递归算法1199：全排列1200：分解因数1201：菲波那契数列1202：Pell数列1204：爬楼梯1205：汉诺塔问题1199：全排列由题目可知，输入一个字符串，我们要对字符串进行所有可能的排序，但要注意，字符串要从小的字母到大的字母依次排。这道题用深搜去做，会简单。定义字符数组a存输入的字符串，字符数组b存储排列的字符。还有一个标记数组，用来标记这个字符串的字母有没有被用掉。chara[10

递归算法1206：放苹果1207：求最大公约数问题1208：2的幂次方表示1209：分数求和1210：因子分解1211：判断元素是否存在1206：放苹果这道题还是有些难度的，我们要考虑几种放苹果的情况。我默默把m代表苹果，n代表盘子。先把输入搞定，这个还是简简单单的。intmain(){//多苹果，少盘子//例如f(4)(3)=f(4-3)(3)+f(4)(2);//f(4)(2)=f(4-2)(

文章7成内容参考：解码注意力Attention机制：从技术解析到PyTorch实战还有3成内容参考：深度学习基础算法系列（21）-一文搞懂注意力机制（Attention）【原来如此】深度学习中注意力机制

本书共18章，内容包括人工智能与大模型、PyTorch2.0深度学习环境搭建、从零开始学习PyTorch2.0、深度学习基础算法详解

数据结构…本系列旨在对基础算法进行记录和学习,为了之后的面试一个弥补~~本系列不是科普文,是为了找工作快速拾遗系列.快速浏览,不会把学过的东西忘记~~1.霍夫曼树由来哈夫曼编码（HuffmanCoding

5.栈：也称下压栈，堆栈，是仅允许在表尾进行插入和删除操作的线性表,特点：先进后出后进先出栈顶端指标top栈底bottom插入数据push删除数据pop栈的基本操作如下：初始化空栈：创建一个空栈，定义栈的大小size，以及栈顶元素指针top。判断栈是否为空：当堆栈为空时，返回True。当堆栈不为空时，返回False。。一般只用于栈中删除操作和获取当前栈顶元素操作中。判断栈是否已满：当堆栈已满时，返

文章目录导言归并排序的概念步骤说明逐步分析STEP1STEP2STEP3STEP4STEP5STEP6STEP0总结导言这，是一篇现学现卖的文章。因为，我根本没学过归并排序。所以，这篇文章，绝对能让您学懂归并。如果不懂，那我就再学一遍，再教一遍。归并排序的概念从字面上分析，排序就是排序，归并就是归并。它们结合起来，就可以理解为用归并的方法来进行排序。归并：还是从字面上分析，归就想成是回归，并就想成

一、贪心的基本概念：贪心是最容易理解的基础算法思想：把整个问题分解成多个步骤，在每个步骤都选取当前步骤的最优方案，直到所有的步骤结束；在每一步都不考虑对后续步骤的影响，在后续步骤中也不再回头改变前面的选择

高精度模板高精度加法//C=A+B,A>=0,B>=0vectoradd(vector&A,vector&B){//大的数+小的数if(A.size()C;intt=0;for(inti=0;i=B,A>=0,B>=0vectorsub(vector&A,vector&B){vectorC;for(inti=0,t=0;i1&&C.back()==0)C.pop_back();returnC;}高

1.离散化利用映射关系，将原本空间上离散的数据变得连续2.模板vectoralls;//存储所有待离散化的值sort(alls.begin(),alls.end());//将所有值排序alls.erase(unique(alls.begin(),alls.end()),alls.end());//去掉重复元素//二分求出x对应的离散化的值intfind(intx)//找到第一个大于等于x的位置{i

有一个经典的算法问题，题目是这样的：有一对小兔子，当小兔子成长到第三个月的时候，每个月都会生一对小兔子，新生的小兔子同他们的父母具有一样的生殖性质（成长到第三个月之后每个月都生一对），兔子不会死亡，求n个月后有多少对兔子。这个问题很容易，有很多种方法可以解决，比较经典的方法有两种，递归和动态规划。动态规划动态规划的思路是从最终态（第n月兔子的数量）开始思考，尝试找到第n个月兔子数量，和第n-1个月

个人认为首先需要掌握数据结构、基础算法，然后再去练习。掌握思路，再写代码。笔者其他文章有数据结构及算法。

笔记目录简介基础算法数据结构搜索与图论数学知识动态规划贪心简介将自己在算法基础课上的笔记汇总，方便以后查看。

排序最好情况下：冒泡排序最坏时间复杂度O(n2)O(n^2)O(n2)。插入排序最坏时间复杂度为O(n2)O(n^2)O(n2)，最优时间复杂度为O(n)O(n)O(n)。平均情况下：快速排序最坏时间复杂度为O(n2)O(n^2)O(n2)，最好时间复杂度为O(nlog⁡n)O(n\logn)O(nlogn)。最坏情况下：归并排序时间复杂度稳定为O(nlog⁡n)O(n\logn)O(nlogn)

一、逻辑分析二、数据结构1、线性表①数组②双指针2、map与list3、队列4、滑动窗口5、二叉树6、并查集7、栈三、算法1、基础算法①贪心算法②二分查找③分治递归④搜索算法⑤排序算法2、字符串①KMP②

一、语言及算法基础篇基础（一）c++语言第一章：c++语言入门信息学奥赛一本通1000：入门测试题目：点我第二章：顺序结构程序设计第三章：程序的控制结构基础（二）基础算法第二章：数据排序信息学奥赛一本通

flag:100天把这些模板全部理解背会写熟，部分练到的题写10遍以上把活动里的题全部干掉，老子要成为一名技术基础算法——代码模板链接常用代码模板1——基础算法排序二分高精度前缀和与差分双指针算法位运算离散化区间合并数据结构

目录内容高精度加法减法乘法除法前缀和，差分前缀和差分内容1.高精度（加减乘除）原因：计算越界情况解决方案：模拟手工加减乘除2.前缀和（数列an前n项和sn）3.差分（数列an）#include内置函数reverse(a.begin(),a.end())容器顺序逆置高精度加法注意点：1.加法顺序2.比较长度3.剩余t的处理#include#includeusingnamespacestd;vecto

目录第一章排序快速排序快速排序题目归并排序**二分**整数二分浮点数二分第一章1.排序快速:任意一个分节点：左边数字都比它小，右边都比它大，递归处理归并：类似于二叉树，先递归，分到最小，然后从最小开始，排序，归并，成为大数组2.二分（整数，浮点）排序快速排序边界问题：取数：最左边最后递归时候不能(l,i-1)(i,r)右边(l,j)(j+1,r)特例：12模板：很好的推导运用了递归，双指针，二分的

推荐方式：1、计算机主动推荐基础算法。

2020.09.09本教程介绍了Scanpy包自带的用于整合样本，并处理批次效应的BBKNN算法和用于对比的ingest基础算法。

算法1.K近邻算法机器学习--K-近邻算法(KNN)_k近邻-CSDN博客2.数据库样本:CIFAR-10CIFAR-10数据集（介绍、下载读取、可视化显示、另存为图片）_cifar10数据集-CSDN博客

‍个人主页：简料所属专栏：C++个人社区：越努力越幸运社区简介：简料简料，简单有料~在校大学生一枚，专注C/C++/GO的干货分享，立志成为您的好帮手~C/C++学习路线(点击解锁)❤️C语言阶段(已结束)❤️数据结构与算法(ing)❤️C++(ing)❤️Linux系统与网络(队列中…)文章目录前言分割链表回文链表写在最后前言本章的OJ练习相对前面的难度加大了，但是换汤不换药，还是围绕单链表的性

目录1、计算力扣银行的钱2、排序数组(1)、冒泡排序(2)、选择排序(3)、插入排序(4)、快速排序1、计算力扣银行的钱Hercy想要为购买第一辆车存钱。他每天都往力扣银行里存钱。最开始，他在周一的时候存入1块钱。从周二到周日，他每天都比前一天多存入1块钱。在接下来每一个周一，他都会比前一个周一多存入1块钱。给你n，请你返回在第n天结束的时候他在力扣银行总共存了多少块钱。思路：根据以下我自己的分析

本刷题策略为leetcode官方的新手村策略，跟着主页官方的新手村策略刷题，按照每天刷三简单题或两中等题或一难题的速度刷题，每天预计花费1.5h下面的顺序是探索卡中的顺序数组分为三部分1.做好初始定义2.运用基础算法思想

image.png顺序查找顺序查找又称线性查找。它的过程为：从查找表的最后一个元素开始逐个与给定关键字比较，若某个记录的关键字和给定值比较相等，则查找成功，否则，若直至第一个记录，其关键字和给定值比较都不等，则表明表中没有所查记录查找不成功，它的缺点是效率低下。二分查找二分查找又称折半查找，对于有序表来说，它的优点是比较次数少，查找速度快，平均性能好。二分查找的基本思想是将n个元素分成大致相等的两

4.分治算法分治算法的主要思想就是将原问题分解为多个相同结构的子问题，通过分别解决子问题的方式，最终解决原问题。分治算法主要解决可以进行线性模块划分的问题，主要步骤就是三个：分解原问题，解决子问题，合并子问题的解。下面以最大最小值问题和二分查找问题为例简单介绍。最大最小值问题：已知数列{a(n)}，求解其最大值和最小值。以下是最大最小值问题的C语言程序。#include#include#inclu

两数之和基础算法classSolution:deftwoSum(self,nums:List[int],target:int)->List[int]:#获取数组长度n=le

14.多数元素给定一个大小为n的数组nums，返回其中的多数元素。多数元素是指在数组中出现次数大于⌊n/2⌋的元素。你可以假设数组是非空的，并且给定的数组总是存在多数元素。示例：输入：nums=[3,2,3]输出：3常用的算法分别是：函数法Counter、简单数学思维法、投票法、字典法和排序法。函数法Counter：使用Counter函数计算多数元素的代码思路是:使用Counter统计数组nums

位运算C++模板：求n的第k位数字:n>>k&1返回n的最后一位1：lowbit(n)=n&-n位运算理解：n>>k：代表n右移k位比如000011>>1=000001前面会补零（所以第几位是从0开始计算）n&1：表示最后一位是否为1比如：n=3=0011而1是0001则3&1=0011&0001为0001可以用来判断最后一位是否为1lowbit(x)：返回最后一位1（x&-x）-x=~x+1下面

文章目录一、设问二、题目找出数组的最大公约数序列中不同最大公约数的数目三、题解报告找出数组的最大公约数序列中不同最大公约数的数目四、知识点笔记《算法零基础100讲》介绍参考资料本学习笔记是根据《算法零基础100讲》进行的每讲总结，目标是采用刻意练习的方法对个人的学习和思考进行总结和归纳，方便复习和进一步深入理解和掌握内化。每一讲的笔记内容大致分为：设问，通过这一讲的学习应该理解什么内容？题目，在学

简介二分法是五大基础算法中分治算法的一种，按照分治算法分而治之的思想，二分法的思路很简单，即：将区间从中分为两部分，判断查找元素属于哪一部分。更新区间，重复第一步。直到将区间缩小到只有一个元素为止。

目录二分算法一、整数二分二、浮点二分三、STL二分函数四、二分答案二分算法1.二分概念二分算法，又称折半查找，即在一个单调有序的集合中查找一个解。每次分为左右两部分，判断解在哪个部分中并调整上下界，直到找到目标元素，每次二分后都将舍弃一半的查找空间。2.算法复杂度：O(logn)3.二分法常见模型（1）二分查找在一个单调有序的区间上求解分界点。（2）二分答案最小值最大（最大值最小）问题，这类双最值

目录1.二分查找2.补充：二进制运算2.1十进制与二进制的相互转换2.1.1十进制转二进制2.1.2二进制转十进制2.2机器数真值2.3原码补码反码2.4二进制的加减乘除2.5移位运算1.二分查找思想：有序数组，从中找值实现：while循环：时间复杂度：log(n)publicstaticintbinarySearch01(int[]arr,inttarget){inti=0;intj=arr.l

文章目录一、树和二叉树树的遍历线索二叉树遍历二、图BFSDFS最小生成树Prim算法Kruskal算法Dijkstra算法(求单源最短路径问题)算法原理邻接矩阵实现邻接表实现Floyd算法(求多源最短路径问题)算法思想算法原理邻接矩阵实现拓扑排序原理栈实现拓扑排序（邻接表实现）一、树和二叉树树的遍历#include#includetypedefstructBiTNode{ElemTypedata;

003斐波那契数列问题#includeintmain(){inti,f1=1,f2=1,f3,num;printf("%5d%5d",f1,f2);num=2;for(i=1;iintmain(){inti,f1=1,f2=1;for(i=1;iintmain(){intsum=1;for(inti=1;iintmain(){intn,i;longfac=1;scanf("%d",&n);for(

一般是状态的数量乘以状态转移的计算量DP问题，是基础算法中比较难的部分，因为它不像其他算法，有个代码模板可以用于记忆。

一、双指针算法双指针算法是一种通过设置两个指针不断进行单向移动来解决问题的算法。1、双指针算法模板记忆！for(inti=0,j=0;i>k&1返回n的最后一位1：lowbit(n)=n&-n2、思路（1）求n的第k位数字先把第k位移到最后一位：n>>k看个位是几：x&1【总结】n>>k&1（2）返回n的最后一位1n=1010;lowbit(n)=10;n=101000;lowbit(n)=100

目录1知识点2模板1知识点整个范围很大，但存在的数据点很少。比如从−109-10^9−109到10910^9109，但总共只有10610^6106个数。可以采用离散化的思想来做，即将离散的大数值映射成连续的小数值（一般是1,2,3,⋯ ,n1,2,3,\cdots,n1,2,3,⋯,n）。看到这里，你是不是觉得小数值与向量下标比较相似，是的，它本质就是下标，从1开始编号还是从0开始编号，取决于业务

目录1知识点2模板1知识点（一）n的二进制表示中第k位是0还是1，注意k从0开始编号。先把第k位移动到最后一位，即n>>k看个位是几，即x&1综合上述，即n>>k&1。（二）lowbit(x)操作，返回x的最后一位1是多少。比如x=(101000)2，则lowbit(x)=(1000)2x=(101000)_2，则lowbit(x)=(1000)_2x=(101000)2，则lowbit(x)=(

目录1知识点2模板1知识点题目类型：将有交集的区间进行合并。算法步骤：先排序区间。维护一个合并区间，每次把合并区间插入到最终答案中。2模板//对segs进行区间合并操作voidmerge(vector>&segs){if(segs.size()==0){//判断传入的是否为空数组，若是，则不进行后续操作。return;}vector>res;sort(segs.begin(),segs.end()

摘要：机器学习这一词不断的出现在网络上，也是近几年受欢迎的热词，而机器学习的基础算法就是人工神经网络，人工神经网络的研究是当下各种网络的基础，也越来越受人们的关注，现在人工神经网络的发展在当下不管是理论

今天给大家带来算法的一次回忆，排序算法入门的三种基础算法——选择排序、冒牌排序和插入排序。选择排序选择排序，弟中弟，最没用的算法，时间复杂度非常之高，所以说这个算法是最没用的算法。

二、梯度下降的数学原理代价函数（CostFunction）梯度（Gradient）更新规则代码示例：基础的梯度下降更新规则三、批量梯度下降（BatchGradientDescent）基础算法代码示例四、

一、基础算法快速排序算法模板#include#includeusingnamespacestd;constintN=100010;intn;intq[N];voidquick_sort(intq[],intl

Acwing学习笔记第一章基础算法快速排序归并排序二分查找前缀和与差分差分位运算离散化第二章数据结构单链表双链表栈队列单调栈单调队列KMP算法Trie并查集堆哈希表第三章搜索与图论DFSBFS树与图的深度优先遍历树与图的广度优先遍历拓扑排序图论朴素

算法基础基础算法快速排序快速排序，背一背板子。一点心得:快速排序不是稳定算法快速排序时间复杂度O(nlogn),空间复杂度是O(longn)虽然没有开辟新的空间但是递归占用了栈空间。

/hash表链表队列堆/优先级队列栈树图普通遍历深度优先遍历DFS广度优先遍历BFS拓扑排序/topologicalsort路径字符串前缀树/字典树/trietree回文串/Palindrome并查集基础算法枚举贪心分治回溯

文章目录基础算法（三）双指针小结位运算离散化区间合并基础算法（三）这节讲的是双指针算法，位运算，离散化，区间合并双指针2个指针指向不同的序列比如归并排序2个指针指向同一个序列比如快速排序对于形如for(

文章目录基础算法（一）排序快排衍生题目：求第k个数归并衍生题目：逆序对的数量二分整数二分浮点数二分基础算法（一）本节讲解的是排序和二分，排序讲解了快排和归并，二分讲解了整数二分和浮点数二分。