贪心算法（Greedy Algorithm）是一种逐步构建解决方案的方法。在每一步选择中，贪心算法总是选择在当前看来最优的选择，希望通过这些局部最优选择最终能构建出全局最优解。...贪心算法的特点是简单高效，但它并不总能保证得到最优解。 一、贪心算法的基本概念 贪心算法的核心思想是每一步都选择当前最优的决策，不考虑未来的影响。...贪心算法的基本步骤通常包括以下几个： 选择：选择当前最优的选项。 验证：验证当前选择是否可行（通常包括是否满足约束条件）。 构建：将当前选择加入到最终的解决方案中。...活动选择：选择最多的不重叠活动。 任务分配：将任务尽可能多地分配给工人。 区间覆盖：用最少数量的区间覆盖所有点。 四、总结 贪心算法是一种通过局部最优选择构建全局最优解的方法。...虽然它不总能保证得到最优解，但在许多实际问题中表现良好。通过理解和应用贪心算法，我们可以有效地解决许多复杂的优化问题。希望通过本文的介绍，大家能够更好地理解和应用贪心算法。
替换空格： 请实现一个函数，将一个字符串中的每个空格替换成“%20”。例如，当字符串为We Are Happy.则经过替换之后的字符串为We%20Are%20Happy。...思路： 1.先循环一遍，找出该字符串中" "空格的个数count 2.因为要把" "空格替换成 "%20"，所以，要倒着数，最后一个空格后面的元素要移动到2*count位置 3.继续往前遍历，倒数第二个空格后面直到最后空格之间的元素...php function replaceSpace($str) { $length=strlen($str);//注意字符串长度的函数 $count=0;...{ $count++; } } //倒叙遍历，字符先复制到后面，空格所在位置替换成目标
对于几乎所有机器学习算法，无论是有监督学习、无监督学习，还是强化学习，最后一般都归结为求解最优化问题。因此，最优化方法在机器学习算法的推导与实现中占据中心地位。...除了极少数问题可以用暴力搜索来得到最优解之外，我们将机器学习中使用的优化算法分成两种类型（不考虑随机优化算法如模拟退火、遗传算法等，对于这些算法，我们后面会专门有文章进行介绍）： 公式解 数值优化 前者给出一个最优化问题精确的公式解...对牛顿法更全面的介绍可以阅读SIGAI之前的公众号文章“理解牛顿法”。 牛顿法在logistic回归，AdaBoost算法等机器学习算法中有实际应用。...动态规划算法能高效的求解此类问题，其基础是贝尔曼最优化原理。一旦写成了递归形式的最优化方程，就可以构造算法进行求解。...√2谈起 【获取码】SIGAI0620 [27] 场景文本检测——CTPN算法介绍 【获取码】SIGAI0622 [28] 卷积神经网络的压缩和加速 【获取码】SIGAI0625 [29] k近邻算法
导言 对于几乎所有机器学习算法，无论是有监督学习、无监督学习，还是强化学习，最后一般都归结为求解最优化问题。因此，最优化方法在机器学习算法的推导与实现中占据中心地位。...最优化算法的分类 对于形式和特点各异的机器学习算法优化目标函数，我们找到了适合它们的各种求解算法。...除了极少数问题可以用暴力搜索来得到最优解之外，我们将机器学习中使用的优化算法分成两种类型（不考虑随机优化算法如模拟退火、遗传算法等，对于这些算法，我们后面会专门有文章进行介绍）： 公式解 数值优化...对牛顿法更全面的介绍可以阅读SIGAI之前的公众号文章“理解牛顿法”。 牛顿法在logistic回归，AdaBoost算法等机器学习算法中有实际应用。...动态规划算法能高效的求解此类问题，其基础是贝尔曼最优化原理。一旦写成了递归形式的最优化方程，就可以构造算法进行求解。
元素替换算法函数 用于 将 一个容器中的 指定迭代器范围 的 元素 中 将 指定的 A 值 替换为 B 值 ; replace 元素替换函数 将 输入容器 的 [ 起始迭代器, 终止迭代器 ) 范围...内的 元素 指定的 A 值 替换为 B 值 ; replace 元素替换算法 函数原型 如下 : template void replace...三、替换符合要求的元素算法 - replace_if 函数 1、函数原型分析 在 C++ 语言 的 标准模板库 ( STL , STL Standard Template Library ) 中 , 提供了...replace 元素替换算法函数 用于 将 一个容器中的 指定迭代器范围 的 符合要求的 元素 替换为 新的 值 ; replace 元素替换函数 将 输入容器 的 [ 起始迭代器, 终止迭代器 )...范围 内的 元素 中 符合要求的 元素 替换为 新的 值 ; replace_if 替换符合要求的元素算法 函数原型 如下 : template <class ForwardIterator, class
导言 ---- 对于几乎所有机器学习算法，无论是有监督学习、无监督学习，还是强化学习，最后一般都归结为求解最优化问题。因此，最优化方法在机器学习算法的推导与实现中占据中心地位。...最优化算法的分类 ---- 对于形式和特点各异的机器学习算法优化目标函数，我们找到了适合它们的各种求解算法。...除了极少数问题可以用暴力搜索来得到最优解之外，我们将机器学习中使用的优化算法分成两种类型（本文不考虑随机优化算法如模拟退火、遗传算法等）： 公式求解 数值优化 前者给出一个最优化问题精确的公式解...动态规划算法能高效的求解此类问题，其基础是贝尔曼最优化原理。一旦写成了递归形式的最优化方程，就可以构造算法进行求解。 更多精彩内容请点击：机器学习文章精选！...↓关注后，后台回复【最优化】可下载最优化算法的资料
，可以看成是我们把买入的资金又以不同的价格卖了出去，此时我们的总资金才真的增加了钱数，对于我们的总资金来说才算真正的盈利了。...Math.max(dp_i_1,temp-prices[i]-fee); } return dp_i_0; } 总结 好了，看到这里以上4道关于股票买卖的算法题我们就完美解决了...，小伙伴们看懂了吗，希望大家仔细思考解题思路，能实际运用这套框架哦，这是关于股票买卖算法的第一篇文章，后续会有补充内容，对剩下比较复杂的题目提供解题方法，欢迎阅读我的下一篇文章，一起研究算法吧。...常见的消息中间件有哪些？你们是怎么进行技术选型的？ 你懂RocketMQ 的架构原理吗？ 聊一聊RocketMQ的注册中心NameServer Broker的主从架构是怎么实现的？...算法专辑： 和同事谈谈Flood Fill 算法
本文作为补充文章，对更复杂的题目进行解答，如果还没有阅读上篇文章，希望小伙伴们先去看一下上篇文章：详解股票买卖算法的最优解(一)，有助于理解。...所以可以套用之前的k=+infinity的算法 最终结果如下： public int maxProfit(int max_k, int[] prices) { if(prices.length...总结 好了，关于股票买卖算法的最优解系列就告一段落。 这类题型的解题思路就是引入了状态转移方程的概念，现在我们一起弄懂了这种解题思路，是不是还有一点小成就感呢。...解决这类问题的关键就是确认有几种选择，确定有几种状态，设定状态转移方程，处理特殊情况的值。之后就是套用进代码，解决问题。 希望大家再做算法题的时候脑子里能回忆起这种框架的解题思路。...算法专辑： 和同事谈谈Flood Fill 算法 详解股票买卖算法的最优解(一)
2.基于进程/线程检测 针对上面介绍的一个例子存在的问题，可以使用进程或者线程将模块修改检测的工作和程序的执行分离开来。...但这种方式本质上并不是热更，也没有保留程序的执行状态，可以看做是一个自动化重启的工具。 3.基于函数替换 下面我们从简单到深入一步步的说明函数替换的热更原理。...3.2 运行时替换对象成员函数 为了便于说明如何在程序运行时替换函数，下面刻意设计的一个简单的例子： ....，关于闭包以及cell object相关的介绍可以参考一下我的另一篇博文：理解Python闭包概念. 4.小节 上面完整介绍了基于函数热更的原理以及其核心的地方。...就好比一艘出海的轮船，热更仅仅可以处理一些零件的替换和修复工作，如果有重大的问题，比如船的引擎无法提供动力，那还是要返厂重修才能重新起航的：-）。 限于篇幅先介绍到这里，有问题欢迎一起讨论学习。
速度取决于算法 代码的运算速度取决于以下几个方面 1、 算法本身的复杂度，比如MPEG比JPEG复杂，JPEG比BMP图片的编码复杂。...2、 CPU自身的速度和设计架构 3、 CPU的总线带宽 4、 您自己代码的写法 本文主要介绍如何优化您自己的code，实现软件的加速。...然后用查表算法计算呢？ 我们使用3个数组分别存放DEF的256种可能的取值，然后。。。...以上就是对《让你的软件飞起来》的摘录，下面我将按照这位牛人的介绍，对RGB到YCbCr的转换算法做一下总结。...，这种算法应该是非常快的了，以后可直接使用了。
之前的文章《给 Java 和 Android 构建一个简单的响应式Local Cache》、《RxCache 整合 Android 的持久层框架 greenDAO、Room》曾详细介绍过它。...目前，对框架增加一些 Annotation 以及 Cache 替换算法。 一....支持多种缓存替换算法 RxCache 包含了两级缓存： Memory 和 Persistence 。...2.2 LRU LRU是Least Recently Used的缩写，即最近最少使用，常用于页面置换算法，是为虚拟页式存储管理服务的。...但是其内置的 Memory 层包含了多种缓存替换算法，不用内置的 Memory 还可以使用 Guava Cache、Caffeine 。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...在php中替换字符串我们都会使用到str_replace函数了，此函数还可以使用正则，下面小编来给大家介绍一下替换字符串中的一些字符或替换第一次出现的字符实例。...现在有个需求：字符串A与字符串B，字符串B中包含字符串A，利用字符串A将字符串B中的A替换成其他字符串或删除。...一、str_ireplace(find,replace,string,count) 函数使用一个字符串替换字符串中的另一些字符(该函数对大小写不敏感)。
基本概念 基于内容的过滤算法会推荐与用户最喜欢的物品类似的物品。但是，与协同过滤算法不同，这种算法是根据内容（比如标题、年份、描述），而不是人们使用物品的方式来总结其类似程度的。...2、Rocchio算法 Rocchio算法是信息检索中处理相关反馈（Relevance Feedback）的一个著名算法。...Rocchio算法的作用就是用来修改你的查询向量的： ? 在CB里，可以类似地使用Rocchio算法来获得用户U的profile： ? 其中 ? 表示item j的属性， ? 与 ?...的算法：Winnow算法。 5、朴素贝叶斯算法（Naive Bayes，简称NB） NB经常被用来做文本分类，它假设在给定一篇文章的类别后，其中各个词出现的概率相互独立。...可以利用用户U的历史喜好数据训练NB，之后再用训练好的NB对给定的item做分类。NB的介绍很多，这里就不再啰嗦了，有不清楚的同学可以参考NB Wiki。
，在很多应用场景下，你可能想进一步地压缩JSON字符串的长度，以提升传输效率，如果你使用的是nosql数据库，你可能想进一步的压缩json字符串的长度来节省你的存储空间，接下来，我将介绍一下目前最常用的...CJSON CJSON 的压缩算法，主要是将资料抽离成 Template 与 Value，节省掉重复的 "Key 值"。...}, { "values": [2, 100, 100, 200, 150] }, {} ]} HPack HPack 的压缩算法...，发现了里面有使用一种压缩比更高的做法，算法如下： 原数据： { name : "Andrea", age : 31, gender : "Male", skilled : true }...总结 从上面的例子中，我们发现，CJSON和HPack 都只是节省了 json数据键的大小，但是里面的中括号和引号都无用且大量冗余，我上面介绍的第三种压缩方法使用起来复杂度可能高一点，但是压缩比可以比上面的两种更好一些
题目描述 给你一个仅由大写英文字母组成的字符串，你可以将任意位置上的字符替换成另外的字符，总共可最多替换 k 次。在执行上述操作后，找到包含重复字母的最长子串的长度。...示例1 输入： s = "ABAB", k = 2 输出： 4 解释： 用两个'A'替换为两个'B',反之亦然。...示例2 输入： s = "AABABBA", k = 1 输出： 4 解释： 将中间的一个'A'替换为'B',字符串变为 "AABBBBA"。 子串 "BBBB" 有最长重复字母, 答案为 4。...题解 这题和之前做过的一题非常类似：每日算法系列【LeetCode 1004】最大连续1的个数 III ，只不过这题字符数量变成了 26 个。 方法和那题类似，都是用滑动窗口。...当前窗口是 [l, r] ，如果保留窗口中出现次数最多的字母，将其他字母全部替换为这个字母，那么替换次数就是 。如果它大于 k ，那就说明不能继续向右扩展，而是需要左端点右移，缩小窗口了。
深度学习算法能够自动学习时间序列数据中的模式和趋势，神经网络涉及隐藏层数、神经元数、学习率和激活函数等重要参数，对于复杂的非线性模式，深度学习模型有很好的表达能力。...该算法在多个时间序列预测任务中表现出了优异的性能，证明了其在时序预测领域的潜力。...通过将这些算法进行融合，可以使得时序预测模型更加鲁棒和准确。在实际应用中，可以根据不同的时序预测场景，选择合适的算法融合方式，并进行模型的调试和优化。...NeuralProphet提供了多种神经网络结构和优化算法，可以根据具体的应用需求进行选择和调整。...N-HiTS还采用了一种自适应的学习算法，可以动态地调整预测模型的结构和参数，以最大程度地提高预测精度。
如果数据量小，或者不太在意哈希碰撞的频率，甚至可以选择生成哈希值小的哈希算法，占用更小的空间。...Smhasher-评价哈希算法的函数 评价一个哈希算法的好坏，人们通常会引用 SMHasher 测试集的运行结果。...算法的流程如下： 使用模拟退火算法求出了最合适的参数，“c1=0xcc9e2d51” “c2=0x1b873593” “m=0x5” “n=0xe6546b64” “Hash=seed” 假设...，和murmurhash一样，属于非加密型hash算法。...CityHash算法的开发是受到MurmurHash的启发。优点是大部分步骤包含了至少两步独立的数学运算。缺点是代码较同类流行算法复杂。
▲ 本文算法的颜色交换结果 省流 简单来说，本文提供了一种通过数学建模的，将任意一个宝可梦的配色应用到另外一个宝可梦上，并且保证配色交换后能有最优的效果（某种数学意义上）的算法。...但是如果使用本文的算法，你可以得到这样的妙蛙种子： ▲ 本文算法结果：火系妙蛙种子 这个结果应用了火恐龙的配色，按照最优度排序的第一个结果。...调色板交换 我们可以看到，基于调色板的表达方式可以很方便地进行颜色替换。...一个颜色替换的例子是： ▲ 交换了红绿色 调色板的交换可以定义为： 其中新的调色板是： 图示： 根据排列组合的知识，我们知道任意的交换办法有很多种。而本文的算法的目标是找到其中最优的一种。...05 本文的算法 我们通过前面的章节知道，给定了两张都用调色板表达的图片，只要把全部调色板两两配对的情况都试一遍，总能找到最好的一种匹配方法。我们人眼可以知道什么配对情况最优，但是计算机并不知道。
算法的第一个版本 ---- 把问题抽象一下，其实不管是单元格，表格，还是文本行都可以看成是一个个的元素，于是我们的问题就成了在两个有序的序列中寻找一个最优的匹配，每个元素最多能跟一个元素进行匹配（可以没有匹配...定义：边就是两个之间的连线。 2.1 算法的目标 我们既然要找到最优的匹配，但是怎么才算是最优呢？这就是要求我们先定义一个数值指标，以此来衡量优劣。...优化版本 ---- 上面的算法在数据量小的时候，还没有问题，但是数据量稍大一点，因为取集合的方式是指数级的，想不废都难。 3.1 剪枝优化 剪枝1....简单说就是保证每个联通子图的最优来保证全局最优（当然这不一定成立，但是概率很小，而且即使不是全局最优，也和全局最优相差不多了，所以可以忽略）。...后续思考 ---- 后来查资料得知，图论里专门有一种叫二分图，还有相关的算法，不过我们的场景却比较特别，算是一种特殊的二分图吧。研究一下现有的二分图，应该还是有改进空间的。
在深度学习中，有很多种优化算法，这些算法需要在极高维度（通常参数有数百万个以上）也即数百万维的空间进行梯度下降，从最开始的初始点开始，寻找最优化的参数，通常这一过程可能会遇到多种的情况，诸如： 1、提前遇到局部最小值从而卡住...梯度下降法 算法2：梯度下降法+动量 算法在纯粹的梯度下降法之上，外加了梯度，从而记录下了历史的梯度情况，从而减轻了卡在局部最小值的危险，在梯度=0的地方仍然会有一定的v剩余，从而在最小值附近摇摆。...算法3：AdaGrad算法 AdaGrad算法的思想是累计历史上出现过的梯度（平方），用积累的梯度平方的总和的平方根，去逐元素地缩小现在的梯度。...算法4：RMSProp AdaGrad算法在前期可能会有很大的梯度，自始至终都保留了下来，这会使得后期的学习率过小。...算法5：Adam算法 Adam算法和之前类似，也是自适应减少学习率的算法，不同的是它更新了一阶矩和二阶矩，用一阶矩有点像有动量的梯度下降，而用二阶矩来降低学习率。
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