1MinHash简介 传统的hash算法只负责将原始内容尽量均匀随机地映射为一个签名值,原理上相当于伪随机数产生算法.传统hash算法产生的两个签名,如果相等,说明原始内容在一定概率下是相等的:如果不相等,除了说明原始内容不相等外,不再提供任何信息,因为即使原始内容只相差一个字节,所产生的签名也很可能差别极大.从这个意义上来说,要设计一个hash算法,对相似的内容产生的签名也相近,是更为艰难的任务,因为它的签名值除了提供原始内容是否相等的信息外,还能额外提供不相等的原始内容的差异程度的信息. M…

      之前一篇文章提到BIG O算法复杂度的备忘录, 今天这个是.NET 平台下集合类相关的Big O 算法复杂度   今天先到这儿,希望对您有参考作用, 您可能感兴趣的文章: 数据结构与算法 Big O 备忘录与现实 IT基础架构规划方案一(网络系统规划) 餐饮行业解决方案之客户分析流程 餐饮行业解决方案之采购战略制定与实施流程 餐饮行业解决方案之业务设计流程 供应链需求调研CheckList 企业应用之性能实时度量系统演变 如有想了解更多软件,系统 IT,企业信息化 资讯,请关注我的微…

题目:有N个正实数(注意是实数,大小升序排列) x1 , x2 ... xN,另有一个实数M. 需要选出若干个x,使这几个x的和与 M 最接近. 请描述实现算法,并指出算法复杂度. 代码如下: #include<iostream> using namespace std; int min_diff(int data[],int n,int &min_i,int &min_j,int number); int main() { int number,n,i; cin>>…

剑指Offer--算法复杂度中的O(logN)底数是多少 前言 无论是计算机算法概论.还是数据结构书中,关于算法的时间复杂度很多都用包含O(logN)这样的描述,但是却没有明确说logN的底数究竟是多少.算法中log级别的时间复杂度都是由于使用了分治思想,这个底数直接由分治的复杂度决定.如果采用二分法,那么就会以2为底数,三分法就会以3为底数,其他亦然. 不过无论底数是什么,log级别的渐进意义是一样的.也就是说该算法的时间复杂度的增长与处理数据多少的增长的关系是一样的. 我们先考虑O(logx…

在描述算法复杂度时,经常用到o(1), o(n), o(logn), o(nlogn)来表示对应算法的时间复杂度, 这里进行归纳一下它们代表的含义: 这是算法的时空复杂度的表示.不仅仅用于表示时间复杂度,也用于表示空间复杂度.O后面的括号中有一个函数,指明某个算法的耗时/耗空间与数据增长量之间的关系.其中的n代表输入数据的量. 比如时间复杂度为O(n),就代表数据量增大几倍,耗时也增大几倍.比如常见的遍历算法. 比如时间复杂度O(n^2),就代表数据量增大n倍时,耗时增大n的平方倍,这是比线性更…

算法复杂度是我们来衡量一个算法执行效率的一个度量标准,算法复杂度通常主要有时间复杂度和空间复杂度两种.时间复杂度就是指算法代码在运行最终得到我们想要的结果时所消耗的时间,而空间复杂度则是指算法中用来存储的数据结构所占用的空间.往往一个时间复杂度比较低的算法拥有着较高的空间复杂度,两者是互相影响的,我们前面讲解数据结构中的一些例子和代码也足以说明这一点.本文会简单介绍一下用于描述算法的性能和复杂程度的大O表示法. 我们先来看一段简单的代码,来帮助我们理解什么是大O表示法: function inc…

在描述算法复杂度时,经常用到o(1), o(n), o(logn), o(nlogn)来表示对应算法的时间复杂度, 这里进行归纳一下它们代表的含义: 这是算法的时空复杂度的表示.不仅仅用于表示时间复杂度,也用于表示空间复杂度. O后面的括号中有一个函数,指明某个算法的耗时/耗空间与数据增长量之间的关系.其中的n代表输入数据的量. 比如时间复杂度为O(n),就代表数据量增大几倍,耗时也增大几倍.比如常见的遍历算法. 再比如时间复杂度O(n^2),就代表数据量增大n倍时,耗时增大n的平方倍,这是比线…

算法复杂度分为时间复杂度T(n)和空间复杂度F(n) 时间复杂度:也就是执行算法程序所需的时间,与硬件的速度.编程语言的级别.编译器的优化.数据的规模.执行的频度有关,前三个有很大的不确定性,所以衡量指标只要是后两者即算法的时间复杂度是数据规模n的函数.T(n)=O(F(n)),其中O表示同阶,即当n趋近无穷大是T(n)与F(n)的比值是个不为0的常数,也就是渐进时间复杂度.按照时间复杂度量级递增顺序为:常数阶O(1).对数阶O(log2n).线性阶O(n).线性对数阶O(nlog2n).平方阶…

0.导语 本节为手撕代码系列之第一弹,主要来手撕排序算法,主要包括以下几大排序算法: 直接插入排序 冒泡排序 选择排序 快速排序 希尔排序 堆排序 归并排序 1.直接插入排序 [算法思想] 每一步将一个待排序的记录,插入到前面已经排好序的有序序列中去,直到插完所有元素为止. [代码实现] # 直接插入排序 def insert_sort(arr): length = len(arr) for i in range(length): k = i for j in range(k,0,-1): if…

算法复杂度及渐进符号 一.算法复杂度 首先每个程序运行过程中,都要占用一定的计算机资源,比如内存,磁盘等,这些是空间,计算过程中需要判断,循环执行某些逻辑,周而反复,这些是时间. 那么一个算法有多好,多快,怎么衡量一个算法的好坏?所以,计算机科学在算法分析过程中,提出了算法复杂度理论,这套理论可以量化算法的效率,以此作为标准,方便我们能衡量到底选择哪一种算法. 复杂度有两个维度:时间和空间. 我们说,一个实现了某算法的程序: 如果计算的速度越快,那么这个算法时间复杂度越低. 如果占用的计算资源越…

算法复杂度主方法 有时候,我们要评估一个算法的复杂度,但是算法被分散为几个递归的子问题,这样评估起来很难,有一个数学公式可以很快地评估出来. 一.复杂度主方法 主方法,也可以叫主定理.对于那些用分治法,有递推关系式的算法,可以很快求出其复杂度. 定义如下: 如果对证明感兴趣的可以翻阅书籍:<算法导论>.如果觉得太难思考,可以跳过该节. 由于主定理的公式十分复杂,所以这里有一种比较简化的版本来计算: 二.举例 二分搜索,每次问题规模减半,只查一个数,递推过程之外的查找复杂度为O(1),递推运算时…

来源:http://my.oschina.net/pathenon/blog/65210 1.概述     跟SimHash一样,MinHash也是LSH的一种,可以用来快速估算两个集合的相似度.MinHash由Andrei Broder提出,最初用于在搜索引擎中检测重复网页.它也可以应用于大规模聚类问题.   2.Jaccard index       在介绍MinHash之前,我们先介绍下Jaccard index.       也就是说,集合A,B的Jaccard系数等于A,B中共同拥有的…

MinHash是用于快速检测两个集合的相似性的方法.改方法由Andrei Broder(1997)发明,并最初用于搜索引擎AltaVista中来检测重复的网页的算法.它同样可以用于推荐系统和大规模文档聚类中. 我们先介绍Jaccard相似度量.对于两个集合A与B,Jaccard相似性系数可以定义为: 容易知道,Jaccard系数是0-1之间的值.当两个集合越接近,那么该值越接近1:反之跟接近0. 假设h是一个hash function,将A与B的元素映射成一个整数,定义:是集合S中具有最小哈希值…

1.概述     跟SimHash一样,MinHash也是LSH的一种,可以用来快速估算两个集合的相似度.MinHash由Andrei Broder提出,最初用于在搜索引擎中检测重复网页.它也可以应用于大规模聚类问题.   2.Jaccard index       在介绍MinHash之前,我们先介绍下Jaccard index.   Jaccard index是用来计算相似性,也就是距离的一种度量标准.假如有集合A.B,那么,     也就是说,集合A,B的Jaccard系数等于A,B中共同…

背景: 我遇到一个问题,要计算140万商品的杰卡德相似度.如果直接要直接两两计算的话,这计算量根本算不了,而且也没必要. 分析: 在这些商品中很多商品的相似度并不高,也就是说其中达到相似度阈值的商品只占这些商品组合的一小部分.针对这种情况,首先想到的是按照类别,或者商品品牌进行计算,只计算同类别或者同品牌下的相似品. 但是实际执行效果并不理想,分析原因可能有以下两点. 一.不同类别下的商品数目极不均衡,一些类别比较少的只有十几个,而一些类别下的商品数量极大,可能有十万以上. 二.如果按品牌划分则…

计算复杂度(Computational complexity):用于研究解决特定问题X的算法效率的框架 计算模型(Model of computation):可允许的操作(Allowable operations) 成本模型(Cost model):操作数(Operation counts) 复杂度上界(Upper bound):保证能在一定的时间内解决 复杂度下界(Lower bound):通过数学方法证明,必须花费的最少时间 最优算法(Optimal algorithm):可能达到的最小复杂…

前言 无论是计算机算法概论.还是数据结构书中,关于算法的时间复杂度很多都用包含O(logN)这样的描述,但是却没有明确说logN的底数究竟是多少.算法中log级别的时间复杂度都是由于使用了分治思想,这个底数直接由分治的复杂度决定.如果采用二分法,那么就会以2为底数,三分法就会以3为底数,其他亦然. 不过无论底数是什么,log级别的渐进意义是一样的.也就是说该算法的时间复杂度的增长与处理数据多少的增长的关系是一样的. 我们先考虑O(logx(n))和O(logy(n)),x!=y,我们是在考虑n趋…

引理: EK算法每次增广使所有顶点$v\in V-\{s,t\}$到$s$的最短距离$d[v]$增大. 采用反证法, 假设存在一个点$v\in V-\{s,t\}$, 使得$d'[v]< d[v]$. 取$v$为第一个使最短距离减小的点, 设增广后的图$G'$中路径$s\leadsto u \rightarrow v$为$s$到$v$的最短路 因此可以得到 $$d[u]=d[v]-1, d'[u]\ge d[u]$$ 那么显然边$(u,v) \notin E$, 因为若$(u,v) \in E$…

参考 有空再更新下用c++, 下面用的Java Dijkstra:适用于权值为非负的图的单源最短路径,用斐波那契堆的复杂度O(E+VlgV) BellmanFord:适用于权值有负值的图的单源最短路径,并且能够检测负圈,复杂度O(VE) SPFA:适用于权值有负值,且没有负圈的图的单源最短路径,论文中的复杂度O(kE),k为每个节点进入Queue的次数,且k一般<=2,但此处的复杂度证明是有问题的,其实SPFA的最坏情况应该是O(VE). Floyd:每对节点之间的最短路径. 先给出结论: (1…

一.O(logn)代码小证明 我们先来看下面一段代码: int cnt = 1; while (cnt < n) { cnt *= 2; //时间复杂度为O(1)的程序步骤序列 } 由于cnt每次在乘以2之后都会更加逼近n,也就是说,在有x次后,cnt将会大于n从而跳出循环,所以\(2 ^ x = n\), 也就是\(x = log_2n\),所以这个循环的复杂度为O(logn) 二.典型时间复杂度 $c$ 常数 $logN$ 对数级 $log ^ 2N$ 对数平方根 $N$ 线性级 $Nlog…

1.度量一个程序(算法)执行时间的两种方法 1)事后统计的方法 这种方法可行, 但是有两个问题:一是要想对设计的算法的运行性能进行评测,需要实际运行该程序:二是所得时间的统计量依赖于计算机的硬件.软件等环境因素, 这种方式,要在同一台计算机的相同状态下运行,才能比较那个算法速度更快. 2)事前估算的方法 通过分析某个算法的时间复杂度来判断哪个算法更优. 2.时间频度 基本介绍:一个算法花费的时间与算法中语句的执行次数成正比例,哪个算法中语句执行次数多,它花费时间就多.一个算法中的语句执行次数称为…

简述: 今天主要讲分治(主要是二分).倍增.贪心.搜索,还乱入了爬山算法和模拟退火(汗...) 一.分(er)治(fen): 二分是个在OI中广泛运用的思想,随便举些例子,就足以发现二分的运用的广泛性:二分查找.二分答案:归并排序.快速排序:线段树.二叉查找树:0-1线性规划以及经常出现的搭配某个算法的二分题.至于分治,是解决一类可合并问题的法宝. 对于一道满足二分性的题,我们就可以考虑用二分做它.二分性的实质是存在一个单调性或是临界点: 单调性:可能的答案在整体或在某一的区间是单调的,就可以对…

- 概念:     大O表示法:称一个函数g(n)是O(f(n)),当且仅当存在常数c>0和n0>=1,对一切n>n0均有|g(n)|<=c|f(n)|成立,也称函数g(n)以f(n)为界或者称g(n)囿于f(n).记作g(n)=O(f(n)). 定义:如果一个问题的规模是n,解这一问题的某一算法所需要的时间为T(n),它是n的某一函数.T(n)称为这一算法的“时间复杂度”.当输入量n逐渐加大时,时间复杂度的极限情形称为算法的“渐近时间复杂度”.  即`运行时间`指一种算法的运算时…

引言 KMP算法应该是看了一次又一次,比赛的时候字符串不是我负责,所以学到的东西又还给网上的博客了-- 退役后再翻开看,看到模板,心想这不是\(O(n^2)\)的复杂度吗? 有两个循环也不能看做是\(O(n^2)​\)的,这要用到摊还分析． 模板 这里用到的模板是算竞上的 calc_next() Next[1] = 0; for (int i = 2, j = 0; i <= n; ++i) { while (j > 0 && a[i] != a[j + 1]) j = Nex…

author: cust-- ZKe --------------------- 这里以连乘积加括号问题为背景: 由于矩阵的乘积满足结合律,且矩阵乘积必须满足左边矩阵的列数的等于右边矩阵的行数,不同的计算顺序,需要的乘法运算次数不一样.加括号可以改变计算顺序,合理安排计算顺序可以大大降低计算次数. 给乘积算式加括号的方法数是一个计数问题.它的模型是卡特兰数. 比如有矩阵A,B,C,D,有五种加括号方式 ((A*B)*C)*D (A*(B*C))*D (A*B)*(C*D) A*(B*(C*D))…

随机误差是有随机干搅引起的,其特点是在相同条件下测量同一个量时,其大小和符号做无规则变化而无法预测,但多次测量结果符合统计规律.为克服随机干搅引入的误差,硬件上可采用滤波技术,软件上可以采用软件算法实现数字滤波,其算法往往是系统测控算法的一个重要组成部分,实时性很强,采用汇编语言来编写. 采用数字滤波算法克服随机干搅引入的误差具有以下几个优点: (1)数字滤波无须硬件,只用一个计算过程,可靠性高,不存在阻抗匹配问题,尤其是数字滤波可以对 频率很高或很低的信号进行滤波,这是模拟滤波器做不到的. (…

1.大最小贴近度评价法 概念: 贴近度表示两个模糊几何之间的彼此接近程度,在模糊模式识别方法中采用贴近度的大小识别待判别模糊子集的模式类别.为衡量待识别子集的类别,需要判别各个阶段与标杆模糊集合之间的相对贴近程度. 上表中第一列是优化(标杆)模糊集合(共15项因子),第二列是待判定的集合,第三列是(1)式的分子项,第四列是(1)式的分母项,贴近度=第三列数据求和/第四列数据求和=8.64/13.52=0.64 如果优化集改了,那么新的贴近度=0.52/10.64=0.05 python代码实现…

该文章可能存在硬伤与不妥,不能作为教程阅读.(因为我真的鶸 Dij作为单源最短路算法,需要先确定一个起点.Dij的函数主体为维护每个节点的dis和vis两个变量.dis表示该点距离起点的最短路权值和,vis存储该点是否被访问过. 设点数为n,无向边数为m,则要进行n次循环,每次循环中找出一个dis最小且vis不为真的点进行松弛操作. 这里抄一段百科: 松弛操作是指对于每个顶点v∈V,都设置一个属性g[v],用来描述从源点s到v的最短路径上权值的上界,称为最短路径估计(shortest-path…

更新中 最近更新时间: 2019-12-02 16:11:11 写在前面: 本人是喜欢这个方向的学生一枚,写文的目的意在记录自己所学,梳理自己的思路,同时share给在这个方向上一起努力的同学.写得不够专业的地方望批评指正,欢迎感兴趣的同学一起交流进步. 一.背景 二.基本概念 三.语义相似度计算方法 四.参考文献 一.背景 在很多NLP任务中,都涉及到语义相似度的计算,例如: 在搜索场景下(对话系统.问答系统.推理等),query和Doc的语义相似度: feeds场景下Doc和Doc的语义相似…

0.说明 根据算法书上的定义,一个算法的空间复杂度包括算法程序所占用的空间,输入初始数据所占用的空间以及算法执行过程中所需要的额外空间.本文各种结论全部参考过标准文献,本人也进行过验证.验证过程本文不做说明.例如:当前主流虚拟机boolean类型运行时确实是1字节.部分与计算空间无关的细节也不做说明,例如:对象头具体包含哪些信息.分别在哪几位.什么是指针压缩等.细节信息,本人以后会在<JVM浅析>栏目中一一补充,敬请期待哦~ 一.基础知识 1. 数据类型以及大小   基本类型 类型名称 占用字…