《算法实习》专题

字段1，为true 字段2，真 字段3,false 字段4,false 字段5,false 结果是： {Field1,Field2,Field3,Field4,Field5} {Field1,Field2,,Field4,Field5} {Field1,Field2,,,Field5} {Field1,Field2,,,} {Field1,Field2,Field3,,Field5} {Field

一个典型的变革问题，但有点扭曲。给定一个大的金额和面额，我需要想出总数的方式，其中金额可以使用RECURSION。函数的签名如下 总数 面额-可用面额。

方法（一种杂耍算法）将数组划分为不同的集合，其中集合数等于n和d的GCD，并在集合内移动元素。如果GCD与上述示例数组（n=7，d=2）一样为1，则元素将仅在一个集合内移动，我们只需从temp=arr[0]开始，并将arr[I d]一直移动到arr[I]，最后将temp存储在正确的位置。 以下是n=12和d=3的示例。GCD为3，且 设arr[]为{1，2，3，4，5，6，7，8，9，10，11，

我试图使用邻接列表和PQ作为最小堆来实现单目标最短路径的Dijkstra算法。输出必须显示所有顶点到目标顶点的路径，如果路径存在，如果是，它的总和（最短），如果否，否路径。链接到整个代码 输入格式： 第一行是顶点数，n 第二行开始：（从1到n的顶点） 第一列是顶点 之后，多对， 根据GDB，它显示了在提取最小函数时发现的分段故障。 客户. c 从文本中提取输入。txt文件并创建一个有向图 服务器.

据我所知，dijkstra无法处理负边权重。为此，我们必须使用贝尔曼福特。 Bellman fords在负边权重和负循环下运行良好，这是无法从源位置访问到的，否则，它将返回消息“负循环存在”。 但是，上面显示的图表与dijkstra运行良好，即使存在负边权重。那么，如何知道何时使用具有负边权重的dijkstra？？ 我们想的是，dijkstra可以或不能使用负权重边。如果存在负循环，那么它将不起作

给定一个数组[a,b,c,d,e,f,G],其中a-g是数,b是峰当且仅当a<=b且b>=c。 他给出了一个递归的方法： 他说算法是T(n)=T(n/2)+o(1)=o(lgn) 在他的pdf中，他还给出了一个完整的例子: 他的定义是否意味着我们只需要找到一个峰？ 我相信这个问题可以看作是在Riverst算法入门书中寻找最大和最小元素。

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

好像是25道单选题+3道编程题 原题没有复制下来，俺只记得大致意思，大家将就着看吧 第一题： 1、有俩哥们小A和小B玩游戏，每个游戏会有奖品（用数字和字母表示），相同的奖品（拿的顺序也必须相同）才能带回家，最多能带回多少件奖品 输入 3478297 3djakl7 输出 4 第二题： 信封嵌套问题，有n个信封，每个信封有长和宽，只有长宽比另一个信封的小，才能放进去，问最多能嵌套多少个信封 输入 4

#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