1.快排,不讲了 2.定义一个小根堆,比如priorityqueue,添加数据,利用小根堆每次弹出最小值即可 这个题目的两种解法都比较简单,时间复杂度也还好,就不讲这题了 这里引入一个类似题目的变种...谷歌面试题：输入是两个整数数组，他们任意两个数的和又可以组成一个数组，求这个和中前k个数怎么做？...分析： “假设两个整数数组为A和B，各有N个元素，任意两个数的和组成的数组C有N^2个元素。...2]+B[3] <=… … A[N]+B[1] <= A[N]+B[2] <= A[N]+B[3] <=… 问题转变成，在这N^2个有序数列里，找到前k小的元素
题目 链表中的 临界点 定义为一个 局部极大值点 或 局部极小值点 。 如果当前节点的值 严格大于 前一个节点和后一个节点，那么这个节点就是一个 局部极大值点 。...如果当前节点的值 严格小于 前一个节点和后一个节点，那么这个节点就是一个 局部极小值点 。 注意：节点只有在同时存在前一个节点和后一个节点的情况下，才能成为一个 局部极大值点 / 极小值点 。...给你一个链表 head ，返回一个长度为 2 的数组 [minDistance, maxDistance] ，其中 minDistance 是任意两个不同临界点之间的最小距离，maxDistance 是任意两个不同临界点之间的最大距离...第五个节点和第六个节点之间距离最小。minDistance = 6 - 5 = 1 。 第三个节点和第六个节点之间距离最大。maxDistance = 6 - 3 = 3 。...- [1,3,2,2,3,2,2,2,7]：第五个节点是一个局部极大值点，因为 3 比 2 和 2 大。 最小和最大距离都存在于第二个节点和第五个节点之间。
把一个数组最开始的若干个元素搬到数组的末尾，我们称之为数组的旋转。 输入一个非减排序的数组的一个旋转，输出旋转数组的最小元素。...例如数组{3,4,5,1,2}为{1,2,3,4,5}的一个旋转，该数组的最小值为1。 NOTE：给出的所有元素都大于0，若数组大小为0，请返回0。...1.利用二分法寻找数组中的最小元素 2.定义两个 指针left和right,指向数组的第一个元素和最后一个元素，定义一个中间指针mid 3.如果arr[left]小于arr[mid],那么把左边指针移动到...$mid=ceil($left+($right-$left)/2); //left小于中间点 if($rotateArray...[$left]<$rotateArray[$mid]){ //left移动到中间点 $left=$mid;
一、题目 1、算法题目 “给定一个数组，按照升序排列，经过1-n次旋转后，得到输入数组，找出数组中最小元素。” 题目链接： 来源：力扣（LeetCode） 链接： 153....寻找旋转排序数组中的最小值 - 力扣（LeetCode） 2、题目描述 已知一个长度为 n 的数组，预先按照升序排列，经由 1 到 n 次 旋转 后，得到输入数组。...你必须设计一个时间复杂度为 O(log n) 的算法解决此问题。...也就是找到一个中位数，中位数的一边是有序的，将有序数组的最小值与当前保存的最小值比较，继续二分遍历找中位数，直到左指针大于右指针。...空间复杂度：O(1) 只需要常量级的空间储存变量。 三、总结 由于数组中不包含重复元素，并且当前的区间长度不为1，那么pivot和higt就不会重合。
一、题目 1、算法题目 “给定一个数组，按照升序排列，经过1-n次旋转后，得到输入数组，找出数组中最小元素。” 题目链接： 来源：力扣（LeetCode） 链接： 154....寻找旋转排序数组中的最小值 II - 力扣（LeetCode） 2、题目描述 已知一个长度为 n 的数组，预先按照升序排列，经由 1 到 n 次 旋转 后，得到输入数组。...示例 1： 输入： nums = [1,3,5] 输出： 1 示例 2： 输入： nums = [2,2,2,0,1] 输出： 0 二、解题 1、思路分析 这道题是153题寻找旋转排序数组中的最小值的升级款...空间复杂度：O(1) 只需要常量级的空间储存变量。 三、总结 这道题有重复的元素时间复杂度O(n)，空间复杂度O(1)。 153题没有重复元素的时候，时间复杂度O(log n)，空间复杂度O(1）。...那么为什么多了重复元素就变成O(n)的时间复杂度呢。 因为，二分的本质是二段性，没有重复元素就可以找到中位点然后二分再查找。 有了重复元素后，就意味着无法直接根据数组中的元素大小关系将数组划分为两段。
题目描述 假设按照升序排序的数组在预先未知的某个点上进行了旋转。 (例如，数组 [0,1,2,4,5,6,7] 可能变为 [4,5,6,7,0,1,2])。 请找出其中最小的元素。...但是这题显然想要你更快，也就是用 的时间复杂度来做出来，那我们只能选择用二分法。 因为序列从中间切开来，然后调换过顺序，所以是先上升，再下降一下，然后再上升。...并且第二段上升的最大值 是一定小于第一段上升的最小值 的，所以最小值一定是第二段的第一个数。 假设我们二分的时候，左端点 l ，右端点 r ，中间点是 m 。...这时如果 ，那么 m 也在第一段，所以 l 需要右移；否则的话 m 在第二段， r 需要左移。 如果 ，那么两个端点都在第二段，是单调上升的，那最小值一定就是 l 。...喜欢与人分享技术与知识，期待与你的进一步交流~
front->val = behind->val; behind->val = num; return head; } Leetcode -2058.找出临界点之间的最小和最大距离...给你一个链表 head ，返回一个长度为 2 的数组[minDistance, maxDistance] ，其中 minDistance 是任意两个不同临界点之间的最小距离，maxDistance 是任意两个不同临界点之间的最大距离...[5, 3, 1, 2, 5, 1, 2]：第六个节点是一个局部极小值点，因为 1 比 5 和 2 小。 第五个节点和第六个节点之间距离最小。minDistance = 6 - 5 = 1 。...[1, 3, 2, 2, 3, 2, 2, 2, 7]：第五个节点是一个局部极大值点，因为 3 比 2 和 2 大。 最小和最大距离都存在于第二个节点和第五个节点之间。...2，即返回的数组中的最小距离和最大距离都是 -1 ；如果大于2，最大距离即是数组中的最后一个减去第一个，即最大减最小；最小距离需要遍历数组，找到相邻的元素中差值最小的值； int* nodesBetweenCriticalPoints
平面最近点对，即平面中距离最近的两点 分治算法： int SOLVE(int left,int right)//求解点集中区间[left,right]中的最近点对 { double ans...当前集合中的最近点对，点对的两点同属于集合[left,mid]或同属于集合[mid,right] 则ans = min(集合1中所有点的最近距离, 集合2中所有点的最近距离...当前集合最近点对中的两点分属于不同集合：[left,mid]和[mid,right] 则需要对两个集合进行合并，找出是否存在p∈[left,mid],q∈[mid,right...min( SOLVE(left,mid), SOLVE(mid,right) ); 即：递归求解左右两部分中的最近距离，并取最小值； //此步骤实现上文分析中的第一种情况...对于temp中的点，枚举求所有点中距离最近两点的距离，然后与ans比较即可。
问题描述 给你一个排序后的字符列表 letters ，列表中只包含小写英文字母。另给出一个目标字母 target，请你寻找在这一有序列表里比目标字母大的最小字母。在比较时，字母是依序循环出现的。...' 来源：力扣（LeetCode） 输入：letters =["c", "f", "j"] 输出："f" 解决方案 将letters遍历一遍，如果有元素大于target，则返回第一个大于target的元素...，如果letters中没有大于target的元素，则返回第一个元素。...,target)) 运行此代码： image.png 结语 此题难度不大，最关键的就是遍历和循环，循环可以让我们的代码变得更方便，更简单。...解出此题的方法也有很多种，我们可以学习其中的思路，写出更好的代码。
【导读】如今，反向传播算法（Backpropagation）可以说是神经网络模型的标配学习方法，可以在网络的学习过程中计算损失函数的偏导数，从而进一步用随机梯度下降等算法来求解参数。...但是，本文作者Kailash Ahirwar表示，我们在深度学习过程中需要一个比反向传播更好的学习算法。为什么呢？因为反向传播有种种缺陷：速度慢、存在梯度消失和爆炸问题，容易出现过拟合和欠拟合现象。...在GPU的帮助下，反向传播将训练时间从几个月缩短到了几个小时/几天。 它允许对神经网络进行有效的训练。 它之所以被广泛使用我认为有两个主要原因：（1）我们没有比反向传播更好的方法，（2）它能起作用。...要计算当前层的梯度，我们需要知道下一层的梯度，所以当前层就被锁定了，因为我们无法计算当前层的梯度，除非我们有下一层的梯度。...反馈算法有以下限制： 它很慢，所有先前的层都会被锁定，直到计算出当前层的梯度； 存在梯度消失和梯度爆炸问题； 存在过拟合和欠拟合问题； 它仅考虑预测值和实际值来计算误差并计算与目标函数相关的梯度，部分梯度与反向传播算法有关
2022-11-06：给定平面上n个点，x和y坐标都是整数，找出其中的一对点的距离，使得在这n个点的所有点对中，该距离为所有点对中最小的。返回最短距离，精确到小数点后面4位。...网上很多算法的复杂度是O(N*(logN)的平方)。时间复杂度：O(N*logN)。代码用rust编写。
问题分析： 要解决这个问题，最直接的想法是把给定的点进行两两组合，计算每个组合中两个点的距离，从中找出距离最小的一对。...接下来我们考虑采用分治法，时间复杂度可以达到O(nlogn)，核心思路为：1）对所有点按x坐标升序排列，x坐标相同的按y坐标升序排列；2）按x坐标把原始点集左右等分为两个子集，分别寻找两个子集内部距离最小的点对...这样的话问题还有两个关键需要解决，一是邻域半径如何确定，二是如何实现只搜索邻域内的点。对于第一个问题，可以使用目前已知的最小距离作为邻域半径，并且随着计算的推进不断地缩小邻域。...需要明确的是，确实会引入一点额外的计算量，但是Python内置函数sorted()已经把排序算法优化到了极致，开销很小。...如果不这样做的话，也可以随机选择几个点并计算最小距离作为初始值，这样的话会导致算法不稳定，有时快有时慢，如果随机选择的点距离比较远的话，整个算法的收敛速度会很慢。
如上图所示，层级聚类的算法非常的简单： 1、初始时刻，所有点都自己是一个聚类 2、找到距离最近的两个聚类（刚开始也就是两个点），形成一个聚类 3、两个聚类的距离指的是聚类中最近的两个点之间的距离 4、重复第二步...扩充的方法是寻找从该核心点出发的所有密度相连的数据点（注意是密度相连）。 2、遍历该核心点的邻域内的所有核心点（因为边界点是无法扩充的），寻找与这些数据点密度相连的点，直到没有可以扩充的数据点为止。...3、之后就是重新扫描数据集（不包括之前寻找到的簇中的任何数据点），寻找没有被聚类的核心点，再重复上面的步骤，对该核心点进行扩充直到数据集中没有新的核心点为止。...SVM模型是将实例表示为空间中的点，这样映射就使得单独类别的实例被尽可能宽的明显的间隔分开。然后，将新的实例映射到同一空间，并基于它们落在间隔的哪一侧来预测所属类别。 ?...如上图所示，SVM算法就是在空间中找到一条直线，能够最好的分割两组数据。使得这两组数据到直线的距离的绝对值的和尽可能的大。 ? 上图示意了不同的核方法的不同分类效果。
如上图所示，层级聚类的算法非常的简单： 初始时刻，所有点都自己是一个聚类 找到距离最近的两个聚类（刚开始也就是两个点），形成一个聚类 两个聚类的距离指的是聚类中最近的两个点之间的距离 重复第二步，直到所有的点都被聚集到聚类中...扩充的方法是寻找从该核心点出发的所有密度相连的数据点（注意是密度相连）。遍历该核心点的邻域内的所有核心点（因为边界点是无法扩充的），寻找与这些数据点密度相连的点，直到没有可以扩充的数据点为止。...最后聚类成的簇的边界节点都是非核心数据点。之后就是重新扫描数据集（不包括之前寻找到的簇中的任何数据点），寻找没有被聚类的核心点，再重复上面的步骤，对该核心点进行扩充直到数据集中没有新的核心点为止。...SVM模型是将实例表示为空间中的点，这样映射就使得单独类别的实例被尽可能宽的明显的间隔分开。然后，将新的实例映射到同一空间，并基于它们落在间隔的哪一侧来预测所属类别。 ?...如上图所示，SVM算法就是在空间中找到一条直线，能够最好的分割两组数据。使得这两组数据到直线的距离的绝对值的和尽可能的大。 ?
找到距离最近的两个聚类（刚开始也就是两个点），形成一个聚类 3. 两个聚类的距离指的是聚类中最近的两个点之间的距离 4. 重复第二步，直到所有的点都被聚集到聚类中。...之后就是重新扫描数据集（不包括之前寻找到的簇中的任何数据点），寻找没有被聚类的核心点，再重复上面的步骤，对该核心点进行扩充直到数据集中没有新的核心点为止。...数据集中没有包含在任何簇中的数据点就构成异常点。 如上图所示，DBSCAN可以有效的解决KMeans不能正确分类的数据集。并且不需要知道K值。...SVM模型是将实例表示为空间中的点，这样映射就使得单独类别的实例被尽可能宽的明显的间隔分开。然后，将新的实例映射到同一空间，并基于它们落在间隔的哪一侧来预测所属类别。...如上图所示，SVM算法就是在空间中找到一条直线，能够最好的分割两组数据。使得这两组数据到直线的距离的绝对值的和尽可能的大。 上图示意了不同的核方法的不同分类效果。
题目：平面上给定n条线段，找出一个点，使这个点到这n条线段的距离和最小。
大家好，我是Lake，如果你觉得这篇文章你有收获的话，欢迎你点赞转发或者关注我，你的一个小小的鼓励，就是我持续分享的动力 每年互联网校招，都能够听到很多同学再说，哎，今年校招算法岗实在是太火爆了，我又被面试官刷了等等话题...说实话，现在很多考上研的同学，觉得自己都上研了，平时老师都让研究算法，所以自己校招就选择算法，感觉高大上一点，不想做工程，结果在算法校招全军覆没。...投递之前，做好校招行情调研 岗位人数调研 第一点，在校招投递简历之前，最好还是先调查一下自己要投递的岗位的行情，比如你多加几个互联网校招群(相信这种群每年都很多)，然后你统计一下里面算法的有多少，Java...清晰自己的岗位定位 自己的定位 第二点，大家在选择以后从事的工作岗位，也要看看自己是不是真的适合算法岗。...发表过论文没、获没获得过算法竞赛的奖项、做没做过相关算法的项目，如果你啥都没有，学校再好，说实话都没啥优势。之前问过一个做算法的同事，一般看算法简历的时候，会看哪些。
模拟退火算法 模拟退火算法为一种现代优化算法，用来求解全局最小（最优）解 模拟退火法的核心原理：当材料从状态i进入状态j时，若E(j)的关系，并根据核心原理进行判断、取值。 根据规定的每一个温度结束的标志，判断是否需要降温 返回第三步 算法流程 ?...，位置坐标被当作角度计算） %创建距离公式，距离存储矩阵（用于存储两个点之间的距离） d = zeros(102); %创建距离矩阵 for i = 1:101...，避免出现相同数字 %蒙特卡洛算法部分，为了得到更好的初始值，先用蒙特卡洛法求解相对较好的解 for j=1:1000 %随机产生一千种解 path0 = [...path(c1-1),path(c2))+d(path(c1),path(c2+1)) - d(path(c1-1),path(c1))-d(path(c2),path(c2+1)); %判断两组不相邻的两个点的具体是否小于两组相邻两个点之间的距离
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