function buttle_sort($array) {$len=count($array);if($len<2){return$array;}for($i=0;$i<$len;$i++){$flag = false;//本趟排序开始前，交换标志应为假for($j=$len-1;$j>$i;$j--){if($array[$j]<$array[$j-1]){$tmp = $array[$j];$array[$j] = $array[$j-1];$array[$j-1] = $tmp;$flag = true;//发生了交换，故将交换标志置为真 }}}if(!$flag)//本趟排序未发生交换，提前终止算法return$array;} 待补充原文：http...
二叉树特点每个节点最多有两棵子树；二叉树是有序的，即区分左右子树的次序。完全二叉树叶子节点只能出现在最下两层，且最下层的叶子节点都集中在二叉树左侧连续的位置。如果有度为1的节点，只可能有一个，且该节点只有左孩子。二叉树实现这里只讲二叉链表实现，使用C++。template<classDataType>
structBiNode
{DataTypedata;BiNode<DataType> *lchild, *rchild;
};template<classDataType>
classBiTree
{
public:BiTree() {root...
<?php header(‘Content-type: text/html; charset=utf8‘);# 抽象接口interface hash{ public function _hash($str);}interface distribution{ public function lookup($key);}# hash 算法实例class Consistent implements hash,distribution { protected $point_num = 64; protected $posi = array(); protected $server; #计算一个hash值 public function _hash($str){ return sprintf(‘%u‘,crc32($str)); } # 计算key分布到...
所有算法的设计都有一个准则：降低人的逻辑负担。算法是有人设计出来的； 所以算法的设计是一个化繁为简、由简及繁，分大为小、由小及大的逻辑过程。 分治法：分析与综合；分大为小；归纳法：由简及繁；化繁为简；所有步骤重复同一法则。对最简单的情况进行设计，然后推广至全局。逆向法：递归属于逆向思维。穷举法； 迭代法是归纳法的一种。 递归：由未知到已知；迭代：由已知到已知。原文：https://www.cnblogs.com/feng9exe/p/...
机器学习算法汇总1. 前言通过将工作中用到的机器学习算法归纳汇总，方便以后查找，快速应用。2. 推荐算法交叉最小方差算法名字交叉最小方差, Alternating Least Squares, ALS算法描述Spark上的交替性最小二乘ALS本质是一种协同过滤的算法算法原理1. 首先将用户推荐对象交互历史转换为矩阵，行表示用户，列表示推荐对象，矩阵对应 i,j 表示用户 i 在对象 j 上有没有行为 2. 协同过滤就是要像填数独一样，填满1得到的矩阵，采用的方法...
def insert_sort(ilist):for i in range(len(ilist)):for j in range(i):if ilist[i] < ilist[j]:ilist.insert(j,ilist.pop(i))breakreturn ilistilist = insert_sort([2,3,4,5,6,4,33,2])
print(ilist)插入排序算法 def bubble_sort(blist):count = len(blist)for i in range(0, count):for j in range(i + 1, count):if blist[i] > blist[j]:blist[i], blist[j] = blist[j], blist[i]return blistblist = bubble_sort([4,5,6,7,3...
插入排序算法：例如序列：5，6，3，7，8，2采用插入排序算法对序列进行排序， 具体步骤如下：第一步：将6单独提取出来，放在一个变量中去寄存；然后让5与寄存项进行比较，不满足前项大于寄存项，保持原有序列不变序列为：5，6，3，7，8，2第二步：将3单独提取出来，放在一个变量中去寄存；然后让6与寄存项进行比较，满足前项大于寄存项，将3位置用6覆盖掉；序列为：5，6，6，7，8，2然后将5与寄存项进行比较，满足前项大于寄存项，...
save = tf.train.Saver()通过save. save() 实现数据的加载通过save.restore() 实现数据的导出 第一步： 数据的载入import tensorflow as tf#创建变量
v1 = tf.Variable(tf.random_normal([1, 2], name=‘v1‘))
v2 = tf.Variable(tf.random_normal([2, 3], name=‘v2‘))
#初始化变量
init_op = tf.global_variables_initializer()
#构建训练模型的保存
saver = tf.train.Saver()
with tf.Session() as sess:sess.run(init_op)pri...
解法代码来源 ：https://blog.csdn.net/whdAlive/article/details/81084793算法来源：力扣（LeetCode）链接：https://leetcode-cn.com/problems/implement-trie-prefix-tree 实现一个 Trie (前缀树)，包含 insert, search, 和 startsWith 这三个操作。示例:Trie trie = new Trie();trie.insert("apple");
trie.search("apple"); // 返回 true
trie.search("app"); // 返回 false
trie.startsWith("app"); // 返回 true
trie...
前几天在网上看到了一个有趣的问题，就是 国王和100个囚犯 的问题。第一次看到这个问题时，当时也懵了，这是什么鬼？你确定你题出的木有问题？当时就是这感觉.....但仔细思索后还是想到了解决方法，让我们一起来看看这个有趣的问题吧。
题目如下：国王招来100个囚犯，对他们说：你们犯的是死罪，但我给你们一次求生的机会。15分钟以后，你们将被关进一个有100间隔离牢房的监狱里，每人一间牢房，都与外界隔绝，什么也听不见看不到，...
准备工作：① 配置文件 config.php② 封装 Memcached 类 hash.class.php，包含普通哈希算法（取模）和一致性哈希算法③ 初始化 Memcached 节点信息 init.php④ 减少 Memcached 节点 down.php ⑤ 统计命中率 statistics.php⑥ 使用 Highcharts（4.1.9） js 图表库来展示减少节点后两种算法命中率的变化 1. 配置文件config.php<?php
/*Memcached 配置文件
*///Memcached 节点信息$mem_servers = array();
$mem_servers[‘s1‘] = ar...
Random转载内容，有更改，感谢原作者（）Java中的Random类生成的是伪随机数，使用的是48-bit的种子，然后调用一个linear congruential formula线性同余方程（Donald Knuth的编程艺术的3.2.1节）如果两个Random实例使用相同的种子，并且调用同样的函数，那么生成的sequence是相同的也可以调用Math.random()生成随机数Random实例是线程安全的，但是并发使用Random实例会影响效率，可以考虑使用ThreadLocalRandom变量。Random实例不是...
Mean shift 算法是一种半自动跟踪方法在起始跟踪帧通过手工确定搜索窗口来选择运动目标计算核函数加权下的搜索窗口的直方图分布用同样的方法计算当前帧对应窗口的直方图分布以两个分布的相似性最大为原则使搜索窗口沿密度增加最大的方向移动目标的真实位置。加权直方图传统直方图仅仅统计落入直方图区间的像素的个数，而加权直方图进一步考虑了像素与目标中心的距离，远离目标中心的像素对直方图的贡献较小。带空间位置信息的加权直...
今早用微云打的笔记...头大我惊，这不是可爱的离散吗？！ 建个有向图G，(Xi+Yi)加两边表示( ?Xi+Yi)(Xi+ ?Yi)每个点（eg:A）加上 ?A下图为:(A->B)·( ?B-> ?A)·( ?D->E)·( ?E->D)·( ?B->C)·( ?C-> B)·(C-> ?B)·(B-> ?C)·(C->D)·(D->C)·(C-> ?D)·( ?D-> ?C) 然后用Tarjan算法缩点手热来了一发模板题https://www.luogu.org/problem/P4782贴 1 #include <bits/stdc++.h>2usingnamespace std;3constint N=1e6+5;4int n,m,a,b,fla,flb,c...
主要内容：1、L1 minimization2、Matching Pursuit3、Iterative thresholding4、Total-variation minimization 1、L1 minimization这是一个凸优化问题，类似于统计学中的LASSO。优化算法有：特点：L1最小化的其他形式：2、Matching Pursuit匹配追踪：参考http://www.cnblogs.com/AndyJee/p/3849200.html算法步骤：特点：3、Iterative Thresholding迭代阈值：不断地估计、迭代，直至收敛算法步骤：特点：4、TV Minimization全变分最...
linux loadavg 算法