算法 理论day 455
机器学习算法（一）: 基于逻辑回归的分类预测
逻辑回归（Logistic regression，简称LR）虽然其中带有"回归"两个字，但逻辑回归其实是一个分类模型，并且广泛应用于各个领域之中。虽然现在深度学习相对于这些传统方法更为火热，但实则这些传统方法由于其独特的优势依然广泛应用于各个领域中。 ......
算法 | 中缀表达式转后缀表达式并计算结果（利用栈）
1.手动实现中缀转后缀 2.代码实现中缀转后缀并计算表达式结果 为了简化问题，假设算术运算符仅由加、减、乘、除4种运算符和左、右括号组成。 step1: 声明栈结构 #include <iostream> #include <string> using namespace std; #define ......
【分布式技术专题】「分布式技术架构」一文带你厘清分布式事务协议及分布式一致性协议的算法原理和核心流程机制（Paxos篇）
概念简介 Paxos是一种基于消息传递具有高度容错特性的一致性算法，是目前公认的解决分布式一致性问题最有效的算法之一。 发展历史 Paxos算法的发展历史追溯到古希腊，当时有一个名为“Paxos“的小岛， 岛上采用一会的形式通过法令， 议会中议员通过信使进行消息传递，议员与信使都是兼职的，他们随时都 ......
复杂度分析：如何分析、统计算法的执行效率和资源消耗
我们都知道，数据结构和算法本身解决的是“快”和“省”的问题，即如何让代码运行得更快，如何让代码更省存储空间。所以，执行效率是算法一个非常重要的考量指标。那如何来衡量你编写的算法代码的执行效率呢？这里就要用到我们今天要讲的内容：时间、空间复杂度分析。 ......
算法学习笔记(19): 树上启发式合并（DSU on tree）
树上启发式合并 DSU on tree，我也不知道DSU是啥意思 这是一种看似特别玄学的优化 可以把树上部分问题由 $O(n^2)$ 优化到 $O(n \log n)$。 例如 CodeForces 600E。 又例如一道神奇的题： 适用情况 可以离线的部分树上问题。 需要子树上的所有信息，但是信息 ......
自己动手从零写桌面操作系统GrapeOS系列教程——19.硬盘读写理论知识
学习操作系统原理最好的方法是自己写一个简单的操作系统。 一、硬盘控制器 我们前面已经讲过硬盘控制器是一种I/O接口，CPU通过它就能间接的读写硬盘。硬盘控制器主要有IDE和SATA两种，我们这里只考虑IDE控制器。 电脑里硬盘控制器有2个,一个叫主控制器，另一个叫从控制器。而每个硬盘控制器能连接两个 ......
基于量子随机游走的图像加密算法
一、概述 量子随机游走是一种基于量子力学的随机游走模型，其具有良好的随机性和不可预测性，因此被广泛应用于密码学中。基于量子随机游走的图像加密算法是一种新兴的加密算法，其基本思路是将明文图像转换为量子态，通过量子随机游走对量子态进行加密，最后将加密后的量子态转换为密文图像。 二、算法流程 将明文图像转 ......
图论算法
图论算法 第一节 基本概念 一、什么是图？ 很简单，点用边连起来就叫做图，严格意义上讲，图是一种数据结构，定义为：graph=（V，E）。V是一个非空有限集合，代表顶点（结点），E代表边的集合。 二、图的一些定义和概念 (a)有向图：图的边有方向，只能按箭头方向从一点到另一点。(a)就是一个有向图。 ......
推荐系统[八]算法实践总结V2：排序学习框架(特征提取标签获取方式)以及京东推荐算法精排技术实战
0.前言 「排序学习（Learning to Rank，LTR）」，也称「机器排序学习（Machine-learned Ranking，MLR)」 ，就是使用机器学习的技术解决排序问题。自从机器学习的思想逐步渗透到信息检索等领域之后，如何利用机器学习来提升信息检索的性能水平变成了近些年来非常热门的研 ......
Q-M（Quine-McCluskey）两级逻辑化简算法原理解析
转载请务必注明出处：https://www.cnblogs.com/the-wind/p/15764283.html，感谢合作。 1 背景介绍：两级逻辑 香农在他的硕士论文[1]中提出了开关电路的综合方法，其中提到香农展开定理，即任意n变量布尔函数$f(x_1,...,x_{n-1},x_n)$都可 ......
【数据结构与算法学习】线性表（顺序表、单链表、双向链表、循环链表）
实现语言：C++ 1. 线性表相关概念 线性表（Linear List） 是由n(n≥0)个具有相同特性（数据类型）的数据元素（结点）a1，a2，...，ai-1，ai，ai+1，...，an组成的有限序列。 其中，a1为线性起点（起始结点），an为线性终点（终端结点）。对于每一个数据元素ai，我们 ......
【数据结构与算法学习】散列表（Hash Table，哈希表）
实现语言：C++ 1. 散列表 散列表，英文名称为Hash Table，又称哈希表、杂凑表等。 线性表和树表的查找是通过比较关键字的方法，查找的效率取决于关键字的比较次数。 而散列表是根据关键字直接访问的数据结构。散列表通过散列函数将关键字映射到存储地址，建立了关键字和存储地址之间的一种直接映射关系 ......
局部异常因子（Local Outlier Factor, LOF）算法详解及实验
局部异常因子（Local Outlier Factor, LOF）通过计算样本点的局部相对密度来衡量这个样本点的异常情况，可以算是一类无监督学习算法。下面首先对算法的进行介绍，然后进行实验。 LOF算法 下面介绍LOF算法的每个概念，以样本点集合中的样本点$P$为例。下面的概念名称中都加了一个k-， ......
LeetCode 周赛 334，在算法的世界里反复横跳
本文已收录到 AndroidFamily，技术和职场问题，请关注公众号 [彭旭锐] 提问。 大家好，我是小彭。 今天是 LeetCode 第 334 场周赛，你参加了吗？这场周赛考察范围比较基础，整体难度比较平均，第一题难度偏高，第四题需要我们在算法里实现 “反复横跳”，非常有意思。 小彭的 And ......
day09-MyBatis缓存
MyBatis缓存 mybatis – MyBatis 3 | cache MyBatis 一级缓存全详解(一) MyBatis 内置了一个强大的事务性查询缓存机制，它可以非常方便地配置和定制。 为了使它更加强大而且易于配置，我们对 MyBatis 3 中的缓存实现进行了许多改进。 1.一级缓存 1 ......
day01-2-依赖管理和自动配置
依赖管理和自动配置 1.依赖管理 1.1什么是依赖管理 spring-boot-starter-parent 中还有父项目，声明了开发中常用的依赖的版本号 并且进行自动版本仲裁，即如果程序员没有指定某个依赖jar的版本，则以父版本指定的版本为准 1.2修改自动仲裁/默认版本号 比如我们要将Sprin ......
基于内容的推荐系统算法
基于内容的推荐算法是一种常用的推荐算法，它主要通过分析物品的特征（如文本、图片、视频等）来实现推荐。其核心思想是利用物品属性的相似性，将已经喜欢的物品的特征作为输入，推荐与该物品相似度高的其他物品。 基于内容的推荐算法仅考虑了单个用户对物品的偏好，而未考虑多个用户之间的交互和影响。此外，该算法在特征 ......
代码随想录-day3
字符串 字符串的题目，通常涉及到对字符串进行各种操作，由于JAVA提供了非常多的库函数，所以在很多题目中我们可以使用库函数快速使这道题解决，但是这与我们训练算法和编码能力相违背。 所以我们在本章专题里面，主要是使用我们自己构造的函数对字符串进行，操作加深我们对字符串操作的理解，当我们训练熟悉后可以使 ......
【基数排序算法详解】Java/Go/Python/JS/C不同语言实现
说明 基数排序（RadixSort）是一种非比较型整数排序算法，其原理是将整数按位数切割成不同的数字，然后按每个位数分别比较。由于整数也可以表达字符串（比如名字或日期）和特定格式的浮点数，所以基数排序也不是只能使用于整数。基数排序的发明可以追溯到1887年赫尔曼·何乐礼在列表机（Tabulation ......
【选择排序算法详解】Java/Go/Python/JS/C 不同语言实现
【选择排序算法详解】Java/Go/Python/JS/C 不同语言实现 说明 选择排序（Selection Sort）是一种简单直观的排序算法。跟冒泡、插入排序一样，它将数列分为已排序和待排序两个区间。首先在待排序序列中找到最小（或最大）的元素，追加到已排序序列中，然后继续从待排序序列中寻找最小（ ......
代码随想录-day1
链表 今天主要是把链表专题刷完了，链表专题的题目不是很难，基本都是考察对链表的操作的理解。 在处理链表问题的时候，我们通常会引入一个哨兵节点（dummy），dummy节点指向原链表的头结点。这样，当我们对头结点进行操作的时候就可以直接使用dummy节点，不用进行特判。 在对链表进行操作的时候 whi ......
代码随想录-day2
哈希表 基础知识 哈希表和链表都是属于基础数据结构的一种，都是必须掌握牢靠的知识。 哈希表是根据关键码的值而直接进行访问的数据结构。 简单来说就是使用数据得到的哈希值来作为哈希表的key用于获取数据。 用于求哈希值的的函数被我们称为哈希函数，通过哈希函数我们可以把数据映射到我们的哈希表上。 显然，在 ......
算法学习笔记(18): 平衡树（一）
平衡树 建议在清楚二叉搜索树的所有操作之后食用本文。本文将略过部分基础知识 本文主要会讲到4中较常用的平衡树： Treap FHQ-Treap（无旋Treap） Splay WBLT 其实WBLT不怎么常用，但是我个人最喜欢用 我将会在另一篇文章中讲述其他的平衡树，如AVL，红黑树，替罪羊树等。 可 ......
R-Drop论文复现与理论讲解
摘要：基于 Dropout 的这种特殊方式对网络带来的随机性，研究员们提出了 R-Drop 来进一步对（子模型）网络的输出预测进行了正则约束。 本文分享自华为云社区《R-Drop论文复现与理论讲解》，作者： 李长安。 R-Drop: Regularized Dropout for Neural Ne ......
明解STM32—GPIO理论基础知识篇之八种工作模式
一、引言 在之前围绕STM32的GPIO的基本结构进行了介绍，图1为STM32的5V容忍的GPIO口内部基本结构图，图2为GPIO的基本结构中各个模块部分的概述。 阅读GPIO基本结构的内容能够对GPIO的工作模式有更深的了解。正是由于GPIO的结构中包含了多样性的电路和模块，因此进行合理的配置组合 ......
【LeetCode回溯算法#08】递增子序列，巩固回溯算法中的去重问题
递增子序列 力扣题目链接(opens new window) 给定一个整型数组, 你的任务是找到所有该数组的递增子序列，递增子序列的长度至少是2。 示例 1： 输入：nums = [4,6,7,7] 输出：[[4,6],[4,6,7],[4,6,7,7],[4,7],[4,7,7],[6,7],[6 ......
【LeetCode回溯算法#07】子集问题I+II，巩固解题模板并详解回溯算法中的去重问题
子集 力扣题目链接 给你一个整数数组 nums ，数组中的元素 互不相同 。返回该数组所有可能的子集（幂集）。 解集 不能 包含重复的子集。你可以按 任意顺序 返回解集。 示例 1： 输入：nums = [1,2,3] 输出：[[],[1],[2],[1,2],[3],[1,3],[2,3],[1, ......
【LeetCode回溯算法#06】复原IP地址详解（练习如何处理边界条件，判断IP合法性）
复原IP地址 力扣题目链接(opens new window) 给定一个只包含数字的字符串，复原它并返回所有可能的 IP 地址格式。 有效的 IP 地址 正好由四个整数（每个整数位于 0 到 255 之间组成，且不能含有前导 0），整数之间用 '.' 分隔。 例如："0.1.2.201" 和 "19 ......
装箱算法的性能测试
笔者第一次对算法做性能测试，记录本次测试的过程，方便以后复盘。 项目的背景是新提交了一个需求，在每个b2c出库订单入库时，给订单一个合适的推荐箱型。订单的sku属性中有长宽高，包材管理的表中也有各包材的长宽高。需要推荐一个能装下的最小包材，并且体积占比低于90%，剩余大于等于10%空间留给冷媒和充气 ......