摘要：张溪梦所带领的LinkedIn商业分析部团队只有55人，却可以通过集成数据架构、BI、数据挖掘和分析来满足2700-3000位LinkedIn内部员工对2亿注册用户，研发、产品、市场推广、销售和运营等多方面的需求。 作为职业社交网站的鼻祖，LinkedIn本质上就是一家通过运营大数据进而产生商业价值企业。从2002年12月创立到2013年初，LinkedIn注册用户已到2亿，平均每秒增加一个

做某线段树专题，结果第一题就不会。。。。囧 网上有各种代码实现最后挑了一个和我代码风格比较像的学习了下，发现这东西实现过程中有好多细节需要注意。 从以下地方学习，并参考了部分代码： poj 2104 K-th Number(划分树) - 志当存高远 - 博客频道 - CSDN.NET http://blog.csdn.net/fp_hzq/article/details/7993364 划分树学习

1060.找第K大数 Time Limit: 1000 MS    Memory Limit: 32768 KB Total Submission(s): 109    Accepted Submission(s): 22 Description 给定 n(1 <= n <= 10000000) 个正整数(<= 2147483647)，找出其中的第K(1 <= K <= 10)大数。 Input

还有一次做过的两正整数相加减的，可能不够全面，存在有我还没有找到的错误，如果有朋友能帮忙找出错误，我一定改正。 老师留的题，输入输出和一些既定的函数比较烦人，而且只有gcc编译器，还是尽力去用纯c语言写吧，很坑。。。   /* PRESET CODE BEGIN - NEVER TOUCH CODE BELOW */ #include <stdio.h> #include <string.

作为职业社交网站的鼻祖，LinkedIn本质上就是一家通过运营大数据进而产生商业价值企业。从2002年12月创立到2013年初，LinkedIn注册用户已到2亿，平均每秒增加一个新用户，86%的“财富100强企业”正在使用LinkedIn的付费解决方案，270万个公司主页在此安家落户，用户每年发起超过几十亿次搜索。据悉，在LinkedIn上一季度1.61亿美元营收中，“人才解决方案”的贡献已经超过

  今天一个朋友豌豆荚面试的唯一一个算法题：大数加法，写程序或者说思路。 下面的一些理解来自网络。   1.大数，指的是超过int 32位的数。4个字节,最高位是符号位，1用来表负数。剩下31个bit来表示数值，1000...00(31个0)～11111...11(32个1),不是2的31次方多个变化吗？每一个变化用来表示一个负数。 至于每一种变化表示那个负数，那你还要学习一下原码、反码和补码的知

题目：Difficult Choice   题目分析以及公式推导：   import java.io.*; import java.util.*; import java.math.BigInteger; public class Solution { public static BigInteger fac[]=new BigInteger[2013]; public s

#include<stdio.h> #include<string.h> int main() { int a[205][1000],i,j,c,max[205],len; char ch[205]; memset(a,0,sizeof(a)); a[1][0]=1; a[2][0]=2; max[1]=max[2]=0; for(i=

public static String bigchars(char[] d , int b){ int length = d.length; char c = d[0]; int reminder = 0; StringBuilder sb = new StringBuilder(); for(int i = 0; i <= length - 1;i++){ c = d

文本挖掘的基本过程： 1.文本分析 主要就是对文本进行分词处理（去标点，去停用词，词干处理），找出有含义的最小单位--词。 实例：  提高全体居民的生产生活水平 （1）提高 高全 全体体居 居民 名的 的生 生产 产生 生活 活水 水平 （2）提高 全体居民 的 生产 生活 水平 （3）提高 全体 居民 的 生产 生活 水平 ...... 哪种是最好的分割呢？不同的方法会产生不同的结果。 基本方法

在做分类时常常需要估算不同样本之间的相似性度量(Similarity Measurement)，这时通常采用的方法就是计算样本间的“距离”(Distance)。采用什么样的方法计算距离是很讲究，甚至关系到分类的正确与否。 　　本文的目的就是对常用的相似性度量作一个总结。 本文目录： 1. 欧氏距离 2. 曼哈顿距离 3. 切比雪夫距离 4. 闵可夫斯基距离 5. 标准化欧氏距离 6. 马氏距离 7

题意：N！的位数 思路：log10的使用，log10(1*2*3*4........*n) = log10(1) + log10(2)+............. #include<iostream> #include<cstring> #include<cstdio> #include<cmath> using namespace std; int main() { int t;

                           我们通过下面这个天气数据处理的例子来说明Hadoop的运行原理. 1、Map-Reduce的逻辑过程 假设我们需要处理一批有关天气的数据，其格式如下： ·        按照ASCII码存储，每行一条记录 ·        每一行字符从0开始计数，第15个到第18个字符为年 ·        第25个到第29个字符为温度，其中第25位是符号+/

  大数问题：用字符串解决大数相加和相乘。 分类： 数据结构和算法 2008-03-03 08:44  4349人阅读  评论(5)  收藏  举报 c 算法 面试 在ACM的题目中经常会遇到大数相加和相乘的问题，在有些公司的面试题中也有暗含要用大数才能解决的问题。比如：输入三个整数，写一个程序判断这个三个整数能否构成一个直角三角形。此题算法很简单，但是却暗含着结果可能溢出的问题。如果不会用大数，

转载于  http://www.voidcn.com/article/p-ygnpoljp-hz.html 要求求得数组中第二大数 采用分治思想解决这个问题 #include<iostream> using namespace std; //分治思想求数组中第二大的数 //low为数组低位索引，high为数组高位索引 void search(int *a,int low,int high,

ref:http://www.cnblogs.com/heaad/archive/2011/01/02/1924195.html Bloom Filter是由Bloom在1970年提出的一种多哈希函数映射的快速查找算法。通常应用在一些需要快速判断某个元素是否属于集合，但是并不严格要求100%正确的场合。   一. 实例  　　为了说明Bloom Filter存在的重要意义，举一个实例： 　　假设要