《算法面经》专题

本文向大家介绍kmeans算法原理？相关面试题，主要包含被问及kmeans算法原理？时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 随机初始化中心点范围，计算各个类别的平均值得到新的中心点。 重新计算各个点到中心值的距离划分，再次计算平均值得到新的中心点，直至各个类别数据平均值无变化。

在AnyLogic中，我们可以执行max和min来找出两个值之间的最大值或最小值。然而，我如何执行（例如）5个值的排序，其中每个值存储在一个变量中（用于基于代理的建模）？ 事先非常感谢。如果你认为更多的细节应该提供，也请让我知道。

我正在用javascript解决“进行更改”的问题： 问题： 给定一定数量的货币，一组硬币面额，计算使用可用面额的硬币制造货币的方法的数量。 例子： 对于金额=4（4），面额=[1,2,3]（1,2,2和3），您的程序将输出4-使用这些面额制作4的方法的数量： 1,1,1,1 1¢, 1¢, 2¢ 1¢, 3¢ 2¢, 2¢ 我找到了一个解决方案： 问题: 有人能给我解释一下发生了什么事吗？我试图

我的程序有问题。例如，我有5个字段。这些字段的值为或<代码>错误字段可以删除。所以我想找到这些领域的所有可能组合。 我的想法是：例如，我有一个包含这些字段的XML 字段1，正确 字段2，正确 字段3，错误 字段4，错误 第五场，错 结果应该是： 8种组合。 表示删除，表示不删除。 我无法实现复制功能。所以我只有4个Xmls结果： 有人能帮我吗？ 首先，我感谢你的第一次支持。 字段矩阵类看起来像：

在第二种聚合物的情况下，它将是'b'而不是'a'。当然，如果选择了最终的聚合物，则翻转的定义如下 A[127]=2*A[126]+A[127] 需要注意的是，由于翻转，位置将改变为2、0或-2。 不管怎么说，现在我的问题是，平衡距离比应该的要高得多。理想情况下，我被告知它应该是0，或者最大可能是2和4。比这更大的可能性是微乎其微的。但我的代码经常给出22、30等值。谁能告诉我怎么了？请随时要求进一

有人有线索为什么它对案件2不起作用吗？非常感谢你的帮助。编辑：案例2的预期结果是6130美元。我好像得到了6090美元。

Itinerary类存储有关具有以下成员的旅程的信息： •一个名为flights的私有ArrayList数据字段，其中包含按DepartureTime递增顺序排列的旅程航班。（提示：您不需要进行排序。） •使用ArrayList类型的指定航班创建旅程的构造函数。 •名为getTotalFlightTime（）的方法，以分钟为单位返回旅程的总飞行时间。（提示：为每个飞行对象调用getFlightTi

我正在尝试创建一些Java类，这些类可以使用浮点数或双倍数（出于模拟目的，我需要同时支持这两种类型）。这些类需要做一些基本的算术运算，还需要使用三角函数（sin、cos、atan2）。 我尝试了一种通用的方法。因为Java不允许在泛型和

我无法实现SJF（最短作业优先）算法。 SJF就是这样工作的 如果进程到达0时间，它将工作到下一个进程到达，算法必须检查到达1的到达（进程/进程）是否比当前剩余时间短 示例：P0执行了1，还有2要完成，现在我们有P0，P1，P2，P3，P4 in 1算法将执行最短的一个P3，之后是P0，然后是P4，然后是P1，依此类推。问题是我必须保存所有进程的开始和结束时间执行，以及等待时间。 这是我的最新算法

两部分 第一部分机器学习八股+简单代码判断 不算太难 第二部分coding，前两题顺利AC，第三题判断括号数量期望用的O(2^n)的强行暴力的递归法，时间复杂度超了只通过25%。

加解密算法 算法类型 特点 优势 缺陷 代表算法 对称加密 加解密密钥相同或可推算 计算效率高，加密强度高 需提前共享密钥；易泄露 DES、3DES、AES、IDEA 非对称加密 加解密密钥不相关 无需提前共享密钥 计算效率低，仍存在中间人攻击可能 RSA、ElGamal、椭圆曲线系列算法 算法体系 现代加密算法的典型组件包括：加解密算法、加密密钥、解密密钥。其中，加解密算法自身是固定不变的，一般

首先我们看看项集数据和序列数据有什么不同，如下图所示。 左边的数据集就是项集数据，在Apriori和FP Tree算法中我们也已经看到过了，每个项集数据由若干项组成，这些项没有时间上的先后关系。而右边的序列数据则不一样，它是由若干数据项集组成的序列。比如第一个序列<a(abc)(ac)d(cf)>,它由a,abc,ac,d,cf共5个项集数据组成，并且这些项有时间上的先后关系。对于多于一个项的项集

什么样的数据才是频繁项集呢？也许你会说，这还不简单，肉眼一扫，一起出现次数多的数据集就是频繁项集吗！的确，这也没有说错，但是有两个问题，第一是当数据量非常大的时候，我们没法直接肉眼发现频繁项集，这催生了关联规则挖掘的算法，比如Apriori, PrefixSpan, CBA。第二是我们缺乏一个频繁项集的标准。比如10条记录，里面A和B同时出现了三次，那么我们能不能说A和B一起构成频繁项集呢？因此我

1. 回顾SVM优化目标函数 我们首先回顾下我们的优化目标函数： $$ min(alpha);; frac{1}{2}sumlimits_{i=1,j=1}{m}alpha_ialpha_jy_iy_jK(x_i,x_j) - sumlimits_{i=1}{m}alpha_i $$ $$ s.t. ; sumlimits_{i=1}^{m}alpha_iy_i = 0 $$ $$ 0 leq a

Raft 新特性 Strong Leader 更强的领导形式 例如日志条目只会从领导者发送到其他服务器, 这很大程度上简化了对日志复制的管理 Leader Election 使用随机定时器来选举领导者 用最简单的方式减少了选举冲突的可能性 Membership Change 新的联合一致性 (joint consensus) 方法 复制状态机 1. 复制状态机通过日志实现 每台机器一份日志 每个日