主定理主定理最早出现在《算法导论》中，提供了分治方法带来的递归表达式的渐近复杂度分析。

打算毕业之后从事机器学习相关工作，但是不知道学完Dl，ML的相关算法之后，还需不需要学习传统的数据结构，比如二叉树，图，队列，栈什么的，还有必要学习算法导论里的算法吗？

简介有点类似于回溯法(backtracking)回溯法使用的是深度搜索分支界限法用的是广度搜索一般是用来解决最小化问题的但是显然当遇到最大化问题时,我们转化成最小化问题即可举例时间安排(JobSequencing)Jobs={J1,J2,J3.J4}FIFO分支限界法(队列式分支限界法)基本思想：按照队列先进先出(FIFO)原则选取下一个活结点为扩展结点。搜索策略：一开始，根结点是唯一的活结点，根

二、用go语言，试写出HASH-DELETE的伪代码;修改HASH-INSERT，使之能处理特殊值DELETED。文心一言：首先，让我们定义一个基本的哈希表数据结构。这个结构将包括一个存储键值对的哈希表和一个存储已删除键值对的队列。我们可以用空值和大括号{}来表示“DELETED”。下面是哈希表的基本定义：typeHashTablestruct{tablemap[string]interface{

各种计算机语言的经典书籍1.算法导论（第3版）2.代码大全（第2版）3.C++Primer中文版（第4版）4.设计模式：可复用面向对象软件的基础5.浪潮之巅6.Java编程思想（第4版）7.Java核心技术卷

Author:bakariDate:2015.9.11《算法导论》真是一本让人又爱又恨的书，爱自然是因为它精简凝练的算法呈现，读来让人欲罢不能；至于恨，是因为它在进行算法分析的时候所体现的数学思想太过于强大

八、可以扩展我们的记号到有两个参数n和m的情形，其中的n和m可以按不同速率独立地趋于无穷。对于给定的函数g(n,m)，用O(g(n,m))来表示以下函数集：O(g(n,m))={f(n,m):存在正常量c、和，使得对所有n>=n0或m>=m0，有0=N或m>=M时，f(n,m)≤c*g(n,m)。类似地，对于f(n,m)属于Ω(g(n,m))，意味着存在正常量c和N，使得当n>=N或m>=M时，f

————————————————————————————————————————————-1.数据结构与算法1.1书籍（1）算法导论（2）编程之美（3）编程珠玑（4）数据结构（C语言版）（5）CareerCup.Crack

引言今天逛知乎看到这样一个问题和回答，让我瞬间理解局部最优和全局最优在诸如算法导论等书是这样解释的：全局最优是在全局选取一个最佳值，而局部最优是在某一部分选取一个最佳值。

——DouglasMacArthur（道格拉斯.麦克阿瑟）《算法导论》学习笔记1.概述利用最优二叉搜索树来实现树的搜索代价最小。

多线程算法——算法导论第3版新增第27章ThomasH.Cormen,CharlesE.Leiserson,RonaldL.Rivest,CliffordStein邓辉译原文：http://software.intel.com

计算机性能比性能更重要的是？正确性、简介、可维护性、稳定性、健壮性、特性、功能性、模块化、安全、可扩展性、用户体验性能的重要性？性能的好与坏直接决定着可行、不可行。比如实时数据有趣，我们向往速度。排序问题？输入：a1，a2，...an输出：a1`0andA[i]>keydoA[i+1]1)T(n)=2T(N/2)+θ(n)(n>1)递归树T(n)=2T(n/2)+cn(用cn显式函数替换了隐式的θ

计算机性能比性能更重要的是？正确性、简介、可维护性、稳定性、健壮性、特性、功能性、模块化、安全、可扩展性、用户体验性能的重要性？性能的好与坏直接决定着可行、不可行。比如实时数据有趣，我们向往速度。排序问题？输入：a1，a2，...an输出：a1`0andA[i]>keydoA[i+1]1)T(n)=2T(N/2)+θ(n)(n>1)递归树T(n)=2T(n/2)+cn(用cn显式函数替换了隐式的θ

07回溯法-旅行售货员问题问题描述：已知有m个城市，城市之间由n条不同长度的道路相连。一个售货员从一座城市出发，途径所有城市，并最终回到原点，设计算法计算售货员所走的最短路径结点。问题分析：从问题不难看出，此问题属于图中的最小哈密顿图问题。最直接的方法便是遍历找出所有能走完全部结点的道路，并选择其中最短的一条路作为答案。已知图的遍历方式有两种，深度遍历和广度遍历。而排列算法有perm算法，因此此处

多线程算法（完整版）——算法导论第3版新增第27章ThomasH.Cormen,CharlesE.Leiserson,RonaldL.Rivest,CliffordStein邓辉译原文：http://software.intel.com

发现一本书，《算法图解》，微信读书APP可读，有图，并且是科普性质的读物，用的比喻很生活化，可以与《算法导论》合并起来看，会轻松很多。

P216第15章动态规划最优子结构具有它可能意味着适合应用贪心策略动态规划(DynamicProgramming)算法的核心思想是:将大问题划分为小问题进行解决,从而一步步获取最优解的处理算法。剪切-粘贴技术证明每个子问题的解就是它本身的最优解（利用反证法）保持子问题空间尽可能简单P217在第16章介绍贪心算法，它与动态规划有很多相似之处，最大的不同在于贪心算法不是首先寻找子问题的最优解，然后在其

文章目录1算法分析及引论1.1算法1.2排序1.2.1插入排序1.2.1.1插入排序原理1.2.1.2时间复杂度1.2.1.3渐进时间复杂度1.2.1.4回到算法1.2.2归并排序1.2.2.1归并排序原理1.2.2.2归并排序时间复杂度1算法分析及引论1.1算法算法是一门关注性能的学科，也就是说，我们致力于让我们要做的事变得更快。让我们提出一个问题，在程序设计中，什么比性能更重要？成本（程序员的

个操作的序列最坏情况下的花费的总时间为T(n)，因此，在最坏情况下，每个操作的平均代价（摊还代价）为T(n)/n举了例子来形容这个概念1）栈操作PUSH(s,x)POP(s)MULTIPOP(s,k)三个函数2）k位二进制计数器递增（算法导论书中说的比较晦涩

无论是自己、家人或是朋友、客户的照片，免不了有些是黑白的、被污损的、模糊的，总想着修复一下。作为一个程序员或者程序员的家属，当然都有责任满足他们的需求、实现他们的想法。除了这个，学习了本文的成果，或许你还可以用来赚点小钱。比如这样！或是这样！是不是很酷？那么。。。需要什么编程技能？什么知识？答案：你不需要会编程序！你只需要认识26个字母和大约4GB左右的硬盘空间.1CODEFORMER概要（可略过

给大家再分享一下整理出来的Python进阶以及Python实践操作可以参考学习的堪称经典的书籍，同样是豆瓣高分榜！内容有点长，一定要耐心看完。

《算法导论》-ThomasH.Cormen,CharlesE.Leiserson,RonaldL.Rivest,CliffordStein4.

算法导论p.24810.4-4题目描述：对于一个含n个结点的任意有根树，写出一个O(n)时间的过程，输出其所有关键字，该树以左孩子右兄弟表示法存储。

算法导论：10.4-4对一个含n个结点的任意有根树，写出一个O(n)时间的过程，输出其所有关键字。该树以左孩子或兄弟表示法存储。

文章目录背景基于Python的推荐系统基于内容的推荐系统项目概要TF-IDF矢量化器用户档案优点和缺点协同过滤评分预测优点和缺点推荐系统(python实践）导入模块：加载数据评分统计分析用户评分频率电影评分分析用户

目录一导论二《算法导论》三《深入理解计算机系统》四《代码大全》五《设计模式：可复用面向对象软件的基础》六《人月神话》七总结一导论作为一个计算机专业的爱好者，我发现计算机科学和技术领域充满了无穷无尽的可能性

介绍另一种平衡二叉树：红黑树（RedBlackTree），红黑树由RudolfBayer于1972年发明，当时被称为平衡二叉B树（symmetricbinaryB-trees），1978年被LeonidasJ.Guibas和RobertSedgewick改成一个比较摩登的名字：红黑树。红黑树和之前所讲的AVL树类似，都是在进行插入和删除操作时通过特定操作保持二叉查找树的平衡，从而获得较高的查找性能

本文参考了《算法导论》中红黑树相关知识，加之自己的理解，然后以图文的形式对红黑树进行说明。本文的主要内容包括：红黑树的特性，红黑树的时间复杂度和它的证明，红黑树的左旋、右旋、插入、删除等操作。

红黑树是二叉搜索树的一种特例，它对每个节点增加了一个颜色的属性，通过增加以下的条件使得这颗二叉树更加平衡：1.每个节点或是红色的，或是黑色的。2.根节点是黑色的。3.每个叶节点是黑色的。4.如果一个节点是红色的，那么它的两个子节点都是黑色的。5.对每个节点，从该节点到其所有后代节点的简单路径上，均包含相同数目的黑色节点。红黑树的插入和删除如果按照二叉树的处理，那么它的性质可能被破坏，那么这个时候需

《算法导论》笔记（1）动态规划与贪心算法导论动态规划通常应用于最优化问题，即要做出一组选择以达到一个最优解。在做选择的同时，经常出现同样形式的子问题。

python实践【目录】Python实践【写在前面】：使用Python操作一轮RabbitMQ之后应该对其基础知识做一个认识【材料】：【Base1】：什么是RabbitMQRabbitMQ，即消息队列，

目录一、摊还分析简介二、分析的两个问题1.栈操作2.二进制计数器递增三、分析方法1.聚合分析1.1栈操作1.2二进制计数递增2.核算法2.1栈操作2.2二进制计数器递增3.势能法3.1栈操作3.2二进制计数器递增一、摊还分析简介  在摊还分析中，我们求数据结构的一个序列操作中所执行的所有操作的平均时间，来评价操作的代价。这样，我们就可以说明一个操作的平均代价是很低的，即使序列中某个单一操作的代价很

关于严格来说，本文题目应该是我的数据结构和算法学习之路，但这个写法实在太绕口——况且CS中的算法往往暗指数据结构和算法（例如算法导论指的实际上是数据结构和算法导论），所以我认为本文题目是合理的。

我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算法学习之路，但这个写法实在太绕口——况且CS中的算法往往暗指数据结构和算法（例如算法导论指的实际上是数据结构和算法导论），所以我认为本文题目是合理的

相信做到下面这些，无论哪个厂都会考虑要你：1.算法基础，大厂的笔试题就没有，别的不说，算法必须玩儿得溜溜的，算法导论还是要看看的，ACM的题或者是

《算法导论》定理8.1：在最坏情况下，任何比较排序算法都需要做O(nlogn)次比较。《算法导论》推论8.2：堆排序和归并排序都是渐进最优的比较排序算法。

在上学时学过《数据结构和算法》这门课，当时学习了数组、链表、哈希表、二叉树、图等数据结构，还有排序算法、二分查找、最短路径算法、关键路径等，当时记得还有ACM比赛，还有那部很烧脑筋的《算法导论》。

四、用go语言，对于一个含n个结点的任意有根树，写出一个O(n)时间的过程，输出其所有关键字该树以左孩子右兄弟表示法存储。文心一言：在计算机科学中，左孩子右兄弟表示法是一种用于表示树状结构的方法，其中每个节点都有两个指针：一个指向其第一个孩子（左孩子），另一个指向其下一个兄弟（右兄弟）。对于一个有根树，我们可以使用一个数组来表示它，其中每个索引对应一个节点，每个节点包含两个指针，一个指向其左孩子，

《算法导论》给出了最明确的答案——贪心算法不能保证一定能得到最优解，但是对很多问题确实可以得到最优解。既然不能保证，我怎么知道

1：编程（数据结构与算法）学习计划第1周读完《算法导论》第2章，学习插入排序、归并排序和堆排序，并进行相关的练习。学习数据结构中的线性表，包括顺序表、链表和栈，完成相应的练习。

多数数据科学机器学习项目都遵循帕累托原理，即我们用将近80%的时间进行数据准备，其余20%的时间用于选择和训练合适的机器学习模型。来源：数据科学DataScience通常，我们用于创建机器学习模型的数据集是混乱的，无法直接在模型中使用。我们需要确保输入到模型中的数据都是规整的数据，这就需要执行一些数据清理步骤以获得可以拟合到模型中的数据集。实际上，机器学习/数据科学项目的第一步正是数据的清洗与整理

今天早上突然来了兴致，拿起了尘封多月的《算法导论》翻看起来，正好看到合并排序一章，看完介绍后自己动手编程实现，经过简单的调试纠错后程序正确执行，但是细细一品其中用到的递归知识，感觉糊里糊涂，有种只知表面不知根源的感觉

在算法导论（第三版）第15章动态规划最后的习题中，有一道15-10投资策略规划的题目，网上相关的讲解不是很多，或者算法的时间复杂度也较高，因此将具体实现分享如下。

学习数论的意义算法导论说：“数论曾经被视为一种虽然优美但却没什么用处的纯数学学科。如今，数论算法已经得到了广泛的使用。这很大程度上要归功于人们发明了基于大素数的加密方法。

数据可视化，可视化的目的，是为了更直观的理解数据、更快速的理解数据单一图表直方图又称质量分布图，可以直观的展示每个属性的分布情况axes=df.hist(figsize=(9,9))密度图也叫做KDE图，是一种表现与数据值对应的边界或域对象的图形表示方法，一般用于呈现连续变量。密度图，类似于对直方图的抽象，用平滑的曲线来描述数据分布。df.plot.kde(subplots=True,layout

三、用go语言，在ALLOCATE-OBJECT和FREE-OBJECT过程的实现中，为什么不需要设置或重置对象的prev属性呢?文心一言：在Go语言中，ALLOCATE-OBJECT和FREE-OBJECT过程的实现通常不需要显式地设置或重置对象的prev属性。这是因为在Go语言的内存管理中，对象（或更具体地说，变量）的生命周期通常由垃圾回收器（GarbageCollector）来管理。Go语言

七、用go语言，给出一个O(n)时间的非递归过程，实现对一个含n个元素的单链表的逆转。要求除存储链表本身所需的空间外，该过程只能使用固定大小的存储空间。文心一言：在Go语言中，你可以使用迭代方法来反转一个单链表。这种方法只需要O(1)的额外空间。首先，我们需要定义链表的数据结构：typeListNodestruct{ValintNext*ListNode}然后，我们可以使用以下代码来反转一个链表：

树的直径的定义：树中任意两点距离的最大值树的直径的求法：从树的任意一点y，通过BFS到达终点x；则x必为直径的一个端点。再从x通过BFS到达终点z。z必为直径的另一个端点。则从x经过BFS到z的路径为树的其中一条直径。证明：思路：首先利用反证法证明x为直径的一个端点，则同理z也是直径的一个端点，从而xz为树的直径。证：反证法。假设x不为直径的一个端点。则对于直径uv，u与v与x互异，且dis(u,

分治算法最近看到《算法导论》的分治策略一节，看到的一个题目可以优化引申出来多种解法，同时也可以帮助理解分治策略的化整为零和动态规划的动态转移方程的思维。

最近在接触kaggle的竞赛示例，练习了一下，感觉受益匪浅。同时，心中也有个问题。拿到数据之后第一件事是什么？分析数据的情况？怎么分析？分析之后如何去处理数据呢？等等一些数据分析的工作。其中，大家都可能非常清楚条形图、直方图、散点图和曲线图的用处，但是箱形图呢？(或者称为盒须图)。他的意义在哪里呢？在python中又是如何实现的呢？于是我今天翻开了贾俊平老师的那本《统计学》琢磨了一下午，又参考了各