随笔分类 - 算法
摘要：计划最近好好按步骤按阶段系统性的学习下机器学习和深度学习，希望能坚持下去。 2019 01 05 "基于TensorFlow的深度学习系列教程 2——常量Constant" 2019 01 03 "深度学习Tensorflow生产环境部署（下·模型部署篇）" 2019 01 03 "深度学习Tens
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摘要：从事推荐系统已经快一年了，遇到过很多的茫然不知所措，也踩过不少坑，索性把所有推荐的资料都汇总一下，希望给新人以指引，或者给老司机作为归纳总结 如果电子书链接失效，可以私信我 算法基础 博客整理 业界参考 推荐文章 书籍推荐 算法基础 对于推荐系统是需要一些数学和机器学习的基本功的，假设你从来没有接触
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摘要：核心代码：public void bubbleSort(){ for(int i=0;ia[j+1]) swap(j,j+1); } } } public void swap(int indexa,i...
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摘要：平衡二叉树，是一个方便查找的树，树的左子树深度与右子树的深度的差总（BF）是在+1,0,-1之中。随着树的建立，插入，树都会自动的进行调整，使得其满足上面的条件。1、+1表示左子树的深度比右子树的深度多1.2、0 表示左子树的深度与右子树的深度相同。3、-1表示左子树的深度比右子树神的小1.因此，如...
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摘要：快速排序时间复杂度为O(nlogn)，由于是在原数组上面利用替换来实现，因此不需要额外的存储空间。算法思想： 通过设置一个岗哨，每次跟这个岗哨进行比较，比他小的放在左边，比他大的放在右边。再对岗哨左边的数组0----middle-1,和middle+1-----end，进行同样的排序。主要代码：v...
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摘要：非递归版的归并排序，省略了中间的栈空间，直接申请一段O(n)的地址空间即可，因此空间复杂度为O(n),时间复杂度为O(nlogn);算法思想： 开始以间隔为1的进行归并，也就是说，第一个元素跟第二个进行归并。第三个与第四个进行归并； 然后，再以间隔为2的进行归并，1-4进行归并，5-8进行归并；...
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摘要：递归版的合并排序，时间复杂度为O(nlogn),空间复杂度为O(n+logn);算法思想： 利用分而自治的思想，把排序分成两块，每块内部排序，再进行一次遍历排序即可，递归调用此过程即可。主要代码：void MergeSort(int *arr,int length){ Msort(arr,a...
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摘要：构建堆的时间复杂度为O(n),而第I次调整堆的时间复杂度为O(logi),因此，无论什么情况下时间复杂度都为O(nlogn)。算法思想： 首先，对数组从n/2处开始进行创建堆。大顶堆就是顶点总是大于它的子节点，而小顶堆就是定点总是小于它的子节点。 因此，构建时，对节点与他的孩子进行比较，如果创建...
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摘要：希尔排序的时间复杂度，最好的情况下仍然是正序时，可达到O(n),平均复杂度为O(nlogn)。算法思想： 采用跳跃式处理数组，使得数组粗粒度的实现基本有序。在进行细粒度的处理，最终使得网络在跳越数为1时，实现基本有序的排序，以减少插入排序的复杂度。主要程序：void shellSort(int *...
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摘要：时间复杂度:如果排序的数组是正序的，那么时间复杂度相当于O(n)，而如果排序是随机的，时间复杂度相当于O(n^2/4).倒置的时间复杂度是最高的，O(n^2).算法思想： 该算法是设置了一个中间存储，每次读到的数据存储到中间值。向前遍历，如果大于这个值，继续向前，每次向前遍历时，把数据向后移，最后...
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摘要：选择排序时间复杂度也为O(n^2)算法思想：选择排序即每次length-i的长度内选择一个最小的元素，与第一个进行替换，这样大循环length次后，就可以得到排好序的数组了。主要代码：void selectSort(int *arr,int length){ int i,j,k,min; for(i=0;i#include int arrtest[10] = {3,4,7,8,0,9,1,2,6,5};//int arrtest[10] = {0,1,2,3,4,5,6,7,8,9};//int arrtest[10] = {9,8,7,6,5,4,3,2,1,0};void co...
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摘要：冒泡排序时间复杂度上为O(n^2)冒泡排序三种方式，第一种也是最基本的排序：void bubbleSort1(int *arr,int length){ int i,j,k; for(i=0;iarr[j]){ k = arr[j]; arr[j] = arr[i]; arr[i] = k; } } }}第二种是循环的时候，j指针从尾部开始，每次可以顺便排序其他的元素void bubbleSort2(int *arr,int length){ i...
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摘要：算法思想二叉排序树，删除操作主要针对三种情况。1 叶子节点-直接删除就可以了2 没有左孩子的节点-直接嫁接右子树就可以了(没有右孩子的节点-直接嫁接左子树就可以了)3 如果左右子树都存在，则寻找删除节点的直接前驱（即左子树里面的最右的节点）编程时需要注意，函数时针对指针的操作，因此为了修改指针，要使用二级指针传参才可以例如：void delete(BinaryTree **b){ ....}int main(){ BinaryTree *b = (BinaryTree *)malloc(sizeof(BinaryTree)); delete(&b);}函数代码：bool deleteT
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摘要：二叉排序树，是一种规整的二叉树。每个节点的左子树都小于他，每个节点的右子树都大于他。二叉树的遍历：void InOrderTree(BTree *b){ if( !b ) return; InOrderTree(b->lchild); printf("%d ",b->data); InOrderTree(b->rchild);}二叉树的查找：int searchTree(BTree *b,int key,BTree *f,BTree *&p){ if(!b){ p = f; return 0; } else i...
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摘要：这个算法来求关键路径，其实就是利用拓扑排序，首先求出，每个节点最晚开始时间，再倒退求每个最早开始的时间。从而算出活动最早开始的时间和最晚开始的时间，如果这两个时间相等，则为关键路径。时间复杂度为O(n+e)主要算法：int topSort(Graph *g){ EdgeNode *e; int i,k,gettop; int top = 0 ; int count = 0; int *stack; stack = (int *)malloc(g->numVertexes * sizeof(int)); for(i=0;inumVertexes;i++)...
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摘要：这个算法，主要是为输出一个无环图的拓扑序列算法思想：主要依赖一个栈，用来存放没有入度的节点，每次读取栈顶元素，并将栈顶元素的后继节点入度减一，如果再次出现入度为零的节点，就加入到栈中。参考《大话数据结构》，写下下面完整代码，并发现，其中程序的进行，出现错误。v6执行完，应该执行v9,因为此时v9是站顶元素，并不是v0.算法流程：int topGraph(graph g){ EdgeNode *e; int i,k,gettop; int top = 0 ; int count = 0; int *stack; stack = (int *)malloc(g-...
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摘要：另一个求解最短路径的经典算法是Floyd,时间复杂度为O(n^3)，所以如果只求一个点到另一个点的最短路径，应该用Dijkstra算法，时间复杂度为O(n^2)。如果要求全部的最短路径，还是推荐Floyd,因为代码更简单，更整洁：核心代码主要就是通过简单的思路，如果借由中间节点的路径要小于直达的费用，那么就替换中间节点为路径中间量if(D[i][j] > D[i][k]+D[k][j]) D[i][j] = D[i][k] + D[k][j];全部代码 1 #include 2 #include 3 #define MAXSIZE 9 4 #define INF 65535 5 in..
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摘要：迪杰斯特拉算法是典型的求解最短路径的方法。优点，时间复杂度为O(n2)，主要思想就是遍历邻居，找到路径最短的邻居，添加到路径信息里面。再更新这个添加点，是否能减少到其他点的路径长度。但是有一个缺点，就是这个算法只满足一个节点的扫描信息，如果想计算所有的节点到达其他节点的最短路径，就需要每次调用一次该算法。时间复杂度变为O(n3).总体来说，分为两部分第一部分：查找当前节点周围的最近的邻居；min = INF; for(j=0; j 2 #include 3 #define MAXSIZE 9 4 #define INF 65535 5 int num[MAXSIZE][M...
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摘要：同样是求最小生成树，kruskal适合从边的角度出发，因此适合稀疏图。而prim算法从点的角度出发，适合稠密图。时间复杂度为O(eloge)。因为外层循环了e(边数)层，而内部find循环了loge层。算法首先把二维矩阵图转化为边图 for(i=0;ie[k].begin == j && g->e[k].end == i){ flag = 0; break; } } ...
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摘要：书中本意是想省略后端顺序表中无用的查找，但是忽略了一个问题。原书中代码大意为：void bubblesort(Graph *g,int len){ int i,j; int flag = 1; for(i=0; i i; j--){ if(g->e[j].length e[i].length){ swap(g,i,j); printf("%d %d \n",i,j); flag = 1; } } } ...
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