1. 前言 数据结构和算法是程序的 2 大基础结构,如果说数据是程序的汽油,算法则就是程序的发动机. 什么是数据结构? 指数据在计算机中的存储方式,数据的存储方式会影响到获取数据的便利性. 现实生活中,如果把春夏秋冬的衣物全部堆放在一起,当需要某一季节的衣服时,寻找起来是困难的. 如果分门别类.有条理地存放,则寻找起来会方便很多. 同理,编写程序时,如果对程序所依赖的数据有条理.易于查找的方式进行存储,则在处理数据时,可以提升程序的整体性能. 数据结构准确说是一个空间管理概念,同样的数据使用不同…

1. 概述 动态规划算法应用非常之广泛. 对于算法学习者而言,不跨过动态规划这道门,不算真正了解算法. 初接触动态规划者,理解其思想精髓会存在一定的难度,本文将通过一个案例,抽丝剥茧般和大家聊聊动态规划. 动态规划算法有 3 个重要的概念: 重叠子问题. 最优子结构. 状态转移. 只有吃透这 3 个概念,才叫真正理解什么是动态规划. 什么是重叠子问题? 动态规划和分治算法有一个相似之处. 将原问题分解成相似的子问题,在求解的过程中通过子问题的解求出原问题的解. 动态规划与分治算法的区别: 分治算…

基本算法思想Java实现的详细代码 算法是一个程序的灵魂,一个好的算法往往可以化繁为简,高效的求解问题.在程序设计中算法是独立于语言的,无论使用哪一种语言都可以使用这些算法,本文笔者将以Java语言为例介绍一些常用的算法思想. 分类 穷举算法思想 递推算法思想 递归算法思想 分治算法思想 概率算法思想  穷举算法思想 穷举算法的基本思想 从所有可能情况中搜索正确答案 1. 对于一种可能情况,计算其结果. 2. 判断结果是否满足,如不能满足者执行第一步来搜索下一个可能的情况:如满足则表示选找到一个…

一.迭代器: 迭代器是访问集合元素的一种方式. 迭代器对象是从集合的第一个元素开始访问,直到所有的元素被访问完结束. 迭代器只能往前不会后退,不过这也没什么,因为人们很少在迭代途中往后退. 另外,迭代器的一大优点是不要求事先准备好整个迭代过程中所有的元素.迭代器仅仅在迭代到某个元素时才计算该元素,而在这之前或之后,元素可以不存在或者被销毁.这个特点使得它特别适合用于遍历一些巨大的或是无限的集合,比如几个G的文件 特点: 访问者不需要关心迭代器内部的结构,仅需通过next()方法不断去取下一个内容…

第十章 利用k-均值聚类算法对未标注的数据进行分组 一．导语 聚类算法可以看做是一种无监督的分类方法,之所以这么说的原因是它和分类方法的结果相同,区别它的类别没有预先的定义.簇识别是聚类算法中经常使用的一个概念,使用这个概念是为了对聚类的结果进行定义. 聚类算法几乎可以用于所有的对象,并且簇内的对象越相似,效果越好. 二．K-均值聚类算法的基本概念 K-均值聚类算法它的目的是将数据分成k个簇.它的一般过程是如下: 随机的选择k个数据点作为初始的质心 当任意一个簇的分配结果发生变化的情况下 对于每…

在前面的文章中(js算法初窥02(排序算法02-归并.快速以及堆排)我们学习了如何用分治法来实现归并排序,那么动态规划跟分治法有点类似,但是分治法是把问题分解成互相独立的子问题,最后组合它们的结果,而动态规划则是把问题分解成互相依赖的子问题. 那么我还有一个疑问,前面讲了递归,那么递归呢?分治法和动态规划像是一种手段或者方法,而递归则是具体的做操作的工具或执行者.无论是分治法还是动态规划或者其他什么有趣的方法,都可以使用递归这种工具来“执行”代码. 用动态规划来解决问题主要分为三个步骤:1.定义…

sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘 https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 递归知识:oop,xpath,jsp,items,pipline等专业网络知识,初级水平并不是很scrapy,可以从简单模块自己写. 初窥Scrapy Scrapy是一个为…

前段时间做了一个车型识别的小项目,思路是利用k-means算法以及词袋模型来做的. 近年来图像识别的方法非常非常多,这边只记录一下我那个项目的思路,核心思想是k-means算法和词汇树. 很遗憾没有做详尽的开发前的思路文档,只能按照记忆进行大致总结. 项目分为三大模块:特征点抽取.训练词汇树.识别(利用训练好的词汇树). 首先是特征点的抽取.我是用的OpenCV的框架来做的特征点抽取.这里提到两种特征点:SURF和SIFT. 关于这两种特征点提取算法,这里做简要介绍(其实我真的不太care,主要…

一.简介 定义和特征 定义:算法(Algorithm)是指解题方案的准确而完整的描述,是一系列解决问题的清晰指令,算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制.也就是说,能够对一定规范的输入,在有限时间内获得所要求的输出.如果一个算法有缺陷,或不适合于某个问题,执行这个算法将不会解决这个问题.不同的算法可能用不同的时间.空间或效率来完成同样的任务.一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量. 一个算法应该具有以下五个重要的特征: 有穷性:算法的有穷性是指算法必须能在执行有限个步骤之后终止:…

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…