Strassen 算法是一种用于矩阵乘法的分治算法,它将原始的矩阵分解为较小的子矩阵,然后使用子矩阵相乘的结果来计算原始矩阵的乘积。
说起分治法,大家一定也都听过秦始皇采用郡县制将国家分为三十六郡的故事,我们常说”山高皇帝远”,意思就是山高路远,皇帝都管不了,实际上无论皇帝多远,山有多高,整个国家都属于朝廷统治,但皇帝一个人是管不了
前言 贪心是人类自带的能力,贪心算法是在贪心决策上进行统筹规划的统称。 比如一道常见的算法笔试题----跳一跳: 有n个盒子排成一行,每个盒子上面有一个数字a[i],表示最多能向右跳a[i]个盒子;
我们自然而然能产生一种解法:尽可能的往右跳,看最后是否能到达。 本文即是对这种贪心决策的介绍。
轮循均衡(Round Robin):每一次来自网络的请求轮流分配给内部中的服务器,从1至N然后重新开始。此种均衡算法适合于服务器组中的所有服务器都有相同的软硬件配置并且平均服务请求相对均衡的情况。
《Algorithms Unlocked》是 《算法导论》的合著者之一 Thomas H. Cormen 写的一本算法基础,算是啃CLRS前的开胃菜和辅助教材。如果CLRS的厚度让人望而生畏,这本200多页的小读本刚好合适带你入门。
由 N 个整数元素(有正数也有负数)组成的一维数组 (A[0], A[1],…,A[n-1], A[n]),这个数组有很多连续子数组,那么其中数组之和的最大值是什么呢?
不知道你是否还记得上一篇文章,我们使用深度优先搜索算法来解决井字棋游戏,递归所有可能的分支,然后找到最佳的游戏结果。因为我们是自底向上搜索,我们能够判断每一步棋是赢、输或者平局,为每位玩家下出最佳的一步棋。这使得解决方案非常简单,原因如下:
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面网易数据挖掘工程师岗位,第一次面数据挖掘的岗位,只想着能够去多准备一些,体验面这个岗位的感觉,虽然最好心有不甘告终,不过继续加油。 不过总的来看,面试前有准备永远比你没有准备要强好几倍。 因为面试过程看重的不仅是你的实习经历多久怎样,更多的是看重你对基础知识的掌握(即学习能力和逻辑),实际项目中解决问题的能力(做了什么贡献)。 ---- 先提一下奥卡姆剃刀:给定两个具有相同泛化误差的模型,较简单的模型比较复杂的模型更可取。以免模型过于复杂,出现过拟合的问题。 如果你想面数据挖掘岗必须先了解下面这部分的基本
答:最快方法:用叶子数=[n/2]=350 5. 设一棵完全二叉树具有1000个结点,则此完全二叉树有 500 个叶子结点,有 499 个度为2的结点,有 1 个结点只有非空左子树,有 0 个结点只有非空右子树。 答:最快方法:用叶子数=[n/2]=500 ,n2=n0-1=499。 另外,最后一结点为2i属于左叶子,右叶子是空的,所以有1个非空左子树。完全二叉树的特点决定不可能有左空右不空的情况,所以非空右子树数=0. 6. 一棵含有n个结点的k叉树,可能达到的最大深度为 n ,最小深度为 2 。 答:当k=1(单叉树)时应该最深,深度=n(层);当k=n-1(n-1叉树)时应该最浅,深度=2(层),但不包括n=0或1时的特例情况。教材答案是“完全k叉树”,未定量。) 7. 二叉树的基本组成部分是:根(N)、左子树(L)和右子树(R)。因而二叉树的遍历次序有六种。最常用的是三种:前序法(即按N L R次序),后序法(即按 L R N 次序)和中序法(也称对称序法,即按L N R次序)。这三种方法相互之间有关联。若已知一棵二叉树的前序序列是BEFCGDH,中序序列是FEBGCHD,则它的后序序列必是 F E G H D C B 。 8.中序遍历的递归算法平均空间复杂度为 O(n) 。 答:即递归最大嵌套层数,即栈的占用单元数。精确值应为树的深度k+1,包括叶子的空域也递归了一次。 9. 用5个权值{3, 2, 4, 5, 1}构造的哈夫曼(Huffman)树的带权路径长度是 33 。 三、单项选择题 ( C )1. 不含任何结点的空树 。 (A)是一棵树; (B)是一棵二叉树; (C)是一棵树也是一棵二叉树; (D)既不是树也不是二叉树 答:以前的标答是B,因为那时树的定义是n≥1 ( C )2.二叉树是非线性数据结构,所以 。 (A)它不能用顺序存储结构存储; (B)它不能用链式存储结构存储; (C)顺序存储结构和链式存储结构都能存储; (D)顺序存储结构和链式存储结构都不能使用 ( C )3. 〖01年计算机研题〗 具有n(n>0)个结点的完全二叉树的深度为 。 (A) élog2(n)ù (B) ë log2(n)û (C) ë log2(n) û+1 (D) élog2(n)+1ù 注1:éx ù表示不小于x的最小整数;ë xû表示不大于x的最大整数,它们与[ ]含义不同! 注2:选(A)是错误的。例如当n为2的整数幂时就会少算一层。似乎ë log2(n) +1û是对的? ( A )4.把一棵树转换为二叉树后,这棵二叉树的形态是 。 (A)唯一的 (B)有多种 (C)有多种,但根结点都没有左孩子 (D)有多种,但根结点都没有右孩子 5. 从供选择的答案中,选出应填入下面叙述 ? 内的最确切的解答,把相应编号写在答卷的对应栏内。 树是结点的有限集合,它A 根结点,记为T。其余的结点分成为m(m≥0)个 B 的集合T1,T2,…,Tm,每个集合又都是树,此时结点T称为Ti的父结点,Ti称为T的子结点(1≤i≤m)。一个结点的子结点个数为该结点的 C 。 供选择的答案 A: ①有0个或1个 ②有0个或多个 ③有且只有1个 ④有1个或1个以上 B: ①互不相交 ② 允许相交 ③ 允许叶结点相交 ④ 允许树枝结点相交 C: ①权 ② 维数 ③ 次数(或度) ④ 序 答案:ABC=1,1,3 6. 从供选择的答案中,选出应填入下面叙述 ? 内的最确切的解答,把相应编号写在答卷的对应栏内。 二叉树 A 。在完全的二叉树中,若一个结点没有 B ,则它必定是叶结点。每棵树都能惟一地转换成与它对应的二叉树。由树转换成的二叉树里,一个结点N的左子女是N在原树里对应结点的 C ,而N的右子女是它在原树里对应结点的 D 。 供选择的答案 A: ①是特殊的树 ②不是树的特殊形式 ③是两棵树的总称 ④有是只有二个根结点的树形结构 B: ①左子结点 ② 右子结点 ③ 左子结点或者没有右子结点 ④ 兄弟 C~D: ①最左子结点 ② 最右子结点 ③ 最邻近的右兄弟 ④ 最邻近的左兄弟 ⑤ 最左的兄弟 ⑥ 最右的兄弟 答案:A= B= C= D= 答案:ABCDE=2,1,1,3 四
开篇 在实际的过程中,总需要对一些数据进行排序,在众多的排序算法中,快速排序是较为常用的排序算法之一。而网上对于快速排序的中文资料还不是很全。写 这篇博文主要记录一些自己对于快速排序的了解,以及对快速排序的性能的分析。我将在这里记录下我对快速排序的认识和学习过程 ,用尽可能简单明了的叙述来阐述我的理解。 快速排序基于算法中很重要的思想是 分治。所以会先介绍一下分治思想,然后对算法原理进行介绍,接着会分析算法的性能并对算法作进一步的讨论。 注:为了便于说明问题,本博文中会用到部分《introduction
我们小时候上学的时候,从家到学校的方案应该有多种,假如某一天你想知道走哪一条路最快到学校,走哪一条路最慢,走哪一条路风景最好,该怎么办呢?
排序算法可以分为内部排序和外部排序,内部排序是数据记录在内存中进行排序,而外部排序是因排序的数据很大,一次不能容纳全部的排序记录,在排序过程中需要访问外存。
性能测试准备过程总结 准备阶段 必要性分析 分析是否有必要进行性能测试; 被测对象分析 确认被测对象,并根据被测对象性质确认测试方案; 测试技术准备 根据被测对象准备测试技术不同协议测试工具、测试重点及方案是有区别的,例如http接口、rpc、websocket、udp测试技术不同,应根据不同的测试对象准备不同的测试方案 目标评估 评估被测服务性能指标预期结果 峰值QPS 已上线的需求可以按目前线上状态评估,这样最准未上线的需求一种方式可以找类似其它功能,没有相似功能的话可以找类似其它产品无法参照的话可按全
机器之心原创 作者:邱陆陆 上周,今日头条人工智能实验室在清华大学举办了第二期 AI 技术沙龙,邀请到上海科技大学信息科学与技术学院的马毅教授带来题为「高维数据的低维结构与深度模型」的主题分享。马毅教
最新研究表明,中国有超过7亿人在观看在线视频内容。Bilibili,被称为哔哩哔哩或简称为B站,是中国大陆第二个弹幕视频网站,最大的年轻人潮流文化娱乐社区,截至2020年3月31日的第一季度它已经拥有超过1.7亿的月度用户,反映了许多人认为的该行业令人眼花缭乱的未来 。
排序算法可以分为内部排序和外部排序,内部排序是数据记录在内存中进行排序,而外部排序是因排序的数据很大,一次不能容纳全部的排序记录,在排序过程中需要访问外存。常见的内部排序算法有:插入排序、希尔排序、选择排序、冒泡排序、归并排序、快速排序、堆排序、基数排序等。用一张图概括:
高速排序是由东尼·霍尔所发展的一种排序算法。在平均状况下。排序n个项目要Ο(nlogn)次比較。
四层负载均衡支持IPv4协议和IPv6协议,是基于流的服务端负载均衡,对报文进行逐流分发,将同一条流的报文分发给同一个服务器。四层负载均衡对基于HTTP的七层业务无法做到按内容进行分发,限制了负载均衡的适用范围。四层负载均衡有NAT(Network AddressTranslation,网络地址转换)和直接路由(Direct Routing,以下简称DR)两种应用方式。
Google的DeepMind团队最近官宣了一篇神经网络(Neural Networks)求解MIP论文。一石激起千层浪,在国内外的运筹优化社群引起了讨论。
负载均衡的基本算法,主要有以下几种(参考F5产品): 随机:负载均衡方法随机的把负载分配到各个可用的服务器上,通过随机数生成算法选取一个服务器,然后把连接发送给它。虽然许多均衡产品都支持该算法,但是它的有效性一直受到质疑,除非把服务器的可运行时间看的很重。 轮询:轮询算法按顺序把每个新的连接请求分配给下一个服务器,最终把所有请求平分给所有的服务器。轮询算法在大多数情况下都工作的不错,但是如果负载均衡的设备在处理速度、连接速度和内存等方面不是完全均等,那么效果会更好。 加权轮询:该算法中,每个机器接受的连接数
昨天,有网友私信我,说去阿里面试,彻底的被打击到了。问了为什么网上大量使用ThreadLocal的源码都会加上private static?他被难住了,因为他从来都没有考虑过这个问题。无独有偶,今天笔者又发现有网友吐槽了一道腾讯的面试题,我们一起来看看。
今天要聊一个很经典的算法问题,若干层楼,若干个鸡蛋,让你算出最少的尝试次数,找到鸡蛋恰好摔不碎的那层楼。国内大厂以及谷歌脸书面试都经常考察这道题,只不过他们觉得扔鸡蛋太浪费,改成扔杯子,扔破碗什么的。
皇甫琦 葛冬冬 撰稿 金磊 整理自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 本文对DeepMind近期的神经网络求解MIP(混合整数规划)的论文进行了一些初步解读。事实上,相较于此领域近期的类似工作,DeepMind的工作在MIP的求解开发某些环节,如分支定界,启发式算法上所做的利用神经网络的尝试,更加的精细化和高度工程化,并且与开源求解器的耦合程度明显更高,也取得了相对良好的进展,但是并未看到太多有突破性和颠覆性的思想。 Google的DeepMind团队最近官宣了一篇神经网络(Neural Ne
今天要聊一个很经典的算法问题,若干层楼,若干个鸡蛋,让你算出最少的尝试次数,找到鸡蛋恰好摔不碎的那层楼。
算法一:快速排序算法 快速排序是由东尼·霍尔所发展的一种排序算法。在平均状况下,排序 n 个项目要Ο(n log n)次比较。在最坏状况下则需要Ο(n2)次比较,但这种状况并不常见。事实上,快速排序通常明显比其他Ο(n log n) 算法更快,因为它的内部循环(inner loop)可以在大部分的架构上很有效率地被实现出来。 快速排序使用分治法(Divide and conquer)策略来把一个串行(list)分为两个子串行(sub-lists)。 算法步骤: 1 从数列中挑出一个元素,称为
快速排序是由东尼·霍尔所发展的一种排序算法。在平均状况下,排序 n 个项目要Ο(n log n)次比较。在最坏状况下则需要Ο(n2)次比较,但这种状况并不常见。
快速排序是由东尼·霍尔所发展的一种排序算法。在平均状况下,排序n个项目要Ο(nlogn)次比较。在最坏状况下则需要Ο(n2)次比较,但这种状况并不常见。事实上,快速排序通常明显比其他Ο(nlogn)算法更快,因为它的内部循环(innerloop)可以在大部分的架构上很有效率地被实现出来。
算法一:快速排序算法 快速排序是由东尼·霍尔所发展的一种排序算法。在平均状况下,排序 n 个项目要Ο(nlogn) 次比较。在最坏状况下则需要Ο(n2) 次比较,但这种状况并不常见。事实上,快速排序通常明显比其他Ο(nlogn) 算法更快,因为它的内部循环(innerloop)可以在大部分的架构上很有效率地被实现出来。 快速排序使用分治法(Divideandconquer)策略来把一个串行(list)分为两个子串行(sub-lists)。 算法步骤: 1. 从数列中挑出一个元素,称为「基准」(pivot),
快速排序是由东尼·霍尔所发展的一种排序算法。在平均状况下,排序 n 个项目要 Ο(n log n) 次比较。在最坏状况下则需要 Ο(n2) 次比较,但这种状况并不常见。
原文链接:https://github.com/hustcc/JS-Sorting-Algorithm
比较类排序:通过比较来决定元素间的相对次序,由于其时间复杂度不能突破O(nlogn),因此也称为非线性时间比较类排序。
二面是真的难 都不问你基础知识 大三暑期实习 中午11点视频面试 没让写代码(30min) 下面的回答是当时的回答,不是准确答案哈~
地负载均衡是指对本地的服务器群做负载均衡,全局负载均衡是指对分别放置在不同的地理位置、有不同网络结构的服务器群间作负载均衡。
首先看一个二元函数(再复杂一点的函数就很难直观地呈现出来)的三维图像和对应的等高线,其中函数表达式为
来源:https://github.com/hustcc/JS-Sorting-Algorithm
来源 | https://github.com/hustcc/JS-Sorting-Algorithm
排序算法是《数据结构与算法》中最基本的算法之一。排序算法可以分为内部排序和外部排序。
今天,上海交通大学金贤敏教授带领的光子集成与量子信息实验室发布了全球首款专用光量子计算软件!
快速排序是由东尼·霍尔所发展的一种排序算法。在平均状况下,排序 n 个项目要Ο(n logn)次比较。在最坏状况下则需要Ο(n2)次比较,但这种状况并不常见。事实上,快速排序通常明显比其他Ο(n log n) 算法更快,因为它的内部循环(inner loop)可以在大部分的架构上很有效率地被实现出来。
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