前言上一篇介绍了比较简单数据结构和算法，但是很多情况下算法学习是比较枯燥的，但是非常庆幸的是我们作为前端开发可以自己找点乐子。比如，让算法”动”起来。

解题思路涉及“子序列”和“最值”的问题，基本要使用动态规划（暴力列举子序列所有可能，指数级复杂度）一个字符串/数组的问题，使用一维/二维dp数组如“最长递增子序列”中，dp[i]代表以s[i]结尾的最长递增序列的长度如“最长回文子序列”中，dp[i][j]代表s[i..j]中最长回文子序列的长度两个字符串/数组的问题，使用二维dp数组如“最长公共子序列”中，dp[i][j]代表s1[0...i]和

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具体地，对于单变量线性回归，通常使用以下形式的线性函数：其中：ℎ()表示通过算法学习到的假设（或预测）函数。0和

这一周我看了了很多贪心算法的题。简单总结了个人理解贪心算法的核心思想。局部最优:不从整体上进行考虑，对于一个问题总是做出当前情况的最优解。贪心算法的优点在于做决策只要考虑当前情况，条件较为简单，问题的复杂度大大降低。但其缺点就是局部的最优解不一定是全局的最优解。简单的例子就是背包问题：两种情况（1）0-1背包问题，物品不可分割。这时候使用贪心算法，很有可能导致浪费大量背包空间，局部的最优解往往不等

1.题目给定一个由整数组成的非空数组所表示的非负整数，在该数的基础上加一。最高位数字存放在数组的首位，数组中每个元素只存储单个数字。你可以假设除了整数0之外，这个整数不会以零开头。来源：力扣（LeetCode）链接：https://leetcode.cn/problems/plus-one2.解题思路这个题目用进位去处理比较容易。从数组末位开始，元素+1，加后结果对10取模就是该位置的值，加完之后

下面通过一个具体的例子说明FOIL算法学习的过程上图为一个简单的家庭关系知识图谱，结点代表实体，即家庭成员；边代表家庭成员之间的关系。

目录一，题目二，题目接口三，解题思路及其代码一，题目在一条环路上有n个加油站，其中第i个加油站有汽油gas[i]升。你有一辆油箱容量无限的的汽车，从第i个加油站开往第i+1个加油站需要消耗汽油cost[i]升。你从其中的一个加油站出发，开始时油箱为空。给定两个整数数组gas和cost，如果你可以按顺序绕环路行驶一周，则返回出发时加油站的编号，否则返回-1。如果存在解，则保证它是唯一的。二，题目接口

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一，单调递增的数字1.题目当且仅当每个相邻位数上的数字x和y满足x=0;i--){stringstr=to_string(i);intpre=0;intlast=1;while(laststr[last]){break;}pre++;last++;}if(last==str.size()){returni;}}return-1;}};但是提交以后会超时：这就说明我们的思路是对的但是我们的代码还需要

1.knn算法（1）基本情况：（a）算法机制:给定测试样本x，基于某种距离度量找出训练集中与其最近的k个训练样本，然后基于k个训练样本的标签来对测试样本x进行预测——找到距离x合适距离的k个样本，用k个样本的标签来预测x的标签。我们要判断是什么颜色的，找到与其距离最近的5个点，有4个是红色的，有1个是绿色的。因此我们认为是属于红色的集合。（b）算法要素：训练和测试样本的距离（欧式距离）k值（k个样

排序问题(默认升序)选择排序从第一个元素开始找最小的放在最前面,依次进行复杂度n²插入排序从第二个开始开始到最后进行遍历,将需要比对的值先取出来,在和前面的值进行比较,如果前面的值比他大,则前面的值后移一位,如果前面的值比他小,则停止向前遍历,将需要排序的值插入进去.归并排序将一个数组一直两两平分然后创建一个相同得辅助数组设置三个下标分别是ijki:辅助数组左边起始得位置j：辅助数组右边起始得位置

算法简介二、Dijkstra算法有关概念三、Dijkstra算法设计思想四、Dijkstra伪码五、算法运行实例六、完整代码七、算法证明五、算法时间复杂度前言贪心算法之应用-单源最短路径-dijkstra算法学习一

博客首页：Sonesang的博客欢迎关注点赞收藏⭐️留言❤️：热爱Java与算法学习，期待一起交流！作者水平很有限，如果发现错误，求告知，多谢！有问题可私信交流！！！

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10月24日，这日子真好，程序员节....我一个问题困扰了我半天...就是在codeblock（一个IDE）的纯C语言环境下实现链表结构，我最后想打印输出链表中数据的时候总是出现问题（其实是我一直在疑惑：传进去的L_Header本身不就是一个指针吗？为什么要担心没有修改链表的问题？是因为值传递未能初始化L_Header的指向从而产生野指针的原因。）一种用纯C的解决方案是用“指向指针的指针”作传入参

1.EWSTM8系列教程01_IAR介绍、下载、安装和注册2.EWSTM8系列教程02_新建基础软件工程3.EWSTM8系列教程03_主窗口、工具栏的概述4.EWSTM8系列教程04_菜单概述（一）5.

文章目录一、树的基本概念1、树的定义2、树的概念3、树的表示形式4、树的应用5、深度与广度6、树的种类二、二叉树概念及特性1、二叉树的概念2、两种特殊二叉树3、二叉树的性质4、二叉树的存储5、二叉树的遍历6、二叉树的构建7、二叉搜索树三、二叉树的基本操纵1、二叉树的前序遍历2、二叉树的中序遍历3、二叉树的后序遍历4、二叉树的层序遍历【1】求二叉树的左视图【2】求二叉树的最大宽度【3】层序遍历5、获

14天阅读挑战赛努力是为了不平庸~算法学习有些时候是枯燥的，这一次，让我们先人一步，趣学算法！

给定一个二叉树，返回该二叉树层序遍历的结果，（从左到右，一层一层地遍历）例如：给定的二叉树是{3,9,20,#,#,15,7},我的解法：在前序遍历的基础上，增加一个深度参数，结果用集合保存，保存位置为相应的深度索引/**publicclassTreeNode{*intval=0;*TreeNodeleft=null;*TreeNoderight=null;*publicTreeNode(intv

描述已知两颗二叉树，将它们合并成一颗二叉树。合并规则是：都存在的结点，就将结点值加起来，否则空的位置就由另一个树的结点来代替。例如：两颗二叉树是:Tree1Tree2合并后的树为数据范围：树上节点数量满足0\len\le5000≤n≤500，树上节点的值一定在32位整型范围内。进阶：空间复杂度O(1)O(1)，时间复杂度O(n)O(n)我的解法：以tree1为基础，将tree2上的值或节点加到tr

描述给出一个仅包含字符'(',')','{','}','['和']',的字符串，判断给出的字符串是否是合法的括号序列括号必须以正确的顺序关闭，"()"和"()[]{}"都是合法的括号序列，但"(]"和"([)]"不合法。数据范围：字符串长度0\len\le100000≤n≤10000要求：空间复杂度O(n)O(n)，时间复杂度O(n)O(n)我的解法：在递归字符串的过程中，采用stack保存当前字

描述输入一棵二叉搜索树，将该二叉搜索树转换成一个排序的双向链表。如下图所示数据范围：输入二叉树的节点数0\len\le10000≤n≤1000，二叉树中每个节点的值0\leval\le10000≤val≤1000要求：空间复杂度O(1)O(1)（即在原树上操作），时间复杂度O(n)O(n)我的解法：二叉搜索树的中序遍历正好为排序的结果，通过中序遍历，递归过程中，通过pre节点保存上一节点数据，完成

前言说明算法学习，日常刷题记录。题目连接仅执行一次字符串交换能否使两个字符串相等题目内容给你长度相等的两个字符串s1和s2。

PageRank该算法求得的是每个网页节点相对于全局的重要性程度。图中的节点可以视为网页，边表示跳转链接。1.PageRank两阶段：数量假设。当一个节点被指向的越多，则越重要。质量假设。质量高的页面通过链接向其他页面传递更高的权重。2.计算过程将有向图转换为邻接矩阵。每一行为出链M=[0111100100000110]M=\begin{bmatrix}0&1&1&1\\1&0&0&1\\0&0&

如果特征本身存在问题或者特征之间相关性较强，对于算法学习预测会影响较大1.2、降维的两种方式特征选择主成分分析（可以理解一种特征提取的方式）2、什么是特征选择2.1

文章目录14.2常用查找算法14.2.1find14.2.2find_if14.2.3adjacent_find14.2.4binary_search14.5.5count14.2常用查找算法学习目标：

高精度模板高精度加法//C=A+B,A>=0,B>=0vectoradd(vector&A,vector&B){//大的数+小的数if(A.size()C;intt=0;for(inti=0;i=B,A>=0,B>=0vectorsub(vector&A,vector&B){vectorC;for(inti=0,t=0;i1&&C.back()==0)C.pop_back();returnC;}高

收敛”这个词如果没有在算法学习中接触过，这里以一个形象的例子来说明，在体重秤上称量时，当人站上去时，指针就开始抖动，抖动幅度越来越小，最后基本稳定在一个值。稳定后，读取这个数字即可。

1.对数器的说明先直接上左神对对数器的总结：有一个要测的方法a；实现复杂度不好，但易实现的方法b；实现一个样本随机产生器；把方法a和方法b跑相同的随机样本，看结果是否相同；如果有一个随机样本使结果不一致，打印样本进行人工干预，改正方法a和方法b；当样本数量很多时比对测试依然正确，则a正确。左神概括精简干练，我再做一点多余的说明吧(手动)。首先，要明确该方法是用于验证算法正确性的，即如果你想到一个很

在前期复习过高等数学，线性代数以及概率论数理统计的基础知识后，又学习了Python3，终于开始踏入人工智能学习的道路。这条道路虽然艰难，但不忘初心，方得始终！从现在开始，我将写一个系列的人工智能算法的笔记，将学习过程中遇到的概念，知识点，算法逻辑，容易踩到的坑等进行总结。笔记嘛，大多数都来源于书本、网上资料、视频资料等，同时也要加入自己的理解。在CSDN进行博客记录，也是期待有更多的大咖来进行批评

常见的数据结构-链表链表基本概念链表存在多种形式1.单链表基本实现和特性重点概念操作2.循环链表基本实现和特性3.双向链表基本概念和特性操作3.静态链表基本概念和特性常考面试题链表基本概念链表是一种物理存储单元上非连续、非顺序的存储结构，数据元素的逻辑顺序是通过链表中的指针链接次序实现的链表存在多种形式1.单链表基本实现和特性每个结点包括两个部分：一个是存储数据元素的数据域，另一个是存储下一个结点

、前言很久没用mmdetection了，作为目标检测常见的几个深度学习框架，mmdetection用的人还是很多的，其中比较吸引人的一点就是mmdetection集成了非常多的算法，对于想做实验对比和算法学习的人来说

0️⃣python数据结构与算法学习路线学习内容：基本算法：枚举、排序、搜索、递归、分治、优先搜索、贪心、双指针、动态规划等…数据结构：字符串(string)、列表(list)、元组(tuple)、字典

《算法集训传送门》  引言铭记于心✨我唯一知道的，便是我一无所知✨❄️我们的算法之路❄️  众所周知，作为一名合格的程序员，算法能力是不可获缺的，并且在算法学习的过程中我们总是能感受到算法的✨魅力✨。           

来看题目我们分析一下题目，首先我们要排序，这有助于我们得到最大的值，我们要得到一个递推公式代码如下:classSolution{public:intmaxSatisfaction(vector&satisfaction){intn=satisfaction.size();vector>dp(n+1,vector(n+1));sort(satisfaction.begin(),satisfactio

leecode中这题就需要并查集代码如下typedefstruct{int*parents;int*sizes;}UnionFind;//下面建立一个初始化UnionFind*NewUnionFind(intn){UnionFind*uf=(UnionFind*)malloc(sizeof(UnionFind));uf->parents=(int*)malloc(sizeof(int)*n);uf

因为周五的时候收到了周日要笔试的消息，So,上牛客刷了刷题，然后都不会~~（阿哲）~~。反正这两天就是疯狂刷题适应OJ,我估计笔试五道变成应该能写出两道（泪目），所以被迫更新一下算法.（好的结果是AC2.6/5,太拉了，，)背包问题问题：给定一组物品，每种物品都有自己的重量和价格，在限定的总重量内，我们如何选择，才能使得物品的总价格最高。问题的名称来源于如何选择最合适的物品放置于给定背包中。很明显

文章目录基础知识相关模板多源BFS双向BFS相关题目图相关1162.地图分析934.最短的桥2385.感染二叉树需要的总时间310.最小高度树2359.找到离给定两个节点最近的节点542.01矩阵864.获取所有钥匙的最短路径树相关43.往完全二叉树添加节点44.二叉树每层的最大值45.二叉树最底层最左边的值46.二叉树的右侧视图二维平面上的搜索问题抽象成广度优先搜索127.单词接龙752.打开转

算法学习CPP-STLvector:就像数组一样，vector也采用的连续存储空间来存储元素。也就是意味着可以采用下标对vector的元素进行访问，和数组一样高效。

文章目录统计学习方法感知机模型定义学习策略学习算法原始算法对偶算法学习算法的收敛性统计学习方法感知机读李航的《统计学习方法》时，关于感知机的笔记。

在我们算法学习中，最短路径问题也有涉及到几个算法。主要是两个经典算法——Dijkstra迪杰斯特拉算法和Floyd弗罗伊德算法。下面让我们一起来看看吧。一.单

【一】经典背包问题【1】0-1背包问题问题描述：有一个背包可以装物品的总重量为W，现有N个物品，每个物品中w[i]，价值v[i]用背包装物品，能装的最大价值是多少？【2】思路：定义状态转移数组定义状态转移数组dp[i][j]，表示前i个物品，背包重量为j的情况下能装的最大价值。例如，dp[3][4]=6表示用前3个物品装入重量为4的背包所能获得的最大价值为6此时并不是3个物品全部装入，而是3个物品

归并排序思路简单，速度仅次于快速排序，为稳定排序算法，一般用于对总体无序，但是各子项相对有序的数列。1.基本思想归并排序使用分治思想，分治模式下每一层递归有三个步骤：分解（divide)：将n个元素分成两个含n/2个元素的子序列解决（conquer)：用合并排序法对两个子序列递归的排序合并（combine）：直接合并两个已排序好的子序列解释：上图中首先把一个未排序的序列从中间分割成2部分，再把2部

闲来无事，学习一下ISP的相关算法，并在此记录。1、ISP算法是什么图像信号处理（ISP，ImageSignalProcessing）算法是一系列用于从图像传感器（如CMOS或CCD）捕获的原始数据中提取高质量数字图像的方法。ISP算法的主要目的是对原始数据进行去噪、增强和优化，以便为用户提供清晰、准确的图像。ISP算法在各种应用中广泛使用，如智能手机、相机、安防监控、医疗图像处理和自动驾驶等。2

一、选择排序为什么第一个是选择排序呢?因为这是常见排序中，最简单，最容易上手，最容易入门的算法。所以，选择排序完完全全可以把他当成排序算法的入门。这个算法的思想很简单，也是绝大多数没有接触过编程的人可以想到的一种排序算法。比如下面这组数，让你来排序你会怎么排呢？5,8,2,6,4,7,2,1,3,9大多数人想到的便是，从第一个数开始，不断的与后面的数比较，然后得到这串数字中最小的数。后面就是不断的

数据结构与算法-排序算法学习笔记排序算法的介绍排序也称排序算法(SortAlgorithm)，排序是将一组数据，依指定的顺序进行排列的过程。

目录**1.常见排序分类**2.具体实现2.1.插入排序2.1.1直接插入排序2.1.2希尔排序2.2选择排序2.2.1直接选择排序2.2.1堆排序2.3交换排序2.3.1冒泡排序2.3.2快速排序前后指针法:三数取中:挖坑法:左右指针法:小区间优化:拓展:快速排序的非递归写法2.4归并排序应用:(大量数据)文件排序2.5计数排序2.6基数排序1.常见排序分类1.插入排序:直接插入排序,希尔排序;

文章目录1.排序算法分析1.1关于时间复杂度：1.2关于稳定性：2.冒泡排序2.1算法步骤2.2算法代码（基于python）3.选择排序3.1算法步骤3.2算法代码（基于python）4.插入排序4.1算法步骤4.2算法代码（基于python）5.希尔排序5.1算法步骤5.2算法代码（基于python）6.归并排序6.1算法步骤6.2算法代码（基于python）7.快速排序7.1算法步骤7.2算法