脚本之家(jb51.cc)算法栏目主要收集统计算法、大数据算法等资料。
性能分析： 时间复杂度：O(n*log(n)) 空间复杂度：O(log(n)) 这里的时间复杂度其实是快速排序最好的时间复杂度，最坏的时间复杂度是O(n^2) 代码里补充的随机化快速排序的期望时间复杂
性能分析： 时间复杂度：O(n*log(n)) 空间复杂度：O(n) 归并排序算法来自于分而治之思想，“归”是“递归”的意思，“并”是"合并“的意思，就是说将复杂的数组排序问题先进性分解，然
性能分析: 时间复杂度：O(n^2) 空间复杂度：O(1) 虽然性能跟冒泡排序一样，但是速度上来讲，选择排序要优于冒泡排序，因为减少了数据交换的次数，先找到了最小值的下标，然后将它往前挪。 #incl
#include<iostream> #include<string> using namespace std; int main() { int a;//输入的数 int y
一、普通二叉树的公共祖先问题 /** * Definition for a binary tree node. * struct TreeNode { * int val; * TreeNode *l
KMP算法解决的是字符串匹配的问题 文本串：aabaabaaf 模式串：aabaaf 判断文本串中是否存在模式串 需要用到前缀表： 前缀：包含首字母不包含尾字母的所有子串 后缀：包含为字母不包含首字母
我已无法用语言来描述递归有多牛逼。 #include<iostream> #include<vector> #include<algorithm> using na
性能分析： 时间复杂度：O(n^2) 空间复杂度：O(1) 但是综合来讲，要比冒泡排序和选择排序好一些。 #include<iostream> #include<vector>
递归快速排序的步骤： （1）选择基准值 （2）将数组分成两个子数组：小于基准值的元素组成的子数组和大于基准值的元素组成的子数组。 （3）对这两个子数组进行快速排序。 C++代码（可在VS直接运行）：
1.反转链表：定义一个函数，输入一个链表的头节点，反转该链表并输出反转后链表的头节点。 （1）这道题是经典的题目了，用迭代的方式解决也是很容易的，代码量也不大。分享一个我个人做题的方式，我会先在题目开
这个比较简单，想清楚基线条件和递归条件就可以了，直接看代码（VS直接运行）： #include<iostream> #include<vector> using namespa
一.sort函数 1.sort函数包含在头文件为#include<algorithm>的c++标准库中，调用标准库里的排序方法可以实现对数据的排序，但是sort函数是如何实现的，我们不用考
递归的特点： （1）递归就是在过程或函数里调用自己；（2）在使用递归时，必须有一个明确的递归结束条件，否则会陷入死循环；（3）递归算法通常比较简洁，但运行效率较低；（4）在递归调用的过程中系统为每一层
简单查找的时间复杂度为O(n) 二分查找的时间复杂度为O(logn) 用递归实现二分查找： 基线条件：数组只包含一个元素。如果如果要查找的值与这个元素相同，就找到了；否则说明不在数组中。 递归条件：把
经典推荐算法DeepFM介绍，以及使用deepctr库利用movielen数据集进行测试
Jupyter Notebook（此前被称为 IPython notebook）是一个交互式笔记本，本文介绍如何安装使用
ng 机器学习单变量线性回归(Linear Regression with One Variable)作业内容，python实现
LFM介绍 LFM(Funk SVD) 是利用 矩阵分解的推荐算法： R = P * Q 其中： P矩阵是User-LF矩阵，即用户和隐含特征矩阵 Q矩阵是LF-Item矩阵，即隐含特征和物品的矩阵
本文介绍如何用python实现ng的机器学习课程中的多变量线性回归
知识图谱学习笔记第一部分，包含RDF介绍，以及Jena RDF API使用
介绍如何使用fastText训练word2vec并用于深度学习训练
一、什么是赫夫曼树 给定n个权值作为n个叶子节点，构造一课二叉树，若该树的带权路径长度和（wpl）达到最小，称这样的二叉树为最优二叉树，也就是赫夫曼树。 要理解这句话，我们需要了解几个关键词： 路径：
一、什么是哈希表 1.概述 哈希表（Hash table，也叫散列表），是根据关键码值(Key value)而直接进行访问的数据结构。也就是说，它通过把关键码值映射到表中一个位置来访问记录，以加快查找
一、什么是图 1.概述 首先，我们已经在之前学习过了树这种数据结构，树能反映一对多的关系，但是却无法反映多对多的关系，因此我们引入了图这种数据结构。 对于图，其节点也可以叫做顶点，每个节点具有零或者多
查找是在大量的信息中寻找一个特定的信息元素，在计算机应用中，查找是常用的基本运算，例如编译程序中符号表的查找。 定义：根据给定的某个值，在查找表中确定一个其关键字等于给定值的数据元素（或记录）。 分类
一、什么是赫夫曼编码 哈夫曼编码(Huffman Coding)，又称霍夫曼编码，是一种编码方式，可变字长编码(VLC)的一种。Huffman于1952年提出一种编码方法，该方法完全依据字符出现概率来
一、什么是队列 队列是一种特殊的线性表。 队列元素的进出遵循“先进先出”原则：即只允许在前端（front）也就是队头进行删除操作，而只能在后端（rear）也就是队尾进行插入操作。 如图所示： 队列的最
一、什么是堆排序 1.堆，堆排序 对于“堆”我们可以理解为具有以下性质的完全二叉树： 每个结点的值都大于或等于其左右孩子结点的值，称为大顶堆 每个结点的值都小于或等于其左右孩子结点的值，称为小顶堆 堆
一、什么是二叉排序树 二叉排序树（Binary Sort Tree）又称二叉查找树、二叉搜索树。 它或者是一棵空树；或者是具有下列性质的二叉树： （1）若左子树不空，则左子树上所有结点的值均小于它的根
一、概述 先放百科上的说法： 算法的时间复杂度（Time complexity）是一个函数，它定性描述该算法的运行时间。这是一个代表算法输入值的字符串的长度的函数。 时间复杂度常用大O符号表述，不包括
