随笔分类 - 算法与数据结构
摘要：[toc] 工作原理 聚类是一种无监督的学习，它将相似的对象归到同一个簇中。类似于全自动分类（自动的意思是连类别都是自动构建的）。K 均值算法可以发现k个不同的簇，且每个簇的中心采用簇中所含值的均值计算而成。它的工作流程的伪代码表示如下： python实现 首先是两个距离函数，一般采用欧式距离 然后
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摘要：[toc] 工作原理 存在一个样本数据集合，也称作训练样本集，并且样本集中每个数据都存在标签，即我们知道样本集中每一数据与所属分类的对应关系。输入没有标签的新数据后，将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较，然后算法提取样本集中特征最相似数据（最近邻）的分类特征。一般来说，我们只选择样本数
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摘要：大数的之间的进制转换不能简单的用取余法来做，这样会导致溢出。以牛客网的这道题 "10进制 vs 2进制" 为例，题目给的数字已经达到了1000位，即使用long long类型也没办法存储，所以要用字符数组来存储。然后用 模拟手算除法 的方式来进行进制转换。 代码如下： include using n
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摘要：阶乘会使得位数增长的非常快，比如20！的值的位数就已经要突破long long的上限了。所以常规的做法是处理不了的，要通过数组的方式来处理。当然这个数字本身不能超过int的范围，并且要提前预估这个数字的阶乘会有多少位。 以计算5的阶乘为例，来说明这个算法： STEP1 初始化 STEP2 从2开始乘
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摘要：[toc] 什么是二叉搜索树 二叉搜索树（英语：Binary Search Tree)，（又：二叉搜索树，二叉排序树）它或者是一棵空树，或者是具有下列性质的二叉树： 若它的左子树不空，则左子树上所有结点的值均小于它的根结点的值； 若它的右子树不空，则右子树上所有结点的值均大于它的根结点的值； 它的左
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摘要：[toc] 什么是堆 堆（英语：heap)是计算机科学中一类特殊的数据结构的统称。堆通常是一个可以被看做一棵树的数组对象。堆总是满足下列性质： 堆中某个节点的值总是不大于或不小于其父节点的值； 堆总是一棵完全二叉树。 通常将根节点最大的堆叫做最大堆或大根堆，根节点最小的堆叫做最小堆或小根堆。 堆的存
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摘要：[toc] 解释 对于语句 来说如果表达式1为假，那么表达式2不会进行运算，也就是说表达式2"被短路"。同理 如果表达式1为真，那么表达式2不会进行运算，表达式2"被短路"。 运用 经常会看到这样的写法 class Solution { public: int Sum_Solution(int n)
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摘要：[toc] 算法介绍 wiki "并查集" 通俗解释 "零基础学并查集算法" 算法实现（C语言） Find函数(未采用路径压缩) Find函数(路径压缩递归实现) Find函数(路径压缩非递归实现) Join函数 算法实战 "HOJ 1232" 修改的地方是每相连两个城镇需要额外多一步 —— 减少道
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摘要：[toc] 介绍 在计算机科学中，二分搜索（英语：binary search），也称折半搜索（英语：half interval search）、对数搜索（英语：logarithmic search），是一种在有序数组中查找某一特定元素的搜索算法。搜索过程从数组的中间元素开始，如果中间元素正好是要查找
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摘要：[toc] 理论介绍 什么是分类 分类属于机器学习中监督学习的一种。模型的学习在被告知每个训练样本属于哪个类的“指导”下进行，新数据使用训练集中得到的规则进行分类。 分类的步骤 什么是决策树 决策树归纳 信息增益 相关理论基础 计算公式 ID3 注：生成的决策树有误，fair对应的应该是yes,ex
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