2021-05-03:给定一个非负整数num, 如何不用循环语句, 返回>=num,并且离num最近的,2的某次方 。
在面试中,现在无论大小公司都会有算法的。其中排序算法也是一种很常见的面试题。比如冒泡,快排等。这些,排序算法自己看了一次又一次,可是过一段时间,又忘掉了。所以,这次就把算法是怎么推导出来的,详细记录下来。看看这次多久还会忘记。
1、下面程序的输出结果是() public class Test { public static void main(String[] args) { int j = 0 ; for(int i = 0 ; i < 100 ; i++){ j = j++ ; } System.out.println(j); } } A. 0 B.99 C.100 D.101
幂运算符有点特殊,当它左侧是一个一元运算符时,幂运算符优先级比它左侧的一元运算符优先级高;当它右侧有一个一元运算符时,幂运算符优先级比它右侧的一元运算符优先级低
本章将会继续在初入算法(1)——进入算法世界 的基础上继续通过趣学算法进行算法的学习。
在进行算法分析时候,语句总的执行次数T(n)是关于问题规模n的函数,进而分型T(n)随着n的变化情况并确定T(n)的数量级.算法的时间复杂度,也就是算法的时间度量记作:T(n)=O(f(n)).它表示随着问题规模n的增大,算法执行时间的增长率和f(n)的增长率相同,称作算法的渐近时间复杂度,简称时间复杂度.其中f(n)是问题规模n的某个函数.
“0.1 + 0.2 = ?” 这个问题,你要是问小学生,他也许会立马告诉你 0.3。但是在计算机的世界里就没有这么简单了,做为一名程序开发者在你面试时如果有人这样问你,小心陷阱喽! 你可能在哪里见过
已知n和m,打印n^1,n^2,...,n^m。要求用静态变量实现。n^m表示n的m次方。已知n和m,打印n^1,n^2,...,n^m。要求用静态变量实现。n^m表示n的m次方。(每行显示5个数,每个数宽为12,右对齐)
《周髀算经》采用最简便可行的方法确定天文历法,揭示日月星辰的运行规律,包括四季更替,气候变化,南北有极,昼夜相推的道理。为后来者的生活作息提供了有力保障。
今天在这里和大家记录一下在计算机系统中各种数据的表示方式以及工业标准IEEE754的使用方法。
什么是时间复杂度? 定性描述该算法的运行时间,一个函数、用大 O 表示,例如 O (1)、 O (n)、O (logN) ... 常见的时间复杂度量级 常数阶 O (1) 对数阶 O (logN) 线
内部排序:指将需要处理的所有数据都加载到内部存储器中进行排序.常见的内部排序有:直接插入排序、希尔排序、简单选择排序、堆排序、冒泡排序、快速排序、归并排序、基数排序。
【高等数学】【8】微分方程 1. 微分方程的基本概念 1.1 微分方程 2.可分离变量的微分方程 3. 齐次方程 4.一阶线性微分方程 4.1 线性方程 5. 可降阶的高阶微分方程 6. 高阶线性微分方程 7. 常系数齐次线性微分方程 8. 常系数非齐次线性微分方程 1. 微分方程的基本概念 1.1 微分方程 📷 📷 📷 2.可分离变量的微分方程 📷 例子👇 📷 3. 齐次方程 📷 4.一阶线性微分方程 4.1 线性方程 📷 📷 5. 可降阶的高阶微分方程 📷 📷 📷 6. 高阶线性微分方程 📷 📷
闲来无事,将复习时整理的部分资料push来,纯手打,部分错误根据自身基础忽略即可,不影响阅读。
排序也称排序算法(Sort Algorithm),排序是将一组数据,依指定的顺序进行排列的过程。
在学习进制转换时,我们了解到:我们经常使用的十进制数是转换为二进制进行存储的,只需要按照顺序将转换后的结果放在对应的位置上就行了。其实小数的存储也是基于二进制的,不过由于小数由整数部分和小数部分组成,为了方便表示和比较,会使用另外的方式来存储。IEEE 754是最广泛使用的浮点数运算标准,在标准中规定了四种表示浮点数值的方式:
假设你正在爬楼梯。需要 n 阶你才能到达楼顶。每次你可以爬 1 或 2 个台阶。你有多少种不同的方法可以爬到楼顶呢?
上次学到了算法,也只是简单的介绍了一下,接下来我们将有关算法的小知识学完,哈哈哈。
科学计数法是在数学中对数值的一种表示方式,通常的表示形式为 a×10^b(或 aEb),其中 a 大于等于 1 小于 10,指数固定为 10。
作者个人研发的在高并发场景下,提供的简单、稳定、可扩展的延迟消息队列框架,具有精准的定时任务和延迟队列处理功能。自开源半年多以来,已成功为十几家中小型企业提供了精准定时调度方案,经受住了生产环境的考验。为使更多童鞋受益,现给出开源框架地址:
要理解时间复杂度,需要先理解时间频度,而时间频度简单的说,就是算法中语句的执行次数。
算法(Algorithm)是指用来操作数据、解决程序问题的一组方法。对于同一个问题,使用不同的算法,也许最终得到的结果是一样的,但在过程中消耗的资源和时间却会有很大的区别。
导数是高等数学中非常重要的知识点,也是人工智能的算法应用中比较常用的一个知识,这一章我们的重点就是讲解一下导数和其求导法则。首先我们来看一下导数的基本概念:函数的变化率,即函数的变化速度,叫做函数的导数。 设函数y = f(x) 在函数x0的某邻域内有定义,当x在点x0有增量∆x(x0+∆x仍在该邻域内)。这时y=f(x)有增量∆y=f(x0+∆x)-f(x0),当∆x无限趋近于零时,∆y/∆x存在,则这个极限值就叫做函数y=f(x)在点x0处的导数,公式如下:
这种方法可行,但是有两个问题:意识想要对设计的算法的运行性能进行评测,需要实际运行该程序;而是所得时间的统计量以来计算机的硬件、软件等环境因素,这种方式,要在同一台计算机的相同状态下运行,才能比较那个算法速度更快。
趣味算法(第二版)读书笔记: day1: 序章|学习的方法和目标. day2:算法之美|打开算法之门与算法复杂性 day3.算法之美|指数型函数对算法的影响实际应用 day4.数学之美|斐波那契数列与黄金分割 day5.算法实践|贪心算法基础 day6.算法实践|最优装载 day7.算法实践|背包问题
常数阶O(1)<对数阶O(log2n)<线性阶O(n),<线性对数阶O(nlog2n)
大学学习的算法知识基本都还给了老师,对基本的时间与空间复杂度也有点模糊了,在这里重新的学习一遍。
大数据文摘字幕组作品 翻译:Iris W、李文浩、龙牧雪 后期:龙牧雪 机器学习中,非凸优化中的一个核心问题是鞍点的逃逸问题。梯度下降法(GD,Gradient Descent)一般可以渐近地逃离鞍点,但是还有一个未解决的问题——效率,即梯度下降法是否可以加速逃离鞍点。 加州大学伯克利分校教授Michael I. Jordan(吴恩达的导师)就此做了研究,即,使用合理的扰动参数增强的梯度下降法可有效地逃离鞍点。在去年旧金山的O'Reilly和Intel AI Conference,他就此研究做了一次演讲。
所谓的奇异点分析百度上给的是:从数学角度来说,所谓奇异性就是指函数的不连续或导数不存在,表现出奇异性的点称为奇异点…
今天聊聊算法,算法作为开发过程中重要的一份子,是我们编码的基础,遇到问题如果没有好的算法解决,程序也就没有好的性能可言了。所以好的算法,能让代码更省时间和空间,那怎么去计算算法所占用的时间和空间呢?这也就是我们今天要重点说的东西了——空间复杂度和时间复杂度。
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一、说明 时间复杂度和空间复杂度是用来评价算法效率高低的2个标准,身为开发者肯定会经常会听到这2个概念,但它们分别是什么意思呢? 两个概念: 时间复杂度:就是说执行算法需要消耗的时间长短
极客时间 - 数据结构与算法之美 - 03 | 复杂度分析(上):如何分析、统计算法的执行效率和资源消耗?
伪指令:因汇编语言需要而设立的,不是可执行指令,没有机器代码,用于指示汇编程序完成某些特殊的功能。 高级语言程序需要通过编译程序编译成汇编语言程序,然后经过汇编操作得到机器语言程序,或者直接由高级语言程序翻译成机器序言程序。 计算机体系结构 程序员所见到的计算机系统系统的属性,概念性的结构与功能特性。 计算机组成:实现计算机体系结构所体现的属性。 总线:总线是连接各个部件的信息传输线,是各个部件共享的传输介质。 面向CPU的双总线结构:I/O设备和主存交换信息时仍要占用CPU。 单总线结构图:必须设置总线判
程序调用自生的编程技巧称作递归。所谓递归就必然存在着递出与回归,递归的全过程其实是将一个问题分成若干个解法相同的问题,将初始的数据一直往后传送,当到达一个临届值后开始回归,从原路返回实现问题的解决。 递归策略使得只需要少量的程序就可以描述出解题中多次重复的计算,大大减少了代码的长度。 递归的精髓就在于大事化小。
整形(int) 布尔类型(bool) 浮点型(float,e记法1.5e11=1.5*10的11次方) 字符串(str)类型的获取**type()**函数type('abc') <class 'str'> **isinstance()**函数isinstance('abc',str) >>True 扩展: s 为字符串 s.isalnum() 所有字符都是数字或者字母,为真返回 True,否则返回 False。 s.isalpha() 所有字符都是字母,为真返回 True,否则返回 False。 s.isdigit() 所有字符都是数字,为真返回 True,否则返回 False。 s.islower() 所有字符都是小写,为真返回 True,否则返回 False。 s.isupper() 所有字符都是大写,为真返回 True,否则返回 False。 s.istitle() 所有单词都是首字母大写,为真返回 True,否则返回 False。 s.isspace() 所有字符都是空白字符,为真返回 True,否则返回 False常用操作符:x%y 求x除以y的余数; x//y 地板除取小的整数(3//2==1); abs(x)绝对值; dirmod(x,y)=(x//y,x%y); pow(x,y)x的y次方; complex(re,im)复数(实部,虚部); a=a+1 可化简为 a += 1 c = c*5 c *=5优先级:幂运算 >:正负号>算术操作符>比较操作符>逻辑运算符(not>and>or) not 1 or 0 and 1 or 3 and 4 or 5 and 6 or 7 and 8 and 9 ==4 ;(not 1) or (0 and 1) or (3 and 4) or (5 and 6) or (7 and 8 and 9)=0 or 0 or 4 or 6 or 9= 4
算法(Algorithm)是指用来操作数据、解决程序问题的一组方法。对于同一个问题,使用不同的算法,也许最终得到的结果是一样的,但在过程中消耗的资源和时间却会有很大的区别。那么我们应该如何去衡量不同算法之间的优劣呢?
一、说明 时间复杂度和空间复杂度是用来评价算法效率高低的2个标准,身为开发者肯定会经常会听到这2个概念,但它们分别是什么意思呢? 其实这两个概念从字面意思上也能看出一二: 时间复杂度:就是说执行算法需
线性代数是代数学的一个分支,主要处理线性关系问题。线性关系意即数学对象之间的关系是以一次形式来表达的。例如,在解析几何里,平面上直线的方程是二元一次方程;空间平面的方程是三元一次方程,而空间直线视为两个平面相交,由两个三元一次方程所组成的方程组来表示。含有 n个未知量的一次方程称为线性方程。变于关量是一次的函数称为线性函数。线性关系问题简称线性问题。解线性方程组的问题是最简单的线性问题。
按照这个标准,一阶行动者一般做一件事在10的量级,二阶行动者成功的完成了10的2次方,三阶行动者则表示把一件事情持续行动到10的3次方,四阶行动者 ,就过于宏大,往往就是几代人持续地完成,持续的执行某件事,也就是我们说的家族传承。
我的第一篇谈到具体学科的博客,还是献给我最钟爱的数学。 个人比较喜欢离散数学,并非因为曲高和寡,而是因为数学分析、概率论、拓扑学、泛函之类的高手实在太多。而离散数学更为抽象,抽象到抽象代数直接以抽象二字命名,愿意去学习的人自然就少了,那么个人闲聊的时候忽悠的空间就会比较大,夸张夸张也没多少人看出自己其实是不学无术的。也正因为如此,喜欢离散数学,离散数学中最喜欢的就算是抽象代数了。 数学是什么 从人类原始社会起,人类与地斗,与天斗,物质资源极端匮乏,长期以往,人类对自己所控制的物质资源有了个量
(这就是贝塞尔曲线 ) 投稿作者:一口仨馍/csdn 原文链接: http://blog.csdn.net/qq_17250009/article/details/51027183 效果图 效果图中
小蓝特别喜欢 2 ,今年是公元 2020 年,他特别高兴。 他很好奇,在公元 1 年到公元 2020 年(包含)中,有多少个年份的数位中包含数字 2 ?
今天和大家聊一个非常重要,在机器学习领域也广泛使用的一个概念——矩阵的特征值与特征向量。
最常用的:按索引取值和赋值( v = a [i]-->取值操作, a [i] = v-->赋值操作)
一只青蛙一次可以跳上 1 级台阶,也可以跳上2 级。求该青蛙跳上一个n 级的台阶总共有多少种跳法。
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