用 Objective-C 实现几种基本的排序算法，并把排序的过程图形化显示。其实算法还是挺有趣的 ^ ^. 选择排序 冒泡排序 插入排序 快速排序 选择排序 以升序为例。...jx_exchangeWithIndexA:j indexB:j - didExchange:exchangeCallback]; } } } 快速排序 快排的版本有好几种...8、这里有个小优化，在i向后扫描开始时，i是指向x的，而在上一轮j游标的扫描中我们已经知道x是比pivot小的，所以完全可以让i跳过x，不需要拿着x和pivot再比较一次。...因我们不讨论三向切分的快排优化算法，所以这里答案是：不理它。 随着一趟一趟的排序，它们会慢慢被更小的元素往后挤，被更大的元素往前挤，最后的结果就是它们都会和枢轴一起移到了中间位置。...结果很明显，当某个算法所需要进行的比较操作越少时，它排序就会越快(根据上面四张图的比较，毫无疑问快排所进行的比较操作是最少啦~)。 那么如何模拟出比较操作的耗时时间呢？
哈希算法是什么 哈希算法又叫散列算法，通常用于文件校验，数字签名等场景，比如下面这个新闻 ? MD5校验码 不是在说哈希算法，这新闻跟哈希算法有什么关系？...Hash算法是一种算法思想，有很多种实现，新闻中的MD5又叫单向散列算法，是散列算法的一种实现。...现在我们对哈希算法有了一个大致的了解，那么哈希算法有什么用，能解决什么问题呢？ 哈希算法解决了什么问题 又要拿快递说事了，没办法，快递里很多规则都是程序员定的，所以用这个来看比较形象。...数据就算有冲突，必须放在一个空间中，也要保证这个空间中的数据尽量的少。...但是上面说过，hash算法无法保证不重复，这里重复有两种情况，两种情况的处理方式不同。
Hash算法的有哪几种，优缺点，使用场景 Hash ，一般叫做散列算法，就是把任意长度的输入通过散列算法，变换成固定长度的输入，相当于一种压缩映射，将任意长度的消息压缩到某一固定长度的消息摘要的函数。...，虽然这种算法效果并不好）； static int bernstein(String key) { int hash = 0; int i; for (i=0; i<key.length(); +...不过，因为除法太慢，这种方式几乎找不到真正的应用 • 查表Hash；查表Hash最有名的例子莫过于CRC系列算法。虽然CRC系列算法本身并不是查表，但是，查表是它的一种最快的实现方式。...查表Hash中有名的例子有：Universal Hashing和Zobrist Hashing。他们的表格都是随机生成的。 • 混合Hash；混合Hash算法利用了以上各种方式。...各种常见的Hash算法，比如MD5、Tiger都属于这个范围。
计数器 计数器法是限流算法里最简单也是最容易实现的一种算法。...假设一个接口限制一分钟内的访问次数不能超过100个，维护一个计数器，每次有新的请求过来，计数器加一，这时候判断，如果计数器的值小于限流值，并且与上一次请求的时间间隔还在一分钟内，允许请求通过，否则拒绝请求...漏桶算法 漏桶(Leaky Bucket)算法思路很简单，水(请求)先进入到漏桶里,先触发出水，给漏斗腾出空间，漏桶会以一定的速度出水(接口有响应速率)，当水流入速度过大会直接溢出(访问频率超过接口响应速率...随着时间流逝，系统会按恒定1/QPS时间间隔(如果QPS=100，则间隔是10ms)往桶里加入Token(想象和漏洞漏水相反,有个水龙头在不断的加水)，如果桶已经满了就不再加了。...0x04： 漏桶和令牌桶的比较 这两种算法的主要区别在于漏桶算法能够强行限制数据的传输速率，而令牌桶算法在能够限制数据的平均传输速率外，还允许某种程度的突发传输。
1、先来先服务调度算法 先来先服务(FCFS)调度算法是一种最简单的调度算法，该算法既可用于作业调度，也可用于进程调度。...2、短作业(进程)优先调度算法 短作业(进程)优先调度算法，是指对短作业或短进程优先调度的算法。它们可以分别用于作业调度和进程调度。...多级反馈队列调度算法即能使高优先级的作业得到响应又能使短作业（进程）迅速完成。但是它还是存在某些方面的不足，当不断有新进程到来时，则长进程可能饥饿。...实时操作系统（Real-time operating system, RTOS）最大的特点是对响应时间有严格的要求，linux尚且不能称为完全的实时操作系统，USA的宇宙飞船常用的操作系统是VxWorks...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
情感倾向点互信息算法（SO-PMI）算法 点互信息算法 PMI 情感倾向点互信息算法 SO-PMI 3. 构建情感词典 1. 导入项目 2. 构建情感种子词 3....情感倾向点互信息算法（SO-PMI）算法 这个算法比较直白：包含两个部分，一个是PMI，一个是SO-PMI 点互信息算法 PMI w o r d 1 word1 word1， w o r d 2...指一个基准词， P w P_{w} Pw指基准词列表， w o r d word word 指随便一个词； SO-PMI的基本思想是：有两个情感倾向的列表，一个是正向的情感词，一个是负向的情感倾向。...从预料中选择一些主观上明显感觉这个词有强烈的情感倾向的词，然后按照种子词的格式罗列下来就行。...使用TF-IDF方便构建情感种子词 自己去从海量的文本中找有明显情感倾向的词这也太硬核了！所以借助TF-IDF构建会方便很多。
进程的调度算法是操作系统用来决定哪个进程可以执行的一种策略，常见的进程调度算法包括： 先来先服务调度（FCFS）：按照进程到达的先后顺序进行调度，先到达的进程先执行。...这种调度算法简单直观，但可能导致长作业等待时间过长的问题。 最短作业优先调度（SJF）：选择估计运行时间最短的进程优先执行，以减少平均等待时间。...这种算法适用于时间片短的场景，可以保证每个进程都有机会执行。 多级反馈队列调度：将就绪队列分成多个优先级，每个队列采用不同的调度算法，高优先级队列的进程优先执行。...这种算法可以减少平均等待时间，但需要预先知道每个进程的运行时间。 这些调度算法各有优缺点，适用于不同的场景和需求。操作系统根据具体的情况选择合适的调度算法，以实现高效的进程调度。
“算法偏见”现在已经在媒体上出现了。这个词是什么意思?算法正在使用歧视性的建议供法官使用；算法在对翻译服务的性别刻板印象中进行bakes；算法推动观众在YouTube上观看极端主义的视频。...如果你想预测一个人获得小额贷款的可能性有多大，那么你可能会选择一些培训数据，包括当前贷款对象的还款记录。 第二部分是关于老师是谁。老师决定要问什么问题，并告诉学生什么是重要的。...回到我们的小额贷款例子：一些候选特征可能是贷款期限、总金额、接收者是否有手机、婚姻状况或他们的种族。 训练数据和训练特性是任何机器学习项目的核心。 算法是镜像 让我们回到语言这个问题上来。...这种在您的Feed上显示虚假故事的算法被教导分享许多其他人共享的内容，无论其准确性如何。 所有这些数据都是关于我们的。 算法没有偏见，我们有！算法是镜像。 它们反映了我们的问题和数据的偏差。...使用算法确定决策不会自动使其可靠和可信; 就像对数据进行量化一样，并不会自动使之成为现实。我们需要看到我们自己在这些算法镜像中的反映，并确保我们看到我们希望看到的未来。
机器学习有很多算法，不过大的方面可分为两类：一个是学习的方式，一个是算法的类似性。 学习方式： 根据数据类型的不同，对一个问题的建模有不同的方式。...在机器学习或者人工智能领域，人们首先会考虑算法的学习方式。在机器学习领域，有几种主要的学习方式。...算法的主要学习方式和学习模型主要有以下几个： 监督学习：输入数据被称为训练数据，它们有已知的标签或者结果，比如垃圾邮件/非垃圾邮件或者某段时间的股票价格。...典型问题有系统和机器人控制。算法的例子包括Q-学习和时序差分学习（Temporal Difference Learning）。...算法类似性 根据算法的功能和形式的类似性，我们可以把算法分类，比如说基于树的算法，基于神经网络的算法等等。当然，机器学习的范围非常庞大，有些算法很难明确归类到某一类。
simhash是google用来处理海量文本去重的算法。 1....2. simhash和传统的hash算法有什么不同？ simhash和传统的hash都可以将文档转换为一个签名值，它们有什么不同呢？...而传统的hash算法只负责将原始内容尽量均匀随机地映射为一个签名值，原理上相当于伪随机数产生算法。...3. simhash算法步骤描述： simhash算法步骤见下图： 1）首先从文档内容中抽取n个能表征文档的特征，至于具体实现，则可以采用不同的抽取方法，经过此步骤，获得文档的特征词及其权值对...（图上红色的16位） 2）分别以4个16位二进制码作为key，查找该key对应位置上是否有元素。（放大后的16位） 3）对应位置没有元素，直接追加到链表上；对应位置有则直接追加到链表尾端。
nginx 负载均衡算法 1：轮询（默认） 每个请求按照时间顺序逐一分配到下游的服务节点，如果其中某一节点故障，nginx 会自动剔除故障系统使用户使用不受影响。...4.least_conn (最少连接调度算法) 最少连接调度算法，对下游服务中连接情况，优先选择连接数最少的服务分配。...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
如果你身边有高考考生想在计算机相关领域发展，或者你自己想要继续深造，国内的几所高校绝对是你绝佳的选择！ ?...理论：算法和复杂性、密码学、逻辑和验证。 跨学科领域：计算生物与生物信息学、计算机图形学、经济学与计算、人机交互、机器人、可视化。...▲2018年清华论文各方向比例 02 2018全球AI领域最新排名：前10名中有5所中国高校 那么中国高校在AI领域有多牛B？我们只看AI领域的排名就知道了。...最后我们再来看一下，以2008-2018年为计量标准，中国大陆高校的计算机学科综合排名和AI领域排名情况。高考又要来了，如果你身边有考生有志向在计算机相关领域发展的，可以把这份榜单作为参考。 ?...▲2008-2018年中国大陆高校计算机科学综合排名 ?
慢速排序 慢速排序算法在 1986 年由 Andrei Broder 和 Jorge Stolfi 发表，主要采取了分治和递归的思想： 将问题变成若干个子问题，每一个子问题都仅仅稍微比原问题简单一点；...swap A[j] and A[m] // 找到最大数，放到末尾 slowsort(A,i,j - 1) // 再排序除了最大数之外的数据 时间复杂度 通过代码与动画可以看出，慢速排序和其他排序算法效果一样...T(n) = 2 * T(n/2) + T(n-1) + C（ C 表示常量时间） 你可以通过下面三张图来理解这个时间复杂度的有多夸张！（以下图片来源于网络） ? ? ?
这个算法的核心思想就是将多个不同的决策树进行组合，利用这种组合降低单一决策树有可能带来的片面性和判断不准确性。用我们常说的话来形容这个思想就是“三个臭皮匠赛过诸葛亮”。 ...二、随机森林算法的构建过程 随机森林的构建需要有决策树的基础，不懂的童鞋需要先了解决策树算法的构建过程。...2.1、数据的随机选取 首先，从原始的数据集中采取有放回的抽样，构造子数据集，子数据集的数据量是和原始数据集相同的。不同子数据集的元素可以重复，同一个子数据集中的元素也可以重复。...上图有一个原始数据集，利用原始数据集我们根据数据随机选取的方法生成三个新的数据集，然后利用这三个子数据集进行决策树判断。...左边是一棵决策树的特征选取过程，通过在待选特征中选取最优的分裂特征（利用决策树的ID3算法，C4.5算法，CART算法等等），完成分裂。右边是一个随机森林中的子树的特征选取过程。
许多人都说算法是程序的核心，一个程序的好于差,关键是这个程序算法的优劣。作为一个初级phper，虽然很少接触到算法方面的东西 。...但是对于冒泡排序，插入排序，选择排序，快速排序四种基本算法，我想还是要掌握的。...1.冒泡排序 介绍： 冒泡排序（Bubble Sort，中国台湾译为：泡沫排序或气泡排序）是一种简单的排序算法。...具体代码： 排序效果： 3.插入排序 介绍： 插入排序（Insertion Sort）的算法描述是一种简单直观的排序算法。...具体代码： 排序效果： 以上就是php基础算法有哪几种的详细内容，欢迎大家进群踊跃学习793603132
我们都是20届算法学长，秋招之路已经结束，收获与打击的同时，对于算法是否应该早些转开发的问题，我们发表不同观点。...然而，不做软开，不知道软开的数学有多菜。同事D由于不是L老总的嫡系，开始不免有藏一手的想法，后来发现纯属多余，这帮软开，做了一年多，还是入不了门，教都教不会。。。...终于有一天，我突然幡然醒悟！！！！千变万变，数学不变，基本控制原理不会变，经典滤波算法不会变。下半年决定学习算法，我想转控制惯导定位相关，毕竟硕士一个人软硬件自己搭过uwb。...这是我目前的想法，我觉得能做算法最好做。哪怕做算法相关的开发，算法集成也好。...虽然楼上泼冷水说slam不好就业，算法不好转，但是我还会逆流而上。 小星星：？？？？
geohash-feature 当今年代，每个人都有智能手机，出门在外，自然离不开使用手机地图了，查找附近的餐馆，附近的地铁站，非常方便，可是在这项技术背后又隐藏着什么算法呢？...这篇博客将会讲述这个技术背后的GeoHash算法以及基本的实现。...首先既然算法名字叫做GeoHash了那么对单词比较敏感的人可能已经猜出来了，差不多就是对当前的位置生成一个Hash值，然后再比较相似吧，是的，大概就是这个样子。...ProximityChat 接下来将会讨论这个算法的具体细节： 计算纬度 比如我们需要计算 坐标 121.443469, 31.22246 的GeoHash值 首先将纬度范围(-90, 90)平分成两个区间...测试 为了看一下这个算法的可行性，我写了一个爬虫来访问高德地图来不断检索地址并且算出Geohash（文章最后会给出整个爬虫和算法的代码） ?
请使用 原地 算法。 进阶： 一个直观的解决方案是使用 O(mn) 的额外空间，但这并不是一个好的解决方案。 一个简单的改进方案是使用 O(m + n) 的额外空间，但这仍然不是最好的解决方案。
首先我们将问题再明确一下，我们是将 广告算法里面的推荐广告和 自然推荐结果里的推荐系统进行对比，因为广告算法里面还有“搜索广告”，搜索广告和推荐系统差异性就太大了，这里不做讨论。...自然推荐：理论上讲可以使用平台上所有有效的物料；只是有一些调性差，比较敏感的SKU比如情趣用品等，这种SKU自然推荐也是不会推荐的。...间接订单的种类有很多很多，在此不再细述。总的来说就是广告侧需要尽可能多地跟上更多的单，自然推荐侧跟单没有广告侧这么宽泛。 2. 相同点 介绍完不同点，下面介绍相同点。...2.2 召回 召回层二者所使用的一些思路和算法也基本一样，比如针对不同用户群体构建不同的召回策略，多路召回等等。...2.3 排序 排序层使用的排序模型比如传统的LR+GBDT，和现在的DeepFM、甚至是深度强化学习，双方都会使用，也不存在某一个模型对于二者有什么偏好。
有一个单向链表，链表当中有可能出现“环”，就像下图这样。如何用程序判断出这个链表是有环链表？ 方法一：首先从头节点开始，依次遍历单链表的每一个节点。...那么算法的时间复杂度是0+1+2+3+....+(D+S-1) = (D+S-1)*(D+S)/2 ， 可以简单地理解成 O(N*N)。...而此算法没有创建额外存储空间，空间复杂度可以简单地理解成为O(1)。 方法二：首先创建一个以节点ID为键的HashSet集合，用来存储曾经遍历过的节点。...而算法的空间复杂度还是D+S-1，可以简单地理解成O(N)。 等通知就是没通知，这是职场上公认的语言。 以上就是小灰悲剧的回忆.........问题二：在一个有环链表中，如何找出链表的入环点？
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