读书笔记1

计算的复杂度和时间的关系:



Collection 接口扩展了Iterable接口。


 List 接口扩展了Collection接口。


  • 在遍历 List数组的时候,尤其是链表的情况下。有以下两种方案
1.通过while或者for循环,利用i遍历。如
while(i<list.size()){
    list.get();
}
2.通过迭代器。如:
for(Object i : list){
    ...
}
第二种方法更好。因为节约时间成本,减少不必要的查找。

但是第二中方案有个坑,在做删除的时候会遇到一些问题,如:
                List<Integer> link = makeList(2, 100);
		for (Integer x : link) {
			if(x%2==0){
				link.remove(x);
			}
		}

会抛出异常ConcurrentModificationException。该数组存入的内容是从0开始依次递增。在遍历list第一个数字为0,之后按照逻辑list的第一项被remove,之后返回到for循环那一步,并报错。可以利用迭代器解决该问题:

		List<Integer> link = makeList(2, 100);
		Iterator<Integer> linkIterator = link.iterator();
		while(linkIterator.hasNext()) {
			if(linkIterator.next()%2==0){
				linkIterator.remove();
			}
		}

  • java 嵌套类和内部类的区分。
  • 递归操作,每一层递归会产生一个活动记录的栈,如果递归过多,会导致栈溢出。 所以要注意代码编写的 防止“尾递归”使用不当。下面就是一个反面教材
public void printList (Iterator itr){
 if (itr.hasNext())
  return;
 System.out.println(itr.next());
 printList(itr)
}

  • 对于大量的输入数据,链表的线性访问时间太慢,不宜使用,移除二叉树。
  • 二叉查找树的删除:情况有3:1. 叶子节点,删了就行。2.一个孩子,绕开即可。3.俩孩子,用其右子树的最小的数据,代替该节点的数据并递归删除。在java二叉树的删除中,和c中不同,例如abc三个节点,c在b右侧,b在a右侧,删除b。c语言的思路是,让a.right=c,java的思路是,b=c,这样a.right 就表示的c节点了。

AVL树

  • AVL树的特性,是左右子树的深度最多差1。
  • 不平衡的四种情况(不平衡的节点为a):1.a左儿子的左子树进行了一次插入。2.a左儿子的右子树进行了一次插入。3.a右儿子的左子树进行了一次插入。4.a右儿子的右子树进行了一次插入。归纳后为实际为两大类。
  • 单旋转:旋转方法,从插入的节点开始,向根节点上行。遇到第一个不平衡的节点,标记a,该节点在路径上行时候的前一个节点b向上提拉。实现旋转。也就是原来b是a的子节点,a是根,旋转之后,b为根,a成了b的子节点。
  • 双旋转: k1,k2,k3 分别对应 7.16.15 三个数,转化后k2,左k1,右k3 

  • 伸展树,当一个节点被访问后,它就要经过一系列的AVL树的旋转被推到根上。

B树

  • 特点:M阶B树:
  1. 数据项存在树叶上。
  2. 非叶子节点存储直到M-1个关键字以指示搜索方向;关键字i代表子树i+1中的最小的关键字。
  3. 树的根或者是一片树叶或者儿子数在2和M之间。
  4. 除根外,所有非树叶节点的儿子数在┌M/2┐和M之间
  5. 所有的树叶都在相同的深度上并有┌L/2┐和L之间个数据项
  • 插入:弱满则拆分。根节点满了增加跟。 删除:少则整合。

散列

链式和非链式

  • 链式散列,在头端插入新元素,新近插入的元素最有可能不就又被访问。
  • 装填因子(load factor)λ为散列中元素个数对该表大小的比。散列表的大小实际上并不重要,而装填因子才重要。散列大小最好是素数 或奇数。
  • 双散列。完美散列0→1 1→null 2→2^2 4→1 6→2^2 9→3^2。布谷鸟散列,一个数据两种选择。跳房子,线性探测,事先确定一个队计算机底层结构而言最优的常熟,给探测序列的最大长度加个接线。

优先队列

  • 二叉堆,后面堆排序用的到
  • 左堆式。任一节点X的零路经常npl(x)定义为从x到一个不具有两个儿子的及诶点的最短路径的长。对于堆中每一个X,左儿子npl至少与右孩子npl相等。

排序

排序方法时间复杂度(平均)时间复杂度(最坏)时间复杂度(最好)空间复杂度稳定性复杂性
直接插入排序O(n2)O(n2)O(n2)O(n2)O(n)O(n)O(1)O(1)稳定简单
希尔排序O(nlog2n)O(nlog2n)O(n2)O(n2)O(n)O(n)O(1)O(1)不稳定较复杂
直接选择排序O(n2)O(n2)O(n2)O(n2)O(n2)O(n2)O(1)O(1)不稳定简单
堆排序O(nlog2n)O(nlog2n)O(nlog2n)O(nlog2n)O(nlog2n)O(nlog2n)O(1)O(1)不稳定较复杂
冒泡排序O(n2)O(n2)O(n2)O(n2)O(n)O(n)O(1)O(1)稳定简单
快速排序O(nlog2n)O(nlog2n)O(n2)O(n2)O(nlog2n)O(nlog2n)O(nlog2n)O(nlog2n)不稳定较复杂
归并排序O(nlog2n)O(nlog2n)O(nlog2n)O(nlog2n)O(nlog2n)O(nlog2n)O(n)O(n)稳定较复杂
基数排序O(d(n+r))O(d(n+r))O(d(n+r))O(d(n+r))O(d(n+r))O(d(n+r))O(n+r)O(n+r)稳定较复杂

  • 希尔,设定一半排序长度为步长,对步长内元素排序,步长/2,再次排序。
  • 堆排序是一个非常稳定的算法,它使用的比较平均只比最坏情况界支出的略少。
  • 快排枢纽元的寻找。
  • 基数排序实现的内部,对于一小组的数排序,需要采用稳定的算法,如插入。
  • 插入希尔归并快排。插入适合少量输入。希尔适合中等输入。归并需要额外空间。

  • 无向图,每个顶点到其他顶点都有一条路径,连通图。
  • 有向图,如上,强连通。
  • 如果一个有向图不是强连通,但是基础图(去除弧上的方向形成的图)是联通的,弱联通。
  • 完全图,每一对顶点都存在一条边。
  • 拓扑排序
  • 最短路径算法,dijkstra,无圈图,最早完成时间,最晚完成时。
  • 网络流通
  • 最小生成树

  • 贪婪算法,下项合适,首次合适,最佳合适。联机,脱机。
  • 分治算法。最近点。
  • 动态规划
  • 随机化算法
  • 回溯算法
基于数据挖掘的音乐推荐系统设计与实现 需要一个代码说明,需要论文 采用python语言,django框架,mysql数据库开发 编程环境:pycharm,mysql8.0 系统分为前台+后台模式开发 网站前台: 用户注册, 登录 搜索音乐,音乐欣赏(可以在线进行播放) 用户登陆时选择相关感兴趣的音乐风格 音乐收藏 音乐推荐算法:(重点) 本课题需要大量用户行为(如播放记录、收藏列表)、音乐特征(如音频特征、歌曲元数据)等数据 (1)根据用户之间相似性或关联性,给一个用户推荐与其相似或有关联的其他用户所感兴趣的音乐; (2)根据音乐之间的相似性或关联性,给一个用户推荐与其感兴趣的音乐相似或有关联的其他音乐。 基于用户的推荐和基于物品的推荐 其中基于用户的推荐是基于用户的相似度找出相似相似用户,然后向目标用户推荐其相似用户喜欢的东西(和你类似的人也喜欢**东西); 而基于物品的推荐是基于物品的相似度找出相似的物品做推荐(喜欢该音乐的人还喜欢了**音乐); 管理员 管理员信息管理 注册用户管理,审核 音乐爬虫(爬虫方式爬取网站音乐数据) 音乐信息管理(上传歌曲MP3,以便前台播放) 音乐收藏管理 用户 用户资料修改 我的音乐收藏 完整前后端源码,部署后可正常运行! 环境说明 开发语言:python后端 python版本:3.7 数据库:mysql 5.7+ 数据库工具:Navicat11+ 开发软件:pycharm
MPU6050是一款广泛应用在无人机、机器人和运动设备中的六轴姿态传感器,它集成了三轴陀螺仪和三轴加速度计。这款传感器能够实时监测并提供设备的角速度和线性加速度数据,对于理解物体的动态运动状态至关重要。在Arduino平台上,通过特定的库文件可以方便地与MPU6050进行通信,获取并解析传感器数据。 `MPU6050.cpp`和`MPU6050.h`是Arduino库的关键组成部分。`MPU6050.h`是头文件,包含了定义传感器接口和函数声明。它定义了类`MPU6050`,该类包含了初始化传感器、读取数据等方法。例如,`begin()`函数用于设置传感器的工作模式和I2C地址,`getAcceleration()`和`getGyroscope()`则分别用于获取加速度和角速度数据。 在Arduino项目中,首先需要包含`MPU6050.h`头文件,然后创建`MPU6050`对象,并调用`begin()`函数初始化传感器。之后,可以通过循环调用`getAcceleration()`和`getGyroscope()`来断更新传感器读数。为了处理这些原始数据,通常还需要进行校准和滤波,以消除噪声和漂移。 I2C通信协议是MPU6050与Arduino交互的基础,它是一种低引脚数的串行通信协议,允许多个设备共享一对数据线。Arduino板上的Wire库提供了I2C通信的底层支持,使得用户无需深入了解通信细节,就能方便地与MPU6050交互。 MPU6050传感器的数据包括加速度(X、Y、Z轴)和角速度(同样为X、Y、Z轴)。加速度数据可以用来计算物体的静态位置和动态运动,而角速度数据则能反映物体转动的速度。结合这两个数据,可以进一步计算出物体的姿态(如角度和角速度变化)。 在嵌入式开发领域,特别是使用STM32微控制器时,也可以找到类似的库来驱动MPU6050。STM32通常具有更强大的处理能力和更多的GPIO口,可以实现更复杂的控制算法。然而,基本的传感器操作流程和数据处理原理与Arduino平台相似。 在实际应用中,除了基本的传感器读取,还可能涉及到温度补偿、低功耗模式设置、DMP(数字运动处理器)功能的利用等高级特性。DMP可以帮助处理传感器数据,实现更高级的运动估计,减轻主控制器的计算负担。 MPU6050是一个强大的六轴传感器,广泛应用于各种需要实时运动追踪的项目中。通过 Arduino 或 STM32 的库文件,开发者可以轻松地与传感器交互,获取并处理数据,实现各种创新应用。博客和其他开源资源是学习和解决问题的重要途径,通过这些资源,开发者可以获得关于MPU6050的详细信息和实践指南
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