大家好，今天我要开始一个名为“每个程序员都应该知道的算法”的系列。在本系列中，我们将研究各种算法，例如搜索，排序，图形，数组等。
我想告诉你一个关于后缀数组的故事。在一段时间里，我正在西雅图的一家公司面试，当时好奇的是如何最有效地创建一个用于可执行二进制文件的diff。我的研究给我带来了后缀数组和后缀树。后缀数组只是，将字符串的所有后缀排序，储存到有序列表中。后缀树是类似的，但是比列表更像BSTree。这些算法相当简单，一旦你进行了排序操作，它们就具有很快的性能。他们解决的问题是，找到两个字符串之间最长的公共子串（或者在这种情况下是字节列表）。
受自然界和生物界规律的启迪，人们根据其原理模 仿设计了许多求解问题的算法，包括人工神经网络、 模糊逻辑、遗传算法、DNA计算、模拟退火算法、 禁忌搜索算法、免疫算法、膜计算、量子计算、粒 子群优化算法、蚁群算法、人工蜂群算法、人工鱼 群算法以及细菌群体优化算法等，这些算法称为智 能计算也称为计算智能( c o m p u t a t i o n a l intelligence, CI)。
你好程序员，我们大多数人都害怕算法，并且从未开始学习它。但我们不应该害怕它。算法只是解决问题的步骤。
在计算机科学中，算法分析是非常关键的部分。找到解决问题的最有效算法非常重要。可能会有许多算法能够解决问题，但这里的挑战是选择最有效的算法。现在关键是假如我们有一套不同的算法，应该如何识别最有效的算法呢？在这里算法的空间和时间复杂度的概念出现了。空间和时间复杂度是算法的测量尺度。我们根据它们的空间（内存量）和时间复杂度（操作次数）来对算法进行比较。
深度优先搜索（DFS，Depth First Search），顾名思义就是按照深度优先的顺序对 “问题状态空间” 进行 搜索 的算法。在 0x00 章中，我们多次把 一个问题的求解 看做对 问题状态空间的遍历与映射。从本章节开始，我们可以进一步把 “问题空间” 类比为一张 “图”，其中的 状态 类比为 结点，状态之间的联系与可达性 就用 图中的边 来表示，那么使用 深度优先遍历搜索算法求解问题，就相当于在 一张图上进行深度优先遍历。
进制表示方法举例二进制0b/0B0B1011八进制007654十六进制0x/0X0xa1f1
量子计算机是近年来科技领域的一个热门话题，它的发展预示着计算技术的一次重大飞跃。然而，量子计算机的数学和物理原理对于许多人来说都是非常复杂和难以理解的。在本文中，我将尝试以简明的方式讲解量子计算机的基本原理，并与传统的二进制计算机进行对比，以便更好地理解它们之间的区别和联系。
遗传算法 ( GA , Genetic Algorithm ) ，也称进化算法 。 遗传算法是受达尔文的进化论的启发，借鉴生物进化过程而提出的一种启发式搜索算法。因此在介绍遗传算法前有必要简单的介绍生
x1, x2 为 0 ~ 7之间的整数，所以分别用4位无符号二进制整数来表示，将它们连接在一起所组成的8位无符号二进制数就形成了个体的基因型，表示一个可行解。
在过去，很多巧妙的计算机算法设计，改变了我们的计算技术。通过操作标准计算机中提供的中间运算符，可以产生很多的高效函数。这些函数导致了计算机程序的复杂性和多样性，这也是今天计算机时代快速发展的重要原因。如下所示，我们列举了一些算法，它们改变了我们的计算机使用。
学会了 Python 基础知识，想进阶一下，那就来点算法吧！毕竟编程语言只是工具，结构算法才是灵魂。
学会了Python基础知识，想进阶一下，那就来点算法吧！毕竟编程语言只是工具，结构算法才是灵魂。
如果搜索文档有很多重复的文本，比如一些文档是转载的其他的文档，只是布局不同，那么就需要把重复的文档去掉，一方面节省存储空间，一方面节省搜索时间，当然搜索质量也会提高。 simhash是google用来处理海量文本去重的算法。
几位印度小哥在 GitHub 上建了一个各种 Python 算法的新手入门大全。从原理到代码，全都给你交代清楚了。为了让新手更加直观的理解，有的部分还配了动图。
计算智能(ComputationalIntelligence ,CI)是以生物进化的观点认识和模拟智能。按照这一观点，智能是在生物的遗传、变异、生长以及外部环境的自然选择中产生的。在用进废退、优胜劣汰的过程中，适应度高的结构被保存下来，智能水平也随之提高。因此计算智能就是基于结构演化的智能。计算智能的主要方法有人工神经网络、遗传算法、遗传程序、演化程序、局部搜索、模拟退火等等。这些方法具有以下共同的要素：自适应的结构、随机产生的或指定的初始状态、适应度的评测函数、修改结构的操作、系统状态存储器、终止计算的条
今天，文摘菌就引用一些神奇宝贝的例子，给大家温故一下复杂度分析的概念，然后从易到难给大家介绍复杂度分析的常用方法。
遗传算法组成： 1.编码 2.适应度函数 3.遗传算子：选择、交叉、变异 4.运行参数
作者来自ETHZ Computer Vision实验室，本文设计了ZippyPoint，它是一个用于特征点提取的网络。与ORB的描述子类似，ZippyPoint得到的也是二进制描述子。该特征点可以获得与基于学习的特征匹配以及视觉定位性能，同时速度提升5倍。
翻译：programmer_lin 摘自：伯乐在线 微信ID: jobbole 如需转载，务必联系“伯乐在线” 在过去，很多巧妙的计算机算法设计，改变了我们的计算技术。通过操作标准计算机中提供的中间
前言：上一篇文章中我们学习的模拟退火算法是通过模拟物体的物理退火过程得以实现的，今天我们要学习的遗传算法则是通过模拟生物学中物种的进化过程来实现的！
Morton码是对栅格格网进行编码的一种算法，在Google中搜索Morton，搜索结果第一位是Wikipedia的Z-order Curve，这是因为Morton码编码结果展现为一种Z形的填充曲线。下面简要说一下如何计算四进制和十进制的Morton码。
粒子群优化 PSO 引言 在机器学习问题中以及实际实践中，大多数的建模与控制问题最终都可以转化为一个约束或者无约束的优化问题，这些问题一般比较复杂，主要表现为规模大、维数高、非线性、非凸以及不可微等性质，而且由于非凸的原因往往存在较多的井点，传统的基于梯度的优化算法收敛速度快，但是对于初始值比较敏感，容易陷入局部最优(这也一直以来是bp神经网络的问题)，对于高维复杂的函数难以实现高效优化。 粒子群优化(Particle Swarm Optimization)，又称微粒群算法，是由J. Kennedy和R.
二进制数11 1011 1001 0111和01 0110 1110 1011进行逻辑与运算的结果是（）。
大家好，欢迎来到专栏《AutoML》，在这个专栏中我们会讲述AutoML技术在深度学习中的应用，这一期讲述进化算法用于模型搜索的基本概念和流程。
举一个简单的例子，在下班的高峰期，要从公司回到家里，开车走怎样的路线才能够耗时最短呢？最简单的想法，当然是把所有可能的路线一次一次的计算，根据路况计算每条路线所消耗的时间，最终可以得到用时最短的路线，即为最决路线，这样依次的将每一种路线计算出来，最终对比得到最短路线。搜索的速度与总路线数N相关，记为O(N)，而采用量子搜索算法，则可以以O(sqrt(N))的速度进行搜索，要远快于传统的搜索算法。
这次想来讲讲网络安全通信这一块，也就是网络层封装的那一套加密、解密，编码、解码的规则，不会很深入，但会大概将这一整块的讲一讲。
遗传算法简称GA（Genetic Algorithms）模拟自然界生物遗传学（孟德尔）和生物进化论（达尔文）通过人工方式所构造的一类 并行随机搜索最优化方法，是对生物进化过程**“优胜劣汰，适者生存”**这一过程进行的一种数学仿真。
1.常说的JDK包含了Java语言、Java虚拟机和Java API类库这三部分，是Java程序开发的最小环境
Java是通过实现不同平台上的虚拟机，然后即时翻译javac生成的中间代码来做到跨平台的。
软件成分分析(SCA)旨在识别和管理软件项目中包含的开源组件，其中组件指的是重用的 TPL 及其对应的版本。基于 SCA 的结果，开发人员可以有效地跟踪软件项目的潜在威胁，如漏洞传播和许可证违规。
你如何在英语词典中查到一个词？我知道你不会按照这种方法做：从第一页开始，翻阅每一个词，直到找到你要找的那个词——当然，除非你的词是 "土豚"（aardvark）。但如果你要找的词是 "动物园"(zoo)，这种方法会花很长时间。
大数据文摘授权转载自数据派THU 作者：Leonie Monigatti 翻译：欧阳锦 校对：王可汗 你如何在英语词典中查到一个词？我知道你不会按照这种方法做：从第一页开始，翻阅每一个词，直到找到你要找的那个词——当然，除非你的词是 "土豚"（aardvark）。但如果你要找的词是 "动物园"(zoo)，这种方法会花很长时间。 你会如何在英语词典中查找一个词呢？ 一个更快的方法是在中间打开，然后决定是在字典的前半部分还是后半部分继续搜索。 这种方法是对二分搜索算法的一种宽泛描述，这种算法在一个排序的元素列表
许多有抱负的开发人员似乎有一个很大的误解，即记住标准算法很重要。现在对于一些工作面试可能是这样，但对于真正成为一名成功的开发人员来说并不是特别重要。
1. 题目 338. 比特位计数 2. 描述 给定一个非负整数 num。对于 0 ≤ i ≤ num 范围中的每个数字 i ，计算其二进制数中的 1 的数目并将它们作为数组返回。 示例 1: 输入: 2 输出: [0,1,1] 示例 2: 输入: 5 输出: [0,1,1,2,1,2] 进阶: 给出时间复杂度为O(n*sizeof(integer))的解答非常容易。但你可以在线性时间O(n)内用一趟扫描做到吗？ 要求算法的空间复杂度为O(n)。 你能进一步完善解法吗？要求在C+
XGBoost是“Extreme Gradient Boosting”的缩写，是一种高效的机器学习算法，用于分类、回归和排序问题。它由陈天奇（Tianqi Chen）在2014年首次提出，并迅速在数据科学竞赛和工业界获得广泛应用。XGBoost基于梯度提升框架，但通过引入一系列优化来提升性能和效率。
Locality Sensitive Hashing：主要用于高效处理海量高维数据的最近邻问题 ，使得 2 个相似度很高的数据以较高的概率映射成同一个hash 值，而令 2 个相似度很低的数据以极低的概率映射成同一个 hash 值。
一、 知识点梳理 (一) 先从工具STL说起： 容器学习了：stack，queue，priority_queue，set/multiset，map/multimap，vector。 1.stack： 栈是一种只能在某一端插入和删除数据的特殊线性表。他按照先进先出的原则存储数据，先进的数据被压入栈底，最后进入的数据在栈顶，需要读数据的时候从栈顶开始弹出数据(最后被压入栈的，最先弹出）。因此栈也称先进后出表。 2.queue： 是典型的先进先出容器，FIFO（first-in-first-out），通俗点说就，这个容器就像是在排队，走的人在前面走，来的人在后面排，排队的顺序和离开的顺序是相同的。 3. priority_queue： 优先队列priority_queue可理解为一个大根堆，有特定权值的先出队，也形象的举个例子，拍卖，无论出手多晚，只要出价足够高，就可以拿走拍卖品。(但是，在优先队列里，元素排列绝对不是完全单调的，只能确定队首元素是最大的，保证出队顺序是单调的) 4.vector： 简单地说，vector是一个能够存放任意类型的动态数组，能够增加和删除数据，可以直接访问向量内任意元素。 5. set/multiset： 两容器相似，但set为有序集合，元素不能重复，multiset为有序多重集合，可包含若干相等的元素，可以放结构体，但是一定要重载排列方式，不然编译都过不了，set的查找于插入元素的复杂度为log(N),是一个比较好用的容器。 PS：但是，在使用结构体时，有几个元素，就要写几个元素的比较，不然会被视为同一个元素： 6.map/multimap：map映射容器的元素数据是由一个Key和一个Value成的，key与映照value之间具有一一映照的关系。map插入元素的键值不允许重复，类似multiset，multimap的key可以重复。比较函数只对元素的key进行比较，元素的各项数据只能通过key检索出来。虽然map与set采用相同的数据结构，但跟set的区别主要是set的一个键值和一个映射数据相等，Key=Value。就好像是set里放的元素是pair组成了map，map的key也可以为自定义数据类型，但是也要像上文set一样写重载函数。 算法（algorithm）：在算法头文件下包括了好多函数，下面列出常用的。
算法的重要性，我就不多说了吧，想去大厂，就必须要经过基础知识和业务逻辑面试+算法面试。所以，为了提高大家的算法能力，这个公众号后续每天带大家做一道算法题，题目就从LeetCode上面选 ！
在查找二叉树某个节点时，如果把二叉树所有节点理解为解空间，待找到那个节点理解为满足特定条件的解，对此解答可以抽象描述为： 在解空间中搜索满足特定条件的解，这其实就是搜索算法（Search）的一种描述。当然也有其他描述，比如是“指一类用于在数据集合中查找特定项或解决问题的算法”，又或者是“指通过按照一定规则逐一检查数据，以找到所需的信息或解决特定的问题。”等等。
算法进阶指南看了开头一部分，个人感觉讲解的比较透彻，于是打算写一些个人的读书笔记，主要是做题后做一个总结，不求快，但求能一点点讲清楚每个知识点。这一节来看看第一章的位运算部分。
程序中的所有数在计算机内存中都是以二进制的形式储存的。位操作是程序设计中对位模式或二进制数的一元和二元操作。在许多古老的微处理器上，位运算比加减运算略快，通常位运算比乘除法运算要快很多。在现代架构中，情况并非如此：位运算的运算速度通常与加法运算相同（仍然快于乘法运算）。（摘自维基百科）
异或（xor）是一个数学运算符。它应用于逻辑运算。异或的数学符号为“⊕”，计算机符号为“xor”。其运算法则为：
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