我曾经听一位大师级的程序员这样称赞到，“我通过删除代码来实现功能的提升。”而法国著名作家兼飞行家Antoine de Saint-Exupéry的说法则更具代表性，“只有在不仅没有任何功能可以添加，而且也没有任何功能可以删除的情况下，设计师才能够认为自己的工作已臻完美。” 某些时候，在软件中根本就不存在最漂亮的代码，最漂亮的函数，或者最漂亮的程序。
我们有一个由平面上的点组成的列表 points。需要从中找出 K 个距离原点 (0, 0) 最近的点。
在未排序的数组中找到第 k 个最大的元素。请注意，你需要找的是数组排序后的第 k 个最大的元素，而不是第 k 个不同的元素。
这个题目的变形很多，比如找 "前 K 个高频元素"、 "数据流中的第K大元素" 、"最接近原点的 K 个值" 等等等等。
这个repo有近23个大牛一起维护的，领头的是一个印度工程师！印度我好几年前出差还是去过，当时去的是号称是印度的“硅谷”班加罗尔，确实软件行业非常发达。来看一下这个Github上囊括了几大主流的编程语言：
将元素随机打乱，然后检查其是否符合排列顺序，若否，则继续进行随机打乱，继续检查结果，直到符合排列顺序。 Bogo排序的最坏时间复杂度为O(∞)，一辈子也不能输出排序结果，平均时间复杂度为O(n·n!)。
【导读】作者用超过1.2万字的篇幅，总结了自己学习机器学习过程中遇到知识点。“入门后，才知道机器学习的魅力与可怕。”希望正在阅读本文的你，也能在机器学习上学有所成。
导读：作者用超过1.2万字的篇幅，总结了自己学习机器学习过程中遇到知识点。“入门后，才知道机器学习的魅力与可怕。”希望正在阅读本文的你，也能在机器学习上学有所成。
[ 导读 ]作者用超过1.2万字的篇幅，总结了自己学习机器学习过程中遇到知识点。“入门后，才知道机器学习的魅力与可怕。”希望正在阅读本文的你，也能在机器学习上学有所成。
机器学习：使计算机改进或是适应他们的行为，从而使他们的行为更加准确。也就是通过数据中学习，从而在某项工作上做的更好。
栈的逻辑存储结构属于 “受限线性表”，其 “受限” 的部分是只能在线性表的一端执行插入和删除
快速排序是一种高效的排序算法，通过选取一个“基准”元素，将数组分为两部分：比基准小的元素和比基准大的元素，然后递归地对这两部分进行排序，从而实现对整个数组的排序。该算法平均时间复杂度为O(nlogn)，最坏情况下为O(n²)，但由于实际应用中很少出现最坏情况，因此快速排序仍然是一种广泛使用的排序算法。
#0032003700380032003300331588486939470Guido van Rossum正式对外发布Python版本的年份是：
有时在一些签到题上卡住的时候，不妨去想一想“二分”，这个简单的思想往往是最容易忽视的。
这篇文章在进行组合算法设计和教学过程中展示了一种基于数学归纳法的方法，尽管这种方法并不能涵盖设计算法时的所有可能方法，但它包含了大部分已知的技术方法。同时这种方法也提供了一个极好的并且也是直观的结构，从而在解释算法设计的时候显得更有深度。这种方法的核心是通过对数学定理证明过程中和设计组合算法过程中的两种智力过程进行类比。尽管我们承认这两种过程是为不同的目的服务的并且取得的是不同类型的结果，但是这两者要比看上去的更加相似。这种说法可以通过一系列的算法例子得到验证，在这些算法中都可以采用这种方法进行设计和解释。我们相信通过学习这种方法，学生能够对算法产生更多的热情，也能更深入更好的理解算法。
这一节我们来继续讨论排序算法所延伸出的一些题目。如果有空的话，还会说一些堆，也就是优先队列的一些比较经典的题目。
我们有一个由平面上的点组成的列表points。需要从中找出K个距离原点(0, 0)最近的点。 （这里，平面上两点之间的距离是欧几里德距离。） 你可以按任何顺序返回答案。除了点坐标的顺序之外，答案确保是唯一的。
任何一个可以用计算机求解的问题所需的计算时间都与其规模n有关。问题的规模越小，越容易直接求解，解题所需的计算时间也越少。 分治法的设计思想是，将一个难以直接解决的大问题，分割成一些规模较小的相同问题，以便各个击破，分而治之。 如果原问题可分割成k个子问题（1＜k≤n），且这些子问题都可解，并可利用这些子问题的解求出原问题的解，那么这种分治法就是可行的。 由分治法产生的子问题往往是原问题的较小模式，这就为使用递归技术提供了方便。
机器学习的5大流派： ①符号主义：使用符号、规则和逻辑来表征知识和进行逻辑推理，最喜欢的算法是：规则和决策树 ②贝叶斯派：获取发生的可能性来进行概率推理，最喜欢的算法是：朴素贝叶斯或马尔可夫 ③联结主义：使用概率矩阵和加权神经元来动态地识别和归纳模式，最喜欢的算法是：神经网络 ④进化主义：生成变化，然后为特定目标获取其中最优的，最喜欢的算法是：遗传算法 ⑤类推学派Analogizer：根据约束条件来优化函数（尽可能走到更高，但同时不要离开道路），最喜欢的算法是：支持向量机
根据 完全二叉树 的性质，一般堆的存储都采用层次序列存储方式，直接用数组来保存二叉堆
层次聚类和K-means聚类，可以说是聚类算法里面最基本的两种方法（wiki的cluster analysis页面都把它们排前两位）。这次要探讨的，则是两个相对“高级”一点的方法：谱聚类和chameleon聚类。 1、谱聚类 一般说到谱聚类，都是从降维(Dimensionality Reduction)或者是图分割(Graph Cut)的角度来理解。但是实际上，从物理学的简正模式的角度，可以更为直观地理解这个算法的本质。 这里先把基本的算法步骤写出来，然后再讨论算法的原理。 谱聚类
排序的概念 排序：所谓排序，就是使一串记录，按照其中的某个或某些关键字的大小，递增或递减的排列起来的操作。 稳定性：假定在待排序的记录序列中，存在多个具有相同的关键字的记录，若经过排序，这些记录的相对次序保持不变，即在原序列中，r[i]=r[j]，且r[i]在r[j]之前，而在排序后的序列中，r[i]仍在r[j]之前，则称这种排序算法是稳定的；否则称为不稳定的。 内部排序：数据元素全部放在内存中的排序。 外部排序：数据元素太多不能同时放在内存中，根据排序过程的要求不能在内外存之间移动数据的排序。 常见排
大家好，我是柒八九。因为，最近在看Vue3 源码分析，发现无论React还是Vue，在框架层面，为了实现特定的场景，它们为我们封装了很多比较复杂的逻辑。比如，
对数据进行排序是一个很常见的需求，但有时候我们并不需要对完整的数据进行排序，只需要排前几的数据，也就是经典的 Top-K 问题。
快速排序由于排序效率在同为O(N*logN)的几种排序方法中效率较高，因此经常被采用，再加上快速排序思想----分治法也确实实用，因此很多软件公司的笔试面试，包括像腾讯，微软等知名IT公司都喜欢考这个，还有大大小的程序方面的考试如软考，考研中也常常出现快速排序的身影。 总的说来，要直接默写出快速排序还是有一定难度的，因为本人就自己的理解对快速排序作了下白话解释，希望对大家理解有帮助，达到快速排序，快速搞定。 快速排序是C.R.A.Hoare于1962年提出的一种划分交换排序。它采用了一种分治的策略，通常称其为分治法(Divide-and-ConquerMethod)。
快速排序是Hoare于1962年提出的一种二叉树结构的交换排序方法，其基本思想为：任取待排序元素序列中的某元素作为基准值，按照该排序码将待排序集合分割成两子序列，左子序列中所有元素均小于基准值，右子序列中所有元素均大于基准值，然后最左右子序列重复该过程，直到所有元素都排列在相应位置上为止。
1、过拟合的解决方式有哪些，l1和l2正则化都有哪些不同，各自有什么优缺点(爱奇艺) 2、L1和L2正则化来避免过拟合是大家都知道的事情，而且我们都知道L1正则化可以得到稀疏解，L2正则化可以得到平滑解，这是为什么呢？ 3、L1和L2有什么区别，从数学角度解释L2为什么能提升模型的泛化能力。（美团） 4、L1和L2的区别，以及各自的使用场景（头条）
(本文所有代码都是基于python3.6的，数据及源码下载：传送门 ##引言 今天我们算是要来分享一个“高级”的机器学习算法了——SVM。大家自学机器学习一般都会看斯坦福的CS229讲义，初学者们大都从回归开始步入机器学习的大门。诚然回归学习起来与使用起来都很简单，但是这能达到我们的目的么？肯定不够的，要知道，我们可以做的不仅仅是回归。如果我们把机器学习算法看作是一种带斧子，剑，刀，弓，匕首等的武器，你有各种各样的工具，但你应该学会在正确的时间使用它们。打个比方，我们通常认为“回归”是一种能够有效地切割和切割数据的剑，但它不能处理高度复杂的数据。相反，“支持向量机”就像一把锋利的刀——它适用于更小的数据集(因为在大数据集上，由于SVM的优化算法问题，它的训练复杂度会很高），但它在构建模型时更加强大和有效。 ##什么是支持向量机 “支持向量机”(SVM)是一种监督机器学习算法，可用于分类或回归挑战。然而，它主要用于分类问题。在这个算法中，我们将每一个数据项作为一个点在n维空间中(其中n是你拥有的特征数)作为一个点，每一个特征值都是一个特定坐标的值。然后，我们通过查找区分这两个类的超平面来进行分类。如下图所示：
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1、过拟合的解决方式有哪些，l1和l2正则化都有哪些不同，各自有什么优缺点(爱奇艺)
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英国计算机科学家Tony Hoare在1960年为了解决计算机上的排序问题，提出了快速排序的算法，最初是为了在英国的英尔兰电子公司（ELLIOTT Brothers）的快速硬件上实现高效的排序算法。
边界值分析法是一种很实用的黑盒测试用例方法，它具有很强的发现故障的能力。边界值分析法也是作为对等价类划分法的补充，测试用例来自等价类的边界。
3、原文中有部分链接已经失效，故而本人重新加上了新的链接，如有不当，还请指正。（也已用斜体标出）
给定一个只包括 ‘(’，’)’，’{’，’}’，’[’，’]’ 的字符串，判断字符串是否有效。
机器学习起源于上世纪50年代，1959年在IBM工作的Arthur Samuel设计了一个下棋程序，这个程序具有学习的能力，它可以在不断的对弈中提高自己。由此提出了“机器学习”这个概念，它是一个结合了多个学科，如概率论、优化理论、统计等，最终在计算机上实现自我获取新知识，学习改善自己的这样一个研究领域。机器学习是人工智能的一个子集，目前已经发展处许多有用的方法，比如支持向量机，回归，决策树，随机森林，强化学习，集成学习，深度学习等等，一定程度上可以帮助人们完成一些数据预测，自动化，自动决策，最优化等初步替代脑力的任务。本章我们主要介绍下机器学习的基本概念、监督学习、分类算法、逻辑回归、代价函数、损失函数、LDA、PCA、决策树、支持向量机、EM算法、聚类和降维以及模型评估有哪些方法、指标等等。
长文~可先收藏再看哟~ 150、在感知机中（Perceptron）的任务顺序是什么？深度学习 DL基础 易 1 随机初始化感知机的权重 2 去到数据集的下一批（batch） 3 如果预测值和输出不一致，则调整权重 4 对一个输入样本，计算输出值 A. 1, 2, 3, 4 B. 4, 3, 2, 1 C. 3, 1, 2, 4 D. 1, 4, 3, 2 答案：（D） 151、假设你需要调整参数来最小化代价函数（cost function），会使用下列哪项技术？深度学习 DL基础 易
1. K-近邻算法概述(k-Nearest Neighbor，KNN) K-近邻算法采用测量不同的特征值之间的距离方法进行分类。该方法的思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。 优点：精度高、对异常数据不敏感、无数据输入假定。 缺点：计算复杂度高、空间复杂度高。 适用数据范围：数值型和标称型。 KNN工作原理是：存在一个样本数据集合（训练样本集），并且样本集中每个数据都存在标签，即我们知道样本集中每一数据与所属分类的对应关系。
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是把所有可能的输入数据,即程序的输入域划分成若干部分（子集）,然后从每一个子集中选取少数具有代表性的数据作为测试用例。该方法是一种重要的,常用的黑盒测试用例设计方法。
聚类就是一种寻找数据之间一种内在结构的技术。聚类把全体数据实例组织成一些相似组，而这些相似组被称作聚类。处于相同聚类中的数据实例彼此相同，处于不同聚类中的实例彼此不同。聚类技术通常又被称为无监督学习，因为与监督学习不同，在聚类中那些表示数据类别的分类或者分组信息是没有的。
在无监督学习中unsupervised learning中，训练样本的标记信息是未知的，其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。而此类学习任务中应用最广、研究最多的即聚类clustering。 以通俗的语言讲解，聚类学习将数据集中的样本分成若干个互不相交的子集（称为簇cluster）。保持簇内差异尽可能小而簇间差异尽可能大我们就可以将每个簇映射到一些潜在的类别。
感兴趣的话可以参考 算法竞赛、小白学DP(动态规划) 学习相关代码的具体实现(Java版)
在前面的文章中，我们从对称的案例到原理到套路，又回到题目，彻底理解了对称思维在解数学题中的用法。相关内容请戳：
所谓排序，就是使一串记录，按照其中的某个或某些关键字的大小，递增或递减的排列起来的操作。排序算法，就是如何使得记录按照要求排列的方法。排序算法在很多领域得到相当地重视，尤其是在大量数据的处理方面。一个优秀的算法可以节省大量的资源。在各个领域中考虑到数据的各种限制和规范，要得到一个符合实际的优秀算法，得经过大量的推理和分析。
上一篇 文章 我们介绍了按值二分，但这个知识点的题型的变化很多，而且大部分情况下都是以难题的形式出现。因此想要很好的掌握还需多多练习，这次我们再来看一道按值二分的题目，希望能加深你对这个概念的理解。
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