基础数据结构 数据结构确定决定了程序的开发难易程度，就像是游戏的骨架，对于电脑AI难度设定和玩家的游戏体验起着决定性的作用。... 主要用来记录触发吃碰杠胡的临时数据，用动态数组记录就行，就不多啰嗦了。...有了这些基本构架，所有的牌和玩家手牌的状态就一目了然了，对于后期开发电脑的AI和游戏流程就方便多了。 客户端主要算法 0、标准胡牌判断算法 用胡牌判断基本构架，递归检查。...1、游戏流程控制算法 需要几个重要的标志变量：CurrentIndex（当前控牌玩家ID）、MoPaiIndex（当前摸牌玩家ID）、SharePAIIndex（当前出牌玩家ID）、HostIndex...0、电脑麻将AI算法 由于我编的不仅是可以玩家之间联网游戏，而且还可以让电脑加入，所以有了这个AI算法。
洗牌算法是一个比较常见的面试题。 一副扑克54张牌，有54!种排列方式。最佳的洗牌算法，应该能够等概率地生成这54!...种结果中的一种 基于Unity的洗牌算法代码实现 GitHub链接 抽牌洗牌 原理 这是完全合乎现实洗牌逻辑的算法。...种结果中的一种 Knuth_Durstenfeld算法 Knuth 和Durstenfeld 在Fisher 等人的基础上对算法进行了改进。...每次从未处理的数据中随机取出一个数字，然后把该数字放在数组的尾部， 即数组尾部存放的是已经处理过的数字 。...这是一个原地打乱顺序的算法，算法时间复杂度也从Fisher算法的 O ( n 2 )提升到了 O ( n )。
逼近离散值函数f: Ân_V的k-近邻算法 训练算法： 对于每个训练样例，把这个样例加入列表training_examples分类算法： 给定一个要分类的查询实例xq 在training_examples...1-近邻算法把xq分类为正例，然而5-近邻算法把xq分类为反例。 右图是对于一个典型的训练样例集合1-近邻算法导致的决策面。...三、距离加权最近邻算法 对k-近邻算法的一个显而易见的改进是对k个近邻的贡献加权，根据它们相对查询点xq的距离，将较大的权值赋给较近的近邻。...四、对k-近邻算法的说明 按距离加权的k-近邻算法是一种非常有效的归纳推理方法。它对训练数据中的噪声有很好的鲁棒性，而且当给定足够大的训练集合时它也非常有效。...python版本： 这里实现一个手写识别算法，这里只简单识别0~9熟悉，在上篇文章中也展示了手写识别的应用，可以参考：机器学习与数据挖掘-logistic回归及手写识别实例的实现 输入：每个手写数字已经事先处理成
想初步了解下怎样数据挖掘，看到一篇不错的文章转载过来啦~ 转自:http://blog.jobbole.com/89037/ 在一份调查问卷中，三个独立专家小组投票选出的十大最有影响力的数据挖掘算法...再次，C4.5算法既可以处理连续数据也可以处理离散数据。我的理解是，算法通过对连续的数据指定范围或者阈值，从而把连续数据转化为离散的数据。 最后，不完全的数据用算法自有的方式进行了处理。...只有这样之后 SVM 才有能力对新数据进行分类。 为什么我们要用 SVM 呢？ SVM 和 C4.5大体上都是优先尝试的二类分类器。...这就像是在电子游戏中已经打到了第二级，但当你的角色死亡后却不必从头开始。而是你从第二级开始然后集中注意，尽力升到第三级。...第四步：计算其他类时也做类似的计算： 因为0.252大于0.01875，Naive Bayes 会把长形，甜的还是黄色水果分到香蕉的一类中。 这是个监督算法还是非监督算法呢？
问题描述 上体育课的时候，小蛮的老师经常带着同学们一起做游戏。这次，老师带着同学们一起做传球游戏。 ...游戏规则是这样的：n个同学站成一个圆圈，其中的一个同学手里拿着一个球，当老师吹哨子时开始传球，每个同学可以把球传给自己左右的两个同学中的一个（左右任意），当老师再次吹哨子时，传球停止，此时，拿着球没传出去的那个同学就是败者...样例输入 3 3 样例输出 2 数据规模和约定 40%的数据满足：3<=n<=30，1<=m<=20 100%的数据满足：3<=n<=30，1<=m<=30 思路 动态规划题，用数组dp[i
终于到了机器学习实战的第十一章了，这也是继K-均值后的第二个无监督学习算法了。...同样的该算法也是在一堆数据集中寻找数据之间的某种关联，这里主要介绍的是叫做Apriori的‘一个先验’算法，通过该算法我们可以对数据集做关联分析——在大规模的数据中寻找有趣关系的任务，本文主要介绍使用Apriori...算法发现数据的（频繁项集、关联规则）。...有了可以量化的计算方式，我们却还不能立刻运算，这是因为如果我们直接运算所有的数据，运算量极其的大，很难实现，这里说明一下，假设我们只有 4 种商品：商品0，商品1，商品 2，商品3....，该算法不仅适用于零售行业，同样适用于相同技术的其他行业，如网站流量分析以及医药行业等。
Aprior算法的三大性质（关联规则的三大性质） 4. Aprior算法实现过程 5. 数据挖掘 5.1 寻找关联属性 5.2 生成关联规则 5.3 更加严谨的栗子 6....Conference on Data Mining (ICDM) 2006年12月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法：C4.5, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank...Aprior算法核心术语 “啤酒与尿布”是通过人工观察并发现事物规律的典型栗子，这也引出数据挖掘十大算法之一的Aprior算法——关联规则挖掘算法,这个算法其实并不像其他算法这么难，甚至算法本身也并没有提出什么新的概念...Aprior算法的三大性质（关联规则的三大性质） 性质一：如果x是一个频繁K项集，则其非空子集也一定是频繁K项集 性质二：非频繁K项集的超集一定是非频繁的 性质三：任何一个项集的支持度不小于其超集的支持度...FP-Growth算法需要递归生成条件数据库和条件FP-tree,所以内存开销大，而且只能用于挖掘单维的布尔关联规则 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/
这是一种非常受欢迎的用于研究数据集的聚类分析技术。 聚类分析是一组用于形成群体的算法家族，这些算法的组成员更相似。集群和组是聚类分析的同义词。 例如，假设我们有一个患者数据集。...4.Apriori Apriori算法学习关联规则，并应用于包含大量事务的数据库。 关联规则学习是一种数据挖掘技术，用于学习数据库中变量之间的相互关系和关系。 例如，假设我们有一个超市交易数据库。...在统计数据中，EM算法迭代并优化了查看观测数据的可能性，同时评估未观测变量的统计模型参数。...7.AdaBoost AdaBoost是一种构造分类器的增强算法。 你可能知道，分类器需要大量的数据，并试图预测或分类一个新的数据元素属于哪个类。...9.Naive Bayes Naive Bayes并不是一个单一的算法，而是一个分类算法的家族，他们有一个共同的假设: 被分类的数据的每一个特征都是独立于所有其他特性的。
数据挖掘十大经典算法 一、 C4.5 C4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法,其核心算法是ID3 算法....另外，算法还假设均方误差是计算群组分散度的最佳参数。 三、数据挖掘十大经典算法(3) Svm 支持向量机，英文为Support Vector Machine，简称SV机（论文中一般简称SVM）。...四、数据挖掘十大经典算法(4)Apriori Apriori算法是种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。它的核心是基于两阶段频集思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、单层、布尔关联规则。...五、数据挖掘十大经典算法(5) EM 最大期望算法（Expectation-maximization algorithm，又译期望最大化算法）在统计中被用于寻找，依赖于不可观察的隐性变量的概率模型中...八、数据挖掘十大经典算法(8) kNN 1、K最近邻(k-Nearest Neighbor，KNN)分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。
算法步骤： 1. 从数列中挑出一个元素，称为 “基准”（pivot）， 2. 重新排序数列，所有元素比基准值小的摆放在基准前面，所有元素比基准值大的摆在基准的后面（相同的数可以到任一边）。...算法二：堆排序算法 堆排序（Heapsort）是指利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法。...算法五：BFPRT(线性查找算法) BFPRT算法解决的问题十分经典，即从某n个元素的序列中选出第k大（第k小）的元素，通过巧妙的分 析，BFPRT可以保证在最坏情况下仍为线性时间复杂度。...深度优先搜索是图论中的经典算法，利用深度优先搜索算法可以产生目标图的相应拓扑排序表，利用拓扑排序表可以方便的解决很多相关的图论问题，如最大路径问题等等。一般用堆数据结构来辅助实现DFS算法。...如果所有节点均被访问，则算法中止。BFS同样属于盲目搜索。一般用队列数据结构来辅助实现BFS算法。 算法步骤： 1. 首先将根节点放入队列中。 2.
可以看一下公众号左下角的「算法汇总」，「算法汇总」已经把题目顺序编排好了，这是全网最详细的刷题顺序了，方便录友们从头打卡学习，「算法汇总」会持续更新！ ❞ 55....跳跃游戏 题目链接：https://leetcode-cn.com/problems/jump-game/ 给定一个非负整数数组，你最初位于数组的第一个位置。...「贪心算法局部最优解：每次取最大跳跃步数（取最大覆盖范围），整体最优解：最后得到整体最大覆盖范围，看是否能到终点」。 局部最优推出全局最优，找不出反例，试试贪心！ 如图： ?...55.跳跃游戏 i每次移动只能在cover的范围内移动，每移动一个元素，cover得到该元素数值（新的覆盖范围）的补充，让i继续移动下去。
02 EM算法 EM出现的原因就是抽取的样本不知道是哪个分布抽取的。...03 EM算法的推导 给定的训练样本是 ? 样例间独立，我们想找到每个样例隐含的类别z，能使得p(x,z)最大。p(x,z)的最大似然估计如下： ?...那么一般的EM算法的步骤如下： 循环重复直到收敛 { （E步）对于每一个i，计算 （M步）计算 那么究竟怎么确保EM收敛？假定θt 和θt+1 是EM第t次和t+1次迭代后的结果。...04 EM算法另一种理解 坐标上升法（Coordinate ascent）： ?...数据分析1480 ? 长按扫码关注我
01 前言 八大排序，三大查找是《数据结构》当中非常基础的知识点，在这里为了复习顺带总结了一下常见的八种排序算法。...常见的八大排序算法，他们之间关系如下： 排序算法.png 他们的性能比较： 性能比较.png 下面，利用Python分别将他们进行实现。...： 快速排序的基本思想：挖坑填数+分治法 从序列当中选择一个基准数(pivot) 在这里我们选择序列当中第一个数最为基准数 将序列当中的所有数依次遍历，比基准数大的位于其右侧，比基准数小的位于其左侧...3．i++由前向后找比它大的数，找到后也挖出此数填到前一个坑a[j]中。...，该算法是采用分治法的一个典型的应用。
上期新建了一个专栏并发布了一道算法题，今天继续，今天给大家带来的题目名为“跳跃游戏”。题目如下： 给定一个非负整数数组，你最初位于数组的第一个位置。...游戏者所在的位置的数值一定要大于0所在位置索引值与当前位置索引值的距离差。...canJump0 = false; //进行判断，将此位置之前数字进行判断,只要有一个能满足条件就可以跳过这个0 for (var j = i - 1; j >= 0; --j) { // 游戏者所在的位置的数值一定要大于
一、题目 1、算法题目 “给定一个非负整数数组，数组中每个元素代表可以跳跃的长度，判断能否达到最后一个下标。” 题目链接： 来源：力扣（LeetCode） 链接：55....跳跃游戏 - 力扣（LeetCode） (leetcode-cn.com) 2、题目描述 给定一个非负整数数组 nums ，你最初位于数组的 第一个下标 。...二、解题 1、思路分析 别想了，看到求最优解就用贪心算法。。。 对于任意一个位置x，它能跳跃到的位置为y，它能跳跃的最大长度为x+nums[x]，这个值大于y，也就是x+nums[x]≥y.
什么是算法呢？ 简单的说，任何定义明确的计算步骤都可称为算法，接受一个或一组值为输入，输出一个或一组值。 1、有穷性，执行有限步骤后，算法必须中止。 2、确切性，算法的每个步骤都必须确切定义。...与早期的排序算法相比(如冒泡算法)，这些算法将排序算法提上了一个大台阶。也多亏了这些算法，才有今天的数据发掘，人工智能，链接分析，以及大部分网页计算工具。 02 傅立叶变换 和快速傅立叶变换 ?...9 数据压缩算法 数据压缩算法有很多种，哪种最好？这要取决于应用方向，压缩mp3，JPEG和MPEG-2文件都不一样。 哪里能见到它们？不仅仅是文件夹中的压缩文件。...你正在看的这个网页就是使用数据压缩算法将信息下载到你的电脑上。除文字外，游戏，视频，音乐，数据储存，云计算等等都是。它让各种系统更轻松，效率更高。 10 随机数生成算法 ?...到如今，计算机还没有办法生成“正真的”随机数，但伪随机数生成算法就足够了。这些算法在许多领域都有应用，如网络连接，加密技术，安全哈希算法，网络游戏，人工智能，以及问题分析中的条件初始化。
碰撞检测： 游戏需要实现碰撞检测机制，当玩家飞机与敌机或敌机的子弹发生碰撞时，游戏结束。 难度递增： 随着游戏的进行，敌机的数量和速度可以逐渐增加，增加游戏的难度和挑战性。...界面设计： 设计简洁清晰的界面，包括得分显示、游戏结束界面等。 制作过程 初始化游戏和设置窗口： 使用Pygame库初始化游戏并设置窗口像素。...创建敌机列表和子弹列表： 创建了一个敌机列表和一个子弹列表，用于存储游戏中出现的敌机和子弹对象。 游戏循环： 在游戏循环中，处理事件、更新游戏状态并绘制游戏界面。...安装： pip install pygame import subprocess # import pygame import random import sys # 第一步正常 import 要导入的数据包...sys.exit() 运行 进一步功能优化 import subprocess # import pygame import random import sys # 第一步正常 import 要导入的数据包
在2006年12月召开的 IEEE 数据挖掘国际会议上（ICDM， International Conference on Data Mining），与会的各位专家选出了当时的十大数据挖掘算法（ top...本博客已经介绍过的位列十大算法之中的算法包括： [1] k-means算法（http://blog.csdn.net/baimafujinji/article/details/50570824） [2]...支持向量机SVM（http://blog.csdn.net/baimafujinji/article/details/49885481） [3] EM算法（http://blog.csdn.net/baimafujinji.../article/details/50626088） [4] 朴素贝叶斯算法（http://blog.csdn.net/baimafujinji/article/details/50441927） [5
算法的复杂性。...内排序的分类 根据排序过程中借助的主要操作，内排序分为： 插入排序 交换排序 选择排序 归并排序 2.外排序 外排序是由于排序的记录个数太多，不能同时放置在内存中，整个排序过程需要在内外存之间多次交换数据才能进行...它的思路就是让每一个关键字，都和它后面的每一个关键字比较，如果大则交换，这样第一位置的关键字在第一次循环后一定变成最小值。...简单选择排序法的工作原理是：每一次从无序组的数据元素中选出最小（或最大）的一个元素，存放在无序组的起始位置，无序组元素减少，有序组元素增加，直到全部待排序的数据元素排完。 ?...代码说明 简单选择排序相对简单，交换移动数据的次数相当少，节约时间。 简单选择排序的时间复杂度为O(n^2)。
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