《笔试算法题》专题

几周前我有一个工作面试，我被要求设计一个分而治之的算法。我无法解决这个问题，但他们只是打电话给我进行第二次面试！问题是： 我们给出了两个n元素数组A[0..n-1]和B[0..n-1]（它们不一定是排序的），以及一个整数值作为输入。给出了一个O（nlogn）分治算法，该算法确定是否存在不同的值i,j（即i！=j)，使得A[i]+B[j]=value。如果i,j存在，算法应返回True，否则返回Fa

个人简介：双广州某985(2015-2022)、计算机硕士(保研)、CV方向、论文在投、YY算法岗3个月实习、国家级竞赛一二等奖(Robot CV相关)、研究生实验室个人项目、硕本GPA分别为3.61和3.37 秋招经历： ① 美团：到店平台技术部>ML/DM>二面后泡很久然后挂 ② 快手：机器学习算法岗>三面后泡很久然后挂 ③ 字节：抖音推荐算法岗>二面后挂(面试官迟到45min左右, 只面了1

#做完网易2023秋招笔试题，我裂开了# #网易笔试# 求讨论思路！ 第一题：求最小交换次数，让排列是非递减（思路：答案就是逆序对的数量） 第二题：求只含r e d字符的字符串中，所含三个元素数量相等的子串数量 第三题：求n个数中k个数的按位与结果最大 第四题：第一项a，第二项b, 之后每一项都是前两项乘积的平方

cpp map unordered map区别，进程线程区别，快排复杂度分析，写一个vector，n个人俩人生日相同概率。 问的cpp基础，手写的时候顺手来了一个def，。。。，最后问了问，是深度学习强化学习相关。。。

共识算法 实际上，要保障系统满足不同程度的一致性，往往需要通过共识算法来达成。 共识算法解决的是对某个提案（Proposal），大家达成一致意见的过程。提案的含义在分布式系统中十分宽泛，如多个事件发生的顺序、某个键对应的值、谁是领导……等等，可以认为任何需要达成一致的信息都是一个提案。 注：实践中，一致性的结果往往还需要客户端的特殊支持，典型地通过访问足够多个服务节点来验证确保获取共识后结果。 问

在程序里生宝宝, 杀死不乖的宝宝, 让乖宝宝继续生宝宝 所有的遗传算法 (Genetic Algorithm), 后面都简称 GA, 我们都需要一个评估好坏的方程, 这个方程通常被称为 fitness 在 GA 中有基因, 为了方便, 我们直接就称为DNA吧. GA 中第二重要的就是这DNA了, 如何编码和解码DNA, 就是你使用 GA 首先要想到的问题. 传统的 GA 中,DNA我们能用一串二进

推荐算法是非常古老的，在机器学习还没有兴起的时候就有需求和应用了。概括来说，可以分为以下5种： 1）基于内容的推荐：这一类一般依赖于自然语言处理NLP的一些知识，通过挖掘文本的TF-IDF特征向量，来得到用户的偏好，进而做推荐。这类推荐算法可以找到用户独特的小众喜好，而且还有较好的解释性。这一类由于需要NLP的基础，本文就不多讲，在后面专门讲NLP的时候再讨论。 2）协调过滤推荐：本文后面要专门讲

签名算法描述如下： 1.将请求参数按参数名升序排序； 2.按请求参数名及参数值相互连接组成一个字符串：...； 3.将应用密钥分别添加到以上请求参数串的头部和尾部：<请求参数字符串>； 4.对该字符串进行MD5（全部大写），MD5后的字符串即是这些请求参数对应的签名； 5.该签名值使用sign参数一起和其它请求参数一起发送给服务开放平台。 参数示例 { "name": "file.uplo

二分搜索 在计算机科学中，二分搜索（binary search），也称折半搜索（half-interval search）、对数搜索（logarithmic search），是一种在有序数组中查找某一特定元素的搜索算法。 搜索过程从数组的中间元素开始，如果中间元素正好是要查找的元素，则搜索过程结束；如果某一特定元素大于或者小于中间元素，则在数组大于或小于中间元素的那一半中查找，而且跟开始一样从中间

冒泡排序 相邻的两个元素依次比较，小的放在左边。 选择排序 从未排序序列中找到最大（小）值存放到已排序序列末尾。 插入排序 从已排序序列中找到小于或等于当前数的位置并插到其后。 希尔排序 归并排序 归并排序（merge sort）是创建在归并操作上的一种有效的排序算法。归并操作（merge），也叫归并算法，指的是将两个已经排序的序列合并成一个序列的操作。归并排序算法依赖归并操作。 递归方式 此方式

MD5 加密算法 类型：MD5 可配置属性：无 AES 加密算法 类型：AES 可配置属性： 名称 数据类型 说明 aes-key-value String AES 使用的 KEY RC4 加密算法 类型：RC4 可配置属性： 名称 数据类型 说明 rc4-key-value String RC4 使用的 KEY

自动分片算法 取模分片算法 类型：MOD 可配置属性： 属性名称 数据类型 说明 sharding-count int 分片数量 哈希取模分片算法 类型：HASH_MOD 可配置属性： 属性名称 数据类型 说明 sharding-count int 分片数量 基于分片容量的范围分片算法 类型：VOLUME_RANGE 可配置属性： 属性名称 数据类型 说明 range-lower long 范围下

简介 Apache ShardingSphere 通过 SPI 方式允许开发者扩展算法； 与此同时，Apache ShardingSphere 也提供了大量的内置算法以便于开发者使用。 使用方式 内置算法均通过 type 和 props 进行配置，其中 type 由算法定义在 SPI 中，props 用于传递算法的个性化参数配置。 无论使用哪种配置方式，均是将配置完毕的算法命名，并传递至相应的规则

一些必备算法，主要是 C++ 版本 Index 二分查找 离散版 my_binary_search(vector<int>, int) 没有重复元素时，目标值若存在，则返回索引；若不存在，返回 -1 存在重复元素时，目标值若存在，则返回最小索引；若不存在，返回 -1 int my_binary_search(vector<int>& nums, int v) { if (nums.size

(图片来自 blogs.sas.com) 公式列表 PDF，原文见 Google Drive 算法列表 Regularization Algorithms: An extension made to another method (typically regression methods) that penalizes models based on their complexity, favor