学习算法,大家推荐什么书? [问题点数:40分,结帖人leohxj]

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红花 2012年12月 挨踢职涯大版内专家分月排行榜第一
2011年9月 C/C++大版内专家分月排行榜第一
2010年8月 C/C++大版内专家分月排行榜第一
2009年11月 C/C++大版内专家分月排行榜第一
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黄花 2012年11月 挨踢职涯大版内专家分月排行榜第二
2011年9月 Linux/Unix社区大版内专家分月排行榜第二
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蓝花 2012年1月 Linux/Unix社区大版内专家分月排行榜第三
2011年8月 C/C++大版内专家分月排行榜第三
2011年8月 Linux/Unix社区大版内专家分月排行榜第三
2010年4月 C/C++大版内专家分月排行榜第三
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红花 2019年6月 Java大版内专家分月排行榜第一
2019年5月 Java大版内专家分月排行榜第一
2019年4月 Java大版内专家分月排行榜第一
2019年1月 Java大版内专家分月排行榜第一
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黄花 2019年2月 Java大版内专家分月排行榜第二
2018年12月 Java大版内专家分月排行榜第二
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经典计算机书之数据结构与算法
数据结构与<em>算法</em>篇1.《<em>算法</em>导论》l<em>推荐</em>理由这本书深入浅出,全面地介绍了计算机<em>算法</em>。对每一个<em>算法</em>的分析既易于理解又十分有趣,并保持了数学严谨性。本书的设计目标全面,适用于多种用途。涵盖的内容有:<em>算法</em>在计算中的作用,概率分析和随机<em>算法</em>的介绍。书中专门讨论了线性规划,介绍了动态规划的两个应用,随机化和线性规划技术的近似<em>算法</em>等,还有有关递归求解、快速排序中用到的划分方法与期望线性时间顺序统计<em>算法</em>,以及对贪...
算法的书那么多,哪些书适合什么基础的人来看?
“<em>算法</em>,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,<em>算法</em>才是灵魂。” 这是云风在《游戏之旅:我的编程感悟》这本书里一个非常经典的表述。 市面上<em>算法</em>书比比皆是,究竟哪些书值得看,哪些书适合<em>什么</em>基础的人来看呢? 鉴于此,我针对不同层次、不同语言的程序员,我分别选择了不同的书。你可以看看自己究竟处于哪个层次,来对症下药。希望每位想在数据结构与<em>算法</em>上得到提升的同学,都能找到适合自己的<em>学习</em>资料...
值得反复看的经典算法
96 插着扇子的石头 关注值得反复看的经典<em>算法</em>书 我2009年考进大学的计算机系。上大学前我对电脑的使用仅限于上QQ,看小说,可以说是零基础。但通过三年的努力及对计算机专业的喜爱,我顺利保送到自己梦寐以求的学校攻读研究生。大学期间看了不少书,有些很好,我看了很多遍,每看一遍都有新收获,有些写得很乏味,还有明显错误,我翻了几面就将其丢在一边。我按时间顺序罗列一些比较好的书,4年过去了,很多书看过就
算法要看什么书?从基础开始
前提是 高数 线数 概率论 离散都很差 <em>算法</em>和哪门关系最大 然后<em>算法</em>方面从哪些书开始?
算法入门的话看什么书比较好?有没有比《算法导论》浅显易懂的……
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别找了 这就是适合入门的第一本算法
《我的第一本<em>算法</em>书》根据 iOS 和 Android 平台上的应用程序“<em>算法</em>动画图解”编写而成,为配合图书出版,对内容进行了补充和修正,专门添加了基础理论方面的内容。 决定了数据的顺序和位置关系 数据存储于计算机的内存中。内存如右图所示,形似排成 1 列的箱子,1 个箱子里存储 1 个数据。 数据存储于内存时,决定了数据顺序和位置关系的便是“数据结构”。 电话簿的数据结构 ▶ 例① 从上往下...
强烈推荐一本数据结构和算法入门类书籍
一直都很想强烈安利啊哈磊老师的一本书,书名叫做(国际标准书号ISBN 978-7-115-35459-4)
一位Google程序员的算法学习之路
关于   严格来说,本文题目应该是我的数据结构和<em>算法</em><em>学习</em>之路,但这个写法实在太绕口——况且CS中的<em>算法</em>往往暗指数据结构和<em>算法</em>(例如<em>算法</em>导论指的实际上是数据结构和<em>算法</em>导论),所以我认为本文题目是合理的。   这篇文章讲了<em>什么</em>? 我这些年<em>学习</em>数据结构和<em>算法</em>的总结。 一些不错的<em>算法</em>书籍和教程。 <em>算法</em>的重要性。     初学   第一次接触数据结构是在...
初级算法学习步骤
前言 零散整理一个多月终于整理完了。。。。 这是一篇初级<em>算法</em><em>学习</em>的步骤总结,或许可以帮助你怎么去接触<em>算法</em> 阅读本文需要一定java语法基础和api文档查看基础,但<em>算法</em>其实看重的是思想而不是语言,所以都可以借鉴。 本人大二,参加过蓝桥杯。一直没时间吧之前的总结整理出来,现在准备整理一下用java做<em>算法</em>的一些东西……<em>学习</em>了两个月左右<em>算法</em>,从啥都不会到小白再到算是初级……做一个总结,请高手多多指...
算法学习网站推荐
博主最近在学<em>算法</em>,看了很多不错的文章,顺便<em>推荐</em>几个写的不错的网站~我会慢慢更新   1、基础<em>算法</em><em>学习</em>清单~ 2、基础的数据结构! 3、杂七杂八的<em>算法</em><em>学习</em>~(这位博主写的东西很杂但是还是不错的) 4、ACM习题! 5、约瑟夫环问题~(简单的问题也有非常巧妙的解法,这位博主改的一个优化<em>算法</em>非常有意思) 6.、A*<em>算法</em> 7、LeetCode(这个应该<em>大家</em>都知道,刷题网站) 8、我个人g...
如何学习算法
此类问题网上很多,看了一些,总是觉得不太适合自己。现在我想将自己的情况简单介绍一下,希望各位大侠提供一些建议,供我参考。 本人软件学院研一学生,本科时也是软件学院的。这里特别强调是软件学院,不是计算机
[转]我的算法学习之路
一般不转载博客的,不过发现这个博主很牛逼,这篇blog也写的很好,分享一下吧。 关于 严格来说,本文题目应该是我的数据结构和<em>算法</em><em>学习</em>之路,但这个写法实在太绕口——况且CS中的<em>算法</em>往往暗指数据结构和<em>算法</em>(例如<em>算法</em>导论指的实际上是数据结构和<em>算法</em>导论),所以我认为本文题目是合理的。 原文链接:http://zh.lucida.me/blog/on-learning-algorithms/ ...
算法学习建议
  知识在于积累,<em>学习</em>需要耐力。<em>学习</em>就像挖金矿,或许一开始毫无头绪,一头雾水,但转个角度,换换工具,时间久了总会找到一个缝隙。成功就是你比别人多走了一段路,或许恰恰是那么一小步。 第一个建议:多角度,对比<em>学习</em> <em>学习</em><em>算法</em>,可以先阅读一本简单的入门书,然后综合几本书横向多角度看,例如<em>学习</em>动态规划,拿几本<em>算法</em>书,把动态规划这章找出来,比较<em>学习</em>,多角度对比分析更清晰,或许你会恍然大悟,噢,原来如此简...
学习算法的心得
今天我想给<em>大家</em>分享一下我<em>学习</em><em>算法</em>的一些心得,起因是有学弟问我两道题,在给他讲题的时候给他讲了一些我<em>学习</em>或者说研究<em>算法</em>的心得,我觉得可能会对<em>大家</em>有帮助所以想分享给<em>大家</em>。 先上题说话吧: 第一题:a和n均为1到9中的一个数字,编写程序请输入a和n,求s=a+aa+aaa+···+aaa(n个a)。 大部分的同学看到这一道题的思路是,用循环依次生成a,aa,aaa,···,aaa(n个a),然后使...
如何入门学算法
随着科学技术的发展,人工智能已渗透到各个行业,<em>算法</em>工程师非常火爆,急缺大量人才,年薪也越来越高。很多人想入手<em>学习</em><em>算法</em>,那么多<em>算法</em>,究竟该如何下手呢?
学习算法一年的总结
转眼间,我<em>学习</em><em>算法</em>已经一年了,就写一篇东西来记念一下吧。 一年前的今天,我在某个网友的怂恿之下,就买回了《<em>算法</em>导论》来看,当时的我,全然不知<em>算法</em>是<em>什么</em>东西,也不知道链表是啥表,甚至还不能熟练地使用C+
机器学习算法精要
转:https://www.ttin.top/2018/06/26/TT0016/#more   广义而言,机器<em>学习</em><em>算法</em>分三类   1.监督<em>学习</em> 工作原理:<em>算法</em>从一组给定的预测因子(独立变量)来预测目标/结果变量(或因变量),使用这些变量集生成映射输入到期望输出的函数,不断训练直到模型达到训练数据所需的精度水平。常见<em>算法</em>有:回归(Regression)、决策树(Decision Tree...
算法什么那么难?——算法学习秘籍
<em>算法</em>为<em>什么</em>那么难?——<em>算法</em><em>学习</em>秘籍 遇到一个问题,如何分析,使用<em>什么</em><em>算法</em>策略,采用<em>什么</em>数据结构,<em>算法</em>的复杂性如何?是否有优化的可能?
经典推荐算法学习
 <em>推荐</em>系统有两种常用的<em>算法</em>:基于内容和基于协同滤波,很多网站的<em>推荐</em>系统都是基于这两种<em>算法</em>。1. 基于内容<em>推荐</em><em>算法</em>以电影评分预测为例,根据用户对电影的评分来预测用户对其未评分电影的打分。具体方法是针对每一部电影提取出一个特征向量n维特征向量V,对于每一个用户,假设其对电影的预测评分为trans(u)*V, u为n维向量。然后,利用梯度下降法求解假设的向量的值即可。具体可以参考Ng在coursera上...
干货 | 上手机器学习,从搞懂这十大经典算法开始
翻译 | AI科技大本营(rgznai100)参与 | 林椿眄编辑 | 波波,Donna在机器<em>学习</em>领域,“没有免费的午餐”是一个不变的定理。简而言之,没有一种<em>算法</em>是完美的,可以作为任何问题的最佳解决方案。认清这一点,对于解决监督<em>学习</em>问题(如预测建模问题)尤其重要。我们不能总说神经网络就是比决策树好,反之亦然。影响<em>算法</em>性能的因素有很多,比如数据集的大小和结构。因此,对于自己的问题,要尝试多种不同的算
算法工程师学习之路
之前是通信行业工程师,作为流水线上的一颗螺丝钉N年,只是耕耘在自己熟悉的领域,视野比较窄。 兴趣是最好的老师,兴趣引我转向了这个行业。 最开始 我对数据分析比较感兴趣, 后来是数据挖掘,再是机器<em>学习</em>,深度<em>学习</em>.. 自然走在这条路上。本人资质也只是勉强够用,<em>学习</em>过程中也有觉得很难想放弃过,还好克服了走过了。分享<em>学习</em>道路如下吧 :) 前些年读了一些关于大数据的文章,有初步的了解。后来在平时...
java 算法学习 --- 常用的算法
编程语言的几种基本<em>算法</em>主要有以下几个: 1、 插入排序(直接插入排序、 希尔排序) 2、 交换排序(冒泡排序、快速排序) 3、 选择排序(直接选择排序、 堆排序) 4、 归并排序 5、 分配排序(箱排序、 基数排序)   按照条件来使用排序<em>算法</em>: 所需辅助空间最多: 归并排序 所需辅助空间最少:堆排序 平均速度最快: 快速排序 不稳定: 快速排序、 希尔排序、 堆排序   ...
计算机各类算法汇总(仅供学习
计算机<em>算法</em>大全,可用于统计分析解决实际问题,数学建模等。包含线性规划、整数规划、非线性规划、动态规划、图与网络、层次分析法、方差分析、回归分析、微分方程建模、神经网络模型等。
强化学习(一)——经典算法
欢迎转载,请注明出处:https://blog.csdn.net/tayhh/article/details/81290137 主要从下面几个模块来介绍 1.任务与目标 2.单步强化<em>学习</em>:K-摇臂赌博机 3.有限多步强化<em>学习</em>:有模型<em>学习</em> 4.有限多步强化<em>学习</em>:免模型<em>学习</em> 5.无穷多步强化<em>学习</em>:值函数近似 6.模仿<em>学习</em> 1.任务与目标  2.单步强化<em>学习</em>:K-摇臂赌博机 ...
算法太多挑花眼?此文教你如何选择正确的机器学习算法
<em>算法</em>太多挑花眼?此文教你如何选择正确的机器<em>学习</em><em>算法</em>原文:https://www.jiqizhixin.com/articles/choosing-the-right-machine-learning-algorithm机器<em>学习</em><em>算法</em>虽多,却没有<em>什么</em>普适的解决方案。决策树、随机森林、朴素贝叶斯、深度网络等等等等,是不是有时候觉得挑花了眼呢?福利来啦~本文将教你慧眼识精,快速挑选出满意的<em>算法</em>!机器<em>学习</em>既...
5类系统推荐算法,非常好使,非常全
◆ ◆ ◆   序言   最近因为PAC平台自动化的需求,开始探坑<em>推荐</em>系统。这个乍一听去乐趣无穷的课题,对于<em>算法</em>大神们来说是这样的:      而对于刚接触这个领域的我来说,是这样的:      在深坑外围徘徊了一周后,我整理了一些<em>推荐</em>系统的基本概念以及一些有代表性的简单的<em>算法</em>,作为初探总结,也希望能抛砖引玉,给同样想入坑的伙伴们提供一些思路。   ◆ ◆ ◆   <em>什么</em>是<em>推荐</em>系统 ...
算法学习之路和程序员(技术)学习必读书籍
原文链接:http://lucida.me/blog/on-learning-algorithms/ 转 <em>算法</em><em>学习</em>之路和程序员(技术)<em>学习</em>必读书籍 2015年05月26日 09:46:...
算法笔记(三) 算法学习技巧
前言 &amp;nbsp; &amp;nbsp;&amp;nbsp;&amp;nbsp;从开始<em>学习</em><em>算法</em>已经有两三个多月的时间了,从简单到深入层次展开,层层优化,对<em>算法</em>的理解也在逐渐加深,不在那么片面,虽然现在还是片面一些,对它的了解也仅仅知道冰山一角,还有很多的内容需要我们去<em>学习</em>去挖掘。 思路 &amp;nbsp; &amp;nbsp;&amp;nbsp;&amp;nbsp;在<em>学习</em>前我们要尽可能快速阅读一遍要<em>学习</em>的书籍,这样不仅仅让我们知道了有哪些内...
算法学习基础(一)
作为一名普通的二本学校,我在很早之前就有一个目标,那就是大学之后好好找一个软件开发工作。因此<em>学习</em>了很多的编程基础,不过近几天面试发现,技术官总是喜欢问你<em>算法</em>知识。编程语言不断变化,但是很底层的知识与<em>算法</em>密切相关,<em>算法</em>也就是体现程序员内功所在。因此,从此我要好好学<em>算法</em>。 本笔记参考马士兵老师的视频教程:https://www.bilibili.com/video/av46562560 一、基本概...
R2CNN 算法学习
  转自; https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/82284078 论文:R2CNN: Rotational Region CNN for Orientation Robust Scene Text Detection 论文链接:https://arxiv.org/abs/1706.09579 这篇文章提出了R2CNN(Rotati...
图解十大经典机器学习算法入门
弱人工智能近几年取得了重大突破,悄然间,已经成为每个人生活中必不可少的一部分。以我们的智能手机为例,看看到底温藏着多少人工智能的神奇魔术。 下图是一部典型的智能手机上安装的一些常见应用程序,可能很多人都猜不到,人工智能技术已经是手机上很多应用程序的核心驱动力。 图1 智能手机上的相关应用 传统的机器<em>学习</em><em>算法</em>包括决策树、聚类、贝叶斯分类、支持向量机、EM、Adaboost等等。这篇文章将对
程序员该如何学习数据结构与算法
作者 |帅地责编|郭芮数据结构与<em>算法</em>的重要性对程序员来说不言而喻,本文就来分享下我是如何<em>学习</em>数据结构与<em>算法</em>的,希望对你们有所帮助。<em>学习</em><em>算法</em>的捷径就是多刷题要说捷径,...
学习与理解】:CTPN算法
目录 <em>算法</em>的主要流程 网络结构分析 训练策略 附录链接 <em>算法</em>的主要流程 网络模型主要包括三个部分:卷积层、双向LSTM、全连接层 1、VGG16为base net提取特征,将conv5得到feature map输出 2、用3*3滑窗扫描上面得到的feature map,也即在conv5得到的特征上做3*3的滑动窗口:每个点结合周围3*3的区域得到一个长度为3*...
程序员千万不要学算法
“程序员必须会<em>算法</em> ?”   程序员对<em>算法</em>通常怀有复杂情感,<em>算法</em>很重要是共识,但是否每个程序员都必须学<em>算法</em>是主要的分歧点。   很多人觉得像人工智能、数据搜索与挖掘这样高薪的工作才用得上<em>算法</em>,觉得<em>算法</em>深不可测。但是这些其实都不是具体的<em>算法</em>,而是一系列<em>算法</em>的集合。   对初学者来说,为避免片面或抽象地理解<em>算法</em>,可根据几个问题评估自己是否适合<em>学习</em><em>算法</em>:     <em>学习</em><em>算法</em>最重要的是<em>什么</em>...
算法学习中的感悟
<em>学习</em><em>算法</em>的时候真的可以让你的思路会清晰起来,会让你去联想到很多,你会自己想着怎么样去解决这个问题,用<em>什么</em>方法去解决,可以使用几种方法去解决,并且怎么样去优化当前的代码,怎么样去降低时间复杂度,使用空间换时间还是使用其他的技巧来进行处理 最最重要的是当你敲写每一句代码的时候你的思路会跟着代码在走,怎么样将自己的思路利用Java语言,C++语言去表达出来,表达不出来的时候你会沮丧,但是经过沮丧之后重...
【深度学习笔记】优化算法( Optimization Algorithm)
本文依旧是吴恩达《深度<em>学习</em>工程师》课程的笔记整理与拓展。 一、优化<em>算法</em>的目的与挑战     优化<em>算法</em>主要是用来加快神经网络的训练速度,使得目标函数快速收敛。     优化问题面临的挑战有病态解、鞍点、梯度爆炸与梯度消失……具体可见参考文献【1】241页到249页。     其中深度<em>学习</em>不太可能陷入局部最优,因为loss函数通常涉及多个维度(w1,w2...) 二、常见的优化<em>算法</em> 1、基...
推荐系统算法学习(一)——协同过滤(CF) MF FM FFM
1.协同过滤(CF) 优点:简单,可解释 缺点:在稀疏情况下无法工作 2.MF PMF BPMF 优点:更好解决可扩展性和稀疏问题而被广泛用于<em>推荐</em>系统 缺点:矩阵分解时间复杂度高,可采用梯度下降的方法价绍计算复杂度 2.1 利用SVD求解MF 参考博客:https://www.cnblogs.com/AndyJee/p/7879765.html 任意一个M*N的矩阵A(M行*N...
深度 | 学习如何学习算法:简述元学习研究方向现状
要想实现足够聪明的人工智能,<em>算法</em>必须学会如何<em>学习</em>。很多研究者们曾对此提出过不同的解决方案,其中包括 UC Berkeley 的研究人员提出的与模型无关的元<em>学习</em>(MAML)方法。本文将以 MAML 为例对目前的元<em>学习</em>方向进行简要介绍。对我而言,第一次听到元<em>学习</em>的预述时,是一个极其兴奋的过程:建立不仅能够进行<em>学习</em>,还能学会如何进行<em>学习</em>的机器项目。元<em>学习</em>试图开发出可以根据性能信号做出响应,从而对结构基础
关于算法学习的总结和感悟(原创)
时隔一年重读《<em>算法</em>导论》,去年读到了二叉查找树就搁浅了,今年从头捡起,希望能走的 更远一些。算上大学时的数据结构与<em>算法</em>课,今年可以算是第三波<em>学习</em>攻势了。随着<em>学习</em>的深入, 对<em>算法</em>的<em>学习</em>渐渐有了些自己的看法和感悟。 一.为<em>什么</em><em>学习</em><em>算法</em>? 记得初学<em>算法</em>时不明白为<em>什么</em>费力分析程序的执行步骤后,还要用公式表达出来并求极值。 一遍遍的<em>学习</em>渐渐有了领悟:<em>算法</em>研究是用来做大事的!之所...
到底该如何学习算法
俗话说“磨刀不误砍柴工”,虽然我已经开始砍柴,但磨刀还是在继续。除了四处搜罗<em>算法</em>书外,我也看了N多前辈的经验之谈,大到刘未鹏的文章,小到网友们对多本<em>算法</em>书的评论,我都有所吸收,也愈加感到知其所以然的必要性。 很多人<em>学习</em><em>算法</em>都特别重视代码,不管是伪代码也好还是具体语言代码也好,然
我的算法学习之路
这是一篇极好的【<em>学习</em><em>算法</em>的经验贴】,<em>推荐</em>给<em>大家</em>。 也感谢 Lucida 我的<em>算法</em><em>学习</em>之路
AI必知的十大深度学习算法
首先先让我们来定义一下<em>什么</em>是“深度<em>学习</em>”。对很多人来说,给“深度<em>学习</em>”下一个定义确实很有挑战,因为在过去的十年中,它的形式已经慢慢地发生了很大的变化。先来在视觉上感受一下“深度<em>学习</em>”的地位。下图是AI、机器<em>学习</em>和深度<em>学习</em>三个概念的一个关系图。AI的领域要相对较广泛,机器<em>学习</em>是AI的一个子领域,而深度<em>学习</em>是机器<em>学习</em>领域中的一个子集。深度<em>学习</em>网络与“典型”的前馈多层网络之间是有一些区别的,如下:深度学...
Acmer--弱水三千,只取一瓢
初期:  一.基本<em>算法</em>:  (1)枚举. (poj1753,poj2965)  (2)贪心(poj1328,poj2109,poj2586)  (3)递归和分治法.  (4)递推.  (5)构造法.(poj3295)  (6)模拟法.(poj1068,poj2632,poj1573,poj2993,poj2996)  二.图<em>算法</em>:  (1)图的深度优先遍历和广度优先遍历.  (
如何学习数据结构与算法
经过一段时间的数据结构与<em>算法</em>的<em>学习</em>,和<em>学习</em>了前人的经验,为了更好的指导自己(希望也能帮助到别人)之后数据结构与<em>算法</em>的<em>学习</em>,总结一下数据结构与<em>算法</em><em>学习</em>的方法。 一、记住数据结构,记住<em>算法</em>思想(是<em>什么</em>) 我觉得这个是数据结构与<em>算法</em><em>学习</em>最基础的部分。 学完之后,你至少得能给人说明白,<em>什么</em>是”堆栈“,<em>什么</em>是”平衡二叉树“等等等吧。我之所以说”记住“,是希望这些能够形成长久记忆,存储到你的”硬盘“里,...
算法学习总结
<em>推荐</em>两个<em>算法</em>文章: 基本<em>算法</em>:https://www.cnblogs.com/chengxiao/p/6194356.html 动态图的<em>算法</em>:https://www.cnblogs.com/onepixel/articles/7674659.html 希尔排序 归并<em>算法</em> 基数排序 桶排序 桶排序(Bucket Sort)的原理很简单,它是将数组分到有限数量的桶...
算法学习一之常见的七大排序算法
<em>算法</em>之排序 排序的一些概念 稳定性和不稳定性:关键字相等的记录在排序情况不唯一。 内排序和外排序:简单来说前者的操作都是在内存中,后者数据太多,存在于外部存储设备的交互操作。 一般我们说的的<em>算法</em>都是值指的内排序。 对于排序的分类可能有好几种: 一般按操作方式和思想可分为:交换,插入,选择,合并等。 也有按计算复杂度的来分的,O(n^2)简单排序(冒泡,简单选折,直接插入)和改进排...
计算十进制数转化成二进制时1的个数
#include &amp;lt;iostream&amp;gt; using namespace std; int func(int x) { int cnt = 0; while (x) { cnt++; x = x&amp;amp;(x - 1); } return cnt; } int main() { cout &amp;lt;&amp;lt...
【剑指Offer学习】【面试题11 :统计一个十进制数中二进制1的个数】
  分析: 1.很多人看到这个需求的时候,第一反应是先把给定的十进制数转换成二进制数,再把二进制数转换为字符数组,再遍历这个字符数组计算1出现的次数,但是存在一些问题,首先在没有Java相关类库使用的情况下,十进制转换为二进制这个过程应该是很复杂的,并且如果最求<em>算法</em>效率的话,对于数组所需的额外空间以及循环遍历的n次比较的开销是我们所希望避免的。 2.然后我们有相关经验的程序员应该可以想到,既...
学习算法你必须知道的一些基础知识(文末福利)
点击标题下「异步社区」可快速关注机器<em>学习</em>是解决很多文本任务的基本工具,本文自然会花不少篇幅来介绍机器<em>学习</em>。要想搞明白<em>什么</em>是机器<em>学习</em>,一定要知道一些概率论和信息论的基本知识,本文就简单回顾一下这些知识。1.1 概率论概率就是描述一个事件发生的可能性。我们生活中绝大多数事件都是不确定的,每一件事情的发生都有一定的概率(确定的事件就是其概率为100%而已)。天气预报说明天有雨,那么它也只是说明天下雨的概...
算法 第四版学习总结(超赞!!!)
我是技术搬运工,好东西当然要和<em>大家</em>分享啦.原文地址第一章 基础栈数组实现public class ResizeArrayStack&amp;lt;Item&amp;gt; implements Iterable&amp;lt;Item&amp;gt; { private Item[] a = (Item[]) new Object[1]; private int N = 0; public void p...
推荐两个学习算法的好工具
https://leetcode-cn.com/problemset/all/https://visualgo.net/zh/sorting?slide=1
BSGS算法 学习笔记
转载:https://blog.csdn.net/clove_unique/article/details/50740412 引入 BSGS<em>算法</em>,原名Baby Steps Giant Steps,又名大小步<em>算法</em>,拔山盖世<em>算法</em>,北上广深<em>算法</em>——by SLYZoier,数论基本<em>算法</em>之一。 问题 题解 讨论 模板:(map版本) ll bsgs(ll a,ll b,ll p)...
我的算法学习之路-排序
常见的7个排序<em>算法</em>……
算法学习之路
先自我介绍一下,本人性别男,21岁,某理工大学非计算机专业大三学生,因为对计算机编程的热爱,所以踏上自学的道路。在学校<em>学习</em>过C语言,自学了Java基础,现在在web前端的自学路上。有志同道合的可以私信互相<em>学习</em>。一、为<em>什么</em><em>学习</em><em>算法</em>呢?先用最经典的一句话:<em>算法</em> + 数据结构 = 程序。所有语言编程应该都离不开<em>算法</em>,数据结构这两样。因为在自学前端的时候总感觉力不从心,回过头来想想应该是基础没有打好,所以...
在线算法学习网站
近日发现一个国外<em>学习</em><em>算法</em>的网站,支持在线编程还能发帖讨论,有空闲时可以玩一玩。 网址:https://leetcode.com/ 网址每天会收录不少题目,看样子挺活跃。courses里面有一些题目练手,比如: 移除重复数据 给定一个排好顺序的数组,然后去除里面重复的元素,并且返回最终数组的长度。 不能创建新的数组,只能在原有的数组上操作。 例如, 传入一个数组 nums =
Q-Learning算法学习
Q-Learning<em>算法</em><em>学习</em>简介Q-Learning<em>算法</em>下,目标是达到目标状态(Goal State)并获取最高收益,一旦到达目标状态,最终收益保持不变。因此,目标状态又称之为吸收态。Q-Learning<em>算法</em>下的agent,不知道整体的环境,知道当前状态下可以选择哪些动作。通常,我们需要构建一个即时奖励矩阵R,用于表示从状态s到下一个状态s’的动作奖励值。由即时奖励矩阵R计算得出指导agent行动的
算法工程师学习流程
1.完成机器<em>学习</em>基础的<em>学习</em>机器<em>学习</em>方面的知识是<em>算法</em>工程师区别于普通程序员的核心。这部分知识要重点掌握。1)<em>学习</em>资料:以林轩田的《机器<em>学习</em>基石》、《机器<em>学习</em>技巧》为主,以周志华的《机器<em>学习</em>》、李航的《统计<em>学习</em>方法》为辅。2)<em>学习</em>目标:掌握机器<em>学习</em>相关的基础知识,并可以纸上推导LR/SVM/GBDT等模型。2.练习刷完《剑指Offer》,大概50题,最后可以手写代码,并进行一些基本的逻辑训练。1)<em>学习</em>...
针对左程云《程序员代码面试指南》一类说明
之所以将左程云《程序员代码面试指南》单独分为一类,是因为我打算将其书中知识点以及编程题目系统的刷上一遍,但是由于书中的默认实现都是Java代码,搜索了网上也没有比较全的整本书的C++代码实现,故打算从今天开始将自己的刷题过程记录下来,一者便于后期的复习,二者也督促自己及时总结。
菜鸟学算法系列-读《算法竞赛入门经典》的感想(一)
今天看了《<em>算法</em>竞赛入门经典》的前几节,感觉这本书真的不错。里面有一些思想以及给与我们这些信任的建议真的不错。下面举个栗子吧。例:输入两个数A,B,并将A与B的值交值后输出。(PS:这道题作为菜鸟入门必做的题<em>大家</em>应该都做过,所以我就不详细的写题意了)输入格式:A B输出格式:B A思路1:这道题作为新手肯定会按照老师教的采用创建中间变量的方法来做。创建中间变量是<em>什么</em>样呢?《<em>算法</em>训练》里是这么说的:创...
机器学习算法一栏(模型、算法怎么选择)
出处:http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/50469334  1.引言 提起笔来写这篇博客,突然有点愧疚和尴尬。愧疚的是,工作杂事多,加之懒癌严重,导致这个系列一直没有更新,向关注该系列的同学们道个歉。尴尬的是,按理说,机器<em>学习</em>介绍与<em>算法</em>一览应该放在最前面写,详细的应用建议应该在讲完机器<em>学习</em>常用<em>算法</em>之后写,突然莫名
算法学习心得
因为参加蓝桥杯比赛所以在寒假进行了对<em>算法</em>的<em>学习</em>,因为一开始就是学不进去,所以到了现在(距离开学还有13天)对于<em>算法</em>还没有系统的<em>学习</em>,希望可以利用假期剩下的时间可以对<em>算法</em>的一些大概思想进行<em>学习</em>.首先<em>学习</em>中国大学mooc上的老师视频,把大体思想和对应例题作完,并且对于树上的相应例题也进行解决。   因为mooc上的视频介绍的<em>算法</em>思想不全,所以得对于书上的其他的<em>算法</em>思想进行<em>学习</em>并且将相应例题解决。 因为...
机器学习系列(4)_机器学习算法一览,应用建议与解决思路
我们先带着<em>大家</em>过一遍传统机器<em>学习</em><em>算法</em>,基本思想和用途。把问题解决思路和方法应用建议提前到这里的想法也很简单,希望能提前给<em>大家</em>一些小建议,对于某些容易出错的地方也先给<em>大家</em>打个预防针,这样在理解后续相应机器<em>学习</em><em>算法</em>之后,使用起来也有一定的章法。 ## 2.机器<em>学习</em><em>算法</em>简述 按照不同的分类标准,可以把机器<em>学习</em>的<em>算法</em>做不同的分类。 ### 2.1 从机器<em>学习</em>问题角度分类 我们先从机器<em>学习</em>问题本身分类的角度来看,我们可以分
到底该如何学习算法?
俗话说“磨刀不误砍柴工”,虽然我已经开始砍柴,但磨刀还是在继续。除了四处搜罗<em>算法</em>书外,我也看了N多前辈的经验之谈,大到刘未鹏的文章,小到网友们对多本<em>算法</em>书的评论,我都有所吸收,也愈加感到知其所以然的必要性。 很多人<em>学习</em><em>算法</em>都特别重视代码,不管是伪代码也好还是具体语言代码也好,然而我认为代码不是那么重要的,即使书上只有代码你也不能只拘泥于代码层面,而是应该通过逆向去弄明白这个<em>算法</em>到底是怎么回事,而
什么学习算法和数据结构?
这里有一些想法。可能你会发现这个问题在任何<em>算法</em>书的序言中回答,但无论如何,这是我的看法。1)不受数据结构编程语言的约束没有对各种数据结构的了解,很容易限制在语言直接提供的数据结构方面思考解决方案。如果您是Java程序员,您可能会考虑解决方案,只是在java.lang.util包中提供的内容。那还有更多的东西 例如一个简单的需求:在低端,基本的手机,作为用户键入的东西,你想向用户呈现“自动完成”功能。
学习方法(公司大神推荐学习算法
初级程序员想学<em>算法</em><em>推荐</em>网站和书籍 在炼石成金的网站 数据挖掘(蓝色皮子) 零基础学python这本也不错 当和大神聊天中,从他的神采飞扬的表情中,去不透漏出一个骄傲的大数据分析师的表情。 一下大神<em>推荐</em><em>学习</em>: <em>学习</em><em>算法</em>还是要看书的,理解原理,在一个一个对照实例,这个<em>算法</em>在实际工程中用到 的案例,跑一遍。用的时候,从特征值,向量化,计算向量几个角度顺序链接下
算法学习 -- Staple: Complementary Learners for Real-Time Tracking
Abstract一个结合梯度特征HOG及颜色特征的实时跟踪<em>算法</em>,速度达到80FPS,即每秒80帧图像。IntroductionStaple: Sum of Template And Pixel-wise LEarners 对于目前的主流跟踪<em>算法</em>,采用的tracking-by-detection策略,即先检测目标的位置,以HOG检测为例 ,对同一个目标,可能得到多个目标的矩形框,如下图所示。有的时候
TR069协议向导 一个帮助你了解TR069协议的简明教程(一)下载
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GIS开源平台MapWinGis源代码下载
完整VC的GIS开源平台MapWinGis源代码,经过修改编译可以通过,欢迎下载学习 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/wangjie_jack/3037165?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/wangjie_jack/3037165?utm_source=bbsseo[/url]
超级玛丽C++编程揭秘源码+文档下载
超级玛丽C++编程揭秘源码文档 请参考! 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/mzgxinhua/4123126?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/mzgxinhua/4123126?utm_source=bbsseo[/url]
我们是很有底线的