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MRU算法实现
MRU（Most Recently Used）算法是一种缓存替换策略，与LRU（Least Recently Used）算法相反。MRU算法优先移除最近使用的缓存项，而保留较久未使用的缓存项。 MRU算法适用于某些特定的访问模式，例如当数据访问具有较强的局部性时，MRU可能比LRU更有效。基本原理MRU算法的核心思想是，当缓存需要淘汰旧条目时，选择最近使用过的条目进行淘汰。 实现方法MRU算法的实现通常涉及以下步骤：缓存初始化：设置一个固定大小的缓存。访问缓存：如果访问的数据在缓存中，则更新该数据的使用时间或顺序。 MRU算法的优缺点优点：适用于某些特定的访问模式，例如数据访问具有较强的局部性时。实现简单，易于理解和维护。缺点：对于大多数常见的访问模式，MRU的性能可能不如LRU。 Go实现示例package mruimport ("container/list""sync")// MRUCache represents a Most Recently Used (MRU) cache.type
66810编辑于 2024-07-08 - 来自专栏Go学习
FIFO算法实现
FIFO（First In, First Out，即先进先出）是一种简单且直观的缓存替换算法。它的工作原理是，当缓存满了需要替换时，优先移除最早进入缓存的项。 FIFO算法类似于排队系统，最早进入的缓存项最先被移除。FIFO算法的基本原理先进先出：按照缓存项进入缓存的顺序进行管理。最早进入缓存的项在缓存满时优先被移除。 队列：通常使用队列数据结构来实现FIFO缓存，队列的头部保存最早进入的缓存项，尾部保存最新进入的缓存项。优点简单易实现：FIFO算法实现起来非常简单，只需要维护一个队列即可。 缺点不考虑使用频率和最近使用时间：FIFO算法不会考虑缓存项的使用频率和最近使用时间，可能导致高频使用的数据被替换掉，从而降低缓存命中率。 Go实现示例package fifoimport ("container/list""sync")type FIFOCache struct {mtx sync.Mutexcapacity intqueue
93910编辑于 2024-07-09 - 来自专栏Go学习
LFU算法实现
LFU (Least Frequently Used) 是一种用于缓存管理的算法。它通过跟踪每个缓存项被访问的频率来决定哪些项应该被移除。 LFU算法倾向于保留那些使用频率较高的项，而移除那些使用频率较低的项。以下是LFU算法的详细介绍：工作原理计数器：每个缓存项都有一个计数器，用于记录该项被访问的次数。 实现LFU算法的实现可以使用多种数据结构，如哈希表、双向链表和优先队列。以下是一种常见的实现方法：使用哈希表和优先队列：哈希表 (cache)：用于存储缓存项及其计数器。 应用场景LFU算法适用于以下场景： 数据访问具有明显的热点数据，且热点数据相对稳定。需要高效管理缓存资源，减少缓存未命中率。 Go实现package lfuimport ("container/list""sync")type entry struct {key anyvalue anyfreq int}type LFUCache
43710编辑于 2024-07-07 - 来自专栏Java实战博客
算法 & Java 实现
参考于 ：https://www.cnblogs.com/morethink/p/8419151.html
85720编辑于 2022-01-19 - 来自专栏斜述视角
实现LRU算法
LRU算法是一种缓存淘汰机制策略。 计算机的缓存容量有限，如果缓存满了就要删除一些内容给新的内容腾出位置，而删除哪些内容，就有不同的策略，LRU算法是其中一种策略。 LRU算法删除的是最近一段时间最少使用的内容。 代码中的capacity代表缓存的容量，使用Hash表 + 链表实现LRU算法。 可以先自己实现一个双向链表，链表中的节点自己定义。Hash表中存储的value为链表中的节点对象，在对链表节点进行删除操作时可以将时间复杂度降到O(1)。
1K10发布于 2020-09-08 - 来自专栏数据科学与人工智能
【算法】Python实现机器学习算法
2 如何用Python实现决策树系列算法？ 人生苦短，就用 Python。 那么，用Python实现出来的机器学习算法都是什么样子呢？ 营长刚好在 GitHub 上发现了东南大学研究生“Lawlite”的一个项目——机器学习算法的Python实现，下面从线性回归到反向传播算法、从SVM到K-means聚类算法，咱们一一来分析其中的Python 目录 一、线性回归 1、代价函数 2、梯度下降算法 3、均值归一化 4、最终运行结果 5、使用scikit-learn库中的线性模型实现 二、逻辑回归 1、代价函数 2、梯度 3、正则化 4、S型函数（ 然后调用梯度下降算法求解theta 实现代码： # 求每个分类的theta，最后返回所有的all_theta def oneVsAll(X,y,num_labels,Lambda):
2.1K80发布于 2018-04-18 - 来自专栏Go学习
ARC算法实现
概述Adaptive Replacement Cache（ARC）是一种缓存替换算法，用于提高缓存的命中率。ARC 动态调整缓存策略，以适应实际的访问模式，从而在不确定的工作负载下表现良好。 线程安全的Go实现示例以下是一个简单的线程安全的ARC缓存的Go实现：package arcimport ("container/list""sync")type ARC struct {mtx
90710编辑于 2024-07-12 - 来自专栏王亚昌的专栏
A*算法C实现
参考 http://www.cppblog.com/christanxw/archive/2006/04/07/5126.html 实现了A*算法，模拟了一下，大多数场景还是可以应对的，以传统的场景为例 /* * A* 算法模拟 */ #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <vector> using std::vector; typedef
77720发布于 2018-08-03 - 来自专栏深度学习之tensorflow实战篇
pangrank算法--PageRank算法并行实现
前言 Google通过PageRank算法模型，实现了对全互联网网页的打分。但对于海量数据的处理，在单机下是不可能实现，所以如何将PageRank并行计算，将是本文的重点。 本文将继续上一篇文章 PageRank算法R语言实现，把PageRank单机实现，改成并行实现，利用MapReduce计算框架，在集群中跑起来。 目录 PageRank算法并行化原理 MapReduce分步式编程 1. PageRank算法分步式原理 单机算法原理请参考文章：PageRank算法R语言实现 ? PageRank的分步式算法原理，简单来讲，就是通过矩阵计算实现并行化。 1).
1.4K10发布于 2019-02-13 - 来自专栏乐行僧的博客
python实现算法：全排列算法
代码部分： #test.py def swap(arr, i, j): tmp = arr[i] arr[i] = arr[j] arr[j] = tmp def show(arr,n): for i in rang(0,n): print(arr[i],'\t',end=' ') //全排列部分 def perm(arr, p, q): if p==q: show(arr,q+1) print('\n') for i in range(p, q+1): swap(arr,
1.1K10编辑于 2022-02-24 - 来自专栏深度学习之tensorflow实战篇
pangrank算法--PageRank算法并行实现
前言 Google通过PageRank算法模型，实现了对全互联网网页的打分。但对于海量数据的处理，在单机下是不可能实现，所以如何将PageRank并行计算，将是本文的重点。 本文将继续上一篇文章 PageRank算法R语言实现，把PageRank单机实现，改成并行实现，利用MapReduce计算框架，在集群中跑起来。 目录 PageRank算法并行化原理 MapReduce分步式编程 1. PageRank算法分步式原理 单机算法原理请参考文章：PageRank算法R语言实现 PageRank的分步式算法原理，简单来讲，就是通过矩阵计算实现并行化。 1).
97640发布于 2018-03-16 - 来自专栏算法channel
图算法|Dijkstra算法python实现
01 — Dijkstra算法的理论部分 关于Dijkstra算法的原理部分，请参考之前的推送： 图算法|Dijkstra最短路径算法 Dijkstra算法总结如下： 1. 此算法是计算从入度为0的起始点开始的单源最短路径算法，它能计算从源点到图中任何一点的最短路径，假定起始点为A 2. 02 — 代码实现 """ Dijkstra algorithm graphdict={"A":[("B",6),("C",3)], "B":[("C",2),("D",5)],"C":[("B",2)
3.6K60发布于 2018-04-02 - 来自专栏全栈程序员必看
java 阶乘算法_Java 实现阶乘算法
Java 实现阶乘算法 阶乘算法如下： 以下列出 0 至 20 的阶乘： 0！=1，(0 的阶乘是存在的) 1！=1， 2！=2， 3！=6， 4！=24， 5！=120， 6！=720， 7！ java代码实现 package com.leo.kang.interview; import java.math.BigDecimal; public class Factorial { /** (100))); } /** * 递归实现阶乘算法 * * @param n * @return */ public static long factorialRecursive(int n) { if (n == 0) { return 1; } if (n < 2) return n * 1; return n * factorialRecursive(n – 1); } /** * 循环实现阶乘算法 初值取1 while(n.compareTo(bd1) > 0){//参数大于1，进入循环 result = result.multiply(n.multiply(n.subtract(bd1)));//实现
1.9K30编辑于 2022-09-15 - 来自专栏硬核项目经理的专栏
【枕边算法】回文算法题PHP实现
①选择任一数值； ②翻转此数值（例如，选择13则翻转为31），并将原数值和翻转数值相加（13+31）； ③相加结果若不是回文，则返回②反复执行，若是回文则终止算法 举例： 13+31=44，44是回文， php $num = 197; //13=44 //12=33 //14=55 //19=110 //125=646 //87=4884 //196=内存溢出 //197=881188 //找回文数字算法
76320发布于 2019-08-06 - 来自专栏蛮三刀的后端开发专栏
查找算法总结及其算法实现（PythonJava）
前言 本文总结了常用的查找算法，内容包括： 查找算法的定义和思路，动画演示 查找算法的代码实现：Python和Java 查找算法性能分析：时间空间复杂度分析 不同排序算法最佳使用场景 面试知识点复习手册 ——二叉树查找算法 基本思想： 这个算法的查找效率很高，但是如果使用这种查找方法要首先创建树。 基于二叉查找树进行优化，进而可以得到其他的树表查找算法，如平衡树、红黑树等高效算法。 5.3 平衡查找树之红黑树（Red-Black Tree） 但是2-3树实现起来比较复杂，于是就有了一种简单实现2-3树的数据结构，即红黑树（Red-Black Tree）。 但是2-3查找树实现起来比较困难，红黑树是2-3树的一种简单高效的实现，他巧妙地使用颜色标记来替代2-3树中比较难处理的3-node节点问题。
3.2K20发布于 2019-03-26 - 来自专栏葵花宝典007
【每日算法】lua实现快排算法
直接贴代码，果然写起来比c++快哈哈 function PrintResult() for i=1,#arr do io.write(arr[i].." ") end io.write("\n") end function Quick_Sort(arr,low,height) if low >= height then return end local i = low local j = height l
41820编辑于 2022-07-17 - 来自专栏技术博客文章
LinkedHashMap实现LRU算法
基于LinkedHashMap的使用顺序的特性，我们可以用来实现LRU算法（Mybatis的LRU算法也是这样实现的） bigSize表示缓存最大容量，超过这个值最近最少使用的key，将会被移除。
40300编辑于 2021-12-05 - 来自专栏技术趋势
CAS算法-实现原理
解决并发访问中无锁的非阻塞算法的实现。 CAS存在什么问题？ ABA问题：添加版本号解决;其实就是乐观锁; 解决方案:通过添加版本号来解决。 jdk默认自带的Atomick开头的实现类底层都是使用了CAS算法; 自旋锁的实现，底层也是通过CAS轮询的方式进行实现; cas的实现 存在ABA问题的实现方式: /** * @author 看看jdkAtomicInteger底层的实现 //这里底层通过 unsafe来实现，这个是由c++来写的所以看不到。 compareAndSet(prev, next)); return prev; } 最后 cas在算法在很多一些基础的开发都会用到，只是现在Jdk默认有Atomic这个包，通过这个包已经为我们实现了功能 ，我们可以很方便引用已封装好的包进行实现，本文主要讲解原理。
38830编辑于 2022-12-01 - 来自专栏前端小叙
js 实现 LFU 算法
LFU 算法 /** * @param {number} capacity */ var LFUCache = function (capacity) { this.map = new Map
2.1K50编辑于 2022-09-24 - 来自专栏全栈程序员必看
densenet实现_sjf算法
随着网络深度的加深，梯度消失问题会愈加明显，目前很多论文都针对这个问题提出了解决方案，比如ResNet，Highway Networks，Stochastic depth，FractalNets等，尽管这些算法的网络结构有差别 Table2是在三个数据集（C10，C100，SVHN）上和其他算法的对比结果。ResNet[11]就是kaiming He的论文，对比结果一目了然。
38210编辑于 2022-11-11
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