算法工程师成长计划 近年来,算法行业异常火爆,算法工程师年薪一般20万~100 万。越来越多的人学习算法,甚至很多非专业的人也参加培训或者自学,想转到算法行业。尽管如此,算法工程师仍然面临100万的人才缺口。缺人、急需,算法工程师成为众多企业猎头争抢的对象。 计算机的终极是人工智能,而人工智能的核心是算法,算法已经渗透到了包括互联网、商业、金融业、航空、军事等各个社会领域。可以说,算法正在改变着这个世界。 下面说说如何成为一个算法工程师,万丈高楼平地起,尽管招聘启事的算法工程师都要求会机器学习,或数据挖
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c语言中的小小白-CSDN博客c语言中的小小白关注算法,c++,c语言,贪心算法,链表,mysql,动态规划,后端,线性回归,数据结构,排序算法领域.
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 📷 文章目录 1️⃣前言:追忆我的刷题经历 2️⃣算法和数据结构的重要性 👪1、适用人群 🎾2、有何作用 📜3、算法简介 🌲4、数据结构 3️⃣如何开始持续的刷题 📑1、立军令状 👩❤️👩2、培养兴趣 🚿3、狂切水题 💪🏻4、养成习惯 🈵5、一周出师 4️⃣简单数据结构的掌握 🚂1、数组 🎫2、字符串 🎇3、链表 🌝4、哈希表 👨👩👧5、队列 👩👩👦👦6、栈 🌵7、二叉树 🌳8、多叉树 🌲9、森林 🍀10、树状数组 🌍11、图 5️
大学期间,ACM队队员必须要学好的课程有: l C/C++两种语言 l 高等数学 l 线性代数 l 数据结构 l 离散数学 l 数据库原理 l 操作系统原理 l 计算机组成原理 l 人工智能 l 编译原理 l 算法设计与分析 除此之外,我希望你们能掌握一些其它的知识,因为知识都是相互联系,触类旁通的。
小吴花了几天时间整理了一下学习「数据结构与算法」可以参考的书籍,希望能在学习的道路上帮到你,文末提供收集的PDF版。
这道题是用并查集来解。并查集可以高效的查找某个元素是否属于一个集合。 敲代码过程中一次遇到了如下问题: new 的使用问题 想开辟一块放100个整形变量的空间,我这样写的: int *father = new int(100); 给这个int数组赋值的时候一直报错,觉得自己一定是开辟空间的时候搞错了。 果然,new A(100)的写法是说,把变量的值初始化成100。 想要开辟100个A类型的变量空间,应该这么写: int *father=new int[100]; 按照《挑战程序设计竞赛》思路写出
问:“函数中的局部变量保存在哪里?” 答:“栈” 问:“函数中的局部静态变量保存在哪里?” 答:“静态区。。” 问:“局部静态变量和全局静态变量有不同吗,不同点在哪里?” 答:“没太大不同,都存在一起……” 问:“不是问的存储位置,其他方面呢?” 答:“哦,可视的范围不同。全局静态变量全局可见,局部静态变量只有函数内部可见。” 问:“全局变量和全局静态变量有何不同” 答:“存的位置是挨着的,要说不同的话,也是可视范围吧,全局静态变量仅在当前文件内可见,全局变量是该项目所有文件可见。”
今天我们继续来解读《算法》这本书,我将会按照书中的顺序来依次来介绍算法。今天介绍的是本书的第二个算法——并查集。
上次在面试时被面试官问到学了哪些数据结构,那时简单答了栈、队列/(ㄒoㄒ)/~~其它就都想不起来了,今天有空整理了一下几种常见的数据结构,原来我们学过的数据结构有这么多~
目录 1.路径 题目要求: 解题思路: 源码附上: 2.夺宝奇兵 题目要求: 解题思路: 源码附上: 3. 七星填数 题目要求: 解题思路: 代码附上: 4.蓝桥幼儿园 题目要求: 解题思路: 源码附上: 友友们 又见面啦 我是你们的小王同学 你们的三连是我写作最大的动力!!(doge) 小王的gitee: 比特王信哲 (bitewang) - Gitee.com 1.
微信大概是我们每天必须接触的一个APP之一,公交上、地铁上、工作休息时,刷刷朋友圈,看看好友当天经历了什么。相较于QQ,微信的一个特点之一就是:除非好友的好友也是你的好友,否则你在朋友圈里看不到好友的好友对好友朋友圈的点赞和评论。
今天我们要介绍一种简单但对于合并和查找都十分高效的结构——并查集,其底层实现也十分简单,并且应用非常广泛,比如最小生成树算法中的Kruskal算法,里面有使用了并查集的结构!并且在并查集结构为了加速查找,底层使用基于hash的容器,在CPP中,叫做unordered_map! unordered_map是C++11标准的东西,其为基础类型提供了hash模板,但是如果自定义类型呢?我们如何去构建这个容器?下面会给你答案!
由于题目是让求出需要翻译机的个数,一共有m个人,并且每个人可能一种语言都不会,也有可能会多种语言!因此,一个很通用的思路我们将可以互相交流的放到一个集合中,最终如果形成n个集合,那么就需要n-1个翻译机!
2023-05-23:如果交换字符串 X 中的两个不同位置的字母,使得它和字符串 Y 相等,
大家好,今天这篇文章是 编程导航知识星球的一位优秀球友学习算法以及准备蓝桥杯(已拿国奖)的优质经验分享: 星球原文链接:https://t.zsxq.com/0aEOnK9cn 相信很多球友都报名了明年的蓝桥杯,作为之前混过一次蓝桥国奖的算法小白😁,分享一下学习经验,acmer 和 oier 可以直接划过。针对很多仅仅学过学校 c 语言或者数据结构(只会概念,不会敲代码)的同学,应该怎么从算法零基础 => 算法小白? 首先说一个很多人都有的误区,仅仅学过 c 语言或 py,java 等这些语言的基础语法,
并查集是简洁而优雅的数据结构之一,主要用于解决一些元素分组的问题。它管理一系列不相交的集合,并支持两种操作:
我们可以遍历每个数 ,假设它是某个连续序列的开头,那么首先要满足 不在数组中,然后从 开始逐渐增大,看最大多少还在数组里。
今天分享到的是一种相对冷门的数据结构 —— 并查集。虽然冷门,但是它背后体现的算法思想却非常精妙,在处理特定问题上能做到出奇制胜。那么,并查集是用来解决什么问题的呢?
在 LeetCode 上有一道题 LeetCode-547 朋友圈[1],题目大意是这样:
给定一个未排序的整数数组 nums ,找出数字连续的最长序列(不要求序列元素在原数组中连续)的长度。
瑞士著名的科学家N.Wirth教授曾提出:数据结构+算法=程序。数据结构是程序的骨架,算法是程序的灵魂。当我们遇到一个实际问题时,首先需要解决两件事:
1 背景 图像连通域标记算法是从一幅栅格图像(通常为二值图像)中,将互相邻接(4邻接或8邻接)的具有非背景值的像素集合提取出来,为不同的连通域填入数字标记,并且统计连通域的数目。通过对栅格图像中进行连
并查集可以看作是一个数据结构,如果你根本没有听说过这个数据结构,那么你第一眼看到 “并查集” 这三个字的时候,脑海里会浮现一个什么样的数据结构呢?
在图论中,一条边被称为“桥”代表这条边一旦被删除,这张图的连通块数量会增加。等价地说,一条边是一座桥当且仅当这条边不在任何环上。一张图可以有零或多座桥。
导语:并查集是一种精巧的算法,本身并不难理解,却很常用,在许多场景下都能找到并查集的身影。
最近校招也热热闹闹展开了,有不少读者问我我那会是怎么刷题学算法的,介于这篇文章是去年写的,很多读者没看过,这次我就旧文重发一下,并做了相应修改,希望对大家有所帮助。
说道并查集,大家一定对于以多叉树状结构为基础的并查集并不陌生,最常见的两种写法如下 1 function getfat(x:longint):longint; 2 begin 3 while x<>c[x] do x:=c[x]; 4 exit(x); 5 end; 1 function getfat(x:longint):longint; 2 begin 3 if x<>c[x] then exit(getfat(c[x])) els
给出方程式 A / B = k, 其中 A 和 B 均为代表字符串的变量, k 是一个浮点型数字。根据已知方程式求解问题,并返回计算结果。如果结果不存在,则返回 -1.0。
题目链接:http://acm.pku.edu.cn/JudgeOnline/problem?id=1986 这是一道并查集+树的题,采用Tarjan离线算法 首先BS一下出题的人,也太懒了吧,还要我
大家好,我是程序员小吴。12月初我在GitHub上上传了一个仓库,到现在为止获取了 6300 star,下面和大家聊聊关于项目启动的初衷、面临的一些困难和未来的计划。
搜索与图论篇——图的最短路 本次我们介绍搜索与图论篇中的图的最短路,我们会从下面几个角度来介绍: Dijkstra简介 Dijkstra代码 Dijkstra优化 Floyd简介 Floyd代码 Kruskal简介 Kruskal代码 Dijkstra简介 我们首先来介绍第一种求图的最短路的基本算法: /*算法前述*/ // 该算法属于较为复杂图的最短路算法,适用于求解一点到该图所有点之间的距离 // 只能用来求解边权为正数的情况,默认复杂度为O(n^2),但是后期如果采用队列优化复杂度为O(
其实并查集顾名思义就是有“合并集合(Union)”和“查找两个元素是否在同一集合(isSameSet)”两种操作的关于数据结构的一种算法。举个例子。如下图
通常情况下使用数组维护的并查集更省空间,因为直接定义了一个n条边的数组,使用下标来维护对应关系。但是遇到二维坐标时,用哈希维护的并查集更合适,因为可以把y映射到x取值范围外,使二维转化为一维。比如: 1584.连接所有点的最小费用
具体的想法来自一篇写的超好的博客,如果底子不是很好,建议看下面这篇,当然如果可以给我顺手点个赞就更好了!!
由于LeetCode上的算法题很多涉及到一些基础的数据结构,为了更好的理解后续更新的一些复杂题目的动画,推出一个新系列 -----《图解数据结构》,主要使用动画来描述常见的数据结构和算法。本系列包括十大排序、堆、队列、树、并查集、图等等大概几十篇。
在9月8号下午的PAT考试中,我幸运的拿到了满分,用时1小时45分钟,排名第五,算是成功迈出了转专业的第一步。按照惯例应该嘚瑟一波,然而身边并没有人考这个,转念一想,不如把考试日志和备考经验教训记录下来,以期看见此文的后来者能少走一些弯路,更加高效的刷题学习(虽然可能并没有人能看到 _(:△」∠)_ )。
通常来说,这个步骤在每次使用该数据结构时只需要执行一次,无论何种实现方式,时间复杂度均为O(N)。
上一篇文章,我们讲了图的创建和遍历,其中遍历的算法主要有BFS(广度优先算法)和DFS(深度优先算法)两种,并且DFS算法对很多问题都有很好的启示!而今天我们要说一个非常实用的算法——最小生成树的建立!这是图论中一个经典问题,可以使用Kruskal和Prim两种算法来进行实现!
今天分享一个LeetCode题,题号是128,标题是最长连续序列,题目标签是并查集和数组。
大家好,我是光城。算法在计算机领域的重要性,就不用我多说了,每个人都想要学算法,打牢算法基础,可是不知道如何做,今天我来推荐一波学习思路。
然后当要合并两个节点x、y所在的集合的时候,就先找到他们的根节点(代表元),然后将一个集合的根节点指向另一个节点的根节点即可。
关于并查集的题目不少,官方给的数据是 30 道(截止 2020-02-20),但是有一些题目虽然官方没有贴并查集标签,但是使用并查集来说确非常简单。这类题目如果掌握模板,那么刷这种题会非常快,并且犯错的概率会大大降低,这就是模板的好处。
连通图中的每一棵生成树,都是原图的一个极大无环子图,即:从其中删去任何一条边,生成树就不再连通;反之,在其中引入任何一条新边,都会形成一条回路。
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