《算法》专题

数学模型 1. 近似 2. 增长数量级 3. 内循环 4. 成本模型 注意事项 1. 大常数 2. 缓存 3. 对最坏情况下的性能的保证 4. 随机化算法 5. 均摊分析 ThreeSum 1. ThreeSumSlow 2. ThreeSumBinarySearch 3. ThreeSumTwoPointer 倍率实验 数学模型 1. 近似 N3/6-N2/2+N/3 ~ N3/6。使用 ~f(

我正在使用ModBus RTU，并试图找出如何计算CRC16。我不需要代码示例。我只是对机制很好奇。我已经了解到，基本的CRC是数据字的多项式除法，根据多项式的长度，用零填充。下面的测试示例应该检查我的基本理解是否正确： 数据字:01001011 多项式:1001(x3+1) 由于最高指数x3而被填充3位 计算：0100 1011 000/1001->余数：011 计算。 null 第二次尝试：由

本文向大家介绍Java算法之递归算法计算阶乘，包括了Java算法之递归算法计算阶乘的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 本文为大家分享的java算法计算阶乘，在学习Java课程时经常会遇到求阶乘问题，今天接跟大家一起探讨一下 代码如下： 运行结果：

第一部分：Top K 算法详解 问题描述 百度面试题： 搜索引擎会通过日志文件把用户每次检索使用的所有检索串都记录下来，每个查询串的长度为1-255字节。 假设目前有一千万个记录（这些查询串的重复度比较高，虽然总数是1千万，但如果除去重复后，不超过3百万个。一个查询串的重复度越高，说明查询它的用户越多，也就是越热门。），请你统计最热门的10个查询串，要求使用的内存不能超过1G。 必备知识 什么是哈

算法 我注意到从第一章开始，容器就占据了STL喝彩声中最大的一份。在某种意义上，这是可以理解的。容器有着非凡的造诣，它们使大批C++程序员每天的基本生活变得简单。尽管如此，STL算法的权利也很重要，一样有能力减轻程序员的负担。事实上，有超过100个算法，很容易证明比起容器，它们提供给程序员更精巧的工具集（起码一样强）。也许它们的数量是一部分问题。搞清八种截然不同的容器类型明显比记住70个算法的名字

排序 排序算法 平均时间复杂度 最差时间复杂度 空间复杂度 数据对象稳定性 冒泡排序 O(n2) O(n2) O(1) 稳定 选择排序 O(n2) O(n2) O(1) 数组不稳定、链表稳定 插入排序 O(n2) O(n2) O(1) 稳定 快速排序 O(n*log2n) O(n2) O(log2n) 不稳定 堆排序 O(n*log2n) O(n*log2n) O(1) 不稳定 归并排序 O(n*

算法

目录 ​排序算法​ ​检索算法​

问题内容： 我正在开发一个新的网站，我想尽可能多地使用AJAX。基本上，我希望用户几乎永远不要离开主页，并在弹出窗口，滑块，部分等中显示所有内容。 现在我们现有的网站已经排名很高，所以我也想让Google开心。我一直在阅读Google提供的使AJAX应用程序可抓取的方法，并且了解到我必须通过 escaped_fragment 为抓取工具提供相同的内容。 我想使用 已经提供了SEO友好URL的 Um

问题内容： 我正在尝试使用HMAC-SHA256算法创建签名，这是我的代码。我正在使用美国ASCII编码。 我从上面的代码中得到的结果是： 这与Wiki中显示的相同 除外 的。 如果我做对了所有事情，或者可能可以改善我的代码，我正在寻找想法/意见。 问题答案： 0x仅表示其后的字符表示一个十六进制字符串。 因此，0x只是为了阐明输出的格式，而无需担心它。

参考资料：http://blog.csdn.net/hguisu/article/details/7996185 更多数据挖掘算法：https://github.com/linyiqun/DataMiningAlgorithm 链接分析 在链接分析中有2个经典的算法，1个是PageRank算法，还有1个是HITS算法，说白了，都是做链接分析的。具体是怎么做呢，继续往下看。 PageRank算法 要

首先，是的，这是我的硬件，我觉得很难，所以我真的很感激一些指导。 我需要证明对于当

1. 不用库函数求sqrt(xxxx). 要求c / c++ 二分  2. 大意：给你n个点以及颜色，只有两种颜色红和蓝，给你n个边（无向图）， 节点的权重为该节点到根节点的红蓝两种颜色数量差，问这个树的权重和为多少？  dfs 超时  bfs 超时  层次遍历超时。 据说用并查集  但是还没想明白。  3. 大意： 给你n个人，每个人会关注mi个股票。 设计一个推荐系统，推荐规则为：如果i人和j

　　　　在Spark MLlib中，也只实现了两种关联算法，即我们的FP Tree和PrefixSpan，而像Apriori,GSP之类的关联算法是没有的。而这些算法支持Python,Java,Scala和R的接口。由于前面的实践篇我们都是基于Python，本文的后面的介绍和使用也会使用MLlib的Python接口。 　　　　Spark MLlib关联算法基于Python的接口在pyspark.m

目标 学习图像的几种算术运算，例如加法，减法，按位运算等。 您将学习以下功能：cv.add，cv.addWeighted等。 图像加法 您可以通过OpenCV函数cv.add()或仅通过numpy操作res = img1 + img2添加两个图像。两个图像应具有相同的深度和类型，或者第二个图像可以只是一个标量值。 注意 OpenCV加法和Numpy加法之间有区别。OpenCV加法是饱和运算，而Nu