LRU快取淘汰演算法(連結串列)
LRU(Least recently used)最近最少使用策略演算法: 是根據資料的歷史訪問記錄(按時間排序)來進行淘汰資料的,理念:如果一個數據在最近沒有被訪問過,那麼將來被訪問的可能性也很小,
LRU(Least recently used)最近最少使用策略演算法: 是根據資料的歷史訪問記錄(按時間排序)來進行淘汰資料的,理念:如果一個數據在最近沒有被訪問過,那麼將來被訪問的可能性也很小,
資料結構和演算法的課程講解,目前已告一段落,也算是完成了自己的一個心願。因為去年聽某同學抱怨過,說自己去愛奇藝面試,其他問題都答得不錯,面試官問了一個哈夫曼演算法的題沒答出來,後來面試官很明確的說,我們還是想找
這是崔斯特的第七十篇原創文章 迴文 利用python 自帶的翻轉 函式 reversed() def is_plalindrome(string):return strin
HMM簡介 對於演算法愛好者來說,隱馬爾可夫模型的大名那是如雷貫耳。那麼,這個模型到底長什麼樣?具體的原理又是什麼呢?有什麼具體的應用場景呢?本文將會解答這些疑惑。 本文將通過具體形象的例子來引入該
時間:2018年11月02日 有一列資料需要進行內容的校驗,總共有三個,如果有第一個,第二第三可以為空;有第一第二,第三可以為空;有第一和第三,第二不能為空;有第二和第三,第一不能為空;三者可以同
整理:侯宇軒 一、背景 機器學習(machine learning)形象的來說,就是使用機器(計算機)利用資料,自行對資料特徵進行學習(與手工編寫程式直接解決問題區分),來解決現實生活中的問題(如手寫數
這是悅樂書的第168 次更新,第170 篇原創 01 看題和準備 今天介紹的是LeetCode演算法題中Easy級別的第27題(順位題號是111)。給定二叉
記者從天津大學獲悉,該校胡清華教授團隊近日在人工智慧深度學習領域取得重要進展,首次提出“廣義多檢視學習框架”理論,有望改良“機器深度學習”侷限性,創造真正實現“早期融合、分析思考”的“智慧大腦”。相關研究在新一期全球
今天主要看一下雜湊演算法的應用(二),主要參考:前谷歌工程師王爭的課程,感興趣可以通過下面方式微信掃碼購買: 上一節: data_structure_and_algorithm -- 雜湊演算法
動態規劃演算法通常用於求解具有某種最優性質的問題。在這類問題中,可能會有許多可行解。每一個解都對應於一個值,我們希望找到具有最優值 的解。動態規劃演算法與分治法 類似,其基本思想也是將待求解問題分解
11月7日晚,這個週三照例又是Thinkers meetup的時間,Thinkey的核心技術團隊是由六位博士組成,每週都會有一位博士給大家輸出,他們研究的區塊鏈細分領域。 昨晚為大家帶來分享的是清華博士Wh
本文是對 Swift Algorithm Club 翻譯的一篇文章。 Swift Algorithm Club 是 raywenderlich.com 網站出品的用Swift實現演算法和資料結構的開源
當今,在基於資料的個性化推薦演算法機制滿足了人們獵奇心、窺探欲、表演慾,讓人們在網路中尋找到共鳴感和認同感時,我們未曾意識到一些新問題和新風險的出現。這些新問題和風險能夠影響個人對世界的認知,影響群體達成共識,
網際網路的繁榮使得線上活動早已成為我們日常生活中一個必不可少的部分,例如,越來越多的客戶更喜歡使用Amazon和 eBay 購物;很多人在 Youtube 和 Netflix 上觀看各種各樣的電影和電視節目。
KMP演算法,背景不必多說,主要想寫一寫自己對KMP演算法的一些理解和其具體實現。 關於KMP演算法的原理,阮一峰老師的這篇文章足矣。 字串匹配的KMP演算法 文中對KMP演算法的匹配過程以及“