接触过基础计算机科学课程的朋友们，肯定都曾亲自动手设计排序算法——也就是借助代码将无序列表中的各个条目按升序或降序方式重新排列。这是个有趣的挑战，可行的操作方法也多种多样。人们曾投入大量时间探索如何更高效地完成排序任务。
平时我们写代码的时候都会依赖编辑器里面的代码补全这个功能，敲几个字母就能补全一整个词。可是这么多年过去了，代码补全却还是最开始那样，只限定于一个词，且毫无意义地按照字典表顺序排列。
平时写代码的时候多少会依赖编辑器里面的代码补全，敲几个字母就能补全一整个词。可是这么多年过去了，为什么代码补全还是像最开始那样，只能限定于一个词，而且毫无意义地按照字典表顺序排列呢？
在C++中，模板元编程（Template Metaprogramming）是一种利用编译时计算和泛型编程的技术，它使我们能够在编译阶段执行复杂的计算，并根据输入参数生成高度抽象的代码。模板元编程不仅为我们提供了一种更加灵活和高效的编程方式，还可以用于实现许多通用的算法和数据结构。
我们平时写代码的时候，多少都会依赖编辑器的代码补全功能，敲几个字母就能补全一个词。可是这么多年过去了，语言升级了很多次，而代码提示却没有升级，还是只能限定在一个词，毫无意义地按照字典表顺序排列，这对于编程来讲，又有什么价值呢？
可视化你的 Python 代码执行，还支持Java/C/C++/JavaScript/Ruby。
在搜狗智能输入法面世的时候，用了一段时间之后，发现它真的很智能，对于常用的语言的片段都记录了下来，而且智能的把常用的文字排到第一位。
「通过交换和复制移动，AlphaDev 跳过了一个步骤，以一种看似错误，但实际上是捷径的方式连接项目。」这种前所未见、违反直觉的思想不禁让人回忆起 2016 年那个春天。
基本的算法，如排序或哈希，在任何一天都被使用数万亿次。随着对计算需求的增长，这些算法的性能变得至关重要。尽管在过去的2年中已经取得了显著的进展，但进一步改进这些现有的算法路线的有效性对人类科学家和计算方法都是一个挑战。在这里，论文展示了人工智能是如何通过发现迄今为止未知的算法路线来超越目前的最先进的方法。为了实现这一点，论文将一个更好的排序程序制定为单人游戏的任务。然后，论文训练了一个新的深度强化学习代理AlphaDev来玩这个游戏。AlphaDev从零开始发现了一些小型排序算法，它优于以前已知的人类基准测试。这些算法已经集成到LLVM标准C++排序库中。对排序库的这一部分的更改表示用使用强化学习自动发现的算法替换组件。论文还在额外的领域中提出了结果，展示了该方法的通用性。
AlphaDev不仅可以将排序算法提速70％，甚至在有的算法上，能比人类快3倍之多。
从上一篇总结了Redis的三种数据类型，分别是String、List、Set，本篇将后面两种类型Hash和ZSet的命令实操进行了汇总，方便后续查阅学习，整理不易，感觉有用点赞收藏分享~。
Redis中的Hash是一个键值对集合。Redis Hash是一个string类型的field和value的映射表，hash特别适合用于存储对象。类似于java里面的Map<String,Object>集合一样，如果内存足够大的话，一个Redis的Hash结构可以存储2的32次幂-1个键值对，相当于40亿条数据，其实Hash类型的vlue在Redis中存储时其存储的还是String类型的字符串。下面就针对Hash的一些命令进行实战化演练。
上次文摘菌给大家推荐了一个能让算法动起来的开源项目之后，有热心的读者给文摘菌推荐了另一个算法可视化的网站。文摘菌打开之后，立即被起画风所折服，所以决定探索一番。
咦咦咦，各位小可爱，我是你们的好伙伴——bug菌，今天又来给大家普及Java SE相关知识点了，别躲起来啊，听我讲干货还不快点赞，赞多了我就有动力讲得更嗨啦！所以呀，养成先点赞后阅读的好习惯，别被干货淹没了哦~
以上就是Linux基础入门的主要内容。这些内容能够帮助你建立起对Linux系统的基本理解，并掌握基本的操作技能。
C++ 标准模板库 ( STL , Standard Template Library ) 中 提供 了 sort 算法 函数 , 该函数定义在 <algorithm> 头文件 中 , 是一个泛型算法 ;
我想告诉你一个关于后缀数组的故事。在一段时间里，我正在西雅图的一家公司面试，当时好奇的是如何最有效地创建一个用于可执行二进制文件的diff。我的研究给我带来了后缀数组和后缀树。后缀数组只是，将字符串的所有后缀排序，储存到有序列表中。后缀树是类似的，但是比列表更像BSTree。这些算法相当简单，一旦你进行了排序操作，它们就具有很快的性能。他们解决的问题是，找到两个字符串之间最长的公共子串（或者在这种情况下是字节列表）。
Python 处理大数据集可以借助 Python 内置数据结构：列表、元组、字典 、 集合等，但是一般要和 pandas 和 Numpy 等库结合起来使用。
简单来说， 指的是生成 序列中的第 个位置； 指的是使用 中的第 个元素
在软件开发中，性能优化是一个重要的课题。当我们开发C++程序时，掌握一些优化技术可以显著提高程序的性能。本文将介绍一些常用的优化技术，帮助你优化C++程序并获得更好的性能。
信息学奥赛作为计算机科学领域的一项重要竞赛，旨在锻炼学生的计算思维能力、算法设计和编程技能。在这项竞赛中，合理选择编程语言是成功的关键因素之一。C++作为一种功能强大、灵活性高的编程语言，广泛应用于信息学奥赛中，不仅因为其丰富的数据结构和算法支持，还因为其能够在竞赛环境下实现高效的解决方案。
本书通过C++实现方案以简洁、直接的方式对书中的算法和数据结构进行表述，并向学生提供在实际应用中验证这种方法的手段。
复杂度分析： 在一般情况下，每一个数都要与之后的数进行匹配，所以匹配次数将与数据量n挂钩，又由于每轮匹配都要进行(n-1)次比较，所以平均时间复杂度为O(n^2)。
再来回顾一下冒泡排序这款经典算法的原理，冒泡排序算法的核心思想是通过多次遍历待排序序列，每次比较相邻的两个元素，如果它们的顺序不正确，则交换它们的位置。通过不断地比较和交换，将最大（或最小）的元素逐渐“冒泡”到序列的末尾（或开头），从而实现排序的目的。具体原理流程图如下所示：
几个印度小哥，在GitHub上建了一个各种Python算法的新手入门大全，现在标星已经超过2.6万。这个项目主要包括两部分内容：一是各种算法的基本原理讲解，二是各种算法的代码实现。
数据结构与算法，是大学中计算机相关专业里的一门必修的基础课，当时学习的时候并不能列其中的知识点，毕业之后随着对计算机专业知识的了解加深，才意识到其重要性，今天我就来研究一番。
当 C++ 遇到 break 关键字时，它会跳出 switch 块。这将停止更多代码和 case 测试的执行。
C++的<algorithm>提供了一系列通用的算法，这些算法可以与各种容器（如vector、list、array等）以及其他可迭代的数据结构一起使用。这些算法涵盖了从基本操作（如复制、查找、替换）到更复杂的操作（如排序、合并、堆操作）等多个方面。这些算法都接受迭代器作为参数，这使得它们可以与各种容器和可迭代对象一起使用。同时，从C++17开始，引入了执行策略（std::execution），该策略决定了它们的执行方式以及与底层硬件的交互方式，允许开发者指定算法的执行方式。
分治是一种将大问题分解成相同任务的小问题的方法，常见的分治思想之一就是归并排序(mergeSort)
而我比较特殊，我的第一印象、第二印象以至第 N 印象都觉得很难，所以为了更好的学习和理解算法，我千金一掷一下买了一堆的算法书，有图为证：
C++标准模板库（Standard Template Library，STL）是C++标准库中的一个重要组成部分。STL提供了丰富的数据结构和算法，帮助更高效地进行编程。介绍STL中一些常用的数据结构和算法，并给出相应的示例代码。
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