这是一个算法题目合集，题目是我从网络和书籍之中整理而来，部分题目已经做了思路整理。问题分类包括：
国内量子计算专家也对此事发表了不同观点。如百度量子实验室负责人段润尧在朋友圈评论说，「这是有关经典推荐算法的非常有意思的进展。原先 Kerenidis 和 Prakash 证明了量子计算机能够比任何已知算法以指数级的速度解决推荐问题，但他们并没有证明快速的经典算法不存在。而 18 岁的 Ewin 则给出了一个快速的经典推荐算法，从而说明 KP 量子算法其实相对于经典算法并无实际优势。这是典型的因量子算法思想激发经典快速算法发现的例子，相信这样的例子还会有一些，所谓『量子快速算法的经典化』。」
来自德克萨斯州的一名青少年将量子计算降低了一个档次。在网上发表的一篇论文中，18岁的Ewin Tang证明普通计算机可以解决一个重要的计算问题，其性能可能与量子计算机相当。
【新智元导读】一位年仅18岁的华裔少年提出了一种传统计算机AI算法，其运算速度可以与量子计算比肩，相对之前的传统算法实现了运算速度的指数级增长。这一发现不仅推翻了两位量子计算重量级人物的量子加速神话，而且证明了量子算法和经典算法研究之间存在富有成效的相互作用。
---- 新智元报道 编辑：David 【新智元导读】自诞生之日起，量子霸权成为了无数研究人员试图打破的命题。如今，哈佛大学、加州大学伯克利分校和以色列希伯来大学的联合团队终于朝着这个方向迈出坚实一步。实验证明，量子霸权并不存在！ 量子霸权，这个词已经诞生了近4年了。 2019年，谷歌的物理学家宣布成功用一台53量子比特的机器实现了量子霸权，这是一个具有重大象征的里程碑。 在Nature上发表的论文中称，该量子系统只用了200秒完成一个计算，而同样的计算用当时最强大的超级计算机Summit执行，
对于23届录友来说，大多数已经结束了自己的秋招，不少录友放松一阵之后，也开始想入职之前应该学点什么，对自己以后工作会比较有帮助。 我通过一位23届和一位22届录友的问题，来说一说，我对大家入职前应该学什么的一些建议。 以下是知识星球里两位录友的提问： ---- 录友问： 卡哥，我是非科班转码的，现在终于拿到心仪的大厂Offer 了，已经签了。 因为明年夏季才入职，想问下这段时间，还可以补一补哪些基础知识和课程？我现在只会数据结构和算法，Spring框架和Cloud 的一些知识。 计算机网络、操作系统和数据库
这个貌似很常用，以前会了现在正好用到了，所以就复习一下咯。 附上慕课网的视频地址，这个讲得hin详细http://www.imooc.com/learn/365 好了，步入正题，这里讲的就是要实现li
自机器学习重新火起来，深度强化学习就一直是科研的一大热点，也是最有可能实现通用人工智能的一个分支。然而对于没有强化学习基础的同学们，如果直接去学习深度强化学习，想必会碰到很多问题。本文尝试普及一些最基础的强化学习算法，并以一个小例子来辅助大家理解。
建议有时间的同学可以这三个部分按照顺序学习，时间少的同学，我建议直接看机器学习经典算法，遇到问题查一下数学基础，也可以一边看机器学习经典算法，一边看统计学习方法，查漏补缺。
寄语：本文针对5大机器学习经典算法，梳理了其模型、策略和求解等方面的内容，同时给出了其对应sklearn的参数详解和代码实现，帮助学习者入门和巩固机器学习理论知识。
来自瑞士、英国和新加坡的科学家提出了一种新的量子算法，其进行数据分析的速度可超越传统机器学习算法，相关成果已发表在《物理评论快报》上。 计算机“思考”的一种方法是分析大型数据集之间的关系。新加坡国立大学量子技术中心（Centre for Quantum Technologies，CQT）的研究人员证明了量子计算机比经典计算机能更快地进行这类分析，分析的数据类型也比以前预期的更广。 该研究团队提出的“量子线性系统算法”在2月2日出版的《物理评论快报》（Physical Review Letters）上发表。将
机器学习手册分为三个部分，数学基础、机器学习经典算法、统计学习方法。建议有时间的同学可以这三个部分按照顺序学习，时间少的同学，我建议直接看机器学习经典算法，遇到问题查一下数学基础，也可以一边看机器学习经典算法，一边看统计学习方法，查漏补缺。
一些录友会好奇，究竟培养体系应该是什么样的呢？大厂都会这么培养新人吗？ 以下也是知识星球里录友的提问： ---- 请问一下卡哥，你之前的回答里说的，大厂会有比较好的新人培养体系，想问问大概是什么样子的？ 有培养体系是普遍现象吗，还是只有成熟的/核心的部门才有？ 我目前在某二线厂实习，感觉实习过程基本靠摸爬滚打和不断问别人，挺难受的。 ---- Carl 答： 其实大厂部门也是非常多，不同的领导对待新人的态度也是不一样的。 只能说进大厂，大概率会有一个比较好的培养体系。具体要看部门，有的业务部门营收压力比较大
来自瑞士、英国和新加坡的科学家提出了一种新的量子算法，其进行数据分析的速度可超越传统机器学习算法，相关成果已发表在《物理评论快报》上。 计算机“思考”的一种方法是分析大型数据集之间的关系。新加坡国立大学量子技术中心（Centrefor Quantum Technologies，CQT）的研究人员证明了量子计算机比经典计算机能更快地进行这类分析，分析的数据类型也比以前预期的更广。 该研究团队提出的“量子线性系统算法”在2月2日出版的《物理评论快报》（PhysicalReview Letters）上发表。将来，
在当前的科技市场中寻找开发人员的工作可能是一项挑战，尤其是对于初学者而言。 在准备面试时不知道要学习什么以及使用哪些资源可能会导致进一步的困惑和绝望。
来源：ScienceAI本文约2100字，建议阅读9分钟量子世界会不会有许多其他问题从几乎无法解决变为可以解决？ 1994 年，一位数学家想出了如何让量子计算机完成普通经典计算机无法做到的事情。这项工作表明，原则上，一台基于量子力学规则的机器可以有效地将大量数字分解为其主要因素——对于经典计算机而言，这是一项非常困难的任务，它构成了当今大部分互联网安全的基础。 随之而来的是一股乐观情绪。也许，研究人员认为，我们将能够发明可以解决大量不同问题的量子算法。 但进展停滞不前。「这有点令人失望。」卡内基梅隆大学的
如果有人问学习算法有什么书籍可以推荐，那么《算法之道》一定必读不可。这本书第二版的豆瓣评分高达 8.4 。非常适合初学者。 书籍简介 本书追求的目标是算法背后的逻辑，是一本启示书，而不是一本包罗万象的算法大全。因此，本书甄选了那些最能展现算法思想、战略和精华，并能够有效训练算法思维的内容。本书将算法的讨论分为五篇：算法基础篇、算法设计篇、算法分析篇、经典算法篇、难解与无解篇。每篇分别讨论算法的一个方面：基础、设计、分析、经典和难解问题。第2版还对进程调度问题、跳转表问题、概率分析应用、遗传算法等方面进行了
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 快要过春节了，有多少小伙伴需要年后回来面试找工作呢？ 趁着过节，可以在家好好写写简历了！ 贴心的博文菌今天就和大家分享一下算法大佬Carl写面试简历的心得，看看技术人简历中需要注意哪些点，希望小伙伴们不要踩坑哦！ （文末附赠简历模板及互动福利） 程序员的简历力求简洁明了，在设计上不要过于复杂。 对于应届毕业生，一页简历就够了，对于社招人员，两页简历便可。 例如，一些应届毕业生会在简历中介绍很多参加校园活动的内容。如果面试的是技术岗位，那么这些内容最好一笔
量子算法是在现实的量子计算模型上运行的算法，最常用的模型是计算的量子电路模型。经典（或非量子）算法是一种有限的指令序列，或一步地解决问题的过程，或每一步指令都可以在经典计算机上执行。
CTR预估任务在推荐系统中至关重要，在过去几年间，CTR相关的神经网络文章不下于百篇，但是很多时候我们尝试着去复现这些文章的思路并尝试着运用到自己的生产环境时，却时常无法取得和论文中类似的效果。这些论文中有非常多的实验没有公开源码，也没有公开数据预处理的策略，所以我们复现的时候经常会因为实验设定的不一样或者其他原因，得到与论文中相反的结论，而且大多数时候我们没法保证其在我们自己的场景中也可以达到如文中所述的类似的效果。
最近有两篇MySQL大咖级人物的文章引起了小伙伴们的关注，文章内容是关于MySQL的hash join功能。hash join看起来不够智能，于是我打算一探究竟，看看是否能发现些端倪，文末解释了大咖们的关注点。
大数据文摘转载自数据派THU 来源：ScienceAI 1994 年，一位数学家想出了如何让量子计算机完成普通经典计算机无法做到的事情。这项工作表明，原则上，一台基于量子力学规则的机器可以有效地将大量数字分解为其主要因素——对于经典计算机而言，这是一项非常困难的任务，它构成了当今大部分互联网安全的基础。 随之而来的是一股乐观情绪。也许，研究人员认为，我们将能够发明可以解决大量不同问题的量子算法。 但进展停滞不前。「这有点令人失望。」卡内基梅隆大学的 Ryan O’Donnell 说，「人们会说，『这太棒了
Auto.js 是个基于 JavaScript 语言运行在Android平台上的脚本框架。Auto.js主要工作原理是基于辅助服务AccessibilityService。 Auto.js是利用安卓系统的“辅助功能”实现类似于按键精灵一样，可以通过代码模拟一系列界面动作的辅助工作。 因为是开源框架所以安全性很高，他能在手机上模拟人的重复繁琐的工作，不打破被执行的APP规则，不修改，不破坏被执行的APP，可以放心使用
1994 年，一位数学家想出了如何让量子计算机完成普通经典计算机无法做到的事情。这项工作表明，原则上，一台基于量子力学规则的机器可以有效地将大量数字分解为其主要因素——对于经典计算机而言，这是一项非常困难的任务，它构成了当今大部分互联网安全的基础。
据物理组织网（https://phys.org/）报道，物理学家发现特定类型的量子学习算法结构与对应的经典算法十分类似。这一发现能够帮助科学家进一步开发学习算法的量子版本。经典机器学习算法目前用于执行复杂的计算任务，例如对大量数据进行模式识别或分类。这类算法也是许多现代技术的关键构成部分。量子学习算法旨在让这些功能可以应用于信息以全量子形式展现的场景中。 这一研究成果的论文发表在最近一期的《物理评论快报》（Physical Review Letters）上。 “我们的工作在非常基本的层面揭示了一大类量子学
【新智元导读】在计算能力增加和算法进步的推动下，机器学习技术已成为从数据中寻找模式的强大工具。量子系统能生产出一些非典型(atypical)模式，而一般认为经典系统无法高效地生产出这些模式。所以，有理由假定，量子计算机在某些机器学习任务上将优于经典计算机。量子机器学习这一研究领域探索如何设计和实现量子软件，如何使量子机器学习速度比经典计算机更快。该领域最近的工作已经建造出了可以担当机器学习程序基石的量子算法，但在硬件和软件方面仍面临巨大挑战。 在人类拥有计算机之前，人类就从数据中寻找模式。托勒密将对星系运动
编辑 | 萝卜皮 经典机器学习（ML）为解决物理和化学中具有挑战性的量子多体问题提供了一种潜在的强大方法。然而，ML 相对于传统方法的优势尚未得到牢固确立。 在一项新的工作中，加州理工学院的研究人员证明了经典的 ML 算法在向物质相同量子相中的其他哈密顿量学习后，可以有效地预测带隙哈密顿量的基态特性。相比之下，在一个被广泛接受的猜想下，不从数据中学习的经典算法无法实现同样的保证。 该团队还证明了经典的 ML 算法可以有效地对各种量子相进行分类。大量的数值实验证实了他们在各种场景中的理论结果，包括里德堡原子
FuxiCTR: An Open Benchmark for Click-Through Rate Prediction (Arxiv20)
量子算法是量子计算落地实用的最大驱动力，好的量子算法设计将更快速推动量子计算的发展。
---- 作者：卢思迪 上海交通大学 【新智元导读】上海交通大学APEX实验室研究团队提出合作训练（Cooperative Training），通过交替训练生成器（G）和调和器（M），无需任何预训
每年大家秋招，不少朋友想了解银行、研究所的招聘情况。 或者听说 某某师兄，去了一个特别香的国企，朝九晚五，事少钱多离家近。 也想知道这种国企都有哪些，在哪里可以投递 等等。 星球里一位录友，可以说把能投的都投了一圈，最后结合自己经验来说一说，选调生、银行/券商金融科技岗、研究所、互联网、工业软件、国企，这些不同方向的投递心得。。 最后他也给出一些自己的建议，例如：一定要早投早面海投海面！ 以下是他在知识星球里的分享： ---- 最近签好了三方，秋招也算尘埃落定了，去年2021年10月24日加入知识星球，开始
---- 新智元专栏 作者：卢思迪 上海交通大学 【新智元导读】上海交通大学APEX实验室研究团队提出合作训练（Cooperative Training），通过交替训练生成器（G）和调和器（M），无需任何预训练即可稳定地降低当前分布与目标分布的JS散度，且在生成性能和预测性能上都超越了以往的算法。对于离散序列建模任务来说，该算法无需改动模型的网络结构，同时计算代价较理想，是一种普适的高效算法。本文是论文第一作者卢思迪带来的解读。 论文地址：https://arxiv.org/pdf/1804.
字符串反转，这个大家平常应该时长碰到，特别是面试时，通常还有一些变种，如：判断回文。 这里列举python中的三种实现方式(切片，反向迭代，经典就地反转算法)，小说一把字符串反转。 经典算法 对于从其他语言转向python的小伙伴们，最直接的实现很大概率会是这样的 def reverse_string_classic(src): """ 字符串反转，经典算法 :param src: 源字符串 :return: 反转后字符串 """ chars = lis
很多同学在开始有意向学习编程的时候，很粗糙的认为学习编程就是学编程语言。以为学会了编程语言的句法、语法就会编程了。
本文将主要介绍Bernstein-Vazirani算法的基本概念、Bernstein-Vazirani问题以及该问提的经典与量子解决方式。本文对Bernstein-Vazirani算法的实现将主要使用启科量子的配套产品量子编程框架QuTrunk、可视化量子编程软件QuBranch以及启科量子自研的量子后端设备QuBox。
了解一个知识，必须先要从其含义开始。 冒泡排序，什么是冒泡排序，这种排序方法是通过相邻的两个元素两两比较，根据大小来交换位置，最值元素就像气泡一样从左侧向右侧移动，故名冒泡排序。冒泡排序是一种计算机科学领域的较简单基础的排序算法。其基本思路是，对于一组要排序的元素列，依次比较相邻的两个数，将比较小的数放在前面，比较大的数放在后面，如此继续，直到比较到最后的两个数，将小数放在前面，大数放在后面，重复步骤，直至全部排序完成。
入了计算机这一行，写代码便是我们安身立命的本领，夜以继日勤学苦练，希望早日成为编程高手。
近年来，算法行业非常火爆，越来越多的人在学习算法。计算机的终极是人工智能，而人工智能的核心是算法，算法已渗透到互联网、商业、金融业、航空、军事等各个领域，改变着这个世界。
RAFT：All pairs correlation + recurrent refinement
论文：Quantum advantage with shallow circuits
上回我们有一篇文章，讲述了作为一个新人程序员，如何学习数据结构这门课程，其实呢，数据结构和算法是息息相关的，为什么这么说呢，因为数据结构本身只是一个载体，而在数据结构之上产生作用和输出价值的东西其实是算法。
本书围绕程序设计典型算法，编织了一个扣人心弦又趣味横生的侦探缉凶故事。小说主人公运用高超的搜索技巧和精深的算法知识，最终识破阴谋、缉拿元凶，让你在愉悦的沉浸式体验中快速提升境界，加深对程序世界的理解
两年前，谷歌宣布实现了“量子霸权”，用量子计算机完成了一个经典计算机不可能完成的任务。
建立一个队列，退出队列中的元素，然后把这个队列对应下一组元素放入队列中，没有下一组则结束。
在信息技术飞速发展的今天，算法与数据结构已成为每一位程序员和计算机科学学者必须深入掌握的两大基石。它们不仅是计算机科学的核心，更是解决实际问题的利器。本文将探讨如何系统地学习算法与数据结构，进而成为这一领域的高手。
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