大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 Java中的递归算法虽然简单，但想要精通也是有着一定的难度的，本篇文章我们就来详细了解下递归算法。 什么是递归? 一般的说， 递归算法是一种直接或间接地调用自身的算法。在程序中，递归算法能够使算法的描述简洁而且易于理解。 递归分几类? 递归通常分为两类，直接递归和间接递归： 1、直接递归称为方法自身调用自己。 static int getSum(int num) { if (num == 1) { return 1; } return num + getSum(num – 1); } } 以上就是本篇文章的所有内容 ，更多详细java入门敬请关注奇Q工具网了解详情。
下面说的工程是专指IT工程。 很多时候，大家习惯直接把工程的经验直接迁移到算法上，用工程去理解算法。这好像没什么问题，但是在实施过程中，却容易产生各种问题，无论是在项目方案阶段，还是在项目验收阶段。 这两种思维的本质差异是什么呢？ 工程思维是确定性的，而算法思维是概率性的。 我想这就是差异的根源。 你可能会反对，工程也不是完全确定的，墨菲定律随时在发生作用，你永远都不知道什么时候就出bug了。 算法的另一大难题是项目方案阶段，如果是工程问题，我们可以列出一个功能列表即可，但是算法本身是概率性的，只是列出功能并没有什么用，准确性等指标怎么定义才是关键。 但是你没有你没有测试没有训练模型，你怎么知道你的算法在客户的数据上指标是多少呢，这已经是你做过这个领域已经有相关算法模型的情况了，要是没有的话，还得做选型，那就更难估计了。 具体的多管就是从工程解决一部分，商务解决一部分，争取客户的理解等。 最后，算法工程师也是工程师，但是目前算法工程还很难解决概率问题，还很难达到IT工程的确定性。
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大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 展开全部 一、递归算法基本思路： Java递归算法是基于Java语言实现的递归算法。 递归往往能给我们带来非常简洁非常直观的代码形式，从而使我们的编码大大简化，然而递归的思维确实跟我们的常规思维相逆的，通常都是从上而下的思维问题，而递归趋势从下往上的进行思维。 二、递归算法解决问题的特点： 【1】递归就是方法里调用自身。 【2】在使用递归策略时，必须有一个明确的递归结束条件，称为递归出口。 【3】递归算法代码显得很简洁，但递归算法解题的运行效率较低。 【4】在递归调用的过程中系统为每一层的返回点、局部量等开辟了栈来存储。递归次数过多容易造成栈溢出等，所以一般不提倡用递归算法设计程序。 【5】在做递归算法的时候，一定把握出口，也就是做递归算法必须要有一个明确的递归结束条件。这一点是非常重要的。其实这个出口就是一个条件，当满足了这个条件的时候我们就不再递归了。
因为最近在学习数据结构与算法相关的知识，所以打算通过写笔记的方式加强自己对数据结构与算法的理解，也是为了方便以后复习。这里整理记录了一份数据结构与算法的思维导图，也是为了以后学习更有方向性。 、动态规划、字符串匹配算法 数据结构与算法思维导图 数据结构与算法思维导图.jpg 总结 想要学习数据结构与算法，首先要掌握一个数据结构与算法中最重要的概念——复杂度分析。 数据结构和算法解决的是如何更省、更快地存储和处理数据的问题，因此，我们就需要一个考量效率和资源消耗的方法，这就是复杂度分析方法。 掌握了上面20种基础的数据结构和算法，再学更加复杂的数据结构和算法，就会非常容易、非常快。 在学习数据结构和算法的过程中，不要只是死记硬背，不要为了学习而学习，而是要学习它的“来历”“自身的特点”“适合解决的问题”以及“实际的应用场景”。
有没有想过让机器帮你做上图这类的图形推理题？ 再看看海报设计的作品： ? 通过类比，再设计一张类似的： ? 如果机器可以学习其中的类比关系，那可以无限地设计类似的海报。 这里的核心都是“类比”的思维。 类比是找到一种映射，可以使原始信息按照一定的规则映射到目标信息。本论文研究的图像类比就是把原始图像映射到目标图像的过程，如下图： ? C : D A和B的关系，C和D的关系，都是什么？ --都是拉弓射箭动作的起始关系。 3 A : B :: C : ? 如果把A和B的关系，应用于C，D的图像将是什么样的？ --把A和B的关系，类比至C和D，生成D图。 第1、2个问题，属于分类问题。第3个，是类比的问题。 该论文解决的就是第3个问题。 如果想更深入的探讨，我们可以在微信群里或者知识星球聊聊。 三 拓展应用 1 图形的颜色、旋转、缩放、位置 ? 学习下图里图形元素的变换关系： ?
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 参考上一篇文章的Java中LinkeList我们进行CAS的了解。 因此今天出现了我们所说的CAS，Compare and Swap,是比较并交换的意思，java.util.concurrent包中借助CAS实现了区别于synchronized悲观锁的一种乐观锁。 非阻塞算法 （nonblocking algorithms） 一个线程的失败或者挂起不应该影响其他线程的失败或挂起的算法。 ，利用CPU的CAS指令，同时借助JNI来完成Java的非阻塞算法。 AQS，非阻塞数据结构和原子变量类（java.util.concurrent.atomic包中的类），这些concurrent包中的基础类都是使用这种模式来实现的，而concurrent包中的高层类又是依赖于这些基础类来实现的
创造力是没有特定的答案的，所以你需要做的就是查看你的数据，并享受它带来的乐趣。创造力是一种额外的收获，尽量不要在这个过程中浪费太多时间。 这就是统计学，它是一门会改变你在不确定情况下思维方式的科学。它的目的是能产生一个像icarus一样的飞跃，突破你的知识局限，而不是遇到短板就突然结束。 机器学习是一种能做出，许多类似决策的方法，这些决策涉及在算法中查找数据中的模式，并使用这些模式对全新数据做出正确决策。在ML / AI术语中，泛化是指这个模型能够很好地处理以前从未见过的数据。 如果你没有拆分数据的习惯，你可能会被困在20世纪。 如果你有大量的数据，但是你看到的是未分割的数据集，那么你的瓶颈可能就是会受到老式视角的影响。每个人都习惯了陈旧的思维方式，却忘记了与时俱进。 如果你认为他们为你提供了超出他们所探索信息的可操作洞察力，请使用你的秘密测试数据来检查他们的结论。就这么简单！ 结论：数据科学需要强大的思维逻辑，与时俱进的洞察力，还要能胆大心细摒弃一系列的干扰信息。
三、在不确定的情况下做出决策 腾讯视频：统计思维-1-什么是统计数据 （原视频）YouTube：https://youtu.be/OJt-k9h9pmk 有时，理想和现实是有差距的，当你不具备做决定所需要的全部信息时 这就是统计学，它是一门会改变你在不确定情况下思维方式的科学。它的目的是能产生一个像icarus一样的飞跃，突破你的知识局限，而不是遇到短板就突然结束。 机器学习是一种能做出，许多类似决策的方法，这些决策涉及在算法中查找数据中的模式，并使用这些模式对全新数据做出正确决策。在ML / AI术语中，泛化是指这个模型能够很好地处理以前从未见过的数据。 如果你没有拆分数据的习惯，你可能会被困在20世纪。 如果你有大量的数据，但是你看到的是未分割的数据集，那么你的瓶颈可能就是会受到老式视角的影响。每个人都习惯了陈旧的思维方式，却忘记了与时俱进。 如果你认为他们为你提供了超出他们所探索信息的可操作洞察力，请使用你的秘密测试数据来检查他们的结论。就这么简单！ 结论：数据科学需要强大的思维逻辑，与时俱进的洞察力，还要能胆大心细摒弃一系列的干扰信息。
但是递归算法不仅时间效率非常差，而且由于递归算法是不断的函数调用和函数返回过程，因此其实际的计算机运行时间通常远大于循环方式算法的计算机运行时间，甚至在有限的时间内无法求解。 这就存在一个把递归算法化为非递归算法的问题。 需要用迭代消解递归的情况 递归算法特别适合于所研究的问题或所处理的数据本身是递归定义的情况。 而且在递归算法中，往往会因为追求代码短或者在求解问题时一味追求规律性，多用了无用的压栈和出栈的操作。 假使一个递归过程中本身包含了大量冗余的操作，并且这个过程又可以用迭代来达到相同的效果。这时，我们就一般用迭代来消解递归。也就是说尾递归算法和单向递归算法可用迭代算法来代替。 这样的递归算法不宜转化为非递归算法。 结束语 说到底，在我们选择算法时应该全面分析算法的可行性、效率、代码优化。在综合了算法的各个因素后，选择合适的算法来编写程序，这样的程序才会达到优化的效果。
最近因为辞职找工作的问题都没什么心情自己画思维导图。说好的spring系列的aop和spring用到的设计模式还没画呢，偷懒了嘿。 2 先来一波收集的导图 ? ? ? ? ? ? ?
JAVA中的加密算法之单向加密 作者:幽鸿 Apr 16, 2016 12:15:24 AM Java一般需要获取对象MessageDigest来实现单向加密(信息摘要)。 是计算机广泛使用的杂凑算法之一（又译摘要算法、哈希算法），主流编程语言普遍已有MD5实现。将数据（如汉字）运算为另一固定长度值，是杂凑算法的基础原理，MD5的前身有MD2、MD3和MD4。 SHA 是一种数据加密算法，该算法经过加密专家多年来的发展和改进已日益完善，现在已成为公认的最安全的散列算法之一，并被广泛使用。 散列函数值可以说时对明文的一种“指纹”或是“摘要”所以对散列值的数字签名就可以视为对此明文的数字签名。 Java代码 附件中是以上几种的源代码，附带额外的两种使用方式。 增加一种关于文件的哈希算法源代码： Java代码 import java.io.FileInputStream; import java.io.InputStream; import java.security.MessageDigest
这里我提出一种算法，能够轻松地完成对任意框架的源码分析： 框架都会把底层复杂 API 封装起来，在源码里找到某个调这类 API 的地方。这种地方随便搜索一下，到处都是。 找到错误堆栈里的全部函数，把它们的顺序反过来，依次复制到你的《XX 源码分析》中，并把注释翻译成中文。 三步搞定！ 虽然这个算法十分荒唐而无聊，但笔者确实见过一些文章，写得就像是通过这个方式堆砌出来的一样。代码的艺术在于化繁为简，而这样的内容却是在化繁为繁，读起来难受也是再正常不过的了。 这就造成了一个尴尬的结果，即我们在想要了解代码的实现细节时，第一选择往往不是其他人写的源码分析文章。比如，在之前编写 Chip-8 模拟器的时候，我发现语言文档中的某一条指令语焉不详。 这时我首先想到去参考的，是前人实现过的 Java 版项目源码，而不是找一篇《模拟器源码分析》来读。
译文：由于自然语言处理（NLP）的最新进展，机器显示出越来越广泛的语言能力。许多算法源于心理学过去的计算工作，提出了一个问题：它们是否像人们一样理解单词。 在这篇文章中，我们比较了人类和机器是如何表达单词的意思的。我们认为，现代自然语言处理系统是人类词汇相似性的有希望的模型，但它们在许多其他方面都存在不足。 目前的模型与大型语料库中基于文本的模式联系过于紧密，而与人们用词来表达的愿望、目标和信念联系得太弱。词义也必须建立在视觉和行动的基础上，并且能够灵活地组合，就像目前的系统所没有的那样。 我们提出了具体的挑战，以更人性化的概念为基础来开发机器。除此之外，我们还讨论了认知科学和NLP的含义。 Murphy 原文地址：https://arxiv.org/abs/2008.01766 思维和机器中的词义（CS）.pdf
JAVA中的加密算法之双向加密(一) 作者:幽鸿 加密，是以某种特殊的算法改变原有的信息数据，使得未授权的用户即使获得了已加密的信息，但因不知解密的方法，仍然无法了解信息的内容 常用的对称加密有：DES、IDEA、RC2、RC4、SKIPJACK、RC5、AES算法等 对称加密一般java类中中定义成员 Java代码 //KeyGenerator 提供对称密钥生成器的功能 Java代码 Security.addProvider(new com.sun.crypto.provider.SunJCE()); //实例化支持DES算法的密钥生成器(算法名称命名需按规定 DES算法为密码体制中的对称密码体制，又被成为美国数据加密标准，是1972年美国IBM公司研制的对称密码体制加密算法。 DES使用56位密钥和密码块的方法，而在密码块的方法中，文本被分成64位大小的文本块然后再进行加密。比起最初的DES，3DES更为安全。
本节主要讲述Java双向加密算法中的非对称加密算法实现。 因为加密和解密使用的是两个不同的密钥，所以这种算法叫作非对称加密算法。 1. RSA 公钥加密算法是1977年由Ron Rivest、Adi Shamirh和LenAdleman在（美国麻省理工学院）开发的。RSA取名来自开发他们三者的名字。 RSA是目前最有影响力的公钥加密算法，它能够抵抗到目前为止已知的所有密码攻击，已被ISO推荐为公钥数据加密标准。 RSA算法基于一个十分简单的数论事实：将两个大素数相乘十分容易，但那时想要对其乘积进行因式分解却极其困难，因此可以将乘积公开作为加密密钥。
但是，其实这道选择题，是有唯一正确答案的。绿色按钮的“期望值”更大（期望值为5000万），是最理性的选择。“决策树”，就是你的“人生算法”。 这就是基于“概率思维”的另一种“人生算法”。 不同的“人生算法”，带来不同的选择，从而获得完全不同的人生。 而“概率思维”就是很多成功人士最基础的“人生算法”， 在不完全信息决策的情况下，不是靠你的聪明才智或者努力，就一定能有正确决策的。 如果你曾连续创业四次，每次成功概率是25%的话，四次里面有一次成功就是比较大概率的事件了。 这就是概率思维，是这个时代成功者所秉持的底层思维。 理解和运用概率思维，去增加好运气，避开大坑和陷阱，创业者才能可能在成功的路上走的更远。
页面重构中的模块化思维 由 Ghostzhang 发表于 2009-06-21 21:24 更新于 2021-12-10 14:45 最近被“模块化”缠身，又是文章又是 PPT 的，被逼着想了很多相关的东西 对“模块化”的解释，在 CNKI 中就有 28 种。可见“模块化”思维使用的广泛。最接近页面重构中的“模块化”，现有的解释应该就是软件开发中的解释了。 模块具有以下几种基本属性：接口、功能、逻辑、状态，功能、状态与接口反映模块的外部特性，逻辑反映它的内部特性。在软件的体系结构中，模块是可组合、分解和更换的单元。 相关的书籍也蛮多的，有兴趣的同学可以搜一下。需要强调一点，我们所借鉴的是一种思维的方式。 ##页面制作为什么需要模块化？ 有了公共定义，就得调整模块样式的实现方式了，而这种调整也会影响到“接口”的实现方式。 由于本篇主要是讲模块化的思维方式，具体实现的细节留待以后的文章中探讨。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 C++中提供了sort函数，可以让程序员轻松地调用排序算法，JAVA中也有相应的函数。 Arrays.sort(a); for (i=0;i<=4;i++) { System.out.println(a[i]+" "); } } } 2.基本元素从大到小排序： 由于要用到sort中的第二个参数 可以使用Interger.intvalue()获得其中int的值 下面a是int型数组，b是Interger型的数组，a拷贝到b中，方便从大到小排序。capare中返回值是1表示需要交换。 和2差不多，都是重载比较器，以下程序实现了点的排序，其中x小的拍前面，x一样时y小的排前面 package test; import java.util.*; class point { int ，那么就用到sort中的第二个和第三个参数sort(a,p1,p2,cmp)，表示对a数组的[p1,p2)（注意左闭右开）部分按cmp规则进行排序 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https:
最近收到公众号里一个同学的消息，大概意思是觉得自己做了很多题（可能是参考别人的题解），但是碰到问题还是经常没有思路，想问下如何才能正确的做题，以及如何培养正确的算法思维。 做题的过程其实是对已学知识的巩固，在我看来，学习算法思维，完全可以以类似的方式完成。 首先OJ算法题有很多类型，你可以一个专题一个专题的学习，这样在做的时候知道这个题型是什么类型的，每做一道题就多思考为什么会这样，不断地去归纳总结。 再比如用的最多的动态规划算法，很多人觉得难，是因为一开始做的并不多，而且思考的也不够，动态规划在实际应用中有很多变化形态，比如一维二维多维等。 另外我觉得不管能不能做出题目，都应该去参考那些最优的算法，多分析性能的关键点。
数学思维： 在个人的理解中，大多数编程题都有数学的影子（离散数学中的图、树归到数据结构），还有一些题目仅用数学方法就可以解出答案。下题《最大降水量》就属于其中。 而绿值无论是行、还是列，均是最小的数。即最终降雨量是16个数中最小的数——34。 2.数学思维的特点 数学思维在解决问题时，不局限于问题的结果与严密的逻辑格式，而是充满了创造性、抽象性。 但对于算法来说，数学的抽象性对其十分重要。算法是需要从不同的的代码逻辑中抽象出解决问题的框架，也就是设计框架。设计框架是从更大的格局来看待这个问题，使问题由大变小，因此对一些复杂问题作用显著。 结语 上面着重论述的抽象性与创造性，并不表示否认逻辑性的重要。而是因为逻辑性对编程的重要性广为人知，没有论述必要。编程初级阶段对数学思维要求低，但随着算法等抽象事物的学习，要求必然会提高。 因此若要追求更高的编程境界，树立数学思维必不可少。
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