No.3期 算法设计与分析理论 在计算机科学中，研究算法的设计和评价算法“好坏”的分支，称为算法设计与分析理论。它研究如何去设计解决问题的算法，同时给出一个对算法在计算机中执行的时间和空间效率，评价这个算法是不是足够快、占用的空间足够小。到目前为止，高速的 CPU 和高速大容量的寄存器、缓存和内存依然是很昂贵的计算资源。另外，CPU 的运算速度和内存容量相对目前的大数据来说依然是不够的。所以设计高效率的算法，一方面是为了节约时间；另一方面也是为了节省金钱。从另一个方面讲，如果计算机的速度非常快、内存非常大
网页之间链接关系蕴藏着网页重要性排序关系，购物车商品清单蕴藏着商品关联关系，通过对这些关系的挖掘，可帮助我们更清晰世界规律，并利用规律提高生产效率，改造世界。
这个不是lintcode里的题目，但是感觉很经典，放在这里。 给定一个数组，在这个数组中找到最大值和最小值。 最近在看一点算法书，看到分治法经典的金块问题，实质就是在一个数组中找到最大值和最小值的问题。 我们用分治法来做，先把数据都分成两两一组，如果是奇数个数据就剩余一个一组。 如果是偶数个数据，就是两两一组，第一组比较大小，分别设置为max和min，第二组来了自己本身内部比较大小，用大的和max进行比较，决定是否更新max，小的同样处理，以此类推。 如果是奇数个数据，就把min和max都设为单个的那个数据，其他的类似上面处理。 书上说可以证明，这个是在数组中（乱序）找最大值和最小值的算法之中，比较次数最少的算法。 瞄了一眼书上的写法，还是很简单的，一遍过。
1 . 决策树 : 决策时基于 “树” 结构 , 这也是模拟人在进行决策时采用的策略 ;
对于编程中琳琅满目的算法，本人向来是不善此道也不精于此的，而说起排序算法，也只是会冒泡排序。还记得当初刚做开发工作面试第一家公司时，面试官便让手写冒泡排序（入职之后才知道，这面试官就是一个冒泡排序"病态"爱好者，逢面试必考冒泡排序-__-）。后来看吴军的一些文章，提到提高效率的关键就是少做事情不做无用功，便对这不起眼的排序算法有了兴趣。刚好今天周末有闲，遂研究一二，与各位道友共享。
排序： 所谓排序，就是使一串记录，按照其中的某个或某些关键字的大小，递增或递减的排列起来的操作。 稳定性： 假定在待排序的记录序列中，存在多个具有相同的关键字的记录，若经过排序，这些记录的相对次序保持不变，即在原序列中，r[i]=r[j]，且r[i]在r[j]之前，而在排序后的序列中，r[i]仍在r[j]之前，则称这种排序算法是稳定的；否则称为不稳定的。 内部排序： 数据元素全部放在内存中的排序。 外部排序： 数据元素太多不能同时放在内存中，根据排序过程的要求不能在内外存之间移动数据的排序。
对于冒泡排序，很多小伙伴已经可以说很熟悉了，顺手就可以写出来，但对于一个初学者来说，小鹿想通过这篇文章，让你一次性就理解冒泡排序以及冒泡排序的优化，就不用去翻看其他文章了。
什么是希尔排序呢？希尔排序是插入排序的一种，希尔排序又称缩小增量排序，因 DL.Shell 于 1959 年提出而得名。
主要推送关于对算法的思考以及应用的消息。坚信学会如何思考一个算法比单纯地掌握100个知识点重要100倍。本着严谨和准确的态度，目标是撰写实用和启发性的文章，欢迎您的关注，让我们一起进步吧。 01 — 你会学到什么？ 彻底弄明白常用的排序算法的基本思想，算法的时间和空间复杂度，以及如何选择这些排序算法，确定要解决的问题的最佳排序算法，已经总结了冒泡排序和其改进后的快速排序算法，直接选择排序和堆排序算法，下面总结直接插入排序到希尔排序做的改进，后面再继续总结归并排序和基数排序。 02 — 讨论的问题是什么？ 各
我们知道，时间复杂度反应的是数据规模 n 很大的时候的一个增长趋势，所以它表示的时候会忽略系数、常数、低阶。但是实际的软件开发中，我们排序的可能是 10 个、100 个、1000 个这样规模很小的数据，所以，在对同一阶时间复杂度的排序算法性能对比的时候，我们就要把系数、常数、低阶也考虑进来。
提到人工智能算法，人工神经网络（ANN）是一个绕不过去的话题。但是对于新手，往往容易被ANN中一堆复杂的概念公式搞得头大，最后只能做到感性的认识，而无法深入的理解。正好最近笔者本人也在经历这个痛苦的过程，本着真理越辩越明的态度，索性坐下来认真的把这些头大的问题梳理一番，试试看能不能搞清楚ANN背后的数学原理。
审稿人：阿泽，Datawhale成员，复旦大学计算机硕士，目前在携程担任高级算法工程师。
激光雷达是利用激光束来感知三维世界，通过测量激光返回所需的时间输出为点云。它集成在自动驾驶、无人机、机器人、卫星、火箭等许多领域。
在这一节我们会给大家介绍带约束优化中更为具体的线性规划的内容。相信大家在运筹学中会对线性规划更加熟悉，比方说单纯形法就是运筹学一开始就会讲授的内容。那么在优化中，我们也会关注它们，通过介绍他们来了解优化在运筹中的应用，也能够让大家更好的了解为什么“运筹优化”一般都放在一起来说。
微软在Build 2018大会上推出的一款面向.NET开发人员的开源，跨平台机器学习框架ML.NET。 ML.NET将允许.NET开发人员开发他们自己的模型，并将自定义ML集成到他们的应用程序中，而无需事先掌握开发或调整机器学习模型的专业知识。在采用通用机器学习语言（如R和Python）开发的模型，并将它们集成到用C＃等语言编写的企业应用程序中需要付出相当大的努力。ML.NET填平了机器学习专家和软件开发者之间的差距，从而使得机器学习的平民化，即使没有机器学习背景的人们能够建立和运行模型。通过为.NET创建
希尔排序通过将比较的全部元素分为几个区域来提升插入排序的性能。这样可以让一个元素可以一次性地朝最终位置前进一大步。然后算法再取越来越小的步长进行排序，算法的最后一步就是普通的插入排序，但是到了这步，需排序的数据几乎是已排好的了（此时插入排序较快）。 希尔排序是基于插入排序的以下两点性质而提出改进方法的：
1+1=2的问题，我们都知道。但是市场上面依然能看到一句缪论“前端不需要算法”，这个不可否认，是不需要太多的算法，因为一个合理的产品，对于展示层的表现，应该注重的是视觉的还原和细节，但是！算法在某些情况下，对于性能的优化，有着很显著的提升。
排序算法是一种将一组数据按照特定的规则进行排列的方法。排序算法通常用于对数据的处理，使得数据能够更容易地被查找、比较和分析。
下面让我们把视力集中到一点以改变我们以往看待矩阵的方式。我们知道，线性空间里的基本对象是向量，而向量是这么表示的：
直接插入排序算法适用于基本有序的排序表和数据量不大的排序。基于这两点，1959年D.L.Shell提出了希尔排序，又称为缩小增量排序。
今天和大家分享的是我系统学习的第一大类算法：排序算法，以前我在写博客的时候总会说：排序算法是我的初恋，所以我的印象很深。
这道理放在编程上也一并受用。在编程方面有着天赋异禀的人毕竟是少数，我们大多数人想要从编程小白进阶到高手，需要经历的是日积月累的学习，那么如何学习呢？当然是每天都练习一道题目！！
资料由互联网收集整理，供新手参考学习 这里又生动点的演示：http://www.cnblogs.com/wangfupeng1988/archive/2011/12/26/2302216.html
排序：所谓排序，就是使一串记录，按照其中的某个或某些关键字的大小，递增或递减的排列起 来的操作。 稳定性：假定在待排序的记录序列中，存在多个具有相同的关键字的记录，若经过排序，这些记 录的相对次序保持不变，即在原序列中，r[i]=r[j]，且r[i]在r[j]之前，而在排序后的序列 r[i]仍在r[j]之前，则称这种排序算法是稳定的；否则称为不稳定的。 内部排序：数据元素全部放在内存中的排序。 外部排序：数据元素太多不能同时放在内存中，根据排序过程的要求不能在内外存之间移动数据 的排序。
在生活中处处可见排序，当我们打开京东或者其它购物平台时，搜索物品，它会有一定的排序。 这次就来分享的博客与排序有关。 正文开始。
稳定性在某些情况下很重要，尤其是当排序的键值是复合的，即基于多个字段进行排序时。在这种情况下，保持相等元素的初始顺序可能对保持数据的某种有意义的顺序非常关键。例如，在对一组人按出生日期排序时，如果有两个人出生日期相同，我们可能会希望他们在排序后保持按姓名的顺序，如果使用稳定的排序算法，就可以保证这一点。
北京的疫情一波未平一波又起，由此看来，战“疫”将是一场旷日持久的战争，绝不能掉以轻心、轻易言胜。病毒随时都会死灰复燃，以生命为代价换来的经验教训值得我们每一个人久久深思。笔者所在的小区也开始组织居民批量进行核酸检测，本以为会是一幅摩肩接踵，水泄不通的场景，却出人意料的井然有序、有层有次，效率非常高。原来检疫部门采取了一种特别的策略：每五个人用一组试剂盒，进行快筛，分分钟搞定了几百人的社区检测。
There are n people whose IDs go from 0 to n - 1 and each person belongs exactly to one group. Given the array groupSizes of length n telling the group size each person belongs to, return the groups there are and the people’s IDs each group includes.
Netflix是一家美国在线视频网站。Netflix的视频体验是由一系列排名算法（Ranking Algorithm）组成的，每一种算法都针对不同的目的进行优化。例如，主页上Top Picks（最佳选
来源：DeepHub IMBA本文约2500字，建议阅读5分钟机器学习最近取得了很大的进展，但仍然有一个主要的挑战：需要大量的标记数据来训练模型。 有时这种数据在现实世界中是无法获得的。以医疗保健为例，我们可能没有足够的x光扫描来检查一种新的疾病。但是通过少样本学习可以让模型只从几个例子中学习到知识! 所以少样本学习(FSL)是机器学习的一个子领域，它解决了只用少量标记示例学习新任务的问题。FSL的全部意义在于让机器学习模型能够用一点点数据学习新东西，这在收集一堆标记数据太昂贵、花费太长时间或不实用的情况下
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任何被明确定义的计算过程都可以称作 算法 ，它将某个值或一组值作为输入，并产生某个值或一组值作为输出。所以 算法可以被称作将输入转为输出的一系列的计算步骤 。
上午应该是有三大组面试，每大组分为A，B两组，时间分别是8点30分一场，9点20分一场，10点10分一场，我是10点10分这一场。早上大概是9点40左右到的，然后去二楼等候，等候室准备的有矿泉水和茶点。之后会按号码依次就坐，每个桌上会放一个记录本，可以随意写写画画，谈谈想法。然后工作人员给每人准备了一个勋章，一个可粘贴的号码牌，以及一个可放在桌上立起来的号码牌。随后工作人员将网申的个人简历和生活照都收上去，接着4-5人一组去拍照，搞的跟选美似的。。。之后坐到自己位置上一直等待。
众所周知，在做消息认证或者签名时，仅使用hash函数安全性是不高的，容易遭受字典和暴力破解(https://www.cmd5.com/)。所以通常会使用带密钥或加盐的哈希算法作为消息认证或者口令存储，正如标题所说，我们在检索互联网上关于加盐的实现时，内容往往都是在明文后面加上随机值：
希尔排序又称缩小增量排序，基本思想为：先将待排序列分割成若干子表，把相隔某个增量的记录组成一个子表，对各个子表分别进行直接插入排序，当整个表已基本有序的时候，再对整个表进行一次直接插入排序。
根据排序算法是否基于排序，可以将算法分为两种，而在基于排序的算法中最常见的算法有七种，分别是：直接插入排序，希尔排序，选择排序，堆排序，冒泡排序，快速排序，归并排序。
No.28期 表排序 Mr. 王：前面我们讨论了一些基础磁盘算法，现在我们来讨论一些关于磁盘中图算法的问题。 通过对基础磁盘算法的学习，我们可以很容易地想到，之所以需要设计外存的图算法，是因为如果内存无法存储全部的数据的话，我们就要尝试将数据存放在外存中；图也是一样的，当需要表示的图很大时，内存无法存下全部的图节点或者边时，我们就要尝试将数据保存在外存中，仅当需要对图的某一部分进行处理时，才加载到内存中来。 图算法的体系是比较庞大的，对图的操作和研究的算法也是非常多的，在开始研究一些比较复杂的图算法之间
1 . 聚类简介 : 已知 原始的数据集 , 没有类标签 , 没有训练集 , 测试集 , 数据集所有属性已知 ; 设计聚类算法 , 根据聚类算法将数据集进行分组 ; ( 数据集 -> 聚类算法 -> 数据分组 )
学习数据结构主要源于以下原因： 在工作中我是用meteor在做项目，前后台都要写，服务端是用的node。之前有和同事做过一个邮箱功能，性能测试时并发量一高就发送失败。我认为处理并发量的问题应该需要数据结构与算法和设计模式这三点来优化。这是往大了说，细说就是工作中，功能每次都是加班超快赶，在多人合作下，如果代码结构与逻辑混乱，后期维护困难，功能不好扩展。由于我们组都是前端人员接下这个项目，对于数据库的设计经验缺乏，才一再出现性能问题，所以我认为学习数据结构与算法尤为重要。本人也是正在学习中，有问题欢迎大家
毕设要做图像配准，计划使用KAZE特征进行特征点的检测，以下是我对KAZE算法原理的理解，有什么不对的地方，希望提出来大家相互讨论学习。 一、KAZE算法的由来 KAZE算法是由法国学者在在2012年的ECCV会议中提出的，是一种比SIFT更稳定的特征检测算法。KAZE的取名是为了纪念尺度空间分析的开创者—日本学者Iijima。KAZE在日语中是‘风’的谐音，寓意是就像风的形成是空气在空间中非线性的流动过程一样，KAZE特征检测是在图像域中进行非线性扩散处理的过程。 KAZE算法的原英文文献《KAZE Features》的地址为：https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-642-33783-3_16 二、KAZE算法的原理 SITF、SURF算法是通过线性尺度空间，在线性尺度空间来检测特征点的，容易造成边界模糊和细节丢失；而KAZE算法是通过构造非线性尺度空间，并在非线性尺度空间来检测特征点，保留了更多的图像细节。KAZE算法主要包括以下步骤： (1)非线性尺度空间的构建； (2)特征点的检测与精确定位； (3)特征点主方向的确定； (4)特征描述子的生成。 下面详细讲述每一步的具体过程。 1.非线性尺度空间的构建 KAZE算法作者通过非线性扩散滤波和加性算子分裂（AOS）算法来构造非线性尺度空间。在此有必要了解下非线性扩散滤波和AOS算法。 (1) 非线性扩散滤波 非线性扩散滤波方法是将图像亮度（L）在不同尺度上的变化视为某种形式的流动函数的散度，可以通过非线性偏微分方程来描述：
香农-范诺(Shannon-Fano)编码的目的是产生具有最小冗余的码词(code word)。其基本思想是产生编码长度可变的码词。码词长度可变指的是，被编码的一些消息的符号可以用比较短的码词来表示。估计码词长度的准则是符号出现的概率。符号出现的概率越大，其码词的长度越短。
排序：所谓排序，就是使一串记录，按照其中的某个或某些关键字的大小，递增或递减的排列起来的操作。 排序存在稳定性，稳定性是评估排序的重要标准。 稳定性：假定在待排序的记录序列中，存在多个具有相同的关键字的记录，若经过排序，这些记录的相对次序保持不变，即在原序列中，r[i]=r[j]，且r[i]在r[j]之前，而在排序后的序列中，r[i]仍在r[j]之前，则称这种排序算法是稳定的；否则称为不稳定的。 排序可以概括为两大类 、六大排序： 内部排序：数据元素全部放在内存中的排序。 外部排序：数据元素太多不能同时放在内存中，根据排序过程的要求不能在内外存之间移动数据的排序。
在网上看到python做图像识别的相关文章后，真心感觉python的功能实在太强大，因此将这些文章总结一下，建立一下自己的知识体系。 当然了，图像识别这个话题作为计算机科学的一个分支，不可能就在本文简单几句就说清，所以本文只作基本算法的科普向。如有错误，请多包涵和多多指教。 本文参考文章和图片来源 wbj0110的文章 http://soledede.iteye.com/blog/1940910 赖勇浩的文章 http://blog.csdn.net/gzlaiyonghao/article/detai
图像分割是将数字图像划分互不相交的区域的过程，它可以降低图像的复杂性，从而使分析图像变得更简单
从21. 合并两个有序链表的基础上，我们已经能够解决两个有序链表的问题，现在是k个有序链表，我们可以将第一二个有序链表进行合并，然后将新的有序链表再继续跟第三个有序链表合并，直到将所有的有序链表合并完成。 这样做思路上是可行的，但是算法的时间复杂度将会很大，具体就不计算了。有兴趣的自己计算下。
排序的概念 排序：所谓排序，就是使一串记录，按照其中的某个或某些关键字的大小，递增或递减的排列起来的操作。 稳定性：假定在待排序的记录序列中，存在多个具有相同的关键字的记录，若经过排序，这些记录的相对次序保持不变，即在原序列中，r[i]=r[j]，且r[i]在r[j]之前，而在排序后的序列中，r[i]仍在r[j]之前，则称这种排序算法是稳定的；否则称为不稳定的。 内部排序：数据元素全部放在内存中的排序。 外部排序：数据元素太多不能同时放在内存中，根据排序过程的要求不能在内外存之间移动数据的排序。 常见排
排序：所谓排序，就是使一串记录，按照其中的某个或某些关键字的大小，递增或递减的排列起 来的操作。 稳定性：假定在待排序的记录序列中，存在多个具有相同的关键字的记录，若经过排序，这些记 录的相对次序保持不变，即在原序列中，r[i]=r[j]，且r[i]在r[j]之前，而在排序后的序列中，r[i]仍 在r[j]之前，则称这种排序算法是稳定的；否则称为不稳定的。 内部排序：数据元素全部放在内存中的排序。 外部排序：数据元素太多不能同时放在内存中，根据排序过程的要求不能在内外存之间移动数据 的排序。
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