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35套模型算法（优秀论文示例）：马尔科夫模型、遗传算法、逻辑回归、逐步回归、蚁群

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boolcmp(paira,pairb){returna.second>b.second;//从大到小排序}intmain（）{sort(danjia,danjia+n,cmp);}记录一个求幂函数的二分算法

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迷宫示例如下：算法步骤：1、从起始点出发，遍历四个方向，如果某个方向可以走，则先存储起来；2、按照四个方向中可以走网格进行尝试，如果该网格的四个方向仍可以走，则存储起来。

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PHP常用的算法涵盖了多种场景，包括排序、加密、搜索、数据结构、字符串处理等。在实际开发中，根据业务需求，会选择合适的算法来优化性能和解决问题。

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哈希函数是一种将输入数据转换为固定长度的输出（通常为字符串）的算法。G

思想：淘汰最久没有使用的应用场景：手机清后台的时候先清最久没有使用的应用设计一种数据结构：接收一个capacity参数作为缓存的最大容量，然后实现两个API，一个是put(key,val)方法存入键值对，另一个是get(key)方法获取key对应的val，如果key不存在则返回-1。要求：get和put方法必须都是O(1)的时间复杂度。哈希链表：哈希的查找配合双向链表的快速插入和删除classNo

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：本文涉及将遗传算法优化的BP神经网络与NSGA-II相结合，应用于多目标预测问题的解决。

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那么，根据打家劫舍1中的算法我们能算出在i到j房子区间内能抢到的最大金额，那我们可以考虑计算两路1从1到n-1的结果和从2到n的结果，最后取两者的最大即可。

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斐波那契搜索（FibonacciSearch）详细介绍1.基本概念斐波那契搜索是一种高效的查找算法，用于在已排序的数组中查找目标值。它使用斐波那契数列来确定中间点，避免了二分搜索中的中点计算问题。

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引言在深度学习领域，优化算法是训练神经网络的核心组件之一。Adam（AdaptiveMomentEstimation）优化器因其自适应学习率调整能力而受到广泛关注。

原题链接：单词拆分难度：中等⭐️⭐️题目给你一个字符串s和一个字符串列表wordDict作为字典。如果可以利用字典中出现的一个或多个单词拼接出s则返回true。注意：不要求字典中出现的单词全部都使用，并且字典中的单词可以重复使用。示例1：输入:s=“leetcode”,wordDict=[“leet”,“code”]输出:true解释:返回true因为“leetcode”可以由“leet”和“co

动态规划中的背包问题（KnapsackProblem）是经典问题之一，通常用来解决选择一组物品放入背包使得背包的价值最大化的问题。根据问题条件的不同，背包问题有很多种变体，如0-1背包问题、完全背包问题、多重背包问题等。这里，我们详细介绍最经典的0-1背包问题，并提供代码的详细解读。1.0-1背包问题简介在0-1背包问题中，有一个容量为C的背包和n件物品。每件物品有两个属性：重量w[i]和价值v[

算法是解决问题的一种方法或一个过程，是由若干条指令组成的又穷序列，算法的性质输入：有零个或多个输出：“至少一个”确定性：组成算法的每条指令清晰无歧义有限性：算法中每条指令和执行次数和执行时间都是有限的。

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我们在寻求分布式计算调度算法时，就是有针对性的以解决这些问题为目的，从各个角度，不同侧面，利用一种或者集中方法结合起来的形式，从而达到最优解，使得系统效率相对最高。

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主要类型：监督学习：在这种类型的学习中，算法通过已知输入输出数据对进行训练，学习映射函数，以便对新的输入数据进行预测。常见的监督学习任务包括分类和回归。

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双指针算法1.内容2.模板3.例题1.内容双指针并不是一种数据结构，也不是指C这种语言中的指针，而是一种经典的算法思想，可以用来求链表的中点、链表是否成环、移除数组中多余的元素、归并排序等，核心思想是：

这段时间做接口自动化测试，用python直接调用接口，sign值是经过系列复杂算法加密后生成的字符串，保密级别高，不能直接以py文件供大家调用~~pyc文件呢，很容易就被反编译了，pyd文件和一般dll

然而在教育孩子的路上，为人父母，漫漫求索，苦心孤诣，却还是难免会出错，一不小心成为不合格父母。

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目录：****1.Numpy-diag矩阵变换stack()/unstack()pd.pivot_table()pd.melt()groupby聚类算法mapping小技巧numpy.vectorize

原理建哈希表（哈希表下标是原数组元素经过哈希函数处理后的哈希值，哈希表值是原数组元素的下标或地址）将待查找值，经过哈希函数处理后，在哈希表中查询有可能会触发哈希冲突哈希冲突：两个不同数组元素，对应的哈希值是一样的，在哈希表的同一位置上解决哈希冲突：开放寻址法、链表法性能时间复杂度：建哈希表O(n)，查询O(1)代码1.0哈希表在查找函数内输入：数组地址，数组长度，待查找的目标输出：找到就返回目标值

百度大模型算法工程师面试题应聘岗位：百度大模型算法工程师面试轮数：第二轮整体面试感觉：偏简单面试过程回顾1.自我介绍在自我介绍环节，我清晰地阐述了个人基本信息、教育背景、工作经历和技能特长，展示了自信和沟通能力

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基于matlab的FrFT下时变幅度LFM信号参数估计，输入高斯白噪声LFM信号(信噪比可定义)，采用二维峰值搜索算法及一维插值峰值搜索方式提供计算速度，输出LFM信号参数估计结果。

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