
- 特 征
- 有穷性 确切性 输入 输出 可行
- 常 用
- 计算、数据处理和自动推理
- 外文名
- Algorithm
- 中文名
- 算法
- 学 科
- 数学 计算机
-
为有机会进大厂,程序员必须掌握的核心算法有哪些?
2019-10-21 12:11:41由于我之前一直强调数据结构以及算法学习的重要性,所以就有一些读者经常问我,数据结构与算法应该要学习到哪个程度呢?,说实话,这个问题我不知道要怎么回答你,主要取决于你想学习到哪些程度,不过针对这个问题,...由于我之前一直强调数据结构以及算法学习的重要性,所以就有一些读者经常问我,数据结构与算法应该要学习到哪个程度呢?,说实话,这个问题我不知道要怎么回答你,主要取决于你想学习到哪些程度,不过针对这个问题,我稍微总结一下我学过的算法知识点,以及我觉得值得学习的算法。这些算法与数据结构的学习大多数是零散的,并没有一本把他们全部覆盖的书籍。下面是我觉得值得学习的一些算法以及数据结构,当然,我也会整理一些看过不错的文章给大家。大家也可以留言区补充。
一、算法最最基础
1、时间复杂度
2、空间复杂度
一般最先接触的就是时间复杂度和空间复杂度的学习了,这两个概念以及如何计算,是必须学的,也是必须最先学的,主要有最大复杂度、平均复杂度等,直接通过博客搜索学习即可。
文章推荐:
二、基础数据结构
1、线性表
- 列表(必学)
- 链表(必学)
- 跳跃表(知道原理,应用,最后自己实现一遍)
- 并查集(建议结合刷题学习)
不用说,链表、列表必须,不过重点是链表。
2、栈与队列
- 栈(必学)
- 队列(必学)
- 优先队列、堆(必学)
- 多级反馈队列(原理与应用)
特别是优先队列,再刷题的时候,还是经常用到的,队列与栈,是最基本的数据结构,必学。可以通过博客来学习。相关文章:
3、哈希表(必学)
- 碰撞解决方法:开放定址法、链地址法、再次哈希法、建立公共溢出区(必学)
- 布隆过滤器(原理与应用)
哈希表相关的,推荐通过博客来学习,推荐文章:
4、树
- 二叉树:各种遍历(递归与非递归)(必学)
- 哈夫曼树与编码(原理与应用)
- AVL树(必学)
- B 树与 B+ 树(原理与应用)
- 前缀树(原理与应用)
- 红黑树(原理与应用)
- 线段树(原理与应用)
树相关是知识还是挺多的,建议看书,可以看《算法第四版》。相关文章:
高频面试题:什么是B树?为啥文件索引要用B树而不用二叉查找树?
5、数组
- 树状数组
- 矩阵(必学)
树状数组其实我也没学过,,,,
三、各种常见算法
1、十大排序算法
- 简单排序:插入排序、选择排序、冒泡排序(必学)
- 分治排序:快速排序、归并排序(必学,快速排序还要关注中轴的选取方式)
- 分配排序:桶排序、基数排序
- 树状排序:堆排序(必学)
- 其他:计数排序(必学)、希尔排序
对于十大算法的学习,假如你不大懂的话,那么我还是挺推荐你去看书的,因为看了书,你可能不仅仅知道这个算法怎么写,还能知道他是怎么来的。推荐书籍是《算法第四版》,这本书讲的很详细,而且配了很多图演示,还是挺好懂的。
推荐文章:
必学十大经典排序算法,看这篇就够了(附完整代码/动图/优质文章)(修订版)
2、图论算法
- 图的表示:邻接矩阵和邻接表
- 遍历算法:深度搜索和广度搜索(必学)
- 最短路径算法:Floyd,Dijkstra(必学)
- 最小生成树算法:Prim,Kruskal(必学)
- 实际常用算法:关键路径、拓扑排序(原理与应用)
- 二分图匹配:配对、匈牙利算法(原理与应用)
- 拓展:中心性算法、社区发现算法(原理与应用)
图还是比较难的,不过我觉得图涉及到的挺多算法都是挺实用的,例如最短路径的计算等,图相关的,我这里还是建议看书的,可以看《算法第四版》。
更多算法的学习,欢迎关注我的公众号『帅地玩编程』
3、搜索与回溯算法
- 贪心算法(必学)
- 启发式搜索算法:A*寻路算法(了解)
- 地图着色算法、N 皇后问题、最优加工顺序
- 旅行商问题
这方便的只是都是一些算法相关的,我觉得如果可以,都学一下。像贪心算法的思想,就必须学的了。建议通过刷题来学习,leetcode 直接专题刷。
4、动态规划
- 树形DP:01背包问题
- 线性DP:最长公共子序列、最长公共子串
- 区间DP:矩阵最大值(和以及积)
- 数位DP:数字游戏
- 状态压缩DP:旅行商
我觉得动态规划是最难的一个算法思想了,记得当初第一次接触动态规划的时候,是看01背包问题的,看了好久都不大懂,懵懵懂懂,后面懂了基本思想,可是做题下不了手,但是看的懂答案。一气之下,再leetcdoe专题连续刷了几十道,才掌握了动态规划的套路,也有了自己的一套模板。不过说实话,动态规划,是考的真他妈多,学习算法、刷题,一定要掌握。这里建议先了解动态规划是什么,之后 leetcode 专题刷,反正就一般上面这几种题型。后面有时间,我也写一下我学到的套路,有点类似于我之前写的递归那样,算是一种经验。也就是我做题时的模板,不过感觉得写七八个小时,,,,,有时间就写。之前写的递归文章:为什么你学不会递归?告别递归,谈谈我的一些经验
5、字符匹配算法
- 正则表达式
- 模式匹配:KMP、Boyer-Moore
我写过两篇字符串匹配的文章,感觉还不错,看了这两篇文章,我觉得你就差不多懂 kmp 和 Boyer-Moore 了。
字符串匹配Boyer-Moore算法:文本编辑器中的查找功能是如何实现的?
更多算法的学习,欢迎关注我的公众号『苦逼的码农』
6、流相关算法
- 最大流:最短增广路、Dinic 算法
- 最大流最小割:最大收益问题、方格取数问题
- 最小费用最大流:最小费用路、消遣
这方面的一些算法,我也只了解过一些,感兴趣的可以学习下。
总结
对于上面设计到的算法,我都提供了感觉还不错的文章,建议大家收藏,然后可以利用零碎的时间进行阅读,有些人可能会觉得上面的算法太多,说实话,我觉得不多,特别是对于在校生的,上面涉及到的算法可以不用很懂,但至少得了解。至于书籍的话,如果你连基本数据结构都还不懂的,建议看《数据结构与算法》相关书籍,例如《大话数据结构》、《数据结构与算法分析》。如果你有一定的基础,例如知道链表,栈,队列,那么可以看《算法第四版》,不过这本书是用 Java 实现的,不过我觉得你只要学过 C,那么可以看的懂。
这些算法的学习,虽然你觉得学了没有什么用,但还是那些话,它对你的影响是潜意识的,它可以给你打下很深厚的基础内功,如果你想走的更远,那么我推荐学习,标注必学的,那么我觉得,你是真的需要抽时间来学习下,标注原理与应用的,代表你可以不知道怎么用代码实现,但是必得知道它的实现原理以及应用,更多算法的学习,可以持续关注我的微信公众号勒。
作为一个非常注重计算机基础以及算法学习的程序员,一路自学走来,看过挺多不错的优质书籍,在这里推荐给大家,全都是自己看过滴。
最后,很多人问我都是怎么学习的,那我干脆就把我看过的优质书籍贡献出来:
计算机基础入门推荐:《程序是怎样跑起来的》、《网络是怎样连接的》、《计算机是怎样工作的》
进一步认识计算机网络:《计算机网络:自顶向下》、《图解http》
数据结构+算法入门:《数据结构与算法分析:C语言描述版》,《大话数据结构》、《阿哈算法》
算法进阶:《算法第四版》、《编程之美》、《编程珠玑》
由于我是Java技术栈的,顺便推荐基本Java的书籍,从左到由的顺序看到
Java:《Java核心技术卷1》、《编程思想》、《深入理解Java虚拟机》、《Java编程艺术》
数据库:《mysql必知必会》、《MySQL技术内幕:InnoDB存储引擎》
就先介绍这么多,这些都是最基础最核心滴,希望对那些不知道看什书的同学有所帮助
对了,我介绍的这些书籍,我顺便帮你整理好了,你可以在我的原创微信公众号『帅地玩编程』回复『书籍』获取哦
另外,帅地把公众号的精华文章整理成了一本电子书,共 630页!目录如下
现在免费送给大家,在我的公众号帅地玩编程回复程序员内功修炼即可获取。有收获?希望老铁们来个三连击,给更多的人看到这篇文章
1、老铁们,关注我的原创微信公众号「帅地玩编程」,专注于写算法 + 计算机基础知识(计算机网络+ 操作系统+数据库+Linux),保存让你看完有所收获,不信你打我。
2、给俺点个赞呗,可以让更多的人看到这篇文章,顺便激励下我,嘻嘻。
作者info
作者:帅地,一位热爱写作的小伙
原创公众号:『帅地玩编程』,已写了150多篇文章,专注于写 算法、计算机基础知识等提升你内功的文章,期待你的关注。
转载说明:务必注明来源(注明:来源于公众号:苦逼的码农, 作者:帅地) -
算法
2018-02-08 00:13:091.算法定义 算法(Algorithm)是指解题方案的准确而完整的描述,是一系列解决问题的清晰指令,算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。也就是说,能够对一定规范的输入,在有限时间内获得所要求的输出...1.算法定义
算法(Algorithm)是指解题方案的准确而完整的描述,是一系列解决问题的清晰指令,算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。也就是说,能够对一定规范的输入,在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷,或不适合于某个问题,执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。
- 一个算法应该具有以下七个重要的特征:
- ①有穷性(Finiteness):算法的有穷性是指算法必须能在执行有限个步骤之后终止;
②确切性(Definiteness):算法的每一步骤必须有确切的定义;
③输入项(Input):一个算法有0个或多个输入,以刻画运算对象的初始情况,所谓0个输 入是指算法本身定出了初始条件;
④输出项(Output):一个算法有一个或多个输出,以反映对输入数据加工后的结果。没 有输出的算法是毫无意义的;
⑤可行性(Effectiveness):算法中执行的任何计算步骤都是可以被分解为基本的可执行 的操作步,即每个计算步都可以在有限时间内完成(也称之为有效性);
⑥高效性(High efficiency):执行速度快,占用资源少;
⑦健壮性(Robustness):对数据响应正确。
2. 时间复杂度
计算机科学中,算法的时间复杂度是一个函数,它定量描述了该算法的运行时间,时间复杂度常用大O符号(大O符号(Big O notation)是用于描述函数渐进行为的数学符号。更确切地说,它是用另一个(通常更简单的)函数来描述一个函数数量级的渐近上界。在数学中,它一般用来刻画被截断的无穷级数尤其是渐近级数的剩余项;在计算机科学中,它在分析算法复杂性的方面非常有用。)表述,使用这种方式时,时间复杂度可被称为是渐近的,它考察当输入值大小趋近无穷时的情况。
大O,简而言之可以认为它的含义是“order of”(大约是)。
无穷大渐近
大O符号在分析算法效率的时候非常有用。举个例子,解决一个规模为 n 的问题所花费的时间(或者所需步骤的数目)可以被求得:T(n) = 4n^2 - 2n + 2。 当 n 增大时,n^2; 项将开始占主导地位,而其他各项可以被忽略——举例说明:当 n = 500,4n^2; 项是 2n 项的1000倍大,因此在大多数场合下,省略后者对表达式的值的影响将是可以忽略不计的。
3.时间复杂度计算方法
1.一个算法执行所耗费的时间,从理论上是不能算出来的,必须上机运行测试才能知道。但我们不可能也没有必要对每个算法都上机测试,只需知道哪个算法花费的时间多,哪个算法花费的时间少就可以了。并且一个算法花费的时间与算法中语句的执行次数成正比例,哪个算法中语句执行次数多,它花费时间就多。
一个算法中的语句执行次数称为语句频度或时间频度。记为T(n)。2.一般情况下,算法的基本操作重复执行的次数是模块n的某一个函数f(n),因此,算法的时间复杂度记做:T(n)=O(f(n))。随着模块n的增大,算法执行的时间的增长率和f(n)的增长率成正比,所以f(n)越小,算法的时间复杂度越低,算法的效率越高。
在计算时间复杂度的时候,先找出算法的基本操作,然后根据相应的各语句确定它的执行次数,再找出T(n)的同数量级(它的同数量级有以下:1,Log2n ,n ,nLog2n ,n的平方,n的三次方,2的n次方,n!),找出后,f(n)=该数量级,若T(n)/f(n)求极限可得到一常数c,则时间复杂度T(n)=O(f(n))。3.常见的时间复杂度
按数量级递增排列,常见的时间复杂度有:
常数阶O(1), 对数阶O(log2n), 线性阶O(n), 线性对数阶O(nlog2n), 平方阶O(n^2), 立方阶O(n^3),…, k次方阶O(n^k), 指数阶O(2^n) 。- 其中,
- 1.O(n),O(n^2), 立方阶O(n^3),…, k次方阶O(n^k) 为多项式阶时间复杂度,分别称为一阶时间复杂度,二阶时间复杂度。。。。
2.O(2^n),指数阶时间复杂度,该种不实用
3.对数阶O(log2n), 线性对数阶O(nlog2n),除了常数阶以外,该种效率最高
例:算法: for(i=1;i<=n;++i) { for(j=1;j<=n;++j) { c[ i ][ j ]=0; //该步骤属于基本操作 执行次数:n^2 for(k=1;k<=n;++k) c[ i ][ j ]+=a[ i ][ k ]*b[ k ][ j ]; //该步骤属于基本操作 执行次数:n^3 } } 则有 T(n)= n^2+n^3,根据上面括号里的同数量级,我们可以确定 n^3为T(n)的同数量级 则有f(n)= n^3,然后根据T(n)/f(n)求极限可得到常数c 则该算法的 时间复杂度:T(n)=O(n^3)
4.讨论
定义:如果一个问题的规模是n,解这一问题的某一算法所需要的时间为T(n),它是n的某一函数 T(n)称为这一算法的“时间复杂性”。
当输入量n逐渐加大时,时间复杂性的极限情形称为算法的“渐近时间复杂性”。
我们常用大O表示法表示时间复杂性,注意它是某一个算法的时间复杂性。大O表示只是说有上界,由定义如果f(n)=O(n),那显然成立f(n)=O(n^2),它给你一个上界,但并不是上确界,但人们在表示的时候一般都习惯表示前者。
此外,一个问题本身也有它的复杂性,如果某个算法的复杂性到达了这个问题复杂性的下界,那就称这样的算法是最佳算法。
“大O记法”:在这种描述中使用的基本参数是 n,即问题实例的规模,把复杂性或运行时间表达为n的函数。这里的“O”表示量级 (order),比如说“二分检索是 O(logn)的”,也就是说它需要“通过logn量级的步骤去检索一个规模为n的数组”记法 O ( f(n) )表示当 n增大时,运行时间至多将以正比于 f(n)的速度增长。
这种渐进估计对算法的理论分析和大致比较是非常有价值的,但在实践中细节也可能造成差异。例如,一个低附加代价的O(n2)算法在n较小的情况下可能比一个高附加代价的 O(nlogn)算法运行得更快。当然,随着n足够大以后,具有较慢上升函数的算法必然工作得更快。
O(1) Temp=i;i=j;j=temp; 以上三条单个语句的频度均为1,该程序段的执行时间是一个与问题规模n无关的常数。算法的时间复杂度为常数阶,记作T(n)=O(1)。如果算法的执行时间不随着问题规模n的增加而增长,即使算法中有上千条语句,其执行时间也不过是一个较大的常数。此类算法的时间复杂度是O(1)。 O(n^2) 2.1. 交换i和j的内容 sum=0; (一次) for(i=1;i<=n;i++) (n次 ) for(j=1;j<=n;j++) (n^2次 ) sum++; (n^2次 ) 解:T(n)=2n^2+n+1 =O(n^2) 2.2. for (i=1;i<n;i++) { y=y+1; ① for (j=0;j<=(2*n);j++) x++; ② } 解: 语句1的频度是n-1 语句2的频度是(n-1)*(2n+1)=2n^2-n-1 f(n)=2n^2-n-1+(n-1)=2n^2-2 该程序的时间复杂度T(n)=O(n^2). O(n) 2.3. a=0; b=1; ① for (i=1;i<=n;i++) ② { s=a+b; ③ b=a; ④ a=s; ⑤ } 解:语句1的频度:2, 语句2的频度: n, 语句3的频度: n-1, 语句4的频度:n-1, 语句5的频度:n-1, T(n)=2+n+3(n-1)=4n-1=O(n). O(log2n ) 2.4. i=1; ① while (i<=n) i=i*2; ② 解: 语句1的频度是1, 设语句2的频度是f(n), 则:2^f(n)<=n;f(n)<=log2n 取最大值f(n)= log2n, T(n)=O(log2n ) O(n^3) 2.5. for(i=0;i<n;i++) { for(j=0;j<i;j++) { for(k=0;k<j;k++) x=x+2; } } 解:当i=m, j=k的时候,内层循环的次数为k当i=m时, j 可以取 0,1,...,m-1 , 所以这里最内循环共进行了0+1+...+m-1=(m-1)m/2次所以,i从0取到n, 则循环共进行了: 0+(1-1)*1/2+...+(n-1)n/2=n(n+1)(n-1)/6所以时间复杂度为O(n^3).
我们还应该区分算法的最坏情况的行为和期望行为。如快速排序的最 坏情况运行时间是 O(n^2),但期望时间是 O(nlogn)。通过每次都仔细地选择基准值,我们有可能把平方情况 (即O(n^2)情况)的概率减小到几乎等于 0。在实际中,精心实现的快速排序一般都能以 (O(nlogn)时间运行。
- 下面是一些常用的记法:
- 访问数组中的元素是常数时间操作,或说O(1)操作。一个算法如 果能在每个步骤去掉一半数据元素,如二分检索,通常它就取 O(logn)时间。用strcmp比较两个具有n个字符的串需要O(n)时间。常规的矩阵乘算法是O(n^3),因为算出每个元素都需要将n对 元素相乘并加到一起,所有元素的个数是n^2。
指数时间算法通常来源于需要求出所有可能结果。例如,n个元 素的集合共有2n个子集,所以要求出所有子集的算法将是O(2n)的。指数算法一般说来是太复杂了,除非n的值非常小,因为,在 这个问题中增加一个元素就导致运行时间加倍。不幸的是,确实有许多问题 (如著名的“巡回售货员问题” ),到目前为止找到的算法都是指数的。如果我们真的遇到这种情况,通常应该用寻找近似最佳结果的算法替代之。
5.常用排序
-
夜深人静写算法(三)- 初等数论入门
2017-12-28 15:33:22 -
夜深人静写算法(十三)- 树状数组
2017-12-28 15:07:32 -
(算法)通俗易懂的字符串匹配KMP算法及求next值算法
2018-10-06 00:23:54大多数据结构课本中,串涉及的内容即串的模式匹配,需要掌握的是朴素算法、KMP算法及next值的求法。在考研备考中,参考严奶奶的教材,我也是在关于求next值的算法中卡了一下午时间,感觉挺有意思的,把一些思考的... -
程序员面试、算法研究、编程艺术、红黑树、机器学习5大系列集锦
2011-06-14 12:11:00程序员面试、算法研究、编程艺术、红黑树、机器学习5大经典原创系列集锦与总结 作者:July--结构之法算法之道blog之博主。 时间:2010年10月-2018年5月,一直在不断更新中.. 出处:... -
经典算法(5)杨辉三角
2019-11-04 17:15:35杨辉三角 是经典算法,这篇博客对它的算法思想进行了讲解,并有完整的代码实现。 -
雪花算法的原理和实现Java
2019-05-05 15:05:24SnowFlake 算法,是 Twitter 开源的分布式 id 生成算法。其核心思想就是:使用一个 64 bit 的 long 型的数字作为全局唯一 id。在分布式系统中的应用十分广泛,且ID 引入了时间戳,基本上保持自增的。 这 64 个 ... -
简单易懂——Dijkstra算法讲解
2018-02-18 00:22:46我的机器学习教程「美团」算法工程师带你入门机器学习 已经开始更新了,欢迎大家订阅~ 任何关于算法、编程、AI行业知识或博客内容的问题,可以随时扫码关注公众号「图灵的猫」,加入”学习小组“,沙雕博主在线答疑... -
2020最新-精选基础算法100题(面试必备)
2020-05-18 19:58:16作为一个程序员,算法能力必不可少,虽然不一定是算法工程师,但是算法还是彰显着个人的编码能力,面试中也经常会被问到,甚至会被要求临场做算法题,所以,还是好好积累吧。 个人其实对算法挺有兴趣的,从3月份... -
在算法研究过程中如何进行算法创新
2019-07-13 04:03:29创新一直是一个令人纠结的话题,研究生毕业设计多数需要算法的创新,而博士生毕业... 通常,我们使用一个算法,这里举个简单的粒子,PSO粒子群优化算法,我们通过仿真,会得到该算法的收敛速度,仿真精度等一些参数... -
算法学习笔记之一阶低通滤波算法
2016-09-27 11:29:131. 一阶滤波算法的原理 一阶滤波,又叫一阶惯性滤波,或一阶低通滤波。是使用软件编程实现普通硬件RC低通滤波器的功能。 一阶低通滤波的算法公式为: Y(n)=αX(n) (1-α)Y(n-1) 式中:α=滤波系数;X(n)=本次采样... -
夜深人静写算法(二)- 动态规划
2017-12-28 14:57:36新地址:夜深人静写算法(二)- 动态规划入门 -
夜深人静写算法(一)- 搜索入门
2017-12-28 14:43:02新地址:夜深人静写算法(一)- 搜索入门 -
KMP算法—终于全部弄懂了
2019-03-22 21:00:45详细讲解KMP算法,并对难点 k=next[k] 这条语句重点描述 -
夜深人静写算法(二十三)- 最短路
2017-12-28 15:24:29新地址:夜深人静写算法(二十三)- 最短路 -
最优化算法之粒子群算法(PSO)
2018-08-03 10:26:45一、粒子群算法的概念 粒子群优化算法(PSO:Particle swarm optimization) 是一种进化计算技术(evolutionary computation)。源于对鸟群捕食的行为研究。粒子群优化算法的基本思想:是通过群体中个体之间的... -
粒子群优化算法(PSO)
2018-06-04 20:07:09粒子群优化算法(Partical Swarm Optimization PSO),粒子群中的每一个粒子都代表一个问题的可能解,通过粒子个体的简单行为,群体内的信息交互实现问题求解的智能性。由于PSO操作简单、收敛速度快,... -
Dijkstra算法原理
2017-02-19 22:46:13Dijkstra算法 1.定义概览 Dijkstra(迪杰斯特拉)算法是典型的单源最短路径算法,用于计算一个节点到其他所有节点的最短路径。主要特点是以起始点为中心向外层层扩展,直到扩展到终点为止。Dijkstra算法是很有代表性... -
趣写算法系列之--匈牙利算法
2013-07-18 13:39:59【书本上的算法往往讲得非常复杂,我和我的朋友计划用一些简单通俗的例子来描述算法的流程,这只是刚开始的样稿,其实我们也才刚开始】 匈牙利算法是由匈牙利数学家Edmonds于1965年提出,因而得名。匈牙利算法是... -
10大经典排序算法动画解析-收藏
2018-12-13 14:13:07排序算法是《数据结构与算法》中最基本的算法之一。 排序算法可以分为内部排序和外部排序。 内部排序是数据记录在内存中进行排序。 而外部排序是因排序的数据很大,一次不能容纳全部的排序记录,在排序过程中需要... -
JAVA近百种算法大全
2013-05-29 10:25:35最近找到的JAVA近百种算法大全 分享一下 java算法大全,有近100多种常见算法的源代码,是学习JAVA算法的难得资料,需要的童鞋来下载吧! -
防劝退!数据结构和算法难理解?可视化动画带你轻松透彻理解!
2019-11-22 13:50:09大家好,我是 Rocky0429,一个连数据结构和算法都不会的蒟蒻… 学过数据结构和算法的都知道这玩意儿不好学,没学过的经常听到这样的说法还没学就觉得难,其实难吗?真难! 难在哪呢?当年我还是个小蒟蒻,初学数据... -
快速排序算法
2019-01-11 21:09:08但是这种算法时间复杂度高,当需要排序的元素较多时,程序运行时间很长,因此产生了快速排序算法。该算法的实现可分为以下几步: 1. 在数组中选一个基准数(通常为数组第一个); 2. 将数组中小于基准数的数据移到... -
计算机操作系统_银行家算法
2018-12-05 23:21:02银行家算法 -
蓝桥杯知识点汇总:基础知识和常用算法
2020-01-21 14:59:45此系列包含蓝桥杯(软件类)所考察的绝大部分知识点,算法,和写算法题必须学会的JAVA的基础语法,API,对想从C/C++转到JAVA组以及初学算法的同学很有帮助。 -
详解遗传算法(含MATLAB代码)
2019-05-29 11:30:47一、遗传算法概述 二、遗传算法的特点和应用 三、遗传算法的基本流程及实现技术 3.1 遗传算法的基本流程 3.2 遗传算法的实现技术 1.编码 2.适应度函数 3.选择算子 4.交叉算子 5.变异算子 6.运行参数 四、... -
各种聚类算法(原理+代码+对比分析)最全总结
2017-12-14 10:41:20序言 还是要持续总结,持续积累。 一、聚类的目标 使同一类对象的相似度尽可能地大;不同类对象之间的相似度尽可能地小。 二、聚类算法分类 ...算法:K-MEANS算法、K-MEDOIDS算法、CLARANS算法 2.... -
页面置换算法-CLOCK置换算法及其改进版算法
2018-12-29 13:31:51页面置换算法中的LRU算法最接近理想情况下的OPT算法,但是实现起来比较困难且开销较大,所以很多设计者试图用开销比较小的算法接近LRU算法,CLOCK算法就是其中一种。 1.简单的CLOCK算法是通过给每一个访问的页面... -
算法和算法评价
2019-07-05 20:42:11一、算法的基本概念 算法是对特定问题求解步骤的一种描述,它是指令的有限序列,其中的每条指令表示一个或多个操作。具有以下性质: 1.有穷性:一个算法必须总是在执行有穷步之后结束,且每一步都可在有穷时间内...