各种排序算法之Java实现 排序算法有一个基本的交换步骤,所以我提取这个基本步骤到父类,父类中同时也加入打印输出这个功能以便查看排序结果 排序算法的父类代码如下: public class SortBase
Java算法之经典题目篇费式数列(Fibonacci)问题说明: Fibonacci为1200年代的欧洲数学家,在他的著作中曾经提到:若有一只兔子每个月生一只小兔子,一个月后小兔子也开始生产。起初只有一只兔子,一个月后就有两只兔子,两个月后有三只兔子,三个月后有五只兔子(小兔子投入生产)
1、插入排序 1)算法简介 插入排序(Insertion-Sort)的算法描述是一种简单直观的排序算法。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
实现队列和栈可以用顺序存储结构,也可以用链式存储结构。这里采用的是链表来实现,同时还有用两个栈实现一个队列和用两个队列实现一个栈的算法(采用STL中的queue和stack)。 1、队列 队列中最常用的操作就是入队列(pus
用一个二维数组表示一个简单的迷宫,用0表示通路,用1表示阻断,老鼠在每个点上可以移动相邻的东南西北四个点,设计一个算法,模拟老鼠走迷宫,找到从入口到出口的一条路径。 如图所示 出去的正确线路如图中的红线所示
import org.loda.structure.Stack; /** * * @ClassName: DFS * @Description: 深度优先搜索(无向图) * @author minjun * @date 2015年5月24日 上午4:02:24 * */ public class DFS { //原点 private int s; // visited[i]表示i节点是否被访问过
有的时候,处于内存中的数据并不是连续的。那么这时候,我们就需要在数据结构中添加一个属性,这个属性会记录下面一个数据的地址。有了这个地址之后,所有的数据就像一条链子一样串起来了,那么这个地址属性就起到了穿线连结的作用。 相比较普通的线性结构,链表结构的优势是什么呢?我们可以总结一下: (1)单个节点创建非常方便,普通的线性内存通常在创建的时候就需要设定数据的大小 (2)节点的删除非常方便,不需要像线
一、概述 提到进程调度,可能大家首先想到的是cpu调度算法,进程优先级这些概念,本文并不打算介绍这些内容,而是介绍Android framework层中承载activity/service/con
算法与编程 判断身份证:要么是15位,要么是18位,最后一位可以为字母,并写程序提出其中的年月日。 答:我们可以用正则表达式来定义复杂的字符串格式,(\d{17}[0-9a-zA-Z]|\d{14}
年的技术趋势,尤其是关于深度学习方面。新智元在 2015 年底发过一篇文章《深度学习会让机器学习工程师失业吗?》,引起很大的反响。的确,过去一年的时间里,深度学习正在改变越来越多的人工智能领域。Google DeepMind
1. ESB服务简介2009.09 2. 背景 服务范围 学习计划 议题 3. 背景:什么是ESBESB概述 ESB是一种在松散耦合的服务和应用之间标准的集成方式。它可以作用于: 面向服务的架构 -分布式的应用由可重用的服务组成
http://www.cnblogs.com/fantasy01/p/4595902.html 在看机器学习实战时候,到第三章的对决策树画图的时候,有一段递归函数怎么都看不懂,因为以后想选这个方向为自己的职业导向,抱着精看的态度,对
1. 标记 - 清除算法 标记清除算法是最基础的收集算法,其他收集算法都是基于这种思想。标记清除算法分为“标记”和 “ 清除”两个阶段:首先标记出需要回收的对象,标记完成之后统一清除对象。 它的主要缺点:
算法虐我千百遍,我待算法如初恋。 学习方法 1) 把所有经典算法写一遍 2) 看算法源码 3) 加入算法学习社区,相互鼓励学习 4) 看经典书籍 基本数据结构和算法 这些算法全部自己敲一遍:
1、局部最优问题。 深度学习算法的目标函数,几乎全都是非凸的。而目前寻找最优解的方法,都是基于梯度下降的。稍微有点背景知识的人都知道,梯度下降方法是解决不了非凸问题的。因此,如果找到最优解,将是深度学习领域,非常值得研究的课题。
Rete算法简介 Rete算法是Charles Forgy在1979年的论文中首次提出的,针对基于规则知识表现的模式匹配算法。目前来说,大部分规则引擎还是基于rete算法作为核心,但都有所改进,比如
这篇文章讲了什么? 我这些年学习数据结构和算法的总结。 一些不错的算法书籍和教程。 算法的重要性。 初学 第一次接触数据结构是在大二下学期的数据结构课程。然而这门课程并没有让我入门——
TensorFlow 是一个表达机器学习算法的接口,并且是执行算法的实现框架。使用 TensorFlow 表示的计算可以在众多异构的系统上方便地移植,从移动设别如手机或者平板电脑到成千的GPU计算集群
Paracel的是什么? Paracel是豆瓣开发的一个分布式计算框架,它基于参数服务器范式,最初是为机器学习算法设计的。 Paracel支持数据和模型的并行,为用户提供简单易用的通信接口,比mapreduc
KNN算法基础思想前面文章可以参考,这里主要讲解java和python的两种简单实现,也主要是理解简单的思想。 http://blog.csdn.net/u011067360/article/details/23941577