高负荷小区筛选按照集团标准或者省内标准就好了，这里不再赘述，此处主要总结高负荷优化中用到的11种优化方案。
🔎🔎如果说代码有灵魂，那么它的灵魂一定是👉👉算法👈👈，因此，想要写出💚优美的程序💚，核心算法是必不可少的，少年，你渴望力量吗😆😆，想掌握程序的灵魂吗❓❗️那么就必须踏上这样一条漫长的道路🏇🏇，我们要做的，就是斩妖除魔💥💥，打怪升级！💪💪当然切记不可😈走火入魔😈，每日打怪，拾取经验，终能成圣🙏🙏！开启我们今天的斩妖之旅吧！✈️✈️
了解一个知识，必须先要从其含义开始。 什么是快速排序呢，顾名思义，快速的排序，快速排序是指通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分，其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小，然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序。整个排序过程可以递归进行，以此达到整个数据变成有序序列。 怎么解释呢，一个例子让你大概理解快速排序：🌰苹果质量大小排序例子。 在面前有8个苹果，分别为[2,8,7,1,3,5,6,4]，其质量大小和其编号一致。先需要其按照大小顺序排列。
给你一个二维整数数组 intervals ，其中 intervals[i] = [lefti, righti] 表示第 i 个区间开始于 lefti 、结束于 righti（包含两侧取值，闭区间）。 区间的 长度 定义为区间中包含的整数数目，更正式地表达是 righti - lefti + 1 。
数据结构是计算机科学中的一个重要概念，它描述了数据之间的组织方式和关系，以及对这些数据的访问和操作。常见的数据结构有：数组、链表、栈、队列、哈希表、树、堆和图。
算法的重要性，我就不多说了吧，想去大厂，就必须要经过基础知识和业务逻辑面试+算法面试。所以，为了提高大家的算法能力，这个公众号后续每天带大家做一道算法题，题目就从LeetCode上面选 ！
之前的文章当中我们详细阐述了二分法，尤其是讨论了我们在编写代码时候的边界问题。传送门：
上一章我们已经实现了快速排序，在数据理想化的情况下，上一章的快排性能确实也不错，但如果数据比较极端的，快排的O(nlogn)就不太稳定了，本章将介绍几种快排应对极端数据下优化方案；以及介绍partition操作延伸出来的快速选择算法在解决top K问题时高效。
首先想到的自然是从区间头开始，依次遍历完区间内的元素，这样就可以找出结果了。但这个复杂度是O(n)，肯定不是我们想要的。
在以前排序算法不多的时候，科学家们想着如何优化时间复杂度… 这时希尔想到，插入排序最坏的情况是 O(N^2) ，是在序列逆序的情况下，以目标排升序为例，最大的数字在最前面，那么要是将插入进行分组会不会交换的更快？答案是确实是快了！ 因为将插入排序的思想进行分组插入后，如果分组越大，那么大的数字能更快的向后移动，而分组越小，大的数字就会越慢的向后移动。相反，分组越大，那么这个序列也越不接近有序，而分组越小，反而越接近有序。 所以希尔就根据这种特点，创造了缩小增量排序的基本思想！ 简单来说： 希尔排序是按照不同步长对元素进行插入排序，==当刚开始元素很无序的时候，步长最大，所以插入排序的元素个数很少，速度很快；当元素基本有序了，步长很小，插入排序对于有序的序列效率很高。==所以，希尔排序的时间复杂度会比o(n^2)好一些。 实质就是一种分组插入的思想！ 希尔排序的特性总结：
所谓归并排序，指的是如果要排序一个数据序列，我们可以先把该序列从中间分成前后两部分，然后对这两部分分别做排序操作，再将排好序的两部分合并在一起，这样整个数据序列就都有序了。
,其中n为待排序序列中数据的个数,k为某个常数,经验证明,在所有同数量级的此类(先进的)排序算法中,快速排序的常数因子k最小.因此,就平均时间而言,快速排序是目前被认为最好的一种内部排序方法. 通常,快速排序被认为是,在所有同数量级(O(nlogn))的排序算法中,其平均性能最好.但是,若初始数据序列按关键字有序或基本有序时,快速排序将蜕化为冒泡排序,其时间复杂度为O(n^2)." ——《数据结构》严蔚敏
区间动态规划问题一般都是考虑，对于每段区间，他们的最优值都是由几段更小区间的最优值得到，是分治思想的一种应用，将一个区间问题不断划分为更小的区间直至一个元素组成的区间，枚举他们的组合 ，求合并后的最优值。 设F[i,j]（1<=i<=j<=n）表示区间[i,j]内的数字相加的最小代价 最小区间F[i,i]=0（一个数字无法合并，∴代价为0） 每次用变量k（i<=k<=j-1）将区间分为[i,k]和[k+1,j]两段 For p:=1 to n do // p是区间长度，作为阶段。 for i:=1 to
把待排序的记录按其关键码值的大小逐个插入到一个已经排好序的有序序列中，直到全部插入完为止，得到一个新的有序序列。
j~ends堆合并 = 较小的（原来， 分割点i坐部分重量 + 分割点i右边部分重量 + 合并后两堆总重量）
注意：查找的前提必须是有序数组或者容器 思想： 定义llow为顺序表最左端元素位置，high为顺序表右端元素位置。定义mid = (low+high) / 2,即顺序表的中间位置，然后用所查找的值与mid所在位置处的值比较，由于列表有序，若所查找的值比mid小，则只需在表的前半部分查找，否则只需在表的后半部分查找（若第一次比较就发现两值相等则直接返回当前值所在的位置），以此类推，直至查找到所寻找的值或确定所查找的值不在该列表内为止（即查找失败）。 有序数组中没有重复元素的情况下 #include<io
插入排序，又叫直接插入排序。实际中，我们玩扑克牌的时候，就用了插入排序的思想。 基本思想： 在待排序的元素中，假设前n-1个元素已有序，现将第n个元素插入到前面已经排好的序列中，使得前n个元素有序。按照此法对所有元素进行插入，直到整个序列有序。
LeetCode 上对于贪婪策略有 73 道题目。我们将其分成几个类型来讲解，截止目前我们暂时只提供覆盖问题，其他的可以期待我的新书或者之后的题解文章。
我们分析上面的示例，其实比较的就是下一个区间起始值是否在上一个区间的范围内，依次比较，直到匹配失败，就把这个已经匹配过的最小值和最大值放入一个新的区间。
今晚是我们学长第二次讲课，讲了一个三分！认真听了一下，感觉不是很难，可能会比二分还简单些！我就把上课讲的内容归纳为一篇文章概述吧！以后也会重点讲解的！ 简单点说二分是查找区间，相当于一次函数，三分就是二次函数了，求它的极值，怎么做，数学常用的是求导，计算机就用查找咯，那么请看下面的简单概述吧！ 一. 概念 在二分查找的基础上，在右区间（或左区间）再进行一次二分，这样的查找算法称为三分查找，也就是三分法。 三分查找通常用来迅速确定最值。 二分查找所面向的搜索序列的要求是：具有单调性（不一定严格单调）；没有单调
排序的概念 排序：所谓排序，就是使一串记录，按照其中的某个或某些关键字的大小，递增或递减的排列起来的操作。 稳定性：假定在待排序的记录序列中，存在多个具有相同的关键字的记录，若经过排序，这些记录的相对次序保持不变，即在原序列中，r[i]=r[j]，且r[i]在r[j]之前，而在排序后的序列中，r[i]仍在r[j]之前，则称这种排序算法是稳定的；否则称为不稳定的。 内部排序：数据元素全部放在内存中的排序。 外部排序：数据元素太多不能同时放在内存中，根据排序过程的要求不能在内外存之间移动数据的排序。 常见排
有N堆石子排成一排，每堆石子有一定的数量。现要将N堆石子并成为一堆。合并的过程只能每次将相邻的两堆石子堆成一堆，每次合并花费的代价为这两堆石子的和，经过N-1次合并后成为一堆。求出总的代价最小值。
二分查找法是一种高效的查找算法，它的思想非常好理解，但编写正确的二分查找并不简单。本章从最基础的二分查找实现开始，讲解其编写技巧，接下来介绍它的四个常见变种的编写，最后应用二分查找来解决真正的面试题，学以致用的同时更加深对其的理解，真正掌握它。
在 Java 中最常见的就是强引用，把一个对象赋给一个引用变量，这个引用变量就是一个强引 用。当一个对象被强引用变量引用时，它处于可达状态，它是不可能被垃圾回收机制回收的，即使该对象以后永远都不会被用到 JVM 也不会回收。因此强引用是造成 Java 内存泄漏的主要原因之 一。
为每个对象标记一个引用数量，当这个对象被另外一个对象引用时它的引用数据就加一，当另外一个对象释放了对它的引用它的引用数量就减一。当它的引用变为0时意味着没有对象引用，就可以回收了
注：本文的大部分内容摘录自论文《TLSF: a New Dynamic Memory Allocator for Real-Time Systems》，可以通过“科学上网”访问如下链接阅读原文：http://www.gii.upv.es/tlsf/files/ecrts04_tlsf.pdf。
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英国计算机科学家Tony Hoare在1960年为了解决计算机上的排序问题，提出了快速排序的算法，最初是为了在英国的英尔兰电子公司（ELLIOTT Brothers）的快速硬件上实现高效的排序算法。
归并排序的思想上我们已经全部介绍完了，但是同时也面临和快速排序一样的问题那就是递归消耗的栈帧空间太大了，所以对此我们必须掌握非递归的排序思想。
多路复用技术：频分多路复用（FDM）、时分多路复用（TDM）、统计时分多路复用（STDM）、波分多路复用（WDM）
ChiMerge 是监督的、自底向上的(即基于合并的)数据离散化方法。 它依赖于卡方分析：具有最小卡方值的相邻区间合并在一起，直到满足确定的停止准则。 基本思想 对于精确的离散化，相对类频率在一个区间内应当完全一致。 因此，如果两个相邻的区间具有非常类似的类分布，则这两个区间可以合并；否则，它们应当保持分开。 而低卡方值表明它们具有相似的类分布。 要点 最简单的离散算法： 等宽区间 从最小值到最大值之间,均分为N等份 如此， 若 A, B为min/max， 则每个区间的长度为w=(B-A) / N
你有 k 个升序排列的整数数组。找到一个最小区间，使得 k 个列表中的每个列表至少有一个数包含在其中。
估计大家对 JS 数组的sort 方法已经不陌生了，之前也对它的用法做了详细的总结。那，它的内部是如何来实现的呢？如果说我们能够进入它的内部去看一看， 理解背后的设计，会使我们的思维和素养得到不错的提升
binary index tree 来自OI-wiki的图，我记得刘汝佳书里也有，不过那本书不在我手边
ST表可以通过 O(nlogn) 的预处理然后在 O(1) 的时间内算出某段区间的最值，空间复杂度也为 O(nlogn)。原理是利用了倍增和动态规划的思想，设 dp[i][j] 表示从第 i 个数开始的 2^j 个数的最值，状态转移为：dp[i][j] = max(dp[i][j-1],dp[i + (2^{j-1})][j-1])，若求最小值则用 min ，即将长度为 2^j 的区间对半分为两个长度为 2^{j-1} 的两个小区间，分别求最值 。由于要用到log运算，介绍一种 log_2 的预处理方法：
前面发过 几个视频，也算是对视频剪辑入了个门。像我这种非专业剪辑玩家，不做什么宏大特效电影镜头，只是做个视频教程，其实也没啥难度，只需要把视频剪流畅，所以用到最多的功能就是切割功能，然后删除和拼接视频片接。
数据结构章节暂时告一段落，从这一章节开始算法之旅。首先从排序开始，排序作为最基础的算法，一点也不简单，写一个快排、堆排、归并排序在大厂面试中并不罕见，或者某些题目就需要使用某些排序的思想来解决，这也就是为什么要学习排序。当然最重要的是学习它的思想，例如快排的partition操作，快排和归并排序的分治思想，以及排序的性能优化，又或者O(n²)的排序也并非一无是处等。本章将手写五种常见排序算法，它们包括冒泡排序、选择排序、插入排序、归并排序、快速排序、(堆排序第七章已介绍)，理解它们的优缺点，从而能在合适的场景使用恰当的排序算法。
对于非专业剪辑玩家，不做什么宏大特效电影镜头，只是做个视频教程，其实也没啥难度，只需要把视频剪流畅，所以用到最多的功能就是切割功能，然后删除和拼接视频片接。 没有剪过视频的读者可能不知道，在常用的剪辑软件中视频被切割成若干片段之后，每个片段都可以还原成原始视频。 就比如一个 10 秒的视频，在中间切一刀剪成两个 5 秒的视频，这两个五秒的视频各自都可以还原成 10 秒的原视频。就好像蚯蚓，把自己切成 4 段就能搓麻，把自己切成 11 段就可以凑一个足球队。 剪视频时，每个视频片段都可以抽象成了一个个区间
二分查找也称为折半查找，每次都能将查找区间减半，这种折半特性的算法时间复杂度为 O(logN)。
算法基本原理：把原区间分为一系列小区间(n份)，在每个小区间上都用小的梯形面积来近似代替原函数的积分，当小区间足够小时，就可以得到原来积分的近似值，直到求得的积分结果满足要求的精度为止。但是这个过程中有一个问题是步长的取值，步长太大精度难以保证，步长太小会导致计算量的增加。
时间复杂度是衡量算法执行效率的一种标准。但是，时间复杂度 != 性能。即便在不降低时间复杂度的情况下，也可以通过一些优化手段，提升代码的执行效率。即便是像10%、20%这样微小的性能提升，也是非常可观的。
点击“阅读原文”，获取原文和答案 现代通信理论与新技术 - 填空绪论概述卫星通信简介光纤通信简介移动通信简介光纤传输网技术基本概念基本原理(全反射)SDH光传输网大容量光传输技术波分复用WDM光时分复用OTDM光码分复用OCDM光交换技术数字微波通信技术移动通信网络基本概念多址接入技术OFDM技术的基本原理多输入多输出MIMO技术的基本原理无线网络的媒体接入控制层MAC协议ALOHA协议CSMA协议宽带无线移动网络中的自组织网络无线传感网络综述WSN的路由协议TD-LTE移动通信网络
快速排序是一种分治算法。它通过一趟排序将数据分割成独立的两部分,然后再分别对这两部分数据进行快速排序。
也就是说至少要三个积分点，两个积分子区间。所以，自适应辛普森积分公式要从S1起步,即
数据分箱（也称为离散分箱或分段）是一种数据预处理技术，用于减少次要观察误差的影响，是一种将多个连续值分组为较少数量的“分箱”的方法。
贪心算法篇——区间问题 本次我们介绍贪心算法篇的区间问题，我们会从下面几个角度来介绍： 区间选点 区间分组 区间覆盖 区间选点 我们首先来介绍第一道题目： /*题目名称*/ 区间选点 /*题目介绍*/ 给定 N 个闭区间 [ai,bi]，请你在数轴上选择尽量少的点，使得每个区间内至少包含一个选出的点。 输出选择的点的最小数量。 位于区间端点上的点也算作区间内。 /*输入格式*/ 第一行包含整数 N，表示区间数。 接下来 N 行，每行包含两个整数 ai,bi，表示一个区间的两个端点。
各种清除算法中，并没有一种算法可以完全替代其他算法，它们都具有自己独特的优势和特点。分代收集算法应运而生。
本文是阅读Alink源码期间在网上查找资料做的笔记整理，把找到的算法实现加了一些注解。
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