【ACM算法总结】教程文章相关的互联网学习教程文章

常见的排序算法——总结(待完成)【图】

最近总结了以下排序算法:插入排序:直接插入排序,希尔排序 交换排序:冒泡排序,快速排序(挖坑法,前后指针法,左右指针法) 选择排序:直接选择排序,堆排序 归并排序所以想对这些排序算法再做一个对比。 一、稳定性 二、时间复杂度 实验了各种排序算法需要的运行时间: 2000个元素时: 20000个元素时:50000个元素时:100000个元素时: 从上面结果可以看出:直接插入排序(direct_insert)、直接选择排序(select_direct)、冒泡...

排序算法总结【代码】【图】

O(n^2) 为什么要学习O(n^2)的排序算法?编码简单,易于实现 在某些特殊情况,简单的算法更有效 简单算法的思想衍生出复杂的排序算法(如插入排序 -> 希尔排序) 作为子过程,改进更复杂的排序算法选择排序 template<typename T> void selectSort(T arr[], int len){for (int i = 0; i < len; ++i) {int minIndex = i;for (int j = i; j < len; ++j) {if (arr[j] < arr[minIndex]){minIndex = j;}}swap(arr[i],arr[minIndex]);} }插...

经典算法总结

最经典的算法莫过于选择排序和冒泡排序: 在总结之前先看了如下一篇博客: https://blog.csdn.net/chen13579867831/article/details/78790853 Java中的选择排序和冒泡排序思想及代码实现 博主对这两种排序方法,介绍得比较清楚,不过这里我扣扣其中的细节并加上我自己的一些理解。

目标检测算法总结(R-CNN,SPPNet,Fast R-CNN, Faster R-CNN, Yolo, SSD等算法 )持续更新【图】

目前主流的目标检测算法分为两大类(两阶段检测和一阶段检测) 两阶段检测:第一步:生成可能包含物体的候选区域(专业术语:Region Proposal)第二步:对候选区域做进一步分类和校准,得到最终的检测结果。代表:R-CNN,SPPNet,Fast R-CNN, Faster R-CNN 一阶段检测:直接给出最终的结果,没有显示地生成候选区域的步骤。代表: Yolo, SSD 下面详细介绍这几种算法的原理: R-CNN: 第一步:先通过Selective S...

工作两年多的经验总结[算法篇]

文章目录IT工作经验总结第一原则:你有所值第二原则:永远不要远离你的领导第三原则:不断学习第四原则:做任何事,无论结果好与坏先不要找借口总结 IT工作经验总结 第一原则:你有所值起码让你的直属领导和上级领导感觉雇佣你,值得!!!!毕竟企业都是以盈利为目的的,企业不是慈善机构,只有你的父母是永远你的慈善机构。虽然话有点糙,但是理不糙!!!你读书学习的目的又是什么,不是为了解决工作的难题?不是为了社会的难题...

转(排序算法总结)【代码】【图】

Java常用的八种排序算法与代码实现 ?排序问题一直是程序员工作与面试的重点,今天特意整理研究下与大家共勉!这里列出8种常见的经典排序,基本涵盖了所有的排序算法。 1.直接插入排序 我们经常会到这样一类排序问题:把新的数据插入到已经排好的数据列中。将第一个数和第二个数排序,然后构成一个有序序列将第三个数插入进去,构成一个新的有序序列。对第四个数、第五个数……直到最后一个数,重复第二步。如题所示:直接插入...

C++面试总结之算法(四):数组

1. 栈用数组怎么实现#define?MAXSIZE?10;??template<class?T>??class?Stack?{??public:??//默认构造函数??Stack();??Stack(size_t?maxElements);??Stack(T?data[],size_t?maxElments);??~Stack()?{??delete[]?arrays;}?//入栈??void?Push(T?data)?{if(isFull())??throw?runtime_error("Full?stack");??????else??{??top++;//指向栈顶??arrays[top]=data;?????}??}??//出栈并返回??T?Pop(){??if(isEmpty())??throw?runtime_error("N...

Hash算法总结(转)

1. Hash是什么,它的作用先举个例子。我们每个活在世上的人,为了能够参与各种社会活动,都需要一个用于识别自己的标志。也许你觉得名字或是身份证就足以代表你这个人,但是这种代表性非常脆弱,因为重名的人很多,身份证也可以伪造。最可靠的办法是把一个人的所有基因序列记录下来用来代表这个人,但显然,这样做并不实际。而指纹看上去是一种不错的选择,虽然一些专业组织仍然可以模拟某个人的指纹,但这种代价实在太高了。 而对...

算法总结

1.链表是否有环struct Node { int iData; Node* pNext; } bool IsLoop(Node* pHead) { Node* pSlow = pHead; Node* pFast = pHead; while((NULL!=pFast)&&(NULL!=pFast->pNext)) { pSlow = pSlow->pNext; pFast = pFast->pNext->pNext; if(pSlow==pFast) return true; } return false; }2.链表逆序递归:Node* reverseList(Node* pHead) { if((NULL==pHead)|...

十大经典排序算法最强总结(含JAVA代码实现)【图】

术语说明: 稳定:如果a原本在b前面,而a=b,排序之后a仍然在b的前面; 不稳定:如果a原本在b的前面,而a=b,排序之后a可能会出现在b的后面; 内排序:所有排序操作都在内存中完成; 外排序:由于数据太大,因此把数据放在磁盘中,而排序通过磁盘和内存的数据传输才能进行; 时间复杂度: 一个算法执行所耗费的时间。 空间复杂度:运行完一个程序所需内存的大小。 算法总结:图片名词解释: n:数据规模 k:“桶”的个数 In-place:...

LeetCode 刷题指南以及常见算法题解题思路总结

程序员面试过程中,算法和数据结构是必备知识点之一。无论大公司还是小公司,多多少少都会涉及算法题目。LeetCode 成为快速复习算法题目的有力武器,但是 LeetCode 日益增加的题库,短时间内不可能刷完,如何有效的刷题呢?常见的题目有哪些?通过 LeetCode 上面的题目,我们是否能够总结出一类题目的解决方法,从而达到举一反三的效果呢?本文主要面向算法爱好者或者需要准备面试算法的程序员同学,主要包括以下内容:LeetCode 刷...

排序算法总结【代码】

O(n2)的冒泡,选择,插入,先不贴,先贴归并,快排,堆排, O(nlog(n)) 归并排序 二路归并递归写法:时间O(nlog(n)),稳定,总时间O(nlog),空间:O(n+log(n)),n为内存,log(n)为栈空间#include<bits/stdc++.h> using namespace std;//归并过程 void merge(int arr[], int l, int mid, int r){int len=r-l+1;//合并长度vector<int> help; //临时数组int lindex = l;int rindex = mid+1;while(lindex<=mid && rindex<=r){if(arr[lin...

旷视 2019 春季算法实习生面试总结【图】

20190314 一面自我介绍 项目介绍 2019 春季实习生招聘之项目介绍 了解过哪些 CV 领域 一张图片多个类别怎么设计损失函数,多标签分类问题 SVM、决策树优缺点,非线性回归用什么方法,L1、L2 正则化区别 链表归并快排 LeetCode 148——排序链表 反转链表 LeetCode 206——反转链表 实习时间,想做什么项目,检测、分割、行人重识别 骰子掷出 1-7 的均匀分布第一次掷骰子的点数为 \(X_1\),第二次掷骰子的点数为 \(X_2\),如果\(X_1=...

遍历算法总结【代码】【图】

1 概念 先序遍历:节点 - 左孩子 - 右孩子中序遍历:左孩子 - 根结点 - 右孩子后序遍历:左孩子 - 右孩子 - 根结点前序遍历:- + a * b – c d / e f 中序遍历:a + b * c – d – e / f 后序遍历:a b c d – * + e f / - 2 python的前中后序递归算法实现class BinTree():def __init__(self, value, left=None, right=None):self.value = valueself.left = leftself.right = rightdef initial_tree():a = BinTree(1)b = BinTre...

算法总结【图】

机器学习算法太多了,分类、回归、聚类、推荐、图像识别领域等等,要想找到一个合适算法真的不容易,所以在实际应用中,我们一般都是采用启发式学习方式来实验。通常最开始我们都会选择大家普遍认同的算法,诸如SVM,GBDT,Adaboost,现在深度学习很火热,神经网络也是一个不错的选择。假如你在乎精度(accuracy)的话,最好的方法就是通过交叉验证(cross-validation)对各个算法一个个地进行测试,进行比较,然后调整参数确保每个...