No.6期 算法的分析之易解问题和难解问题 小可：嗯，我懂了。可是您前面说现在的计算机在模型上都可以称作图灵机，这个要如何理解呢？ Mr. 王：你能思考这个问题是非常好的。...王：不过进入了大数据时代以后，易解和难解问题又相应地发生了一些变化，当数据规模并没有那么大的时候，多项式算法在求解很多问题时，算法的实际运行时间或许我们还可以接受，我们认为多项式算法还算是好的算法，能用多项式算法解决的问题还算是易解问题...；但当数据量真的大到可以称之为“大数据”的时候，多项式算法的实际运行时间也会变得非常长，变得我们难以接受，这样多项式算法就已经不能满足我们对于很多大数据规模的问题求解。...有时一个问题虽然是P问题，但是由于数据规模太大，也变得很难以解决，甚至当输入规模特别大的时候，在很多情况下就连线性算法也难以满足需求了。...有些时候，我们就不得不去设计一些后面要讲的亚线性算法来匹配这些非常大的数据集合，以满足我们对它的速度要求。 小可：那有没有更快的算法？比如其运行时间与输入的数量级完全无关，如就是个常数项c呢？
今天分析了另外一个关于数据库延迟跳动的问题，也算是比较典型，这个过程中也有一些分析问题的方法和技巧工参考。...首先在高可用检测中，有一套环境的检测时断时续，经过排查发现是数据库产生了延迟，在登录到从库show slave status查看，会发现Seconds_behind_master的值是不断跳动的，即从0...查看数据库的相关日志发现竟然没有任何可以参考的日志记录，怎么分析这个问题呢，我们先来复现，于是我按照节奏抓取了3次问题出现的日志，即通过show slave status连续监测，抓取show slave...status输出的结果保存下来，这样我们就得到了一个问题发生过程中的偏移量变化，而这个变化则是在SQLThread在回放过程中产生的问题。...s/INTO//g'|sort|uniq act_action_exec_info act_join_desc dic_subsidy_marketing_querylog_202008 我逐步分析了每张表的数据操作情况
数据集来自kaggle import numpy as np import pandas as pd 数据读取 dataset = pd.read_csv("....Review Date： Cocoa Percent：可可含量 Company Location：公司地址 Rating：等级 Bean Type：可可豆类型 Broad Bean Origin：原产地 数据预处理...1793 non-null object dtypes: float64(2), int64(1), object(5) memory usage: 126.1+ KB 问题分析...Rep 4.00 可看出最好的可可豆生长在秘鲁的Dom....散点图 可以看出巧克力质量和含可可量没有明显的关系 探索分析 print(dataset_nona.groupby(["Review Date"]).apply(lambda x:x["Rating"]
算法复杂度分析 算法复杂度基本定义 算法复杂度分析基于以下四条定义： 如果存在常数c与$n_{0}$使$N \geq n_{0} $时，有$T(N) \leq cf(N)$，则记 $T(N) = O(f...T(N) = \Theta(f(N))$ 算法复杂度分析运算 加法：T1(N)=O(f(x))，T2(N)=O(g(x))，则T1(N) + T2(N) = max{O(f(x)),O(g(x))} 乘法...{ for(j = 0;j < N;j++) { a += i+ j; } b += i; } 分析以上算法，内循环一次耗时N，外循环一次耗时$N * (N + 1) = N^...） 循环语句：时间估算为循环次数的乘积（包括嵌套循环） 最大子序列问题 问题 已知一个序列，要求求和最大的连续子序列的和。...max_sum = this_sum } } } return max_sum } // done: 1.115286s 解法三：分治法 分治法解决这个问题的方法是
分析 背包问题有好多版本，本文只研究0/1版本，即对一个物体要么选用，要么就抛弃，不能将一个物体再继续细分的情况。...5 5 下面分析物品三，物品二，物品一的子集，物品三的大小为4，当cap=4的时候就能容纳item3,但此时背包里面的价值为3，明显小于上一行中的cap=4的价值（3<4),所以cap=4时不能将item3...结论 上文采用的是动态编程的方法来处理此类背包问题，上面的文章中兄弟们也提到了用递归算法时间复杂度的问题，认为递归算法效率比较低下，这种疑问无可厚非，但递归算法也有它的优点，很多问题都能用递归来解决...，我目前学习的就是用这种算法来解决一些常见问题，对于其他算法，比如此问题也可以采用贪婪算法，遗传算法等得以更好的解决，但本文暂不作讨论，以后有时间，一定将这些算法加以实现并详细比较其优劣。...$5700 3 橘子 2KG $2250 4 草莓 1KG $1100 5 甜瓜 6KG $6700 分析：背包问题是关于最佳化的问题，要解最佳化问题可以使用「动态规划」（Dynamic
当你学习PowerBI的时候，你会发现它是完全按照数据分析的流程来设计的，先是PowerQuery数据处理，整理清洗，再到PowerPivot数据建模，最后数据可视化，展现图表，用图来讲故事，发掘问题影响决策...但无论哪个，BI工具都是未来的主流数据分析工具的方向。 R和Python 第三类工具，这是最难的回答的，也是我一直想要回答的终极问题。...这种差别通俗地来讲，利用PowerBI做的数据透视表是动态的，而编程语言生成的表是静态的。动态的方式非常适合回答商业分析问题，因为商业分析经常会有很多变化的问题： 比如环比怎样？同比怎样？...我想到两点： 第一、专业的统计分析 以R语言来讲，它最擅长的是统计型分析，比如求正态分布，利用算法归类聚群，回归分析等。...这种分析就好比把数据当做一种实验品，它能够帮助我们回答的问题： 比如数据的分布情况，是正态分布、三角分布还是其他类型的分布？离散情况如何？是否在我们想要达到的统计可控范围内呢？
我在《Power BI盈亏平衡分析案例》这篇文章讲述了如何做一个动态模型，计算店铺的盈亏平衡业绩，评估销售折扣、租金、人员工资等会给店铺利润带来的影响。...那么，如何选择计算盈亏平衡分析的数据？ 有人会问，这是个问题吗？这其实是个大问题。盈亏平衡业绩是指店铺在正常经营的情况下，预计多少业绩可以开始盈利。..."新冠病毒", "2003", "新冠病毒", BLANK () ) 新冠是大家都面临的外部环境问题，还有可能面临店铺内部问题。...第一个问题是开业时间问题，大部分店铺不会正好1号开业，因此首月销售不足月，这种需要剔除。 另外，店铺升级改造也是异常月份，改造期间可能停业或者销售受到影响，一般取店铺改造后的完整月份数据。...综上，将共性的和个性的异常数据月份剔除后，剩余的数据才可用作常规状态下盈亏平衡测算。在测算的报告中，可列出模型最后的取数时间范围，以便读者了解。
今天根据同事的反馈，处理了一个分区表的问题，也让我对Oracle的分区表功能有了进一步的理解。...首先根据开发同事的反馈，他们在程序批量插入一部分数据的时候，总是会有一部分请求执行失败，而查看日志就是ORA-14400的错误，对于这类问题，我有一个很直观的感觉，分区有问题。...所以这样一个ORA问题，通过初始信息我得到一个基本的推论，那就是没有符合条件的分区了。而如果仔细分析，会发现这个问题似乎有些蹊跷。...，虽然还是有些陌生，但是还是有一些分区表的底子的，所以分析起来也不会有太大的偏差。...SUBPARTITION "SP_OTHER" values ( 'xjzj', 'hij','pz’) TABLESPACE "TEST_DATA" ) 按照这种方式修改模板就没有问题了，然后继续尝试插入数据
01算法 1、算法是对特定问题求解步骤的一种描述，它是指令的有限序列，其中每一条指令表示一个或多个操作。...2、算法的特性 （1）有穷性 （2）确定性 （3）可行性 （4）输入 （5）输出） 02算法设计的要求 1、正确性：算法应该满足具体问题的需求。...2、可读性：算法主要是为了人的阅读与交流，其次才是机器执行。 3、健壮性：当输入数据非法时，算法也能适当地做出反应或进行处理，而不会产生莫名其妙地结果。...2、度量一个程序的执行时间的方法 （1）事后统计的方法 （2）事前分析估算的方法 3、空间复杂度 S（n）=O（f（n）），其中n为问题的规模，一个上机执行的程序除了需要存储空间来寄存本身所用指令、常数...、变量和输入数据之外，还需要一些对数据进行操作的工作单位和存储一些为实现计算所需信息的辅助空间。
缩减算法可以看作是对一个模型增加偏差的同时减少方差 岭回归用于处理下面两类问题： 数据点少于变量个数1....解决的问题 线性分类 在训练数据中，每个数据都有n个的属性和一个二类类别标志，我们可以认为这些数据在一个n维空间里。...（K-means）聚类 【关键词】K个种子，均值 原理 聚类的概念：一种无监督的学习，事先不知道类别，自动将相似的对象归到同一个簇中 K-Means算法是一种聚类分析（cluster analysis）...的算法，其主要是来计算数据聚集的算法，主要通过不断地取离种子点最近均值的算法。...（K-Means++算法可以用来解决这个问题，其可以有效地选择初始点） 步骤 从数据中选择k个对象作为初始聚类中心;1. 计算每个聚类对象到聚类中心的距离来划分；1. 再次计算每个聚类中心1.
可以从以下几个方面分析一下。 排序算法的执行效率 对于排序算法的执行效率，一般从以下几个方面来分析： 最好时间复杂度，最坏时间复杂度，平均时间复杂度。...在分析排序算法的时间复杂度时，我们要分别给出最好，最坏，平均情况下的时间复杂度，以及这些不同的复杂度对应的待排序数据的特点。...除空间复杂度分析之外，根据排序算法是否需要额外的非常量级的数据存储空间，可以分为 「原地排序算法（在原数据存储空间上完成排序操作）」 和 「非原地排序算法（需要额外的非常量级的数据存储空间才能完成排序）...排序算法的稳定性 对于大部分算法，只分析执行效率和内存消耗就足够了，不过，「排序算法还有一个特有的分析维度：稳定性，根据稳定性，可以把排序算法分为稳定排序算法和不稳定排序算法。」...实际上，为了简化对算法的讲解，我们一般是用整数或字符串这些基本数据类型的数据做算法对象演示，但是在真正开发过程中，要排序的对象往往是复杂的数据类型“对象”，按照“对象”的某个属性（称为算法的Key值）进行排序
一、贪心算法 贪心算法是一种解决优化问题的算法设计方法，其核心思想是在每一步选择当前状态下的最优解，从而希望最终达到全局最优解。下面将介绍贪心算法的原理、实现步骤，并提供C#和Java的实现示例。...三、分治算法 分治算法（Divide and Conquer）是一种用于解决问题的算法设计方法，它将问题分解成子问题，解决子问题并合并子问题的解以得到原问题的解。...下面将介绍分治算法的原理、实现步骤，并提供C#和Java的实现示例。 3.1 原理： 分治算法的核心思想是将问题分解成若干规模较小的子问题，分别解决这些子问题，然后将它们的解合并成原问题的解。...通过将问题分解成子问题，然后合并子问题的解，实现了高效的排序算法。分治算法可用于解决各种复杂问题，是一种重要的算法设计方法。...回溯算法通过不断尝试各种可能性来逐步构建解决方案，适用于组合和搜索问题。这些算法都有不同的应用领域和实现步骤，可根据问题特点选择合适的算法。
自然语言处理算法用于处理和分析用户查询，对查询进行分词、消除歧义，以及理解上下文。这有助于搜索引擎更好地理解用户的意图。 图数据库和图搜索算法：一些搜索引擎需要处理图数据库，如社交网络。...无监督学习算法：无监督学习算法用于处理没有明确标签的数据，主要包括聚类和降维。常见的算法包括K均值聚类、层次聚类、主成分分析（PCA）等。...自然语言处理（NLP）算法：NLP算法用于处理和理解文本数据，包括文本分类、命名实体识别、情感分析、文本生成等。著名的NLP算法包括词嵌入（Word Embedding）、BERT、GPT-3等。...计算机视觉算法：计算机视觉算法用于分析和理解图像和视频数据，包括目标检测、图像分割、人脸识别、图像生成等。常见的算法包括卷积神经网络（CNN）和YOLO（You Only Look Once）。...异常检测算法：异常检测算法用于识别数据中的异常值或离群点，有助于检测欺诈、故障和异常行为。 推荐系统算法：推荐系统算法用于分析用户行为和喜好，以推荐个性化的产品或内容。
问题重述 某厂生产一种弹子锁，其槽数高度可以用1到6中取5个来表示。其限制条件是：至少在5个中有3个不同的数；相邻槽的高度相差不能为5。...如果60个锁具装一箱，求一批锁的多少及装箱数，并要求提出一种方案，使团体顾客减少或不再抱怨，并对于所提出的方案，求出其最大无互开的箱数，并衡量原来随机装箱时，顾客抱怨互开的程度。...问题分析 锁具个数 首先把锁具及装箱问题抽象成数学概念，以5个数字的一个符合条件的组合或组成一个列表数据结构来代表一个相应的锁具，例如[1,2,3,4,5]代表一个锁具。...利用排除法的思想，通过Python语言，把问题分为所有可能的组合A6^5，存储到列表结构中；再通过集合的概念，剔除列表中相同槽高，只保留一个，如果个数小于3，则不符合要求，进行剔除；最后，剔除减去相邻差为...对于其它情况可用下法来鉴别：利用Python中的Numpy第三方库进行列表向量化运算，两个列表相减，再进行求和，绝对值为1则二者可能互开；否则不可能互开，记数字和为i的数组di，另一组数据为d_i^'，
我们常说，办事情要“名正言顺”，而数据领域的名字则是格外的多，商业分析、数据分析、数据挖掘、算法模型……经常把大家绕晕，今天系统科普一下。...商业分析VS 数据分析 广义上的数据分析，指的是“利用数据对XX问题进行分析”。包括了数据采集、数据存储、数据清洗、数据计算、结论输出、数据可视化等部分。大家注意到了，这里是有个空白的XX没有填的。...如果是：利用数据分析方法进行商业问题的分析，那就是商业分析了。商业分析是广义的数据分析方法的一个具体应用场景。 狭义上的数据分析， 应该叫“对企业内部系统采集的数据进行分析”。...业绩是做出来的，不是算出来的。更多的商业问题是和人的主观能动性有关，因此脱离人的因素去指望算法，最后就沦为数字游戏。 以上就是商业分析、数据分析、算法模型的关系与区别。...用一句话概括，可以说是：商业分析是数据分析方法在商业问题的具体应用，算法模型是一个有效解决特定商业分析问题的工具。
我们常说，办事情要“名正言顺”，而数据领域的名字则是格外的多，商业分析、数据分析、数据挖掘、算法模型……经常把大家绕晕，今天系统科普一下。...商业分析VS 数据分析 广义上的数据分析，指的是“利用数据对XX问题进行分析”。包括了数据采集、数据存储、数据清洗、数据计算、结论输出、数据可视化等部分。大家注意到了，这里是有个空白的XX没有填的。...如果是：利用数据分析方法进行商业问题的分析，那就是商业分析了。商业分析是广义的数据分析方法的一个具体应用场景。 狭义上的数据分析， 应该叫“对企业内部系统采集的数据进行分析”。...业绩是做出来的，不是算出来的。更多的商业问题是和人的主观能动性有关，因此脱离人的因素去指望算法，最后就沦为数字游戏。 以上就是商业分析、数据分析、算法模型的关系与区别。...用一句话概括，可以说是：商业分析是数据分析方法在商业问题的具体应用，算法模型是一个有效解决特定商业分析问题的工具。 有同学会说，方法讲了一堆，可到底做商业分析有啥用？这个话题我们下一篇来分享。
2.2 贪心算法一般思路 贪心算法的思路是：从问题的某一个初始解出发，然后通过一系列的贪心选择，每一步都做出在当前看来最好的选择，从而希望导致结果是整体最优的算法。...这个算法并不会从整体最优上加以考虑，它所做出的仅仅是在某种意义上的局部最优解。 具体来说，贪心算法的步骤如下： 建立数学模型来描述问题。 把求解的问题分成若干个子问题。...贪心算法的关键在于贪心选择性质和制定贪心策略，其中贪心选择性质是指问题的最优解可以通过一系列局部最优的选择达到，且每一步的选择依赖于以前作出的选择，但不依赖于后面要作出的选择。...而贪心策略则是为了达到问题的最优解或较优解而制定的策略。 需要注意的是，贪心算法并不总是能够得到全局最优解，因为它每一步都只考虑当前的最优选择，而忽略了全局的情况。...因此，贪心算法适用于那些具有最优子结构性质和贪心选择性质的问题。
先来看看这道面试题：双蛋问题 https://www.bilibili.com/video/av96214853/ 视频： http://mpvideo.qpic.cn/0bf2uyaayaaapeag22umrvpfbjwdbstaadaa.f10002
昨天晚上，某个环境的数据库在做一个压力测试的时候突然宕机了。这个问题比较急。马上查看日志文件。 看到了如下的一段，报了os级的linux错误。提示没有空间了。...紧急resize了下文件，把库先起来，然后再协调系统的资源了。 问题虽然马上解决了。但是对于文件写入（报错异步io)的情况，数据库实例会同然down掉。确实是一件很敏感的事情。...在metalink上查找有一个类似的错误，但是是基于NAS环境的，那个Unix环境做了一些系统变更导致了这个错误和这个问题还是有一些不同。...我简单在本地做了测试来看在并行插入的时候如果文件空间不够会不会把库down掉。但是要模拟数据文件的错误，可能需要借助bbed等工具来模拟了。...step 5:简单核查一下表里的数据。保证数据量在可控范围内。
TOP-K问题 TOP-K问题：即求数据结合中前K个最大的元素或者最小的元素，一般情况下数据量都比较大 比如：专业前10名、世界500强、富豪榜、游戏中前100的活跃玩家等 对于Top-K问题，能想到的最简单直接的方式就是排序...，但是：如果数据量非常大，排序就不太可取了(可能数据都不能一下子全部加载到内存中)。...举个例子： 有十亿个整形数据，我们的内存时4G，也就是102410241024*8个字节的空间，十亿个整形数据需要的是40亿个字节的空间，就占了内存的一半空间，这是不可行的 最佳的方式就是用堆来解决，...，第一层最多移动h-1次 总结下来我们就会发现，向上调整算法中是多节点乘多层数的关系，而向下调整算法则是多节点乘少层数的关系，我们进行比较就会发现其实向下调整算法的效率更高，所以在平常的排序和建堆中我们...最常用的还是向下调整算法 向上调整算法的时间复杂度为： n*log(n) 向下调整算法的时间复杂度为： log(n) 因此，向下调整算法的效率是远大于向上调整算法的！
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