《算法题》专题

Index 基本遵从《统计学习方法》一书中的符号表示。 除特别说明，默认w为行向量，x为列向量，以避免在wx 中使用转置符号；但有些公式为了更清晰区分向量与标量，依然会使用^T的上标，注意区分。 输入实例x的特征向量记为： 注意：x_i 和 x^(i) 含义不同，前者表示训练集中第 i 个实例，后者表示特征向量中的第 i 个分量；因此，通常记训练集为： 特征向量用小n表示维数，训练集用大N表示个数

一、我们先回顾下SVM问题。 A、线性可分问题 1、SVM基本原理： SVM使用一种非线性映射，把原训练数据映射到较高的维。在新的维上，搜索最佳分离超平面，两个类的数据总可以被超平面分开。 2、问题的提出： 3、如何选取最优的划分直线f(x)呢？ 4、求解：凸二次规划 建立拉格朗日函数： 求偏导数： B、线性不可分问题 1、核函数 如下图：横轴上端点a和b之间红色部分里的所有点定为正类，两边的黑色

正如主要章节中所解释的，Objective-C指针是一个地址，它是一个数值。 因此，您可以像对数值一样对指针执行算术运算。 可以在指针上使用四个算术运算符:++， - ，+和 - 要理解指针运算，让我们考虑ptr是一个整数指针，它指向地址1000.假设32位整数，让我们对指针执行以下算术运算 - ptr++ 现在，在上述操作之后， ptr将指向位置1004，因为每次ptr递增时，它将指向下一个整

大家好，今天我们开始学习一个新专题 — 算法（Algorithm）。关于算法，我们日常开发中有很多应用，介绍算法的书籍也有很多，其中涉及到的知识点和信息量都很庞大，这个专题我们重点针对基于 Java 语言实现的算法设计和应用进行讲解，读者也可以自己将其扩展到其他语言的实现。

数据挖掘 18 大算法实现以及其他相关经典 DM 算法，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。

亲爱的读者，这些Data Structures & Algorithms Interview Questions专门设计用于让您熟悉在面试Data Structures & Algorithms时可能遇到的问题的本质。 根据我的经验，好的面试官在你的面试中几乎不打算问任何特定的问题，通常问题从这个主题的一些基本概念开始，然后他们继续基于进一步的讨论和你回答的内容: 什么是数据结构？ 数据结构是一种

Prim用于查找最小成本生成树的算法（如Kruskal算法）使用贪婪方法。 Prim的算法与shortest path first算法共享相似性。 与Kruskal算法相比，Prim的算法将节点视为单个树，并继续从给定图形向生成树添加新节点。 为了与Kruskal的算法形成对比并更好地理解Prim算法，我们将使用相同的例子 - 第1步 - 删除所有循环和平行边缘 从给定图中删除所有循环和平行边。

Kruskal用于查找最小成本生成树的算法使用贪婪方法。 此算法将图形视为森林，将每个节点视为单个树。 树仅连接到另一个树，并且仅当它在所有可用选项中具有最低成本且不违反MST属性时。 要了解Kruskal的算法，让我们考虑以下示例 - 步骤1 - 删除所有循环和平行边缘 从给定图中删除所有循环和平行边。 如果是平行边缘，请保留成本最低的一个并删除所有其他边缘。 步骤2 - 按重量增加的顺序排列所

排序是指以特定格式排列数据。 排序算法指定按特定顺序排列数据的方式。 最常见的订单是按数字或字典顺序排列的。 排序的重要性在于，如果数据以排序的方式存储，则数据搜索可以被优化到非常高的水平。 排序还用于以更易读的格式表示数据。 以下是在现实场景中排序的一些示例 - Telephone Directory - 电话簿存储按姓名分类的人的电话号码，以便可以轻松搜索姓名。 Dictionary - 字典

设计算法以实现给定问题的最佳解决方案。 在贪婪算法方法中，决策是从给定的解决方案域做出的。 由于贪婪，选择了似乎提供最佳解决方案的最接近的解决方案。 贪心算法试图找到一个本地化的最优解决方案，最终可能导致全局优化的解决方案。 但是，通常贪婪算法不提供全局优化的解决方案。 计数硬币 这个问题是通过选择最不可能的硬币来计算到期望的值，并且贪婪的方法迫使算法选择最大可能的硬币。 如果我们提供₹1,2,5

算法是一个逐步的过程，它定义了一组指令，这些指令按特定顺序执行以获得所需的输出。 算法通常独立于底层语言创建，即算法可以用一种以上的编程语言实现。 从数据结构的角度来看，以下是一些重要的算法类别 - Search - 搜索数据结构中的项目的算法。 Sort - Sort特定顺序对项目进行Sort算法。 Insert - 在数据结构中插入项的算法。 Update - 更新数据结构中现有项目的算法。

介绍 KNN算法全名为k-Nearest Neighbor，就是K最近邻的意思。KNN 也是一种分类算法。但是与之前说的决策树分类算法相比，这个算法算是最简单的一个了。算法的主要过程为： 1、给定一个训练集数据，每个训练集数据都是已经分好类的。 2、设定一个初始的测试数据a，计算a到训练集所有数据的欧几里得距离，并排序。                        3、选出训练集中离a距离最近的

集合框架定义了几种可应用于集合和映射的算法。 这些算法在Collections类中定义为静态方法。 有些方法可能会抛出ClassCastException ，当尝试比较不兼容的类型时会发生这种情况，或者在尝试修改不可修改的集合时发生UnsupportedOperationException 。 集合框架算法中定义的方法总结在下表中 - Sr.No. 方法和描述 1 static int binar

Luhn 算法 的实现，用来验证各种识别码，如信用卡号码，IMEI码，国家提供商标识符号码等。 使用 String.split('') ，Array.reverse() 和 Array.map() 结合 parseInt() 得到一个数字数组。 使用 Array.splice(0,1) 获取最后一位数字。 使用 Array.reduce() 来实现 Luhn 算法。 如果 sum 能被 10 整除

1. 算法的概念 算法（Algorithm）是将一组输入转化成一组输出的一系列计算步骤，其中每个步骤必须能在有限时间内完成。比如第 3 节 “递归”习题1中的Euclid算法，输入是两个正整数，输出是它们的最大公约数，计算步骤是取模、比较等操作，这个算法一定能在有限的步骤和时间内完成（想一想为什么？）。再比如将一组数从小到大排序，输入是一组原始数据，输出是排序之后的数据，计算步骤包括比较、移动数据