決心的专栏

首先什么是尾递归？  如果一个函数中所有的递归形式调用都出现在函数的末尾，我们称这个递归函数是尾递归的。换句话说，当递归调用是整个函数体中最后执行的语句，且它的函数值不属于表达式的一部分时，这个递归调用就是尾递归。——以上引用《算法精解：c语言描述》那么为什么要用尾递归呢？因为它快！因为它占用内存资源少。更详细的解释是这样：当编译器检测到一个函数调用是尾递归时，它就会覆盖当前的

晚上翻开《 编程珠玑》，看到第四章二分搜索的程序框架时，联系最近给公司搭建解析算法优化对比系统自己调试时，改掉的几个bug，才真正认识到编程前思考并且预先判定好逻辑框架的重要性。这里我说的逻辑框架不仅是整个系统的逻辑，更着重的是每个子逻辑的完整性。以前总是习惯一口气写完一个较大的功能再整体测试，但事实证明这种习惯很不好。相对的，步步为营，unit测试是更好的选择。而且，一次编写一个较大的功能时

最近在学习《机器学习实战》一书，受益匪浅，之前还看过本书《机器学习系统设计》也很不错，个人觉得前者更注重算法学习和白盒代码优化（原理理解），而后者更注重skit-learn 等工具包的黑盒使用，更重要的是会指导部分工具算法使用的调优trick，提到机器学习的trick调优，比如early－stoping等，《Neural networks and deep learning》中讲授了很多精华，但是目

最近休息的状态，所以将以前工作时纪录在“印象笔记”的较好的资料和以前自己的一些想法，逐步整理到博客里吧。一、概念 时间复杂度是总运算次数表达式中受n的变化影响最大的那一项(不含系数) 比如：一般总运算次数表达式类似于这样： a*2^n+b*n^3+c*n^2+d*n*lg(n)+e*n+f a ！ =0时，时间复杂度就是O(2^n); a=0,b<>0 =>O(n^3); a,b=0,c

收藏一下，请直接点击原帖地址：http://blog.youkuaiyun.com/hpf911/article/details/9275583 这是《剑指Offer》中的一道题目，数组中的元素可能是正负，所以连续的子组求和，会变大也可能变小，解题时首先要求当前的和（初始值为0）和下一个元素求和后，如果是负的，那么重新置0和下下个继续求和，首先要找到使和增加的正的元素。然后有了当前最大的和后，纪录下来；继续累

问题一：最大子组和问题 子组中的元素可能是正负或0，思路： 最大子组和就是所有可能的子组和中最大的，那么可能比较大的首先有一个初始值（0），然后如果有比初始值大的子组和，就用来替代当前的最大子组和，直到遍历结束再也没有比当前子组和更大的。 当子组和为负的时候，肯定不是我们期望的最大子组和的一部分，因为负的累积值和后续的子组元素的和，肯定小于后续子组元素的和。这时可以排除该子组和的元素，从使累计

1.注意对输入参数的正确性判断 2. int middle = left + ((right - left) >> 1)，有效防止越界public class BinarySearch { public int binary_search(int array[],int len , int value) { if(array==null||array.length