Tarjan算法详解

KMP算法详解

详解：https://www.cnblogs.com/yjiyjige/p/3263858.htmlhttps://blog.csdn.net/lee18254290736/article/details/77278769字符串匹配的暴力方法与KMP的比较：遇到以下情况时：image.png暴力方法把匹配的指针下移一位image.pngKMP根据next数组跳过不需要遍历的部分：image.png
小幸运Q·2021-06-12 08:22

Go-AES算法详解与代码

AES和DES的不同之处分组模式CTRAES的Go实现aes包cipher包加密/解密参考本篇介绍分组密码AES的相关内容及Go实现，分组密码算法设计思想及其他分组模式可查看文章：Go-Des和3Des算法详解与代码
lady_killer9·2021-06-11 14:01

内部排序算法详解

本文首发于LOGI'SBLOG，由作者转载。内部排序是指待排序列完全位于内存中的排序过程，适合内存充足，能够一次性加载整个序列的情况，与此对应的还有外部排序。本文将详细介绍几种经典非线性内部排序算法的原理和实现，并分析各自的稳定性和时空性能。排序算法的稳定性采用何种排序算法，除了考虑数据规模和时空复杂度，特定场景下，稳定性也常常成为重要指标。我们称，满足以下特征的排序算法具有稳定性：使用某排序算法
Ridiculous_one·2021-06-11 02:41

KMP算法详解

在数据结构课上老师讲了kmp算法，但当时并没太懂，现在把思路重新理一遍。1.kmp算法简介KMP是三位大牛：D.E.Knuth、J.H.Morris和V.R.Pratt同时发现的。KMP算法其实就是一种改进的字符串匹配算法，关键是利用匹配后失败的信息，尽量减少模式串（W）与主串（T）的匹配次数以达到快速匹配的目的。具体实现就是实现一个next()函数，函数本身包含了模式串的局部匹配信息。时间复杂度
zealscott·2021-06-10 12:03

三次样条插值matlab实现

%三次样条差值-matlab通用程序-zhangxiaolu2015的专栏-CSDN博客https://blog.csdn.net/zha%【图文】三次样条插值算法详解_百度文库https://wenku.baidu.com
离宫2·2021-06-09 11:16

Go-Des和3Des算法详解与代码

目录Des发展史分组密码算法设计思想Des概述初始置换与逆置换Feistel结构轮函数FE扩展密钥加S盒代换P置换密钥编排3Des优缺点分组模式CBCCFBOFBDes的Go实现明文填充加密解密结果截图参考Des发展史1973年5月美国联邦政府提出征求在传输和存储数据中保护计算机数据的密码算法的建议；1975年3月，美国国家标准局（NBS）首次公布IBM公司提出的算法Lucifer中选；1977年
lady_killer9·2021-06-08 21:49

机器学习之逻辑回归算法详解（Sigmoid函数、逻辑回归的损失函数、梯度下降 、逻辑回归的正则化、逻辑回归API中的超参数介绍）

机器学习19_逻辑回归算法详解（2021.06.07~2021.06.12）一.究极总结逻辑回归：一个打着回归旗号，却在做分类任务的分类器。
Demo_xxx·2021-06-07 18:41

Paxos算法详解

兰伯特提出的Paxos算法包括2个部分：一个是BasicPaxos算法，描述的是多节点之间如何就某个值（提案value）达成共识另一个是Multi-Paxos思想，描述的是执行多个BasicPaxos实例，就一系列值达成共识1、BasicPaxos一个分布式集群由节点A、B、C组成，提供只读KV存储服务。创建只读变量的时候，必须要对它进行赋值，而且这个值后续没办法修改。因此一个节点创建只读变量后就
邋遢的流浪剑客·2021-06-06 22:28

机器学习之朴素贝叶斯算法的详解（包含高斯朴素贝特斯、多项式朴素贝叶斯、伯努利朴素贝叶斯，以及相应算法的简单实现）

机器学习18_贝叶斯算法详解（2021.06.02-2021.06.05）一.朴素贝叶斯算法为什么需要朴素贝叶斯算法？
Demo_xxx·2021-06-02 16:03

机器学习之线性回归算法详解（附加利福尼亚房价预测的实现源码）

机器学习15_线性回归算法详解（2021.05.30）一.基础知识什么是回归问题？回归问题的本质又是什么？回归问题其实就是目标值是连续性的值，而分类问题的目标值则是离散型的值。
Demo_xxx·2021-05-30 23:58

Raft算法详解

Raft算法属于Multi-Paxos算法，它是在Multi-Paxos思想的基础上，做了一些简化和限制，比如增加了日志必须是连续的，只支持领导者、跟随者和候选人三种状态，在理解和算法实现上都相对容易许多从本质上说，Raft算法是通过一切以领导者为准的方式，实现一系列值的共识和各节点日志的一致1、领导者选举1）、成员身份Raft算法支持领导者（Leader）、跟随者（Follower）和候选人（C
邋遢的流浪剑客·2021-05-30 20:21

GMM\EM算法详解——附代码示例

目录潜（隐)变量模型K-meansGMM模型GMM模型参数估计的EM算法总结GMM模型和K-means的联系EM算法使用EM算法通用步骤重新考虑GMM参数估计EM算法通用解释代码地址：6.1公布笔者能力有限，如有错误请指正！感谢您的阅读！潜（隐)变量模型观测变量：直接观测的数据潜变量：无法直接被观测到，需要通过模型和观测变量进行推断利用潜变量来判断观测变量的模型，GMMHMM都是潜变量模型潜变量模
栋次大次·2021-05-23 20:38

KMP算法详解

原链接：KMP算法详解|CloudWong传统的字符串匹配模式（暴力循环）子串的定位操作通常称作串的串的匹配模式，也就是在主串S中查找模式串（子串）T第一次出现的位置。
简Cloud·2021-05-21 05:52

Apriori算法详解

1、数据挖掘与机器学习有时候，人们会对机器学习与数据挖掘这两个名词感到困惑。如果你翻开一本冠以机器学习之名的教科书，再同时翻开一本名叫数据挖掘的教材，你会发现二者之间有相当多重合的内容。比如机器学习中也会讲到决策树和支持向量机，而数据挖掘的书里也必然要在决策树和支持向量机上花费相当的篇幅。可见二者确有相当大的重合面，但如果细研究起来，二者也的确是各自不同的领域。大体上看，数据挖掘可以视为数据库、机
文哥的学习日记·2021-05-20 22:29

Python机器学习之PCA降维算法详解

一、算法概述主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA）是一种掌握事物主要矛盾的统计分析方法，它可以从多元事物中解析出主要影响因素，揭示事物的本质，简化复杂的问题。PCA是最常用的一种降维方法，它的目标是通过某种线性投影，将高维的数据映射到低维的空间中，并期望在所投影的维度上数据的方差最大，以此使用较少的维度，同时保留较多原数据的维度。PCA算法目标是求出样本数据协方
·2021-05-19 17:53

机器学习算法详解

目录1机器学习算法原理介绍1.1K-近邻算法1定义2算法流程3K-近邻实现4拓展：fit()、tansform()、fit_transform()区别5K近邻算法优缺点1.2线性回归1定义2API案例3线性回归的损失和优化4概念解释5梯度下降算法6欠拟合和过拟合原因及解决办法7正则化(解决过拟合问题)8sklearn模型的保存和加载API1.3逻辑回归1总损失函数（对数似然损失）2概念解释3ROC
LeeZhao@·2021-05-19 16:48

2017-10-1 整理

教程|如何从TensorFlow转入PyTorch神经网络求解新思路：OpenAI用线性网络计算非线性问题【算法】深度学习优化器算法详解：梯度更新规则+缺点+如何选择干货|PyTorch相比TensorFlow
hzyido·2021-05-14 04:11

Python集成学习之Blending算法详解

一、前言普通机器学习：从训练数据中学习一个假设。集成方法：试图构建一组假设并将它们组合起来，集成学习是一种机器学习范式，多个学习器被训练来解决同一个问题。集成方法分类为：Bagging(并行训练)：随机森林Boosting（串行训练）：Adaboost;GBDT;XgBoostStacking:Blending:或者分类为串行集成方法和并行集成方法1.串行模型：通过基础模型之间的依赖，给错误分类样
·2021-05-13 13:03

Swin-Transformer

1、参考《ShiftedWindow算法详解》《Swin-Transformer-classify代码》《Torchserve部署》
JimmyOrigin·2021-05-11 13:16

机器学习超详细实践攻略(10)：随机森林算法详解及小白都能看懂的调参指南

随机森林一、什么是随机森林前面我们已经介绍了决策树的基本原理和使用。但是决策树有一个很大的缺陷：因为决策树会非常细致地划分样本，如果决策树分得太多细致，会导致其在训练集上出现过拟合，而如果决策树粗略地划分样本，又不能很好地拟合样本。为了解决这个两难困境，聪明的专家们想出了这样的思路：既然我增加单棵树的深度会适得其反，那不如我不追求一个树有多高的精确度，而是训练多棵这样的树来一块预测，一棵树的力量再
东写西读1·2021-05-09 07:18

pyhanlp 繁简转换，拼音转换与字符正则化

算法详解《汉字转拼音与简繁转换的Java实现》frompyhanlpimport*#繁简转化p
lanlantian123·2021-05-03 16:13

HashedWheelTimer算法详解

HashedWheelTimer算法序GeorgeVarghese和TonyLauck1996年的论文：HashedandHierarchicalTimingWheels:datastructurestoefficientlyimplementatimerfacility提出了一种定时轮的方式来管理和维护大量的Timer调度算法.Linux内核中的定时器采用的就是这个方案。原理一个HashWhee
go4it·2021-05-02 13:06

主键策略之雪花算法详解

前言雪花算法大家多多少少肯定都有听说过，并且大家肯定都知道它能提供一个全局的唯一ID，但是更详细的内容大家肯定也没有了解太多，下面就由我带着大家来了解了解雪花算法出现的来由和雪花算法的一些特性以及如何使用等等。一、什么是分布式ID？数据库主键ID大家都知道吧，每张表中主键ID是不可以重复的，在我们传统的小项目或者单机项目中我们可以通过多种方式去实现库表的主键ID。随着时代的进步，项目结构也由曾经的
为了码农·2021-04-29 15:00

贪心算法，C/C++代码，典型例题分析（超详细）

非常详细的贪心算法详解，请耐心看完一遍，绝对能懂！
子沐沐沐～·2021-04-29 13:14

最大回文子串

马拉车算法详解
TurnCoat·2021-04-28 15:13

排序算法详解与python实现

Note:写后感：理解算法思想很重要！理解算法思想很重要！理解算法思想很重要！之后尝试自己独立码代码对算法的理解更深刻！本文章所有算法默认从小到大排序。1.冒泡排序(BubbleSort)自然语言描述按照列表中待排序的先后顺序，依次比较相邻的两个数，若两者是升序则不做任何操作，否则交换两者位置。核心算法举例以第一趟为例157392681与5比较，不变157392685与7比较，不变15379268
Crystalajj·2021-04-26 10:35

梯度下降算法详解

转载自：https://www.jianshu.com/p/c7e642877b0e深入浅出--梯度下降法及其实现96六尺帐篷已关注18.92018.01.1721:06字数3001阅读106145评论91喜欢370赞赏4梯度下降的场景假设梯度梯度下降算法的数学解释梯度下降算法的实例梯度下降算法的实现Furtherreading本文将从一个下山的场景开始，先提出梯度下降算法的基本思想，进而从数学上
孤舟听雨_·2021-04-26 02:47

Python自然语言处理之切分算法详解

一、前言我们需要分析某句话，就必须检测该条语句中的词语。一般来说，一句话肯定包含多个词语，它们互相重叠，具体输出哪一个由自然语言的切分算法决定。常用的切分算法有完全切分、正向最长匹配、逆向最长匹配以及双向最长匹配。本篇博文将一一介绍这些常用的切分算法。二、完全切分完全切分是指，找出一段文本中的所有单词。不考虑效率的话，完全切分算法其实非常简单。只要遍历文本中的连续序列，查询该序列是否在词典中即可。
·2021-04-25 18:08

[数据结构]模式匹配算法--KMP算法详解

目录一.模式匹配二.模式匹配算法1.朴素模式匹配算法2.KMP算法1).KMP算法的优势2).KMP算法的原理3).next数组的构造4).利用next数组匹配的过程二.KMP算法的代码实现1.生成next[]数组2.KMP查找过程代码一.模式匹配  当有两个字符串Str="abdabcde;和modStr="abcd";时，如果要在Str中查找与modelStr相等的子串，则称Str为主串，mo
哦哦呵呵·2021-04-20 23:57

KMP算法的两种模板

个人感觉这种比较好理解讲解的很好的一篇文章KMP算法详解例题leetcodeclassSolution{public:intstrStr(stringhaystack,stringneedle){if(
Andy in boots·2021-04-20 12:15

R语言中的fivenum与quantile()函数算法详解

fivenum()函数：返回五个数据：最小值、下四分位数数、中位数、上四分位数、最大值对于奇数个数字=5，fivenum()先排序，依次返回最小值、下四分位数、中位数、上四分位数、最大值>fivenum(c(1,12,40,23,13))[1]112132340对于奇数个数字>5，fivenum()先排序，我们可以求取最小值，最大值，中位数。在排序中，最小值与中位数中间，若为奇数，取其中位数为下四
·2021-04-20 12:29

模拟退火算法详解、误区及matlab实现

模拟退火算法原理：模拟退火算法来源于固体退火原理，是一种基于概率的算法，将固体加温至充分高，再让其徐徐冷却，加温时，固体内部粒子随温升变为无序状，内能增大，而徐徐冷却时粒子渐趋有序，在每个温度都达到平衡态，最后在常温时达到基态，内能减为最小。[1]一、具体过程及流程图如果是要对于问题来说求解其目标函数的最小值（m为温度迭代的计数，n为该温度下迭代次数的计数）n_max、T_end、T0、a均需要提
是好人的墨叔-可帮写代码·2021-04-20 11:02

react中的虚拟dom和diff算法详解

虚拟DOM的作用首先我们要知道虚拟dom的出现是为了解决什么问题的，他解决我们平时频繁的直接操作DOM效率低下的问题。那么为什么我们直接操作DOM效率会低下呢？比如我们创建一个div，我们可以在控制台查看一下这个div上自带或者继承了很多属性，尤其是我们使用js操作DOM的时候，我们的DOM本身就很复杂，js的操作也会占用很多时间，但是我们控制不了DOM元素本身，因此虚拟DOM解决的是js操作DO
·2021-04-18 12:41

KMP算法详解

KMP算法是解决字符串匹配的常用算法之一，也就是在主串（比如aabbccdd）中的子串（bc）定位问题。子串称为P，如果它在一个主串称为T中出现，就返回它的具体位置，我们先来看看普通的字符串匹配是怎么做的最基础的匹配思路：从左到右一个个匹配，如果这个过程中有某个字符不匹配，将子串向右移动一位，继续从左到右一一匹配。当匹配到如图第四个字符位置后，匹配失败，子串后移，继续匹配image第一位匹配失败，
激情的狼王·2021-04-18 05:46

Python算法学习[1]—算法简介&数据结构

Python算法学习[1]—算法简介&数据结构AdamCY888    本系列Python算法学习博文，基于《Python算法详解-张玲玲》一书，编译环境为IDLE（Python3.764-bit）。    
AdamCY888·2021-04-16 18:22

ZJL的OI知识汇总图

最后更新于：2018-07-15ZJL的OI知识汇总图亟待解决的问题：博弈论全部差分约束与Tarjan算法二分图全部ISAP算法和zkw费用流，以及各类网络流优化欧拉图生成树计数与其他生成树计算几何全部虚树
ZJL_OIJR·2021-04-15 11:04

数据结构及算法详解

1算法的衡量标准1.1算法解决问题的办法，是一种独立的存在的解决问题的方法和思想，它不依赖于代码。代码只不过是对算法的一种表达和实现。1.2数据结构存储和组织数据的方式1.3时间复杂度在规模量级上对算法的衡量，表示一个算法随着问题规模不断变化的最主要趋势计算规则（6条）基本操作：只有常数项，时间复杂度为O(1）顺序结构：时间复杂度按加法进行计算循环结构、递归结构：时间复杂度按乘法进行计算分支结构：
LeeZhao@·2021-04-14 11:20

递归算法详解

导论 小编之前在分享有关的算法时，把递归这一重要的算法设计思想给遗漏了。递归的学习绝对是一个持久战，没有人可以一蹴而就。问题的复杂，加上递归本身的细节，我们想要“学会”、“学好”再到“用好”，是需要一个漫长的过程的。说实话，哪来那么多捷径啊！小编整理了下一些写的比较好的文章，希望对各位小伙伴有所帮助。 本文试图从以下几个方面来讲解递归 1、什么是递归？ 2、递归算法通用解决思路 3、实战演练（从初
ITsCLG·2021-04-13 12:56

回溯算法解题套路框架

读完本文，你可以去力扣拿下如下题目：46.全排列51.N皇后-----------这篇文章是很久之前的一篇《回溯算法详解》的进阶版，之前那篇不够清楚，就不必看了，看这篇就行。
labuladong·2021-04-13 12:40

7 天时间，我整理并实现了这 9 种最经典的排序算法

SelectionSort选择排序算法详解（java实现）然而天下排序千千万，今天老马就和大家一起把最常见的几种都学习一遍。
老马啸西风2020·2021-04-12 21:31

七大排序算法详解，动图展示 +代码实现，老奶奶看了都直呼内行

七种基于比较的排序：1、插入排序：（元素少时插排最快）2、希尔排序：3、选择排序：4、堆排序：5、冒泡排序：6、快速排序：（重点）7、归并排序：（重点）排序总结：1、插入排序：（元素少时插排最快）1、[有序区间（黄色区间），无序区间（蓝色区间）]每次操作：1、抓无序区间（右侧蓝区）的第一张牌（红色牌）2、依次和有序区间（左侧黄区）的牌比较（绿色为正在比较的牌）3、选择适合的位置插入动图展示：代码实
小乔不掉发·2021-04-11 18:31

笔试真题之判断一个数字是否是素数（算法详解及python实现）

题：explain：判断一个数字是否是素数input：数字noutput：如果是素数返回True，否则返回False示例：判断112272535095293是否是素数算法思想：首先判断是不是1或2，1不是素数，2是素数其次判断是不是偶数（被2整除），偶数不是素数判断能不能被小于它的奇数整除，如果可以不是素数，直接对数开根号，然后判断能不能被3到$\sqrtn之间的奇数整除（大于之间的奇数整除（大于
wlq_1024·2021-03-23 14:06

图论进阶指南-银河(差分约束/DAG/tarjan)

测评地址题目大意：第一行给出两个整数N和M。之后M行，每行三个整数T,A,B，表示一对恒星(A,B)之间的亮度关系。恒星的编号从1开始。如果T=1，说明A和B亮度相等。如果T=2，说明A的亮度小于B的亮度。如果T=3，说明A的亮度不小于B的亮度。如果T=4，说明A的亮度大于B的亮度。如果T=5，说明A的亮度不大于B的亮度。就是告诉你点之间的关系，给每个点确定边权使总和最小最小最小最小在差分约束系统
UpMing!·2021-03-10 15:03

vue 虚拟dom和diff算法详解

虚拟dom是当前前端最流行的两个框架（vue和react）都用到的一种技术，都说他能帮助vue和react提升渲染性能，提升用户体验。那么今天我们来详细看看虚拟dom到底是个什么鬼虚拟dom的定义与作用什么是虚拟dom大家一定要记住的一点就是，虚拟dom就是一个普通的js对象。是一个用来描述真实dom结构的js对象，因为他不是真实dom，所以才叫虚拟dom。虚拟dom的结构从下图中，我们来看一看虚
ら淡然如雪·2021-03-02 12:17

夜深人静写算法（十八）- 依赖背包

文章目录一、前言二、简单依赖背包问题1、状态设计2、状态过程设计3、算法详解1）买盒子2）买小礼物3）抉择三、一般依赖背包问题1、问题引入2、设计状态3、状态转移方程4、代码分析五、时间复杂度分析四、依赖背包问题的变种
英雄哪里出来·2021-02-27 20:52

干货提炼｜视觉小目标检测模型难点分析与突破

【课程主题】视觉模型核心难点攻破：小目标检测技术详解与实战小目标检测场景分析与典型算法详解在本节课中，讲师首先介绍了视觉AI技术-物体检测的技术发展历程，随着各种检测方法的提出与实践，技术在不断提升其自
·2021-02-23 15:20

随机打乱数组及Fisher–Yates shuffle算法详解

介绍几种随机打乱数组的方法，及其利弊。一、Array.prototype.sort排序注意一下，sort()方法会改变原数组，看代码：//ES6写法functionrandomShuffle(arr){returnarr.sort(()=>Math.random()-0.5)}//ES5写法functionrandomShuffle(arr){varcompareFn=function(){ret
·2021-02-22 01:44

随机打乱数组及Fisher–Yates shuffle算法详解

介绍几种随机打乱数组的方法，及其利弊。一、Array.prototype.sort排序注意一下，sort()方法会改变原数组，看代码：//ES6写法functionrandomShuffle(arr){returnarr.sort(()=>Math.random()-0.5)}//ES5写法functionrandomShuffle(arr){varcompareFn=function(){ret
·2021-02-22 01:36

数据结构基础知识及八大排序算法详解

数据结构基础知识及八大排序算法详解1.什么算法的时间复杂度？——度量一个算法执行时间的两种方法（1）事后统计方法(2)事前估算方法（通过预测时间复杂度）2.什么是时间频度?
weixin_44863569·2021-02-18 22:14

React 源码深度解读（十）：Diff 算法详解

欢迎关注我的公众号睿Talk，获取我最新的文章：一、前言React是一个十分庞大的库，由于要同时考虑ReactDom和ReactNative，还有服务器渲染等，导致其代码抽象化程度很高，嵌套层级非常深。阅读React源码是一个非常艰辛的过程，在学习过程中给我帮助最大的就是这个系列文章。作者对代码的调用关系梳理得非常清楚，而且还有配图帮助理解，非常值得一读。站在巨人的肩膀之上，我尝试再加入自己的理解
·2021-02-17 22:28
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