划分算法

划分算法与TopK问题

1划分算法思想划分（partition）就是将数据项分成两组，一组大于某个特定的数据项，而另一组小于某个特定的数据项。在划分算法中，这个特定的数据项叫做枢纽(pivot)。
猴子数据分析·2020-08-18 13:08

随机快速排序算法

includeusingnamespacestd;voidswap(int&a,int&b){inttemp;temp=a;a=b;b=temp;}intpartition(inta[],intl,intr){/*元素划分算法
SuperGirlll·2020-08-18 01:59

【编译原理】第八章 代码优化

基本块划分算法输入：三地址指令序列输出
土豆洋芋山药蛋·2020-08-17 06:14

编译原理（8）：代码优化

也就是说，没有跳转到基本块中间或末尾指令的转移指令除了基本块的最后一个指令，控制流在离开基本块之前不会跳转或者停机基本块划分算法首先（1）指令是首指令，其次跟在跳转指令的目标指令（5）（9）（
逢青丶·2020-08-17 05:07

从0开始学习spark（7）SparkCore 核心知识复习与核心机制详解

Spark零基础入门第七课Spark的核心概念：Spark运行架构特点Spark运行架构图：sparkstage阶段划分算法图：spark-on-yarn模式图：sparkContext的构建的过程SparkMasterHA
蛋蛋淡淡定·2020-08-14 11:30

划分算法

publicclassArrayPar{privatelong[]theArray;privateintnElems;publicArrayPar(intmax){theArray=newlong[max];nElems=0;}publicvoidinsert(longvalue){theArray[nElems]=value;nElems++;}publicintsize(){returnnEl
ssdut_yrp·2020-08-14 07:44

Spark 源码分析（七）: DAGScheduler 源码分析1（stage 划分算法）

前面几篇文章已经说清楚了从spark任务提交到driver启动，然后执行main方法，初始化SparkContext对象。在初始化SparkContext对象的过程中创建了两个重要组件：一个是TaskScheduler（实际上是他的实现类TaskSchedulerImpl对象），这个对象内部会持有一个SchedulerBackend对象，SchedulerBackend内部会又会持有一个Drive
stone-zhu·2020-08-11 21:38

34 Spark中任务处理的Stage划分和Task最佳位置算法

本节课的内容1.JobStage的划分算法2.Task最佳计算位置算法一、Stage划分算法由于Spark的算子构建一般都是链式的，这就涉及了要如何进行这些链式计算，Spark的策略是对这些算子，鲜花分
sinat_25306771·2020-08-11 18:41

Spark的stage划分算法源码分析

SparkApplication中可以有不同的Action触发多个Job,也就是说一个Application中可以有很多的Job，每个Job是由一个或者多个Stage构成的，后面的Stage依赖于前面的Stage，也就是说只有前面依赖的Stage计算完毕后，后面的Stage才会运行。然而Stage划分的依据就是宽依赖，什么时候产生宽依赖（产生shuffle）呢？例如reduceByKey，grou
月月鸟要好好学习安卓·2020-08-09 20:48

五大常用算法详解

最终合并为问题的解适用情况1.问题分解为小问题后容易解决2.问题可以分解为小问题，即最优子结构3.分解后的小问题解可以合并为原问题的解4.小问题之间互相独立实例：二分查找，快速排序，合并排序，大整数乘法，循环赛日程表动态划分算法基本思想将问题分解为多个子问题
becauseyou_90cd·2020-07-28 23:23

你以为二分查找很简单，但一不小心就死循环了！带你彻底走出二分的死循环

文章目录1.二分查找思想二分查找算法简介2.二分查找详解while循环的条件停止搜索的临界条件中间值mid二分的区间划分算法的缺陷3.代码模板基础二分查找减治思想4.寻找左侧边界的二分搜索5.寻找右侧边界的二分查找
Mr.Q_·2020-07-28 21:42

使用决策树进行鸢尾花分类

使用决策树一些关键步骤：特征选取：信息增益越大，该特征越重要节点划分算法：ID3，利用信息增益进行节点划分，选取信息增益最大的特征作为划分依据，进行节点分裂，不断迭代，直到信息增益足够小或者为0C4,5
闻风起·2020-07-27 15:16

用sharding技术来扩展你的数据库 (二)

一.数据划分算法1.Sharding系统的基本结构上节我们说到Sharding可以简单定义为将大数据库分布到多个物理节点上的一个分区方案。每个shard都被放置在一个节点上面。
wzhw2008·2020-07-15 10:49

KNN与K-MEANS的区别

1.k-means聚类算法过程与原理k-means算法（k-均值聚类算法）是一种基本的已知聚类类别数的划分算法。
WHY380012801·2020-07-14 06:19

快速排序的三种划分算法

#include#include#includeusingnamespacestd;intpartition_1(vector&nums,intle,intri){//来回填坑法if(le>=ri){returnle;}intstable=nums[le];inti=le,j=ri;while(i=stable){--j;}if(i==j){break;}nums[i++]=nums[j];//填
killer__·2020-07-14 04:32

用sharding技术来扩展你的数据库（hash分布扩展，一致性哈希）

一.数据划分算法1.Sharding系统的基本结构上节我们说到Sharding可以简单定义为将大数据库分布到多个物理节点上的一个分区方案。每个shar
powerfulzyh·2020-07-14 03:07

快速排序分治算法解析

/u/yzwall1.快速排序-分治算法思路复杂度分析：由于切分算法性能不稳定，快排最差时间复杂度为$O(n^2)$，平均时间复杂度为$O(nlog(n))$，空间复杂度为$O(1)$；2.快速排序-划分算法
weixin_33858249·2020-07-12 08:45

递归与分治--快速排序

#include#includeusingnamespacestd;intPartition(inta[],ints,intt)//划分算法{inti=s,j=t;inttmp=a[s];//用序列的第
tian_he_he·2020-07-12 00:11

社区划分算法

对于这样的网络，使用社区划分算法可以揭示信息资源之间的相关性，这种相关性的发现利用了用户对信息资源的处理信息，因此比起单纯使用资源本身携带的信息来聚类（例如，使用新闻包含的关键词对新闻资源进行聚类），是一种更深刻的知识发现
Quincy1994·2020-07-09 22:28

Spark二级调度系统Stage划分算法和最佳任务调度细节剖析-Spark商业环境实战

本套系列博客从真实商业环境抽取案例进行总结和分享，并给出Spark源码解读及商业实战指导，请持续关注本套博客。版权声明：本套Spark源码解读及商业实战归作者（秦凯新）所有，禁止转载，欢迎学习。Spark商业环境实战及调优进阶系列Spark商业环境实战-Spark内置框架rpc通讯机制及RpcEnv基础设施Spark商业环境实战-Spark事件监听总线流程分析Spark商业环境实战-Spark存储
weixin_33725722·2020-07-08 15:12

k-means聚类算法过程与原理

k-means算法（k-均值聚类算法）是一种基本的已知聚类类别数的划分算法。它是很典型的基于距离的聚类算法，采用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大。
lj_tang_tf·2020-07-08 00:51

2016年计算机联考真题——寻求最大子集和的差

设计一个尽可能高效的划分算法，满足|n1-n2|最小且|S1-S2|最大。要求：1）给出算法的基本设计思想。2）根据设计思想，采用C或C++语言描述算法，关键之处给出注释。
追梦者_AIer·2020-07-07 21:51

排序算法之快速排序

划分算法其时间性能可以达到O(n),它的划分思想如下：设置两个搜索指针low和high是指示待划分的区域的两
one111a·2020-07-02 13:36

Spark 源码解析：彻底理解TaskScheduler的任务提交和task最佳位置算法

上篇文章《Spark源码解析:DAGScheduler中的DAG划分与提交》介绍了DAGScheduler的Stage划分算法。
听风的蜗牛·2020-06-30 16:52

Amazon Dynamo论文解读 — Dynamo数据划分算法

由于公司将来的项目可能需要用到Amazon的DynamoDB数据库，所以，最近想花时间好好研究研究下DynamoDB,而Amazon在发布DynamoDB前，曾向SISO提交了一篇Dynamo论文，而DynamoDB就是基于这篇论文而实现的，所以，为了对Dynamo有个更深刻的了解，我决定好好看看这篇论文，了解了解论文里的相关算法。这篇博客，就是基于我对这篇论文的理解，描述了论文中的算法之一，即D
yingxiongtnt·2020-06-30 08:21

社区划分算法：标签传播算法的python实现过程(7行代码实现)

注意：黄色部分为个人感情抒发，可以不用在意。1.标签传播算法的具体实现过程由python的一个类库networkx完成。由以下语句安装networkxpipinstallnetworkx2.建立一个典型的社交网络图：Zachary的空手道俱乐部图表在networkx内置了空手道俱乐部图importnetworkxasnxG=nx.karate_club_graph()3.定义标签传播算法函数输入：
weixin_42502300·2020-06-29 05:27

社团划分算法原理整理

社区发现经典算法K-L算法特点：分为两个大小已知的社团kernighan-Lin算法，1970年提出，试探优化法，基于一种采用贪婪算法原理讲网络划分为两个大小已知的社团的二分法，七级本思想是在网络划分时引入一个增益函数Q，通过交换节点对，使得Q值最大。Q=为两个社团内部的边数-两个社团之间的边数谱平分法特点：一次分成两个，仅适用于结构明显的网络利用laplace矩阵特征向量什么的不懂当网络实际情况
wtq的小学生·2020-06-29 01:42

K-means(K-均值)聚类算法

大部分的划分算法都是基于距离的。（这个应该也很好理解吧，我们在前面应该提到过不止一次，这里说的距离实际上是用
張清扬·2020-06-27 09:55

递归与分治算法实验报告

问题1：集合划分算法思想：对于n个元素的集合，可以划分为由m个子集构成的集合，例如{{1,2}{3,4}}就是由2个子集构成的非空子集。假设f（n，m）表示将n个元素划分成由m个子集构成的集合的个数。
开朗小太阳·2020-06-26 21:32

划分算法

划分是快速排序的一个根本机制，在介绍快速排序之前，先了解一下划分。划分数据就是把数据分为两组，使所有关键字大于特定值的数据项在一组，使所有关键字小于特定值的数据项在另一组。很容易想象划分数据的情况。比如可以将支援记录分为两组：家住办公地点15公里以内的雇员和住在15公里以外的雇员。或者学校管理者想要把学生分成年级平均成绩高于60分和低于60分的两组，一次来判定哪些学生应该在系主任掌握的名单里，等等
runi·2020-06-26 06:47

快速排序的划分算法的总结和思考

关于快速排序，它的关键点就在于划分算法，基本上有两种思路。第一种是算法导论的解法，这种比较好理解，搜索一遍，找到比r小的元素然后调换位置，并且i++。
笨笨De蜗牛·2020-06-22 10:30

后台开发常见必备知识点

排序算法//快速排序划分算法publicintPartition(intA[],intlow,inthight){intpivot=A[low];while(low=pivot)--hight;A[low
Yonghua Li·2020-06-22 01:36

Python3 色情图片识别

实验简介本实验将使用Python3去识别图片是否为色情图片，我们会使用到PIL这个图像处理库，会编写算法来划分图像的皮肤区域1.1知识点Python3的模块的安装Python3基础知识肤色像素检测与皮肤区域划分算法
实验楼·2020-04-04 07:59

快速排序

一、partitionquicksort分治+递归快速排序一次划分算法伪代码:将i和j分别指向待排序列最左记录与最右侧记录;重复下述过程,直到i=j;右侧扫描,j--,直到a[j]表示前面已经排行左侧扫描
敲可爱的小超银·2020-03-15 16:46

决策树系列3：信息增益、增益率、基尼系数 (史上最详尽)

引言上回说道，决策树最核心的部分是如何选择最优划分属性，今天我们看看经典的三种最优划分算法。
haoyutiangang·2020-03-09 17:49

【机器学习（11）】决策树模型：CART分类及回归树可视化

1.决策树模型1）概念：基于树形结构来拟合自变量与因变量之间的关系2）划分算法：选择最佳划分特征及特征中最佳划分点位置的算法（三大类别）ID3:信息增益判断；C4.5:信息增益率判断；CART:GINI
Be_melting·2020-03-05 19:12

五大常用算法简述

递归的去解决子问题，最终合并为问题的解适用情况问题分解为小问题后容易解决问题可以分解为小问题，即最优子结构分解后的小问题解可以合并为原问题的解小问题之间互相独立实例二分查找快速排序合并排序大整数乘法循环赛日程表动态划分算法基本思想将问题分解为多个子问题
高广超·2020-03-01 21:04

数据结构思维 第三章 `ArrayList`

第三章ArrayList原文：Chapter3ArrayList译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0自豪地采用谷歌翻译本章一举两得：我展示了上一个练习的解法，并展示了一种使用摊销分析来划分算法的方法
布客飞龙·2020-02-29 07:44

[第十章]Stage划分算法的剖析

通过上节内容我们知道一个Application包括多个JOB，那么JOB划分是代码中上一个Action操作，会划分一个JOB，就是说多个Action操作就会有多个JOB，JOB执行的顺序是从第一个开始。我们上一节分析源码讲到最终提交一个JOB的执行是调用了dagScheduler.runJob方法执行，本章节就接着一上节内容，详细剖析DAGSchdeuler中如何在JOB中划分Stage的。我们就
cariya·2020-02-23 05:45

摆动排序 II（三路划分算法）

题目：给定一个无序的数组nums，将它重新排列成nums[0]nums[2]&nums)2{3intsiz=nums.size();4sort(nums.begin(),nums.end());5vectortemp(nums.size(),0);6reverse(nums.begin(),nums.begin()+(siz-1)/2+1);7reverse(nums.begin()+(siz-1
NeoZy·2020-02-17 15:00

聚类分析-k-均值

对于含有n个数据的数据集D，以及簇数k，本文所讲的划分算法将基于距离函数，将对象组划分成k个分区，每个分区代表一个簇，并尽量使簇中对象相似，不同簇中对象相异。
WilliamWei·2020-02-02 09:47

Spark内核分析之DAGScheduler划分算法实现原理讲解（重要）

接着上一篇，我们接着来分析下一个非常重要的组建DAGScheduler的运行原理是怎么实现的；通过之前对Spark的分析讲解，我们的Spark作业是在遇到一个action算子以后并以此为界限，划分出一个Job出来，也就是在这个时候，Spark作业向集群提交一个Job任务；下面我们看看源码是如何实现的；sparkJob提交源码图通过在任何一个action操作的算子中追踪发现，最终提交一个Job是调用
z小赵·2019-12-30 14:46

Quick Sort

划分算法
AngieJC·2019-10-02 16:00

Quick Sort

划分算法
angeibare·2019-10-02 16:00

Spark 源码分析（七）: DAGScheduler 源码分析1（stage 划分算法）

前面几篇文章已经说清楚了从spark任务提交到driver启动，然后执行main方法，初始化SparkContext对象。在初始化SparkContext对象的过程中创建了两个重要组件：一个是TaskScheduler（实际上是他的实现类TaskSchedulerImpl对象），这个对象内部会持有一个SchedulerBackend对象，SchedulerBackend内部会又会持有一个Drive
stone_zhu·2019-07-03 17:34

标签传播算法（Label Propagation Algorithm, LPA）初探

在非重叠社区划分算法里面，有很多的方法：1.基于模块度优化的社区划分基本思想是将社区划分问题转换成了模块度函数的优化，而模块度是对社区划分算法结果的一个很重要的衡量标准。
郑瀚Andrew.Hann·2019-04-15 18:00

DAGScheduler源码分析(stage划分算法)

DAGScheduler的stage划分算法总结:会从触发action操作的那个rdd开始反向解析,首先会为最后一个rdd创建一个stage,反向解析的时候，遇到窄依赖就把当前的rdd加入到Stage,
有一束阳光叫温暖·2019-02-19 15:00

从今天开始学数据结构(c/c++)之排序

排序算法:快速,冒泡,选择,直接插入,堆排序,归并排序二分查找,hash算法,贪心算法，分治算法，动态规划算法，随机划分算法，回溯算法等,STL,查找算法#includeusingnamespacestd
鲁鲁酱1996·2018-10-09 09:06

大数据之核心算法的思想总结

，最终合并为问题的解应用场景问题分解为小问题后容易解决问题可以分解为小问题，即最优子结构分解后的小问题解可以合并为原问题的解小问题之间互相独立算法案例二分查找快速排序合并排序大整数乘法循环赛日程表动态划分算法思想分析
SmartBrain·2018-08-20 16:37

Spark架构原理-DAGScheduler以及stage划分算法

原文地址：https://blog.csdn.net/zhanglh046/article/details/78485985一、核心属性TaskSchedulertaskScheduler:task调度器。AtomicIntegernextJobId：获取下一个jobId。IntnumTotalJobs：job总数。AtomicIntegernextStageId：下一个stageId。HashM
Anbang713·2018-08-12 15:51
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