部分算法总结 1.希尔排序 基本思想: 希尔排序(Shell's Sort)是插入排序的一种又称“缩小增量排序”（Diminishing Increment Sort），是直接插入排序算法的一种更高效的改进版本...希尔排序是非稳定排序算法。该方法因D.L.Shell于1959年提出而得名。...希尔排序是把记录按下标的一定增量分组，对每组使用直接插入排序算法排序；随着增量逐渐减少，每组包含的关键词越来越多，当增量减至1时，整个文件恰被分成一组，算法便终止。...;i++) { System.out.print(a[i]+" "); } } 2.归并算法...基本介绍 归并排序（MERGE-SORT）是利用归并的思想实现的排序方法，该算法采用经典的分治（divide-and-conquer）策略（分治法将问题分(divide)成一些小的问题然后递归求解，而治
简介 XPath即为XML路径语言（XML Path Language），它是一种用来确定XML文档中某部分位置的语言。 XPath基于XML的树状结构，提供在数据结构树中找寻节点的能力。
最终确定多个数求和时候的方案。...然后以这个基准数字比较，确定另外一个数字的位置在基准左边还是右边。 3个数时： 首先寻找基准数，如第一个数字。然后以这个基准数字比较，确定另外两个数字的位置在基准左边还是右边。...然后以这个基准数字比较，确定另外n-1个数字的位置在基准左边还是右边。然后递归缩小问题的规模。...等，都是贪婪算法。 动态规划 使用网格来进行的算法解决问题，首先计算缩小的问题规模，进而确定最终问题规模。 问题提出 ?...参阅：算法图解书 其它 狄克斯特拉算法不能计算包含负边权的图，如果需要计算则需要贝尔曼--福德算法。
确定聚类算法中的超参数 聚类是无监督学习的方法，它用于处理没有标签的数据，功能强大，在参考资料 [1] 中已经介绍了几种常用的算法和实现方式。...其中 K-均值（K-Means）算法是一种常用的聚类方法，简单且强大。 K-均值算法首先要定义簇的数量，即所谓的 k ——这是一个超参数。另外还需要定义初始化策略，比如随机指定 k 个簇的初始质心。...但是如何更科学地确定这些参数，关系到 K-均值算法聚类结果的好坏。...对于 K-均值算法而言，可以通过惯性（Inertia）解决这个问题，找到最佳的聚类数量 k。...寻找最佳簇数 下面以一个示例，说明如何确定最佳的聚类数量。使用 Scikit-Learns 的 make_blobs 函数创建了一个具有二维特征的数据集。
FRAX（ Fractional-Algorithmic Stablecoin Protocol）是在以太坊网络上推出并与美元挂钩的去中心化，部分抵押的稳定币。...最初是完全抵押的，其目的是逐步过渡到完全算法的稳定币协议 本文简要介绍 FRAX 稳定币，其运行机制，铸币模型以及处理金融冲击的能力。...两个代币的比例由抵押比例确定。例如，比率为 60％意味着可以用 0.60 美元的 USDC 和 0.40 美元的 FXS 铸造 1 美元的 FRAX： ?...FRAX赎回-抵押率为60％抵押率为60％的示例 FRAX 通过 USDC 抵押担保，但与 DAI 等稳定币相反，FRAX 设计为部分抵押担保。...风险 如果 FRAX 供应量增加并且协议变得更具算法性，则持有 FXS 会有所帮助。
向AI转型的程序员都关注了这个号 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 本文主要调研了一下海量图片(>1000000张)去重的方法，在调研之前，先考虑一下自己能想到的方法的可行性。...文献发表：《基于pHash分块局部探测的海量图像查重算法》https://kns.cnki.net/KCMS/detail/detail.aspx?...为了测试效果，返回一部分相同的图片并显示。...这部分样本是无法探测到的。 Bucket如何建立？比较简单的方法是计算x到其他样本的最大距离，按照最大距离将距离区间划分成若干等分。...这里我们以基于minHash的局部敏感Hash算法为例。 首先讲解一下minHash算法的步骤： 对每个样本生成二值化的特征向量（列形式）。
return -1; } 举个例子，有一字符串"BBC ABCDAB ABCDABCDABDE"是否包含另一个字符串"ABCDABD" Knuth-Morris-Pratt算法简称...KMP算法的思想是，设法利用这个已知信息，不要把"搜索位置"移回已经比较过的位置，继续把它向后移，这样就提高了效率 ? 8 针对搜索词，制《部分匹配表》(制作方法后面详细解析) ?...9 已知空格与D不匹配时，前面六个字符"ABCDAB"是匹配的 查表可知，最后一个匹配字符B对应的"部分匹配值"为2，因此按照下面的公式算出向后移动的位数 移动位数 = 已匹配的字符数 - 对应的部分匹配值...15 "部分匹配值"就是"前缀"和"后缀"的最长的共有元素的长度。...16 "部分匹配"的实质 有时候，字符串头部和尾部会有重复。 比如，"ABCDAB"之中有两个"AB"，那么它的"部分匹配值"就是2（"AB"的长度）。
前面我们介绍了NAT映射行为和过滤行为，本文进入第三部分 NAT 确定型属性。 非确定性NAT：在特定情况下改变其映射或过滤行为的NAT被称为“非确定性NAT”。...与非确定性NAT相比，确定性NAT的关键特征在于它为特定的内部源地址和端口号到外部地址和端口号的映射提供了一致性，确保相同内部源的流量总是被转换为同一外部地址和端口，除非外部地址池资源耗尽或其他明确的规则变更...在确定性NAT下，无论何时从互联网上任何位置向203.0.113.10的80端口发送请求，该请求都会被NAT设备一致地、确定性地转发给内部服务器192.168.1.100的80端口。...因此，正如下图所示，若UDP应用程序发送一个2000字节的数据包，网络地址转换器（NAT）会将该数据包分割成两个较小的部分——首部分包含完整的IP及UDP头部，第二部分则仅含IP头部。...对于缺少UDP头部的第二部分数据包，NAT应能通过参考IP头部中的标识字段（例如0x1234）来辨认会话，并将内部地址（10.1.1.1）替换为外部地址（5.5.5.1）。
导读：冷泉港实验室的研究团队设计了一种全新的方法来分析基因组序列——Scalpel，通过复杂的算法精确定位插入或缺失突变的基因组位点，此方法可用于患有孤独症、强迫症以及妥瑞士综合症的病人。...最近，冷泉港实验室（CSHL）的一个研究团队设计了一种全新的方法来分析基因组序列，精确定位插入或缺失突变的基因组位点，此方法可用于患有孤独症、强迫症以及妥瑞士综合症的病人。...尽管现如今基因组测序技术已经有了突破性进展，然而突变的多样性仍然使得确定突变位点充满挑战。...Scalpel，包含了一个计算机公式或者说算法，然后为所给区域创建一个新的序列，这就像拼凑谜语的破碎片段一样。...定量生物学家Schatz说到：“这些突变就像基因组中的精细切口，在这些切口处DNA插入或者删除，Scalpel为我们提供了一种放大镜头，使得我们能够精确定位切口的位置。”
从算法的原理开始 用眼睛看起来很简单的事情，如何用程序来实现呢？ 在动手编程之前，我们首先要想清楚如何做，也就是说我们先要能够找到一个用自然语言可以描述的办法，来确定无向图中是否有环。...人肉模拟运行算法 我们来找两个例子，按照算法模拟运行一下。 第一个例子 先看图一，图一中节点1，2，3的度是2，节点4和5的度是3，而节点6和7的度是1。 ?...直观来看，算法是有效的。 确定数据结构 那么下面是不是就该编程实现了？稍等，别忘了，程序 = 算法 + 数据结构。我们现在只有算法，还没有描述无向图的数据结构。...这个列表就是算法的输入。 ? 现在来看算法本身。...做完这些就该进入到最核心的循环部分了。循环中的关键则是：把与队首元素相邻节点的度减 1。 我们该怎么找到与队首节点相邻的节点呢？
20 斤，收益 100 元； 商品 2：重量 10 斤，收益 60 元； 商品 3：重量 40 斤，收益 100 元； 商品 4：重量 30 斤，收益 120 元； 对于每件商品，顾客可以购买商品的一部分...解决问题的思路【贪心算法】 贪心算法是每一步都追求最优的解决方案； 如何选择是最优的商品？【计算每个商品的收益率（收益/重量）】 使用贪心算法进行选择！...【直至所选商品的总重量达到 50 斤】 注意：虽然贪心算法每一步都是最优的解决方案，但整个算法并不一定是最优的。 3....贪心算法解决部分背包问题的完整代码 ''' Descripttion: version: 1.0.0 Author: Rattenking Date: 2022-07-12 14:13:34 LastEditors
对于大部分程序员而言，算法在工作中不是必须的，但是你要找工作，特别是刚毕业参加校招的学生，想进入一些比较大的公司，是必须要学好算法的。...此外，在提高自我技术水平的过程中，比如去阅读一些优秀的代码的时候，也是需要算法功底的，就像去看 redis 源码的时候，起码得知道跳表吧。...算法学的好，不论对你思考问题的方式还是对你编程的思维都会有很大的好处。...今天大叔给大家推荐一个学习算法的开源网站，在这个网站上面，收录了包括 Python、Java、C++、JavaScript、Go 等多种主流编程语言的算法代码实现。...我们再来看看，目前 Java 实现的算法。 小结 网站上面提供的算法，以及覆盖的编程语言、相关扩展学习资源，还是很全面的。要是能把这些算法都刷一遍，相信大家都能拿到满意的 offer！
蓝桥杯突击复习准备——部分算法汇总 一、一些库函数 lower_bound(a,a+n,x) //二分查找，查找大于或等于x的第一个位置，只能查找vector数组，返回值为vector::iterator...= 0x3f3f3f3f; int g[N][N]; // 存储每条边 int dist[N]; // 存储1号点到每个点的最短距离 bool st[N]; // 存储每个点的最短路是否已经确定...dist); dist[1] = 0; for (int i = 0; i < n - 1; i ++ ) { int t = -1; // 在还未确定最短路的点中...idx; // 邻接表存储所有边, e[]是权重 int dist[N]; // 存储所有点到1号点的距离 bool st[N]; // 存储每个点的最短距离是否已确定...floyd算法 — 模板题 AcWing 854.
STL算法部分 库为 Algorithm 算法库 Functional函数式编程 Numeric 基础性的数值算法 一一：find 查找类有13个函数，详情请百度。...} return 0; } 五：算术算法4个 Accumulate 对迭代器标示的序列段 算和。...六 生成和异变算法，6个 这个我也不懂，和填充元素有关系。 七，关系算法，8个（比较重要） Max min 这个返回大的和小的。...八：集合算法4个 Set_union 构造一个有序序列，包含两个序列中所有的不重复元素。...Set_intersection构造一个有序序列，找出相交的集合部分元素 Set_difference 构造一个有序序列，找出第一个存在，第二个不存在的。
无监督算法 k means是怎么确定k值的 From https://blog.csdn.net/gxq1221/article/details/81113346 腾讯18年数据挖掘 有三种方法 数据的先验知识...，可视化分析 基于结构的算法：即比较类内距离、类间距离以确定K。...参考： https://www.zhihu.com/question/29208148 知乎问答k值怎么确定 KNN和k-means的区别 KNN是一种memory-based learning，需要带
) 6、决策树和随机森林(非线性有监督分类模型) 1、线性回归(有监督值预测算法模型) 由点与点之间的关系反推出函数表达式的过程就是回归，回归在机器学习中解决的问题就是值预测问题；确定一条最好的直线来拟合所有的点...，假设直线是y=W0+W1X，确定直线就是确定W0和W1的值； ? ...梯度下降停止的条件： Ⅰ、当计算得到的误差值小于指定的误差值 Ⅱ、当迭代到指定次数 训练数据集一般分为两部分： Ⅰ、训练集 Ⅱ、测试集 一般训练集和测试集8|2分。 ...) 是垃圾邮件且含有Viagra的概率 P(Viagra) 所有邮件内含有Viagra的概率 P(spam|Viagra) 含有Viagra且是垃圾邮件的概率 计算贝叶斯定理中每一个组成部分的概率...K-Means算法实现步骤： ? ? K-Means算法训练过程： ? K值的选取一般可以根据问题的内容来确定，也可以根据肘部法确定。 ?
文章分类在强化学习专栏： 强化学习（6）---《【MADRL】多智能体深度确定性策略梯度（MADDPG ）算法》 【MADRL】多智能体深度确定性策略梯度（MADDPG ）算法 1.MADDPG...MADDPG结合了深度确定性策略梯度（DDPG）算法的思想，并对多智能体场景进行了扩展，能够处理混合的协作与竞争环境。...链接：《Multi-Agent Actor-Critic for Mixed Cooperative-Competitive Environments》 代码： MADRL多智能体深度确定性策略梯度（...对于每个智能体 ，它的观测值 是全局状态的一部分。 每个智能体采取动作 。 每个智能体根据其策略 选择动作。...由于部分文字、图片等来源于互联网，无法核实真实出处，如涉及相关争议，请联系博主删除。如有错误、疑问和侵权，欢迎评论留言联系作者
C++ 模拟算法 详解 1.1 模拟算法的重要性 解决解析难以处理的问题：许多实际问题具有高度复杂性或不确定性，无法通过常规的解析方法直接求解。...适应不确定性和随机性：现实世界中的很多问题都包含不确定性和随机性（如天气预测、股市分析）。模拟算法通过引入随机性，能够有效地应对这些不确定因素。...如果下一个毒药释放的时间与当前时间点的毒药释放时间的间隔小于 duration，那么毒药的持续时间会部分重叠，重叠部分不重复计算。...如果时间差小于 duration，则只有部分时间是新的持续时间，应该加上时间差。 最后，单独计算最后一个释放毒药的持续时间，它总是 duration。...3.5 总结 该算法通过遍历 timeSeries 数组并计算相邻时间点的时间差，确保了正确地计算每次毒药释放的持续时间。对于不重叠的部分，完全加上 duration，对于重叠部分，计算实际的时间差。
如何确定各个指标的权重，这里介绍两种方法：熵值法和pca确定权重。也可用于特征工程中确定特征权重。 一、熵值法 1、熵的概念 信息论中，熵是对随机变量不确定性的度量。...熵值越小，无序程度越小，不确定性越小，信息量越大；熵值越大，无序程度越大，不确定性越大，信息量越小。可用熵值计算特征的离散程度，离散程度大的特征对综合值影响更大。 ...熵的计算公式 2、熵值法确定权重 指标1 指标2 …… 指标m … … … … 确定指标1到指标m的权重 指标值不同取值的出现次数相差大，熵小，信息量大，权重应大；指标值不同取值的出现次数相差小，...熵值法确定权重的步骤： 1、归一化 对指标值进行归一化，归一化时，应考虑指标值的影响 当指标值越大越好时，可使用公式 x=(x-xmin)/(xmax-xmin) 当指标值越小越好时，可使用公式 x=(...用pca确定权重系数需要知道三个条件： 指标在各主成分线性组合中的系数 主成分的方差贡献率 指标权重的归一化 ex：n个主成分，m个指标 w表示各主成分的系数，wij表示第一个主成分第j个指标的系数，fi
目录 简要说说map reduce 详细说一下Hadoop map reduce的流程 简要介绍下hive 什么是数据仓库 Hive的使用场景 Hive的构成包括哪些部分？...spark运行流程 flink checkpoint和savepoint的区别 Flink 的 Exactly Once 语义怎么保证 udf，udaf，udtf的区别 搜索 query匹配检索 大数据部分...参考： https://cloud.tencent.com/developer/article/1492346 Hive的构成包括哪些部分？...主要分为三个部分： 用户接口层 常用的三个分别是CLI命令行接口，JDBC/ODBC 和 WebUI。其中最常用的是CLI，CLI启动的时候，会同时启动一个Hive副本。...匹配和检索算法。都有哪些方法。https://www.nowcoder.com/discuss/213960 还不会。。。。
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