这学期总算开了算法课了，不得不吐槽，大四上学期开这课，时间很尴尬。不多说了，第一节课老师留了道题，要求在一个递归函数里求序列的最大最小值。
最近有点忙，今天水一下。来为大家介绍一个之前看到的一个有趣的常量阶最大值最小值滤波算法，这个算法可以在对每个元素的比较次数不超过3次的条件下获得任意半径区域内的最大值或者最小值，也即是说可以让最大最小值滤波算法的复杂度和半径无关。
将长度为 n 的数组升序排序后，则第 i 个位置的数字是该数组的第 i 小的量，称之为第 i 顺序统计量
之前做过最大值最小值滤波基本上复杂度是非常高的，因为涉及到遍历w*h的滑动窗口中的所有值然后求出这个窗口所有值的最大和最小值。尽管可以使用sse优化，但速度仍然快不起来，最近在ImageShop博主的一篇博客中遇见了这篇论文，https://files-cdn.cnblogs.com/files/Imageshop/O(1)%E6%9C%80%E5%A4%A7%E5%80%BC%E6%9C%80%E5%B0%8F%E5%80%BC%E7%AE%97%E6%B3%95.pdf ，讲的就是O(1)实现最大最小值滤波，所以希望与大家一起分享这个算法。
前两天在一个学长面试的时候遇到这样一个题，这里稍微详细说下本文的标题。给你ｎ个任意整数，求排序后相邻两个数之间的最大差值，这里n可能有10^5，整数为任意32位整型。要求求解算法的时间复杂度为O(n)。
前人栽树，后人乘凉，学习还是要多交流，学习别人的学习经验，这样可以少走弯路，别人推荐的一套“机器学习”相关学习资料，先理解的算法，然后编程实现，对理解“机器学习”算法原理十分有帮助。
(3)两个子数组的最大值里再取最大值，两个子数组的最小值里再取最小值，就是最终解；
**解析：**Version 1，先排序，再判断其是否是算术(等差)数组。Version 2以空间换时间，找出最大最小值，最大最小值相等，则数全相同为等差数列，如果最大最小值之差不能整除数组长度减1，说明是非等差数列。构造等差数列，判断其是否是数组中的元素。
1、排序概念 内部排序和外部排序 根据排序过程中，待排序的数据是否全部被放在内存中，分为两大类： 内部排序：指的是待排序的数据存放在计算机内存中进行的排序过程； 外部排序：指的是排序中要对外存储器进行访问的排序过程。 内部排序是排序的基础，在内部排序中，根据排序过程中所依据的原则可以将它们分为5类：插入排序、交换排序、选择排序、归并排序；根据排序过程的时间复杂度来分，可以分为简单排序、先进排序。冒泡排序、简单选择排序、直接插入排序就是简单排序算法。 评价排序算法优劣的标准主要是两条：一是算法的运算量，这
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
但实际上因为这题只需要输出最后的操作序列，那么我们只维护最大最小值的覆盖标记即可。
刚才画散点图要用到图例，可是matplotlib.pyplot.plot(x,y,’.’)画出的散点图中图例是两个点（因为plot默认画的是线，需要两个端点来表示线，所以是两个点），matplotlib.pyplot.scatter(x,y,’.’)画出的散点图中图例是三个点（这个我理解不了为什么，scatter散点的大小可以自己设置，我猜可能跟这个有关）。
我们用k个指针指向k个列表的开始元素，求出这k个数的最大最小值，那么区间[min, max]就至少包含了每个列表的一个元素，但这个区间可能不是最小的区间，我们考虑如何缩小这个区间。
广义的基因有6w+个，包括lncRNA、miRNA等等，每年可能都有个别基因增增减减的情况，累计在一起，就存在基因库版本的差异，10年前查到的和今年的可能不一样，所以旧的数据仍然可以有新的解释，同一个数据集也可以在和其他数据集用不同的思路分析
今天取这个标题把小编给难倒了，本来想写“数据归一化”的，一查阅网上资料，发现大家对“归一化”和“标准化”各执一词，索性就不管了，就叫数据处理吧。本文目的不是为了让大家弄清楚什么是“归一化”、什么是“标准化”，而是将这些“XX化”的处理方式集合到一个函数里，方便平时大家处理数据时调用，因此也就没有必要刻意区分这些个概念。要是大家有不同看法，欢迎在推文下方留言，给小编解解惑
前文介绍了符号表的两种实现，无序链表和有序数组，无序链表在插入的时候具有较高的灵活性，而有序数组在查找时具有较高的效率，本文介绍的二叉查找树(Binary Search Tree，BST)这一数据结构综合了以上两种数据结构的优点。
使用深度学习在进行图像分类或者对象检测时候，首先需要对图像做数据预处理，最常见的对图像预处理方法有两种，正常白化处理又叫图像标准化处理，另外一种方法叫做归一化处理，下面就详细的说一下这两种处理方法。
图解如下： 以int a[] = {4,7,8,5,6,2,1,9}为例 1.建堆
函数可分为： 随机数函数 绝对值函数 最大最小值函数 取整函数 取余函数 平方次方函数 三角函数 进制转换函数 随机数函数 函数 说明 Rand($min,$max) 返回指定范围内的随机数 Mt_rand($min,$max) 返回指定范围内的随机数(推荐使用) 绝对值函数 函数 说明 Abs($number) 返回数字的绝对值 最大最小值函数 函数 说明 Min() 返回最小值 Max() 返回最大值 取整函数 函数 说明 Round($float) 四舍五入函数 Floor($float) 舍
题目链接 题目大意： 给出n个整数，还有一个数字d； 要求去除最少的数字，使得剩余数字的最大最小值差不大于d；
具体地，将该点插入单调栈时，只会改变栈顶位置和插入点的值。记录原栈顶位置、插入点更改前的值，即可在回溯时撤销。
最近重新开始用 Go 刷 LeetCode 算法题，针对工作需求的算法刷题其实主要是锻炼解决问题的思路和代码撰写能力，而不是像算法竞赛那样用复杂的数据结构，所以常用的数据结构和操作并不多，熟练使用也能很好地提升自己的代码质量，特此做一个整理，以便于查阅。
数据挖掘和机器学习这事，其实大部分时间不是在做算法，而是在弄数据，毕竟算法往往是现成的，改变的余地很小。
今天需要使用JavaIO写一个简单的练习，现在将这个练习记录一下，防止日后忘记IO流相关语法。
本文详细介绍sklearn.preprocessing用于对数据进行预处理，具体有缩放、转换和归一
桶排序思想介绍：桶排序介绍 相邻两数最大差值问题 有一个整形数组A，请设计一个复杂度为O(n)的算法，算出排序后相邻两数的最大差值。
a.topk()求a中的最大值或最小值，返回两个值，一个是a中的值（最大或最小），一个是这个值的索引。
校园的温情关怀是智慧校园的一项重要内容。通过大数据与数据挖掘技术对学生日常校园内的消费信息进行快速筛选和比对，建立大数据模型，对校园内需要帮助的同学进行精准识别，为高校温情关怀提供有效的数据依据。
本章如果要归结成一个问题的话，可以归结为选择问题，比如要从一堆数中选择最大的数，或最小的数，或第几小/大的数等， 这样的问题看似很简单，似乎没有什么可研究的必要，因为我们已经知道了排序算法，运用排序+索引的方式不就轻松搞定了？但细想，排序所带来的时间复杂度是不是让这个问题无形之中变得糟糕。那算法研究不就是要尽可能避免一个问题高复杂度地解决，让那些不敢肯定有无最优解的问题变得不再怀疑，这也是算法研究者所追求的一种极致哲学。既然排序让这个问题解决的性能无法确定，那我们就抛开排序，独立研究问题本身，看有没有确
我们在前面学习了《C++ OpenCV特征提取之Harris角点检测》和《C++ OpenCV特征提取之Shi-Tomasi角点检测》，今天我们再来学习一下自定义角点检测器。
这种数字对应下标的叫做绝对映射。那么如果是100 ~ 110范围的数字我们总不可能开110个空间吧，所以我们下面介绍一种相对映射的办法。
计数排序需要根据原始数列的取值范围，创建一个统计数组，用来统计原始数列中每一个可能的整数值所出现的次数。
思路：回到二叉搜索树，当前节点大于左子树，小于右子树。假如此树是二叉搜索树，那么应该满足这种有序的状态。
我们来生成一组随机整数作为案例 输入 =RANDBETWEEN(1,100) 然后下拉到A1:A10 📷 好了 我们复制→粘贴为值 以防它再次随机改变 📷 这是我们的案例数据 在实际的应用中 我们除了求最大最小的那个值 还经常要求第N个,例如第2个,第3个最大最小值 例如 我们知道了第一名分数是99 我们想知道第二名分数是多少 以知道他们的差距有多大 我们用Large和Small来求最大值和最小值 这是一对相反数 成对记起来更容易 Large(数据范围,想要的第N个最大值) 在我们的例子中 如果要求第
谈到甘特图，很多人最先想到的是项目经理，想到项目经理，最先想到的就是 嗯！这两个字就是形容包括我在内的所有项目管理人员的！ 回归正轨，是这样的，项目经理呢，最重要的就是进度管控，俗话说就是在指定时
两个特征区别相差特别大。所形成的等高线比较尖锐。当时用梯度下降法时，很可能要垂直等高线走，需要很多次迭代才能收敛。
我们先假设一个场景，当你面对大量数据时，你想要得出一个整体的数据概况，你会去怎么去做？
背景 随着美团交易规模的逐步增大，积累下来的业务数据和交易数据越来越多，这些数据是美团做为一个团购平台最宝贵的财富。通过对这些数据的分析和挖掘，不仅能给美团业务发展方向提供决策支持，也为业务的迭代指明了方向。目前在美团的团购系统中大量地应用到了机器学习和数据挖掘技术，例如个性化推荐、筛选排序、搜索排序、用户建模等等，为公司创造了巨大的价值。 本文主要介绍在美团的推荐与个性化团队实践中的数据清洗与特征挖掘方法。主要内容已经在内部公开课"机器学习InAction系列"讲过，本博客的内容主要是讲座内容的提炼和
前面分析了基于Tree的索引过滤器的实现，Hudi来提供了基于List的索引过滤器的实现：ListBasedIndexFileFilter和ListBasedGlobalIndexFileFilter，下面进行分析。
在使用strtol的过程中，发现在部分手机上读取字符串中的地址出现问题，导致在使用So的过程中出现Crash。
在上一章当中，写了文件的生成过程。这一章主要讲解文件格式（V3版本）的具体细节。 1、字典文件格式详解 字典文件的作用是在存储的时候将字符串等类型转换为int类型，好处主要有两点： 1、减少存储占用空间 2、用在需要group by的字段上比较合适，可以减少计算时的shuffle的数据量。 每一个字典列都有对应的三种文件.dict, .sortindex, .dictmeta文件，输出格式都是thrift格式 1.1 .dict文件 字典的值每满1000就作为一个chunk输出一次，具体的类是ColumnD
图像识别、人脸识别可行的算法有很多。但是作为学习，如果能理清这个问题研究的历程及其主线，会对你深入理解当前研究最新的发展有很多帮助。本文是自己在学习过程中的笔记，大多内容来自于网络，出处请参考最后的引文部分。 Sift算法 Sift算法是David Lowe于1999年提出的局部特征描述子，并于2004年进行了更深入的发展和完善。Sift特征匹配算法可以处理两幅图像之间发生平移、旋转、仿射变换情况下的匹配问题，具有很强的匹配能力。总体来说，Sift算子具有以下特性： Sift特征是图像的局部特征，对平移
在做薪酬数据分析中，我们确定了岗位的各个职级，基于薪酬宽带的薪酬设计理论，我们需要对各个职级的薪酬再做一个薪酬的带宽，如下图
计数排序(CountSort)是一个非基于比较的排序算法，该算法于1954年由 Harold H. Seward 提出。它的优势在于在对一定范围内的整数排序时，它的复杂度为Ο(n+k)（其中k是整数的范围），快于任何比较排序算法。当然这是一种牺牲空间换取时间的做法，而且当O(k)>O(n*log(n))的时候其效率反而不如基于比较的排序（基于比较的排序的时间复杂度在理论上的下限是O(n*log(n)), 如归并排序，堆排序） ————百度百科
因疫情影响，部门 2021 年会以线上直播的形式进行，通过微信小程序展开。为活跃年会氛围，年会直播间会有抢红包环节。因产品要求，红包金额要随机生成，所以这里涉及到指定红包总额、数量和最大最小值情况下如何生成红包金额。
输出三行，每行一个整数。第一行表示这些数中的最大值，第二行表示这些数中的最小值，第三行表示这些数的和。
不过，也有人批评说数组公式对于大多数人来说都不懂，所以这不是最佳解决方案，于是给出了另一个解决方案，即先对原始数据排序，然后直接用vlookup读取——需要取最大值时从大到小排，需要取最小值时从小到大排。
摘要：本文主要介绍在美团的推荐与个性化团队实践中的数据清洗与特征挖掘方法。文章以点击下单率预测为例，结合实例来介绍如何进行数据清洗和特征处理。 目前在美团的团购系统中大量地应用到了机器学习和数据挖掘技
这里是用python解决数学建模的一些问题，用到的是python3.x，scipy，numpy和matplotlib。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
