随笔分类 - 06_算法
摘要：10、K最近邻算法 KNN用于分类和回归，需要考虑最近的邻居。 回归就是预测结果（如数字）。 特征抽取意味着将物品（如水果或用户）转换为一系列可比较的数字。 能否挑选合适的特征事关KNN算法的成败。
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摘要：9、动态规划 动态规划先解决子问题，再逐步解决大问题。 需要在给定约束条件下优化某种指标时，动态规划很有用。 问题可分解为离散子问题时，可使用动态规划来解决。 每种动态规划解决方案都涉及网格。 单元格中的值通常就是你要优化的值。 每个单元格都是一个子问题，因此你需要考虑如何将问题分解为子问题。 没有
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摘要：8、贪婪算法 贪婪算法很简单：每步都采取最优的做法。贪婪算法并非在任何情况下都行之有效，但它易于实现。 在有些情况下，完美是优秀的敌人。有时候，你只需找到一个能够大致解决问题的算法，此时贪婪算法正好可派上用场，因为它们实现起来很容易，得到的结果又与正确结果相当接近。 在获得精确解需要的时间太长时，咳
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摘要：7、狄克斯特拉算法 加权图——提高或降低某些边的权重。 广度优先搜索——找出的是段数最少的路径。如果你要找出最快的路径，可使用另一种算法——狄克斯特拉算法（Dijkstra's algorithm）。 狄克斯特拉算法用于每条边都有关联数字的图，这些数字称为权重（weight）。 带权重的图称为加权图
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摘要：6、广度优先搜索 6.1 图简介 广度优先搜索（breadth-first search，BFS） 广度优先搜索能让你能够找出两样东西之间的最短距离，不过最短距离的含义有很多。使用广度优先搜索可以： 最短路径问题（shorterst-path problem），解决最短路径问题的算法被称为广度优先搜
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摘要：5、散列表 散列表——最有用的基本数据结构之一。 散列表的内部机制：实现、冲突和散列函数。 5.1 散列函数 散列函数是这样的函数，即无论你给它神秘数据，它都还你一个数字。（散列函数“将输入映射到数字”）。 散列函数必须满足： （1）它必须是一致的。 （2）它应将不同的输入映射到不同的数字。最理想的
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摘要：4、快速排序 4.1 分而治之 快速排序 —— 一种使用D&C（divide and conquer）的排序算法。 使用D&C解决问题的过程包括两个步骤： （1）找出基线条件，这种条件必须尽可能简单。 （2）不断将问题分解（或者说缩小规模），直到符合基线条件。 代码清单4-1 求和 4.2 快速排序
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摘要：3、递归 3.1 基线条件和递归条件 每个递归函数都有两部分：基线条件（base case）和递归条件（recursive case）。 递归条件指的是函数调用自己，而基线条件则指的是函数不再调用自己，从而避免形成无限循环。 代码清单3-1 递归 3.2 栈 栈是一种简单的数据结构。 代码清单3-2
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摘要：2、选择排序 2.1 内存的工作原理 需要将数据存储到内存时，你请求计算机提供存储空间，计算机给你一个存储地址。 需要存储多项数据时，有两种基本方式——数组和链表。 2.2 链表 链表的元素科存储在内存的任何地方。 链表的每个元素都存储了下一个元素的地址，从而使一系列随机的内存地址串在一起。 在链表
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摘要：1.1 更佳的查找方式 二分查找是一种算法，其输入是一个有序的元素列表。如果要查找的元素包含在列表中，二分查找返回其位置，否则返回null。 一般而言，对于包含 n 个元素的列表，用二分查找最多需步，而简单查找最多需要 步。 仅当列表是有序的时候，二分查找才管用。 代码清单1-1 二分查找 1.2
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