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机器学习入门 9-4 实现逻辑回归算法
本小节主要依据sklearn的设计理念封装我们自己的逻辑回归算法，最后在jupyter中调用并实现。 a 实 现 逻 辑 回 归 算 法 在之前的小节中详细推导了逻辑回归算法的损失函数。 通过之前的学习我们知道逻辑回归算法和线性回归算法有很多相似之处，我们完全可以在原来实现的LinearRegression基础上修改成LogisticRegression。 接下来就具体的实现我们自己的逻辑回归算法： 导入相应的模块 由于逻辑回归算法解决的是分类问题，所以通过accuracy_score准确率来评估模型的好坏。 在这里我们仿照sklearn中的设计模式，将LogisticRegression封装成类，通过在类中定义方法实现相应的算法逻辑。 初始化类的方法 实现批量梯度下降法 逻辑回归没有数学解析解，所以只能通过梯度下降算法来求解。在本小节先不实现随机梯度下降法，只实现批量梯度下降法。
83520发布于 2020-02-26 - 来自专栏小K算法
堆排序，怎么个堆法？
堆排序在面试中是常考的内容，而且，堆也常用于处理各种海量数据面试题。 我们先看看究竟什么是堆？以大顶堆为例： 对于一棵完全二叉树而言，当每个结点不小于其子结点时，便可称之为堆(大顶堆)，比如： ? 接下来，我们来图解堆排序，并用程序来实现堆排序。在这个过程中，希望大家感受到堆之美。 图解堆排序 一. 到此为止，可以看到，一个大顶堆已经形成，可以看到，最大的80已经被选择出来了。 二. 调整堆 我们把堆顶的最大值80调整到最后，保存下来，得到的结果是： ? 终于，实现了排序，这就是所谓的堆排序，其平均时间复杂度为O(N*logN), 比冒泡排序好多啦。 堆排序实现 接下来，我们用代码来实现堆排序，如下： #include<iostream> using namespace std; void print(int a[], int n) { int
49330发布于 2021-07-12 - 来自专栏文武兼修ing——机器学习与IC设计
左式堆左式堆代码实现
1 NULL的节点的零路径长为-1，只有一个子节点或没有子节点的节点零路径长为0 左式堆 左式堆是特殊的优先堆，除了有序性（每个节点的数据小于其子节点）以外，还有具有与零路径长相关的性质：对于左式堆，要求任一节点的左子节点零路径长大于等于右子节点的零路径长 操作 合并操作 左式堆的基本操作是合并，合并的递归描述如下： 当输入的两个堆都是空的，输出空堆；当有一个堆是空的，则返回非空的堆 当两个堆非空时，比较两个根节点的大小，返回为： 堆根节点为原较小的根节点 左子树为原较小的跟节点的左子树 右子树为根节点较大的堆和跟节点较小堆右子树合并的结果 如下图所示： ? merge_op.png 对于最终结果，可能在根节点上出现不符合左式堆的性质的情况，出现这种情况时，交换左右子节点即可： ? merge_change.png 其他操作 有了核心操作合并，优先堆的其他操作可由合并实现： 插入：通过合并单个节点和现有堆实现 弹出：将根节点返回，并合并左右子堆 代码实现 节点数据结构体 type
1.2K100发布于 2018-04-27 - 来自专栏思考与总结
堆的Golang实现
在Leetcode刷题的时候，有些题目需要自己实现一个堆的结构，在此记录一下。例如Leetcode-23：合并k个升序链表。1. 首先实现一个链表节点的小顶堆的结构，按照值排序大小// 实现小顶堆, Len, Less, Swap, Push, Pop 五方法type NodeHeap []*ListNodefunc (nh NodeHeap 然后将各个节点调用heap.Push(nh, node)推入堆中，并自行堆化。 然后从小顶堆中弹出最小值也就是堆顶元素的时候使用heap.Pop(nh)，这里要使用类型断言，因为heap.Pop弹出的元素类型是空接口类型。 在一次周赛中遇到了一种新的堆的写法，在此补充一下：Leetcode-2462题，雇佣K位工人。
1.1K50编辑于 2023-01-08 - 来自专栏叶子的开发者社区
用数组实现堆
这里实现一个最小堆 实现堆关键在于堆调整，堆有向上调整和向下调整，当pop堆顶元素的时候是弹出数组里面最小的元素，这个时候需要向下调整堆，把堆顶元素的值更新为数组末尾元素的值，然后从堆顶开始向下调整堆 adjustDown(0); return temp; } 从树根节点开始，找出左右子树中比自己更小的节点，交换值，然后从交换后的节点处继续往下寻找更小的节点，直到堆末尾或者没有更小的
44010编辑于 2024-07-07 堆的实现以及利用堆进行排序
堆的实现 在数据结构中，堆是一种非常重要的结构，尤其在需要频繁访问最大值或最小值的场景中。今天，我们将通过C语言实现一个最小堆，并详细介绍其核心功能和实现细节。 最大堆的实现只需通过改变向上向下调整的大于小于号即可 1. 什么是堆？ 堆是一种特殊的完全二叉树，分为最大堆和最小堆。在最小堆中，父节点的值总是小于或等于其子节点的值。 这种特性使得堆的根节点始终是所有节点中的最小值，非常适合实现优先队列。 堆有以下的性质： 堆中某个结点的值总是不⼤于或不⼩于其⽗结点的值； 堆总是⼀棵完全⼆叉树。 最小堆的核心操作 最小堆的基本操作包括初始化、插入、删除、获取堆顶元素、判断堆是否为空等。以下是这些操作的具体实现： 2.1 初始化堆 初始化堆时，我们需要为堆分配一个动态数组，并设置其容量和大小。 调整堆的算法 堆的调整是实现堆操作的核心。向上调整（AdjustUp）和向下调整（AdjustDown）分别用于插入和删除操作。
14110编辑于 2026-01-15- 来自专栏三太子敖丙
老公：怎么排查堆内存溢出啊？
你知道的越多，你不知道的越多 上次给老公们说过了死循环cpu飙高的排查过程，今天就带着老公们看看堆内存溢出我们一般怎么排查的。 老婆：那怎么分析呢？ 今天我就用一个JDK自带的工具jvisualvm来给大家演示一波怎么操作的，因为这玩意谁都有，你去命令行敲一下jvisualvm就出来了（Mac是这样的，不知道Windows是怎么样子的）。 可以看到不释放，堆空间就一直上去，直到OOM（out of memory） ? 这个时候我们就dump下来堆信息看看 ? 延伸点 上面我们使用工具jump了，那怎么去服务器上jump呢？
1.3K20发布于 2020-05-25 - 来自专栏编程技术专栏
堆(Heap)的详细实现
图1] 堆的存储 一般都用数组来表示堆，i结点的父结点下标就为(i–1)/2。 堆的操作：小根堆插入元素 插入一个元素：新元素被加入到heap的末尾，然后更新树以恢复堆的次序。 每次插入都是将新数据放在数组最后。 [图3] 堆的操作：删除小根堆堆的最小元素 按定义，堆中每次都删除第0个数据。为了便于重建堆，实际的操作是将最后一个数据的值赋给根结点，堆的元素个数-1，然后再从根结点开始进行一次从上向下的调整。 这样堆中第0个数据又是堆中最大的数据，重复上述步骤直至堆中只有一个数据时，数组元素就已经有序。 小根堆的实现 #include <iostream> using namespace std; const int DefaultSize = 50; template<typename T> class
1.3K40发布于 2019-09-02 - 来自专栏C/C++ 专栏
【数据结构】堆——超详解！！！（包含堆的实现）
二、堆的实现（小堆） （本文实现的堆是小堆，但原理一样） 1. 想要实现堆，首先要想清楚要用什么实现堆 之前，我们讲了完全二叉树的存储，提到完全二叉树的编号是连续的，对于完全二叉树来说，我们可以用数组来进行存储，用下标来进行编号 而堆，就是一个完全二叉树，所以直接使用数组实现即可 （包含顺序表的实现) 与顺序表同理，堆的实现也应该有三名成员： 1. 指向一个数组的指针 2. 堆内的总元素 3. 堆内的总容量 3. 第一步：怎么插入？ ，故需要做出调整，将尾插的数据向上调整 那么该怎么调整呢？
74210编辑于 2025-12-30 - 来自专栏IT杂记
小顶堆Java实现
参考文章： 漫谈经典排序算法:一、从简单选择排序到堆排序的深度解析 http://blog.csdn.net/touch_2011/article/details/6767673 其中实现了如下功能： 创建一个节点数为nodes的堆； 2. 往堆中put一个int值，替换堆顶的元素，也即堆中最小的值； 3. 对堆进行排序； 4. 获取堆数据数组；调用sort后，获取的就是排序后的数组； 代码如下： import java.util.Arrays; import java.util.Random; public class MinFixHeap
1.9K81发布于 2018-02-08 - 来自专栏学习
堆的实现与堆排序
前言 本篇旨在介绍二叉树中特殊结构堆, 以及堆的实现与应用 更多文章 博客主页: 酷酷学!!! 点击关注 一起加油~ 二 . 树的概念及结构 1. 将根结点最大的堆叫做最大堆或大根堆，根结点最小的堆叫做最小堆或小根堆。 简单来说, 堆首先是完全二叉树, 如果父节点都比子节点大称为大堆, 父节点比子结点小称为小堆. 堆的性质： 堆中某个结点的值总是不大于或不小于其父结点的值； 堆总是一棵完全二叉树。 五 . 堆的实现过程 根据如上所述, 堆逻辑上是二叉树, 物理上可以使用数组来存储. 1. 堆排序算法 我们知道, 如果是小堆, 那么堆顶数据一定是最小的元素, 我们可以让数据导入到一个堆中, 然后每次获取堆顶数据, 再删除堆顶数据, 这样确实可以进行排序, 但是这样空间复杂度为O(N),每次排序还需要进行堆的创建 堆的删除操作的时间复杂度为O(logn)，其中n为堆中节点的个数。 堆的建立操作的时间复杂度为O(n)，其中n为堆中节点的个数。 堆的查找操作的时间复杂度为O(1)。 完
31310编辑于 2024-10-16 - 来自专栏神奇的程序员的专栏
TypeScript实现二叉堆
本文将详解二叉堆并用TypeScript将其实现，欢迎各位感兴趣的开发者阅读本文。 写在前面 本文重点讲解堆如何实现，对堆这种数据结构不了解的开发者请移步我的另一篇文章：数据结构:堆 实现思路 二叉堆是一种特殊的二叉树，二叉堆也叫堆，它有以下两个特性： 它是一颗完全二叉树 二叉堆不是最小堆就是最大堆 下图描述了一颗完全二叉树： 最小堆和最大堆 最小堆：所有的节点都小于等于它的子节点 最大堆：所有的节点都大于等于它的子节点 下图描述了最大堆和最小堆 实现二叉堆 二叉堆有两种表现方式： 像二叉树一样用节点表示 extract函数不接收参数 如果堆为空则返回undefined 如果堆的长度为1，直接返回堆顶元素 否则，声明一个变量保存堆顶元素 执行下移函数调整堆结构 返回刚才保存堆堆顶元素 下移操作的实现： siftDown 实现代码 上面我们讲解了堆的概念，分析了的实现思路，接下来我们将上述实现思路转化为代码 新建Heap.ts文件 声明MinHeap类，声明堆、比对函数、初始化堆 export class MinHeap
79120编辑于 2022-04-10 - 来自专栏zxctscl个人专栏
【数据结构】堆的实现
前言 在上一篇关于树和二叉树的博客中，最后提到了堆。有小根堆和大根堆。 左边的结构是我们想象出来的，右边才是实际存储的结构。 这次来实现堆。 2. 堆的实现 用数组来实现，这里以实现小堆为例子，它的特点是父节点小于子节点。 先定义一个堆的结构体：为了方便扩容，加了size。 2.2.2 插入代码实现 先判断空间是否足够，不够就扩容，够就直接插入x，再将php->size++。 2.3.1 分析 这时删除堆顶的数据，那么堆顶就是次小的值。 这里要保持删除之后还是小堆。 如果使用挪动数据覆盖，删除根，此时整棵树的父子关系全乱了，大小关系也乱了，这样是不可行的。 2.3.2 删除代码实现 首尾交换删除，然后将php->size--，最后向下调整。
33010编辑于 2024-01-23 - 来自专栏Howl同学的学习笔记
小根堆的Java实现
堆 堆是完全二叉树的数组形式，由于堆没有指针指向，所以可以利用下标来模拟指向，假设 i 为父节点，那么 2i+1 为左孩子，2i+2 为右孩子。 假设 i 为当前节点，那么 (i - 1) / 2 为父节点 根据大小排序可分为小根堆和大根堆，小根堆即元素越小越在上方，大根堆则相反。 堆的应用： 堆排序 优先级队列 快速找最值 2. 小根堆实现 内部操作有： 上浮：将小的元素往上移动、当插入元素时，将元素插入末尾，这样上移即可调整位置 下沉：将大的元素向下移动、当删除元素时，将首位交换，弹出尾部，首部下移即可调整位置 插入：添加元素 // 实际存放元素个数 // 这里是个坑，debug了好久，起因：下标 = 实际大小-1 private int size; // 数组存储元素 // 可以实现简单扩容
2.5K30发布于 2020-04-24 - 来自专栏python3
Python实现最大堆（大顶堆）
最大堆是指最大的元素在堆顶的堆。 Python自带的heapq模块实现的是最小堆，没有提供最大堆的实现。 虽然有些文章通过把元素取反再放入堆，出堆时再取反，把问题转换为最小堆问题也能间接实现最大堆，但是这样的实现只适合数值型的元素，不适合自定义类型。 下面给出实现代码： # -*- coding: UTF-8 -*- import random class MaxHeap(object): def _ _count-1) def pop(self): # 出堆 if self._count > 0: ret = self. _data[j]: # 堆的索引位置已经大于两个子节点，不需要交换了 break self.
2.9K20发布于 2020-01-10 - 来自专栏码字搬砖
用大顶堆实现数据排序
堆 堆分为大顶堆和小顶堆 大顶堆 每个节点的值都大于或等于其左右孩子节点的值 小顶堆 每个节点的值都小于或等于其左右孩子节点的值 堆排序 堆排序是选择排序的一种，最好最坏平均时间复杂度均为 O(nlogn )，不稳定排序 如何实现大顶堆 比如数组： [4,6,8,5,9] 1. ? 大顶堆排序代码实现 /** * @author shengjk1 * @date 2020/5/31 */ public class HeapSort { public static void 根据升序降序需求选择大顶堆或者小顶堆 for (int i = arr.length / 2 - 1; i >= 0; i--) { adJustHeap(arr, i, arr.length ); } /* 2.将堆顶元素与末尾元素交换，将最大元素沉到数组末端 3.重新调整结构，使其满足堆定义，然后继续交换堆顶元素与当前数组的末尾元素 反复执行 调整交换，直到整个序列有序
63420发布于 2020-06-02 - 来自专栏拭心的安卓进阶之路
怎么判断一个序列是不是堆？
已知一个序列，比如{100,6070,50,32,65}，怎么判断是不是堆？ 答案：把这个序列看成数组型的二叉树，如果根结点是i，左子树是2*i，右子树是2*i+1。 堆分为最大堆与最小堆。 最小堆中所有父节点都比左子树、右子树小，比如{32,50,60,70,100,65},画成堆： 符合以上两种情况的序列就是堆
2.3K40编辑于 2022-05-06 - 来自专栏程序猿~
JVM - 怎么保证堆内存分配的线程安全(TLAB)
问题描述 堆空间是线程共享的，那当多个线程同时申请堆内存空间，怎么保证线程安全 2. 即: 每个线程在Java堆中预先分配一小块内存，然后再给对象分配内存的时候，直接在自己这块"私有"内存中分配，当这部分区域用完之后，再分配新的"私有"内存。 默认大小 -XX:TLABSize 通过该参数指定分配给每一个线程的TLAB空间的大小 总结一下TLAB： 需要TLAB的原因就是提高对象在堆上的分配效率而采用的一种手段，就是给每个线程分配一小块私有的堆空间 ，即TLAB是一块线程私有的堆空间（实际上是Eden区中划出的） 对象分配流程图 ?
2K20发布于 2021-04-12 - 来自专栏elasticsearch常见问题
Elasticsearch堆外溢出导致频繁OOM怎么办
解决方案方案一：解决堆外使用率过高的问题（可以轻微缓解）问题的根因是因为内存不足，经过分析，发现是堆外内存使用比较严重，一直在疯涨，达到100%发生OOM。 禁止堆外：代码语言：json复制curl -H "Content-Type:application/json" -XPUT http://localhost:9200/_cluster/settings -d '{ "persistent" : { "indices.segment_memory.off_heap.enable" : false }}'禁止堆外之后，明显发现离线频率降低了，
52010编辑于 2024-08-27 - 来自专栏大数据那些事
用堆实现第k大元素
除了使用传统的各种排序方法找到第k大元素外，尝试了用堆实现，相当于一次逻辑思维的探索，分别用java和golang试了试,heapfiy函数是用来处理只有一个三个元素组成的小堆是乱的，其他都不乱的，而build_heap ; } // return heap; } public void build_heap(int[] heap,int n){//整体堆创建 if(pq.size()>k){ pq.poll(); } } return pq.poll(); } } 附快排实现
39030发布于 2021-09-26
腾讯云开发者
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