算法手记4

解题代码: 本题解题代码如下: class Solution { public: int vis[101][101]={0};//标记这个位置是否被用过 int dx[4]={0,0,1 ,-1}; int dy[4]={1,-1,0,0}; bool exist(vector<string>& board, string word) { word.size()-1) return true; //进入这个位置就把这个位置锁住 vis[x][y] = 1; //如果递归的是中间字符,继续搜索4个方位有没有符合下一个的 ,如果有,继续递归搜 for(int i=0; i<4; i++) { int a = x+dx[i],b=y+dy[i]; 如果四个位置找完没有符合下一个字符的,那么释放本位置的锁,返回false vis[x][y]=0; return false; } }; 结语 说点啥好呢...牵扯二维的算法就有点难了

Python算法.4

Python算法.3 Python 算法.2 Python算法.1 colors=['black','white'] sizes=['S','M','L'] tshirts=[(color,size print("A:%2d B:%2d C:%2d" % (a, b, c), end='') i += 1 if i % 4 # 求阶乘 def fact(n): if n==1: return 1 return n*fact(n-1) fact(4) def fib(n): if n

垃圾回收算法(4)-复制算法

算法原理 复制算法首先将或者的内存空间分为2块，每次只使用其中一块，在垃圾会搜时将正在使用的内存中的存活对象复 制到未被使用的内存块中，之后清楚正在使用的内存块中的所有对象，交换2个内存的角色，最后完成垃圾回收 因为年轻代中的对象基本都是朝生夕死的(80%以上)，所以在年轻代的垃圾回收算法使用的是复制算法，复制算法的基本思想就是将内存分为两块，每次只用其中一块，当这一块内存用完，就将还活着的对象复制到另外一块上面 复制算法不会产生内存碎片。 在GC开始的时候，对象只会存在于Eden区和名为“From”的Survivor区，Survivor区“To”是空的。 image 存在问题 由于JVM中的绝大多数对象都是瞬时状态的，生命周期非常短暂，所以复制算法被广泛应用于年轻代中。 不过在垃圾收集技术中，复制算法提高效率的代价是认为的将可用内存缩小了一半。 个人博客 简书 掘金 CSDN OSCHINA

4种回收算法

(先不清理，先移动再清理回收对象) 优点： 不产生空间碎片：将所有存活对象整理到一端，边界以外被清理掉 缺点： 效率低：标记-整理算法是在标记-清除算法的基础上，又进行了对象的移动，因此成本更高 复制算法(Copying)： 复制算法：将可用内存分为大小相等两块，每次只使用其中一块，当该内存使用完后，就将该内存中活着的对象复制到另一块内存；然后再将已使用过得内存一次性清理 这样每次都是对一块内存进行回收 ，如果存活对象很多，那么复制算法的效率将会大大降低。   ，再根据不同的算法进行回收。 3、当对象寿命超过阈值时，会晋升至老年代，最大寿命是15（4bit） 4、当老年代空间不足，会先尝试触发 minor gc，如果之后空间仍不足，那么触发 full gc，STW(stop the

【共识算法（4）】拜占庭容错算法-“PBFT”

该算法是继raft算法之后的再一次深入实践的共识算法，与raft、paxo一样都可以看作是分布式一致性算法。 Practical Byzantine Fault Tolerance：PBFT，是联盟币的共识算法的基础。实现了在有限个节点的情况下的拜占庭问题，有3f+1的容错性，并同时保证一定的性能。 容错率 raft算法的的容错只支持容错故障节点，不支持容错作恶节点，所以容错率高，过半节点正常即可 PBFT算法可以容忍小于1/3个无效或者恶意节点 作恶节点：除了可以故意对集群的其它节点的请求无响应之外 性能尚可 PBFT 算法通信复杂度 o（n^2），因为系统在尝试达成状态共识时，涉及到N个几点都需要广播N-1个其它节点。 而在没有作恶节点的zab、raft系统中，通信复杂度 O(N) raft与PBFT各有优缺点，raft容纳故障节点，PBFT容纳错误节点，要保持整个网络的稳定，或者说在一些鲁棒性要求高的场合，将两者算法结合会是一个非常不错的选择

Python算法实践Week4-查找算法

之间第一个数据为15的下标 temp_list = [1, 1, 1, 1, 1, 2, 3] print(temp_list.count(1)) # 5 # 返回数据为1的个数 使用内置函数实现上述顺序查找算法 list = [1, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 5, 6] x = int(input('请输入要查找的整数x:')) n = list.count(x) if n == 0: 找到了，第{}个数是{}'.format(mid + 1, x)) else: print('没找到') 0x04 添加数据 python实现 list = [1, 3, 5, 7, 9, 2, 4, = -1: break i -= 1 list[i + 1] = x print(list) # [1, 3, 5, 7, 9, 2, 4, 1, -1] 内置函数 # append list) for i in range(n): if list[i] == x: list[i] = -1 print(list) # [-1, 3, 5, 7, 9, 2, 4,

实验4 编码裁剪算法

1．实验目的： 了解二维图形裁剪的原理（点的裁剪、直线的裁剪、多边形的裁剪）； 利用VC+OpenGL实现直线的裁剪算法。 2．实验内容： (1) 理解直线裁剪的原理（Cohen-Surtherland算法、梁友栋算法）。 (2) 利用VC+OpenGL实现直线的编码裁剪算法，在屏幕上用一个封闭矩形裁剪任意一条直线。 (4) 尝试实现梁友栋裁剪算法。 3．实验原理： 在编码裁剪算法中，为了快速判断一条直线段与矩形窗口的位置关系，采用了如图A.4所示的空间划分和编码方案。 图A.4裁剪编码 4．实验代码： #include <GL/glut.h> #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #define LEFT_EDGE 1 #define RIGHT_EDGE 2 #define BOTTOM_EDGE 4 #define TOP_EDGE 8 void LineGL(int x0,int y0,int x1

贪心算法总结（4）

实验4 编码裁剪算法

1．实验目的： 了解二维图形裁剪的原理（点的裁剪、直线的裁剪、多边形的裁剪），利用VC+OpenGL实现直线的裁剪算法。 2．实验内容： （1） 理解直线裁剪的原理（Cohen-Surtherland算法、梁友栋算法） （2） 利用VC+OpenGL实现直线的编码裁剪算法，在屏幕上用一个封闭矩形裁剪任意一条直线。 （4） 尝试实现梁友栋裁剪算法。 3．实验原理： 编码裁剪算法中，为了快速判断一条直线段与矩形窗口的位置关系，采用了如图A.4所示的空间划分和编码方案。 ? 图A.4 裁剪编码 裁剪一条线段时，先求出两端点所在的区号code1和code2，若code1 = 0且code2 = 0，则说明线段的两个端点均在窗口内，那么整条线段必在窗口内，应取之；若code1和 可能的话，可以尝试实现梁友栋裁剪算法。

初识算法 · 双指针(4)

前言： 本文是双指针算法的最后一文，以复写零和四数之和作为结束，介绍方式同样是题目解析，算法原理，算法编写三部曲，以下是题目的链接： 1089. 复写零 - 力扣（LeetCode） 18. 4Sum - 力扣（LeetCode） 那么话不多说，直接进入主题。 到这个阶段，不妨不用思考为什么使用双指针，因为目前来说算法基础并不牢靠，我们不妨积累经验。 四数之和 题目解析 题目的意思和三数之和十分像的，三数之和是找三个数等于0，那么该题目是找4个数字等于target，并且下标不能重复，也就是一个数字不能一直使用，题目的要求很简单，所以我们直接进入算法原理部分 双指针算法也就到这里啦，后面的是滑动窗口~ 感谢阅读！

每日算法题：Day 4

作者：TeddyZhang，公众号：算法工程师之路 Day 4，继续加油，Python知识点！ n<=39 思路： 对于一个简单的斐波那契数列，我们需要考虑很多不是算法的问题，而是算法完整性，如果为了保存数据，我们需要一个很大的类型long long，而不是int,由于题中说明了n的范围，所以我们不考虑 3 资源分享 欢迎关注我的个人公众号 （算法工程师之路），回复"左神算法基础CPP"即可获得大量算法源码，并实时更新！ 希望大家多多支持哦~ 公众号简介：分享算法工程师必备技能，谈谈那些有深度有意思的算法，主要范围：C++数据结构与算法/深度学习（CV），立志成为Offer收割机！ 坚持分享算法题目和解题思路（Day By Day) 完 我们一起努力，For World!

（4）JVM——垃圾回收算法

3.1 标记-清除算法 描述：算法分为“标记”和“清除”两个阶段：一、首先进行标记，即上面说的可达性分析算法； 二、统一回收所有被标记对象。 3.3 标记-整理算法 描述：对于老年代的对象来说，对象死亡率较低，因此复制算法不适用。 “标记-整理”算法的标记步骤跟“标记-清除”算法一样，不过清除时会将存活对象移到一端集中，然后清除掉其他区域。 ? 3.4 分代收集算法 描述：分代收集算法其实是对上面三种算法的应用，根据对象的存活特点，把 Java 堆分为新生代和老年代，然后根据各代的特点使用不同的收集算法： 在新生代中，对象死亡率高，存活对象少， 就使用复制算法 在老年代中，对象存活率高，没有额外空间进行分配担保，就使用“标记-清理”或“标记-整理”算法

算法练习(4) - 最大子数组

或者一个在左边,一个在右边; 那么接下来我们看一下,将数组完全二分后,求解思路: 先将数组进行二分 可以看到,分解后最小问题为单元素求解,最大子数组即为其自身; image-b0db3ae1f48c4e5eac15e17fe6aa584d.png right 跨mid 的情况了; image-7917f5aaddde438981cedaf6c29351a3.png 同理, 我们可以再往上看一级 image-c4290db2231e4e059ec288ec555f57ac.png public void mergeSort_test() { Integer[] A = {13,-3,-25,20,-3,-16,-23,18,20,-7,12,-5,-22,15,-4,7 public void MaxSubarray_test() { Integer[] A = {13,-3,-25,20,-3,-16,-23,18,20,-7,12,-5,-22,15,-4,7

JVM-4. 垃圾收集算法

GC算法（如何回收） 3.1 标记 - 清除（Mark-Sweep） 先标记出所有需要回收的对象，在标记完成后统一回收所有被标记的对象。 不足在于： 效率低 会产生大量不连续的空间。 运行高效 设计使用内存只有一半 3.3 标记-整理算法（Mark-Compact） 标记出所有需要回收的对象，完成后所有存活的对象往一侧移动，然后清理掉端边界以外的内存。 3.4 分代收集算法（Generational Collection） 根据对象存活周期将不同将算法划分为几块（一般分为新生代和老年代），根据年代特点选择合适的收集算法： 新生代中每次垃圾回收有大量对象回收 ，只有少量保留，就选用复制算法，只需要少量存货对象的复制成本。 老年代中对象存活概率高，没有额外空间进行分配担保，采用“标记-清理/整理”算法。 4.

数据结构与算法（4）

（4）散列表（哈希表Hash）的存储和查找：处理冲突的方法：开地址法（线性探测法）、拉链法等 负载因子(装填因子)=表实际存储的结点个数/表的最大能存储结点个数（即表长） 二叉排序树：每个结点左子树的所有关键码值都小于该结点关键码值

JavaScript专项算法题（4）：异步

（译注：原题库网页上的按钮） 题解： / CHALLENGE 4 / function brokenRecord() { // ADD CODE HERE setInterval(()=>console.log

【算法题解】 Day4 链表

示例 1： 输入：[1,2,3,4,5] 输出：此列表中的结点 3 (序列化形式：[3,4,5]) 返回的结点值为 3 。 (测评系统对该结点序列化表述是 [3,4,5])。 注意，我们返回了一个 ListNode 类型的对象 ans，这样： ans.val = 3, ans.next.val = 4, ans.next.next.val = 5, 以及 ans.next.next.next 示例 2： 输入：[1,2,3,4,5,6] 输出：此列表中的结点 4 (序列化形式：[4,5,6]) 由于该列表有两个中间结点，值分别为 3 和 4，我们返回第二个结点。 示例 1： 输入： head = [3,2,0,-4], pos = 1 输出： 返回索引为 1 的链表节点 解释： 链表中有一个环，其尾部连接到第二个节点。

sm4算法加密解密

对称加密、加密算法主要可以分为两种，一个是非对称加密算法，另一个就是对称加密算法。 对称加密简单来说就是有一个明文，通过一个密钥加密之后得到一个密文，这个密文可以通过相同的密要解密得出和原来相同的明文 二、sm4算法 算法定义：SM4算法是一种分组密码算法。 加密算法与密钥扩展算法均采用32轮非线性迭代结构，以字（32位）为单位进行加密运算，每一次迭代运算均为一轮变换函数F。 SM4算法加/解密算法的结构相同，只是使用轮密钥相反，其中解密轮密钥是加密轮密钥的逆序。 fr=search SM4算法及实现方式：http://www.mamicode.com/info-detail-2603734.html SM4加密解密：https://blog.csdn.net/Mr_ye931

遗传算法可视化项目（4）：遗传算法

昨天讲了一下关于距离的计算，没有看昨天或者之前的文章，点一下历史消息或者这里： 遗传算法可视化项目（1）：概述 遗传算法可视化项目（2）：获取信息 遗传算法可视化项目（3）：创建图的数据结构 遗传算法可视化项目 （4）选择：选择的目的是为了从当前种群中选出优良的个体，使它们有机会成为父代繁殖下一代子孙。遗传算法通过选择过程体现这一思想，进行选择的原则是适应性强的个体为下一代贡献一个或者多个后代的概率大。 比如对于n=10的情况，对于两个路径： 1 2 4 5 6 3 9 10 8 7 3 9 7 6 8 10 5 1 2 4 随机产生两个[1,10]之间的随机数r1，r2，代表选择交叉的位置，比如 消除冲突之后的解如下： 1 9 7 6 5 3 2 10 8 4 3 2 4 5 8 10 6 1 9 7 （6）变异操作：变异操作采取对于一个染色体（即个体）随机选取两个基因进行交换的策略。 比如对于染色体： 2 4 6 10 3 1 9 7 8 5 随机选取了两个位置p1=3，p2=8，交换这两个位置的基因，得到新的染色体为： 2 4 7 10 3 1 9 6 8 5 （7）进化逆转操作：

JavaScript 中的4种相等算法

点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 在 JavaScript 中如何判断两个值相等，这个问题看起来非常简单，但并非如此，在 JavaScript 中存在 4 种不同的相等逻辑，如果你不知道他们的区别 ECMAScript 是 JavaScript 的语言规范，在ECMAScript 规范[1]中存在四种相等算法，如下图所示： 上图中四种算法对应的中文名字如下，大部分前端应该熟悉严格相等和非严格相等 ，但对于同值零和同值却不熟悉，下面我们分别介绍这四种算法。 ECMAScript 2016 引入的 includes 使用此算法，此外 Map 的键去重和 Set 的值去重，使用此算法，代码示例如下： [NaN].incdudes(NaN); // true 注意和 使用同值算法，代码示例如下： Object.is(NaN, NaN); // true Object.is(+0, -0); // false  注意这里 同值算法的使用场景是，确定两个值是否在任何情况下功能上是相同的