《算法题》专题

主要内容：顺序查找的实现,顺序查找的性能分析,总结通过前面对静态 查找表的介绍，静态查找表即为只做查找操作的查找表。 静态查找表既可以使用顺序表表示，也可以使用链表结构表示。虽然一个是数组、一个链表，但两者在做查找操作时，基本上大同小异。 本节以静态查找表的顺序存储结构为例做详细的介绍。 顺序查找的实现 静态查找表用顺序存储结构表示时，顺序查找的查找过程为：从表中的最后一个数据元素开始，逐个同记录的关键字做比较，如果匹配成功，则查找成功；反之，如

我使用photoshop创建了一组瓷砖： 我正在寻找一种方法来填充这些80x80瓷砖的屏幕，其中大多数区域是相连的。这是一个吃豆人风格游戏的游戏板，而不是一个有入口和出口的迷宫。 我唯一的目标是永远不要有一个面向墙壁的开口。 我目前通过从基于上一个瓷砖的子集中随机选择下一个瓷砖来实现这一点，因此如果最后一个瓷砖左侧有墙，那么下一个砖就不能左侧有开口。我还将拐角限制为较小的子集。这只适用于第一行。

我的问题是，是否有一种方法可以在不通过堆栈的情况下完成所有这些操作。x86_64是否有将xmm0的内容复制到eax或其他通用寄存器的内插？ 编辑：问题本身在讨论过程中发生了变化。最后有两个备注，在这两个备注中，我都引用了Intel C++复杂参考的相应部分。 > 可以使用intrinsics在通用Regiter和XMM寄存器之间移动数据（“Steaming SIMD Extensions->流式S

我希望使用log4j2 RollingFileAppender和定制的压缩算法（ZStd）。 目前为止支持的压缩算法似乎是FileExtension枚举（zip,gz,bz2,...）中的压缩算法，请参见https://github.com/apache/logging-log4j2/blob/efa64bfad3f67c5b5fed6b25d65ef5ca2212011b/log4j-core/

最后，让我们看看 Dijkstra 算法的运行时间。我们首先注意到，构建优先级队列需要 $$O(V)$$ 时间，因为我们最初将图中的每个顶点添加到优先级队列。 一旦构造了队列，则对于每个顶点执行一次 while 循环，因为顶点都在开始处添加，并且在那之后才被移除。 在该循环中每次调用 delMin，需要 $$O(logV)$$时间。 将该部分循环和对 delMin 的调用取为 $$O(Vlog(V

基本排序算法

import scala.language.postfixOps import scala.reflect.ClassTag import org.apache.spark.graphx._ import org.apache.spark.internal.Logging /** * PageRank algorithm implementation. There are two impleme

  本文会介绍一般的k-means算法、k-means++算法以及基于k-means++算法的k-means||算法。在spark ml，已经实现了k-means算法以及k-means||算法。 本文首先会介绍这三个算法的原理，然后在了解原理的基础上分析spark中的实现代码。 1 k-means算法原理分析   k-means算法是聚类分析中使用最广泛的算法之一。它把n个对象根据它们的属性分为k

栈 1. 数组实现 2. 链表实现 队列 栈 // java public interface MyStack extends Iterable { MyStack push(Item item); Item pop() throws Exception; boolean isEmpty(); int size(); } 1. 数组实现 // java

问题内容： 我正在寻找带有示例的k-means算法的Python实现来聚类和缓存我的坐标数据库。 问题答案： 更新：（ 在最初回答之后十一年，可能是该进行更新的时候了。） 首先，您确定要使用k均值吗？ 该页面很好地总结了一些不同的聚类算法。我建议您在图形之外，特别查看每种方法所需的参数，并确定您是否可以提供所需的参数（例如，k均值需要簇的数量，但是也许您不知道在开始之前就知道了）群集）。 以下是一

问题内容： 我正在尝试查找可用于加密功能的列表，以替换该功能。 我了解到crypto使用，并且算法特定于每个运行node.js的系统。 使用以下命令，您可以查看系统可用的所有算法的列表。 我已经将这两个命令的内容输出到了要点。 令我困扰的是，这两个列表均未列出。 我真的很想要权威的算法列表。 问题答案： 这里的学习是和不同并且使用不同的算法。使用node的use 和method分别返回具有受支持的

本文向大家介绍Javascript中的Prim算法，包括了Javascript中的Prim算法的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 Prim的算法是一种贪婪算法，可为加权无向图找到最小生成树。它找到形成树的边缘子集，该树包括每个顶点，树中所有边缘的总权重最小。 该算法的工作方式是，从任意起始顶点一次构建一个树，在每个步骤中，从树到另一个顶点添加最便宜的连接。 Prim的算法如何工作？ 让我们看

问题内容： 我正在寻找智能分页的示例算法。聪明地说，我的意思是，例如，我只想显示当前页面的2个相邻页面，因此我截断了它而不是结束一个冗长的页面列表。 这是一个简单的例子，可以使它更清楚……这就是我现在所拥有的： 这就是我要结束的事情： （在此示例中，我仅显示当前页面的2个相邻页面） 我正在PHP / Mysql中实现它，并且已经对“基本”分页（没有任何删节）进行了编码，我只是在寻找一个示例来对其进

作为Mergesort算法的一部分，双向合并被广泛研究。但我有兴趣找出执行N路合并的最佳方法？ 比方说，我有N个排序100万整数的文件。我必须将它们合并成1个文件，其中会有那些1亿排序的整数。 请记住，这个问题的用例实际上是基于磁盘的外部排序。因此，在实际场景中也会存在内存限制。因此，一次（99次）合并两个文件的天真方法是行不通的。假设每个阵列只有一个小的内存滑动窗口。 我不确定是否已经有一个标准

本文向大家介绍python实现SOM算法，包括了python实现SOM算法的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 算法简介 SOM网络是一种竞争学习型的无监督神经网络，将高维空间中相似的样本点映射到网络输出层中的邻近神经元。 训练过程简述：在接收到训练样本后，每个输出层神经元会计算该样本与自身携带的权向量之间的距离，距离最近的神经元成为竞争获胜者，称为最佳匹配单元。然后最佳匹配单元及其邻近的神经