《算法工程师》专题

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

提前批刚开就投了，一面07.01，二面7.20，三面07.29，座谈会08.17，08.25 sp call 通知是SSP -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 具体的面试内容记得

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

页替换算法 操作系统为何要进行页面置换呢？这是由于操作系统给用户态的应用程序提供了一个虚拟的“大容量”内存空间，而实际的物理内存空间又没有那么大。所以操作系统就就“瞒着”应用程序，只把应用程序中“常用”的数据和代码放在物理内存中，而不常用的数据和代码放在了硬盘这样的存储介质上。如果应用程序访问的是“常用”的数据和代码，那么操作系统已经放置在内存中了，不会出现什么问题。但当应用程序访问它认为应该在内

朴素贝叶斯算法 给定数据集$$T={(x{(1)},y{(1)}),(x{(2)},y{(2)}),...,(x{(m)},y{(m)})}$$，其中$$x\in \mathcal{X}\subseteq R^n$$，$$y\in \mathcal{Y}={c_1, c_2,...,c_K}$$，$$X$$是定义在输入空间$$\mathcal{X}$$上的随机向量，$$Y$$是定义在输出空间$$\

线性回归python实现 1.算法python代码 包含Normal Equations，批量梯度下降和随机梯度下降，这里的代码跟Logistic回归的代码类似 # -*- coding: utf-8 -*- import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np class LinearRegression(object): def _

Logistic回归python实现 1.算法python代码 # -*- coding: utf-8 -*- import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np class Logistic(object): def __init__(self): self._history_w = [] self.

1.python代码实现 包含算法的原始形式和对偶形式 # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np class Perceptron(object): def __init__(self, input_x, feature_num, input_y, learn_rate=1): self._input_x = np.arra