摘要： 对理解很有帮助创建型模式 1、FACTORY—追MM少不了请吃饭了，麦当劳的鸡翅和肯德基的鸡翅都是MM爱吃的东西，虽然口味有所不同，但不管你带MM去麦当劳或肯德基，只管向服务员说“来四个鸡翅”就行了。麦当劳和肯德基就是生产鸡翅的Factory 工厂模式：客户类和工厂类分开。消费者任何时候需要某种产品，只需向工厂请求即可。消费者无须修改就可以接纳新产品。缺点是当产品修改时，工厂类也要做相应的修改。如：如何创建及如何向客户端提供。 2、BUILDER—MM最爱听的就是“我爱你”这句话了，见到不同地方的MM,要能够用她们的方言跟她说这句话哦，我有一个多种语言翻译机，上面每种语言都有一个按... 阅读全文

摘要： 首先对博主的独立思考和专研精神表示膜拜！转载地址：http://blog.csdn.net/jiaomeng/article/details/1435226 在找大规模数据处理的相关资料时，逛到该博主博客，发现了很多独立思考的文章。以下为转载全文，红色字体处为我的标注和添加的理解。--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 阅读全文

摘要： alibaba一道笔试题：public class TestTryCatch { /** */ public static void main(String[] args) { System.out.println("i的值为。。。" + new TestTryCatch().test()); } private int test() { int i = 1; try { return i; } finally { ++i; System.out.println("finally is Executed…"); } }}答案是：finally is Ex 阅读全文

摘要： 转载地址：http://hi.baidu.com/baixuejiyi1111/blog/item/ebf83824ffdab6b34723e8f9.html1、数据结构的栈和堆 堆栈，实际上堆栈是两种数据结构：堆和栈。 堆和栈都是把一些数据项按序排列的数据结构。2、内存分配中的栈和堆 这里有必要把内存分配：一般情况下程序存放在Rom或Flash中，运行时需要拷到内存中执行，内存会分别存储不同的信息，如下图（数据在内存中的存储图示）所示：0xc0000000 内核虚拟内存 ——有内核使用 栈区 -- 程序运行时用于存放局部变量，可向下延展空间0x40000000 共享库的内存影像 ----程序 阅读全文

摘要： 1 生日悖论一个房间的人数必须要达到多少，才能使得有两个人生日相同的机会达到50%？1）用概率来分析假设一年 n = 365天，两个人的生日都落在某一个固定的天数r上的概率为 1/n * 1/n = 1 / n^2两个人的生日落在同一天上的概率为n * 1 / n^2 = 1 / n 注意两个人的生日落在同一天的概率 = 某个人的生日落在指定一天的概率 = 1 / n 这个巧合依赖于个各人生日独立。k个人中至少有2人生日相同的概率等于1减去所有人生日都不互不相同的概率。即：1 - 1 * (n-1)/n * (n-2)/n......* (n-k+1)/n >= 1/2=> (n- 阅读全文

摘要： 在雇佣问题中，如果应聘者是以随机顺序出现的话，雇佣一个新的办公室助理的期望次数是lnn。这个算法是随着输入的变化而变化的。对于某个特定的输入，它总是会产生固定的雇佣次数。如果先对应聘者进行随机排列，此时随机发生在算法上而不是发生在输入分布上。每次运行这个算法，执行依赖于随机的选择，而不是依赖于输入。这就是随机算法和概率分析的区别。RANDOMIZED-HIRE-ASSISTANT(n)1 randomly permute the list of candidates2 best ← 0 ® candidate 0 is a least-qualified dummy candidat 阅读全文

摘要： 为了分析包括包括雇佣分析在内的许多算法，我们将使用指示器随机变量，它为概率和期望之间的转换提供了一个便利的方法，给定一个样本空间S和事件A，那么事件A对应的指示器随机变量：Xa = 1 如果A发生 0 如果A没有发生E[Xa] = Pr{A}在很多时候，用指示器随机变量来求期望比用概率简单许多。下面来看一个例子，简单在哪里。利用指示器随机变量分析雇佣问题，求雇佣经理次数的期望值：1）概率分析的方法（高中时候常用的求期望的方法） 假设应聘者以随机的顺序出现，令X作为一个随机变量，其值等于雇佣新的办公室经理的次数。那么 E[X] = ∑xPr{X=x}，但这一计算会很麻烦。高中的时候就经常这样来求 阅读全文

摘要： 第五章围绕概率分析，随机算法，概率与期望展开了一系列有趣的讨论，其中许多有趣概率习题。------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------雇佣问题描述:假设你要雇佣一个新的办公室助理，雇佣代理每天想你推荐一个应聘者（连续推荐n个），你面试这个人，如果这个应聘者比目前的办公室助理更优秀，你就会辞掉当前的办公室助理，然后聘用这个新的。面试一个人需付给雇佣代理一笔费用 阅读全文

摘要： 第一章 算法在计算机中的应用第二章 算法入门 插入排序 算法设计（分治法，分治法分析）第三章 函数增长（渐进记号，时间复杂度）第四章 递归式 代换法 递归树方法 主方法（主定理的证明）第一章是个概要。第二章以一个插入排序为例子，来介绍什么是算法，本书中讲解每个算法的结构，接着讲述了如何分析算法的性能，并介绍了分治算法及分析。第三章数学知识第四章介绍递归，及递归式的时间复杂度分析的3种方法。-------------------------------------------------------------------------------------------------------- 阅读全文

摘要： 2个问题：1）背包问题的动态规划解法2）动态规划的另一种实现方式，记忆递归（dp的第一篇文章就提到过，professional中也提到过），在这里来讲解，加上全面所有的文章，这一点应该可以算是动态规划里最后一个没有详细介绍的关键点了---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------给定一组物品：重量为 w1 , w2 , .......wn价值为 v1 阅读全文