Atitit 前端算法技术体系总结 目录 1. 3. Ui方面的算法 3 2 3.1. 软键盘算法 计算软键盘上下左右按键位置 3 2 3.2. Sprire生成随机位置算法 随机数算法 3

本文全面解析了前端领域的核心算法,覆盖UI布局、文本编码、数据操作、日期时间处理、安全算法、统计算法及音视频处理等多个方面,旨在为前端开发者提供深入的技术指导。

Atitit 前端算法技术体系总结

 

 

 

目录

1. 3. Ui方面的算法 3 2

3.1. 软键盘算法  计算软键盘上下左右按键位置 3 2

3.2. Sprire生成随机位置算法  随机数算法 3 2

3.3. 布局算法 在 3 2

2. 2. 文本方面的编码算法 3 3

2.1. 2.1. Base64  urlencode 3 3

2.2. 2.2. htmlencode  xmlencode 3 3

3. 数据操作类算法 3

3.1. 过滤算法 3

3.2. Groupby 聚合 3

3.3. 排序算法order 3

3.4. Join  merge 3

4. 日期时间算法 3

4.1. 农历 阴历算法那 3

4.2. 阳历算法  最后一天 3

5. Gc回收算法 游戏与vm常用 3

6. 安全类算法加解密算法 3

6.1. aes md5 3des rsa 3

7. 统计算法 聚合算法 4

7.1. Sum  avg Min ,max group_concat、 4

8. 图像 音视频 4

9. 队列算法 内存换页算法 缓存淘汰算法 4

10. 相似度算法 距离算法 5

10.1. 汉明距离算法 5

10.2. 欧式距离 5

11. 音视频方面的算法 5

11.1. Mp3 mp4 M4a等 5

12. 负载均衡的算法通常有: 5

12.1. 轮询法 随机法 加权 5

· 源地址哈希法 5

· 加权轮询法 5

· 加权随机法 5

12.2. 最小连接数法 5

 

  1. 3. Ui方面的算法 3

3.1. 软键盘算法  计算软键盘上下左右按键位置 3

3.2. Sprire生成随机位置算法  随机数算法 3

3.3. 布局算法 在 3

 

  1. 文本方面的编码算法 3
    1. Base64  urlencode 3
    2. htmlencode  xmlencode 3
  2.  数据操作类算法
    1. 过滤算法  
    2. Groupby 聚合
    3. 排序算法order
    4. Join  merge
  3. 日期时间算法
    1. 农历 阴历算法那
    2. 阳历算法  最后一天
  4. Gc回收算法 游戏与vm常用 
  5. 安全类算法加解密算法
    1.  aes md5 3des rsa
  6. 统计算法 聚合算法
    1. Sum  avg Min ,max group_concat、
  7. 图像 音视频
  8. 队列算法 内存换页算法 缓存淘汰算法
    1. FIFO算法(Second Chance Page Replacement Algorithm)
    2. LRU:Least Recently Used,最近最少使用最久未使用算法(LRU Page Replacement Algorithm)

 

LRU算法的思路是淘汰最近最长未使用的页。这种算法性能比较好,但实现起来比较困难。

    1. LFU:Least Frequently Used,最不经常使用

 

    1. 最佳置换(Optimal, OPT)
  1. 相似度算法 距离算法
    1. 汉明距离算法
    2. 欧式距离
  2. 音视频方面的算法
    1. Mp3 mp4 M4a等
  3.  负载均衡的算法通常有:
    1. 轮询法 随机法 加权

 

 

Atitit 算法的艺术 attilax艾提拉著v7 t88.docx

 

源码地址: https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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