今天,我们继续探索JS算法相关的知识点。我们来谈谈关于「回溯法」的相关知识点和具体的算法。
作者姓名:李鹏 原文链接:http://www.jianshu.com/p/8b68f4df749e 前言 这里有这么多前端面试题干货,你确定不点进来看看? 好吧,如果你看到这句话,你明显是点进来了。 那么恭喜你,接下来我就和你们分享一下,近期我收集到的各个公司的面试题。 本文为作者原创,转载请告知作者并取得同意方可转载。 违者作者保留法律追究权利。 前端面试题 闲话就不扯了,直接开始分享。 2.1、第一套面试题 ---- 当前一段代码输出结果是什么? 当前一段代码输出结果是什么? 假设现有一篇文章
求素数 输入M、N,1 < M < N < 1000000,求区间[M,N]内的所有素数的个数。素数定义:除了1以外,只能被1和自己整除的自然数称为素数 输入描述: 两个整数M,N 输出描述: 区间内素数的个数 示例1 输入 2 10 输出 4 #include<iostream> #define K 1000001 using namespace std; char p[K+1] = {1,1,0}; //数组前三个数 0 1 2 分别为 合数、合数、素数 int main() { int
因子分析是一种描述原始变量或原始样本之间相关关系的一种手段,所谓因子指的是多个错综复杂的自变量经过有效手段抽取到少数几个综合计算变量的代称,它是一种多变量统计分析方法,通过因子得分确定较高得分的公共因子载荷矩阵进行对原始变量的代替(相当于降维),出发点是原始变量的相关系数矩阵
公式:求a的平方根的迭代公式为: X[n+1]=(X[n]+a/X[n])/2 要求前后两次求出的差的绝对值少于0.00001。 输出保留3位小数
物以类聚,人以群分,平常我们把人和物进行分类,今天来讲一讲如何通过DBSCAN用数据把样本进行聚类。
一. SIFT简介 1.1 算法提出的背景: 成像匹配的核心问题是将同一目标在不同时间、不同分辨率、不同光照、不同位姿情况下所成的像相对应。传统的匹配算法往往是直接提取角点或边缘,对环境的适应能力较差,急需提出一种鲁棒性强、能够适应不同光照、不同位姿等情况下能够有效识别目标的方法。1999年British Columbia大学大卫.劳伊( David G.Lowe)教授总结了现有的基于不变量技术的特征检测方法,并正式提出了一种基于尺度空间的、对图像缩放、旋转甚至仿射变换保持不变性的图像局部特征描述算子-SI
题目描述 数组中有一个数字出现的次数超过数组长度的一半,请找出这个数字。例如输入一个长度为9的数组{1,2,3,2,2,2,5,4,2}。由于数字2在数组中出现了5次,超过数组长度的一半,因此输出2。如果不存在则输出0。 思路 思路一: 利用HashMap记录每个数字以及数字出现的次数,没出现过的就放进去,出现过的就累加,若出现次数大于长度一半,返回此数,否则返回0。 思路二: 利用 Boyer-Moore Majority Vote Algorithm 来解决这个问题 使用 count 来统计一个元素出现
这是 LeetCode 上的「395. 至少有K个重复字符的最长子串」,难度为 Medium。
红太阳幼儿园有 nnn 个小朋友,你是其中之一。保证 n≥2n \ge 2n≥2。
问题描述 给定一个正整数N,请你输出N以内(不包含N)的质数以及质数的个数。 输入格式 输入一行,包含一个正整数N。 输出格式 共两行。 第1行包含若干个素数,每两个素数之间用一个空格隔开,素数从小到大输出。 第2行包含一个整数,表示N以内质数的个数。 样例输入 10 样例输出 2 3 5 7 4
探索性数据分析(EDA)是数据项目的第一步。我们将创建一个代码模板来实现这一功能。 简介 EDA由单变量(1个变量)和双变量(2个变量)分析组成。
395. Longest Substring with At Least K Repeating Characters
链接:39. 组合总和 - 力扣(LeetCode) (leetcode-cn.com)
中位数(又称中值,英语:Median),统计学中的专有名词,代表一个样本、种群或概率分布中的一个数值,其可将数值集合划分为相等的上下两部分。对于有限的数集,可以通过把所有观察值高低排序后找出正中间的一个作为中位数。如果观察值有偶数个,则中位数不唯一,通常取最中间的两个数值的平均数作为中位数。
SELECT prod_name FROM products WHERE prod_name REGEXP ‘1000’
算法就是计算或者解决问题的步骤。我们可以把它想象成食谱。要想做出特定的料理,就要遵循食谱上的步骤;同理,要想用计算机解决特定的问题,就要遵循算法。这里所说的特定问题多种多样,比如“将随意排列的数字按从小到大的顺序重新排列”“寻找出发点到目的地的最短路径”,等等。
运用贪心算法求解问题时,会将问题分为若干个子问题,可以将其想象成俄罗斯套娃,利用贪心的原则从内向外依次求出当前子问题的最优解,也就是该算法不会直接从整体考虑问题,而是想要达到局部最优。只有内部的子问题求得最优解,才能继续解决包含该子问题的下一个子问题,所以前一个子问题的最优解会是下一个子问题最优解的一部分,重复这个操作直到堆叠出该问题的最优解。
三、计算其余的各个数据对象到这K个初始聚类中心的距离,把数据对象划归到距离它最近的那个中心所处在的簇类中;(数据对象划分到离他近的簇里)
滑动窗口算法的基本思想是使用双指针(有时也可能使用更多指针)来表示窗口的边界。在每一步中,我们可以根据特定条件来移动窗口的边界,并更新所需的统计信息。
今天分享一道沙雕的题目,不仅题目描述让人很难理解,测试用例也是奇葩:人的身高为零,在 LeetCode 的评论区和题解区哀嚎一片。
这道算法题其实并不难,如果你把文章从头到尾看完的话基本上能看懂,但如果你看到最后的话大概率会说一句:这是什么沙雕题目?!
接着,创建两个索引,begin和end,一个从前往后找,找到一个字母停止,另一个从后面找,找到字母停止,然后进行交换,保证begin<end,比较简单,代码如下:
算法的重要性,我就不多说了吧,想去大厂,就必须要经过基础知识和业务逻辑面试+算法面试。所以,为了提高大家的算法能力,这个公众号后续每天带大家做一道算法题,题目就从LeetCode上面选 !
近日,谷歌宣布开源工具Skaffold全面上市,该工具可以使开发人员更轻松地使用Kuberentes。目前该项目在Github上开源,已经超过8000个星。
给你一个 无重复元素 的整数数组 candidates 和一个目标整数 target ,找出 candidates 中可以使数字和为目标数 target 的 所有 不同组合 ,并以列表形式返回。你可以按 任意顺序 返回这些组合。
No.13期 Misra Gries算法 Mr. 王:嗯,所以我们提出如下的方法: (1)处理一个新到来的元素x时 (2)If已经为其分配计数器,增加之 (3)Else If没有相应的计数器,但计数器个数少于k,为x分配计数器k,并设为1 (4)Else所有的计数器值减1,删除值为0的计数器 这个算法称为Misra Gries(MG)算法。第一种情况,如果内存中已经有新到来元素的计数器,则只需要将其值加1即可;第二种情况,如果还没有为新到来的元素提供计数器,并且内存没有被填满时,则可以为这个元素的计数器开
美国食品与药品管理局(FDA)批准新药、法律裁决、企业合并、股票回购和CEO偶然在播客上露脸,这些都是影响股价的事件的例子。现实生活中发生的重大事件虽然不能被像技术指标一样被量化,但是无疑会对股价产生影响。
我们有一个由平面上的点组成的列表 points。需要从中找出 K 个距离原点 (0, 0) 最近的点。
假设有打乱顺序的一群人站成一个队列。每个人由一个整数对 (h, k)表示,其中 h 是这个人的身高,k 是排在这个人前面且身高大于或等于 h 的人数。编写一个算法来重建这个队列。
这样,我们就可以找到字符串 needle 在字符串 haystack 中的第一个匹配项的下标。
昨日,也就是25日,在墨天轮的「每日一题」上面答题,做错了,当再次认真审题的时候,发现了,哦吼。原来如此,明明是三个“surge”,……这?想着就再复习下这个函数吧。首先说下哈,这个栏目其实挺好的,每天做一题,查缺补漏也好,增长知识也罢,至少让自己都在学习中,是一件很快乐的事情。
1. 在软件生命周期的哪一个阶段,软件缺陷修复费用最低 ( A )
输入 n 个整数,找出其中最小的 k 个数。例如输入4、5、1、6、2、7、3、8 这8个数字,则最小的4个数字是1、2、3、4。
最近看到了一条史前的算法面试题,觉得挺有意思的,虽然网上已经有了很多完善的答案,但是我还是想自己整理一遍,强化印象,同时也和大家分享一下这道12年的Google题目:
据身边不少朋友反映,SQL长时间不用的话难免会生疏!本文的几个查询示例可以让你5分钟内快速回忆起MySQL中常用的基础查询语法!
该处理器根据配置将二进制编码的Avro数据文件分割成更小的文件。输出策略决定split后的文件是Avro数据文件,还是只保留Avro记录(在FlowFile属性中包含元数据信息 )。输出总是二进制编码的。
题目:输入n个整数,输出其中最小的k个。例如输入1,2,3,4,5,6,7和8这8个数字,则最小的4个数字为1,2,3和4。 分析:这道题最简单的思路莫过于把输入的n个整数排序,这样排在最前面的k个数就是最小的k个数。只是这种思路的时间复杂度为O(nlogn)。我们试着寻找更快的解决思路。 我们可以先创建一个大小为k的数据容器来存储最小的k个数字。接下来我们每次从输入的n个整数中读入一个数。如果容器中已有的数字少于k个,则直接把这次读入的整数放入容器之中;如果容器中已有k个数字了,也就是容器已满,此时我们不
给你一个正整数数组 arr,请你找出一个长度为 m 且在数组中至少重复 k 次的模式。
题目:给你链表的头节点 head 和一个整数 k 。 交换 链表正数第 k 个节点和倒数第 k 个节点的值后,返回链表的头节点(链表 从 1 开始索引)。
牛妹有一个坏习惯,一旦与朋友吵架了,她就要删除好友。现在输入一个行多个字符串表示牛妹的朋友,请把它们封装成列表,然后再输入与牛妹吵架的朋友的名字,请使用remove函数帮她从列表中删除这个好友,然后输出完整列表。
要查询出每门课程都大于80分的学生姓名,因为一个学生有多门课程,所以会出现下面三种情况。
作者:Sandhya Kuruganti 和Hindol Basu 原文:Guide to Build Better Predictive Models using Segmentation http://www.36dsj.com/archives/45164 我们使用线性或者逻辑回归模型来开发精确模型,为了预测相关的输出结果。我们经常为分割的部分分别创建模型。为了判断它们的有效性,我们可以利用细分方法:如CHIAD或者CRT。 但是,这真的有必要吗?我们可不可以创建一个单独的模型和使它含有区融变量作为
HashMap涉及的技术点非常多,典型的数据结构和算法有机结合,JDK对HashMap优化变化中不断权衡时间复杂和空间复杂度。
点击率预估用来判断一条广告被用户点击的概率,对每次广告的点击做出预测,把用户最有可能点击的广告找出来,是广告技术最重要的算法之一。
维基百科社区以人身攻击的评论臭名昭著。这个问题非常糟糕,以至于活跃的贡献者或编辑在八年期间下降了40%。尽管没有一个解决方案可以解决这个问题,但支持维基百科的非营利组织维基媒体基金会决定使用AI来更多地了解问题,并考虑如何解决这个问题。
搜索引擎现在一般都有关键词提示或者说是补全功能。就是当你在搜索框里输入一个关键词s时,搜索引擎会自动提示你一些频率比较高,同时前缀是s的关键词 这道题的大意就是给定你N个高频的查询字符串。然后题目定义如果一个字符串s满足,有不少于5个高频字符串是以s为前缀的,那么我们就称s是“合适的前缀”。同时如果一个“合适的前缀”s,删掉s的最后一个字符之后就不是“合适的前缀”了,那我们就称s是“最短的合适前缀”。最后题目问你对于给定N个高频字符串,一共有几个“最短的合适前缀” 举个例子,假如高频的字符串是如下12个:a ab abc abcde abcde abcba bcd bcde bcbbd bcac bee bbb,那么“最短的合适前缀”一共有4个,是ab bb bc be。需要注意一点是,样例中故意给了两个一样的字符串abcde,提醒你需要处理输入中有重复字符串的情况 首先我们看一下为什么ab是“最短的合适前缀”。以ab为前缀的字符串有ab abc abcde abcde abcba 5个,这里abcde要算2次;而以a为前缀的字符串有6个,多了一个a。所以ab砍掉b之后就不是合适的前缀了,所以ab是一个“最短的合适前缀” 同理以b为前缀的高频字符串有6个,所以b不是合适的;但是bb,bc,be都是合适的,所以bb bc be也都是“最短的合适前缀” 通过对样例的分析,我们可以发现:如果我们用所有高频字符串构造Trie,那么找“最短的合适前缀”其实就是找一个节点p,满足以p为根的子树中的终结点不多于5个,同时以p的父节点为根的子树中的终结点大于5 而关于计算Trie的一个子树中终结点的数目,我们在上一节已经做过这样的题目了。方法是用一个cnt数组(int cnt[MAX_NODE])在插入字符串的时候把沿途的节点cnt都加一。等所有高频字符串都插入完成之后,遍历trie中的每一个节点,看有几个节点p满足cnt[p]<=5且cnt[p.father]>5 其中遍历trie可以用之前讲的dfs算法,整个算法的伪代码如下:
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