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7-6 A-B
点这里 7-6 A-B 本题要求你计算A−B。不过麻烦的是，A和B都是字符串 —— 即从字符串A中把字符串B所包含的字符全删掉，剩下的字符组成的就是字符串A−B。
67320发布于 2019-11-08 - 来自专栏Java
7-6 连续因子
7-6 连续因子 题目 7-6 连续因子 (20 分) 一个正整数 N 的因子中可能存在若干连续的数字。例如 630 可以分解为 3×5×6×7，其中 5、6、7 就是 3 个连续的数字。 输入样例： 630 输出样例： 3 567 我的算法 // 我的算法又长又难以理解 #include<stdio.h> #include<math.h> int main(void) { int printf ("%d", b[index][i]); if (i < max - 1) { putchar ('*'); } } } return 0; } 好的算法
28310编辑于 2025-01-21 - 来自专栏刷题笔记
7-6 列车调度 (25 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/98481886 7-6 列车调度 (25 分) 火车站的列车调度铁轨的结构如下图所示。 7-6 列车调度 (25 分) - mumu - CSDN博客 这个问题分析起来挺简单的。我想的是整一个数组，比前面大的小，就把大的换成这个小的，比前面的大就存到下一个。
1.1K10发布于 2019-11-08 - 来自专栏刷题笔记
7-6 出生年 (15 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/99697104 7-6 出生年 (15 分) ?
92630发布于 2019-11-08 - 来自专栏云微的一点分享
数据结构与算法题目集（中文）7-6 列出连通集 (25分)题解
我的GIS/CS学习笔记：https://github.com/yunwei37/ZJU-CS-GIS-ClassNotes <一个浙江大学本科生的计算机、地理信息科学知识库 > 还有不少数据结构和算法相关的笔记以及
31530编辑于 2023-02-11 - 来自专栏java一日一条
InnoDB引擎算法和优化
1 innodb存储引擎介绍 innodb存储引擎支持两种常见的索引：B+树索引和哈希索引。 innodb支持哈希索引是自适应的，innodb会根据表的使用情况自动生成哈希索引。 聚集索引 Innodb存储引擎表是索引组织表，即表中数据按主键顺序存放。而聚集索引就是按每张表的主键构造一颗B+树。并且叶节点存放整张表的行记录数据。每张表只能有一个聚集索引（一个主键）。 叶级别不包含行的全部数据，叶级别除了包含行的键值以外，每个索引行还包含了一个书签（bookmark），该书签告诉innodb存储引擎，哪里可以找到与索引对应的数据。 DROP PRIMARY KEY | DROP {INDEX|KEY} index_names DROP [ONLINE|OFFLINE] INDEX index_name ON tbl_name 算法 同时要考虑插入B+树的三种情况，每种情况都可能导致不同的插入算法。如下表所示： ? B+树插入的3种情况 我们实例分析B+树的插入，在图1的B+树中，我们需要插入28这个值。
1K10发布于 2018-12-06 - 来自专栏刷题笔记
7-6 部分排序 (15 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/101473028 7-6 部分排序 (15 分) 对于一组数据，我们可以只对原先处在中间位置的那些元素进行排序
1K20发布于 2019-11-08 - 来自专栏刷题笔记
7-6 统计字符出现次数 (20 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/97867095 7-6 统计字符出现次数 (20 分) 本题要求编写程序，统计并输出某给定字符在给定字符串中出现的次数
4.3K30发布于 2019-11-08 - 来自专栏程序员互动联盟
【专业技术】引擎算法探究
大于3维的空间我们想象不出来，但是算法是一样的。 如果我们有下面的数据 ? 那么通过用欧式距离公式可知： 《机器学习》与《python编程》的距离＝ ? 0, 0, 1, 1], [1, 1, 1, 2, 0], [2, 2, 2, 0, 0], [1, 1, 1, 0, 0], [5, 5, 5, 0, 0]] 推荐引擎 similarity * userRating if simTotal == 0: return 0 else: return ratSimTotal/simTotal #预计得分 推荐引擎代码 ''' 推荐引擎: 给用户推荐N个最喜欢的课程 input ds: 评价矩阵 userIdx: N: 最高推荐N个结果 simFunc estFunc ''' 局限 * 这个算法需要对整个数据集进行多次复杂的计算，如果数据量很大，则性能可能无法接受。一种解决办法是对矩阵进行SVD分解，把高维度的矩阵转换成低维度度的矩阵。
90790发布于 2018-03-16 - 来自专栏刷题笔记
【2020HBU天梯赛训练】7-6 整除光棍
7-6 整除光棍 这里所谓的“光棍”，并不是指单身汪啦~ 说的是全部由1组成的数字，比如1、11、111、1111等。传说任何一个光棍都能被一个不以5结尾的奇数整除。
49210发布于 2020-06-23 规则引擎开发现在已经演化成算法引擎了
Together规则引擎的基本结构规则引擎就是个程序，它用专家的知识来解决问题，给出答案。它也叫基于规则的管理系统或者决策管理系统DRMS。推理算法就是规则引擎的大脑，它管理着一大堆规则和事实。 规则引擎推理算法原理Rete 算法：这是一种高效的模式匹配算法，广泛用于专家系统和规则引擎中。它通过构建一个网络结构，减少重复匹配的计算，提高处理大量规则和数据的效率。 Rete 算法及其衍生算法Rete-II、Rete-III、Rete-NT、Rete-OO，是为规则引擎推理算法而生，历史悠久，而且不断迭代演进。主流厂商的规则引擎大都采用Rete 算法及其衍生算法。 因此Rete 算法已经成为行业的事实标准。规则引擎适用场景规则引擎主要用于执行基于条件的业务规则判断和决策，而不是实现通用逻辑算法。 拒绝匹配拥抱算法Together规则引擎抛弃了传统规则引擎线性匹配的规则建模方式，但它包含了传统规则引擎
38810编辑于 2025-09-04- 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 7-6 scikit-learn中的PCA
上面就是使用KNN算法进行分类的流程，测试集上的f1准确率大致可以到98%。接下来，引入PCA对数据进行降维后KNN算法的分类效果如何。 ? 从两个角度来看： 时间上，不对数据进行处理的KNN算法分类时间为6.98ms，而使用PCA将64维的数据降到2维的数据后进行KNN算法分类的时间为2.99ms，这得益于数据特征维度的大幅降低，当然这也是降维的一个非常重要的意义 对于第一个主成分来说能够解释14.5%左右的原数据方差； 对于第二个主成分来说能够解释12.7%左右的原数据方差； PCA算法就是为了寻找使得原来数据相应的方差维持最大，而此时的explained_variance_ratio 在一开始介绍PCA算法的时候，PCA降维还有一个非常重要的作用，就是可视化。我们可以将数据降维到2维数据，通过可视化的方式来直观的观察数据。
1.1K30发布于 2019-11-13 - 来自专栏冰霜之地
由FlexBox算法强力驱动的Weex布局引擎
目录 1.Weex布局算法 2.Weex布局算法性能分析 3.Weex是如何布局原生界面的 一. Weex布局算法 打开Weex的源码的Layout文件夹，就会看到两个c的文件，这两个文件就是今天要谈的Weex的布局引擎。 也就是说Weex和React-Native的布局引擎都是同一套代码。 当前React-Native的代码里面已经没有这两个文件了，而是换成了Yoga。 ? Yoga本是Facebook在React Native里引入的一种跨平台的基于CSS的布局引擎，它实现了Flexbox规范，完全遵守W3C的规范。 原理也是会用到JSCore，将JS写的JSON或者自定义的DSL，经过本地的picassoEngine布局引擎转换成Native布局，最终利用锚点的概念做到高效的布局。
2.9K40发布于 2018-08-29 - 来自专栏思考是一种快乐
推荐引擎算法 - 猜你喜欢的东西
大于3维的空间我们想象不出来，但是算法是一样的。 如果我们有下面的数据 ? 那么通过用欧式距离公式可知： 《机器学习》与《python编程》的距离＝ ? 0, 0, 1, 1], [1, 1, 1, 2, 0], [2, 2, 2, 0, 0], [1, 1, 1, 0, 0], [5, 5, 5, 0, 0]] 推荐引擎 similarity * userRating if simTotal == 0: return 0 else: return ratSimTotal/simTotal #预计得分 推荐引擎代码 ''' 推荐引擎: 给用户推荐N个最喜欢的课程 input ds: 评价矩阵 userIdx: N: 最高推荐N个结果 simFunc estFunc ''' 局限 * 这个算法需要对整个数据集进行多次复杂的计算，如果数据量很大，则性能可能无法接受。一种解决办法是对矩阵进行SVD分解，把高维度的矩阵转换成低维度度的矩阵。
1.8K10发布于 2019-09-23 - 来自专栏一尘SEO
什么是Google算法？认识谷歌搜索引擎的3大算法
想做好Google SEO，就必须认识Google算法，并深入了解Google搜索引擎的运作原理。 Google算法介于用户与搜索引擎索之间，Google通过算法，让用户的搜索需求能迅速得到解决，也能利用算法避免搜索结果中充斥垃圾内容，或以黑帽SEO手法排名的网站。 三、Google Panda熊猫算法 Google一直以来都相当看重用户的体验，为了确保用户在使用谷歌搜索引擎时，都能获得高质量的内容，于是在2011年发布了熊猫算法，目的是减少Google搜索引擎中内容农场或低质量网站的存在 但该网站和被链接的网站并不具有相关性，这种情况很容易被企鹅算法认定为恶意链接，且违反搜索引擎规则，接着受到惩罚。 Google搜索引擎算法 https://www.dustseo.com/news/711.html
4.1K3022发布于 2020-09-22 - 来自专栏BM CTF
人工智能算法：推动未来的技术引擎
在金融领域，AI算法可以预测市场走势，帮助投资者做出更明智的决策。 二、人工智能算法的种类 人工智能算法种类繁多，每种算法都有其独特的优势和适用场景。 三、人工智能算法的未来趋势 随着技术的不断进步，人工智能算法的发展也呈现出以下趋势： 算法性能持续提升：随着计算能力的提升和数据资源的日益丰富，人工智能算法的性能将不断提高，为实现更复杂的任务提供可能。 算法可解释性增强：为了提高算法的可信度和可接受度，未来的AI算法将更加注重可解释性，使得人们更容易理解算法的工作原理和决策依据。 算法安全与伦理问题日益凸显：随着AI算法的广泛应用，如何保障数据安全、避免算法偏见和歧视等问题将越来越受到关注。 四、总结 人工智能算法作为推动未来发展的重要技术引擎，正以其独特的魅力改变着我们的生活。
79110编辑于 2024-02-20 - 来自专栏刷题笔记
【PAT520 钻石争霸赛】7-6 随机输一次 (20分)
现要求你编写一个控制赢面的程序，根据对方的出招，给出对应的赢招。但是！为了不让对方意识到你在控制结果，你需要隔 K 次输一次，其中 K 是系统设定的随机数。
51810发布于 2020-06-23 - 来自专栏灯塔大数据
【干货】微信广告引擎与播放节奏算法实践
来源： http://airjd.com/m
1.1K50发布于 2018-04-04 - 来自专栏数据科学与人工智能
R语言玩数据：数据+算法+计算引擎+知识表达
作者：陆勤 ---- 摘要：介绍玩数据的四部曲，分别是数据、算法、计算引擎和知识表达。 文章《R语言玩数据：R语言和数据》介绍了R语言和数据。 本文介绍玩数据的四部曲，分别是数据、算法、计算引擎和知识表达。 一、数据 ? 数据的观点，如下： 玩数据首先要拥有数据，”巧妇难为无米之炊“。 业务问题是什么？预期目标是什么？ 如何从数据中学习到有用的知识，就需要算法+计算引擎+知识表达。 二、算法 ? 算法的观点，如下： 算法是什么？ 同一问题，面对多种算法处理时，选择那种既能够达到预期效果，又能够简单易用的算法，换句话说，“若无必要，勿增实体！” 三、计算引擎 ? 算法要让计算机来执行，面对各种逻辑弄清楚后，落地就是“计算”了。 因此，熟悉常用的计算引擎和选择合适的计算引擎，也是非常重要的。 数据人网的数据技术里面包括R、Python、Hadoop和Spark，实则它们都可以当作一种计算引擎。
82660发布于 2018-02-28 - 来自专栏后台全栈之路
小面试官教你 MySQL——引擎、索引和算法
数据库的核心算法实际上是由引擎来实现的。早期 MySQL 数据库有以下三个主流引擎： MyISAM: 这是 MySQL 5.5 之前的默认引擎。其不支持事务处理的系统中基本上没什么人用了。 InnoDB: 这是 MySQL 5.6 以及之后的默认引擎。如果你不知道应该选什么引擎的话，选它基本没错。 Memory: 这是一个特殊的引擎，该引擎存取的数据，全部放在内存中，不会落入磁盘。 哈希表 哈希（hash）算法相信大家都了解了，本文就不赘述。哈希算法的时间复杂度为 O(1)。在 MySQL 中，前文提到的三个主要引擎只有 Memory 引擎在索引中使用了哈希算法。 那为什么其他引擎不是用这个算法呢？因为其他引擎需要考虑落地硬盘的问题啊。 哈希的算法虽然简单，但是哈希表在实际应用中需要考虑表的扩容和缩容的问题。 原文标题：小面试官教你 MySQL——引擎、索引和算法 发布日期：2020-11-09 原文链接：https://cloud.tencent.com/developer/article/1745351。
1.1K31发布于 2020-11-09
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