贪心算法是一种解决优化问题的算法设计方法，其核心思想是在每一步选择当前状态下的最优解，从而希望最终达到全局最优解。下面将介绍贪心算法的原理、实现步骤，并提供C#和Java的实现示例。
今天小编帮大家整理了Java的8种经典算法。不论是笔试还是面试，都是非常实用的干货。不论你是菜鸟还是高手，非常值得一看！不转发也是挺可惜的~
小伙伴们好呀！可爱的小编又来了。最近放寒假了，相信各位小伙伴已经做好满满的计划打算在寒假实现弯道超车。
8种排序之间的关系: 1、 直接插入排序 （1）基本思想： 在要排序的一组数中，假设前面(n-1)[n>=2] 个数已经是排好顺序的，现在要把第n个数插到前面的有序数中，使得这n个数也
1）插入排序（直接插入排序、希尔排序） 2）交换排序（冒泡排序、快速排序） 3）选择排序（直接选择排序、堆排序） 4）归并排序 5）分配排序（基数排序） 所需辅助空间最多：归并排序 所需辅助空间最少：堆排序 平均速度最快：快速排序
计算点到多边形最短距离的基本原理是：依次计算点到多边形每条边的距离，然后筛选出最短距离。
上次的博客讨论了排序算法中的插入排序和交换排序两个大类，今天将剩下的常见排序算法全部梳理出来。
1）插入排序（直接插入排序、希尔排序） 2）交换排序（冒泡排序、快速排序） 3）选择排序（直接选择排序、堆排序） 4）归并排序 5）分配排序（基数排序）
爬山法是一种贪婪的方法，对于一个优化问题，其大致图像(图像地址)如下图所示：
首先，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。
一、牛顿法概述 除了前面说的梯度下降法，牛顿法也是机器学习中用的比较多的一种优化算法。牛顿法的基本思想是利用迭代点 处的一阶导数(梯度)和二阶导数(Hessen矩阵)对目标函数进行二次函数近似
归并排序，采用分治法。首先采用递归，把数组分成一小段有序，然后再把有序的数组一一合并。 首先看看，把有序的二个数组，合成一个的算法。 package day20180406; public class GuibingDem { public static void main(String[] args) { int[] test1= {1,3,5}; int[] test2= {-8,8,16,26,88}; int[] c=new in
除了前面说的梯度下降法，牛顿法也是机器学习中用的比较多的一种优化算法。牛顿法的基本思想是利用迭代点
快速边缘保留滤波是通过积分图像实现局部均方差的边缘保留模糊算法，计算简单而且可以做到计算量跟半径无关。 首先局部均方差滤波中计算局部均值的公式如下：
最近两天终于闲来写写之前的Python代码，好久没做，手有点生，编程这个活就是这样，得需要经常写，不然认生。今天的主题比较随意，任务就是爬取拉勾网的数据并且做简要的数据分析，本文直接给出我的个人分析结论，存在比较片面的情况。感谢@某某给的提供的初始代码，我给忘了谁了，加我的人太多，发的消息我可能没看见，可以在给我发一次，两次我没回复，那就是这个问题我回答不了，或者说百度很轻松能回答你。废话少说，直奔主题。
NO.54 聚类算法——k-means 首先我们从聚类算法说起。前面讲过，聚类算法是在没有训练集的情况下对要分析的数据进行一个类别划分。简单来说，就是直接观察数据的分布，将它们“聚集”成多个类别。聚类算法最经典的一个问题叫作k-cluster。简单来说，就是现在有一批数据，我们要根据这批数据 的值将它们划分成k 类。 对其进行一个形式化的定义，就是： 输入——在一个n 维特征空间里面的数据项集合。 输出——划分为k 个类别的数据项。 小可：这个n 维特征空间是什么？ Mr. 王：有一个数据域的数据我们叫它
多表代换密码首先将明文M 分为由n 个字母组成的分组, , … ，对每个分组的加密为 ≡ + ( ), = , , … 其中，（A,B）是密钥，A 是 × 的可逆矩阵，满足gcd(|A|,N)=1,( |A|是A 的行列式)， = (, , … ), = (, , … ), = (, , … ),对密文的解密为 ≡ −( − )( ), = , , …
数据结构和算法的概述 数据结构 对计算机内存中的数据的一种安排。 常见数据结构 数据结构 优点 缺点 数组 插入快(根据下标) 查找慢，删除慢，大小固定 有序数组 比无序数组查找快 删除和插入慢，大小固定 栈 提供后进先出的存取方式 存取其他项很慢 队列 提供先进先出的存取方式 存取其他项很慢 链表 插入快 删除快 查找慢 二叉树 插入 查找删除都快(树平衡的情况下) 删除算法比较复杂 红黑树(平衡树) 插入 查找删除都快 算法复杂 2-3-4树(
前言： 排序算法应该算是算法入门级的东西了，这里重新学习算法，先暂时归纳下个人对两种算法的理解。 插入排序： 插入排序可以对应到现实生活中的排队去停车场停车的场景。假设某家饭店的饭菜十分好吃（流口水），导致来这里吃饭的人特别多，后面来吃饭准备停车的车排起了长队。每次只允许一辆车过去找位置，找到位置之后才允许下一辆车进入，依此类推，直到所有的车都停好。转换成专业的数学模型就是：现有一个无序数组 A[n],要想对其进行排序。我们先从一个数开始考虑，A0肯定是排好序的。现在假设有A1，那么这时候应该将A1和
在大数据技术发展历程当中，Flink框架可以说是新一轮的热点技术框架，主打流批一体的计算模式，成为更适应当下需求的技术框架，因此再也技术领域得到更多的重视。今天的大数据入门分享，我们主要来讲讲Flink框架的状态编程与容错机制。
本文介绍了什么是程序员的内功——算法以及其重要性。算法是程序的核心，它能够高效地解决问题。文章通过一些例子详细讲解了算法的概念和其具体实现，并探讨了算法对于程序员的职业发展以及日常生活中的影响。
（1）基本思想：算法先将要排序的一组数按某个增量d（n/2,n为要排序数的个数）分成若干组，每组中记录的下标相差d.对每组中全部元素进行直接插入排序，然后再用一个较小的增量（d/2）对它进行分组，在每组中再进行直接插入排序。当增量减到1时，进行直接插入排序后，排序完成。
原文：http://www.cnblogs.com/hapjin/p/4737207.html
(该字符串可以包含空格和回车！) 【题目要求】 编写一个递归函数，实现将输入的任意长度的字符串反向输出的功能。 例如输入字符串：ABCD，输出字符串：DCBA。
聚类分析是一种原理简单、应用广泛的数据挖掘技术。顾名思义，聚类分析即是把若干事物按照某种标准归为几个类别，其中较为相近的聚为一类，不那么相近的聚于不同类。聚类分析在客户分类、文本分类、基因识别、空间数据处理、卫星图片分析、医疗图像自动检测等领域有着广泛的应用；而聚类分析本身的研究也是一个蓬勃发展的领域，数据分析、统计学、机器学习、空间数据库技术、生物学和市场学也推动了聚类分析研究的进展。聚类分析已经成为数据分析研究中的一个热点。 1 原理 聚类算法种类繁多，且其中绝大多数可以用R实现。下面将选取普及性最广、
HanLP是一系列模型与算法组成的NLP工具包，目标是普及自然语言处理在生产环境中的应用。HanLP具备功能完善、性能高效、架构清晰、语料时新、可自定义的特点。在提供丰富功能的同时，HanLP内部模块坚持低耦合、模型坚持惰性加载、服务坚持静态提供、词典坚持明文发布，使用非常方便。
0, 常用加密算法的Java实现(一) ——单向加密算法MD5和SHA 常用加密算法的Java实现总结(二) ——对称加密算法DES、3DES和AES 1, DES DES与3DES js前端3des加密 后台java解密 BASE64Decoder小解 DES和RSA加密数据传输信息Java实现 ---- java 实现文件内容的加密和解密 2, AES 关于CryptoJS中md5加密以及aes加密的随笔 如何使用CryptoJS的AES方法进行加密和解密 note:(1) 需要使用Crypto
详细源码参考地址： https://github.com/jackaroo2020/my-algorithm
MySQL NDB Cluster团队致力于NDB架构核心部分的基础重新设计。这些更改之一是部分检查点算法。现在，用户可以充分利用它构建更大的集群，NDB 8.0可以在每个数据节点上使用16 TB的内存表，也可以使用磁盘数据构建3副本5 PB的集群。
Floyd算法是一种动态规划算法，用于寻找所有节点对之间的最短路径。该算法通过对每对节点之间的距离进行递推，来计算出所有节点之间的最短路径。
冒泡排序是一种简单的排序算法。它重复地走访过要排序的数列，一次比较两个元素，如果它们的顺序错误就把它们交换过来。走访数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换，也就是说该数列已经排序完成。这个算法的名字由来是因为越小的元素会经由交换慢慢“浮”到数列的顶端。
敌兵布阵 Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 36506 Accepted Submission(s): 15432 Problem Description C国的死对头A国这段时间正在进行军事演习，所以C国间谍头子Derek和他手下Tidy又开始忙乎了。A国在海岸线沿直线布置了N个工兵营地,Derek和Tidy的任务就是要
数据结构想必大家都不会陌生，对于一个成熟的程序员而言，熟悉和掌握数据结构和算法也是基本功之一。数据结构本身其实不过是数据按照特点关系进行存储或者组织的集合，特殊的结构在不同的应用场景中往往会带来不一样的处理效率。
图像滤镜和调色是程序员常常使用的工具，可以为照片增添特效和个性化。在Java中，我们可以利用图像处理库来实现图像滤镜和调色功能，下面将介绍如何使用Java来实现这些功能。
本文介绍了K近邻分类算法，包括其原理、实现和应用场景。同时，还介绍了KNN算法在Iris数据集上的应用，并通过实例演示了如何通过调整K值来进行模型的调优。
模拟退火算法原理 爬山法是一种贪婪的方法，对于一个优化问题，其大致图像(图像地址)如下图所示： 其目标是要找到函数的最大值，若初始化时，初始点的位置在CC处，则会寻找到附近的局部最大值AA
遇到需要设计树节点的数据库结构，以及需要读出来的树节点数据结构！大家是否会选择用数据库的查询方式来获取树结构呢？//曾经的数据库查询获取方式res = this->db->query(“select * from menu where pid = 0”);foreach(res as k=>v){ res[k][‘child’] = this->db->query(“select * from menu where pid =”.
首先跟各位读者朋友道个歉，这篇文章来的较晚，距离上一篇有关数据分析中异常值的判断已超过3个月。在《Python数据清洗--异常值识别与处理01》文中，介绍了两种单变量的异常识别方法，分别是分位数法（即借助于箱线图的策略）和Sigma法（即借助于正态分布的假设）。
Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 34684 Accepted Submission(s): 14736
Flyod 算法(两两之间的最短路径) 动态规划方法，通过相邻矩阵， 然后把最后的结果存在这么一个矩阵里面，(i,j), #include <iostream> #include <vector> using namespace std; #define M 301 #define LIM 200000000 int w[M][M],d[2][M][M]; void floyd(int g[M][M],int d[2][M][M],int n){ int i,j,k; for(i=1;i<=n;i
在开发过程中使用得比较多的算法就是排序算法和查找算法了，今天先盘点一下常见的排序算法中的两个大类交换排序和插入排序。
AI的算法你还记得多少？他们都是如何用Python和Java实现的？恐怕很多人一下子就慌了。
咦咦咦，各位小可爱，我是你们的好伙伴——bug菌，今天又来给大家普及Java SE相关知识点了，别躲起来啊，听我讲干货还不快点赞，赞多了我就有动力讲得更嗨啦！所以呀，养成先点赞后阅读的好习惯，别被干货淹没了哦~
opencv的features2d包中提供了surf,sift和orb等特征点算法，根据测试结果发现在opencv3.0的java版本中存在一些bug，导致surf算法无法使用，会抛出如下异常：
C4.5, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, kNN, Naive Bayes, and CART
对于”监督学习”(supervised learning)，其训练样本是带有标记信息的，并且监督学习的目的是：对带有标记的数据集进行模型学习，从而便于对新的样本进行分类。而在“无监督学习”(unsupervised learning)中，训练样本的标记信息是未知的，目标是通过对无标记训练样本的学习来揭示数据的内在性质及规律，为进一步的数据分析提供基础。对于无监督学习，应用最广的便是”聚类”(clustering)。
拿到题目，先看看UnionFind 和 PriorityQueue 怎么实现吧，谁让上课没好好听呢。
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