摘要: 堆排序(heapsort)是一种原地(in place)排序算法, 它的时间复杂度是O(nlgn). 堆数据结构不只是在堆排序中有用,它还可以构成一个有效的优先队列。堆数据结构是一种数组对象,它可以被视为一颗完全二叉树。如图: Aheap-size是放在A中堆的元素个数。根据数组节点的索引,我们... 阅读全文
posted @ 2014-06-13 11:01 愚人_同乐 阅读(315) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 转载自:http://www.andylouse.net/html/itknowledge/2012/73.html一、什么是死锁死锁定义:多个进程在执行过程中,因争夺同类资源且资源分配不当而造成的一种互相等待的现象,若无外力作用,它们都将永远无法继续执行,这种状态称为死锁,这些处于等待状态的进程称... 阅读全文
posted @ 2014-05-28 21:11 愚人_同乐 阅读(1558) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 一颗二叉查找树如果满足下面的红黑性质,则为一棵红黑树:(1) 每个节点或者是黑色,或者是红色。(2) 根节点是黑色。(3) 每个叶子节点是黑色。 【注意:这里叶子节点,是指为空的叶子节点】(4) 如果一个节点是红色的,则它的子节点必须是黑色的。 《等价于》 如果一个节点是红色的,则它的父节点必须... 阅读全文
posted @ 2014-05-12 15:27 愚人_同乐 阅读(998) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 从一个序列里面选择第k大的数在没有学习算法导论之前我想最通用的想法是给这个数组排序,然后按照排序结果返回第k大的数值。如果使用排序方法来做的话时间复杂度肯定至少为O(nlgn)。问题是从序列中选择第k大的数完全没有必要来排序,可以采用分治法的思想解决这个问题。Randomize select 算法... 阅读全文
posted @ 2014-05-05 17:01 愚人_同乐 阅读(3544) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: %单y轴plot(t*1e+9,abs(iGG)/max(abs(iGG)),'k','linewidth',2);axis([-5,5,0,1])xlabel('时间/ns');ylabel('幅度/a.u.');set(get(gca,'title'),'FontSize',10,'FontNa... 阅读全文
posted @ 2014-04-24 17:24 愚人_同乐 阅读(635) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 关于网络广告定价模式的一组常用术语: CPA (Cost-per-Action) :每次行动的费用,即根据每个访问者对网络广告所采取的行动收费的定价模式。对于用户行动有特别的定义,包括形成一次交易、获得一个注册用户、或者对网络广告的一次点击等。 CPC (Cost-per-click): 每次点... 阅读全文
posted @ 2014-04-17 21:17 愚人_同乐 阅读(376) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Generating cross-validation folds (Java approach)文献:http://weka.wikispaces.com/Generating+cross-validation+folds+%28Java+approach%29This article descr... 阅读全文
posted @ 2014-04-15 21:15 愚人_同乐 阅读(2110) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 学习using weka in your javacode主要学习两个部分的代码:1、过滤数据集 2 使用J48决策树进行分类。下面的例子没有对数据集进行分割,完全使用训练集作为测试集,所以不符合数据挖掘的常识,但是下面这段代码的作用只是为了学习using weka in java学习部分来自:ht... 阅读全文
posted @ 2014-04-15 19:43 愚人_同乐 阅读(746) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: ZeroR分类器是一种最简单的分类器,这种方法仅仅根据历史数据统计规律,而选择一种概率最大的类别作为未知样本的分类结果,也就是说对于任意一个未知样本,分类结果都是一样的。ZeroR分类器简单的以多数类的类别(连续型数据使用简单均值)作为预测值。尽管这种分类器没有任何的预测能力,但是它可以作为一种与其他分类器的对比分类器。也就是说baseline performance。算法描述:为数据集建立一个频度表来选择一个频率最大的值。例子:模型:对于下面的数据集来说“Play Golf =Yes” 是ZeroR模型,精度为:0.64预测性能:属性值也就是上面的预测指标(predictors)对于模型来说 阅读全文
posted @ 2014-03-28 10:55 愚人_同乐 阅读(3607) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: K近邻算法思想非常简单,总结起来就是根据某种距离度量检测未知数据与已知数据的距离,统计其中距离最近的k个已知数据的类别,以多数投票的形式确定未知数据的类别。一直想自己实现knn的java实现,但限于自己的编程水平,java刚刚入门,所以就广泛搜索网上以实现的java代码来研习。下面这个简单的knn算法的java实现是在这篇博客中找到的:http://blog.csdn.net/luowen3405/article/details/6278764下面给出我对代码的注释,如果有错误请指正。源程序共定义了三个class文件,分别是:publicclassKNNNode;publicclassKNN; 阅读全文
posted @ 2014-03-26 11:22 愚人_同乐 阅读(5077) 评论(2) 推荐(0) 编辑