这是我参与11月更文挑战的第25天，活动详情查看：2021最后一次更文挑战 ---- 算法系列， 日拱一卒。...更多精彩，请关注我的 算法专栏 (●'◡'●) 本篇带来利用大小堆解决“获取数据流的中位数”的问题。 题目： 中位数是有序列表中间的数。如果列表长度是偶数，中位数则是中间两个数的平均值。...进阶: 如果数据流中所有整数都在 0 到 100 范围内，你将如何优化你的算法？ 如果数据流中 99% 的整数都在 0 到 100 范围内，你将如何优化你的算法？...查找、插入和删除在平均和最坏情况下的时间复杂度都是 O(log n)； 图解：（图解来源-Maple） 动态维护一个最大堆和最小堆，最大堆存储一半数据，最小堆存储一半数据，维持最大堆的堆顶比最小堆的堆顶小...(this.A.peek() + this.B.peek()) / 2 : this.A.peek(); }; 基于图解再看代码实现，就太清晰了~~ ---- OK，以上就是本篇分享~
·最小堆性质： 结点的键值都大于等于其父结点的键值。 满足最大堆性质的二叉堆叫做最大堆，满足最小堆性质的二叉堆叫做最小堆。 最大堆的根结点中存储着最大的元素，最小堆的根结点中存储着最小的元素。...) max_Heapify(i); for(int i=1;i<=h;i++) cout<<" "<<nd[i]; cout<<endl; } 生成最小堆...我们只需要把上面的生成最大堆的代码稍加修改，就能改成生成最小堆的代码。
普通程序员，不学算法，也可以成为大神吗？ 对不起，这个，绝对不可以。 可是算法好难啊~~看两页书就想睡觉…… 所以就不学了吗？就一直当普通程序员吗？...背包问题有很多种解决办法，每一种都对应一种算法。把这个问题想清楚了，你至少可以成为半个算法高手。 ? 萌 不 萌 ？ 更萌的在书里，不给你们看！...我才不会告诉你们，这些连环画一样的算法解析都出自好玩又涨知识的《算法图解》呢。 我才不会告诉你们，这书零基础看了开心入门，程序员看了神清气爽呢。...我才不会告诉你们，动态规划、图算法、K临近算法、狄克斯特拉算法在这本书里一点也不高冷呢。 我才不会告诉你们，这本书不只有图，还收录了Python代码示例，还有附有详细的代码讲解呢。...这不是《算法图解》的目录 算法简介 第1章 选择排序 第2章 递归 第3章 快速排序 第4章 散列表 第5章 广度优先搜索 第6章 狄克斯特拉算法 第7章 贪婪算法 第
算法简介 二分查找 数组和链表的操作的运行时间 选择排序 数组和链表总结 算法简介 二分查找到速度比简单查找快得多 O(log n)比O(n)快。...需要搜索的元素越多，前者比后者就快得越多 算法运行时间并不以秒为单位 算法运行时间是从其增速的角度度量的 算法运行时间用大O表示法表示 二分查找 O(log n)，也叫对数时间，这样的算法包括二分查找...O(n)，也叫线性时间，这样的算法包括简单查找。 O(n * log n)，这样的算法包括第4章将介绍的快速排序——一种速度较快的排序算法。...O(n2)，这样的算法包括第2章将介绍的选择排序——一种速度较慢的排序算法。 O(n!)，这样的算法包括接下来将介绍的旅行商问题的解决方案——一种非常慢的算法。...数组和链表的操作的运行时间 操作数组链表 读取 O(1) O(n) 插入 O(n) O(1) 删除 O(n) O(1) 选择排序 将一组数按照从大到小的顺序排序 算法运行时间
NumPy 软件包是 Python 生态系统中数据分析、机器学习和科学计算的主力军。它极大地简化了向量和矩阵的操作处理。Python 的一些主要软件包（如 sc...
个人认为，算法基础是程序员甚至是与代码打交道的人的基本能力。而优秀的算法能力则能成为从事编程工作的人的核心竞争力。...因为时间复杂度低的算法使得代码的高效运行成为现实，好比快速排序法相较于冒泡排序法。 严谨的算法能将问题的种种情况都妥善解决，滴水不漏。...贪婪的算法能将问题化整为零，将问题的近似解求出，从而得出平衡成本与收益的答案。 因此，算法是从事代码人员的极为重要的能力。...本人之前一直在读《python算法教程》，但由于外部以及内部的原因，阅读的进度搁置在第六章。为了打好算法的基础，本人参加了一个《算法图解》的共读活动 。...因此，本人当前的目标是完成《算法图解》的阅读，之后再继续阅读《python算法教程》。接下来的读书笔记将是关于《算法图解》。
笔者近日实现了最小堆类及其派生的优先级队列，特将代码奉上，不足之处还请指出！
= j; } } len = position; if (flag) { break; } } 05 总结 冒泡排序是比较简单的一种排序算法
冒泡排序就是重复“从序列右边开始比较相邻两个数字的大小，再根据结果交换两个数字的位置”。
而Raft就是一种实现了分布式一致性的协议（还有其他一些一致性算法，例如：ZAB、PAXOS等）： ?...分布式环境 一些概念 讲解Raft算法之前，先普及一些Raft协议涉及到的概念： term：任期，比如新的选举任期，即整个集群初始化时，或者新的Leader选举就会开始一个新的选举任期。
这个系列主要是写一些简单易懂的数据结构与算法的文章，同时也是帮助自己再理解理解这方面的知识。...作为数据结构与算法的开篇，还是以排序算法作为第一部分的内容，需要注意的是，这一系列的文章并不是涉及到很多理论性质的知识，因为前面说了，主要还是希望文章是简单易懂的，希望能达到读故事的感觉。...如果需要去学习理论性质的知识，可以去查看相关的数据结构与算法的书籍。...二、选择排序算法 今天早上，老师又叫我们去操场上做早操，做早操之前呢，今天也需要排队，到操场的同学有5个人，今天的排序方法还是按照身高由低到高排列。 ?
除叶子结点，每个结点的度都为2，称为满二叉树。 除去最后一层之后的子树为满二叉树，且最后一层结点依次从左到右分布，则称为完全二叉树。
简介 k均值聚类算法（k-means clustering algorithm）是一种迭代求解的聚类分析算法，也就是将数据分成K个簇的算法，其中K是用户指定的。...K-means算法的作用就是将数据划分成K个簇，每个簇高度相关，即离所在簇的质心是最近的。 下面将简介K-means算法原理步骤。...算法原理 ---- 随机选取K个质心 随机3个点为质心（红黄蓝），淡蓝色为数据。...即K均值算法名称由来。 当平均误差和SSE越小越接近质心，由推导得质心取数据均值时，SSE最小。 比如数据[[1, 2], [3, 4]]属于同一个簇，则更新簇中心为[2, 3]。...随着循环次数逐渐收敛，不难证第1步随机的初始质心对结果无影响，即使得K-means算法具有普遍适用性。 可以看出，第六次更新后聚类相同，数据收敛。 大家可以尝试修改初始质心，查看结果是否一致。
文章目录 简介 算法原理 sklearn库调用 K的取值 简介 ---- k均值聚类算法（k-means clustering algorithm）是一种迭代求解的聚类分析算法，也就是将数据分成K个簇的算法...K-means算法的作用就是将数据划分成K个簇，每个簇高度相关，即离所在簇的质心是最近的。 下面将简介K-means算法原理步骤。...算法原理 ---- 随机选取K个质心 随机3个点为质心（红黄蓝），淡蓝色为数据。...即K均值算法名称由来。 当平均误差和SSE越小越接近质心，由推导得质心取数据均值时，SSE最小。 比如数据[[1, 2], [3, 4]]属于同一个簇，则更新簇中心为[2, 3]。...随着循环次数逐渐收敛，不难证第1步随机的初始质心对结果无影响，即使得K-means算法具有普遍适用性。 可以看出，第六次更新后聚类相同，数据收敛。 大家可以尝试修改初始质心，查看结果是否一致。
链式前向星是一种静态链表存储，用边集数组和邻接表相结合，可以快速访问一个顶点的所有邻接点，在算法竞赛中广泛应用。
二分查找 定义 一种算法，输入是一个有序的元素列表，如果查找的元素包含在列表中，则二分查找返回其位置，否则返回null； 算法实现 #!...time） 简单查找 二分查找 100个元素最多需100次 100个元素最多需7次 10000个元素最多需10000次 10000个元素最多需14次 线性时间 对数时间 大表示法 一种特殊表示法，指出算法速度...：如旅行商问题； 总结 算法速度并非时间，而是操作数的增速； 算法运行时间用大表示法表示； 快于，当搜索元素较多时，前者比后者快得多；
第1章 算法简介 引言 算法是一组完成任务的指令。任何代码片段都可视为算法 性能 你无需自己动手编写每种算法的代码！...大O表示法 你经常要使用别人编写的算法，在这种情况下，知道这些算法的速度大有裨益 算法的运行时间以不同的速度增加 仅知道算法需要多长时间才能运行完毕还不够，还需知道运行时间如何随列表增长而增加。...大O表示法让你能够比较操作数，它指出了算法运行时间的增速 大O表示法像下面这样，它指出了算法需要执行的操作数 ?...O（n），也叫线性时间，这样的算法包括简单查找 O（n*log n），这样的算法包括快速排序（速度较快） O（n2），这样的算法包括选择排序（速度较慢） O（n!）...，这样的算法包括旅行商问题的解决方案（一种非常慢的算法） ?
分而治之 基线条件 步骤 算法复杂度 分而治之 divide and conquer, D&C 基线条件 两边的所有数组为空或只有一个元素 步骤 1.选择基准值 2.将数组分成两个子数组：小于基准值和大于基准值的元素...3.对两个子数组递归地进行快速排序 算法复杂度 O(n log n)
如果桶满了，则使用开放地址法 代表算法 MD5 SHA-1 SHA-2：应用广泛
图解K-Means算法 本文中介绍的是一种常见的无监督学习算法，名字叫做K均值算法：K-Means算法。 K-Means算法在无监督学习，尤其是聚类算法中是最为基础和重要的一个算法。...算法思想 无监督学习 在正式介绍K-Means算法之前，我们先解释一下无监督学习。...算法思想 K-Means聚类算法是一种迭代求解的聚类分析算法。...图解K-Means 具体步骤 1、给定需要进行聚类划分的数据集 ? 2、随机选择2个聚类中心（K=2） ? 3、计算每个数据点到质心的距离，并将数据点划分到离它最近的质心的类中 ?...在K-Means算法中一般采用的是欧式距离 算法优缺点 优点 原理很简单，实现起来也是非常容易，算法收敛速度也很快 聚类效果优，可解释性强。
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
即时通信 IM
实时音视频
