《算法题》专题

说到搜索算法，它是利用计算机的高性能来有目的的穷举一个问题的部分或所有的可能情况，从而求出问题的解的一种方法。搜索过程实际上是根据初始条件和扩展规则构造一棵解答树并寻找符合目标状态的节点的过程。搜索算法在路径规划、行为决策、语句识别、语义分析等多个领域都发挥着非常重要的作用，下面会给大家做一些介绍，便于大家学习和理解。 一、搜索算法介绍 搜索算法就是穷举出一个问题的部分或所有可能情况，从中找出求解

综述 所谓：“近朱者赤，近墨者黑” 本文采用编译器：jupyter k近邻(简称kNN)算法是一种常用的监督学习算法， 其工作机制非常简单 : 给定测试样本，基于某种距离度量找出训练集中与其最靠近的 k个训练样本，然后基于这 k个"邻居"的信息来进行预测。 通常， 在分类任务中可使用"投票法" 即选择这 k个样本中出现最多的类别标记作为预测结果；还可基于距离远近进行加权平均或加权投票，距离越近的样

给定一个整数，编写一个函数来判断它是否是 2 的幂次方。 示例 1: 输入: 1 输出: true 解释: 20 = 1 示例 2: 输入: 16 输出: true 解释: 24 = 16 示例 3: 输入: 218 输出: false 实现如下： /** * @param {number} n * @return {boolean} */ var isPow

假设你正在爬楼梯。需要 n 阶你才能到达楼顶。 每次你可以爬 1 或 2 个台阶。你有多少种不同的方法可以爬到楼顶呢？ 注意：给定 n 是一个正整数。 示例 1： 输入： 2 输出： 2 解释： 有两种方法可以爬到楼顶。 1. 1 阶 + 1 阶 2. 2 阶 示例 2： 输入： 3 输出： 3 解释： 有三种方法可以爬到楼顶。 1. 1 阶 + 1 阶 + 1 阶 2. 1 阶 + 2

发面经攒人品，用快手一个部门的面经求另一个部门的offer 一面 研究方向，论文的问题 深度学习相关 ReLU ReLU，LeakyReLU ReLU表达式，优缺点，为什么用，为什么不用 ReLU激活函数是如何解决梯度消失和梯度爆炸问题的？ 什么是梯度消失和梯度爆炸？什么单元更容易出现梯度消失梯度爆炸的问题？ReLU如何解决梯度消失问题 ReLU之前常用的激活函数 Sigmoid 写一下sigmo

本人中九统计学专业 3.15投的蚂蚁信贷事业群的算法，3.21一面，之后一直没消息然后4.13下午突然打电话来开始二面，我问面试官怎么这么久他嘿嘿一笑说由于部门人事变动耽误了一些时间😅😅 二面问的问题也是很无奈，自我介绍刚说完实习经历就不让我继续说了（我的项目是风控算法相关的但是也没让我说），然后就开始问实习，之后问了我位运算（不会），然后又问了一个三个杯子倒水的问题，然后是场景题，让我现场估

Hash 算法 定义 Hash （哈希或散列）算法是信息技术领域非常基础也非常重要的技术。它能任意长度的二进制值（明文）映射为较短的固定长度的二进制值（Hash 值），并且不同的明文很难映射为相同的 Hash 值。 例如计算一段话“hello blockchain world, this is yeasy@github”的 MD5 hash 值为 89242549883a2ef85dc81b90f

推荐系统并不是新鲜的事物，在很久之前就存在，但是推荐系统真正进入人们的视野，并且作为一个重要的模块存在于各个互联网公司，还是近几年的事情。 随着互联网的深入发展，越来越多的信息在互联网上传播，产生了严重的信息过载。如果不采用一定的手段，用户很难从如此多的信息流中找到对自己有价值的信息。 解决信息过载有几种手段：一种是搜索，当用户有了明确的信息需求意图后，将意图转换为几个简短的词或者短语的组合（即q

　　　　为了减少I/O次数，FP Tree算法引入了一些数据结构来临时存储数据。这个数据结构包括三部分，如下图所示： 　　　　第一部分是一个项头表。里面记录了所有的1项频繁集出现的次数，按照次数降序排列。比如上图中B在所有10组数据中出现了8次，因此排在第一位，这部分好理解。第二部分是FP Tree，它将我们的原始数据集映射到了内存中的一颗FP树，这个FP树比较难理解，它是怎么建立的呢？这个我们后

1.算法简介 AP(Affinity Propagation)通常被翻译为近邻传播算法或者亲和力传播算法，是在2007年的Science杂志上提出的一种新的聚类算法。AP算法的基本思想是将全部数据点都当作潜在的聚类中心(称之为exemplar)，然后数据点两两之间连线构成一个网络(相似度矩阵)，再通过网络中各条边的消息(responsibility和availability)传递计算出各样本的聚类

DEFLATE 是同时使用了哈夫曼编码（Huffman Coding）与 LZ77 算法的一个无损数据压缩算法，是一种压缩数据流的算法。任何需要流式压缩的地方都可以用。目前 zip 压缩文件默认使用的就是该算法。 关于算法的原理，以及 哈夫曼编码（Huffman Coding）与 LZ77 算法，感兴趣的读者可以查询相关资料，这里推荐 GZIP压缩原理分析——第五章 Deflate算法详解 序列文

该包实现了四种基本排序算法：插入排序、归并排序、堆排序和快速排序。 但是这四种排序方法是不公开的，它们只被用于sort包内部使用。所以在对数据集合排序时不必考虑应当选择哪一种排序方法，只要实现了sort.Interface定义的三个方法：获取数据集合长度的Len()方法、比较两个元素大小的Less()方法和交换两个元素位置的Swap()方法，就可以顺利对数据集合进行排序。sort包会根据实际数据自

轮询算法 类型：ROUND_ROBIN 可配置属性：无 随机访问算法 类型：RANDOM 可配置属性：无

问题 你想计算出 Fibonacci 数列中的数值 N ，但需迅速地算出结果。 解决方案 下面的方案（仍有需改进的地方）最初在 Robin Houston 的博客上被提出来。 这里给出一些关于该算法和改进方法的链接： http://bosker.wordpress.com/2011/04/29/the-worst-algorithm-in-the-world/ http://www.math.ru

10.5.1 算法复杂度 为了回答上述问题，首先要明确如何衡量算法的好坏。以搜索问题为例，线性搜索算法 直接了当，易设计易实现，这算不算“好”？而二分搜索算法虽然设计实现稍难一些，但因 无需检查每一个数据而大大提高了搜索效率，这又算不算“好”？ 在解决数学问题时，不论是证明定理还是计算表达式，只要证明过程正确、计算结果精 确，问题就可以认为成功地解决了，即正确性、精确性是评价数学解法好坏的标准。而