2.链表推荐一个课程：数据结构与算法之美(极客时间)1.如何分别用链表和数组实现LRU缓冲淘汰策略？什么是链表？和数组一样，链表也是一种线性表。

俗话说，万丈高楼平地起，TensorFlow这座大厦也有它的地基。Tensorflow底层最核心的概念是张量，计算图以及自动微分。本篇我们介绍自动微分。神经网络通常依赖反向传播求梯度来更新网络参数，求梯度过程通常是一件非常复杂而容易出错的事情。而深度学习框架可以帮助我们自动地完成这种求梯度运算。Tensorflow一般使用梯度磁带tf.GradientTape来记录正向运算过程，然后反播磁带自动得

来源：Python与算法之美ID：Python_Ai_Road作者：梁云1991一，分析代码运行时间第1式，测算代码运行时间平凡方法快捷方法（jupyter环境）第2式，测算代码多次运行平均时间平凡方法快捷方法

均摊时间复杂度对一个数据结构进行一组连续操作中，大部分情况下时间复杂度都很低，只有个别情况下时间复杂度比较高，而且这些操作之间存在前后连贯的时序关系，这个时候，我们就可以将这一组操作放在一块儿分析，看是否能将较高时间复杂度那次操作的耗时，平摊到其他那些时间复杂度比较低的操作上。而且，在能够应用均摊时间复杂度分析的场合，一般均摊时间复杂度就等于最好情况时间复杂度。例子：每一次O(n)的插入操作，都会

排序如何分析一个“排序算法”？排序算法的执行效率1.1最好情况、最坏情况、平均情况时间复杂度1.2时间复杂度的系数、常数、低阶1.3比较次数和交换（或移动）次数排序算法的内存消耗排序算法的稳定性为什么要考察排序算法的稳定性呢？答：在真正软件开发中，我们要排序的往往不是单纯的整数，而是一组对象，我们需要按照对象的某个key来排序。比如有下单时间和商品价格两个属性，对价格排序后还需要在相同价格内保证下

“大数据分析与智能计算”方向阅读书目建议阅读书目课程名参考书目算法导论算法之美-python语言实现,刘瑜著,中国水利水电出版社矩阵论矩阵论(第三版),方保镕著,清华大学出版社高级机器学习PatternRecognitionandMachineLearning

小店已开展代查业务，有任何问题随时联系小店qq1981389505或者微信18451578808教程名称：数据结构与算法之美(完结)教程目录：|-总结课讲在实际开发中，如何权衡选择使用哪种数据结构和算法

14天阅读挑战赛【趣学算法】第二章算法之美（下）1.一棋盘的麦子1.1题目描述1.2题目解析1.3爆炸增量函数称上面的函数（1.2中的第一个函数）为爆炸增量函数。爆炸函数也就是指数函数。

你是不是觉得数据结构和算法，跟操作系统、计算机网络一样，是脱离实际工作的知识？可能除了面试，这辈子也用不着？尽管计算机相关专业的同学在大学都学过这门课程，甚至很多培训机构也会培训这方面的知识，但是据我了解，很多程序员对数据结构和算法依旧一窍不通。还有一些人也只听说过数组、链表、快排这些最最基本的数据结构和算法，稍微复杂一点的就完全没概念。当然，也有很多人说，自己实际工作中根本用不到数据结构和算法。

本篇是学习了《趣学算法（第2版）》第一章之后总结的。对算法的理解：计算机虽然可以高效的进行运算，但是有很多问题拼的不是算力，而是策略。如果没有策略的去计算，那再强的运算能力也只能称为“蛮力”。策略就是帮助我们如何用更少的计算步骤、更快的速度去运算出结果。换言之，策略就是你设计算法的思路，目的只有一个就是：快人一步。计算机不同于人脑，人脑面对问题可以先去“观察”、“分析”，然后把复杂转化成简单问题（

Chapter1算法之美1.1打开算法之门1.2妙不可言——算法复杂性1.3美不胜收——魔鬼序列1.4灵魂之交——马克思手稿中的数学题1.5算法学习瓶颈1.6你怕什么如果说数学是皇冠上的一颗明珠，那么算法就是这颗明珠上的光芒

第1章算法之美11.1打开算法之门21.2妙不可言—算法复杂性21.3美不胜收—魔鬼序列91.4灵魂之交—马克思手稿中的数学题161.5算法学习瓶颈211.6你怕什么22第2章贪心算法242.1人之初，

mp.weixin.qq.com/s/opxzpxL9wghCE9MwpksRSA#%23）多年来，我有一个梦想，希望每一位提到算法的人，不再立即紧皱眉头，脑海闪现枯燥的公式、冗长的代码；希望每一位阅读和使用算法的人，体会到算法之美

IT好书技术干货职场知识参与文末话题讨论，每日赠送异步图书——异步小编多年来，我有一个梦想，希望每一位提到算法的人，不再立即紧皱眉头，脑海闪现枯燥的公式、冗长的代码；希望每一位阅读和使用算法的人，体会到算法之美

第一章-算法之美1.1打开算法之门1.2妙不可言——算法复杂性1.3美不胜收——魔鬼序列1.4灵魂之交——马克思手稿中的数学问题1.5算法学习瓶颈1.6你怕什么1.1打开算法之门数据结构+算法=程序数据结构是程序的骨架

多年来，我有一个梦想，希望每一位提到算法的人，不再立即紧皱眉头，脑海闪现枯燥的公式、冗长的代码；希望每一位阅读和使用算法的人，体会到算法之美，像躺在法国普罗旺斯小镇的长椅上，呷一口红酒，闭上眼睛，体会舌尖上的美味

2020年4月开始，我想重新学习数据结构与算法，就报了一门《数据结构与算法之美》的课

文章目录01|为什么要学习数据结构和算法？02|如何抓住重点，系统高效地学习数据结构与算法？05|数组：为什么很多编程语言中数组都从0开始编号？06|链表（上）：如何实现LRU缓存淘汰算法?单链表循环链表双向链表如何基于链表实现LRU缓存淘汰算法留言07|链表（下）：如何轻松写出正确的链表代码？哨兵简化实现难度留言板08|栈：如何实现浏览器的前进和后退功能？09|队列：队列在线程池等有限资源池中的

排序十大排序：冒泡、插入、选择、希尔、归并、快排、堆、计数、基数、桶11|排序（上）：为什么插入排序比冒泡排序更受欢迎？一、几种经典排序算法及其时间复杂度级别冒泡、插入、选择O(n^2)基于比较快排、归并O(nlogn)基于比较计数、基数、桶O(n)不基于比较二、如何分析一个排序算法？1.学习排序算法的思路？明确原理、掌握实现以及分析性能。2.如何分析排序算法性能？从执行效率、内存消耗以及稳定性3

欢迎您的到来⛅⛅⛅个人主页：电力系统科研室专栏目录：电力系统与算法之美‍‍‍【现在公众号名字改为：荔枝科研社】‍博主课外兴趣：中西方哲学，送予读者：‍做科研，涉及到一个深在的思想系统，需要科研者逻辑缜密

1、要掌握的：10个数据结构：数组、链表、栈、队列、散列表、二叉树、堆、跳表、图、Trie树；10个算法：递归、排序、二分查找、搜索、哈希算法、贪心算法、分治算法、回溯算法、动态规划、字符串匹配算法算法和数据结构的关系：数据结构是为算法服务的，算法要作用在特定的数据结构之上2、基本功：复杂度分析我们需要一个不用具体的测试数据来测试，就可以粗略地估计算法的执行效率的方法，了解你的代码运行质量！所有代

目录一、线性排序算法介绍二、桶排序（Bucketsort）1.算法原理：2.使用条件3.适用场景4.应用案例1）需求描述：2）解决思路：3）注意点：三、计数排序（Countingsort）1.算法原理2.代码实现（参见下一条留言）3.使用条件四、基数排序（Radixsort）1.算法原理（以排序10万个手机号为例来说明）2.使用条件一、线性排序算法介绍1.线性排序算法包括桶排序、计数排序、基数排序

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------本文是学习算法的笔记，《数据结构与算法之美》，极客时间的课程------上一节学习的树、二叉树以及二叉树的遍历，今天我们再来学习一种特殊的二叉树——二叉查找树。

本系列共有八章，分别为：海岸线有多长，基因与生成元，植物算法之美，凝聚、凝聚、凝聚，拼贴与显影，优雅的曲线，奇异瑰丽的图案，生命的迭代演化。

【推荐】电力系统与算法之美2孤立随机森林算法2.1算法概述Isolation，意为孤立/隔离，是名词，其动词为isol

欢迎来到本博客❤️❤️❤️作者研究：本科计算机专业，研究生电气学硕。主要研究方向是电力系统和智能算法、机器学习和深度学习。目前熟悉python网页爬虫、机器学习、群智能算法、深度学习的相关内容。希望将计算机和电网有效结合！⭐️⭐️⭐️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者，博主专门做了一个专栏目录，整个专栏只放了一篇文章，足见我对其重视程度：博主专栏目录。做到极度细致，方便大家

机会约束决策的一种快速方法3.1通过仿射变换进行近似调节3.2可行域的仿射变换3.3两阶段决策算法四、算例——配电网4.1防止过电压的有功功率削减4.2数值模拟4.3Matlab实现4.4运行结果专栏目录查询：*电力系统与算法之美

本系列文章是极客时间王铮老师《数据结构与算法之美》专栏的学习笔记。旨在和大家一起学习和交流。如有疑问，请在下方留言。

作者：前Google工程师，5万人订阅《数据结构和算法之美》专栏作者。希望通过我加速你的技术、职场进步。

全世界有3.14%的人已经关注了数据与算法之美程序=数据结构+算法——图灵奖得主，计算机科学家N.Wirth(沃斯)作为程序员，我们做机器学习也好，做python开发也好，java开发也好。

学习了王争老师的数据结构与算法之美之后，比较有感触，他把我们常用的数据结构和算法都讲了一遍，而且讲的还不错。整理汇总一下作为笔记。一.复杂度分析非常重要。

学习数据结构和算法，不要停留在学院派的思维中，只把算法当作应付面试、考试或者竞赛的花拳绣腿。作为软件开发工程师，我们要把数据结构和算法，应用到软件开发中，解决实际的开发问题。要想游刃有余地解决今后你要面对的问题，光是熟知每种数据结构和算法的功能、特点、时间空间复杂度，还是不够的。毕竟工程上的问题不是算法题。算法题的背景、条件、限制都非常明确，我们只需要在规定的输入、输出下，找最优解就可以了。而工程

声明：图片引用自《极客时间——数据结构与算法之美》二叉树二叉树：就是最多只能有两个叉的树结构。图中1是普通的二叉树，2、3是两种特殊的二叉树。

二叉树介绍树（Tree）二叉树（BinaryTree）二叉树的存储1.链式存储2.数组顺序存储二叉树的遍历前序遍历中序遍历后序遍历层次遍历思考题二叉查找树（BinarySearchTree）二叉查找树的各种操作查找插入删除时间复杂度分析思考题平衡二叉查找树介绍常见的平衡二叉查找树AVL树伸展树（SplayTree）树堆（Treap）红黑树（Red-BlackTree,R-BTree）介绍优点定义证

学习极客时间的数据结构与算法之美的专栏，记录笔记。

什么是队列队列是一种线性表数据结构，和栈类似它操作受限，表现为先进先出，后进后出它有头指针和尾指针之分，删除元素从head操作，添加元素从tail操作基于以上特点，我们看到队列是这样的image.png常见的队列队列的花样比较多，这源于它的灵活性和众多的应用场景。比如当初在学习数据结构这门课的时候，肯定听说过循环队列。了解Java并发的时候，肯定知道并发队列顺序队列和链式队列和前面的栈数据结构一样

•极客时间【专栏】基础：趣谈linux计算机组成原理tomcat数学基础课编译原理之美数据结构与算法之美架构：从0开始学架构一一10.15全栈工程师修炼指南设计模式之美前端：重学前端透视HTTPFlutterJS

有两种数据结构（散列表和链表）经常会被放在一起使用。前面的章节中有两个地方讲到散列表和链表的组合使用，分别是：04——链表13——跳表另外，Java中有一个容器LinkedHashMap也使用到散列表和链表。下面我们来看看这几个问题，散列表和链表是如何组合使用的。LRU缓存淘汰算法首先来回顾一下当时是如何通过链表实现LRU缓存淘汰算法的。当缓存空间不够，需要淘汰一个数据的时候，就直接将链表头部的结

算法之美之37%法则某同学看了我的朋友圈，说，算法给我的第一感觉就是编程啊。真是聪明，一下子抓到了重点。什么是算法？

前言：本篇文章只是记录王争的数据结构与算法之美的学习笔记，写下来能强迫自己系统的再过一遍，加深理解。

今天我们来学习堆和堆排序。什么是堆堆是一种特殊的树，满足以下两点要求：堆是一个完全二叉树。堆中每个节点的值都必须大于等于（或小于等于）其子树中每个节点的值。通过要求二可知，堆有两种类型，大顶堆和小顶堆：对于每个节点的值都大于等于子树中每个节点值的堆，叫作“大顶堆”。对于每个节点的值都小于等于子树中每个节点值的堆，叫作“小顶堆”。判断堆上图中，第1、2个是大顶堆，第3个是小顶堆，第4个不是堆。如何实

摘要:树是一种非线性表结构，多用链表的方式存储，也可使用数组存储，以节点为数据存储单元，节点的链接表示父子关系，二叉树是树的其中一种，一个父节点最多可以有两个子节点，遍历节点的时间复杂度为。树（Tree）树长什么样这种数据结构称为树，那一定和现实中的树存在着某些联系。首先我们来回忆一下现实中的树是什么模样，树都由根长起，然后分叉为枝丫，枝丫顶端生长出叶子，数据结构中的树也是类似的样子，只不过将现实

前言：本篇文章只是记录王争的数据结构与算法之美的学习笔记，写下来能强迫自己系统的再过一遍，加深理解。

前言：本篇文章只是记录王争的数据结构与算法之美的学习笔记，写下来能强迫自己系统的再过一遍，加深理解。

摘要:本章主要介绍三种线性排序，分别是「桶排序」「计数排序」「基数排序」，时间复杂度都为，但是只适合于某些特殊场景下的数据排序。本章主要会介绍三种「线性排序」算法，为何会称为线性排序？因为这三种排序算法的时间复杂度都是，时间复杂度是呈线性增长，所以称为线性排序。桶算法（BucketSort）原理桶算法的原理是将原数据的数据范围拆分为多个范围，这些小范围的空间就像桶一样，原数据根据所在范围被分配进相

桶排序概念桶排序，核心思想是将要排序的数据分到几个有序的桶里，每个桶里的数据再单独进行排序。桶内排序之后，再把每个桶里的数据按照顺序依次取出，组成的序列就是有序的。应用场景桶排序比较适合用在外部排序中。所谓的外部排序就是数据存储在外部磁盘中，数据量比较大，内存有限，无法将数据全部加载到内存中。计数排序概念计数排序其实是桶排序的一种特殊情况。桶的个数n与最大值是k相等，省掉桶内排序的时间。计数排序中