算法图解在这里，向大家推荐一本书，算法图解。正如这本书副标题所写:像小说一样有趣的算法入门书。整本书讲解算法之前通常从实际应用中引出问题，像探案一样一步一步道出真谛。书中绝无长篇大论以及枯燥

该文章所参考的内容绝大部分来自《算法图解》，少部分来自《算法导论》，因此你也可以认为这是《算法图解》的读书笔记。

线性查找的时间复杂度O(n)，二分查找为O(logn)，有没有时间复杂度为O(1)的查找吗？当然有，这就是散列表。散列函数散列函数“将输入映射到数字”。其必须满足一些要求。它必须是一致的。对于同样的输入，输出必须是一样的。最理想的情况是,将不同的输入映射到不同的数字。这样，不同的输入就会映射到不同的位置。这样就可以使用散列函数将输入映射到数组的不同位置，从而得到一个简单的散列表（hashtable

1.学习回顾时间：2020年2月17日~2月23日本周学习时长：7次，共9小时学习主要内容：完成《算法图解》后两章的学习：KNN算法，简单说就是一种“近朱者赤，近墨者黑”的算法，如，Netflix的推荐系统

递归是个有意思的概念，正如在前面所说，递归能让算法的可读性大大提高，而且通常要比使用循环结构更能写出准确的算法。这本书形象引入了递归，并没有太深入，所以我进行了一点“添油加醋”。递归概念递归其实就是自己调用自己。可以从多种维度对递归分类，我见过的最常见的分类：直接递归自己直接调用自己。如：--haskelllength'::[a]->Intlength'[]=0length'(_:xs)=1+le

递归就是指调用自己。调用自己很容易进入无限循环，所以需要一个计数器。计数器的作用是告诉递归函数：什么时候停止。因而，每个递归函数有2个条件：基线条件(basecase),递归(recursivecase)。基线条件(basecase)：是指函数不再调用自己的条件。递归(recursivecase)：是指函数调用自己的条件。栈有2种操作：压入（插入），弹出（读取&删除）。所有函数的调用都会进入栈。递

OperationalTransformation算法解决的问题是如何merge基于相同的状态产生的不同的操作序列。如下图所示，从上往下看，基于相同的起点，左右有两个操作OP1和OP2.为了merge两个操作为一体，我们可以从两个方向入手，一个方向是从OP1入手，在执行完OP1后，执行OP2；另一个方向是从OP2入手，在执行完OP2后，执行OP1.但是，简单的将操作执行，并不正确，以OP1为例，在

第一章算法简介第二章选择排序第三章递归第四章快速排序第五章散列表第六章广度搜索优先第七章狄克斯特拉算法第八章贪婪算法第九章动态规划第十章K最近邻算法第十一章接下来如何做转载于:https://www.cnblogs.com/everfight/p/grokking_algorithms_note_summary.html

什么是新生代的复制算法了解堆内存看这里：java堆内存是什么样的了解java垃圾回收看这里：java垃圾回收机制是什么所谓复制算法（Copying），即将内存平均分成A区、B区两块，进行复制+清除垃圾的操作，算法图解如下

内容简介本书示例丰富，图文并茂，以简明易懂的方式阐释了算法，旨在帮助程序员在日常项目中更好地利用算法为软件开发助力。前三章介绍算法基础，包括二分查找、大O表示法、两种基本的数据结构以及递归等。余下的篇幅将主要介绍应用广泛的算法，具体内容包括：面对具体问题时的解决技巧，比如何时采用贪婪算法或动态规划；散列表的应用；图算法；K最近邻算法。你一定能看懂的算法基础书代码示例基于Python400多个示意图

算法图解，通过名字就可以了解到，这是一本通过图解的方式来讲解算法的书籍。

级别：★☆☆☆☆标签：「算法」「二分查找」「大O表示法」作者：MrLiuQ审校：QiShare团队前言：最近小编在看《算法图解》，将会总结一系列算法相关的文章。

文章目录二分法大O表示法算法有多快最糟情况下的运行时间常见的大O运行时间选择排序数组和链表选择排序代码实现递归快速排序再谈大O表示法平均情况和最糟情况散列表应用冲突性能填装因子其他有时候比较容易感慨，要是我大学里知道读一些这样的书，那该多好啊。大学里学的很多课只是老师讲到哪里学到哪里，也没有很大的兴趣，很多东西也没有深刻理解，就死记应付考试。现在越来越对这些感兴趣了，想着如果当初有人给一些建议、对

刚好最近自己在学习python，然后边学python边看《算法图解》，学到第一章的二分查找的时候，我跟着书上给的demo敲代码，运行之后就发现总是报错。

本博客所有内容均整理自《算法图解》，欢迎讨论交流~之前在引入图算法和广度优先搜索的时候，我举了一个旅行最短距离的例子，其实在那一节，广度优先搜索并没有解决那个例子的问题，在这里使用狄克斯特拉算法才可以真正解决赋权图的最短距离问题

本博客所有内容均整理自《算法图解》，欢迎讨论交流~谈到图算法和广度优先搜索，我认为首先要明白这两种算法是用来干嘛的。在这里我引用《算法图解》一书举的一个很经典的例子来讲解。

学习材料《算法图解》第7章适用情景找出从一个节点到另一个节点的最短（快）路径准备工作对一个带权图进行描述，可使用两个散列表（字典），其中一个散列表用来描述每个结点的指向及权值，对于一个节点指向两个及以上的节点的情况

广度优先搜素Python实例及注释本文是整理《算法图解》所得，挺有趣的一本书，通俗易懂。例子：你是一个种橘子的，而你要在你的朋友或朋友的朋友中找到橘子商人，从而把橘子卖出去。

算法图解：参考代码：intpnpoly(intnvert,float*vert

Java基础：JVM垃圾回收算法[toc]参考：Java基础：JVM垃圾回收算法图解JVM垃圾回收算法总结：垃圾回收算法：标记清除法复制法标记整理法分代收集法详情1如何确定某个对象是垃圾引用计数法可达性分析引用计数法引用计数法是最经典的一种垃圾回收算法

算法是一组完成任务的指令。任何代码段都可视为算法f(x)=x×5二分查找输入的一个有序的元素列表，若查找的元素包含其中，二分查找返回其位置否则返回null1到100的数字，七次之内都能猜到

希尔排序算法图解：思路解答：选择增量：gap=length/2，缩小增量：gap=gap/2增量序列：用序列表示增量选择，{n/2,(n/2)/2,…,1}先将整个待排序的记录序列分割成为若干子序列分别进行直接插入排序

插入排序算法图解：思路解答：它的工作原理是通过构建有序序列，对于未排序数据，在已排序序列中从后向前扫描，找到相应位置并插入。

本篇博客参考于《算法图解》，个人感觉很不错的一本书推荐大家去看看，很适合新手理解！前言：《算法图解》的作者在书中说到：在我知道的算法中，图算法应该时最有用的。确实如此！

算法图解正如封面一样所说的一样“像小说一样有趣的算法入门书”，其面的插画一样正诠释了其有趣性。

算法笔记(一)二分查找通过阅读算法图解，了解二分法以及其应用范围二分查找python代码实现应用举例1.二分查找二分查找是一种算法，其输入是一个有序的元素列表，如果查找的元素包含在列表中，则返回其位置，

排序基础知识排序的定义排序，就是重新排列表中的元素，使表中的元素满足按关键字递增或递减的过程。为了査找方便，通常要求计算机中的表是按关键字有序的。排序的确切定义如下：输入:n个记录R1，R2，R3…Rn,对对应的关键字为K1,K2,K3…Kn输出:输入序列的一个重排R1’，R2’，R3’…Rn’,使得有K1’≤K2’≤K3’…≤Kn’(其中≤可以换成其它的比较大小符号)。算法的稳定性：若待排序表中

——来自百度百科图解算法图解说明1.假定L位标识的元素为a[left]，R位标识

通过本篇文章可以对ML的常用算法有个常识性的认识，没有代码，没有复杂的理论推导，就是图解一下，知道这些算法是什么，它们是怎么应用的，例子主要是分类问题。每个算法都看了好几个视频，挑出讲的最清晰明了有趣的，便于科普。以后有时间再对单个算法做深入地解析。今天的算法如下：决策树随机森林算法逻辑回归SVM朴素贝叶斯K最近邻算法K均值算法Adaboost算法神经网络马尔可夫1.决策树根据一些feature进

go路由httprouter中的压缩字典树算法图解及c++实现文章目录go路由httprouter中的压缩字典树算法图解及c++实现前言httprouter简介压缩字典树概念插入操作查询操作c+++实现前言准备从嵌入式往

目录1.迪杰斯特拉算法介绍2.迪杰斯特拉算法图解3.迪杰斯特拉算法的代码说明4.迪杰斯特拉算法的源码转载请注明出处：http://www.cnblogs.com/skywang12345/更多内容：数据结构与算法系列目

本文是学习完算法图解之后的总结以及代码实现，第一部分是问题引入，第二部分是动态规划工作原理简介，第三部分是基于golang的代码实现问题引入【以小偷到商店偷东西为例，假设小偷有个4磅容量的背包，商店里有吉他

无意中打开一篇分享算法图解-二分查找的文章，正好是Python实现的，所以注意力被转移，牛刀小试一下。

题目来源近来看到书籍《算法图解》里面的一个例子：假设你是农场主，有一块土地，你要将这块地均匀地分为方块，且分出来的分块要尽可能的大。

选择排序（Selectionsort）是一种简单直观的排序算法。它的工作原理是：第一次从待排序的数据元素中选出最小（或最大）的一个元素，存放在序列的起始位置，然后再从剩余的未排序元素中寻找到最小（大）元素，然后放到已排序的序列的末尾。以此类推，直到全部待排序的数据元素的个数为零。选择排序是不稳定的排序方法。没什么好说的，直接上代码：voidSelection_Sort(inta[],intleng

二分查找也称折半查找（BinarySearch），它是一种效率较高的查找方法。但是，折半查找要求线性表必须采用顺序存储结构，而且表中元素按关键字有序排列这一块没什么好说的，书上讲的很清楚，这里默认是有序的数组，如果无序可以在查找前加一个排序再查找，用一个最适合的排序算法就好，排序算法我就不在这里讲了。另外，用递归也能实现二分查找，但是不建议，因为太消耗空间了。以下是C++代码实现：intBS(ve

第六章广度有限搜索1图简介假设你居住在旧金山，要从双子峰前往金门大桥。你想乘公交车前往，并希望换乘最少。可乘坐的公交车如下。从双子峰出发，可沿下面的路线三步到达金门大桥。其他的都需要四步。这种问题被称为最短路径问题（shortest-pathproblem）,解决最短路径问题的算法被称为广度优先搜索。如何解决路径问题，需要两个步骤：①使用图来建立问题模型②使用广度优先搜索解决问题2图是什么图模拟一

这是个数学规律题解题思路每次枚举一个数字的时候，求出数字是几位数，并把该数字的位数和前面所有的数字的位数累加-当和大于该数，则第n位数一定在这里面算法图解参考代码：packageoffer;/***数字序列中某一位的数字

defbinary_search(list,item):low=0high=len(list)-1whilelowitem:high=mid-1else:low=mid+1returnNonemy_list=[1,3,5,7,9]print(binary_search(my_list,3))print(binary_search(my_list,-1))将以下这一行mid=(low+high)/2

迪克斯特拉算法步骤：1.找出“最便宜”的节点，即可在最短时间内到达的节点2.更新该节点的邻居节点的开销（以便于之后的循环）3.重复这个过程，直至对图中的每个节点都这样做了4.计算最终路径注意点：1.计算非加权图中的最短路径，可以使用广度优先搜索。计算加权图中的最短路径，可使用迪克斯特拉算法。2.迪克斯特拉算法只适用于有向无环图3.如果有负权边，那么就不能使用迪克斯特拉算法，这个时候要用贝尔曼-福德

(O(n))以下是《算法图解》中的一点介绍。大O表示法是一种特殊的表示法，指出了算法的速度有多快。但表示的并非是时间，n指的是操作的次数。O(n)表示的是操作时间的增速。举个栗子。

内存的工作原理需要将数据储存到内存时，首先请求计算机提供储存空间，计算机提供存储地址。就像逛超市时要存物品一样，没有使用的柜子都可以存，如果物品多就多用几个柜子。数组数组是一种内存处理方式，数组核心的特征在于数据是连在一起的。所以遇到要存储的数据超过计算机提供的空间时，需要重新提供更大的空间，就得将全部数据移到其他地方。（就像去饭店吃饭，中途又来了几个朋友，你们必须坐在一起，所以必须换个大桌子）。

什么是递归再计算机程序中，描述迭代的一种方法是使用循环，比如for和while。另一种完全不同的方法就是递归。递归是一种技术，这种技术再通过一个函数在执行过程中一次或者多次调用器本身。举一个具体的例子，如何用递归写一个函数用来求阶乘n!=n(n-1)(n-2)···2x1deffactorial(n):ifn==1:return1returnn*factorial(n-1)In:factorial

1二分查找每次能排除一半的量，那么显然，二分法的速率是O(logn)。（2^logn=n)2二分法必须用于已排序的数据.3五种最常见的大O运行时间(大O指一个算法最坏情况下的运行操作数，算法的速度指的并非时间，而是操作数的增速，谈论算法的速度时，我们说的是随着输入的增加，其运行时间将以什么样的速度增加。在近似情况下，操作数可以表示运行时间）操作数名称常见算法O(logn)对数时间二分法O(n)线性

SM4算法图解整体流程SM4算法的块长度为128位，密钥长度也为128位，加密过程如以下动画所示，解密过程和加密过程结构相同，仅轮密钥逆序使用。

摘自《算法图解》的关于动态规划问题思路的一个总结：在问题可分解为彼此独立且离散的子问题时就可用动态规划来解决，每种动态规划解决方案都设计网格，单元格中的值通常就是你要优化的值，每个单元格都是一个子问题，

尽管RRT算法是一个相对高效率，同时可以较好的处理带有非完整约束的路径规划问题的算法，并且在很多方面有很大的优势，但是RRT算法并不能保证所得出的可行路径是相对优化的。因此许多关于RRT算法的改进也致力于解决路径优化的问题，RRT*算法就是其中一个。RRT*算法的主要特征是能快速的找出初始路径，之后随着采样点的增加，不断地进行优化直到找到目标点或者达到设定的最大循环次数。RRT*算法是渐进优化的，

**动态规划之背包问题（算法图解书中例子实现）**背景这里借用算法图解一书中的例子。“假设一个小偷，背着一个可装4磅东西的背包。

选择类的排序算法简单选择排序算法采用最简单的选择方式，从头到尾扫描待排序列，找一个最小的记录（递增排序），和第一个记录交换位置，再从剩下的记录中继续反复这个过程，直到全部有序。具体过程：首先通过n–1次关键字比较，从n个记录中找出关键字最小的记录，将它与第一个记录交换。再通过n–2次比较，从剩余的n–1个记录中找出关键字次小的记录，将它与第二个记录交换。重复上述操作，共进行n–1趟排序后，排序结束

本博将对meanshift算法进行总结，包括meanshift算法原理以及公式推导，图解，图像聚类，目标跟踪中的应用及优缺点总结。算法原理meanshift算法其实通过名字就可以看到该算法的核心，mean（均值），shift（偏移），简单的说，也就是有一个点,它的周围有很多个点我们计算点移动到每个点所需要的偏移量之和，求平均，就得到平均偏移量，（该偏移量的方向是周围点分布密集的方向）该偏移量是包含