程序员面试、算法研究、编程艺术、红黑树、数据挖掘5大系列集锦

本博客汇集了微软面试100题系列、十五个经典算法研究、程序员编程艺术集锦、红黑树系列与数据挖掘十大算法等五大经典原创系列作品,提供丰富的面试题库、算法研究与编程艺术指导,助力开发者提升技能与解决问题能力。
   程序员面试、算法研究、编程艺术、红黑树、数据挖掘5大经典原创系列集锦与总结

    刷: leetcode  https://leetcode.com/

    刷: ACM http://acmicpc.info/   

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作者:July--结构之法算法之道blog之博主。
时间:2010年10月-2012年9月 (一直在收录本blog最新updated文章)。
出处:http://blog.youkuaiyun.com/v_JULY_v 
声明:版权所有,侵犯必究。

 

前言
    开博已过20个月,回首这20个月,发现自己在本blog上着实花费了巨大的时间与精力,写的东西可能也够几本书的内容了。希望我真真正正的为读者提供了实实在在的价值与帮助。

    下面,敬请观赏。有任何问题,欢迎随时不吝指正(同时,若你也能帮助blog内留言的任何朋友的问题,欢迎你随时不吝分享&回复,我们一起讨论,互帮互助,谢谢)。

 

无私分享,造福天下
    以下是本blog内的微软面试100题系列,经典算法研究系列,程序员编程艺术系列,红黑树系列,及数据挖掘十大算法等5大经典原创系列作品与一些重要文章的集锦:
一、微软面试100题系列

    上述微软面试100题系列( 共计11篇文章,300多道面试题)的PDF文档近期已经制作出来,其下载地址为: http://download.youkuaiyun.com/detail/v_july_v/4583815

二、十五个经典算法研究与总结、目录+索引

     最新的十五个经典算法研究的PDF文档0积分下载地址如下( 1个月5000+人次下载)http://download.youkuaiyun.com/detail/v_july_v/4478027
   「至于原来的十三个经典算法研究[带目录+标签]的PDF文档,Csdn下载地址:http://download.youkuaiyun.com/source/3427838新浪爱问共享下载地址:http://ishare.iask.sina.com.cn/f/16968707.html 

三、程序员编程艺术第一~十章集锦与总结

四、红黑树系列

五、数据挖掘十大算法系列

六、其它重要文章节选

后记
    世上本无路,走的人多了,也就成了路。世上本无免费的午餐,分享的人多了,也就造就了开源的辉煌。

    如果你发现了本blog中的任何一个错误,漏洞,bug,和问题,请一定不吝指正,本人感激不尽并单独赠送程序员编程艺术+十五个经典算法研究的PDF。同时,建议突出或改动较大的话,对应文章附上名字之外,贴出个人微博主页或邮箱或个人博客。请来信索取(注明:“提bug,得pdf”字样),本人邮箱,zhoulei0907@yahoo.cn

  (你可以永久通过如Google等工具搜索本博客名称的前4个字,即:“结构之法” 这4个关键字,进入本博客)

    最后,感谢优快云,感谢所有一直以来关注本blog的所有朋友。谢谢大家,谢谢。


严正声明:未经作者本人书面许可,任何人不得用于任何商业用途。违者,必定永久追究法律责任。


内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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