摘要： 关于mongodb的好处，优点之类的这里就不说了，唯一要讲的一点就是mongodb中有三元素：数据库，集合，文档，其中“集合” 就是对应关系数据库中的“表”，“文档”对应“行”。 一： 下载 上MongoDB官网 ，我们发现有32bit和64bit，这个就要看你系统了，不过这里有两点注意： ①：根据 阅读全文

摘要： 今天写最后一篇来结束这个系列，我们知道很多算法解决问题的步骤都是固定的，而概率算法每一步的选择都是随机的，当在某些领域问题中通常比最优选择省时，所以就大大提高了算法的效率，降低了复杂度。一：思想 这里主要讲一下“数值概率算法”，该算法常用于解决数值计算问题，并且往往只能求得问题的近似解，同一个问题同样的概率算法求解两次可能得到的结果大不一样，不过没关系，这种“近似解”会随时间的增加而越接近问题的解。二：特征 现实生活中，有很多问题我们其实都得不到正确答案，只能得到近似解，比如“抛硬币”求出正面向上的概率，”抛骰子“出现1点的概率，再如：求“无理数π”的值，计算"“定积分”等等。针.. 阅读全文

摘要： 今天跟大家分享下算法思想中比较难的一种"动态规划"，动态规划给人像是作战时常用的“迂回战术”，或者说是游击战，在运动中寻找突破口。一： 思想 首先要了解”动态规划“，必须先知道什么叫做”多阶段决策“，百科里面对这个问题解释的很全，我就load一段出来，大家得要好好品味，好好分析。上面图中最后一句话就定义了动态规划是要干什么的问题。二：使用规则 现在我们知道动态规划要解决啥问题了，那么什么情况下我们该使用动态规划呢？ ① 最优化原理（最优子结构性质）： 如果一个问题的最优策略它的子问题的策略也是最优的，则称该问题具有“最优子结构性质”。 ② 无后效性： 当一个问题被划分为多. 阅读全文

摘要： 记得广告中经常听到过，抱着试试看的态度买了3个疗程，效果不错........ 也经常听人说过什么车到山前必有路，船到桥头自然直。哈哈，这种思想就是回溯思想，也可称为试探思想。一： 思想 有时我们要得到问题的解，先从其中某一种情况进行试探，在试探过程中，一旦发现原来的选择是错误的，那么就退回一步重新选择， 然后继续向前试探，反复这样的过程直到求出问题的解。二：场景 回溯思想是一个非常重要的思想，应用场景也是非常广泛。 ① “下棋”： 每一次走棋的位置都要考虑到是否是损人利己，如果是害人害己的走法就要回撤，找下一步损人利己的走法。 ② “迷宫”： 这种问题用试探法来... 阅读全文

摘要： 由于最近工作比较忙，好长时间都没有更新博客了，今天就分享下分治思想。一： 思想 有时候我们处理一个复杂的问题，可能此问题求解步骤非常杂，也可能是数据非常多，导致我们当时很难求出或者无法求出，古语有云：步步为营，各个击破，这个思想在算法中称为分治思想，就是我们可以将该问题分解成若干个子问题，然后我们逐一解决子问题，最后将子问题的答案组合成整个问题的答案。二: 条件 当然各个思想都有它的使用领域，所以玩这场分治游戏就要遵守它的游戏规则。 ① 求解问题确实能够分解成若干个规模较小的子问题，并且这些子问题最后能够实现接近或者是O（1）时间求解。 ② 各个子问题之间不能有依赖关系，并... 阅读全文

摘要： 我们学习网络编程最熟悉的莫过于Http，好，我们就从Http入手，首先我们肯定要了解一下http的基本原理和作为，对http的工作原理有一定程度的掌握，对我们下面的学习都是有很大帮助的。一： 工作方式 ①：client和server建立可靠的TCP连接。 ②：然后client通过Socket向server发送http请求。 ③：server端处理请求，返回处理数据。 ④：在http1.0中，client与server之间的tcp连接立即断开。 但在http1.1中，因为默认支持“tcp的长连接”，所以server端采用超时才断开tcp连接的策略。二： 特点 ①：Http是... 阅读全文

摘要： 今天分享一下枚举思想，这种思想也常是码畜，码奴常用的手段，经常遭到码农以上级别的鄙视，枚举思想可以说是在被逼无奈时最后的狂吼。一： 思想 有时我们解决某个问题时找不到一点规律，此时我们很迷茫，很痛苦，很蛋疼，突然我们灵光一现，发现候选答案的问题规模在百万之内，此时我们就想到了从候选答案中逐一比较，一直找到正确解为止。二: 条件 前面也说了，枚举是我们在无奈之后的最后一击，那么使用枚举时我们应该尽量遵守下面的两个条件。 ① 地球人都不能给我找出此问题的潜在规律。 ② 候选答案的集合是一个计算机必须能够承受的。三：举例 下面是一个填写数字的模板，其中每个字都代表数字中的”0~9“，... 阅读全文

摘要： 说到“贪”字，很邪恶的一个词，记得和珅和大人拆解过这个字，为”今“和”贝“，而”贝“字分解成”上面的那个XX“和”人“，意思就是说今天你贪了，明天一座监狱就把你套起来，纵观古今，有多少豪杰与"贪“结下了不解之缘，呵呵，扯远了。 这个贪心的行为在算法中也成为了一种指导思想，也就是说贪心算法所作出的选择在当时的环境下是最好的，说深一点就是它只是某种意义上的局部最优解，但不一定是全局最优解，此时往往接近于最优解。一： 优点 前面也说了，贪心只是求的当前环境下的最优解，而不是追究整体的最优解，所以贪心就避免了为求的整体最优解而枚举各种方案所耗费的时间。二： 问题 ① 不能保证贪心所得出的解是 阅读全文

摘要： 在C#的网络编程中，进程和线程是必备的基础知识，同时也是一个重点，所以我们要好好的掌握一下。一：概念 首先我们要知道什么是”进程”，什么是“线程”，好，查一下baike。 进程：是一个具有一定独立功能的程序关于某个数据集合的一次活动。它是操作系统动态执行的基本单元， 在传统的操作系统中，进程既是基本的分配单元，也是基本的执行单元。 线程：是"进程"中某个单一顺序的控制流。关于这两个概念，大家稍微有个印象就行了，防止以后被面试官问到。二：进程 framework里面对“进程”的基本操作的封装还是蛮好的，能够满足我们实际开发中的基本应用。<1> 获取进程信息 fra 阅读全文

摘要： 今天说说递归思想，在我们编码时，有的时候递归能够让我们的算法更加通俗易懂，并且代码量也是大大的减少。比如我先前的系列中说到了关于树的“先序，中序和后序”遍历，那么看看用递归来描叙这个问题是多少的简洁，多么的轻松。 1 #region 二叉树的先序遍历 2 /// <summary> 3 /// 二叉树的先序遍历 4 /// </summary> 5 /// <typeparam name="T"></typeparam> 6 /// <param name="tree"></param&g 阅读全文

摘要： 像俺一样奋斗在一线的码农们，一谈到学编程，都是说要学会XX语言就OK了，其实我们理解的有一点点的偏差，因为我们只说到了三分之一，其实真正的编程应该是：编程=数据结构+算法+XX语言。 对的，XX语言只是一个工具而已，就好比我们知道用笔来写字，但是不见得我们就能写出一手让张恨水为之倾倒的好字，其实我也说过算法不仅仅用于程序设计中，在我们的生活中也处处存在着算法，比如记得我大二学C#的时候，无聊的我们就出了个猜美女芳龄的问题。 1 static void Main(string[] args) 2 { 3 Random random = new Ra... 阅读全文

摘要： 今天是大结局，说下“图”的最后一点东西，“最小生成树“和”最短路径“。一： 最小生成树1. 概念 首先看如下图，不知道大家能总结点什么。 对于一个连通图G，如果其全部顶点和一部分边构成一个子图G1，当G1满足： ① 刚好将图中所有顶点连通。②顶点不存在回路。则称G1就是G的“生成树”。 其实一句话总结就是：生成树是将原图的全部顶点以最小的边连通的子图，这不，如下的连通图可以得到下面的两个生成树。 ② 对于一个带权的连通图，当生成的树不同，各边上的权值总和也不同，如果某个生成树的权值最小，则它就是“最小生成树”。 2. 场景 实际应用中“最小生成树”还是蛮有实际价值... 阅读全文

摘要： 今天来分享一下图，这是一种比较复杂的非线性数据结构，之所以复杂是因为他们的数据元素之间的关系是任意的，而不像树那样被几个性质定理框住了，元素之间的关系还是比较明显的，图的使用范围很广的，比如网络爬虫，求最短路径等等，不过大家也不要胆怯，越是复杂的东西越能体现我们码农的核心竞争力。 既然要学习图，得要遵守一下图的游戏规则。一： 概念 图是由“顶点”的集合和“边”的集合组成。记作：G=（V,E)；<1> 无向图 就是“图”中的边没有方向，那么（V1,V2)这条边自然跟（V2，V1）是等价的，无向图的表示一般用”圆括号“。 <2> 有向图 “图“中的边有方向，自然<V. 阅读全文

摘要： 今天说下最后一种树，大家可否知道，文件压缩程序里面的核心结构，核心算法是什么？或许你知道，他就运用了赫夫曼树。听说赫夫曼胜过了他的导师，被认为”青出于蓝而胜于蓝“，这句话也是我比较欣赏的，嘻嘻。一 概念了解”赫夫曼树“之前，几个必须要知道的专业名词可要熟练记住啊。 1： 结点的权 “权”就相当于“重要度”，我们形象的用一个具体的数字来表示，然后通过数字的大小来决定谁重要，谁不重要。2： 路径 树中从“一个结点"到“另一个结点“之间的分支。 3： 路径长度 一个路径上的分支数量。4： 树的路径长度 从树的根节点到每个节点的路径长度之和。 5： 节点的带权路径路劲长度其实也就是该节点到根 阅读全文

摘要： 先前说了树的基本操作，我们采用的是二叉链表来保存树形结构，当然二叉有二叉的困扰之处，比如我想找到当前结点的“前驱”和“后继”，那么我们就必须要遍历一下树，然后才能定位到该“节点”的“前驱”和“后继”，每次定位都是O（n），这不是我们想看到的，那么有什么办法来解决呢？ （1） 在节点域中增加二个指针域，分别保存“前驱”和“后继”，那么就是四叉链表了，哈哈，还是有点浪费空间啊。 （2） 看下面的这个二叉树，我们知道每个结点有2个指针域，4个节点就有8个指针域，其实真正保存节点的指针 仅有3个，还有5个是空闲的，那么为什么我们不用那些空闲的指针域呢，达到资源的合理充分的利用。一： 线索... 阅读全文