贪心算法在电脑监控软件中的应用可以包括以下几个方面：文件扫描：在扫描电脑中的文件时，可以使用贪心算法避免对已经扫描过的文件进行重复扫描，只对新增或修改过的文件进行扫描，从而减少扫描时间和系统资源的消耗。...资源分配：在使用电脑监控软件时，可以使用贪心算法优化资源的分配，将有限的系统资源分配给最需要的任务，从而提高监控软件的性能和效率。...贪心算法在电脑监控软件中的误区主要有以下几点：忽略约束条件：在使用贪心算法时，需要注意所采取的策略是否符合约束条件。如果忽略了约束条件，可能会导致算法的错误结果。...无法保证全局最优解：贪心算法只考虑当前状态下的最优解，无法保证得到全局最优解。因此，在使用贪心算法时，需要根据具体问题的特点来评估其解决方案的有效性。...总之，在使用贪心算法时，需要根据具体问题的特点来评估其解决方案的有效性，同时考虑约束条件和算法的复杂度等因素，以避免误区，并获得更好的解决方案。
大家好，我是戴先生 今天给大家介绍一下如何利用玄学二分法找出目标值元素 想直奔主题的可直接看思路2 ##题目 整数数组 nums 按升序排列，数组中的值互不相同 在传递给函数之前，nums...O(n) 所以算法： 时间复杂度：O(n) 空间复杂度：O(1) ###代码实现1 思路1的代码实现如下 /** * 暴力破解法 * * @param num...这样思路就非常清晰了 在二分查找的时候可以很容易判断出 当前的中位数是在第一段还是第二段中 最终问题会简化为在一个增序数据中的普通二分查找 我们用数组[1,2,3,4,5,6,7,8,9]举例说明 target...所以可以判断出 此时mid=4是处在第一段中的 而且目标值在mid=4的前边 此时，查找就简化为了在增序数据中的查找了 以此类推还有其他四种情况： mid值在第一段，且在目标值的前边 mid值在第二段...，且在目标值的前边 mid值在第二段，且在目标值的后边 mid值就是目标值 ###代码实现2 套用二分查找的通用公式 思路2的代码实现如下 public static int getIndex(int
大家好，我是戴先生 今天给大家介绍一下如何利用玄学二分法找出最小值 想直奔主题的可直接看思路2 这次的内容跟 必会算法：在旋转有序的数组中搜索 有类似的地方 都是针对旋转数据的操作 可以放在一块来学习理解...##题目 整数数组 nums 按升序排列，数组中的值互不相同 在传递给函数之前，nums 在预先未知的某个下标 k（0 <= k < nums.length）上进行了 旋转，使数组变为 [...： 将数组第一个元素挪到最后的操作，称之为一次旋转 现将nums进行了若干次旋转 找到数组中的最小值，并返回结果 ##题解 ###思路1 简单粗暴：遍历 就不多介绍了，大家都懂 时间复杂度：...也就是最小值存在于mid~end之间 此时问题就简化为了在一个单调递增的区间中查找最小值了 所以总的规律就是： 在二分法的基础上 当中间值mid比起始值start对应的数据大时 判断一下mid和end...对应值的大小 nums[end]最小值在mid后边，start=mid nums[end]>nums[mid]，则最小值在mid前边，end=mid ###代码实现2 套用二分查找的通用公式
贪心算法是一种基于贪心策略的算法，其基本思想是在每一步选择中都采取当前最优的选择，以期望得到全局最优解。...然而，贪心算法不一定能得到全局最优解，它可能在某些情况下陷入局部最优解，因此在应用中需要谨慎选择。贪心算法在文档管理系统中具有以下优势： 简单高效：贪心算法通常较为简单，易于实现和理解。...然而，贪心算法在文档管理系统中也存在一些误区：缺乏全局视野：贪心算法只关注当前步骤的最优选择，可能会忽略整体上更优的组合方式，导致得到的结果并不是全局最优解。...贪心算法在文档管理系统中可以应用于一些特定场景，例如：任务调度：在文档管理系统中，可能存在一些需要调度的任务，贪心算法可以帮助选择当前最优的任务执行顺序，以优化任务完成时间或资源利用率。...文档排序：在文档管理系统中，可能需要对文档进行排序展示，贪心算法可以根据某些指标（例如关键词匹配度、重要性等）选择最优的排序方式。需要注意的是，贪心算法并不适用于所有文档管理系统的问题。
题目 : 一块金条切成两半，是需要花费和长度数值一样的铜板的。 比如长度为20的金条，不管切成长度多大的两半，都要花费20个铜板。 一群人想整分整块金条，怎么分最省铜板？...如果， 先把长度60的金条分成10和50，花费60 再把长度50的金条分成20和30， 花费50 一共花费110铜板。...但是如果， 先把长度60的金条分成30和30，花费60 再把长度30 金条分成10和20，花费30 一共花费90铜板。 输入一个数组，返回分割的最小代价。...实际上这里等同于如何把数组里三个值花费最小代价拼成60 这里仿照建树规则,新建立的结点值加在一起即是花费的钱数 具体方法,每次从数组中拿两个最小值建树,新得到的值再加入树中,依次类推,直到树得到根.
在制作PowerBI报告时，一般来说，我们都会创建一些切片器。为了节省空间，一般情况下尤其是类目比较多的时候，大多采用下拉式的： ?...不过，在选项比较多的时候，当你需要查找某个或者某几个城市的销售额时，你会发现这是一件很难办的事情，比如我们要看一下青岛的销售额时： ?...你可能会来回翻好几遍才会找到，这时候再让你去找济南的销售情况，你恐怕会抓狂。 那，有没有能够在切片器中进行搜索的选项呢？ 答案是：有的。 如图： ?...只要在Power BI Desktop的报告中鼠标左键选中切片器，按一下Ctrl+F即可。此时，切片器中会出现搜索框，在搜索框中输入内容点击选择即可： ?...如果想同时看青岛和济南的销售额，可以在选中青岛后，重新搜索济南，然后按住Ctrl点击鼠标左键即可： ? 发布到云端，同样也可以进行搜索： ?
DNN在搜索场景中的应用潜力，也许会比你想象的更大。 --《阿里技术》 1.背 景 搜索排序的特征在于大量的使用了LR，GBDT，SVM等模型及其变种。...在FNN的基础上，又加上了人工的一些特征，让模型可以主动抓住经验中更有用的特征。 ? ? 3. Deep Learning模型 在搜索中，使用了DNN进行了尝试了转化率预估模型。...转化率预估是搜索应用场景的一个重要问题，转化率预估对应的输入特征包含各个不同域的特征，如用户域，宝贝域，query域等，各种特征的维度都能高达千万，甚至上亿级别，如何在模型中处理超高维度的特征，成为了一个亟待解决的问题...在普适的CTR场景中，用户、商品、查询等若干个域的特征维度合计高达几十亿，假设在输入层后直接连接100个输出神经元的全连接层，那么这个模型的参数规模将达到千亿规模。...在以上的流程中，无法处理有重叠词语的两个查询短语的关系，比如“红色连衣裙”，“红色鞋子”，这两个查询短语都有“红色”这个词语，但是在往常的处理中，这两者并没有任何关系，是独立的两个查询ID，如此一来可能会丢掉一些用户对某些词语偏好的
题目：输入M个数，从中找到K个最小的数 比如输入10,-9,0,100,90,1,4,-9；找到最小的3个数为：-9，-9，0 1这道题最坏的办法是对M个数进行排序，排序算法最好的时间复杂度是o(mlogm...) 2 第二种办法，是对其中的K个数进行排序，时间复杂度是o(m*k*logk),这要对比m和k*logk的大小，看哪个办法更优 3 对于第二种方法的一个优化是，不需要对K个数进行排序，只需要要到这K个数中最大的数...A，然后下一个数跟A对比，比A大则不要，比A小则入选，如此循环；时间复杂度是o(m*k) 4 最后一种是对方法3的一个优化，在找数组K个数中最大数时，最好的时间复杂度是用大根堆的方式，时间复杂度是logk...这样最后堆里的内容就是要输出的内容 下面是第四种方式的代码： ''' 查找最小的k个元素 题目：输入n个整数，输出其中最小的k个。...例如输入1，2，3，4，5，6，7和8这8个数字，则最小的4个数字为1，2，3和4 ''' def adjustHeap(heap, page): ''' 堆的调整 param
③左右子树均为二叉搜索树。...二·性能分析： 最优情况下，⼆叉搜索树为完全⼆叉树(或者接近完全⼆叉树)，其⾼度为：O(log2 N) 最差情况下，⼆叉搜索树退化为单⽀树(或者类似单⽀)，其⾼度为：O( N) 所以综合⽽⾔⼆叉搜索树增删查改时间复杂度为...：O(N) 下面是它的缺点：插入的数据在它中应该是有序的，而且要知道这样会可以随机访问里面的数据，那么插入与删除就变得复杂了，因此引出后面需要的平衡二叉树。...destroy(_root); } void inorder() { _inorder(_root); cout << endl; } private: //中序遍历...right = copy(root->_right); return newnode; } bsnode* _root = nullptr; }; } 到此为止希望对你对二叉搜索树的理解有点帮助
搜索人名是我们在许多应用程序中经常用到的功能。比如对书店来说，按作者名检索的功能就相当重要。虽然很难起一个完美的名字，但是我们可以使用Solr的一些功能，使绝大多数英文名搜索达到绝佳的效果。...如果我们能够解决两个主要问题，人名搜索的问题就解决一大半了。 作者姓名重排，无论是在文档还是查询中，有些部分都被省略了：（Doug Turnbull, D. Turnbull, D. G....] [dougl] [dougla] [douglas] 有关此过滤器（以及Solr中的许多其他过滤器）需要注意的是，每个生成的标记最终在索引文档中占据相同的位置。...Turnbull出现的每一处（以及有David G. Turnbull的地方）！ 结合 好的，进入下一环节。现在用户在搜索框中输入“Turnbull，D.”。然后呢？...首先，如上所述，所有生成的标记在标记流中共享位置。所以[D.]和[Douglas]在索引文档中处于相同的位置。这意味着，当位置重要时（如在词组查询中）“D.
条件操作符用于比较两个表达式并从mongoDB集合中获取数据。...MongoDB中条件操作符有： (>) 大于 - $gt (<) 小于 - $lt (>=) 大于等于 - $gte (<= ) 小于等于 - $lte MongoDB 使用 $regex 操作符来设置匹配字符串的正则表达式...MongoDB OR 条件语句使用了关键字 $or 下面是具体一个PHP例子中的$filter数组： array(3) { ["$or"]=> array(2) { [0]=>
p=20379 假设我们期望因变量由潜在协变量子集的线性组合确定。然后，LARS算法提供了一种方法，可用于估计要包含的变量及其系数。...该算法类似于逐步回归，但不是在每个步骤中都包含变量，而是在与每个变量的相关性与残差相关的方向上增加了估计的参数。 优点： 1.计算速度与逐步回归一样快。...2.它会生成完整的分段线性求解路径，这在交叉验证或类似的模型调整尝试中很有用。 3.如果两个变量与因变量几乎同等相关，则它们的系数应以大致相同的速率增加。该算法因此更加稳定。...5.在_p_ >> _n的_情况下有效 （即，当维数明显大于样本数时）。 缺点： 1.因变量中有任何数量的噪声，并且自变量具有 多重共线性 ，无法确定选定的变量很有可能成为实际的潜在因果变量。...2.由于现实世界中几乎所有高维数据都会偶然地在某些变量上表现出一定程度的共线性，因此LARS具有相关变量的问题可能会限制其在高维数据中的应用。
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！ ...在实现优先级队列时，笔者表示萌萌哒没有用过template写派生类，结果写完了出现error: *** was not decleared in this scope。。...后来各种补上this->才完事，在CSDN（笔者的帖子地址☞ http://bbs.csdn.net/topics/391806995）上提问后才知道是模板参数依赖，笔者表示涨姿势了。。.../** * The Minimum Heap Class and Heap Sort in C++ * Thanks to Introduction to Algorithms (CLRS) Chapter..._delete(3); heap.showAll(); return 0; } 这个是优先级队列： /** * The Priority Queue Class in C++ * Thanks
我们今天的面试题是这样的... 题目 定义栈的数据结构，请在该类型中实现一个能够得到栈的最小元素的 min 函数在该栈中，调用 min、push 及 pop 的时间复杂度都是 O(1)。...要保证调用 min、push 及 pop 的时间复杂度都是 O(1)。 也就是说，在我们执行了 pop 时如果移除的栈中最小的值，那么如何寻找栈中的下一个最小元素？...因为入栈的元素 3 比 8 小，所以先将栈中的原最小值 8 存入栈中，再将 3 入栈。 操作步骤3 入栈第三个元素，如下图所示： ?...这种实现代码的方式（使用 Java API），在刷题或者实际面试中如果没有特殊说明是可以直接用的。...总结 本文我们通过两种方式：自定义数组栈和 Java API 中的 Stack 来实现了栈中最小值的功能，保证了在调用栈的 min、push 及 pop 方法时的时间复杂度都是 O(1)。
作者：仁重 淘宝搜索事业部 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?
NLP技术在搜索推荐中的应用非常广泛，例如在搜索广告的CTR预估模型中，NLP技术可以从语义角度提取一些对CTR预测有效的信息；在搜索场景中，也经常需要使用NLP技术确定展现的物料与搜索query的相关性...今天这篇文章梳理了NLP技术在搜索推荐场景中3个方面的应用，分别是NLP提升CTR预估效果、NLP解决搜索场景相关性问题、NLP信息优化基于推荐系统效果。...2 NLP解决搜索场景相关性问题 NLP在搜索场景或电商场景的一大应用，就是解决相关性问题。...4 总结 本文主要介绍了NLP技术在搜索推荐场景中的应用。...在搜索推荐中，文本信息是很常见的一种信息来源，因此如何利用文本信息提升CTR预估、推荐等模型效果，以及如何利用NLP技术解决相关性问题，都是搜推广场景中很有价值的研究点。 END
✨✨ 欢迎大家来访Srlua的博文（づ￣3￣）づ╭❤～✨✨ 欢迎各位亲爱的读者，感谢你们抽出宝贵的时间来阅读我的文章。 我是Srlua小谢，在这里我会分享我的知识和经验。...记得先点赞后阅读哦~ 朴素的贪心法(中)构造法 构造法没有明显决策过程，只是把决策放到了推导阶段，灵活性高，大多数刚接触贪心算法的人不知道如何下手 例1:数字拆分 思路1:拆成尽可能多的2，因为当...1.通常有一个比较直观，容易想到或者计算出来的“规律“ 2.边界条件经常需要特殊判断和处理 3.决策过程隐含在规律和边界条件中 例2:守望者的逃离(NOIP2007) 步骤1:寻找规律 直观感觉...，通过一系列状态转移，变换到目标状态所需要的最小代价 最少的交换次数 三值交换:找规律 第一反应:先试试看怎么交换，可以让序列变成升序 统计1,2,3分别有多少个(记为count[...1]/count[2]/count[3])这样就知道1,2,3排好序后分别都是第几位到第几位 1在排序后的范围是第1位到第count[1]位，在这个范围外的1都应该被交换进来 三值交换:最优交换
非阻塞算法 （nonblocking algorithms） 一个线程的失败或者挂起不应该影响其他线程的失败或挂起的算法。...，利用CPU的CAS指令，同时借助JNI来完成Java的非阻塞算法。...这个本地方法在openjdk中依次调用的c++代码为：unsafe.cpp，atomic.cpp和atomicwindowsx86.inline.hpp。...在Pentium及Pentium之前的处理器中，带有lock前缀的指令在执行期间会锁住总线，使得其他处理器暂时无法通过总线访问内存。很显然，这会带来昂贵的开销。...，因为缓存一致性机制会阻止同时修改被两个以上处理器缓存的内存区域数据，当其他处理器回写已被锁定的缓存行的数据时会起缓存行无效，在例1中，当CPU1修改缓存行中的i时使用缓存锁定，那么CPU2就不能同时缓存了
滑动窗口是一种经典的算法技巧，就像在处理一系列动态数据时，用一扇可以滑动的“窗口”来捕捉一段连续的子数组或子字符串。通过不断地移动窗口的起点或终点，我们能够以较低的时间复杂度来解决一系列问题。...例题1：找到字符串中的所有异位词 题目背景： 朋友小明在编程比赛中遇到了一个问题：如何在一个长字符串中找到所有与目标字符串异位的子串？我们需要通过滑动窗口找到所有这些位置。...题目描述： 在一排树中，第 i 棵树上有 tree[i] 型号的水果。你可以选择两个篮子，每个篮子只能装一种型号的水果。你需要找到可以采摘的水果的最大数量。...题目描述： 给你一个仅由大写英文字母组成的字符串 s，你可以最多将 k 个字符替换为任意字符，求在执行上述操作后，能够得到的最长重复字符的子串的长度。...在这些例子中，我们用 Java 语言展示了滑动窗口在寻找异位词、最大水果采摘量、以及字符替换中的应用。滑动窗口算法的威力在于，它不仅高效，而且能够适应各种复杂的题目。
鉴于我个人在学生时代有过 ACM 经历，对算法还是相当感冒的，个人算法能力不算出众，也不算弱，最好成绩是省赛金牌，区域赛铜牌（主要还是抱得队友的大腿），后来实在是写不动 C++ 了，中途转了 Java，...在公司里做项目，我们往往需要花费数个月去落地，而面试中完成算法题最多只限制在半小时内，虽然时间区间不同，但本质上都是在考察一个人在一个固定的时间内完成某个任务的能力。...很多人说面试造火箭，入职拧螺丝，以此来讽刺面试中算法面是不必要的，我是不赞同的。抛开面试，算法能力也的确是工作中帮助了我。...，我了解到了跳表的实现，这方便了我去理解 Redis 的 Set 结构；熟练地解决贪心和 DP 等问题，也潜移默化地影响着我在工程项目中的代码逻辑。...先说实习生面试吧，算法主要考察的是简单题，主要以贪心、数据结构、模拟为主，可以说非常友好了，主要考验学生对于基础知识的掌握程度，但也要求候选人能够在较短时间内完成，否则很难在整体面试中获得 A 评价。
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