腾讯2013

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http://blog.youkuaiyun.com/wangzhiqing3/article/details/12434621


// 6 11 13 15 18 20 24 25

简答题:

1、请设计一个排队系统,能够让每个进入队伍的用户都能看到自己在 中所处的位置和变化。队伍可能随时有人加入和退出,当有人退出影响到用户的位置排名时需要即时反馈到用户。

// 我的思路是

// 链接表:位置排名用一个数组表示,指针p指向最末尾,有人加入就将数组双向链表到新加入的结点,有人退出则断开该结点,同时大于该位置的后续数组依次将其联结的结点向前移动一位(更新位置,反馈用户)

2、A、B两个整数集合,设计一个算法求他们的交集,尽可能的高效。


// 方法1 O(N^2)

// 方法2 排序后扫描 nLogn

// 方法3 hash (可以利用位图HASH)

思想: 位图标示数字

1 遍历 集合A,求出 最值,效率 1.5n ,计算最大值与最小值的差为LA。对B一样求出最值的差为LB。

2 新建一块空间 M,大小为  min( LA, LB ) / 8 取整 +1 个字节

3 遍历 最值差 小的 集合 

  设置M的第j个比特为1(从0开始),j 为 每个 元素 与 该集合 最小值的差。

  设置 第j个比特为1 的方法:使用 unsigned char 指针p 指向 M,*(p+j/8) |= 1 << j%8

4 遍历 另外一个 集合

  以 每个元素 与 前一个 集合 最小值的 差 为 k,若 k 小于 0 或 大于 min(LA,LB) 则 该 元素 不属于 交集

  再 查看 M 中 第 k 个 比特 是否 为 1,若是 则 该元素 属于 交集 ,否则 不是。


// 方法4 根据两个集合的范围交集逐渐剪枝



根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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