《算法求职》专题

本文向大家介绍viterbi算法相关面试题，主要包含被问及viterbi算法时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 动态规划算法，用于寻找最有可能产生观测事件序列的-维特比路径-隐含状态序列，特别是在马尔可夫信息源上下文和隐马尔可夫模型中。声音信号作为观察到的事件序列，而文本字符串，被看作是隐含的产生声音信号的原因，因此可对声音信号应用维特比算法寻找最有可能的文本字符串。

本文向大家介绍Redlock 算法？相关面试题，主要包含被问及Redlock 算法？时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 算法很易懂，起 5 个 master 节点，分布在不同的机房尽量保证可用性。为了获得锁，client 会进行如下操作： 得到当前的时间，微秒单位 尝试顺序地在 5 个实例上申请锁，当然需要使用相同的 key 和 random value，这里一个 client 需要合理设

我最近发现STL中有一个名为nth_element的方法。引用描述： Nth_element与partial_sort类似，因为它对元素区域进行部分排序：它对区域[first,last]进行排列，使得迭代器nth所指向的元素与如果整个区域[first,last]都已排序后将处于该位置的元素相同。此外，区域[nth,last]中的任何元素都不小于区域[first,nth）中的任何元素。 它声称平均具

任何计算问题都可以通过按特定顺序执行一系列操作而完成。解决问题的过程(procedure)称为算法(algorithm)，包括： 执行的操作(action) 执行操作的顺序(order) 下例演示正确指定执行操作的顺序是多么重要： 考虑每个人早晨起床到上班的“朝阳算法”：(1)起床，(2)脱睡衣,(3)洗澡，(4)穿衣，(5)吃早饭，(6)搭车上班。 总裁可以按这个顺序，从容不迫地来到办公室。假设

A3C的算法实际上就是将Actor-Critic放在了多个线程中进行同步训练. 可以想象成几个人同时在玩一样的游戏, 而他们玩游戏的经验都会同步上传到一个中央大脑. 然后他们又从中央大脑中获取最新的玩游戏方法. **这样, 对于这几个人, 他们的好处是:**中央大脑汇集了所有人的经验, 是最会玩游戏的一个, 他们能时不时获取到中央大脑的必杀招, 用在自己的场景中. **对于中央大脑的好处是:**中

假设每个臂是否产生收益，其背后有一个概率分布，产生收益的概率为p 我们不断地试验，去估计出一个置信度较高的*概率p的概率分布*就能近似解决这个问题了。 怎么能估计概率p的概率分布呢？ 答案是假设概率p的概率分布符合beta(wins, lose)分布，它有两个参数: wins, lose。 每个臂都维护一个beta分布的参数。每次试验后，选中一个臂，摇一下，有收益则该臂的wins增加1，否则该臂的

GraphX包括一组图算法来简化分析任务。这些算法包含在org.apache.spark.graphx.lib包中，可以被直接访问。 PageRank算法 PageRank度量一个图中每个顶点的重要程度，假定从u到v的一条边代表v的重要性标签。例如，一个Twitter用户被许多其它人粉，该用户排名很高。GraphX带有静态和动态PageRank的实现方法 ，这些方法在PageRank object

1.1.3 算法 如前所述，程序是解决某个问题的指令序列。编程解决一个问题时，首先要找出解决问 题的方法，该解决方法一般先以非形式化的方式表述为由一系列可行的步骤组成的过程，然 后才用形式化的编程语言去实现该过程。这种解决特定问题的、由一系列明确而可行的步骤 组成的过程，称为算法（algorithm①）。算法表达了解决问题的核心步骤，反映的是程序的解 题逻辑。 算法其实并不是随着计算机的发明才出现

Adam算法在RMSProp算法基础上对小批量随机梯度也做了指数加权移动平均 [1]。下面我们来介绍这个算法。 算法 Adam算法使用了动量变量$\boldsymbol{v}_t$和RMSProp算法中小批量随机梯度按元素平方的指数加权移动平均变量$\boldsymbol{s}_t$，并在时间步0将它们中每个元素初始化为0。给定超参数$0 \leq \beta_1 < 1$（算法作者建议设为0.9

除了RMSProp算法以外，另一个常用优化算法AdaDelta算法也针对AdaGrad算法在迭代后期可能较难找到有用解的问题做了改进 [1]。有意思的是，AdaDelta算法没有学习率这一超参数。 算法 AdaDelta算法也像RMSProp算法一样，使用了小批量随机梯度$\boldsymbol{g}_t$按元素平方的指数加权移动平均变量$\boldsymbol{s}_t$。在时间步0，它的所有元

我们在“AdaGrad算法”一节中提到，因为调整学习率时分母上的变量$\boldsymbol{s}_t$一直在累加按元素平方的小批量随机梯度，所以目标函数自变量每个元素的学习率在迭代过程中一直在降低（或不变）。因此，当学习率在迭代早期降得较快且当前解依然不佳时，AdaGrad算法在迭代后期由于学习率过小，可能较难找到一个有用的解。为了解决这一问题，RMSProp算法对AdaGrad算法做了一点小小

在之前介绍过的优化算法中，目标函数自变量的每一个元素在相同时间步都使用同一个学习率来自我迭代。举个例子，假设目标函数为$f$，自变量为一个二维向量$[x_1, x_2]^\top$，该向量中每一个元素在迭代时都使用相同的学习率。例如，在学习率为$\eta$的梯度下降中，元素$x_1$和$x_2$都使用相同的学习率$\eta$来自我迭代： $$x_1 \leftarrow x_1 - \eta \f

当你编写一个针对一类问题的通用解法，而非针对某一个问题的特定解法时，你就写出了一个算法。我在第一章提到过这个词，但是没有给出详细定义。这也不太好定义，所以我会试用多种方式进行定义。 首先，考虑一些不是算法的问题。当你学习个位数乘法时，你可能会背乘法表。实际上你记住的是100个特定解法，这种知识并不是真正意义的算法。 但是，如果你很“懒”，你可能学习一些作弊技巧。比如，求n与9的乘积，你可以在第一位

算法策略 分治法T(n)=O(nlogn) 将问题分解成规模较小、相互独立的子问题，各个击破，分而治之。 归并排序 将数列分为几个序列片段，逐趟两两归并，到底层归并成有序数列 最大子段和问题 动态规划法T(n)=O(nW) 将问题分解成互不独立子问题，保存子问题解，需要时再用，例如多项式时间算法 0/1背包问题 LCS最长公共子序列 贪心/贪婪法T(n)=O(n) 不从整体最优考虑，只根据当前信息

一、前言 上一章《Memcached源码分析 - Memcached源码分析之增删改查操作（5） 》中，我们讲到了SET命令的操作。当客户端向Memcached服务端SET一条缓存数据的时候，会将生成的Item地址挂到LRU的链表结构上。这一章节，我们主要讲一下Memcached是如何使用LRU算法的。 LRU：是Least Recently Used 近期最少使用算法。 二、Memcached的