《算法优化》专题

数据挖掘 18 大算法实现以及其他相关经典 DM 算法，BIRCH 算法本身上属于一种聚类算法，不过他克服了一些 K-Means 算法的缺点。

亲爱的读者，这些Data Structures & Algorithms Interview Questions专门设计用于让您熟悉在面试Data Structures & Algorithms时可能遇到的问题的本质。 根据我的经验，好的面试官在你的面试中几乎不打算问任何特定的问题，通常问题从这个主题的一些基本概念开始，然后他们继续基于进一步的讨论和你回答的内容: 什么是数据结构？ 数据结构是一种

Prim用于查找最小成本生成树的算法（如Kruskal算法）使用贪婪方法。 Prim的算法与shortest path first算法共享相似性。 与Kruskal算法相比，Prim的算法将节点视为单个树，并继续从给定图形向生成树添加新节点。 为了与Kruskal的算法形成对比并更好地理解Prim算法，我们将使用相同的例子 - 第1步 - 删除所有循环和平行边缘 从给定图中删除所有循环和平行边。

Kruskal用于查找最小成本生成树的算法使用贪婪方法。 此算法将图形视为森林，将每个节点视为单个树。 树仅连接到另一个树，并且仅当它在所有可用选项中具有最低成本且不违反MST属性时。 要了解Kruskal的算法，让我们考虑以下示例 - 步骤1 - 删除所有循环和平行边缘 从给定图中删除所有循环和平行边。 如果是平行边缘，请保留成本最低的一个并删除所有其他边缘。 步骤2 - 按重量增加的顺序排列所

排序是指以特定格式排列数据。 排序算法指定按特定顺序排列数据的方式。 最常见的订单是按数字或字典顺序排列的。 排序的重要性在于，如果数据以排序的方式存储，则数据搜索可以被优化到非常高的水平。 排序还用于以更易读的格式表示数据。 以下是在现实场景中排序的一些示例 - Telephone Directory - 电话簿存储按姓名分类的人的电话号码，以便可以轻松搜索姓名。 Dictionary - 字典

设计算法以实现给定问题的最佳解决方案。 在贪婪算法方法中，决策是从给定的解决方案域做出的。 由于贪婪，选择了似乎提供最佳解决方案的最接近的解决方案。 贪心算法试图找到一个本地化的最优解决方案，最终可能导致全局优化的解决方案。 但是，通常贪婪算法不提供全局优化的解决方案。 计数硬币 这个问题是通过选择最不可能的硬币来计算到期望的值，并且贪婪的方法迫使算法选择最大可能的硬币。 如果我们提供₹1,2,5

算法是一个逐步的过程，它定义了一组指令，这些指令按特定顺序执行以获得所需的输出。 算法通常独立于底层语言创建，即算法可以用一种以上的编程语言实现。 从数据结构的角度来看，以下是一些重要的算法类别 - Search - 搜索数据结构中的项目的算法。 Sort - Sort特定顺序对项目进行Sort算法。 Insert - 在数据结构中插入项的算法。 Update - 更新数据结构中现有项目的算法。

介绍 KNN算法全名为k-Nearest Neighbor，就是K最近邻的意思。KNN 也是一种分类算法。但是与之前说的决策树分类算法相比，这个算法算是最简单的一个了。算法的主要过程为： 1、给定一个训练集数据，每个训练集数据都是已经分好类的。 2、设定一个初始的测试数据a，计算a到训练集所有数据的欧几里得距离，并排序。                        3、选出训练集中离a距离最近的

集合框架定义了几种可应用于集合和映射的算法。 这些算法在Collections类中定义为静态方法。 有些方法可能会抛出ClassCastException ，当尝试比较不兼容的类型时会发生这种情况，或者在尝试修改不可修改的集合时发生UnsupportedOperationException 。 集合框架算法中定义的方法总结在下表中 - Sr.No. 方法和描述 1 static int binar

Luhn 算法 的实现，用来验证各种识别码，如信用卡号码，IMEI码，国家提供商标识符号码等。 使用 String.split('') ，Array.reverse() 和 Array.map() 结合 parseInt() 得到一个数字数组。 使用 Array.splice(0,1) 获取最后一位数字。 使用 Array.reduce() 来实现 Luhn 算法。 如果 sum 能被 10 整除

1. 算法的概念 算法（Algorithm）是将一组输入转化成一组输出的一系列计算步骤，其中每个步骤必须能在有限时间内完成。比如第 3 节 “递归”习题1中的Euclid算法，输入是两个正整数，输出是它们的最大公约数，计算步骤是取模、比较等操作，这个算法一定能在有限的步骤和时间内完成（想一想为什么？）。再比如将一组数从小到大排序，输入是一组原始数据，输出是排序之后的数据，计算步骤包括比较、移动数据

示例数据 # heapq_heapdata.py # This data was generated with the random module. data = [19, 9, 4, 10, 11] # heapq_showtree.py import math from io import StringIO def show_tree(tree, total_width=36, fil

冒泡排序 令 n = array.length；共n次排序；每次排序比较相邻的两个的大小，并确保大的在右边。第一遍排序后，可以确保最大的在第【n】位，第二遍排序可以确保剩下的n-1个元素中最大（整体中的第二大）的在第【n - 1】位；n次排序后，第n大的在n - n位，也就是最小的排到了最左边。 function bubbleSort(ary) { var i = ary.

自我介绍 问学校的nlp相关项目，解释的算细 问bert是什么结构，问还有什么类似模型。 问链表找环，回答的快慢指针直接说错，说这样找不到环。 多个文件中找一个词怎么快。 代码题 三元组找和为0，正常解题速度一直催，最后说了思路结束 反问，链表找环答案，不说 让自己查，本人nlp方向，问过去了做什么，回答：什么都可能做，来了再分 感觉kpi或者就是这个风格，网上查工资不少，但是这面试官感觉水平一般

算法，决策优化和营销方向 问竞赛，说我kaggle竞赛第3名应该有很多美刀奖金吧，说羡慕了 八股，transformer，注意力机制，自注意力，写注意力值计算公式，f1公式，logloss公式，kmeans代码(只知道流程，不会写具体推导，只会调库)； pytorch的nn.embedding与nn.p开头的(忘记是什么了)的区别，不知道后面那个； 最优化，混合整数规划是否了解，求解器了解哪些 基