大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 迭代（Iteration）与递归（Recursion)是开发过程中常用的编程技巧，二者有相似，也有区别。 1、递归 简单地说，就是函数调用函数自己。...通常把相同规则的业务，定义为一个函数，通过函数的重复调用，完成整体业务的实现。用有限的语句来定义对象的无限集合。...迭代是通过计算得到下一个计算初始值，并使用计算得到的值进行下一步的计算，直到不符合条件，计算结束。...main(String[] args) { int result = iteration(5); System.out.println(result); } 3、比较...②递归满足条件后，逐层返回，每层都计算完后才返回结果；迭代满足条件后，通过计数器结束循环，直接返回计算结果。递归与迭代相比较，效率低。
缺点它可能会导致重复搜索相同的状态，因为在每次增加搜索深度时，搜索树的一部分可能被重新搜索。此外，如果没有一个合适的方法来剪枝，迭代加深搜索也可能会很容易超时。...在实际应用中，迭代加深搜索通常用于解决搜索树非常深但答案可能在浅层节点的问题。通过结合DFS和BFS的思想，以及可能使用的剪枝技术，如IDA*估价函数，迭代加深搜索可以在一定程度上提高搜索效率。...比较空间复杂度：DFS的空间复杂度通常较低，因为它只需要保存从源节点到当前节点的路径信息。然而，在最坏情况下，当图退化为链状时，DFS可能需要存储与图中节点数相同数量的信息。...使用迭代加深搜索可以帮助找到最短或最经济的物流路径。通过将商品、供应商、客户和物流中心视为图中的节点，并利用迭代加深搜索来遍历这些节点及其关系，可以高效地找到最优路径。...通过迭代加深搜索，AI可以逐步扩大搜索深度，从而找到能够赢得比赛的最优步骤序列。图形设计和处理：在图形设计和处理中，迭代加深搜索可以用于寻找满足特定条件的图形结构。
每次会返回这么一个数据: [{Id:1,pending:65,queued:0,completed:0},{Id:2,pending:0,queued:0,completed:0}]，请问再次请求这个接口的时候如何将获取的数据和上一次获取到的数据进行比较...，找出变动的字段。...解析： 要比较两次从接口获取的数据，并找出变动的字段，你可以按照以下步骤进行： 存储上一次的数据：首先，你需要有一个地方来存储上一次从接口获取的数据。这可以是一个变量、数据库或任何其他存储机制。...获取新的数据：当你再次调用接口时，你将获得一组新的数据。 比较数据：将新的数据与旧的数据进行比较，以找出任何变动的字段。...注意：这个示例假设 newData 和 previousData 中的项是按相同的顺序排列的，并且每个 Id 只出现一次。
Python 算法高级篇：递归与迭代的比较与应用 在算法设计和实现中，递归和迭代是两种常见的控制结构，用于解决问题和执行重复的任务。...本篇博客将深入比较递归和迭代，包括它们的工作原理、优缺点，以及在 Python 中的应用示例。我们将详细解释每个概念，提供示例代码，并对代码的每一行进行注释，以确保你全面理解它们。...迭代是一种通过循环控制结构来重复执行一组操作，而不是使用递归调用的算法设计方法。迭代通常涉及明确的循环终止条件。 2.2 迭代的工作原理 迭代的工作原理可以总结为以下步骤： 1 ....递归与迭代的比较 3.1 递归与迭代的对比 递归和迭代之间的关键区别在于问题的解决方式和性能： 递归通过将问题分解为子问题并递归调用自身来解决问题。这通常更容易理解，但可能导致性能问题。...应用示例：斐波那契数列 让我们以斐波那契数列为例，比较递归和迭代的应用： 5.1 递归应用 def fibonacci_recursive(n): if n <= 1: return
其实这个问题并不在于上下调基因数量，应该是看质量，这样的对比才有意义。 最初级的就是韦恩图啦 大家在做差异分析结果比较的时候，喜欢看两次分析结果的基因交集，比如韦恩图。...如果画一个差异变化倍数（logFC）散点图，就可以很直观的给出两次分析结果差异了。...分析一文就够（单机版+R语言版） 根据分组信息做差异分析- 这个一文不够的 差异分析得到的结果注释一文就够 两个差异分析的结果的对比，韦恩图是比较符合直觉的展现方式。...详见：两次单细胞差异分析后的结果进行相关性散点图绘制 相关性确实是可以说明我们的两次差异分析是一致的，但是很多时候，我们并不是想重复前人的数据分析结果，而是确实先看看两次差异分析的结果的不一致的地方。...：Cluster 1: expression in N16 > expression in T16 = expression in T30 这个时候的算法来源比较老了，是：Cluster analysis
c++利用对象实现简单数据的测试： class TestDataEmptyArray { public: static vector get_array() { std...[2,3,4,2,4] return arr @staticmethod def get_expected_result(): return 0 相比较来说...，python实现的代码更加简洁。
Hex具有中等数量的分支因子和确定性转换，这意味着MCTS在该领域中非常有效，这使作者能够直接比较PGS与MCTS的强度。...每个智能体在每次移动使用800次搜索迭代，不会在移动之间思考。实验结果见下表。 ? 如果策略搜索的能力已经饱和，那么PGS的扩展可能不如MCTS，但是并没有发现在游戏中会出现这种情况。...但是，在每次移动中进行1600次迭代仍然是一个相当短的搜索，这样的情况可能会发生在较长时间的搜索过程中。 ?...Policy Gradient Search Expert Iteration 作者使用PGS作为专家迭代算法中的专家进行实验，并与MCS和MCTS进行比较。 ?...这项工作中提出的结果主要关注Hex的确定性和离散动作空间域。这使得模型的效果可以与MCTS直接比较，但PGS最激动人心的潜在应用是MCTS不易使用的问题，例如随机状态转换或连续动作空间的问题。
题目 思路 因为每次只有两个操作：复制或粘贴。可以用深搜把所有情况遍历。...采用一个memo数组记忆化搜索 class Solution { public: int INM = INT_MAX - 10; int memo[1001][1001]; int
一·题目（单词搜索问题）： newcode题目链接： 单词搜索_牛客题霸_牛客网 二·思路解释： 思路：个人理解是找到word中的第一个元素，然后去递归的上下左右查找，最后根据word的下标变化等看是否返回...word和它的索引 ，board和它的下标i，j，以及我们的真假表（这里下标直接用board的i，j即可）； 一开始先遍历原数组找到word首元素的位置，从它开始进行递归（当然这里有种特殊情况，下面会讲到...）： nowcoder题目链接：腐烂的苹果_牛客题霸_牛客网 五·思路解释： 思路：这里虽然是bfs有两种思路的方向可以让我们完成代码的操作，一个就是递归，另一个就是迭代，这里考虑一下迭代完成， 即通过选择合容器配合出入以及循环完成...下面讲解一下迭代应用于本题的具体思路： 1·首先这道题就是我们先遍历数组然后找到所有的2，之后在同时从每个2开始上下左右找1覆盖成2并记录位置，并把它们就录下来方便下次用，第一批2用完后，这时是过去了一分钟故用个计时器记录一下...0||n>=grid[0].size()) return false; else return true; } //子函数利用容器特点把递归转换成迭代解决
我认为产品就是为了解决某种问题而被创造出来，首先需要先解决用户的痛点。如果制作的产品能像一个方便、实用的“轮子”，那用户就能推着它往前走（督促产品迭代）。...项目地址：https://github.com/sqlalchemy/sqlalchemy 2.1.3 搜索 搜索服务选用的是基于 Rust 的轻量级开源搜索引擎 sonic，像用 Redis 一样用上搜索...如何保证文件的更新 下载 README 文件有的时候找不到：项目的默认分支不一样、文件名不一致等 搜索部分，随着所有项目的 README 内容写入搜索引擎，搜索的准确率真的是惨不忍睹。...这个比较简单因为支持 docker 直接起服务，则需要： sonic 的 store 目录挂载到本地，防止重启 docker 数据清空 HK 服务器可以国内的搜索服务（后面不需要爬虫动态更新搜索中的内容...如果你有关于搜索的方案欢迎留言讨论，也可以和我分享搜索相关的资料与知识。如果使用中遇到问题可以点击“反馈”告诉我。 ? 觉得好用的话就把它拖到「我的小程序」，然后分享给身边的小伙伴吧 ?
这样做，最大的好处在于，将向量搜索作为Lucene索引的一部分，确保了向量搜索能与Elasticsearch的其他特性如跨集群搜索、快照/恢复等无缝集成，同时，利用Lucene的段策略和页面缓存，向量搜索的实现在性能上得到了优化...这标志着Elasticsearch正式进入了向量搜索领域。2020年：随着版本的持续迭代，Elasticsearch增加了对向量的更多操作和功能，如向量的脚本评分和向量字段的更复杂查询能力。...2022年及之后：Elasticsearch继续在向量搜索领域深化和扩展，包括优化向量搜索的性能，扩展向量搜索相关的API，以及引入新的机器学习集成，使得从文本到向量的转换和搜索更加灵活和强大。...Elasticsearch与OpenSearch的比较当我们深入比较Elasticsearch和OpenSearch在向量搜索实现上的差异时，可以从几个维度进行考察：性能、易用性、扩展性和生态系统。...Elasticsearch与OpenSearch的比较在对Elasticsearch和Opensearch的向量搜索实现进行比较时，我们可以从性能、易用性、扩展性和生态系统四个维度来探讨它们之间的差异。
正好最近在学启发式算法和java，为了造福人类小编打算提供模拟退火法和迭代局部搜索求解TSP的java版本，方便一些不喜欢C++的同鞋~~ 代码是基于我自己写的版本，但我是学习了公众号推文之后写的，同时有参照原文代码...： 干货 | 用模拟退火(SA, Simulated Annealing)算法解决旅行商问题 干货|迭代局部搜索算法(Iterated local search)探幽（附C++代码及注释） 不多说了...best_solution.cost = current_solution.cost; } System.out.println("迭代搜索...Delta实际上是对局部搜索的过程进行去重优化。 Delta[i][j]中存放的数字表示反转i，j间路径后对总距离的改变量。...好了，这次的java代码分享就到这里了。两段代码，容量不小。同鞋们可以分两次看。 那么我们下次再见~
Gtfo Gtfo这款工具采用Python3开发，在Gtfo的帮助下，广大研究人员可以直接在命令行终端窗口中搜索GTFOBins和LOLBAS代码文件。...该工具的主要功能就是帮助研究人员直接在命令行终端窗口中搜索GTFOBins和LOLBAS代码文件。...除此之外，它还可以让研究人员专注于命令行串钩，而无需面对明亮的白色背景的桌面窗口，它可以帮助我们将vim、反向Shell和其他漏洞利用“合为一体”。...工具安装 广大用户可以使用git命令将项目代码从GitHub库中克隆至本地： git clone https://github.com/mzfr/gtfo.git 下载完成之后，切换到项目目录，然后根据自己的需求运行对应的命令即可.../gtfoPython3 gtfobins.py 工具运行截图 搜索GTFOBins代码文件： 搜索LOLBAS代码文件： 枚举exe文件： 枚举代码文件： 错误提示： 项目贡献 1、报告漏洞； 2、修复错误或
关于ROPgadget ROPgadget是一款可以在二进制文件中搜索Gadget的强大工具，本质上来说，ROPgadget 是一个小工具查找程序和自动操作程序。...在该工具的帮助下，广大研究人员可以在二进制文件中搜索Gadget，以方便我们实现对 ROP 的利用。...--opcode 搜索可执行区段中的opcode --string 搜索可读区段中的字符串 --memstr 搜索所有可读区段中的每一个字节 --depth 搜索引擎深度（默认为10） --only 仅显示指定指令 --filter...thumb模式 --console 使用搜索引擎的交互式终端 --norop 禁用ROP搜索引擎 --nojop
GTFOcli是一款功能强大的命令行接口工具，该工具提供了简化的二进制搜索命令，可以帮助广大安全研究人员检测包含错误配置的目标系统，并执行绕过测试以对其进行安全评估。...Unix二进制 搜索tar二进制代码： gtfocli search tar 从stdin搜索tar二进制代码： echo "tar" | gtfocli search 搜索指定位置文件的二进制代码...| gtfocli search --os windows 搜索指定位置文件的二进制代码： cat windowsExecutableList.txt Winget c:\\Users\\Desktop...Winget二进制代码，并将结果输出为yaml格式（使用-h参数可查看可用的格式选项）： gtfocli search Winget -o yaml --os windows 使用Docker化解决方案执行搜索...搜索tar二进制代码并将结果输出为json格式： echo 'tar' | docker run -i cmdtoolsowner/gtfocli search -o json 搜索以卷形式加载在容器指定位置文件中的二进制代码
只出现一次的数字 III只出现一次的数字 -- 所有题目都是线性时间复杂度，空间复杂度都是常数级复杂度分析如果题目看错是只有一个值出现一次，其余都出现两次，那么直接异或就可以得出结果；现在是有两个值只出现一次...temp 进行一定的比较分成两组，这时候考虑使用二进制中的位值先用异或将所有 nums 中的值进行运算，得到 x1 ^ x2 的值 res，对于 res,我们知道他们是由两个值 x1,x2 异或得到，...ret}分析 -- 迭代不需要进行什么位运算，直接用带状态的 dfs 去取，每次都有两个状态，取或者不取，和二叉树贼像，然后当迭代到数组最后一个值的时候，将状态数组收集起来即可这种就好像二叉树一样，len...nums 数组遍历结束，最后得到 ret 就是去重后的与之对应的第一种数学法没有带状态，比较难复用，第二种迭代+位运算中，是将所有可能性的位运算按照下标与转成了数字，这种情况对于去重，咋看上有点复杂，所以就不考虑了...& | ^ 优先级低于比较匀速符，所以做比较的时候，要注意加上括号这个题和 260.
只出现一次的数字 III 只出现一次的数字 -- 所有题目都是线性时间复杂度，空间复杂度都是常数级复杂度 分析 如果题目看错是只有一个值出现一次，其余都出现两次，那么直接异或就可以得出结果； 现在是有两个值只出现一次...temp 进行一定的比较分成两组，这时候考虑使用二进制中的位值 先用异或将所有 nums 中的值进行运算，得到 x1 ^ x2 的值 res， 对于 res,我们知道他们是由两个值 x1,x2 异或得到...} return ret } 分析 -- 迭代 不需要进行什么位运算，直接用带状态的 dfs 去取，每次都有两个状态，取或者不取，和二叉树贼像，然后当迭代到数组最后一个值的时候，将状态数组收集起来即可...，直到 nums 数组遍历结束，最后得到 ret 就是去重后的 与之对应的第一种数学法没有带状态，比较难复用，第二种迭代+位运算中，是将所有可能性的位运算按照下标与转成了数字，这种情况对于去重，咋看上有点复杂...位运算符号 & | ^ 优先级低于比较匀速符，所以做比较的时候，要注意加上括号 这个题和 260.
在这篇博客中，我们将探讨 BBQ 在 Lucene 和 Elasticsearch 中的应用，重点关注召回率、高效的按位操作和优化存储，以实现快速、准确的向量搜索。什么是“更好的”二进制量化？...传统的二进制量化 损失非常大，要达到足够的召回率，需要收集 10 倍或 100 倍的额外邻居进行重新排序，这样的效果显然不理想。于是我们推出了更好的二进制量化！...这显著提高了搜索质量，同时不会增加存储成本。按位操作实现快速搜索。查询向量被量化并转换为允许高效按位操作的方式。使用更好的二进制量化进行索引索引过程很简单。请记住，Lucene 构建单独的只读段。...为了将向量比较转换为按位点积，需要对比特进行移位。最好直观地展示一下发生了什么：这里，每个 int4 量化值的相对位置比特被移位到单个字节。...大规模 Elasticsearch 基准测试如我们在 Elasticsearch 向量大规模搜索博客 中所述，我们有一个用于大规模向量搜索基准测试的 rally 轨道。
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