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【算法】行星碰撞

对于数组中的每一个元素,其绝对值表示行星的大小,正负表示行星的移动方向(正表示向右移动,负表示向左移动)。每一颗行星以相同的速度移动。 找出碰撞后剩下的所有行星。...碰撞规则:两个行星相互碰撞,较小的行星会爆炸。如果两颗行星大小相同,则两颗行星都会爆炸。两颗移动方向相同的行星,永远不会发生碰撞。...测试用例: 示例 1: 输入:asteroids = [5,10,-5] 输出:[5,10] 解释:10 和 -5 碰撞后只剩下 10 。5 和 10 永远不会发生碰撞。...示例 3: 输入:asteroids = [10,2,-5] 输出:[10] 解释:2 和 -5 发生碰撞后剩下 -5 。10 和 -5 发生碰撞后剩下 10 。...拿到题的第一想法就是通过栈顶元素queue[len(queue)-1]与当前遍历的元素num来判断两数是否为正负相反的两个数,然后再进行操作,但是这样还需要额外考虑-2, -1, 1, 2,这种情况其实不会发生碰撞

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机器学习--最基础的最常用的聚类算法

基于划分聚类算法(partition clustering) K-means:是一种典型的划分聚类算法,它用一个聚类的中心来代表一个簇,即在迭代过程中选择的聚点不一定是聚类中的一个点,该算法只能处理数值型数据...优点:采用随机抽样与分割相结合的办法来提高算法的空间和时间效率,并且在算法中用了堆和K-d树结构来提高了算法效率,使其可以高效的处理大量数据。 缺点:对异常数据比较脆弱。...基于密度聚类算法 DBSCAN:DBSCAN算法是一种典型的基于密度的聚类算法,该算法采用空间索引技术来搜索对象的邻域,引入了“核心对象”和“密度可达”等概念,从核心对象出发,把所有密度可达的对象组成一个簇...优点:聚类簇的形状没有偏倚,不需要输入要划分的聚类个数。 缺点:DBSCAN算法对参数Eps及Minpts非常敏感,且这两个参数很难确定。 ? 其他基于密度聚类算法如下: ?...从以下几个方面对几种常用的聚类算法进行综合性能评价,评价结果如下: ?

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    最懒惰的算法—KNN

    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。

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    Linux的常用最危险的命令

    rm -rf 命令 rm -rf命令是删除文件夹及其内容最快的方式之一。仅仅一丁点的敲错或无知都可能导致不可恢复的系统崩坏。 r : 递归的删除文件夹 f:不经过询问直接删除"只读文件"。...另外原始的rm命令其实也是没有删除提示的,只是一般的发行版都会将rm通过别名的方式增加-i参数来要求删除确认,而-f则抑制了这个提示。...> file > file命令常用来清空文件内容,请在执行前确认输出的文件是空的或者不存在,否则如果执行了该命令原来的文件可真是恢复不了,连数据恢复软件都未必能帮助你了。...另外可能真正想用的是>> file,即累加新的输出到文件,而不是使用> file刷新那个文件。如果错误或无知的执行类似 > xxx.conf命令会覆盖配置文件或其他任何的系统配置文件。...但是上面列出来的四个命令作为开发人员是会经常用到的,所以在操作中一定要谨慎使用,在使用前一定要确认清楚、做好备份,否则追悔莫及。

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    观点的碰撞

    我想到一些有意思的争论: 1、先寻找优秀的程序员还是先准备优秀的产品设计?...先准备优秀的产品概念、设计和理念,再去寻找合适的人,这样的公司稳重、成熟,能做出优秀的产品;还有的先去寻找最优秀的程序员,把这撮人聚到一起再去考虑做什么,这样的公司大部分都死了,但是活下来的都是极其伟大...具体地说,有的公司为项目寻找合适的人,我想大多数公司都是这样做的;有的公司寻找最棒的人,他们的项目有许多都是由这些最棒的人发起的。...好吧,换个角度,产品经理是老大,他们是这个星球上最清楚用户想要什么的人…… 看看有多少产品经理掌握话最大语权的公司吧,可是另一种声音说,这样的产品经理请滚蛋。...你,或者你的团队,才是产品的上帝。用户只是会抱怨会牢骚会骂死你的不负责任的凡人而已。 4、工程师文化有多棒?这样的公司才能做出伟大的软件产品吗?

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    gbdt算法_双色球最简单的算法

    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。...它的基本思路是将基分类器层层叠加,每一层在训练的时候,对前一层基分类器分错的样本,给予更高的权重。测试时,根据各层分类器的结果的加权得到最终结果。.../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。

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    【数据结构和算法】小行星碰撞

    前言 这是力扣的 735 题,难度为中等,解题方案有很多种,本文讲解我认为最奇妙的一种。 慢慢开始栈的模块了,这道题是一道非常好的栈的例题,很有代表性。...每一颗小行星以相同的速度移动。 找出碰撞后剩下的所有小行星。碰撞规则:两个小行星相互碰撞,较小的小行星会爆炸。如果两颗小行星大小相同,则两颗小行星都会爆炸。...在算法中,栈在很多情况下是非常有用的,下面是一些常见的情况: 括号匹配:当你有一个包含括号的字符串,并且你想要检查这个字符串中的括号是否匹配,你可以使用栈。...例如,在解析一个算术表达式时,你可以使用栈来保持追踪括号和操作符的优先级。 这只是栈在算法中的一些应用,实际上还有很多其他的应用场景。...2.2 方法一:模拟 + 栈 思路与算法: 由于碰撞抵消总是从相邻行星之间发生,我们可以使用「栈」来模拟该过程。

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    常用的淘汰算法

    总结:常用的淘汰算法有:FIFO、LRU、LFU FIFO 算法(Fist in first out:先进先出) FIFO 算法是一种比较容易实现的算法。...它的思想:是基于队列的先进先出原则,最先进入的数据会被最先淘汰掉。这是最简单、最公平的一种思想。...再进行置换时,只需把置换指针所指的数据(页面)顺次换出,并把新加入的数据插到队尾即可。 (2)缺点:这种算法有个很严重的缺点,就是会导致缺页率增加。缺页率指的是判断一个页面置换算法优劣的指标。...LRU算法(Least recently used:最近最少使用) LRU算法是一种常见的缓存算法,它的思想是:最近最少使用的会被优先淘汰。...(1)实现:最简单的实现方法是用数组+时间戳的方式,不过这样做效率较低。

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    常用的算法-递归

    最近开始复习数据结构和算法的相关知识,以前学习数据结构的时候使用C语言实现其中的数据存储结构。...突然决定启用51Blog来记录每一次尝试,探索,错误的历经。       递归算法的核心在于:      方法能够通过自身的调用得到执行,并且总会得到调用结束的出口。      ...递归(recursion):神奇的算法       递归编程的注意事项:       递归代码会精彩而且会很短,但却能够完成很复杂的工作;       大部分代码是用来对负责底层工作的递归方法进行支持...递归和迭代的区别:     迭代:一种用循环来描述需要的重复进行的操作的编程方法。    ...我们使用递归解决的问题: 1.在数据结构中的非线性存储结构中的树,二叉树的前序遍历,中序遍历,后序遍历等问题的解决中就使用了递归算法,这样使解决问题的编码很方便。

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    常用的排序算法

    常用的排序算法 拿li=[1,3,45,6,78,9,4]来举例 一.冒泡排序 空间复杂度O(n的2次方) 原理:例如你把一组数据从头开始依次遍历过去把最大的或者最小的放在末尾,除了最后一个每个依次进行遍历...[j] flag = False if flag: return bubble_sort(li) 二.选择排序 空间复杂度O(n的2...次方) 速度比冒泡快一点 原理:例如你把一篮子苹果让你从大到小进行排序,你就算先拿出一个,再拿出第二个和第一个比按大小摆放左还是右,再拿第三个和之前已经拍好顺序的队列进行对比放置合适位置,依次进行 def...插入排序 空间复杂度O(n的2次方) 速度比选择快一点 原理:例如打牌手牌先抽出,再所有排进行排序,依次抽出依次进行排序替换 def insert_sort(li): for i in range...,小的放左边,然后依次递归下去 #递归调用的函数 def partition(data, left, right): tmp = data[left] while left < right

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    最常用、最专业的Scrum工具(收藏)

    3)可查看多项目进度,项目视角的统计等,提供了不同视角的统计,例如:进度统计、燃尽图、团队速率、任务分布、缺陷分布、测试用例分布等等,实时掌握项目状态及进展。...2、XPlanner+XPlanner是专门为XP(极限编程)团队设计的项目管理工具。它支持XP开发流程,并解决利用XP思想来开发项目所碰到的问题。...3、Atlassian Jira Jira是全球范围内软件开发的先驱。该品牌于2002年由Atlassian公司在澳大利亚创立,最初是一个问题跟踪工具,此后逐渐发展为多任务的项目管理软件。...4、VersionOneVersionOne在2002年帮助推出了敏捷管理工具,并且在2020年发布的敏捷状态报告中是国外颇受欢迎的敏捷管理工具之一。...VersionOne是基于Web的项目管理工具,测试人员,开发人员和其他利益相关者可以使用该版本来管理,跟踪和组织软件测试工作。它遵循并涵盖了敏捷方法论的整个生命周期。

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    最简单最常用的LinearLayout线性布局

    良好的布局设计对于UI界面至关重要,在前面也简单介绍过,目前Android中的布局主要有6种,创建的布局文件默认为RelativeLayout相对布局,而在前面的示例学习中,我们只是简单利用了一下...一、认识LinearLayout 线性布局是Android中较为常用的布局方式,使用标签。线性布局主要有两种形式,一种是水平线性布局,一种是垂直线性布局。...需要注意的是Android的线性布局不会换行,当组件一个挨着一个地排列到头之后,剩下的组件将不会被显示出来。 下表显示了LinearLayout支持的常用XML属性及相关方法的说明。...接下来通过一个简单的示例程序来学习LinearLayout 的使用用法。...以上练习的是水平方向的权重,在垂直方向同理。需要注意的是:layout_weight只能在LinearLayout线性布局中使用,而且只能在LinearLayout中的直接子元素中使用。 ?

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    KNN:最容易理解的分类算法

    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....K值为3时,绿色的点归类为红色,K值为5时,绿色的点归类为蓝色。由此可见,K值的选取是模型的核心因素之一。 除此之外,还有另外一个因素,就是距离的计算。...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

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    【CCF】碰撞的小球

    提示   因为所有小球的初始位置都为偶数,而且线段的长度为偶数,可以证明,不会有三个小球同时相撞,小球到达线段端点以及小球之间的碰撞时刻均为整数。   ...同时也可以证明两个小球发生碰撞的位置一定是整数(但不一定是偶数)。...三秒后,第二个小球与第三个小球在位置9发生碰撞,速度反向(注意碰撞位置不一定为偶数),三个小球位置分别为7, 9, 9。   ...四秒后,第一个小球与第二个小球在位置8发生碰撞,速度反向,第三个小球碰到墙壁,速度反向,三个小球位置分别为8, 8, 10。   五秒后,三个小球的位置分别为7, 9, 9。...每秒每个小球移动一个单位长度,小球每次移动之后都需要判断①该小球是否和其他小球发生碰撞,若发生了碰撞则碰撞的俩者都要改变方向;②该小球是否到达边界,若到达了边界也改变方向。

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    HashMap的hash碰撞

    大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 看了看HashMap的源码,有些心得先写下,以便以后查看,不然又要忘了,但不知道对不对,希望没误人子弟吧。...主要是解释下HashMap底层实现与如何解决hash碰撞的。 HashMap底层是table数组,Entry是HashMap的内部类。...bucketIndex位置的的Entry元素e(如果不存在则为null,如果存在则代表有重复的hash值,我自己理解为这就是HashMap的hash碰撞),在新建一个Entry元素,将之前的Entry元素...e放入新建的Entry元素内部,新建的Entry保存在table中。...如果还有重复的hash(key)值那就继续保存,这就是HashMap对hash碰撞的处理方式,拉链法。 写的不好请见谅,如果哪里说的不对,请讲出来,小菜鸟一个。

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    进程的调度常用算法

    当在进程调度中采用FCFS算法时,每次调度是从就绪的进程队列中选择一个最先进入该队列的进程,为之分配处理机,使之投入运行。...优点: 有利于长作业(进程)    有利于CPU繁忙型的作业(进程) 缺点: 不利于短作业(进程)    不利于I/O繁忙型的作业(进程) 短作业优先(SJF)的调度算法 SJF算法是以优先级作业的长短来计算优先级的...SJF算法可以分别用于作业调度和进程调度。再把短作业优先调度算法用于作业调度时,它将从外存的作业后背队列张选择若干个运行时间最短的作业,优先将他们调入内存运行。...优点: 算法对长作业(进程)不利(长作业(进程)长期不被调度)     未考虑进程的紧迫程度 由于是估计运行时间而定,而这个时间是由用户所提供的,所以该算法不一定能真正做到短作业优先调度 基于时间片的轮转调度...(RR)算法 为了保证能及时响应用户的请求,所以我们采用了基于时间片的轮转调度算法,它的原理通俗来讲就是队列中每一个进程都获得了一定的执行时间,从几ms到几百ms,当一个执行时间结束,计时器会发出一个信号

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    常用的数据挖掘算法

    不仅仅是选中的十大算法,其实参加评选的18种算法,实际上随便拿出一种来都可以称得上是经典算法,它们在数据挖掘领域都产生了极为深远的影响。 1....C4.5 C4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法,其核心算法是ID3算法....最大期望经常用在机器学习和计算机视觉的数据集聚(Data Clustering)领域。 6. PageRank PageRank是Google算法的重要内容。...8. kNN: k-nearest neighbor classification K最近邻(k-Nearest Neighbor,KNN)分类算法,是一个理论上比较成熟的方法,也是最简单的机器学习算法之一...该方法的思路是:如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别。 9.

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