有5个人偷了一堆苹果,准备在第二天分赃.晚上,有一人遛出来,把所有菜果分成5份,但是多了一个,顺手把这个扔给树上的猴了,自己先拿1/5藏了.没想到其他四人也都是这么想的,都如第一个人一样分成5份把多的那一个扔给了猴,偷走了1/5.第二天,大家分赃,也是分成5份多一个扔给猴了.最后一人分了一份.问:共有多少苹果? for ($i = 1; ; $i++) {     if ($i%5 == 1) {         //第一个人取五分之一,还剩$t         $t = $i - round(…

有关memcached企业面试案例讲解 1.Memcached是什么,有什么作用?    a. memcached是一个开源的.高性能的内存的缓存软件,从名称上看Mem就是内存的意思,而Cache就是缓存的意思.    b. 作用:memcached通过在事先规划好的内存空间中,临时缓存数据库中的各类数据,以达到减少业务对数据库的直接高并发访问,从而达到提升数据库的访问性能,加速网站集群动态应用服务的能力. 2.Memcached服务在企业集群架构中应用场景  (1). 作为数据库的前端缓存应用…

(尊重劳动成果,转载请注明出处:http://blog.csdn.net/qq_25827845/article/details/74612786冷血之心的博客) 剑指Offer(第二版)面试案例:树中两个节点的最低公共祖先节点 题目:输入两个树节点,求它们的最低公共祖先节点. 反问:这棵树是不是二叉树? 面试官:是二叉树,并且是二叉搜索树. 思路: 二叉搜索树是经过排序的,位于左子树的节点都比父节点小,位于右子树的节点都比父节点大.既然要找最低的公共祖先节点,我们可以从根节点开始进行比较. 若…

一步步教你轻松学支持向量机SVM算法之案例篇2 (白宁超 2018年10月22日10:09:07) 摘要:支持向量机即SVM(Support Vector Machine) ,是一种监督学习算法,属于分类的范畴.首先,支持向量机不是一种机器,而是一种机器学习算法.在数据挖掘的应用中,与无监督学习的聚类相对应和区别.广泛应用于机器学习,计算机视觉和数据挖掘当中.(本文原创,转载必须注明出处.) 目录 1 机器学习:一步步教你轻松学KNN模型算法 2 机器学习:一步步教你轻松学决策树算法 3 机器学…

数据结构+算法面试100题~~~摘自CSDN,作者July 1.把二元查找树转变成排序的双向链表(树) 题目:输入一棵二元查找树,将该二元查找树转换成一个排序的双向链表.要求不能创建任何新的结点,只调整指针的指向.   10  / /  6  14 / / / /4  8 12 16 转换成双向链表4=6=8=10=12=14=16.  首先我们定义的二元查找树 节点的数据结构如下: struct BSTreeNode{  int m_nValue; // value of node  BSTr…

算法面试过程中,题目类型多,数量大.大家都不可避免的会在LeetCode上进行训练.但问题是,题目杂,而且已经超过1300道题. 全部刷完且掌握,不是一件容易的事情.那我们应该怎么办呢?找规律,总结才是制胜法宝. 下面我们就来看看 Grokking the Coding Interview: Patterns for Coding Questions​ 的分类及每个类型的经典题目: 1. Pattern: Sliding window,滑动窗口类型 经典题目: Maximum Sum Subar…

数据结构 逻辑结构上: 包括集合,线性结构,非线性结构. 存储结构: 顺序存储,链式存储,索引存储,散列存储. Java 常见数据结构 大专栏  Java && Python 算法面试常用类以及方法总结#线性表" class="headerlink" title="线性表">线性表 链表 栈 队列 字符串 树 哈希表…

2021字节跳动校招秋招算法面试真题解题报告--leetcode19 删除链表的倒数第 n 个结点,内含7种语言答案 1.题目描述 给你一个链表,删除链表的倒数第 n 个结点,并且返回链表的头结点. 进阶:你能尝试使用一趟扫描实现吗? 2.解题报告 在对链表进行操作时,一种常用的技巧是添加一个哑节点(dummy node),它的 \textit{next}next 指针指向链表的头节点.这样一来,我们就不需要对头节点进行特殊的判断了. 例如,在本题中,如果我们要删除节点 yy,我们需要知道节点…

案例三比较简单,不需要自己写公式算法,使用了R自带的naiveBayes函数. 代码如下: > library(e1071)> classifier<-naiveBayes(iris[,1:4], iris[,5]) #或写成下面形式,都可以. > classifier<- naiveBayes(Species ~ ., data = iris) #其中Species是类别变量 #预测 > predict(classifier, iris[1, -5]) 预测结果为:…

项目地址:https://github.com/imhuay/Algorithm_Interview_Notes-Chinese 如下所示为整个项目的结构,其中从机器学习到数学主要提供的是笔记与面试知识点,读者可回顾整体的知识架构.后面从算法到笔试面经主要提供的是问题及解答方案,根据它们可以提升整体的解题水平与编程技巧. 面试知识点 面试题多种多样,但机器学习知识就那么多,那么为了春招或春季跳槽,何不过一遍 ML 核心知识点?在这个 GitHub 项目中,作者前一部分主要介绍了机器学习及各子领域…