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  • 刚工作的前两年,我一直都不知道自己学了数据结构和算法后有毛用,平时写代码好像也没太用得到算法,顶多就是用个排序啥的。而数据结构就更是扯淡了,不管是什么开发语言,都已经提供了实现好的工具集,我为什么非要...
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    前言

    从13年年初来到北京工作,到现在已有六七个年头了,过去的六年多的时间里,不管是独自写代码还是带领小伙伴写代码,始终没有认真学习过数据结构和算法,大学里学的那点数据结构的知识也还的差不多了。刚工作的前两年,我一直都不知道自己学了数据结构和算法后有毛用,平时写代码好像也没太用得到算法,顶多就是用个排序啥的。而数据结构就更是扯淡了,不管是什么开发语言,都已经提供了实现好的工具集,我为什么非要纠结他内部的数据结构呢,不了解它的实现原理不也一样用吗?我想应该不只是我有这些疑问,刚开始工作的很多小伙伴也许都有这些疑问。既然这样,我们就带着这些疑问开启今天的学习之旅。

    学习算法的重要性

    首先我们说说为什么要学习数据结构和算法。

    • 面试需要

    你是不是觉得数据结构和算法,跟操作系统、计算机网络、计算机组成原理一样,是脱离实际工作的,除了面试的时候能用得到,否则这辈子你都用不到?其实对于工作时间不是很久的小伙伴来说,首先还真就是为了面试。很多大公司,国外的大厂咱就不说了哈,国内的BATJTMD这一类的一二线互联网,数据结构和算法肯定是必面的,甚至有的面试官会让面试者现场手写代码,很多工作了多年的IT老兵其实经验很丰富,但是最后就是死在了算法和数据结构上。这是社招,校招呢,更不用说了,校招的时候面试者通常没有什么具体的项目经验,面试官只能看他们的基础,看啥呢,肯定还是包括数据结构和算法,因为这是编程的基本功。

    • 工作需要

    假设我们通过背面试题侥幸通过了面试,这时候你肯定又有疑问了,现在是不是就不用管什么数据结构算法了,反正各种语言都有API,会用就是了。问题来了,你不知道API类库的实现原理,不懂得时间、空间复杂度分析,你怎么能用好API呢,如果不知道ArrayList、LinkedList、HashMap......等等的实现原理,在存储数据的时候,你知道该用哪个吗?当然我知道很多小伙伴和我之前一样,不管是啥列表就选ArrayList,映射就选HashMap,这种方式行么,行,反正不会失业,但是万一来个老IT,会被人家骂死。

    • 学习需要

    如果你不想一直做一名只会增删改查的程序猿,就需要了解我们所使用的框架实现原理,不论是Spring全家桶、Redis、MyBtais、RPC......哪一个基础框架在实现时,都用了很多的数据结构和算法的设计思想,如果不懂,那看框架源码会很难,如果框架的实现原理都不知道,想用好某个框架也会很难。

    • 性能需要

    这个就不用说了,如果你的产品用户量很少,几百几千个用户无所谓快慢,选什么数据结构的类库也没啥影响,但是如果你的产品是千万级、亿级的呢,你时时刻刻都得考虑性能,一个简单的ArrayList可能都会导致系统崩溃。

    • 未来需要

    我们都知道现在人工智能、机器学习、区块链这一类的新兴事物比较火,工资也很高,但是你感觉这些东西不懂数据结构和算法能干得了吗?

    学习了数据结构和算法,考虑问题的角度、深度和广度就会不一样,也是在未来职场和别人竞争的捷径,更是面试时你怼面试官的法宝。

    说了这么多,我们来说说什么是数据结构,什么是算法。我个人认为,数据结构就是数据的存储结构,算法就是操作数据的方法,算法是在数据结构的基础上进行的,比如如果一个算法是作用在数组上的,我们来了个链表,那这算法还怎么工作。

    知识图谱

    本次学习,主要学习

    10个数据结构:数组、链表、栈、队列、散列表、二叉树、堆、跳表、图、Trie树(字典树/前缀树)

    10个算法:递归、排序、二分查找、搜索、哈希算法、贪心算法、分治算法、回溯算法、动态规划、字符串匹配算法

    下面这张图是数据结构和算法的知识点,我们能把这张图中的东西搞懂,数据结构和算法这块基本上就没太大问题了。

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    另推荐两个学习数据结构和算法的网站:

    算法可视化:

    https://www.cs.usfca.edu/~galles/visualization/Algorithms.html

    leetcode:

    https://leetcode-cn.com

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    微信公众号:行知老王

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  • 希尔排序 在插入排序的基础上,只不过比较的步长不一样,插入排序比较步长...测试时间普通排序算法10万条数据就已经时间很久了,但是希尔排序都可以处理千万数据,时间大概为2000毫秒,一亿条数据没有测试 ...

    希尔排序

    在插入排序的基础上,只不过比较的步长不一样,插入排序比较步长一直是1(即一个一个的比较)。希尔排序的步长第一次一般设置为gap=Math.floor(arr.length/2),之后依次将步长设置为gap/2,直到步长变为1,这个时候彻底转化成插入排

    测试时间普通排序算法10万条数据就已经时间很久了,但是希尔排序都可以处理千万条数据,时间大概为2000毫秒,一亿条数据没有测试

    以下的数据是测试10万条数据的普通排序算法和1000万的希尔排序算法,时间真的差的很多

    时间复杂度:

    稳定性:不稳定

    function shellSort(arr){
        //外层循环为步长,直到步长为1不再循环
        for(var gap = Math.floor(arr.length/2);gap >0;gap = Math.floor(gap/2)){
            //步长为gap的插入排序,方法同插入排序,只不过原来的j--变成了 j -= gap
            for(var i=gap;i<arr.length;i++){
                var temp = arr[i];
                for(var j = i-gap;j>=0;j -= gap){
                    if(temp >= arr[j]){
                        break;
                    }else{
                        arr[j+gap] = arr[j];
                        arr[j] = temp;
                    }
                }
            }
        }
        return arr;
    }

    归并排序

    实现原理:将一系列排好序的子序列合并成一个大的完整有序序列

    时间复杂度:

    稳定性:

    测试千万数据过程中发现时间没有希尔排序快

    //合并两个数组
    function mergeArray(left,right){
        var arr = [];
        var i=0;
        var j=0;
        while(i<left.length && j<right.length){
            if(left[i] <= right[j]){
                arr.push(left[i]);
                i++;
            }else{
                arr.push(right[j]);
                j++;
            }
        }
        while(i<left.length){
            arr.push(left[i]);
            i++;
        }
        while(j<right.length){
            arr.push(right[j]);
            j++;
        }
        return arr;
    }
    //将数组分成两个数组(一直递归的分,知道length长度为1则不分),并将这两个数组有序的组合起来
    function mergeSort(arr){
        var mid,left,right;
        if(arr.length<=1){
            return arr;
        }else{
            mid = Math.floor(arr.length/2);
            left = arr.slice(0,mid);
            right = arr.slice(mid);
            return mergeArray(mergeSort(left),mergeSort(right));
        }
    }

    快速排序

    快速排序是处理大数据最快的排序算法之一,它是一种分而治之的算法。通过递归的方法将数据分解为包含较小元素和较大元素的不同子序列,不断重复直到数据有序

    算法首先在列表中选择一个元素作为基准值。数据排序围绕基准值进行,将列表中小于基准值的元素移到数组的底部,将大于基准值的元素移到数组的顶部

    快速排序适合大型数据,小的数据反而效率不高

    时间复杂度:

    稳定性:

    function qSort(arr){
        if(arr.length <= 1){
            return arr;
        }
        var left = [];
        var right = [];
        var mid = arr[0];
        for(var i=1;i<arr.length;i++){
            if(arr[i] <= mid){
                left.push(arr[i]);
            }else{
                right.push(arr[i]);
            }
        }
        return qSort(left).concat(mid,qSort(right));
    }

    存在问题:当数据量大的时候提示too much recursion

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  • 大数据、算法项目在任何大厂无论是面试还是工作运用都是非常广泛的,我们精选了50个百度、腾讯、阿里等大厂的大数据、算法落地经验甩给大家,千万不要做收藏党哦,空闲时间记得随时看看!如果你没有大厂项目经验,对...

    大数据、算法项目在任何大厂无论是面试还是工作运用都是非常广泛的,我们精选了50个百度、腾讯、阿里等大厂的大数据、算法落地经验甩给大家,千万不要做收藏党哦,空闲时间记得随时看看!

    如果你没有大厂项目经验,对大厂算法、大数据的项目运用不了解建议你看看!

    算法

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    大数据

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    基于知识图谱的语义理解技术及应用-百度

    知识图谱在人工智能应用中的重要价值日益突显。百度构建了超大规模的通用知识图谱,并在搜索、 推荐、智能交互等多项产品中广泛应用。同时,随着文本、语音、视觉等智能技术的不断深入,知识图谱在复杂知识表示、多模语义理解技术与应用等方面都面临新的挑战与机遇。本文将介绍百度基于知识图谱,从文本到多模态内容的理解技术及应用的最新进展点击获取算法大数据哦。

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    腾讯信息流内容理解技术实践

    目前信息流推荐中使用的内容理解技术,主要有两部分构成:

    1.门户时代和搜索时代遗留的技术积累:分类、关键词以及知识图谱相关技术;

    2.深度学习带来的技术福利: embedding.但是分类对于兴趣点刻画太粗,实体又容易引起推荐多样性问题,而embedding技术又面临难以解释的问题。

    这次主要介绍在信息流推荐中,腾讯是如何做内容理解克服上述问题的。

    主要包括:项目背景、兴趣图谱、内容理解、线上效果。

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    阿里妈妈:电商预估模型的发展与挑战

    内容提纲:

    1. 1.电商数据个性化预估的特性
    2. 2.阿里妈妈模型迭代路径
    3. 3.Where to Go

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    优酷DSP广告投放系统架构实践

    随着RTB网络在线展现广告交易模式的兴起,各大公司都纷纷搭建自己的DSP ( Demand-Side Platform)广告投放系统进行获客。优酷在近几年也搭建DSP系统,并且在持续迭代。在这一过程中 ,经历哪些技术探索?趟过哪些坑?有怎样的技术方案沉淀?下面我将从技术视角分享出来,希望对大家有启发点击获取算法大数据哦。

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    京东电商推荐系统实践

    京东电商推荐系统实践方面的经验

    • 1.排序模块
    • 2.实时更新
    • 3.召回和首轮排序
    • 4.实验平台

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    从算法到应用:滴滴端到端语音AI技术实践

    随着AI科技的发展,智能语音交互技术正在被国内外巨头公司逐步落地和规模化应用。滴滴出行作为移动出行领域的一家领先的移动互联网企业,也正积极布局和利用智能语音交互相关技术,如语音识别、语音对话理解、语音合成等,以便更好的为司机和乘客提供高质量服务,具体地,包含有司机智能助手和滴滴智能客服系统等应用产品点击获取算法大数据哦。

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    美团对话理解技术及实践

    智能客服是一种使用自然语言与用户交互的人工智能系统,通过分析用户意图,以人性化的方式与用户沟通,向用户提供客户服务。

    本议题首先介绍美团智能客服的对话交互框架,然后就我们在其中意图挖掘、意图理解、情绪识别、对话管理等核心模块中用到的机器学习算法进行详细的介绍点击获取算法大数据哦。

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    网易新闻推荐:深度学习排序系统及模型

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    携程金融大数据风控算法实践

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    微博基于Flink 的机器学习实践

    微博作为国内比较主流的社交媒体平台,目前拥有2.22亿日活用户和5.16亿月活用户。如何为用户实时推荐优质内容,背后离不开微博的大规模机器学习平台点击获取算法大数据哦。

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    YARN在字节跳动的优化与实践

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    阿里巴巴双十一千万级实时监控系统技术揭秘

    从底层的机器监控到直面用户的应用,都离不开时序性的业务场景,而时序性的数据一般都由专业的时序数据库来存储分析,下面主要介绍TSDB覆盖的业务场景以及面临的挑战

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    蚂蚁数据分析平台的演进及数据分析方法的应用

    主要分享数据分析平台的平台演进以及我们在上面沉淀的一些数据分析方法是如何应用的点击获取算法大数据哦。

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    大数据、算法是这个时代的潮流,不懂大数据算法去面试大厂都不好意思进门,这份987页的50家大厂的大数据、算法项目实战经验pdf送给你(千万别做收藏党)

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  • 电子商务网站是个性化推荐系统重要地应用的领域之一,亚马逊就是个性化推荐系统的积极应用者和推广者,亚马逊的推荐系统深入到网站的各类商品,为亚马逊带来了...推荐算法分类:按数据使用划分:· 协同过滤算法:...

    电子商务网站是个性化推荐系统重要地应用的领域之一,亚马逊就是个性化推荐系统的积极应用者和推广者,亚马逊的推荐系统深入到网站的各类商品,为亚马逊带来了至少30%的销售额。

    不光是电商类,推荐系统无处不在。QQ,人人网的好友推荐;新浪微博的你可能感觉兴趣的人;优酷,土豆的电影推荐;豆瓣的图书推荐;大从点评的餐饮推荐;世纪佳缘的相亲推荐;天际网的职业推荐等。

    推荐算法分类:

    按数据使用划分:

    · 协同过滤算法:UserCF, ItemCF, ModelCF

    · 基于内容的推荐: 用户内容属性和物品内容属性

    · 社会化过滤:基于用户的社会网络关系

    基于用户的协同过滤算法UserCF

    基于用户的协同过滤,通过不同用户对物品的评分来评测用户之间的相似性,基于用户之间的相似性做出推荐。简单来讲就是:给用户推荐和他兴趣相似的其他用户喜欢的物品。

    用例说明:

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    基于物品的协同过滤算法ItemCF

    基于item的协同过滤,通过用户对不同item的评分来评测item之间的相似性,基于item之间的相似性做出推荐。简单来讲就是:给用户推荐和他之前喜欢的物品相似的物品。

    用例说明:

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    注:基于物品的协同过滤算法,是目前商用最广泛的推荐算法。

    案例:天池大数据竞赛

    我们会开放如下数据类型:

    字 段

    字段说明

    提取说明

    user_id

    用户标记

    抽样&字段加密

    Time

    行为时间

    精度到天级别&隐藏年份

    action_type

    用户对品牌的行为类型

    包括点击、购买、加入购物车、收藏4种行为 (点击:0 购买:1 收藏:2 购物车:3)

    brand_id

    品牌数字ID

    抽样&字段加密

    提供的数据量,涉及千万级天猫用户,万级天猫品牌,时间跨度4个月的行为记录。
    提供的训练数据在天池集群的表t_alibaba_bigdata_user_brand_total_1中,字段分别为:user_id,brand_id, type, visit_datetime。如图所示

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    用户4种行为类型(Type)对应代码分别为:
    点击:0;购买:1;收藏:2;购物车:3

    数据案例为:

    再谈谈Co-occurrence Matrix(同显矩阵)和User Preference Vector(用户评分向量)相乘得到的这个Recommended Vector(推荐向量)的意义

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    第一次听完理论直接上这两个东西相乘实现Item Based Cooperative Filtering(基于物品的协同过滤),一下子真没反应过来,下面就个人的理解通俗的解释一下:

    ItemBased:基于物品的(区分于基于用户的)体现在同现矩阵,把所有用户对物品打过分的记录都拿过来,形成一个个反应物品关联度的矩阵Co-occurrence Matrix,下面简称C矩阵。

    为什么乘以User Preference Vector用户评分向量就是Recommended Vector(推荐向量),这个推荐向量又要怎么用呢?

    还是用R的第三项24.5来做一下解释,

    R3的解释:对于用户U商品103的可推荐度。

    这点很重要,理解这点就是要知道我们这一系列算法过程在做什么(What)。

    我把R3也就是R103的计算用公式表示如下:

    9092bac86c552d6a74dd546ae13abd58.png

    R3怎么出来的

    C101.103 * U101 + C102.103 * U102

    从上面可以看到C103i*Ui就是Ui代表用户对i的喜爱度,C103i代表i和103同时出现的次数,i物品和103同时出现得越多C103i越大,用户对i的喜爱度值越大Ui越大,自然R103值就越大,越值得推荐103。

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    R向量里面的R101, R104,R105和R107这三项值很大,但是我们可以忽略它们应用用户已经对该物品购买过的,也就是已经买个这些了,可以不推荐了,对于用户没有买过的几项里面选出最大(或者TopN)的物品推荐就可以了,

    上面R102,R103,R106里面选一个最大值103,103就是可以推荐的商品了

    代码步骤:

    1、 去重

    2、 获取所有用户的喜欢矩阵:

    a)

    I1

    I2

    I3

    U1

    U2

    3、 获得所有物品之间的同现矩阵

    4、 两个矩阵相乘得到三维矩阵

    5、 三维矩阵的数据相加获得所有用户对所有物品的推荐值(二维矩阵)

    6、 按照推荐值降序排序。

    ub�X �

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  • 《编程珠玑》心得

    2015-04-11 01:30:24
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空空如也

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千万级数据排序算法