计数排序 讲解计数排序之前我们先来看一个问题：对列表进行排序，已知列表中的数的范围都在0-500之内，设计一个时间复杂度为O(n)的算法。...这就需要用到计数排序，顾名思义，记录某个元素出现了多少次 从左至右依次遍历列表，当某个元素出现时，将此元素出现次数加1，遍历完列表后根据元素出现次数将元素依次排开。...注：元素值从0开始方便列表索引计算 a = [1, 3, 2, 6, 5, 5, 1, 3, 4, 1] 元素值 出现次数 0 0 1 3 2 1 3 2 4 1 5 2 6 1 排序结果...：1 1 1 2 3 3 4 5 5 6 # 元素值1出现3次，排列3个1；元素值2出现1次，排列1次， 以此类推。...的列表，用来记录元素出现多少次 for val in li : count[val] += 1 # 如果元素出现则对应count列表索引处+1 li.clear
“频率派”认为概率是重复尝试多次，某种结果出现的次数在尝试的总次数的比例。“贝叶斯派”认为概率是主观信念的强弱。幸好，这些争议并不影响我们在日常生活中使用“概率”哲学。...可以说，计数是“离散数学”非常重要的一个组成部分；而离散数学，正是计算机专业的核心数学课程。 基本计数原理是思考的起点。现实中的情况往往会更多变些。...一个彩票可选6个号，每个号可以是0到9，共有多少个可能的结果？ 我们可以看到，这一类的抽样结果是由多次抽样构成的。每次抽样的样本，在下一次也可能出现。比如骰子第一次为1，第二次还可能为1。...，那么对于其中的某个具体结果来说，它出现的概率[$P=1/36$]。...无序的非重复抽样 考虑下面的问题: 从4个人中抽出2个人，有多少种可能？ 从一副扑克中抽3张牌，有多少种可能？ 在上面的问题中，每次抽样同样是非重复的。但这里，抽样结果是无序的。
通常的计数是非常简单的，例如统计文本行数在linux系统上一个wc命令就搞定了。除了通常的计数，统计不重复元素个数的需求也非常常见，这种统计称为基数统计。...所谓位图索引，就是用一个bit位向量来记录某个字段值是否存在于对应的记录。它有一个前置条件：记录要有永久的编号，类似于从1开始的自增主键。...结论：集合中不重复元素的个数估计值可以通过如下公式计算：n=-m*log(U/m)。这样就把一个统计问题转换成了一个数学问题。公式非常简洁，看到这里大脑中一定会出现许多的问题： 这个公式是怎么得到的？...第一次见识到Hash函数还能这样用，确实大开眼界。图片对于相同的数，通过hash函数生成的散列值是相同的，这就进行了排重。当然不排除不同的数据生成同样的hash值，形成冲突。...某个值归属于哪个组由hash函数生成结果对应的前几位决定，剩下的二进制串用于计算当前轮伯努利实验第一次出现正面时抛掷的次数，记为p。
这代表了一类问题，它们可以总结为在一连串不断重复的实验中，第一次连续出现 n 次成功所需要的平均次数。 解决此问题可采用马尔可夫链（马尔可夫状态转换图，列方程求解）或更简单的递归方法。...我们可以将问题分解为以下几种情况： 第一次抛掷就得到正面（概率为 \frac{1}{2} ），然后我们就处于了一个新的状态，即下一次抛掷如果再次得到正面，游戏结束；否则，我们回到初始状态。...代码通过大量模拟来近似实际的数学期望值，这种方法在理论值难以直接计算时特别有用。...这个函数接受两个参数：n 表示连续出现正面的次数目标，p 表示每次投掷得到正面的概率。当达到连续出现指定次数的正面后，函数返回总的投掷次数。 定义计算期望值的函数。...同样抛一枚硬币直至连续 2 次出现正面，此时抛的次数期望值为多少？
如下图所示 当缺页错误出现时，算法首先检查表针指向的页面，如果它的 R 位是 0 就淘汰该页面，并把新的页面插入到这个位置，然后把表针向前移动一位；如果 R 位是 1 就清除 R 位并把表针前移一个位置...在每个时钟中断时，操作系统会浏览内存中的所有页，会将每个页面的 R 位（0 或 1）加到它的计数器上。这个计数器大体上跟踪了各个页面访问的频繁程度。当缺页异常出现时，则置换计数器值最小的页面。...事实上，如果第一次扫描的执行时间恰好是各次扫描中最长的，那么后续遍历的页面的统计次数总会比第一次页面的统计次数小。结果是操作系统将置换有用的页面而不是不再使用的页面。...在相关的六个计数器被右移之后 R 位被添加到 左侧 ，就像上图中的 a。剩下的四列显示了接下来的四个时钟周期内的六个计数器变化。 当缺页异常出现时，将置换（就是移除）计数器值最小的页面。...由于磁带上最先出现目录，所以首先恢复目录，给出文件系统的框架(skeleton)，然后恢复文件系统本身。在完整存储之后是第一次增量存储，然后是第二次重复这一过程，以此类推。
表 LoadRunner参数更新方法和数据分配 更新方法数据分配方法顺序随机唯一每次迭代对于每次迭代Vuser会从数据表中提取下一个值。对于每次迭代，Vuser会从数据表中提取新的随机值。...对于每次迭代，Vuser会从数据表中提取下一个唯一值。每次出现（仅数据文件）参数每次出现时，Vuser将从数据表中提取下一个值，即使在同一次迭代中。...参数每次出现时，Vuser将从数据表中提取新的随机值，即使在同一迭代中。参数每次出现时，Vuser将从数据表中提取新的唯一值，即使在同一迭代中。...的函数中某个参数不能直接使用LoadRunner参数，那么可以通过lr_eval_string进行转换取到参数的值。...所有的用户所有的循环中，只用一个值（即参数中的第一行值）randomeach iteration不同的用户，在不同的循环次数中，随机取值 each occurrence不同的用户，脚本中出现要使用参数的话
1、synchronized 的性质： 可重入（可以避免死锁、单个线程可以重复拿到某个锁，锁的粒度是线程而不是调用）、不可中断（其实也就是上面的原子性） 2、synchronized 的分类： 按照作用对象划分为...，线程第一次给对象加锁的时候，monitor 的计数变为 1，每当这个相同的线程在此对象上再次获得锁时，计数为递增。...当没有竞争出现时，默认使用偏斜锁，也即是在对象头的 Mark Word 部分设置线程ID，来表示锁对象偏向的线程，但这并不是互斥锁；当有其他线程试图锁定某个已被偏斜过的锁对象，JVM 就撤销偏斜锁，切换到轻量级锁...如果成功就说明获取轻量级锁成功，如果失败，则进入自旋（一定次数的循环，避免线程直接进入阻塞状态）试图获取锁，如果自旋到一定次数还不能获取到锁，则进入重量级锁。...双重校验是指两次检查，一次是检查单例对象是否创建好了，如果还没有创建好，就第一次创建单例对象时，并在创建过程中锁住单例类（类锁），第二次的检查避免了一个线程在创建单例对象的过程中，也有其他线程也已经通过第一次非
当遍历到下一个数字时，如果下一个数字与之前保存的数字相同，则次数加 1，如果不同，则次数减 1，如果 次数为 0，则需要保存下一个数字，并把次数设定为 1。...但是，如果向量中包含负数，是否应该包含某个负数，并期望旁边的 正数会弥补它呢？例如：{6,-3,-2,7,-15,1,2,2}，连续子向量的最大和为 8（从第 0 个开始，到第 3 个为止）。...（2）第二种思路是求出 1 出现在每位上的次数，然后进行叠加。 详细资料可以参考： 《从 1 到 n 整数中 1 出现的次数：O(logn)算法》 32....（2）第二种方法是使用二分查找的方法，由于数组是排序好的数组，因此相同数字是排列在一起的。统计数字出现的次数，我们需要 去找到该段数字开始和结束的位置，以此来确定数字出现的次数。...如果我们第一次我们数组的中间值为 k ，如果 k 值比所求值大的话，那么我们下一次只需要判断前面一部分就行了，如 果 k 值比所求值小的话，那么我们下一次就只需要判断后面一部分就行了。
区别在于它是根据数组中的所有值进行计算所产生的统计数据。...mostFrequent = surveyData[i]; } currentFrequency = 0; //由于下一个被读取的值将是新值的第一次出现...如果能把mostFrequent初始化为数组中所出现的第一个值并把highestFrequency初始化为这个值在数组中的出现次数当然是最好不过了，但在进入循环并开始计数之前，还没有办法确定第一个值的出现次数...当我们到达第一个值的最后一次出现时，这段代码就会把highestFrequency变量的值替换为第一个值的出现次数。...换句话说，我们将在一个长度为10个元素的数组中存储1到10的每个值在surveyData数组中的出现频率。
剑指offer（31-40）题解 31题解--整数中1出现的次数 32题解--把数组排成最小的数 33题解--丑数（太特么重要了）******* 34题解--第一次只出现一次的字符 35题解--数组中的逆序对...36题解--两个链表的第一个公共结点 37题解--数字在升序数组中出现的次数 38题解--二叉树的深度 39题解--平衡二叉树 40题解--数组中只出现一次的数字 31题解–整数中1出现的次数 题目描述...求出1到13的整数中1出现的次数,并算出100~1300的整数中1出现的次数？...ACMer希望你们帮帮他,并把问题更加普遍化,可以很快的求出任意非负整数区间中1出现的次数（从1 到 n 中1出现的次数）。...（从0开始计数） 思路解析 这里我选择的是重新定义一个对象用来存储我们需要的信息，包括字符出现的次数以及该字符以及首次出现时的下标，之后我们只需要将字符一次存入set之后同时进行判断，如果是第一进入就不仅存入
上式表示对于某个样本，特征F1出现时，该样本被分为C类的条件概率。那么如何用上式来对测试样本分类呢？...举例来说，有个测试样本，其特征F1出现了（F1=1），那么就计算P(C=0|F1=1)和P(C=1|F1=1)的概率值。前者大，则该样本被认为是0类；后者大，则分为1类。...P(C)是C的先验概率，可以从已有的训练集中计算分为C类的样本占所有样本的比重得出。 证据（Evidence）。即上式P(F1)，表示对于某测试样本，特征F1出现的概率。...同样可以从训练集中F1特征对应样本所占总样本的比例得出。 似然（likelihood）。即上式P(F1|C)，表示如果知道一个样本分为C类，那么他的特征为F1的概率是多少。...分子中存在一大串似然值。当特征很多的时候，这些似然值的计算是极其痛苦的。现在该怎么办？ 2、朴素的概念 为了简化计算，朴素贝叶斯算法做了一假设：“朴素的认为各个特征相互独立”。
最后，对于第三行及以上的每一行，利用杨辉三角的性质，即第i行第j列的数值等于第i-1行第j-1列和第j列的数值之和，来计算每一行的中间元素的值。...index 初始值为1，因为我们从第二个元素开始遍历；pre_index 初始值为0，因为第一个元素肯定是不重复的 循环遍历数组，从第二个元素开始。...这样做的原因是，如果某个元素出现的次数超过数组长度的一半，那么它与其他元素出现次数的抵消会导致最终留下的候选元素就是出现次数超过一半的元素。...我们用变量candidate来存储候选元素，用变量count来存储候选元素的计数器。 我们从数组的第一个元素开始，即3。此时候选元素为3，计数器为1。 继续遍历数组，遇到的下一个元素还是3。...此时计数器变为2。 继续遍历数组，遇到的下一个元素是4。此时计数器变为3。 最终留下的候选元素是4，它出现的次数超过了数组长度的一半。
例如需要存放的元素为 1 到 10 的数字，则可以创建一个长度为 10 的数组，每个数字对应唯一一个数组元素，例如数字 5 对应数组 a[4]，如果不存在数字 6，则 a[6] 的值为 NULL 当关键字全集...U 较大特别大时，内存中已经无法容下一个散列表，此时应该对关键字进行函数计算，例如除余，将所有关键字依照余数分类。...此时会出现重复，对于重复项，我们只需要往列表的末尾延申就行 哈希函数 除法散列表 除法散列表的哈希函数为 将传入的关键字转化成数字以后，进行求余，这样哈希函数的值域就会被严格限制在 [0,m-1] 乘法散列表...因为如果它存在的话，那么它应该会在当前空槽的位置 散列函数的扩展 为了解决冲突问题，需要对散列函数进行扩展，将探查次数作为自变量加入到原散列函数中 即在原扩展函数的基础上，引入了探查次数，当第一次探查时...，后序探查时又会按顺序一个一个遍历，这样就造成了效率低下 线性探查 线性探查在遇到冲突时，会按顺序探查下一个槽的位置 假设一个散列表共有10个槽位，第一次探查的槽位是T(2)，那么下一次就是T(3)
（2）跳跃对比法同样是两层遍历，只不过暴力求解法的第一层遍历是从前往后，而跳跃对比法的第一层遍历是从后往前。...此外，你可以认为原始数据不包含数字，所有的数字只表示重复的次数 k ，例如不会出现像 3a 或 2[4] 的输入。...，没有必要重复存储该字母，所以将originalLetters[i]在letterCounts中存储的出现次数减1，并继续遍历下一个字符。...采用动态规划法的时候，如果某个给定子问题的解已经求出，那么就将其记忆化存储，以便下一次需要同一个子问题解的时候直接查表。 接下来我们分析一下思路。...这样的话，我循环遍历stepsNumber次，自小到大依次获取到对应台阶数的走法，并依次记录到array中，等下一次遍历的时候直接去缓存的值即可，这样就不会重复进行计算。
通常情况下，分页接口一般会查询两次数据库，第一次是获取具体数据，第二次是获取总的记录行数，然后把结果整合之后，再返回。...用户第一次访问页面时，Redis中的count值设置成1。用户以后每访问一次页面，都让count加1，最后重新设置到Redis中（Redis内存占用）。...这样在需要展示数量的地方，从Redis中查出count值返回即可。该场景无需从数据埋点表中使用count(*)实时统计数据，性能将会得到极大的提升。...这样通过某个条件组合查询出品牌的数据之后，会把结果缓存到内存中，设置过期时间为5分钟。后面用户在5分钟内，使用相同的条件，重新查询数据时，可以直接从二级缓存中查出数据，直接返回了。...但有个问题：status字段只有1和0两个值，重复度很高，区分度非常低，不能走索引，会全表扫描，效率也不高。还有其他的解决方案不？答：使用多线程处理。
示例 1: 输入: [3,2,3] 输出: 3 示例 2: 输入: [2,2,1,1,1,2,2] 输出: 2 思路 思路一： 利用哈希表的映射，储存数组中的数字以及它们出现的次数，当众数出现时，返回这个数字...思路二： 因为众数是出现次数大于n/2的数字，所以排序之后中间的那个数字一定是众数。即nums[n/2]为众数。但是在计算比较大的数组时，时间会超过限制。...思路四： 摩尔投票算法,先将第一个数字假设为众数，然后把计数器设为1，比较下一个数和此数是否相等，若相等则计数器加一，反之减一。然后看此时计数器的值，若为零，则将当前值设为候选众数。...，储存数组中的数字以及它们出现的次数，当众数出现时，返回这个数字。...* 然后看此时计数器的值，若为零，则将当前值设为候选众数。以此类推直到遍历完整个数组，当前候选众数即为该数组的众数。
上式表示对于某个样本，特征F1出现时，该样本被分为C类的条件概率。那么如何用上式来对测试样本分类呢？...举例来说，有个测试样本，其特征F1出现了（F1=1），那么就计算P(C=0|F1=1)和P(C=1|F1=1)的概率值。前者大，则该样本被认为是0类；后者大，则分为1类。...P(C)是C的先验概率，可以从已有的训练集中计算分为C类的样本占所有样本的比重得出。 证据（Evidence）。即上式P(F1)，表示对于某测试样本，特征F1出现的概率。...分类器种类见本文最后说明） 3、测试数据 本文使用上一篇博客中提到的康奈尔大学网站的2M影评数据集。每一个特征值就是一个单词的TF-IDF。当然，也可以简单的使用单词出现的次数。...要注意的是，我们选用的朴素贝叶斯分类器类别：MultinomialNB，这个分类器以出现次数作为特征值，我们使用的TF-IDF也能符合这类分布。
词袋返回一个元组向量，其中包含每个标记的唯一 id 和文档中出现的次数。.../g_bow1.mm') 到这里，训练语料的预处理工作就完成了。我们得到了语料中每一篇文档对应的稀疏向量（这里是bow向量）；向量的每一个元素代表了一个 word在这篇文档中出现的次数。...注意，同样是出于内存的考虑，model[corpus]方法返回的是一个迭代器。如果要多次访问model[corpus]的返回结果，可以先将结果向量序列化到磁盘上。.../model.tfidf") 创建Bigrams和Trigrams 一些单词通常出现在一个大文档的文本中。当这些词同时出现时，它们可能作为一个实体出现，与单独出现时的意思完全不同。...在Gensim中，也提供了这一类任务的API接口。 以信息检索为例。对于一篇待检索的query，我们的目标是从文本集合中检索出主题相似度最高的文档。
时间复杂度 时间复杂度是定性的描述了一段程序的运行时间， 官方定义：算法中基本操作重复执行的次数是问题规模n的某个函数，用T(n)表示，若有某个辅助函数f(n)，使得当n趋近于无穷大时，T(n)/f(...* * @example [1,0,2,0,3,1,1,2,8] 最大值是8，建立一个计数数组a[]统计原数组中每个元素出现的次数，长度为9(因为是从0到8) *...：0 这个计数排序算法也挺巧妙，他巧妙地应用了数组下标本身的顺序性，将下标当做参照物去比对原数组，把与下标相同的数字出现的次数记录到该下标的值中。...用上面的计数算法来解释：就是那个辅助数组的每个下标不再存储单个数字的重复次数了，而是在存按照f(n)分配后的大于0个的元素，通俗来讲，就是计数算法中的辅助数组的每个下标现在开始存数组了，这个下标现在就是一个桶...：0 这是一个按照最大位数不断分配收集的过程，并不基于比较，也不是交换，如同上面的计数排序，分配时也是将位数的值作为下标，只是不再存储元素重复出现的次数，而是存储该位数相同的值们，有些绕，可以结合基数排序与计数排序的代码慢慢理解
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