自从打ACM以来也算是用归并排序了好久,现在就写一篇博客来介绍一下这个算法吧 :) 图片来自维基百科,显示了完整的归并排序过程.例如数组{38, 27, 43, 3, 9, 82, 10}. 在算法导论讲分治算法一章的时候提到了归并排序.首先,归并排序是一个分治算法. 归并(Merge)排序法是将两个(或两个以上)有序表合并成一个新的有序表, 即把待排序序列分为若干个有序的子序列,再把有序的子序列合并为整体有序序列. merg() 函数是用来合并两个已有序的数组.  是整个算法的关键. 那么归并…

第一部分 Analysis of Algorithms 算法分析是关于计算机程序性能(performance)和资源利用的理论研究 1 What's more important than performance? |-Correctness正确性 |-Simplicity简洁性 |-Maintainability可维护性 |-Robustness鲁棒性 |-Features(Functionality.Modularity) |-Security |-Scalability可扩展性 |-Use…

第2章 选择排序 2.1 内存的工作原理 需要将数据存储到内存时,请求计算机提供存储空间,计算机会给一个存储地址.需要存储多项数据时,有两种基本方式-数组和链表 2.2 数组和链表 2.2.1 链表 链表中的元素可存储在内存的任何位置 链表的每个元素都存储下一个元素的地址,从而使一系列随机的内存地址在一起 使用链表时,根本就不需要移动元素.只要足够的内存空间,就能为链表分配内存 链表的优势在插入元素方面 链表是一种物理存储单元上非连续.非顺序的存储结构,数据元素的逻辑顺序是通过链表中的指针链接次…

算法定义 合并排序是一种递归算法,思路如下: 如果源数组长度为 1,立即返回. 将源数组平分为两个新数组:Left 和 Right. 对 Left 执行递归排序. 对 Right 执行递归排序. 将排序后的 Left 和 Right 执行合并到原数组. 可以看出来,改算法的重点是已排序数组的合并过程. 算法举例 [5,4,3,2,1] [5,4,3][2,1] [5,4][3][2,1] [5][4][3][2,1] [4,5][3][2,1] [3,4,5][2,1] [3,4,5][2][1…

由于自己在对数组操作这块比较薄弱,然后经高人指点,需要好好的攻读一下这本书籍,原本想这个书名就比较高深,这下不好玩了.不过看着看着突然觉得讲的东西都比较基础.不过很多东西,平时还是没有注意到,故写出读书笔记和诸君共勉! 第二张 2.2.1 创建一个数组 创建数组的方式有?那种比较高效?原因是? 第一种模式 var nums = []; var numbers = [1,2,3,4,5];console.log(numbers.length)//5 第二种模式 var nums = new Arr…

老实说,这两章内容还蛮多的,但是其实在应用中一点点了解比较好.所以我决定这两张在以后使用过程中零零散散地总结,这个时候就说些基本概念好了.实际上,这两个STL组件都及其重要,我不详述一方面是自己偷懒,一方面也是觉得没必要讲那么细,要详细看书就好了.   记住几个关键字:效率 通用性   算法是什么?怎么应用算法? 这都要从迭代器讲起,可以看到,所以的算法的输入参数基本都是迭代器,不同的算法的输入参数是不同类型的迭代器,算法能泛化地实现在不同的容器上,迭代器功不可没. 算法必然有一定的应用背景,比…

第15章 原子变量与非阻塞同步机制 近年来,在并发算法领域的大多数研究都侧重于非阻塞算法,这种算法用底层的原子机器指令(例如比较并交换指令)代替锁老确保数据在并发访问中的一致性. 15.1 锁的劣势 这个不多说了,详细见p262 15.2 硬件对并发的支持 独占锁是一项悲观的技术,它假设最坏的情况.对于细粒度的操作,还有一种乐观的方法,通过这种方法可以在不发生干扰的情况下完成更新操作.这种方法需要借助冲突检查机制来判断在更新过程中是否存在来自其他线程的干扰,如果存在,这个操作将失败,并且可以重试…

Apriori算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法.其核心是基于两阶段频集思想的递推算法.该关联规则在分类上属于单维.单层.布尔关联规则.在这里,所有支持度大于最小支持度的项集称为频繁项集,简称频集 该算法的基本思想 是:首先找出所有的频集,这些项集出现的频繁性至少和预定义的最小支持度一样.然后由频集产生强关联规则,这些规则必须满足最小支持度和最小可信度.然后使用第1步找到的频集产生期望的规则,产生只包含集合的项的所有规则,其中每一条规则的右部只有一项,这里采用的是中规则的定义.一…

关联规则的强度可以用support度和confidence(置信)度来度量 关联规则发现  给定事务的集合T,关联规则发现是指找出支持度大于等于minsup并且置信度大于等于minconf的所有规则,其中minsup和minconf是对应的支持度和置信度阈值. 关联规则挖据 频繁项集产生:其目标是发现满足最小支持度阈值的所有项集,这些项集称作频繁项集 规则的产生:其目标是从上一步发现的频繁项集中提取所有高置信度的规则,这些规则称之为强规则. 算法与数据结构 Apriori DIC 树投影 FP树…

大学时并不是读计算机专业的, 之前并没有看过数据结构和算法,这是我第一次看.         从数据结构方面来说:                数组:最简单,遍历.查找很快:但是大小固定,不利于扩展,同时插入.删除比较麻烦.                链表:插入.删除很容易实现,没有限定大小,容易扩展:遍历.查找比较麻烦.                哈希表:它可以提供快速的插入操作和查找操作.哈希表也有一些缺点它是基于数组的,数组创建后难于扩展某些哈希表被基本填满时,性能下降得非常严重…