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2-5 快速幂模板
这个就是在快速乘的基础上改一下 sum=0--->sum=1 x+=x--->x*=x //快速幂模板 public double quickPow(double x,long y){ double sum=1; while(y>0){ if((y&1)==1){ sum*=x; } x*=x; y=y>>1; }
32620发布于 2021-06-01 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
学习分类 2-5 线性可分
感知机非常简单同时又很容易理解，但是相对应的，缺点也很多。感知机最大的缺点就是它只能解决线性可分的问题。
54210编辑于 2022-11-08 - 来自专栏coding for love
2-5 浅析webpack打包内容
Hash：本次打包的一个标识。 Version：使用的webpack版本 Time：本次打包耗时 Built at: 生成时间
84940发布于 2019-05-24 - 来自专栏Hank’s Blog
2-5 R语言基础 factor
#因子：分类数据 #有序和无序 #整数向量+标签label #Male/Female #常用于lm(),glm()
40310发布于 2020-09-16 - 来自专栏NetCore 从壹开始
2-5 安装容器Web工具：Docker Portainer
现在已经习惯了容器化了，不仅可以很快的配合CICD来实现部署，同时主要是也能解决一些疑难杂症，比如在Linux中经常会有各种图形图像的依赖包问题。特别是内网环境。
94720编辑于 2023-01-09 - 来自专栏Deep learning进阶路
2-5 线性表之循环链表
2-5 线性表之循环链表 循环链表就是链表首尾相接连成一个环，可以用单链表 和 循环链表来实现。
40640发布于 2019-07-02 - 来自专栏刷题笔记
2-5 Two Stacks In One Array (20 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/101173005 2-5 Two Stacks In One Array (20 分) Write Pop from Stack 1: 1 Pop from Stack 2: 13 12 11 说了一大堆英文其实就五个函数 Stack CreateStack( int MaxElements ); 申请内存整一个空的栈
69830发布于 2019-11-08 - 来自专栏刷题笔记
2-5 修理牧场 (35 分)【优先队列】
2-5 修理牧场 (35 分) 农夫要修理牧场的一段栅栏，他测量了栅栏，发现需要N块木头，每块木头长度为整数Li个长度单位，于是他购买了一条很长的、能锯成N块的木头，即该木头的长度是Li的总和 priority_queue 优先队列，其底层是用堆来实现的。在优先队列中，队首元素一定是当前队列中优先级最高的那一个。 q; priority_queue<int,vector<int>,less<int> >;//后面有一个空格 两者等价 直接介绍第二种 第一个参数定义的类型int 第二个参数设定底层承载数据结构堆的容器
1K10发布于 2020-06-23 - 来自专栏育种数据分析之放飞自我
笔记 | GWAS 操作流程2-5：杂合率检验
一般自然群体，基因型个体的杂合度过高或者过低，都不正常，我们需要根据杂合度进行过滤。偏差可能表明样品受到污染，近亲繁殖。我们建议删除样品杂合率平均值中偏离±3 SD的个体。
2.3K20发布于 2020-04-27 - 来自专栏LC刷题
堆
前言 堆，顾名思义，是长得像个草堆一样的数据结构。但在计算机存储里面，堆一般使用数组来表示。 按照堆的性质区分，可分为大顶堆，小顶堆。 大顶堆：所有的parent节点值都要大于其child节点。 对于某个节点，如果不满足堆的性质，需要堆这个节点加一调整。 建立大顶堆后，将大顶堆的堆顶元素与堆末尾元素进行交换，然后再调整交换后的堆顶，不过此时堆的大小减一，最后位置元素不可参与堆调整范围里。如此反复。 make_heap() 用给定的数据建立一个堆，默认大顶堆，小顶堆要设置比较函数，保证最大值在所给范围的最前面，其他值的位置不确定 push_heap() 往堆中压入一个元素 pop_heap() 排出堆顶元素 用原数组建成一个小顶堆，之后取堆顶最小的两个元素，相加后再加入到堆中，一直到这个小顶堆的堆顶大于给定的K。
98020发布于 2020-10-23 - 来自专栏指点的专栏
堆
我们在很多情况下都听到“堆”这个计算机术语，那么“堆”到底是什么呢？ 在数据结构中，堆是一种数据结构，具体一点，最常用的堆就是二叉堆， 二叉堆就是一棵完全二叉树（以下简称堆），我们可以利用这种数据结构来完成一些任务，典型的例子：堆排序就是利用堆来实现的一种高效的排序方式。 这是一个很重要的规律，对堆的操作基本上是基于这个规律来进行的 Ok，接下来我们看两个新概念：最小堆和最大堆。 最小堆：堆顶元素小于堆的任何一个直接子节点。 最大堆：堆顶元素大于堆的任何一个直接子节点。 注意： ①堆中任一子树亦是堆。 这里提示一下堆排序：每一次取出堆顶元素，然后把堆的最后一个元素提到堆顶，然后调用对应的建立最小（最大）堆的方法来维护这个堆，不断重复，直到整个堆为空。
78820发布于 2019-01-18 - 来自专栏java学习java
浅堆深堆解读
浅堆的大小只与对象的结构有关，与对象的实际内容无关。也就是说，无论字符串的长度有多少，内容是什么，浅堆的大小始终是24字节。 如上图A的保留集应为AC，B的保留集为DE 深堆（Retained Heap） 深堆是指对象的保留集中所有的对象的浅堆大小之和。 注意：浅堆指对象本身占用的内存，不包括其内部引用对象的大小。 一个对象的深堆指只能通过该对象访问到的（直接或间接）所有对象的浅堆之和，即对象被回收后，可以释放的真实空间。 A的深堆大小即为AC浅堆大小之和 对象的实际大小 这里，对象的实际大小定义为一个对象所能触及的所有对象的浅堆大小之和，也就是通常意义上我们说的对象大小。 那么对象A的浅堆大小只是A本身，不含C和D，而A的实际大小为A、C、D三者之和。而A的深堆大小为A与D之和，由于对象C还可以通过对象B访问到，因此不在对象A的深堆范围内。
44420编辑于 2023-10-15 - 来自专栏机械之心
堆
# 堆 # 什么是堆？ 堆（Heap）是一个可以被看成近似完全二叉树的数组。 堆是一个完全二叉树。完全二叉树要求，除了最后一层，其他层的节点个数都是满的，最后一层的节点都靠左排列。 堆中每一个节点的值都必须大于等于（或小于等于）其子树中每个节点的值。 堆可以分为大顶堆和小顶堆。 对于每个节点的值都大于等于子树中每个节点值的堆，叫作 “大顶堆”。 对于每个节点的值都小于等于子树中每个节点值的堆，叫作 “小顶堆”。 # 如何实现堆 完全二叉树比较适合用数组来存储。用数组来存储完全二叉树是非常节省存储空间的。 堆常见的操作： HEAPIFY 建堆：把一个乱序的数组变成堆结构的数组，时间复杂度为 O (n) 。 堆和优先级队列非常相似：往优先级队列中插入一个元素，就相当于往堆中插入一个元素；从优先级队列中取出优先级最高的元素，就相当于取出堆顶元素。
86820编辑于 2023-04-07 - 来自专栏codechild
堆
堆的实现 堆类型的创建 堆的物理结构本质上是顺序存储的，是线性的。但在逻辑上不是线性的，是完全二叉树的这种逻辑储存结构。 堆的这个数据结构，里面的成员包括一维数组，数组的容量，数组元素的个数。 这里我们用堆的向上调整算法。 对于删除堆头的数据，我们是把堆尾的数据覆盖头，元素个数减1，然后用堆的向下调整算法，进一步调整成堆。 创建成堆 升序——建大堆 堆顶一定是最大的，那么我们每一次把堆顶的元素和堆尾的数据进行交换，那么最后一个元素为最大的元素，最后再次调整成堆的形式，这样依次可以得到次大的，最后的最后得到一个升序的数组 降序——建小堆 堆顶一定是最小的，那么我们每一次把堆顶的元素和堆尾的数据进行交换，那么最后一个元素为最小的元素，最后再次调整成堆的形式，这样依次可以得到次小的，最后的最后得到一个降序的数组。
43140编辑于 2023-05-30 - 来自专栏用户3029758的专栏
堆
//数据结构-堆，用C++类实现，这里以小顶堆为例，所谓的堆，是一种以完全二叉树为基础的数据结构，二话不说，上代码； #include<iostream> #include<cstdlib> #include
49320发布于 2019-09-04 - 来自专栏总栏目
堆
堆的定义： 堆的由来：要从优先队列说起，优先队列的定义：一般的队列取出的值是先进先出，是按入队顺序去出的。那么优先队列则是按照元素的优先权的大小，比如总是取出一组数据中的最大数。 如下： 最好的办法就是完全二叉树来实现优先队列，我们知道完全二叉树最好的存储方式就是数组，而不是链表，可以说堆是集结了完全二叉树和搜索二叉树的特点。 堆的主要函数有如下： 其中最重要的函数就是插入和删除函数，本来我想自己给这几个函数写出来，写一个自己的算法堆，时间有限，直接放上课程的标准代码，以后有时间我在自己去写出来。 typedef struct HNode *Heap; /* 堆的类型定义 */ struct HNode { ElementType *Data; /* 存储元素的数组 */ int Size; /* 堆中当前元素个数 */ int Capacity; /* 堆的最大容量 */ }; typedef Heap MaxHeap; /* 最大堆 */
43610编辑于 2022-09-05 - 来自专栏九彩拼盘的叨叨叨
学习前端 第4周 第2-5天
了解什么叫响应式。 了解CSS3 Media Queries 了解Bootstrap 了解Bootstrap的全局 CSS 样式。特别是其中的栅格系统。 作业 用Bootstrap做页面 http://www.bootcss.com/ 。交互不需要实现
18610发布于 2018-08-27 - 来自专栏酒楼
堆
堆 1.堆是一种常见的数据结构，通常用于实现优先队列等应用。 数组表示： 堆可以通过数组来表示，通过数组下标之间的关系实现堆的父子关系。 堆的操作： 堆主要支持两种基本操作：插入（Insert）和删除（Delete）。插入操作将新元素添加到堆中，而删除操作通常删除堆中的最大或最小元素，然后重新调整堆以保持堆的性质。 堆的应用： 堆广泛应用于各种算法和数据结构中。优先队列就是堆的一种应用，它能够以 O(log n) 的时间复杂度实现插入和删除最大或最小元素的操作。 堆排序： 堆排序是一种使用堆的排序算法。 建堆（Heapify）： 在建堆阶段，我们将无序数组构建成一个二叉堆。通常采用自底向上的方式，从最后一个非叶子节点开始，逐步向上调整，保持堆的性质。
37900编辑于 2023-12-02 - 来自专栏山行AI
jvm 堆外堆内浅析
堆外快还是堆内快 普遍的说法是堆外内存会快一些，原因主要有: 直接内存 可以禁掉GC 在java进行IO读写的时候 java的bytes需要做一个copy copy到c堆的bytes 直接内存没有这一步 (注意这个copy不是 用户态和内核态的那个,java堆是-Xmx指定的,C堆是jvm的) 堆外内存优势在 IO 操作上，对于网络 IO，使用 Socket 发送数据时，能够节省堆内存到堆外内存的数据拷贝 堆外内存的回收 堆外最底层是通过malloc方法申请的，但是这块内存需要进行手动释放，JVM并不会进行回收，幸好Unsafe提供了另一个接口freeMemory可以对申请的堆外内存进行释放,可以使用 - clean方法，通过这个方法可以手动进行堆外内存回收，是堆外内存回收的关键。 上面我们知道，在申请堆外内存不足时会进行System.gc，既然要调用System.gc，那肯定是想通过触发一次gc操作来回收堆外内存，不过我想先说的是堆外内存不会对gc造成什么影响(这里的System.gc
1.7K20发布于 2019-09-25 堆(建堆算法，堆排序)
一.什么是堆？ 1.堆 堆就是完全二叉树，而且是一种特殊的完全二叉树，它需要满足每一个父节点都大于子节点，称为大堆，或每一个父节点都小于子节点，称为小堆。 和取堆顶数据和顺序表的操作是一样的这里重点来学一下堆的插入，堆的删除。 在学习建堆算法的时候我们以对数组建堆为例，就是把数组的数据之间的关系做成一个堆结构，一般有两种方法，向上调整建堆和向下调整建堆，具体怎么做我们来看下面。 1.向上建堆法 向上建堆法也就是通过向上调整建堆，我们拿到一个数组后可以把数组的首元素当做堆，第二个元素当做把新的元素插入堆，然后通过向上调整构成新的堆，以此类推下去把数组遍历完后一个堆就建成了 有一个很优的方法就是只取出文件的前K个数建成一个大堆，也就是说这个堆只用储K个元素，那么堆顶就是这个堆的最大元素，然后继续遍历文件每遍历一个元素都与堆顶元素作比较，如果比堆顶元素小就更新一下堆顶元素(把小的那个变成堆顶元素
22210编辑于 2025-11-15
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