你会发现你找的秘书一届不如一届,只需要支付 1 个单位的费用就行了,这是最省钱的情况。
我观察到的大多数同学犯得最最最最大的“错误”,就是在学习上“完美主义”。乃至后续很多其他的问题,在我看来都和这个问题是直接相关的。
于是我问出版社要来《算法导论》的书摘看看,然后又去网上查了很多的资料,真的没想到《算法导论》这本书的评价那么好,而且书籍里涉及的内容非常的全面,在豆瓣上达到了9.3的高分。
原文地址:http://www.oschina.net/question/587367_156025 学计算机的人是幸福的,因为在这个领域中有如此多的通俗易懂(相对来说)的经典好书,你需要做的只是坚持把它们一本一本读下去而已。在这里列出一些我看过或者准备看的算法书籍,以供参考。 第一名 原书名:The Art of Computer Programming 中文名:计算机程序设计艺术 作者:Donald E.Knuth 难度:★★★★★ 个人评价:★★★★★ 推荐程度:★★★ 本书是算法分析
知乎上有一个提问:为什么有人说弄懂了《算法导论》的 90%,就超越了 90%的程序员?
学习算法,很重要的一点在于有一些好的算法书籍可以学习和查阅。就比如说最经典的算法导论,拥有此书,你可以保证自己的算法无懈可击,不会出现严重问题,因为书上的东西经过了成百万上千万的读者查阅,写作者有能力证明自己的算法的正确性。相对于书籍,网络教程可能比较容易出现问题,因为99%的写作者只是按理解写算法,并不能证明,看的时候只能起到辅助理解的作用。
由于要遍历所有可能的起始位点,所以一种自然的想法是使用递归。但是为了配合后续的分支定界法,我们采用了树结构,并且进行DFS(深度优先搜索)。既然采用树结构,最简单的算法如下(伪代码):
我们知道,DNA调控元件往往是一段相似的DNA序列。理想情况下这些序列完全一致,比如下面这样:
前段时间我写过一篇看视频的一点小建议,今天把看书的一点小建议补上,免得给大家带来误解:吴师兄不爱看书,只爱看小视频。
最近很多人都在准备升职或者跳槽,而大多数都没有把算法和数据结构考虑在内。原因呢,在于算法这个东西,很多人认为前端用不着算法,算法都在后端,大厂只是为了筛人才考算法,实际工作中是用不着的。这样的回答我听过了很多很多,一般我也不会直接反驳,随便问几个问题就行了。比如:
很多人会觉得这个知识点太难,不想花太多功夫去了解,也有人会认为这个数据结构在日常开发中使用的很少,因此没必要多做掌握。
机器学习理论是一个涵盖统计、概率、计算机科学和算法方面的领域,该理论的初衷是以迭代方式从数据中学习,找到可用于构建智能应用程序的隐藏洞察。
在《算法导论》第二版第 7 章(快速排序)的思考题(第 95 页)中提及到一种 低效的递归排序算法:Stooge 排序, Howard、Fine 等教授将这个算法称为 漂亮排序算法(完美排序算法)。
来源:专知本文为书籍介绍,建议阅读5分钟本书将严谨性和全面性融为一体,深入讨论各类算法,并着力使这些算法的设计和分析能为各个层次的读者接受。 在有关算法的书中,有一些叙述非常严谨,但不够全面;另一些涉及了大量的题材,但又缺乏严谨性。《算法导论(原书第4版)/计算机科学丛书》将严谨性和全面性融为一体,深入讨论各类算法,并着力使这些算法的设计和分析能为各个层次的读者接受。全书各章自成体系,可以作为独立的学习单元;算法以英语和伪代码的形式描述,具备初步程序设计经验的人就能看懂;说明和解释力求浅显易懂,不失深度和
本文作者谢科,是数说君在知乎认识的一位数据科学大牛,Twitter的Data Scientist,目前正在创业(“用软件定义商家做生意的方式”)。 对于一个编程基础不是很好的学生来说,学习数据挖掘、机器学习之类的并以后从事这样的工作靠谱吗? 文 | 谢科 以下为对匿名用户回答的引用(数说君注:匿名用户指另一位匿名了的用户对该问题的回答) 【你们以为上上公开课就够的?那些东西我看过,Andrew Ng的课什么的,以我的实力一两天就解决了,你觉得能有啥用?那点简单的东西与实际需要解决的问题相比根本不值一提,入
作者:徐晗曦 来源:https://zhuanlan.zhihu.com/p/25328686 1. 前言 这个世界不缺少专家,我只是期待他们中有一位能把事情说清楚。 机器学习很火。机器学习专家很贵。
上周有群友向场主要算法的干货资料,场主花了十几分钟,终于找到了深埋网盘底部的一整套完整算法教程视频。
Y为根结点,A为Y的右孩子,以Y-A为轴进行左旋,A为新的根结点,Y为A的左孩子,A原左孩子B为旋转后Y的右子,Y的左子和A的右子不变。
算法导论是一本经典的大而全的算法书籍,而本书Python Algorithms不是来取代而是来补充算法导论的,因为算法导论提供的是简易的伪代码和详细的证明,而本书主要从作者的教学过程中从更高地层次来讲解算法,并使用Python代码来实现。
作者:徐晗曦 原文:写给大家看的机器学习书(第一篇) https://zhuanlan.zhihu.com/p/25328686 1. 前言 这个世界不缺少专家,我只是期待他们中有一位能把事情说清
原书主要介绍了一些基础数学,例如排列组合以及递归循环等,但是本节只重点介绍计算算法的运行时间的三种方法
这个主题是写给自己的,假如你刚好也和我一样讨厌算法,那也是写给你的。我的主要参考书目是《算法导论》第3版中文版,自己先琢磨明白一个算法,然后再按我的理解写出来。 算法导论第三版 既然讨厌为什么还学?主
对于一个算法,一般来说我们能够通过计算来确定它的复杂度,比如遍历一个链表结构,链表的元素个数为
这段时间刚好一些准大学生们也开始陆陆续续的收到录取通知书了,即将进入大学,步入新的人生阶段。
公众号设立以来,很多同学都在问如何入门、提高,以及有什么好的算法书籍可以学习。这周空闲时间我就大概在网上整理了一下,由于每个人的性格、学习习惯都不一样,不能针对个人情况来推荐,所以这里给的算法书籍仅做参考哦。
时间资源 上一篇,我们知道了如何用循环不变式来证明 算法的正确性,本篇来看另一个重要方面:算法分析。分析算法的目的,是预测算法所需要的资源。资源不仅是指内存、CPU等硬件资源,人们更关注的是计算时间(时间资源)。 到这里可能会产生一个疑问,计算时间与硬件资源强相关,不同的硬件配置下计算时间就不同。那么如何来衡量算法的效率呢? 答案是必须有一个稳定的硬件模型。在此基础上,才能屏蔽掉硬件配置不同导致的算法运行时间的差异,从而单单显露出算法本身的优劣。 算法分析的环境模型 《算法导论》中,明确的定义了该模
增长量级 函数的增长量级 上一篇算法分析基础中,我们分析了插入排序,知道了其最好情况下的运行时间为T(n) = an + b,最差情况下的运行时间为T(n) = an2 + bn + c。表达式中的
参考内容: 1.Problem Solving with Python Chapter5: Search and Sorting online_link 2.算法导论
Traversal就是遍历,主要是对图的遍历,也就是遍历图中的每个节点。对一个节点的遍历有两个阶段,首先是发现(discover),然后是访问(visit)。遍历的重要性自然不必说,图中有几个算法和遍历没有关系?!
最近重新翻开算法导论宝典,打算重新温习一下,顺便记录下自己的点滴。导论中都是用的伪代码进行描述,我们这里直接用java代码进行
咱们的公众号有很多硬核的算法文章,今天就聊点轻松的,就具体聊聊我非常“鼓吹”的《算法4》。这本书我在之前的文章多次推荐过,但是没有具体的介绍,今天就来正式介绍一下。
时间资源 上一篇,我们知道了如何用循环不变式来证明算法的正确性,本篇来看另一个重要方面:算法分析。分析算法的目的,是预测算法所需要的资源。资源不仅是指内存、CPU等硬件资源,人们更关注的是计算时间(时
增长量级 函数的增长量级 上一篇算法分析基础中,我们分析了插入排序,知道了其最好情况下的运行时间为T(n) = an + b,最差情况下的运行时间为T(n) = an2 + bn + c。表达式中的常
所以在Aa,BB、Ab,BC时会出现碰撞。通过如下测试代码可以发现,他们的hashCode是相同的。
KMP算法是Knuth-Morris-Pratt字符串查找算法,以创作者们的名字首个大写字母命名,用于处理字符串查找问题。
本博文所整理的机器学习书籍来自于博主平时的积累的一些资料,可能还有一些经典的机器学习书籍为包含其中,欢迎大家留言区补充,分享给大家。(本文所陈列的所有书籍电子版请链接:http://pan.baidu.com/s/1c10iQnm ) 01 机器学习-Tom M.Mitchell Tom M.Mitchell,是卡内基梅隆大学的教授,讲授“机器学习”等多门课程;美国人工智能协会(AAAL)的主席;美国《Machine Learning》杂志、国际机器学习年度会议(ICML)的创始人;多种技术
在《算法导论》第一部分练习中,有这样一道算法题: 1.2-3 对于一个运行时间为100n*n的算法,要使其在同一台机器上,在比一个运行时间为2^n的算法运行的很快,n的最小值是多少? 下面给出我自己的解题思路: 对于100n^2和2^n两个算法进行比较,我们可以这样做:对100n^2-2^n操作,如果结果小于0,那么此时的n就是我们所求的值。 针对这一思路给出以下算法实现: 1 /** 2 * 3 */ 4 package com.b510.algorithms; 5 6 /** 7
给你一个整数数组 nums ,请你找出一个具有最大和的连续子数组(子数组最少包含一个元素),返回其最大和。
MillerRabin算法是一种高效的质数判断方法。虽然是一种不确定的质数判断法,但是在选择多种底数的情况下,正确率是可以接受的。PollardRho是一个非常玄学的方式,用于在O(n1/4)的期望时间复杂度内计算合数n的某个非平凡因子。事实上算法导论给出的是O(p),p是n的某个最小因子,满足pp与n/pn/p互质。但是这些都是期望,未必符合实际。但事实上PollardRho算法在实际环境中运行的相当不错。这里我们要写一个程序,对于每个数字检验是否是质数,是质数就输出Prime;如果不是质数,输出它最大的质因子是哪个
首先需要科普一下,最长公共子序列(longest common sequence)和最长公共子串(longest common substring)不是一回事儿。什么是子序列呢?即一个给定的序列的子序列,就是将给定序列中零个或多个元素去掉之后得到的结果。什么是子串呢?给定串中任意个连续的字符组成的子序列称为该串的子串。给一个图再解释一下:
今天是LeetCode专题第41篇文章,我们一起来看一道经典的动态规划问题Edit Distance,编辑距离。
这里我是按自己的理解去实现的,时间复杂度和空间复杂度和算法导论上的可能不一样,感兴趣的话参考下就行,感觉最重要的还是算法思想。根据算法性能去实现算法以后再研究。
1.Python数据结构篇 数据结构篇主要是阅读[Problem Solving with Python](http://interactivepython.org/courselib/static/pythonds/index.html)时写下的阅读记录,当然,也结合了部分[算法导论]( http://en.wikipedia.org/wiki/Introduction_to_Algorithms)中的内容,此外还有不少wikipedia上的内容,所以内容比较多,可能有点杂乱。这部分主要是介绍了如何使用P
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。
今天的「力扣」的每日一题(「力扣」第 446 题:等差数列划分 II - 子序列)比较麻烦,大家花那么多时间和精力看也未必真的有用,就不作为公众号内容推给大家了,如果感兴趣的朋友可以在题解区看我的解答。
一、快速排序概述 关于快速排序,我之前写过两篇文章,一篇是写VC库中的快排函数,另一篇是写了快排的三种实现方法。现在再一次看算法导论,发现对快速排序又有了些新的认识,总结如下: (1)、快速排序最坏情况下的时间复杂度为O(n^2),虽然最坏情况下性能较差,但快排在实际应用中是最佳选择。原因在于:其平均性能较好,为O(nlgn),且O(nlgn)记号中的常数因子较小,而且是稳定排序。 (2)、快速排序的思想和合并排序一样,即分治。快排排序的分治思想体现在: a、首先从待排序的数中选择一个作为基数,基数的选择对
有人说,算法,先于计算机存在于世,比编程语言本身更为重要,语言只是工具,而算法才是灵魂。而程序就等于算法加数据结构。足以可见,想要在编程之路上走的更长远,数据结构与算法就是必须要掌握的基本功。
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