《算法优化》专题

我在摆弄方法，并在寻找，如果我创建两个名为“hello”的方法，使用它们想要的不同对象，并将“null”传递给该方法，将执行哪个方法： 每次输出都是“再见”，但我仍然不明白这背后的逻辑。在与谷歌进行了简短的研究后，没有任何解释，我决定在这里提出这个问题。 我希望有人可以解释选择算法或给我一个链接到一个解释。

提到最小表示法，要了解它的定义，最小表示法是用于解决字符串最小表示问题的方法。 一算法简介： 当一个字符串形成一个环的时候，要比较两个字符串是否相同就会变得很困难，因为你不知道对于第二个字符串来说，以哪个字符开始比较才会和第一个字符串相同。 所以我们就会想到枚举起点比较是否相同，而这样的复杂度O(n^2)。而最小表示法这种算法可以在O(n)的时间解决这个问题。下面介绍一下最小表示法。 二、算法分析

本文向大家介绍php用户密码加密算法分析【Discuz加密算法】，包括了php用户密码加密算法分析【Discuz加密算法】的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 本文实例讲述了php用户密码加密算法。分享给大家供大家参考，具体如下： 今天在拿Discuz进行二次开发时需要在代码里验证Discuz的用户名密码，结果不小心掉进了坑里，因为Discuz的论坛有两张表来存储用户数据，一张在Discuz的

本文向大家介绍Android编程加密算法小结(AES、Base64、RAS加密算法)，包括了Android编程加密算法小结(AES、Base64、RAS加密算法)的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 本文实例总结了Android编程加密算法。分享给大家供大家参考，具体如下： android常用加密算法之Base64加密算法： android常用加密算法之AES加密算法： Android常用加密

介绍 CBA算法全称是Classification base of Association，就是基于关联规则进行分类的算法，说到关联规则，我们就会想到Apriori和FP-Tree算法都是关联规则挖掘算法，而CBA算法正是利用了Apriori挖掘出的关联规则，然后做分类判断，所以在某种程度上说，CBA算法也可以说是一种集成挖掘算法。 算法原理 CBA算法作为分类算法，他的分类情况也就是给定一些预先

介绍 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，比如说这个k的确定，因为这个算法事先本身就没有设定有多少个聚类。他是通过CF-Tree，(ClusterFeature-Tree)聚类特征树实现的。BIRCH的一个重要考虑是最小化I/O，通过扫描数据库，建立一棵存放于内存的初始CF-树，可以看做多数据的多层压缩。 算法原理 CF聚类特征 说到算法原理，首先就要先

CART分类回归树算法 与上次文章中提到的ID3算法和C4.5算法类似，CART算法也是一种决策树分类算法。CART分类回归树算法的本质也是对数据进行分类的，最终数据的表现形式也是以树形的模式展现的，与ID3，C4.5算法不同的是，他的分类标准所采用的算法不同了。下面列出了其中的一些不同之处： 1、CART最后形成的树是一个二叉树，每个节点会分成2个节点，左孩子节点和右孩子节点，而在ID3和C4.

问题内容： 在实践中，相比于innerHTML，使用createElement有什么优势？我之所以问是因为，我坚信使用innerHTML在性能和代码可读性/可维护性方面会更加有效，但是我的团队成员已经决定使用createElement作为编码方法。我只是想了解createElement如何更有效。 问题答案： 除了安全之外，使用其他方法还具有一些优点，而不是修改（而不是仅仅丢弃已有的内容并替换它）

我有一个数组，类似于[1,3,5]。对于这些元素中的每一个，我都需要找到当前元素最高的最长子数组。答案是所有子数组的长度之和。 最终答案=1+2+3=6[单个子数组的长度] 对于这个问题，我可以给出一个强力O(N^2)。有没有更好的办法来解决这个问题？

本文向大家介绍为什么svm的loss不能直接用梯度下降要用对偶？说说你知道的优化算法？相关面试题，主要包含被问及为什么svm的loss不能直接用梯度下降要用对偶？说说你知道的优化算法？时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 对偶问题将原始问题中的约束转为了对偶问题中的等式约束 方便核函数的引入 改变了问题的复杂度。由求特征向量w转化为求比例系数a，在原始问题下，求解的复杂度与样本的维度有关，即

以下是我的任务描述： 给出了一个由N个整数组成的零索引数组。 这个数组的平衡指数是任意整数P，0≤ P 假设零元素之和等于0。如果P=0或P=N，则可能发生这种情况−1、例如，考虑下面的数组A，由n＝8个元素组成： 没有指数大于7的元素。P=8不是平衡指数，因为它不满足0≤P的条件 编写一个函数：int solution（NSMutableArray*a）；给定一个由N个整数组成的零索引数组a，它

主要内容：敏捷方法的优点,敏捷方法的缺点,瀑布模型的优点,瀑布模型的缺点,敏捷方法和瀑布模型的比较与传统的瀑布模型或其他模型相比，使用敏捷方法有很多优点。敏捷开发方法和测试实践为具有积极方面的众多组织创造了奇迹。它的积极方面不是隐藏的，它在组织中非常明显。 敏捷方法的优点 客户满意度是快速，持续开发和交付有用的软件。 客户，开发人员和产品负责人定期互动以强调而不是流程和工具。 产品开发快速且经常交付(数周而非数月)。 面对面交谈是最好的交流方式。 它不断关注技术卓越和良好的设计。 业务人员和开

我在这里开发了一个小语法，我有一个问题： 为什么解析器没有在解析树的顶部看到(->)规则？这是优先级问题吗？

本文向大家介绍Android 优化之app启动优化的实现，包括了Android 优化之app启动优化的实现的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 App 启动方式 冷启动 App 没有启动过或 App 进程被杀，系统中不存在该 App 进程，此时启动即为冷启动。需要创建 App 进程，加载相关资源，启动 Main Thread，初始化首屏 Activity 等。在这个过程中，屏幕会显示一个空白的

有一类DP状态方程，例如： dp[i]=min{dp[j]−a[i]∗d[j]}  0≤j<i,d[j]≤d[j+1],a[i]≤a[i+1] 它的特征是存在一个既有 i 又有 j 的项 a[i]∗d[j] 。编程时，如果简单地对 i 和 j 循环，复杂度是 O(n2) 的。通过斜率优化（凸壳优化），把时间复杂度优化到 O(n)。 斜率优化的核心技术是斜率（凸壳）模型和单调队列。 一、把状态方程变