1,设计一个算法利用顺序栈的基本运算判断一个字符串是否是回文 解题思路:      由于回文是从前到后和从后到前读都是一样的,所以只要将待判断的字符串颠倒 然后与原字符串相比较,就可以决定是否是回文了 #include<stdio.h> #include<stdlib.h> #define MaxSize 100 //顺序栈的初始分配大小 typedef struct SqStack { char data[MaxSize];//保存栈中元素 int top;//栈中指针 }SqS…

前言   考研结束半个月了,自己也简单休整了一波,估了一下分,应该能进复试,但还是感觉不够托底.不管怎样,要把代码能力和八股捡起来了,正好看到卡哥有这个算法训练营,遂果断参加,为机试和日后求职打下一个基础.   我之前断断续续地刷过一些LeetCode,但是不成体系,数量也少得可怜,才区区50+,在寻找暑期实习的过程中吃够了苦头,希望通过这次训练营得到一个长足的提升,养成自己写博客的习惯,慢慢提升自己的博客水准. 之前的LeetCode刷题分析 LeetCode 704 二分查找   二分是一个…

〇.前言 简历写上:熟悉GC常用算法,熟悉常见垃圾回收器.具有实际JVM调优实战经验 瞬间涨3k 一.什么是garbage Java中垃圾回收器自动进行垃圾回收,不用自己回收 new 对象在内存中,c++/c手动删除,而java无需要写代码 判断什么是垃圾: 方法1:有无引用指向--reference count,是有问题的,无法解决循环引用(引用计数在Python中有使用) 方法2:从根上能找到的对象,即从main函数能找到的对象--根可达算法 二.GC算法-找到垃圾如何清除(提出五十多年未变…

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一. python是什么? 优势:简单, 可以跨平台 劣势:执行效率没有C语言那么高 python是解释型语言,逐行编译解释,在不同的系统windows与Linux,需要不同的解释器来编译. 而编译型语言,所对应的是系统,全部编译完之后进行运行. python发展史: 2.x, 3.x 编程语言分类: 1. 编译型: 执行效率高. 一次编译. 到处运行 2. 解释型: 执行效率不如编译型. 逐行的解释执行 一般跨平台性比较好 3. 混合型: 先编译, 后解释执行 编译型 -> 依赖操作系统进行编…

C++ day01: 1.预备知识? 1)什么是编程 编程,即编订程序. 程序 = 数据 + 算法(蛋糕 = 糖.鸡蛋.奶油 + 打鸡蛋.加糖.烤) 2)编程语言 最初的编程是用二进制代码(即“机器码”.“机器指令”)编写程序,不必多说,这种编程方式不可能得到普及. 于是人们发明了“汇编语言”来编写程序.这种语言通过“助记符”代替机器码,但是这种语言直接操作CPU,繁琐,也无法普及.但在今天,汇编还是绝大多数计算机生的必修课.在实际的劳动中,汇编的运用主要在和机器联系紧密的程序上,比如硬件(显卡…

最近做了一些和gnn相关的工作,经常听到GCN 和 embedding 相关技术,感觉很是困惑,所以写下此博客,对相关知识进行索引和记录: 参考链接: https://www.toutiao.com/a6690680620642730510/ graph embedding 技术学习 如何理解 Graph Convolutional Network(GCN): https://www.zhihu.com/question/54504471/answer/332657604 卷积神经网络的卷积核:…

B树 1. 简介 在之前我们学习了红黑树,今天再学习一种树--B树.它与红黑树有许多类似的地方,比如都是平衡搜索树,但它们在功能和结构上却有较大的差别. 从功能上看,B树是为磁盘或其他存储设备设计的,能够有效的降低磁盘的I/O操作数,因此我们经常看到有许多数据库系统使用B树或B树的变种来储存数据结构:从结构上看,B树的结点可以有很多孩子,从数个到数千个,这通常依赖于所使用的磁盘的单元特性. 如下图,给出了一棵简单的B树. 从图中我们可以发现,如果一个内部结点包含n个关键字,那么结点就有n+1个孩…

Paxos算法在分布式领域具有非常重要的地位.但是Paxos算法有两个比较明显的缺点:1.难以理解 2.工程实现更难. 网上有很多讲解Paxos算法的文章,但是质量参差不齐.看了很多关于Paxos的资料后发现,学习Paxos最好的资料是论文<Paxos Made Simple>,其次是中.英文版维基百科对Paxos的介绍.本文试图带大家一步步揭开Paxos神秘的面纱. Paxos是什么 Paxos算法是基于消息传递且具有高度容错特性的一致性算法,是目前公认的解决分布式一致性问题最有效的算法之一…

K-近邻算法虹膜图片识别实战 作者:白宁超 2017年1月3日18:26:33 摘要:随着机器学习和深度学习的热潮,各种图书层出不穷.然而多数是基础理论知识介绍,缺乏实现的深入理解.本系列文章是作者结合视频学习和书籍基础的笔记所得.本系列文章将采用理论结合实践方式编写.首先介绍机器学习和深度学习的范畴,然后介绍关于训练集.测试集等介绍.接着分别介绍机器学习常用算法,分别是监督学习之分类(决策树.临近取样.支持向量机.神经网络算法)监督学习之回归(线性回归.非线性回归)非监督学习(K-means聚…