WebRTC提供一套音频处理引擎, 包含以下算法: AGC自动增益控制(Automatic Gain Control) ANS噪音抑制(Automatic Noise Suppression) AEC是声学回声消除(Acoustic Echo Canceller for Mobile) VAD是静音检测(Voice Activity Detection) 这是一套非常经典,以及值得细细品阅学习的音频算法资源. 在前面分享的博文,也有提及音频相关知识点. 一些算法优化的知识点,由于历史的原因, W

前言 仿佛一下子,2017年就快过去一半了,研一马上就要成为过去式了,我打算抓住研一的尾巴,好好梳理一下数据结构与算法,毕竟这些基础知识是很重要的嘛.所以准备在这里搞一个系列的文章,以期透彻. 本系列将采用Java语言来进行描述.亦即总结常见的的数据结构,以及在Java中相应的实现方法,务求理论与实践一步总结到位. 首先给出Java集合框架的基本接口/类层次结构: java.util.Collection [I] +--java.util.List [I] +--java.util.ArrayL

前文 数据结构与算法--常用数据结构及其Java实现 总结了基本的数据结构,类似的,本文准备总结一下一些常见的高级的数据结构及其常见算法和对应的Java实现以及应用场景,务求理论与实践一步到位. 跳跃表 跳跃列表是对有序的链表增加上附加的前进链接,增加是以随机化的方式进行的,所以在列表中的查找可以快速的跳过部分列表.是一种随机化数据结构,基于并联的链表,其效率可比拟于红黑树和AVL树(对于大多数操作需要O(logn)平均时间),但是实现起来更容易且对并发算法友好.redis 的 sorted S

目录: 一:大O记法 二:各函数高阶比较 三:常用算法和数据结构的复杂度速查表 四:常见的logn是怎么来的 一:大O记法 算法复杂度记法有很多种,其中最常用的就是Big O notation(大O记法): 对于其中的g(x)是关于操作元素数x为自变量的计算次数函数,而x趋近无穷大从而只留下最高项且忽略其常数项是为了集中看函数随着元素个数的大量增加后运行时间的增加速度从而用来衡量时间复杂度. e.g: for i in range(x): print(‘aha’) print(i) print(

常用数据结构及算法C#实现 1.冒泡排序.选择排序.插入排序(三种简单非递归排序) ,, , , , , , , , , }; //冒泡排序 int length = waitSort.Length; ; i < length; i++) { ; j < length; j++) { if (waitSort[j] > waitSort[i]) { int temp = waitSort[j]; waitSort[j] = waitSort[i]; waitSort[i] = temp;

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大数据学习之BigData常用算法和数据结构 1.Bloom Filter     由一个很长的二进制向量和一系列hash函数组成     优点:可以减少IO操作,省空间     缺点:不支持删除,有误判     如果要支持删除操作: 改成计数布隆过滤器 2.SkipList(跳表)     核心思路: 由多层组成,每层都是一个有序链表,最底层包含所有元素,元素数逐层递减.每个节点包含两个指针,一个->,一个向下. 并行编程情况下可以用锁或者CAS操作.     CAS:     compare

算法.数据结构.与设计模式等在游戏开发中的运用 (一):单例设计(Singleton Design) 作者: Compasslg 李涵威 1. 什么是单例设计(Singleton Design) 在学校学习面向对象编程中的一些常用的设计模式时,我第一次系统的接触到了单例设计(Singleton Design),或者说单例设计模式.所谓设计模式(Design Pattern),指的是在软件开发中针对一些常见问题提出的可复用的解决方式:而单例设计便是针对在面向对象编程中一些只会被实例化一次.或只允许

http://www.cnblogs.com/yangecnu/p/Introduce-Binary-Search-Tree.html 前文介绍了符号表的两种实现,无序链表和有序数组,无序链表在插入的时候具有较高的灵活性,而有序数组在查找时具有较高的效率,本文介绍的二叉查找树(Binary Search Tree,BST)这一数据结构综合了以上两种数据结构的优点. 二叉查找树具有很高的灵活性,对其优化可以生成平衡二叉树,红黑树等高效的查找和插入数据结构,后文会一一介绍. 一 定义 二叉查找树(B

算法和数据结构纷繁复杂,但是对于Linux Kernel开发人员来说重点了解Linux内核中使用到的算法和数据结构很有必要. 在一个国外问答平台stackexchange.com的Theoretical Computer Science子板有一篇讨论实际使用中的算法和数据结构,Vijay D做出了详细的解答,其中有一部分是Basic Data Structures and Algorithms in the Linux Kernel对Linux内核中使用到的算法和数据结构做出的归纳整理.详情参考

早在Java 2中之前,Java就提供了特设类.比如:向量(Vector).栈(Stack).字典(Dictionary).哈希表(Hashtable)这些类(数据结构)用来存储和操作对象组.虽然这些类都非常有用,但是它们缺少一个核心的,统一的主题.集合框架是为表示和操作集合而规定的一种统一的标准的体系结构.除了集合,该框架(framework)也定义了几个Map接口和类.Map里存储的是键/值对.尽管Map不是collections,但是它们完全整合在集合中. 所有的集合框架都包含如下内容:

前面提及到<大话音频变声原理 附简单示例代码>与<声音变调算法PitchShift(模拟汤姆猫) 附完整C++算法实现代码> 都稍微讲过变声的原理和具体实现. 大家都知道,算法从实现到最后工程应用,中间的环节和问题特别多. 尤其是编码的架构设计,好的数据结构和代码逻辑封装肯定是可复用,组件化的. 前几天写完<音频识别算法思考与阶段性小结>的时候, 我也提及到了. 会做一些算法编码优化相关的分享. 而有时候我总觉得文字表达很苍白, 所以我尽可能地把代码写得简洁易懂, 一方

常用数据结构与算法的实现.整理与总结 我将我所有数据结构的实现放在了github中:Data-Structures-Implemented-By-Me 常用数据结构与算法的实现.整理与总结 KMP字符串匹配算法 环状队列 走迷宫算法 中缀表达式转后缀表达式 环装链表 双向链表 树 二叉树 树的广度优先搜索 二叉树的遍历 二叉树的非递归遍历 胜者树与败者树 ALV树 最小最大堆 节点的添加 删除节点 双端堆 双端堆的插入 双端堆的删除 插入排序 选择排序 合并(归并)排序 合并排序算法思路 改造归

堆基础 堆(Heap)是具有这样性质的数据结构:1/完全二叉树 2/所有节点的值大于等于(或小于等于)子节点的值: 图片来源:这里 堆可以用数组存储,插入.删除会触发节点shift_down.shift_up操作,时间复杂度O(logn). 堆是优先级队列(Priority queue)的底层数据结构,较常使用优先级队列而非直接使用堆处理问题.利用堆的性质可以方便地获取极值,例如 LeetCode 题目 215. Kth Largest Element in an Array,时间复杂度O(nl

BFS基础 广度优先搜索(Breadth First Search)用于按离始节点距离.由近到远渐次访问图的节点,可视化BFS 通常使用队列(queue)结构模拟BFS过程,关于queue见:算法与数据结构基础 - 队列(Queue) 最直观的BFS应用是图和树的遍历,其中图常用邻接表或矩阵表示,例如 LeetCode题目 690. Employee Importance: // LeetCode 690. Employee Importance/* class Employee { publi

Hash Table基础 哈希表(Hash Table)是常用的数据结构,其运用哈希函数(hash function)实现映射,内部使用开放定址.拉链法等方式解决哈希冲突,使得读写时间复杂度平均为O(1). HashMap(std::unordered_map).HashSet(std::unordered_set)的原理与Hash Table一样,它们的用途广泛.用法灵活,接下来侧重于介绍它们的应用. 相关LeetCode题: 706. Design HashMap  题解  705. Des

二叉树基础 满足这样性质的树称为二叉树:空树或节点最多有两个子树,称为左子树.右子树, 左右子树节点同样最多有两个子树. 二叉树是递归定义的,因而常用递归/DFS的思想处理二叉树相关问题,例如LeetCode题目 104. Maximum Depth of Binary Tree: // 104. Maximum Depth of Binary Tree int maxDepth(TreeNode* root) { ; +max(maxDepth(root->left),maxDepth(roo

分治法基础 分治法(Divide and Conquer)顾名思义,思想核心是将问题拆分为子问题,对子问题求解.最终合并结果,分治法用伪代码表示如下: function f(input x size n) if(n < k) solve x directly and return else divide x into a subproblems of size n/b call f recursively to solve each subproblem Combine the results

双指针基础 双指针(Two Pointers)是面对数组.链表结构的一种处理技巧.这里“指针”是泛指,不但包括通常意义上的指针,还包括索引.迭代器等可用于遍历的游标. 同方向指针 设定两个指针.从头往尾(或从尾到头)遍历,我称之为同方向指针,第一个指针用于遍历,第二个指针满足一定条件下移动.例如 LeetCode题目 283. Move Zeroes: // 283. Move Zeroes void moveZeroes(vector<int>& nums) { ; ;j<nu