快速排序是排序算法之中的基本中的基本,虽然越来越多的接口函数将快速排序“完美的封装了起来”,比如C++中的qsort或者<algorithm>中的sort(与stable_sort相对应),但是深入思考,关于快速排序的优化你可曾想过?:-P (一)经典快速排序 首先我们来看一下这个百度百科之中的快速排序版本 在上面这张图中,我们一边纠错一边复习下基本的快速排序,基本快速排序的函数体可以明确分为三个块: 1.调整块,根据对称轴pivot(一般选取第一个)从数组的前后两端向中间扫描,pivot作对…

目录 1 问题描述 2 解决方案 2.1 快速排序原理简介 2.2 具体编码 1 问题描述 给定一组数据,使用快速排序得到这组数据的非降序排列. 2 解决方案 2.1 快速排序原理简介 引用自百度百科: 快速排序(Quicksort)是对冒泡排序的一种改进. 快速排序由C. A. R. Hoare在1962年提出.它的基本思想是:通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分,其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小,然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序,整个排序过程可以递归进行…

原始地址:C / C++算法学习笔记(8)-SHELL排序 基本思想 先取一个小于n的整数d1作为第一个增量(gap),把文件的全部记录分成d1个组.所有距离为dl的倍数的记录放在同一个组中.先在各组内进行直接插入排序:然后,取第二个增量d2<d1重复上述的分组和排序,直至所取的增量dt=1(dt<dt-l<:…<d2<d1),即所有记录放在同一组中进行直接插入排序为止. 该方法实质上是一种分组插入方法. 算法编码 void shellSort(int v[], int n)…

Java排序一,冒泡排序! 刚刚开始学习Java,但是比较有兴趣研究算法.最近看了一本算法笔记,刚开始只是打算随便看看,但是发现这本书非常不错,尤其是对排序算法,以及哈希函数的一些解释,让我非常的感兴趣,就记录一下自己的学习总结! 排序:将一些无序的元素按照某种规则排列的过程就叫"排序".在生活中,有时候可能是一些少量的数据 ,,,但是 ,也有可能是 一些的大数据 .排序是非常基础和重要的算法,有着广泛的理论基础和实践需求.(加粗部分摘自<算法笔记>原话!:-D) 一个排序…

今天来总结一下常用的内部排序算法.内部排序算法们需要掌握的知识点大概有:算法的原理,算法的编码实现,算法的时空复杂度的计算和记忆,何时出现最差时间复杂度,以及是否稳定,何时不稳定. 首先来总结下常用内部排序算法: 类别 名称 时间复杂度(默认最坏情况) 空间复杂度 稳定性 备注 插入排序 直接插入排序  O(n^2)  O(1) 稳定   插入排序 希尔排序  最坏O(n^2),平均O(n^1.3)  O(1) 不稳定    交换排序 冒泡排序  O(n^2)  O(1) 稳定    交换排序…

javascript数据结构与算法--高级排序算法(快速排序法,希尔排序法) 一.快速排序算法 /* * 这个函数首先检查数组的长度是否为0.如果是,那么这个数组就不需要任何排序,函数直接返回. * 否则,创建两个数组,一个用来存放比基准值小的元素,另一个用来存放比基准值大的元素. * 这里的基准值取自数组的第一个元素. * 接下来,这个函数对原始数组的元素进行遍历,根据它们与基准值的关系将它们放到合适的数组中. * 然后对于较小的数组和较大的数组分别递归调用这个函数. * 当递归结束时,再将较…

算法笔记(c++)--桶排序 记得题目是排序,输入n个1-1000的数字然后去重然后排序. 桶排序没毛病 #include<iostream> using namespace std; int main() { int N,n; cin>>N; ]=; while(N--) { cin>>n; a[n]=; } ; } 这样输入的同时就排序好了,到时候 if(a[i]==1) cout<<a[i] 就可以打印出排序好的内容了…

目录 1 问题描述 2 解决方案 2.1 基于减治法实现 2.2 基于深度优先查找实现 1 问题描述 给定一个有向图,求取此图的拓扑排序序列. 那么,何为拓扑排序? 定义:将有向图中的顶点以线性方式进行排序.即对于任何连接自顶点u到顶点v的有向边uv,在最后的排序结果中,顶点u总是在顶点v的前面. 2 解决方案 2.1 基于减治法实现 实现原理:不断地做这样一件事,在余下的有向图中求取一个源(source)(PS:定义入度为0的顶点为有向图的源),它是一个没有输入边的顶点,然后把它和所有从它出发…

快速排序(Quicksort),因其排序之快而得名,虽然Ta的平均时间复杂度也是O(nlgn),但是从后续仿真结果看,TA要比归并排序和堆排序都要快. 快速排序也用到了分治思想. (一)算法实现 protected void quicksort(int[] array, int first, int last) { int pivot = array[first]; int i = first; int j = last - 1; boolean serachBig = true; while…

1 问题描述 给定一组数据,使用合并排序得到这组数据的非降序排列. 2 解决方案 2.1 合并排序原理简介 引用自百度百科: 合并排序是建立在归并操作上的一种有效的排序算法.该算法是采用分治法(Divide and Conquer)的一个非常典型的应用. 合并排序法是将两个(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子序列,每个子序列是有序的.然后再把有序子序列合并为整体有序序列. 将已有序的子序列合并,得到完全有序的序列:即先使每个子序列有序,再使子序列段间有序.若将两个…

Optimization Algorithms优化算法 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 2.6 动量梯度下降法(Momentum) 另一种成本函数优化算法,优化速度一般快于标准的梯度下降算法. 基本思想:计算梯度的指数加权平均数并利用该梯度更新你的权重 假设图中是你的成本函数,你需要优化你的成本函数函数形象如图所示.其中红点所示就是你的最低点.使用常规的梯度下降方法会有摆动这种波动减缓了你训练模型的速度,不利于使用较大的学习率,如果学习率使用过大则可能会偏离函数的范围.为…

论文名称:CornerNet-Lite: Efficient Keypoint Based Object Detection 论文链接:https://arxiv.org/abs/1904.08900 代码链接:https://github.com/princeton-vl/CornerNet-Lite 简介 该论文与Cornernet论文作者相同,都是由普林斯顿大学的几位学者提出.截止2019年4月份,CornerNet-Lite 应该是目标检测(Object Detection)中速度和精度…

前言 最近在看Peter Harrington写的"机器学习实战",这是我的学习心得,这次是第12章 - 使用FP-growth算法来高效发现频繁项集. 基本概念 FP-growth算法 FP-growth算法的性能很好,只需要扫描两次数据集,就能生成频繁项集.但不能用于发现关联规则. 我想应该可以使用Apriori算法发现关联规则. FP代表频繁模式(Frequent Pattern). 条件模式基(conditional pattern base). 条件模式基是以所查找元素项为结…

前言 最近在看Peter Harrington写的"机器学习实战",这是我的学习心得,这次是第11章 - 使用Apriori算法进行关联分析. 基本概念 关联分析(association analysis)或者关联规则学习(association rule learning) 这是非监督学习的一个特定的目标:发现数据的关联(association)关系.简单的说,就是那些数据(或者数据特征)会一起出现. 关联分析的目标包括两项:发现频繁项集和发现关联规则.首先需要找到频繁项集,然后才能…

用HTML5实现的各种排序算法的动画比较 http://www.webhek.com/misc/comparison-sort/ 几种排序算法效率的比较 来源:http://blog.chinaunix.net/uid-20773165-id-1847742.html 1.稳定性比较 插入排序.冒泡排序.二叉树排序.二路归并排序及其他线形排序是稳定的 选择排序.希尔排序.快速排序.堆排序是不稳定的 2.时间复杂性比较 插入排序.冒泡排序.选择排序的时间复杂性为O(n2) 其它非线形排序的时间复杂…

阅读书籍:[美]Aditya Bhargava◎著 袁国忠◎译.人民邮电出版社.<算法图解> 第1章 算法简介 1.2 二分查找 一般而言,对于包含n个元素的列表,用二分查找最多需要\(log_2n\)步,而简单查找最多需要n步 仅当列表是有序的时候,二分查找才管用 python猜数字代码(二分查找) def binarySeach (list,item): low = 0 high = len(list) - 1 while low <= high: mid = (low + high…

机器学习实战(Machine Learning in Action)学习笔记————08.使用FPgrowth算法来高效发现频繁项集 关键字:FPgrowth.频繁项集.条件FP树.非监督学习作者:米仓山下时间:2018-11-3机器学习实战(Machine Learning in Action,@author: Peter Harrington)源码下载地址:https://www.manning.com/books/machine-learning-in-actiongit@github.c…

机器学习实战(Machine Learning in Action)学习笔记————02.k-邻近算法(KNN) 关键字:邻近算法(kNN: k Nearest Neighbors).python.源码解析.测试作者:米仓山下时间:2018-10-21机器学习实战(Machine Learning in Action,@author: Peter Harrington)源码下载地址:https://www.manning.com/books/machine-learning-in-actiong…

算法笔记 这个博客写的不错:http://blog.csdn.net/wust_zzwh/article/details/52100392 数位dp的精髓是不同情况下sta变量的设置. 模板: ]; ll dp[][state];//不同题目状态不同 ll dfs(int pos,/*state变量*/,bool lead/*前导零*/,bool limit/*数位上界变量*/)//不是每个题都要判断前导零 { //递归边界,既然是按位枚举,最低位是0,那么pos==-1说明这个数我枚举完了 )…

开始系统学习算法,希望自己能够坚持下去,期间会把常用到的算法写进此博客,便于以后复习,同时希望能够给初学者提供一定的帮助,手敲难免存在错误,欢迎评论指正,共同学习.博客也可能会引用别人写的代码,如有引用,定会注明.本博客内容主要按照算法笔记内容进行学习.(2018-12-03) 1.万能头文件 #include<bits/stdc++.h> using namespace std;int main(){ ... return 0;} 2.判断素数 int IsPrime(int n){ ;i&…

 目录 1 世纪末的星期 2 振兴中华 3 梅森素数 4 颠倒的价牌 5 三部排序 6 逆波兰表达式 7 错误票据 8 带分数 9 剪格子 10 大臣的旅费 前言:以下试题解答代码部分仅供参考,若有不当之处,还请路过的同学提醒一下~ 1 世纪末的星期 标题: 世纪末的星期 曾有邪教称1999年12月31日是世界末日.当然该谣言已经不攻自破. 还有人称今后的某个世纪末的12月31日,如果是星期一则会.... 有趣的是,任何一个世纪末的年份的12月31日都不可能是星期一!! 于是,“谣言制造商”又修…

kNN算法笔记 标签(空格分隔): 机器学习 kNN是什么 kNN算法是k-NearestNeighbor算法,也就是k邻近算法.是监督学习的一种.所谓监督学习就是有训练数据,训练数据有label标好(也就是分类分好的).kNN的思路是,对于需要测试的数据,把它和训练集中的每个数据都进行距离计算,距离最近的前k个结果中,所对应的label出现次数最多的,就是这个测试数据所属的label(类别). kNN一般步骤 按照<machine learning in action>一书中的通用步骤走一遍…

目录 1 问题描述 2 解决方案 2.1 蛮力法 2.2 减治法 2.2.1 Johson-Trotter算法 2.2.2 基于字典序的算法   1 问题描述 何为旅行商问题?按照非专业的说法,这个问题要求找出一条n个给定的城市间的最短路径,使我们在回到触发的城市之前,对每个城市都只访问一次.这样该问题就可以表述为求一个图的最短哈密顿回路的问题.(哈密顿回路:定义为一个对图的每个顶点都只穿越一次的回路) 很容易看出来,哈密顿回路也可以定义为n+1个相邻顶点v1,v2,v3,...,vn,v1的一…

目录 1 问题描述 2 解决方案 2.1 具体编码   1 问题描述 何为spfa(Shortest Path Faster Algorithm)算法? spfa算法功能:给定一个加权连通图,选取一个顶点,称为起点,求取起点到其它所有顶点之间的最短距离,其显著特点是可以求含负权图的单源最短路径,且效率较高.(PS:引用自百度百科:spfa是求单源最短路径的一种算法,它还有一个重要的功能是判负环(在差分约束系统中会得以体现),在Bellman-ford算法的基础上加上一个队列优化,减少了冗余的松弛…

外部排序算法相关:主要用到归并排序,堆排序,桶排序,重点是先分成不同的块,然后从每个块中找到最小值写入磁盘,分析过程可以看看http://blog.csdn.net/jeason29/article/details/50474772 hash值算法 1.题目描述 给定a.b两个文件,各存放50亿个url,每个url各占64字节,内存限制是4G,让你找出a.b文件共同的url? 2.思考过程 (1)首先我们最常想到的方法是读取文件a,建立哈希表(为什么要建立hash表?因为方便后面的查找),然后再…

序 到目前为止,关于排序的问题,前面已经介绍了很多,从插入排序.合并排序.堆排序以及快速排序,每一种都有其适用的情况,在时间和空间复杂度上各有优势.它们都有一个相同的特点,以上所有排序的结果序列,各个元素的次序都是基于输入元素之间的比较,因此,把这类排序成为比较排序. 对一个含有n个元素的输入序列,任何比较排序在最坏情况下都要用(nlogn)次比较来进行排序,由此也可以知道合并排序和堆排序是渐进最优的. 本章介绍了三种线性时间排序算法,计数排序.基数排序和桶排序,这些算法都是用非比较的操作来确定…

VSLAM研究了几十年,新的东西不是很多,三维重建的VSLAM方法可以用一篇文章总结一下. 此文是一个好的视觉SLAM综述,对视觉SLAM总结比较全面,是SLAM那本书的很好的补充.介绍了基于滤波器的方法.基于前后端的方法.且介绍了几个SensorFusion方法,总结比较全面.并且文中给出了代码的下载链接,比较方便. 原文链接:Visual SLAM算法笔记 摘抄部分,如有不适,请联系删除或者移步原文链接 一.Visual-Inertial Odometry算法笔记 名字缩写太多,我有点凌乱了…

本篇文章为Goodfellow提出的GAN算法的开山之作"Generative Adversarial Nets"的学习笔记,若有错误,欢迎留言或私信指正. 1. Introduction GAN模型解决的问题 作者在首段指出了本课题的意义--能够避免深度生成模型中的两个局限性: (1)最大似然估计等相关策略中难以处理的概率计算: (2)在生成环境中难以利用分段线性单元的优势. PS:深度生成模型是为了从原始的样本数据中模拟出数据分布,进而产生符合这一分布的新的样本. GAN模型的构成…

本文是<算法笔记>KMP算法章节的阅读笔记,文中主要内容来源于<算法笔记>.本文主要介绍了next数组.KMP算法及其应用以及对KMP算法的优化. KMP算法主要用于解决字符串的匹配问题.即给定两个字符串text与pattern,需要判断pattern是否是text的子串.假设text的长度为n,pattern的长度为m,那么用暴力搜索的算法解决该问题需要的时间复杂度为O(m*n).这种算法在m,n大于105级别是无法被接受.而KMP算法需要的时间复杂度仅为O(m+n).Knuth…

完整代码及其数据,请移步小编的GitHub 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/MachineLearningNote 在数据挖掘方面,经常需要在做特征工程和模型训练之前对数据进行清洗,剔除无效数据和异常数据.异常检测也是数据挖掘的一个方向,用于反作弊,伪基站,金融欺诈等领域. 在之前已经学习了异常检测算法One Class SVM和 isolation  Forest算法,博文如下: Python机器学习笔记:异常点检测算法--One…