can0227的博客

快速排序比选择排序常见的多，快速排序采用分而治之的思想。

学会处理不可能完成的任务（NP完全问题） 学习识别NP完全问题 学习近似算法，使用它们可快速找到NP完全的近似解 学习贪婪算法——一种非常简单的问题解决策略 教室调度问题 排课的算法如下所示。 选出结束最早的课，它就是要在这间教室上的第一堂课 接下来，选择第一堂课结束后才开始的课。同样，选择结束最早的课是在这间教室上的第二堂课，重复就能这一步骤，直至教室排满课程。 这就是贪婪算法，每步都采取...

这一章作者简单地介绍了10种算法的主要思想和用处，简单地看一下，理解一下。 树 反向索引 傅里叶变化 MapReduce 布隆过滤器 SHA算法 局部敏感的散列算法 Diffie-Hellman 密钥交换 线性规划 ...

学习使用K最邻近算法创建分类系统 学习特征抽取 学习回归 学习K最邻近算法的应用案例和局限性 创建推荐系统 如果我们建立一个电影推荐系统，可以将用户放在多维坐标系中，我们认为用户在坐标系中的位置取决于其喜好，因此喜好相似的用户距离较近。如果我们想向一个用户推荐电影，只要推荐与他喜好相近的用户喜欢的电影即可。 那么如何确定两位用户的相似程度呢？ 特征抽取 我们首先抽取用户的特征，然后计算两个用户...

使用狄克斯特拉算法 狄克斯特拉算法包含4个步骤： 找出“最便宜”的节点，即可在最短时间内到达的节点 更新该节点的邻居的开销，其含义将稍后介绍 重复这个过程，直到对图中的每个节点都这样做了 计算最终路径 术语 狄克斯特拉算法用于每条边都有关联数字的图，这些数字称为权重（weight）。带权重的图称为加权图（weighted gragph）,不带权重的图称为非加权图（unweighted grap...

图简介 解决最短路径的算法被称为广度优先搜索。 图是什么 图模拟一组连接。图由节点（node）和边（edge）组成。一个节点可能与众多节点相连，这些节点被称为邻居。 广度优先搜索 广度优先搜索是一种用于图的查找算法，可以帮助解决两种问题。 从节点A出发，有前往节点B的路径吗 从节点A出发，前往节点B的哪条路径最短 查找最短路径 在广度优先搜索的执行过程中，搜索范围从起点开始逐渐向外延伸，即先检...

冲突

分而治之（divide and conquer）是一种著名的递归式问题解决方法。 使用分而治之的思想解决问题的过程包括两个步骤： 找出基线条件，这种条件必须尽可能简单。 不断将问题分解（缩小规模），直到符合基线条件。 书中提出了几个具体的例子来解释分而治之的思想。如果有一个农场主，有一块地，我们如何让将这块地分成大小相同的方块，并且分出的方块要尽可能大。 首先，我们可以利用循环来解决这个问...

大O表示法 大O表示法是表示算法运行时间的一种表示法。 算法的运行时间以不同的速度增加 以简单查找和二分为例，两个算法的运行规模不同，运行时间分别为线性时间和对数时间。二分法运行的时间短，但是简单查找法出现bug的可能性低。 举个书中的例子，当列表中的元素数分别为100和1亿时，二分法和简单查找法的运行时间如下表所示。 元素数目 简单查找 二分法 100 100毫秒 7毫秒 1...

二分查找 二分查找应该是比较基础的算法了，但是自己太渣了，一切要从头开始复习。查找问题都可以使用二分查找的算法来解决。 二分查找的输入是一个有序的元素列表，如果查找的元素在列表中，二分法返回其位置，否在返回空值。 更佳的查找方法 我们直接利用简单查找法对列表进行查询是低效的。举个书中提到的例子，我们经常的聚会中玩的猜数字游戏。目标数字在1-100之间，我们简单地从1一直按照顺序往后猜是低效的，...

散列函数 散列函数将输入映射到数字，散列函数必须满足一些要求。 散列函数得到的结果必须是一致的。 散列函数将不同的输入映射到不同的数字。 散列函数准确地指出了输入变量对应的变量的存储位置，对于查找算法来说，并不需要查找。散列函数与索引的关系如下： 散列函数总是将同样的输入映射到相同的索引。 散列函数将不同的输入映射到不同的索引。 散列函数知道数组有多大。 散列表是一种包含额外逻辑的数据结构，使用...

之前学习数据结构课程的时候，对栈的理解就是“先进后出，后进先出”，理解的很浅薄，期待这次阅读带给自己不一样的理解。 栈 调用栈（call stack）不仅对编程来说很重要，对递归函数也很重要。stack中文是“堆”的意思，通俗一点可以将栈理解为类似木桶的放东西的容器，只有一个口可以取东西。放东西只能放在最上面，想要拿东西时只能从最上面拿。并且只有两种操作：插入和弹出（删除并读取）。下面是维基百科的...

递归 如果使用了循环，程序的性能可能更高；如果使用递归，程序可能更容易理解。 个人认为很多时候许多递归算法是简洁的，同时也是难以理解，更难以真正自己想出来的。不知道是因为自己看得少，对递归算法不够理解，还是因为递归算法真的很难。希望自己在阅读并实现这一章节的算法后能够得出一个答案。 本书提出的一个在类似俄罗斯套娃的盒子中寻找钥匙的问题，并分别使用简单的循环和递归算法进行解决。 当使用循环算法...

书中举了一个将音乐的播放列表按照顺序进行排序的例子。我们需要将播放列表按照播放次数进行排序，从而选出最喜欢的音乐。 第一种方法，创建一个新的列表，遍历播放列表，每次将播放量第n大的歌曲放置到新的列表中。这种简单的排序算法的时间复杂度为O(n*n)。这种算法叫做选择排序。 算法实现 下面在python3中实现选择排序，每次选择第n大的元素，从而实现排序。 关键点： 良好的编程习惯，将算法分解成寻找...

内存的工作原理 需要将数据存储到内存时，请求计算机提供存储空间，计算机返回一个存储地址。需要存储多项数据时，有两种基本方式——数组和链表。 数组和链表 使用数组进行存储数据时，所存储的数据在内存中都是相连的。 当向数组中添加新元素时，如果原来存储的内存没有了空间，就移到内存的其他地方，添加新元素的速度很慢。一种权变的解决措施是，为每一块数据提供多余的内存空间。但是这种预留的措施同样存在缺点：一是浪...

快速排序的时间复杂度 关于如何分析快速排序的时间复杂度自己一直不是很清楚，在看到快速排序最好，最坏，平均复杂度分析这篇文章后，作为一个小白也很快理解了，推荐给大家阅读以下。 文章中的一个主要思想就是利用递归树来描述递归算法的执行情况。 快速排序的最好情况：树的每个节点是带排序序列的中间值，递归树是平衡的，此时的性能很好。在最优的情况下，递归树的深度为(log2 n)+1仅需要递归log2n次。 快...

学习动态规划，他将问题分成小问题，并先着手解决这些小问题；学会设计问题的动态规划解决方案。 背包问题 回顾前面一小节的背包问题，假设一个小偷，背着一个可以装4磅东西的背包，如何盗窃使得商品的价值最高？ 简单算法 尝试商品组合的全排列，找出价值最高的组合。这也是本人一直以来的思维方式，简单粗暴。恰好，上周的实习生面试，给自己敲响了警钟，这种完全不考虑运行时间和内存溢出的算法，在面试的过程中会被锤的很...