主要的算法。...t-SNE的主要目标是将多维数据集转换为低维数据集。相对于其他的降维算法，对于数据可视化而言t-SNE的效果最好。...梯度下降算法是各种机器学习算法中用于最小化损失函数的一种优化算法。最后，该算法能够得到与原始高维数据相对相似度较好的低维数据点。...t-SNE是一种不确定性算法或随机算法，这就是为什么每次运行结果都会略有变化的原因。即使它不能在每次运行中保留方差，也可以使用超参数调整来保留每个类之间的距离。该算法涉及许多计算和计算。...因此，该算法需要大量时间和空间来计算。困惑度（perplexity）是控制数据点是否适合算法的主要参数。推荐范围是（5–50）。困惑度应始终小于数据点的数量。

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7大特征交互模型，最好的深度学习推荐算法总结

一方面，研究人员利用深度学习技术提升传统推荐算法的能力；另一方面，研究人员尝试用深度学习的思想来设计新的推荐算法。基于深度学习的推荐算法研究不仅在学术界百花齐放，目前也受到了工业界的重视和广泛采用。...深度学习具有强大的表征学习和函数拟合能力，它能在众多方面改革传统的推荐算法，如协同过滤、特征交互、图表示学习、序列推荐、知识融合及深度强化学习。下面将介绍推荐系统中较为重要的方向——特征交互。...这样做的好处是，虽然每个样本的特征数量是可变的，所有样本的特征域的数量却是固定的，因此，可以很方便地把所有特征域对应的隐向量拼接起来，输入到MLP 进行下一步的操作。...既然用隐向量来表示一个特征域，那么不同的特征域之间的交互是有意义的，而同一个特征内的元素之间的交互是无意义的。...与循环神经网络相同的是，压缩交互网络的每次计算都取决于前一层网络的激活值和一个输入值；不同的是，循环神经网络每次输入的内容是新的（例如，一个句子里面的不同单词），每层神经元的参数是共享的；而压缩交互网络的每次输入的内容是固定的

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数据压缩 —— 一种基于LZ4算法的硬件加速的快速无损压缩

因此，需要一种基于硬件的压缩方法来解决这个问题。大多数基于字典的自适应压缩方法都起源于 Lempel-Ziv 算法，就比如最快的压缩算法之一 LZ4。...LZ4 分析 LZ4 是 LZ77 的一个变种算法，是 Collet 在2011年提出的固定的（fixed），面向字节（byte-oriented）的算法。...对于匹配检测，使用哈希表的搜索算法要比其他算法快得多。理想的哈希表的大小是输入数据位乘以压缩单位字节的大小。...可变长的偏移量、优化的哈希算法以及硬件流水线都提高了压缩速率和压缩比。该设计可实现高达3.84Gbps的压缩吞吐量和高达4的压缩比。...它的压缩速度比 LZ4 算法快4%，比 LZ4 算法高5%，但它的最高时钟频率比LZ4慢。

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浅谈关于PHP解决图片无损压缩的问题

本文介绍了关于PHP解决图片无损压缩的问题，分享给大家，具体如下：代码如下： header("Content-type: image/jpeg"); $file = "111.jpg"; $percent...imagecopyresized($dst_im, $src_im, 0, 0, 0, 0, $newwidth, $newheight, $width, $height); imagejpeg($dst_im); //输出压缩后的图片...imagedestroy($dst_im); imagedestroy($src_im); 我发现用php的imagecopyresized把大图片缩成小图片时，图片会变得很模糊，这时候要提升清晰度不如用...注：压缩有损失是必然的，看的清楚与否实际上就是是否接受这个范围的问题.比如你图像上原图有些点是2px,但是你压缩5倍，那么这些点就会消失。 <?

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ICML 2023 | 医学图像的诊断无损压缩

大量实验表明，与之前的方法相比，大规模、特定领域的神经压缩器训练可以提高压缩图像的诊断无损性。引言医学图像是临床实践中必不可少的诊断工具。...然而，高分辨率医学图像通常具有较大的尺寸，特别是当覆盖较大的解剖区域时；这可能会导致计算机辅助诊断（CAD）复杂性增加。因此，有效的压缩方法对于实现医学图像的计算上可行的分析是必要的。...自然图像通常只需要保留较大的全局特征来进行准确的图像解释，而医学图像则由必须保留精细的特征组成，以便实现有效的临床诊断。...其次，由于缺乏可用的评估方法，评估无损诊断的压缩方法具有挑战性。先前的工作主要使用感知指标来评估压缩图像的质量，这些指标并没有专门衡量临床相关特征的保存情况。...本文实验表明，神经压缩器的特定领域训练提高了压缩图像的诊断无损性。当将本文的领域特定 VAE 生成的压缩图像与现有的神经压缩器生成的图像进行比较时，在细粒度分类任务中获得了 5.7% 的平均性能改进。

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你所能用到的无损压缩编码(二）

上个月项目荷兰大佬要检查，搞的我想写的东西不断推迟，现在检查完了，我决定继续把我想写的这整个一个系列写完，上一次写的是最简单的无损编码行程编码，这一次我想要写的是算术编码。...这种编码的原理就是用一个数来代替一组数，我第一次看这个思想的时候深深的被这些大牛的思维方式所折服，用一个数代替一组数，这其实就是压缩的最基本思想，虽然看起来是那么的遥不可及，但是在这种大的思想的指引下，...，依次这样，直到没有要压缩的数，最后一定会得到一个区间，在这区间内选取一个数，这就是无损压缩后的结果。 ...但是这些算法和数据结构和东西我将在下一个系列中说明。原理差不多了，下面就是实现的部分。算术编码除了压缩，还需要一个统计概率的预处理过程，这里我使用c++ stl库的map来完成这个使命的。...，我写这全部的文章的目的是让初学者可以通过程序实际实现各种看似枯燥的算法，既然要用到树等数据结构，所以我决定我下一步先把你所能用到的数据结构写完，9，10月我会更新的比较勤快的，也希望各路高手能给我提出意见

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技术最好的时代，会是技术创业最好的时代吗？

这是技术最好的时代，也涌现了众多技术创业者。但不可预知的疫情下，技术创业与管理面临着新的挑战，创业者、管理者又该如何自处？...3月28日，腾讯云TVP眺望曙光技术闭门会收官之战，与会嘉宾们探讨了《技术最好的时代，会是技术创业最好的时代吗》的议题。...但在To B/G的业务场景下，重要的不是软件的精良或是代码的漂亮，满足客户需求是第一要务。因此，需要的更多是能把业务代码写好的“手艺人”。...在创业过程中要用户导向，不要纯技术导向，技术上的领先并不能等同于企业的成功，不要妄图用技术解决任何问题。”——熊平熊平老师认为，只要技术在推动社会进步，就永远是技术最好的时代。...我相信技术在可预见的未来仍旧会是一个大的趋势，给未来创造意想不到的景象，而在这个历史进程中，技术人的价值将会被进一步认识与认可。”——史海峰技术最好的时代，会是技术创业最好的时代吗？

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最好的Dropout讲解

为了简单起见, 我们在这里提出乘零的简单Dropout算法,但是它被简单地修改后,可以与从网络中移除单元的其他操作一起工作。...Dropout的目标是在指数级数量的神经网络上近似这个过程。具体来说,训练中使用Dropout,我们使用基于minibatch的学习算法和小的步长,如梯度下降等。...取而代之的是,可能的子网络的一小部分训练单个步骤,参数共享导致剩余的子网络能有好的参数设定。这些是仅有的区别。除了这些,Dropout与Bagging算法一样。...不出意外的话,使用Dropout时最佳验证集的误差会低很多,但这是以更大的模型和更多训练算法的迭代次数为代价换来的。对于非常大的数据集,正则化带来的泛化误差减少得很小。...另一种深度学习算法——batch normalization,在训练时向隐藏单元引入加性和乘性噪声重参数化模型。

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17:最好的草

17:最好的草总时间限制: 10000ms 单个测试点时间限制: 1000ms 内存限制: 65536kB描述奶牛Bessie计划好好享受柔软的春季新草。新草分布在R行C列的牧场里。...它想计算一下牧场中的草丛数量。在牧场地图中，每个草丛要么是单个“#”，要么是有公共边的相邻两个“#”。给定牧场地图，计算有多少个草丛。...例如，考虑如下5行6列的牧场地图 .#.... ..#... ..#..# ...##. .#....

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你所能用到的无损压缩编码（一）

人们根据从压缩编码中是否能完整无误的恢复出原始信息，又将压缩编码分成无损压缩和有损压缩两种，无损压缩就是可以通过压缩之后内容完整无误的恢复出原始信息，而有损压缩不是说不能恢复出原始信息，而是能够部分的恢复出原始信息...截止到现在，已经有很多有损压缩和无损压缩编码技术，对于压缩编码的研究也一直是多媒体的一个研究热点。 ...既然是介绍无损压缩编码，那么就从最简单的RLE开始，RLE 全称Run-Length Encoding，一个接受的比较光的是行程编码，首先，让我们看一下RLE在Wiki中的定义： Run-length...这也部分解释了为什么有时候使用压缩软件压缩文件，压缩之后的文件大小比原始文件大小还要大，所以压缩算法也不是完全就能实现压缩功能的，不光是对于RLE，对于大部分压缩算法，都有出现越压缩越大的可能。 ...上面所叙述的都是压缩算法的原理，按照这些原理，就能编写出RLE压缩算法的程序，但是爱因斯坦说过： “ 从理论上说理论和实践是一回事，但是从实践上说他们不是一回事 ” ，所以在使用RLE压缩的时候，还要处理一个问题

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谁是最好的Coder

谁是最好的Coder 描述计科班有很多Coder，帅帅想知道自己是不是综合实力最强的coder。帅帅喜欢帅，所以他选了帅气和编程水平作为评选标准。...每个同学的综合得分是帅气程度得分与编程水平得分的和。他希望你能写一个程序帮他一下。输入数据有多组。输入一个数n，代表计科班的总人数。接下来有n行数，一行数有两个数a,b。...其中a代表该同学的编程水平，b代表该同学的帅气程度。 n=0表示输入结束。输出每组数据占一行，输出所有同学中综合得分最高的分数。

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这本书会是你在算法分析道路上最好的养料

算法对于我们的世界是多么重要。自计算机科学诞生之日起，关于算法的研究就一直是一个核心话题。现代计算机科学中充满了各种各样的算法，许多图灵奖得主也正是因提出的各种经典算法而闻名于世。...例如：提出单源最短路径算法的迪可斯特朗（Edsger Dijkstra，1972年图灵奖得主）提出字符串匹配算法的高德纳（Donald Knuth，1974年图灵奖得主）提出多源最短路径算法的弗洛伊德...作为行业代表著作，高德纳大师在此书的序言中称赞道： “Sedgewick和Flajolet不仅是算法分析领域的专家，同时也是算法分析的布道大师。...算法分析是推动现代计算基础技术发展的重要力量，本书囊括众多算法分析的应用实例。无数人对从数学角度分析算法产生兴趣，但很难学到相关方法和模型，本书完整介绍该领域主要技术和成果。...作者既精通经典数学又熟谙计算机科学，看重用于算法性能预测的数学基础及从性能角度比较算法。天才般贯通与揭露数学世界的离散数学|分析组合学|实分析与计算机科学领域的算法|数据结构之奥义。

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