最短路径问题是图论研究中的一个经典算法问题， 旨在寻找图（由结点和路径组成的）中两结点之间的最短路径。 算法具体的形式包括：
鸡蛋掉落问题算是一道经典的算法题目了，leetcode上面也有收录，是被我收藏了的少数几道题目之一，确实是挺有意思的一道题目，李永乐老师也做过视频讲过这个问题。
1、最短路径问题是图论研究中的经典算法问题，用于计算从一个顶点到另一个顶点的最短路径。
hash表的实现，实在是太经典太没什么新意了，但是这个数据结构又是用得太多太基础的组件了，如果有人能够把hashtable做的更快，实在也没理由拒绝。Google实现的这个hash表的性能，请看下图：
简称“GS 算法”，也称为延迟接受算法。是 Gale 和 Shapley 为了寻找一个稳定匹配而设计出的市场机制。运行时间在算法输入的大小上是线性的。根据其使用方式，它可以找到对匹配一侧的参与者或另一侧的参与者最佳的解决方案。
本文转载自July CSDN博客：http://blog.csdn.net/v_JULY_v/archive/2011/03/07/6228235.aspx
回到未排序的数组，试另一个算法 "归并排序"。第一件事是检查数组大小是否 > 1，如果是，就把数组分成两半，因为数组大小是 8，所以分成两个数组，大小是 4，但依然大于 1，所以再分成大小是 2 的数组，最后变成 8 个数组，每个大小为 1，现在可以"归并"了，"归并排序"因此得名。
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0 写在前头 我们一般都是从C语言开始学起的，后来发现C语言不能满足我们快速开发的需求，因为它的API使用起来不很方便，还有就是有些功能亟待扩展，这时候我们很多人选择了C++或Java，C#，这些更高级的语言让我们开发软件时，使用起来更方便了。如今，随着人工智能时代的到来，Python迅速成为了机器学习，深度学习的必备语言，流行的机器学习库，sklearn，完全是基于Python开发的API，深度学习库tensorflow也是对Python的支持最好。 由此可见，随着时代的发展，各种语言不断迭代，顺应时代的
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听听这是人话么，我帮你们翻译一下，其实数据结构就是用来描述计算机里存储数据的一种数学模型，因为计算机里要存储很多乱七八糟的数据，所以也需要不同的数据结构来描述。
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CodeGeeX 黑客松是国内首个围绕「AI 代码生成」开展的黑客松赛事。 2023 CodeGeeX 黑客松以「Coding with AI」为主题，由清华大学联合智谱AI大模型团队、腾讯云Cloudstudio.net和DoraHack赞助举办，此次黑客松设立多条赛道，设立丰厚大奖，并支持后续项目孵化。 为支持本次大赛，CodeGeeX团队完全免费将代码、模型参数、API及插件开源，并提供比赛所需要的算力支持；同时CloudStudio.net提供赛道作品提交平台、以及媒体宣传支持。 Hackatho
Proof Of Work，也就是工作量证明。工作量证明系统（或者说协议、函数），是一种应对拒绝服务攻击和其他服务滥用的经济对策。它要求发起者进行一定量的运算，也就意味着需要消耗计算机一定的时间。这种系统要求得到证明的过程是低效且漫长的，可是校验则是高效且迅速，概括起来就是求解难，验证容易。
判断单链表是否成环是一个计算机领域的经典算法问题。 如何通过程序判断传入的链表是否存在环，并且求出环长度、成环点等问题。 下面就是一个存在环的单链表。
之前推送的《教授们说了，我们的目标是培养中国最优秀的程序员》分享有礼活动，中奖名单如下，恭喜幸运参与者！我们将按照问卷中填写的信息尽快邮寄奖品！ 洪瑞琦 梓鑫 邢晓媚 张琼 余小娅 附原文 ---- 如果你看过美剧《Silicon Valley》，一定也曾有过“做个工程师”的想法。剧中，硅谷 Pied Piper 团队通过一套无损压缩算法，成功吸引到投资人，开始了有趣的“搅”机生活。 (左边小哥看上去挺落寞……他是里面唯一不懂编程的) 而在现实生活中，有一个叫Aaron Pollack 的学习者
冒泡排序（Bubble Sort）是一种简单的排序算法，它通过重复遍历待排序的序列，依次比较相邻元素并交换它们的位置，使较大的元素逐渐“冒泡”到序列的末端。冒泡排序的核心思想是通过不断的比较和交换，将未排序的元素逐步移到正确的位置。
算法工程师成长计划 近年来，算法行业异常火爆，算法工程师年薪一般20万～100 万。越来越多的人学习算法，甚至很多非专业的人也参加培训或者自学，想转到算法行业。尽管如此，算法工程师仍然面临100万的人才缺口。缺人、急需，算法工程师成为众多企业猎头争抢的对象。 计算机的终极是人工智能，而人工智能的核心是算法，算法已经渗透到了包括互联网、商业、金融业、航空、军事等各个社会领域。可以说，算法正在改变着这个世界。 下面说说如何成为一个算法工程师，万丈高楼平地起，尽管招聘启事的算法工程师都要求会机器学习，或数据挖
迪杰斯特拉(Dijkstra)算法解决最短路径问题，其创造者：艾兹格·W·迪科斯彻 （Edsger Wybe Dijkstra）。
小吴花了几天时间整理了一下学习「数据结构与算法」可以参考的书籍，希望能在学习的道路上帮到你,文末提供收集的PDF版。
最短路算法：最短路径算法是图论研究中，一个经典算法问题；旨在寻找图（由结点和路径组成的）中两结点之间的最短路径。
平时有不少读者朋友问，有没有学习书籍网上课程推荐？今天结合自己学习经历与身边几个朋友的经历总结了一份程序员相关的书籍和网课。
字符串反转，这个大家平常应该时长碰到，特别是面试时，通常还有一些变种，如：判断回文。 这里列举python中的三种实现方式(切片，反向迭代，经典就地反转算法)，小说一把字符串反转。 经典算法 对于从其他语言转向python的小伙伴们，最直接的实现很大概率会是这样的 def reverse_string_classic(src): """ 字符串反转，经典算法 :param src: 源字符串 :return: 反转后字符串 """ chars = lis
本书围绕程序设计典型算法，编织了一个扣人心弦又趣味横生的侦探缉凶故事。小说主人公运用高超的搜索技巧和精深的算法知识，最终识破阴谋、缉拿元凶，让你在愉悦的沉浸式体验中快速提升境界，加深对程序世界的理解
插入排序（Insertion Sort）是一种基于比较的排序算法。它的基本思想是将元素逐个插入到已排序的部分中，使整个序列保持有序。插入排序在处理小数据集或几乎已经有序的数据集时，效率较高。
小时候家里定了《读者》的月刊，里面记录一个故事：说有有个偏僻的乡村一日突然来了一个美女，她携着万贯家财子女在当地安家落户，成了当地的乡绅。她让她的子女世世代代的保守这个秘密，直到这个秘密不会再对家族带来灾难。她就是陈圆圆。当年吴三桂领清兵入关，冲冠一怒为红颜，改写了中国的历史，自己却能全身而退的那个人。 周五例行公事的查看一下离线数据推送项目的数据和log。将log用awk分段之后，我想知道实时数据前10个被重复发送的数据ID都被重复发送了几次，从而找到进一步优化的入手点，天知道我对这个项目已经进行
复制收集算法在对象存活率较高时就要执行较多的复制操作，效率将会变低。更关键的是，浪费了一半的空间。
希尔排序（Shell Sort）是由计算机科学家Donald Shell于1959年提出的一种排序算法。它的基本思想是将待排序的数组按照一定的间隔分割成若干子序列，对每个子序列进行插入排序，随着排序进行逐步缩小间隔，最后进行一次普通的插入排序。希尔排序通过消除插入排序在大部分情况下效率低下的缺点，从而提高排序速度。
从上面我们可以看到，不直接使用printf函数去打印这个值，这个以前在书上，都是直接讲解把数值说送到输出流中去，但是你一开始学习cout函数（或者说你还没有接触到对象的时候，根本不明白这什么意思）；如果进行了左移的重载之后，那么程序将产生神奇的变化，所以在 main() 中不用 printf() 和格式化字符串 '\n' 了，因为编译器会通过重载的机制会为我们选择究竟使用哪一个重载机制。
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：
在C语言编程中，堆排序是一种高效的排序算法。它利用堆这种数据结构来进行排序，其时间复杂度为
很多同学在开始有意向学习编程的时候，很粗糙的认为学习编程就是学编程语言。以为学会了编程语言的句法、语法就会编程了。
选择排序（Selection Sort）是一种基于比较的排序算法。其基本思想是每次从未排序部分中选出最小（或最大）的元素，将其放在已排序部分的末尾。重复这一过程，直到所有元素都排序完成。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 快要过春节了，有多少小伙伴需要年后回来面试找工作呢？ 趁着过节，可以在家好好写写简历了！ 贴心的博文菌今天就和大家分享一下算法大佬Carl写面试简历的心得，看看技术人简历中需要注意哪些点，希望小伙伴们不要踩坑哦！ （文末附赠简历模板及互动福利） 程序员的简历力求简洁明了，在设计上不要过于复杂。 对于应届毕业生，一页简历就够了，对于社招人员，两页简历便可。 例如，一些应届毕业生会在简历中介绍很多参加校园活动的内容。如果面试的是技术岗位，那么这些内容最好一笔
本文将主要介绍Bernstein-Vazirani算法的基本概念、Bernstein-Vazirani问题以及该问提的经典与量子解决方式。本文对Bernstein-Vazirani算法的实现将主要使用启科量子的配套产品量子编程框架QuTrunk、可视化量子编程软件QuBranch以及启科量子自研的量子后端设备QuBox。
很多同学问我学游戏开发应该看些什么书，我在这里抛砖引玉，给一份推荐表，希望大家共同提高。由于本人英文不太好，推荐的大部书籍都是国人编写的，有些经典的外文图书可能是翻译不好，我自己难以读下去，所以未能推荐。
趣味算法-01-跟着作者读《趣味算法（第2版）》上 趣味算法-02-跟着作者读《趣味算法（第2版）》下 趣味算法-03-跟着作者读《趣味算法（第2版）》-算法之美 趣味算法-04-跟着作者读《趣味算法（第2版）》-贪心算法
机器学习是目前数据分析领域的一个热点内容，在平时的学习和生活中经常会用到各种各样的机器学习算法。实际上，基于Python、Java等的很多机器学习算法基本都被前人实现过很多次了。这些算法在网上可以找到很多，然而往往存在很多“脏”或者“乱”的开源代码。 在这样的背景下， InfoWorld近日公布了机器学习领域11个最受欢迎的开源项目，这11个开源项目大多与垃圾邮件过滤、人脸识别、推荐引擎相关。它们大多数基于现今最流行的语言以及平 台，推广以及扩展了机器学习领域的很多重要算法。从中，用户不但可以找到LDA等主
在自动控制中，PID及其衍生出来的算法是应用最广的算法之一。各个做自动控制的厂家基本都有会实现这一经典算法。我们在做项目的过程中，也时常会遇到类似的需求，所以就想实现这一算法以适用于更多的应用场景。
机器学习是目前数据分析领域的一个热点内容，在平时的学习和生活中经常会用到各种各样的机器学习算法。实际上，基于Python、Java等的很多机器学习算法基本都被前人实现过很多次了。这些算法在网上可以找到很多，然而往往存在很多“脏”或者“乱”的开源代码。 在这样的背景下， InfoWorld近日公布了机器学习领域11个最受欢迎的开源项目，这11个开源项目大多与垃圾邮件过滤、人脸识别、推荐引擎相关。它们大多数基于现今最流行的语言以及平台，推广以及扩展了机器学习领域的很多重要算法。从中，用户不但可以找到LDA等主题
世界读书日 世界，是一本书 再帅气的容颜都会有老去的一天，唯有我们读过的书会积累在我们的身体里成为财富！ ——沈剑 又到了一年一度的423世界读书日 也到了大家囤书的好时候 既然要囤书 就要囤经典书，囤好书 鉴于很多经典好书大家可能已经买过了 所以本期书单主要以近期重量级新书为主 并辅以过于值得回味的经典书 希望可以帮助大家在知识的海洋中尽情地遨游~~ 对了，文末还有福利哦！ ---- 01 量子计算 本书是量子计算与量子信息领域的经典著作，是量子信息领域及物理领域被引用次数高的图书之一，
对于23届录友来说，大多数已经结束了自己的秋招，不少录友放松一阵之后，也开始想入职之前应该学点什么，对自己以后工作会比较有帮助。 我通过一位23届和一位22届录友的问题，来说一说，我对大家入职前应该学什么的一些建议。 以下是知识星球里两位录友的提问： ---- 录友问： 卡哥，我是非科班转码的，现在终于拿到心仪的大厂Offer 了，已经签了。 因为明年夏季才入职，想问下这段时间，还可以补一补哪些基础知识和课程？我现在只会数据结构和算法，Spring框架和Cloud 的一些知识。 计算机网络、操作系统和数据库
作者：Vamei 出处：http://www.cnblogs.com/vamei 欢迎转载，也请保留这段声明。谢谢！
在程序员们进行编程的时候，对各种数据的处理是少不了的，java语言算法在这个时候就十分重要了。数据算法有很多种，也并不区分哪种计算机语言使用，但是有程序员们常用的java语言经典算法，下面就简单介绍一下六大经典java语言算法。
国内量子计算专家也对此事发表了不同观点。如百度量子实验室负责人段润尧在朋友圈评论说，「这是有关经典推荐算法的非常有意思的进展。原先 Kerenidis 和 Prakash 证明了量子计算机能够比任何已知算法以指数级的速度解决推荐问题，但他们并没有证明快速的经典算法不存在。而 18 岁的 Ewin 则给出了一个快速的经典推荐算法，从而说明 KP 量子算法其实相对于经典算法并无实际优势。这是典型的因量子算法思想激发经典快速算法发现的例子，相信这样的例子还会有一些，所谓『量子快速算法的经典化』。」
传统的3D绘图编程方式 （1） 将顶点代入顶点缓冲区 （2） 设定变换函数 （3） 设定光源 （4） 设定纹理和材质 （5） 绘制多边形 用的比较多的明暗处理算法在图形学上我们就学过：朗伯算法和高洛德算法。而在3D加速卡中可以硬件实现的的也就是上面的经典算法。但是随着硬件的发展，1999的SigGraph大会上游戏程序员一致希望将算法直接写入3D显卡（正确地说是3D加速芯片中），会后便出现了GPU（Graphic Processing Unit）编程技术。 以前，像自然光渲染这样的算法，只能呆在纸上，因为
来自德克萨斯州的一名青少年将量子计算降低了一个档次。在网上发表的一篇论文中，18岁的Ewin Tang证明普通计算机可以解决一个重要的计算问题，其性能可能与量子计算机相当。
机器学习手册分为三个部分，数学基础、机器学习经典算法、统计学习方法。建议有时间的同学可以这三个部分按照顺序学习，时间少的同学，我建议直接看机器学习经典算法，遇到问题查一下数学基础，也可以一边看机器学习经典算法，一边看统计学习方法，查漏补缺。
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