Shift and 算法 模板记录

Mean Shift聚类实战指南:无需预设簇数的密度聚类方法 密度聚类是一种基于数据内在分布结构发现自然群体的技术,其核心在于识别概率密度函数的局部极大值点,而非依赖预设形状或数量。Mean Shift作为典型代表,通过核密度估计(KDE)与均值漂移迭代,天然支持任意簇形状、自动确定簇数量,并对噪声鲁棒。该技术在客户分群、医学影像分割、异常检测等场景中展现出独特优势,尤其适用于业务方无法预判类别数、数据呈多峰/长尾/边界模糊等复杂分布的情形。本文聚焦Mean Shift的工程落地,涵盖带宽调优、标准化必要性、高维降维策略(如UMAP)、bin_seeding加速机制及 阅读详情

今天补了2016大连赛区的一个题目,关于shift and算法的问题,所以去学了shift and算法,具体的原理不是非常清楚,先记录个模板在这里,应该有用,复杂度是O(n)。

//shift and

int shift_and(char *s1, int len1, char *s2, int len2){ //s1是文本,s2是模式串,功能是返回模式串在文本串中出现的第一个位置
    int B[128];
    memset(B, 0, sizeof(B));
    for(int i = 0; i < len2; i++) B[s2[i]] |= 1<<i;
    int D = 0;
    for(int i = 0; i < len1; i++){
        D = ((D<<1)|1) & B[s1[i]];
        if(D & (1<<(len2-1)))
            return i-len2+1;
    }
    return -1;
}
开发者认知操作系统:可复用的原子点滴记录模板 在软件工程中,‘开发经验’本质上是可复现的决策链路,而‘开发点滴’则是带上下文的最小知识单元。其底层原理在于将人类短期记忆(7±2信息块)无法承载的复杂调试上下文,通过结构化存档转化为可检索、可验证、可传承的技术资产。这种实践超越传统笔记或博客,具备明确的技术价值:防止知识随人员流动蒸发、加速新人上手、支撑线上问题秒级定位。典型应用场景包括分布式事务排查、浏览器兼容性修复、API错误处理演进等高频开发痛点。本文聚焦于一种轻量、嵌入式、Git原生的开发者认知操作系统设计,核心围绕原子点滴、经验脉络与知识图谱三 阅读详情

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