Description: 两个长度为 n 的数组 A 和 B, 各从中选出一个元素相加 A[i] + B[j], 求 top n 小的那些和. 思路 1:这样的和总共有 n^2 个, 排序,然后取前 n 个. 时间复杂度 O(n^2 lgn), 空间复杂度 O(n^2) 思路 2:用 最大堆.      1. 首先用 n 个和建立一个最大堆,      2. 然后循环剩余的 n^2 - n 个和,依次与堆顶元素比较(最大值), 如果小于最大值,则弹出堆顶,push 进入当前的和.        …

SMO算法是一一种启发式算法,它的基本思路是如果所有变量的解的条件都满足最优化问题的KKT条件,那么这个最优化问题的解就得到了.因为KKT条件是该优化问题的充分必要条件. 整个SMO算法包括两个部分: 1)求解两个便令的二次归化的解析方法 2)选择变量的启发式方法. SMO算法的特点是不断地讲原二次规划问题分解为只有两个变量的二次规划子问题.并对子问题进行解析求解,直到所有变量满足KKT条件为止.这样通过启发式的方法得到原二次规划问题的最优解.因为子问题有解析解,所以每次求解子问题的解的速度都很…

案例五:TOP—N 这个问题比较常见,一般都用于求前几个或者后几个的问题,shuffle有一个默认的排序是正序的,但如果需要逆序的并且暂时还不知道如何重写shuffle的排序规则的时候就用以下方法就行,java中说到排序无非就是比较器,然后结合着集合,这样基本上就能解决我的需求了,但是有个问题需要注意,就是虽说集合是不定长的,但是呢,面对大数据而言,就可能会出现内存溢出的问题,所以最好不要讲所有数据都加入集合中在取出前N个,直接排序,加一个排一个,满足N个就把最后一个踢掉,这样会好点. 还有一个…

问题:1亿数据中,找出最大的k个数,要求使用内存不超过1m (延伸问题:1亿数据中,找出重复出现次数最多的k个,要求使用内存不超过1m 等) 分析: 1亿数字(int)占内存:100000000 * 4byte / 1024 / 1024 =381m 其中 int=4byte,1m=1024kb,1kb=1024b 实现: 维护一个k大小的数组有序数组.每次加进来新的,都要判断是不是 换掉 该数组中最小的元素,如果需要,则删除最小元素,放入新元素,并重新排序. 基于小顶堆的实现: 创建一个k大小…

大家好,这里是<齐姐聊算法>系列之 Top K 问题. Top K 问题是面试中非常常考的算法题. 8 Leetcode 上这两题大同小异,这里以第一题为例. 题意: 给一组词,统计出现频率最高的 k 个. 比如说 "I love leetcode, I love coding" 中频率最高的 2 个就是 I 和 love 了. 有同学觉得这题特别简单,但其实这题只是母题,它可以升级到系统设计层面来问: 在某电商网站上,过去的一小时内卖出的最多的 k 种货物. 我们先看算法…

Top K问题在数据分析中非常普遍的一个问题(在面试中也经常被问到),比如: 从20亿个数字的文本中,找出最大的前100个. 解决Top K问题有两种思路, 最直观:小顶堆(大顶堆 -> 最小100个数): 较高效:Quick Select算法. LeetCode上有一个215. Kth Largest Element in an Array,类似于Top K问题. 1. 堆 小顶堆(min-heap)有个重要的性质--每个结点的值均不大于其左右孩子结点的值,则堆顶元素即为整个堆的最小值.JDk…

0. 社区划分简介 0x1:非重叠社区划分方法 在一个网络里面,每一个样本只能是属于一个社区的,那么这样的问题就称为非重叠社区划分. 在非重叠社区划分算法里面,有很多的方法: 1. 基于模块度优化的社区划分 基本思想是将社区划分问题转换成了模块度函数的优化,而模块度是对社区划分算法结果的一个很重要的衡量标准. 模块度函数在实际求解中无法直接计算得到全局最优解析解(类似深度神经网络对应的复杂高维非线性函数),所以通常是采用近似解法,根据求解方法不同可以分为以下几种方法: . 凝聚方法(down t…

前言 前面两篇文章介绍了快速排序的基础知识和优化方向,今天来看一下STL中的sort算法的底层实现和代码技巧. 众所周知STL是借助于模板化来支撑数据结构和算法的通用化,通用化对于C++使用者来说已经很惊喜了,但是如果你看看STL开发者强大的阵容就意识到STL给我们带来的惊喜绝不会止步于通用化,强悍的性能和效率是STL的更让人惊艳的地方. STL极致表现的背后是大牛们炉火纯青的编程技艺和追求极致的工匠精神的切实体现.笔者能力所限,只能踏着前人的肩膀来和大家一起看看STL中sort算法的背后究竟隐…

K-近邻算法(k-Nearest Neighbor,简称kNN)采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类,是一种常用的监督学习方法,其工作机制很简单:给定测试样本,基于某种距离亮度找出训练集中与其靠近的k个训练样本,然后基于这k个"邻居"的信息进行预测.kNN算法属于懒惰学习,此类学习技术在训练阶段仅仅是把样本保存起来,训练时间靠小为零,在收到测试样本后在进行处理,所以可知kNN算法的缺点是计算复杂度高.空间复杂度高.但其也有优点,精度高.对异常值不敏感.无数据输入设定. 借张图来说:…

目 录 STL 简介 .............................................................................................................................................. 顺序性容器 ..........................................................................................…