每天一个算法

最新推荐文章于 2022-09-14 14:21:35 发布
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分类专栏： 算法 文章标签： 算法
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从今天开始，每天一个算法，鼓励自己能在计算机科学的核心上有所突破，站得高了，自然也就看得远。立下此文，仅以明志。
每日一算法
weixin_45548851的博客
04-02 773
答主大二，这学期刚开了数据结构与算法的课程，但面临课堂上讲的案例不多，掌握不扎实的问题。而答主想要达到对数据结构与算法相对熟悉并能应用的目的。对此便提出一个“每日算法”的专题，有需要的可以共同练习，与君共勉 适用人群：数据结构与算法初学者 一.3月23日—— ...
leetcode走方格起点到终点-go-algorithm:Go每天一个算法题，好好学习，天天向上
06-30
每日一个算法题 (20200415 ~ 20200501 在 everyday-algorithm 项目中) 简单... 最大子序和 给定一个整数数组 nums ，找到一个具有最大和的连续子数组（子数组最少包含一个元素），返回其最大和。 困难... 跳跃游戏 ...
每天一个小算法（Heapsort）
weixin_33797791的博客
10-15 108
昨天忘发了，现在补上。 #include "stdio.h" #include "stdlib.h" #define Num 10 void MinHeapFixdown(int a[], int i, int n) { int j, temp; temp = a[i]; j = 2 * i + 1; while (j < n) { ...
每天一个小算法（Shell Sort3）
weixin_34013044的博客
09-28 107
希尔算法自己编了一个，循环很多，很不美观，不过运行正确： c语言实现： #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #define LEN 20 int main() { int d,i,j,k; int arr[]={20,19,16,17,11,12,13,18,14,15,10,9,8,7,6,5,4,...
leetcode密纸-algorithm.log:每天一个算法，让大脑远离迷雾
06-30
自从我开始解决算法问题以来，世界上的一切都被视为一个算法解决过程。 当我在研究设计模式时，世界上的一切看起来都像设计模式，而且似乎是类似的症状。 去年学web开发的时候用JavaScript解决了，2021年学iOS开发用...
LearnAlgorithm:每天学习算法
03-19
学习算法 每天学习算法。 ** 2021-03-17 **问题：有重复字符串的分隔...（在一个长度为n的分布nums里的所有数字都在0〜n-1的范围内。多个中某些数字是重复的，但不知道有几个数字重复了，也不知道每个数字重复了一次。
每天一道算法题：分治算法，回归算法，贪心算法，回溯算法.zip
04-25
它反复地做出一个又一个贪婪的选择，把每个给定的问题都简化成一个较小的问题。换句话说，贪婪的算法从不重新考虑它的选择。这也是与动态编程的主要区别，动态编程是详尽的，并且保证能够找到解决方案。在每个阶段...
细胞算法，一个Delphi类.rar
03-30
在这个"细胞算法，一个Delphi类.rar"压缩包中，可能包含了一个用Delphi编写的细胞算法实现类。这个类可能定义了细胞的状态、邻域规则以及时间步进的逻辑。开发者可能已经封装了这些复杂的计算过程，使得其他Delphi...
每天一算法
yuhan_9204的专栏
10-09 577
1. 给你10分钟时间，根据上排给出十个数，在其下排填出对应的十个数 要求下排每个数都是先前上排那十个数在下排出现的次数。 上排的十个数如下：【0，1，2，3，4，5，6，7，8，9】 举个例子， 上排数值: 0,1,2,3,4,5,6,7,8,9 下排数值: 6,2,1,0,0,0,1,0,0,0 0在下排出现了6次，1在下排出现了2次， 2在下排出现了1次，3在下排
每天一个算法（简单）
hands_up_down的博客
09-14 3321
此篇文章的目的是在于建立一个可以协同配合的工作流，我希望对于一个算法的理解包含以下内容：详尽的分析，程序的结构，代码。文章中包含前两个部分，然后在本地完成代码。编写代码是否需要再附上结构，很难说，我现在想的是只加上主干，再附上一个链接即可对于一个大数，直接处理往往是很复杂的。通常，使用因式分解对大数进行拆分，对每一个质因数进行处理自然数通常可以写成质因数相乘的形式模式识别：需要移动左右两头的问题可以考虑双指针题目：给你一个字符串 s，由若干单词组成，单词前后用一些空格字符隔开。
每天学习一个算法
qq_42184753的博客
11-02 266
每天学习一个算法 1、二分法查找 算法是什么： 如何用最省内存的方式实现快速查找功能 算法如下: 1.确定查找范围front=0，end=N-1，计算中项mid=（front+end）/2。 2.若a[mid]=x或front>=end,则结束查找；否则，向下继续。 3.若a[mid]<x,说明待查找的元素值只可能在比中项元素大的范围内，则把mid+1的值赋给front，并重新计算mid，转去执行步骤2；若a[mid]>x，说明待查找的元素值只可能在比中项元素小的范围内，则把mid-1
一天一个算法系列
weixin_40301728的博客
03-25 313
从今天开始，一天一篇关于算法系列的文章更新，晚上开始一更，监督自己学习
每天学习一个算法--冒泡排序
weixin_37596689的博客
12-21 538
冒泡排序： 顾名思义，比如水池里有10个气泡，由下至上的两两比较，较大的就上升一位，直到浮出水面。
[100天每天一个算法--第6天] 有效的括号
抬山的博客
08-17 251
&amp;lt;?php /* 朴素贝叶斯算法 */ class Type { const POSITIVE = 'positive'; const NEGATIVE = 'negative'; } class Classifier { private $types = [Type::POSITIVE, Type::NEGATIVE]; private $word...
每天一种算法分析-动态规划
Zillior的博客
08-29 281
动态规划常常用在一些贪心算法无法得到正确答案的题目上，因为动态算法对思维方面有一定要求而且代码量比较小，在笔试题中特别常见。 算法思想 动态规划算法的问题有下面4个特点： 算法目的是求一个最优解（最大值或者最小值） 该问题可以被分解为若干个小问题，这若干个小问题之间包含很多共同的更小的问题 大问题的最优解依赖与小问题的最优解 由于小问题在很多个大问题中重复出现，所以我们可以把小问题的解...
每日一算法之快速排序
qq_58397569的博客
07-28 275
1、选一个数字作为参考值，将一组数据分成2个部分。 2、将大于或等于分界值的数据划分到数组右边，小于分界值的数据划分到数组的左边。此时，左边部分中各元素都小于分界值，而右边部分中各元素都大于或等于分界值。 3、重复第二步，直到区间数字划分到只剩1个数。...
每天一道算法题——
Dawson的博客
12-13 2856
题目描述 从上往下打印出二叉树的每个节点，同层节点从左至右打印。 分析： 使用两个队列一个存放节点，一个存放值。先将根节点加入到队列中，然后遍历队列中的元素，遍历过程中，访问该元素的左右节点，再将左右子节
每天一个深度学习算法
最新发布
05-20
### 深度学习算法基础 深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，其核心思想在于通过构建多层神经网络结构来提取数据中的复杂特征并完成预测任务。以下是几个关键概念和技术： #### 反向传播算法 反向传播算法是训练神经网络的关键技术之一，它利用链式法则计算损失函数相对于各层权重的梯度[^1]。具体来说，在前向传播阶段，输入数据经过逐层变换得到最终输出；随后在后向传播阶段，误差信号从最后一层向前传递至每一层，从而更新每层的参数。 #### 梯度下降优化算法 为了最小化目标函数（通常是损失函数），通常采用梯度下降法调整模型参数。标准形式下，每次迭代都会沿着负梯度方向移动一小步以降低当前估计值下的成本。此外还有多种变体如随机梯度下降(SGD)，批量梯度下降(Batch GD)以及自适应学习率策略(Adam, RMSprop)[^1]。 #### 正则化技术 为了避免过拟合现象发生，可以引入额外约束条件到原始问题之中。常见的做法有加入L1/L2范数惩罚项于代价表达式内部[Lasso Regression| Ridge Regression], 这样既可以控制权重大小又能增强泛化性能. #### 动手实践 - 使用PyTorch实现简单线性回归 下面展示如何借助PyTorch框架快速搭建一个基本版的单变量直线方程求解器: ```python import torch from torch import nn, optim # 定义模型架构 class LinearModel(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.linear = nn.Linear(in_features=1, out_features=1) def forward(self, x): return self.linear(x) model = LinearModel() # 创建虚拟数据集 X_train = torch.rand((100,)) Y_true = X_train * 2 + 3 Y_noisy = Y_true + .5*torch.randn_like(Y_true) # 设置超参&初始化optimizer epochs = 1000 lr = 0.01 loss_fn = nn.MSELoss() optmzr = optim.SGD(model.parameters(), lr=lr) for epoch in range(epochs): model.train() optmzr.zero_grad() pred = model(X_train.unsqueeze(-1)) loss_val = loss_fn(pred.squeeze(), Y_noisy) loss_val.backward() optmzr.step() print(f'Final Weights:{list(model.parameters())}') ``` 此脚本展示了完整的流程：定义网络结构 -> 准备样本集合 -> 配置训练选项 -> 执行多次循环直至收敛结束[^3]。
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