原理：亦即n!=1×2×3×...×(n-1)×n。阶乘亦可以递归方式定义：0!=1，n!=(n-1)!×n。
在学习「数据结构和算法」的过程中，因为人习惯了平铺直叙的思维方式，所以「递归」与「动态规划」这种带循环概念（绕来绕去）的往往是相对比较难以理解的两个抽象知识点。
图解算法数据结构，是 Krahets 同学在 LeetCode 平台上发布的一本小书，可免费在线阅读。
前言 最近在看Peter Harrington写的“机器学习实战”，这是我的学习笔记，这次是第7章 - 利用AdaBoost元算法提高分类性能。 核心思想 在使用某个特定的算法是，有时会发现生成的算法f(x)的错误率比较高，只使用这个算法达不到要求。 这时f(x)就是一个弱算法。 在以前学习算法的过程中，我们认识到算法的参数很重要，所以把公式改写成这样： 一个思路是通过多个弱算法组合形成一个强算法来满足需求。 训练多个弱算法的思路如下： 根据样本数据，求出 ； 调整样本数据：将满足匹配 的
大家好，很高兴又和大家见面啦！！！今天我们将继续介绍数据结构第一章的相关内容。 在上一篇中，我们介绍了数据结构的基本概率，简单说明了一下数据结构的三要素——数据的逻辑结构、数据的存储结构以及数据的运算。我个人是感觉这些定义有点不好理解，不过没关系，这些内容会随着我们学习的深入而不断提升对它们的理解。下面我们就来看一下第一章的第二部分内容——算法和算法评价。
数字 n 代表生成括号的对数，请你设计一个函数，用于能够生成所有可能的并且 有效的 括号组合。
本篇开始将介绍与算法和数据操作相关的面试题。有很多算法都可以用「递归」和「循环」两种不同的方式实现。通常基于递归的实现方法代码会比较简洁，但性能不如基于循环的实现方法。面试时我们需要根据题目的特点和面试官的需求灵活选择。
“假设你在爬楼梯，需要n阶到达楼顶，每次可以怕1到2阶，有多少种方法爬到楼顶呢。”
假设你正在爬楼梯，需要n步你才能到达顶部。但每次你只能爬一步或者两步，你能有多少种不同的方法爬到楼顶部？
📷 📷 动态规划解题三大步骤 动态规划，无非就是利用历史记录，来避免我们的重复计算。而这些历史记录，我们得需要一些变量来保存，一般是用一维数组或者二维数组来保存。下面我们先来讲下做动态规划题很重要的三个步骤 第一步骤：定义数组元素的含义，上面说了，我们会用一个数组，来保存历史数组，假设用一维数组 dp[] 吧。这个时候有一个非常非常重要的点，就是规定你这个数组元素的含义，例如你的 dp[i] 是代表什么意思？ 第二步骤：找出数组元素之间的关系式，我觉得动态规划，还是有一点类似于我们高中学习时的归纳法的，
请在一个类中编写一个方法，这个方法搜索一个字符数组中是否存在某个字符，如果存在，则返回这个字符在字符数组中第一次出现的位置（序号从0开始计算），否则，返回-1。要搜索的字符数组和字符都以参数形式传递传递给该方法，如果传入的数组为null，应抛出IllegalArgumentException异常。在类的main方法中以各种可能出现的情况测试验证该方法编写得是否正确，例如，字符不存在，字符存在，传入的数组为null等。
假设你正在爬楼梯。需要 n 阶你才能到达楼顶。 每次你可以爬 1 或 2 个台阶。你有多少种不同的方法可以爬到楼顶呢？ 注意：给定 n 是一个正整数。 示例 1： 输入： 2 输出： 2 解释： 有两种方法可以爬到楼顶。 1. 1 阶 + 1 阶 2. 2 阶 class Solution { public int climbStairs(int n) { //定义一个数值 res[n]等于爬n阶的方法数量。因为数组的下标从0开始，所以数组的长度为n+1。
自顶向下分析，要想爬上 n 阶台阶，由于一次可以爬 1 或 2 阶台阶，所以爬上 n 阶台阶有两种可能：
重构方法介绍： 重构改善既有代码的设计 一 重新组织函数 关于注释 ：要尽可能少的使用注释 ， 注释越多代码的可读性反而更差，注释可以使用函数名来代替 ， 不要管函数名有多长， 即使函数名比函数中的代码还要长也不要紧 ； 提炼函数 ： 整理函数， 使函数恰当的封装代码 ， 函数可以有效的替换注释。太长的函数会包含大量的信息 ， 代码的可读性变得很差， 而且注释会很多 ，每隔一段都要添加一行注释，这样可读性变得很差 。比如，我们在一个方法中相关的代码进行了注释 ，这里我们就可以将这些相关代码提取出来 ， 封装
递归指由一种（或多种）简单的基本情况定义的一类对象或方法，并规定其他所有情况都能被还原为其基本情况。上面的故事就是一个简单的递归，当然还有斐波那契数列等等，一系列我们熟知的。
给定一个数字，我们按照如下规则把它翻译为字符串：0 翻译成 “a” ，1 翻译成 “b”，……，11 翻译成 “l”，……，25 翻译成 “z”。一个数字可能有多个翻译。请编程实现一个函数，用来计算一个数字有多少种不同的翻译方法。
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 ！
最近整理了一个关于程序员日常开发版本的八荣八耻，还挺有意思的。给大家分享一下，哈哈~
今天和大家讨论的算法是高精度，对应的LeetCode是第43题。题面其实没什么好说的，以字符串的形式给定两个数字，要求返回这两个数字的乘积。之所以是以字符串的形式给数字是因为这个数字可能会非常大，题目当中给定的范围是110位的数字。对于Python来说这不是问题，但是对于C++和Java等语言来说这么大的数字是无法以int类型存储的，所以必须要使用字符串来接收。
给你c（2<=c<=20）个挂钩，g（2<=g<=20）个砝码，求在将所有砝码（砝码重1~~25）挂到天平(天平长 -15~~15)上，并使得天平平衡的方法数
间接访问类的属性：你直接访问一个字段，但与字段之间的耦合关系逐渐变得笨拙。为这个字段建立取值/设值函数，并且只以这些函数来访问字段。
使用 NumPy, TensorFlow, Pytorch ，我们经常会使用数组的 reshape 操作，变化数组为各种 shape.
leetcode explore 初级算法数组章节已经全部写完，今天我们来总结下对于数组类一些简单题目的解题方式
给你一个整数数组 citations，其中 citations[i] 表示研究者的第 i 篇论文被引用的次数，citations 已经按照「升序排列」。计算并返回该研究者的 h 指数。
只能向下或者向右走，而且不能回退 所以从start到 finish ，共有三种情况
这是 LeetCode 上的「1012. 至少有 1 位重复的数字」，难度为「困难」。
给定一个正整数 n，找出小于或等于 n 的非负整数中，其二进制表示不包含 连续的1 的个数。
发现缓存中已经有三个方法了，分别是初始化调用的init，第一次调用的beauty和第二次调用的rich
1.1 基本名词 ---- 数据（data)：数据是信息的载体，是描述客观事物属性的数、字符以及所有能输入到计算机中并被程序识别和处理的符号的集合。 数据元素（data element）：数据元素是数据的基本单位，通常作为一个整体进行考虑和处理。一个数据元素可由若干数据项（data item）组成，数据项是构成数据元素的不可分割的最小单位。例如，学生记录就是一个数据元素，它由学号、姓名、性别等数据项组成。 数据对象（data object）:数据对象是具有相同性值的数据元素的集合，是数据的一个子集。 数据类
在 Android 开发中 , 尤其是项目比较大时 , 或引入的依赖库过多 , 一般的项目后期都会遇到 如下问题 , 整个工程的方法数超过了
动态规划英文 Dynamic Programming，是求解决策过程最优化的数学方法，后来沿用到了编程领域。
前面我们介绍了JNI的常规注册方法(静态注册方法)，并对JNI各种典型应用做了一个实践演练。本文我们介绍JNI的另一个注册方法：动态注册方法
初次接触这种题 ，我基本上是想不出很好的解法，但是学了dp之后 ，才开始学会慢慢的将题目抽象化。但是对于这道题，我还是很难相处如何抽象成为我们能够接触的算法
前言 何老师开启了逗猫线程； 何老师开启了黑科技线程； 何老师 嘿嘿嘿； 何老师 烫烫烫； 对 APK 进行保护是我们经常需要做的事，而且似乎也是每个公司必备的技能了。在使用如 ProGuard，DexGuard 等常见的产品之余，也有很多公司自行研发了一些保护的方案，专门来针对自家产品做出保护，比如说我司也开发了专门防止二次打包的工具。 在开发这款产品，并用于实战的过程中，也发现了很多坑，下面一一细数过来，希望对同样也希望开发一款 APK 保护类产品的人们能有所启发。 坑一: 签名校验 本来以为签名校验是
在编程的世界里，C#不仅是一门语言，更是一门艺术。它赋予我们创造软件的能力，而编写整洁的C#代码，则是我们追求卓越的体现。本文将带领你探索编写高质量C#代码的最佳实践，帮助你将代码从平凡提升到艺术的层次。
算法一直是大厂前端面试常问的一块，而大家往往准备这方面的面试都是通过leetcode刷题。
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。
分治算法思想很大程度上是基于递归的，也比较适合用递归来实现。顾名思义，分而治之。一般分为以下三个过程：
青蛙跳台阶问题是一个经典的递归问题，可以使用递归方法来解决。 问题描述：有n级台阶，青蛙每次可以跳1级台阶或者2级台阶，问青蛙跳上n级台阶有多少种不同的跳法。 解决方法：
爬楼梯 📷 递归解法 递归解法的关键在于要找到函数恒等式，即推导公式f(n)=f(n-1)+f(n-2) class Solution { public: int climbStairs(int n) { //注意：这里终止条件有两个 if(n==1) return 1; if(n==2) return 2; //3.本级递归干什么:计算当前层的爬法总数 int ret=climbStairs(n-1)+climbStairs(n
由于所有合金都需要由同一台机器制造，判断很简单，只需要先计算目标数量需要的每种金属的初始金属数是否足够，不足则花金钱购买。如果花费超过限制则不可制造。
AI 科技评论按：ICLR 2018 于 5 月初在加拿大温哥华举办。论文「Efficient Sparse-Winograd Convolutional Neural Networks」被 ICLR 2018 录用，第一作者、斯坦福大学的博士生刘星昱为 AI 科技评论撰写了独家解读稿件，未经许可不得转载。
总觉得这个题目小时候做过。一开始想着找找规律，按照全程走一个两节的、两个两节的、三个两节的这么去算，列了一下算式发现并没有什么规律。。。 后来想我每到一节都面临两个选择，即走一节还是走两节，于是想到用递归去做，不断返回在某一节为止走两节和走一节的走法数量之和。按照这种方法做了之后，一开始是能够解决的，测试到了44节楼梯的时候，就超时了，看了看答案给出的总走法数，确实是一个很大的数字，用递归要算的太多了。 既然往后面的走法去算走不通，那就往前看，我每来到一节新的位置的走法数量都是到上一节位置的走法数加上到上两节位置的走法数之和，一个是走一节楼梯到当前节，一个是走两节楼梯到当前节，这样从第二节开始去计算（第一节明显是一种走法，第二节开始才可以计算两节以前的位置走法数（即处于0位置时，设其为1）加上一节以前的位置走法数（即处于1位置时，设其为1）。）走到第二节的走法之和，慢慢算到最后一层。这里用一个数组去计算每一层的走法数。当然如果要节省空间也可以就用三个变量，只是每次去改变其值就可以了。
把 n 个骰子扔在地上，所有骰子朝上一面的点数之和为 s。输入 n，打印出 s 的所有可能的值出现的概率。
在开始文章之前先跟大家同步一个坏消息，大概是由于整理了PDF分享的原因，遭到leetcode上海官方投诉侵权（虽然我一直用的都是海外版）。我个人觉得这种行为非常霸道，决定以后不再更新leetcode相关的文章，并且之前的文章也进行了删除。对于想要看这部分文章的朋友，先说声非常抱歉。周末我会寻找其他平台的算法问题作为替代，带来不便，再次抱歉。
如果你对App优化比较敏感，那么Apk安装包的大小就一定不会忽视。关于瘦身的原因，大概有以下几个方面：
filter() 方法过滤数组，只保留满足条件的元素。indexOf() 方法判断元素首次出现的下标是否为当前遍历的下标
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