背景 如果基于数组实现队列,常见的选择是采用 RingBuffer,否则就需要移动数组元素. RingBuffer 很容易看出 RingBuffer 的思想,这里就不赘述了. 您可以思考一个问题:图中表示的场景是一个空队列?还是一个满队列?答案是:单单维护 _header 和 _tail 还不足以判断,必须维护一个 _count 计数. ArrayQueue 代码 using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq;…
背景 上篇实现了一个简单的队列,内部使用了 _count 计数,本文采用另外一种模式,不用 _count 计数. RingBuffer 不用 _count 计数的话,为了区分队列的满和空,需要在数组中预留一格,如下图就代表了一个满队列. ArrayQueue 代码 using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using System.Threading.Tasks; n…
Google Cardboard的九轴融合算法 --基于李群的扩展卡尔曼滤波 极品巧克力 前言 九轴融合算法是指通过融合IMU中的加速度计(三轴).陀螺仪(三轴).磁场计(三轴),来获取物体姿态的方法.它是开发VR头显中的一个至关重要的部分.VR头显必须要实时准确地获取用户头部的姿态,然后在屏幕上渲染出在对应的姿态所应该要看到的画面,才能让用户在VR世界里获得沉浸感. 因为人眼是非常精密的器官,如果渲染出来的画面稍微有一点点的延时或者偏差,人眼都能察觉出来,导致用户头晕想吐,再也不相信VR了.所…
# 所有节点的g值并没有初始化为无穷大 # 当两个子节点的f值一样时,程序选择最先搜索到的一个作为父节点加入closed # 对相同数值的不同对待,导致不同版本的A*算法找到等长的不同路径 # 最后closed表中的节点很多,如何找出最优的一条路径 # 撞墙之后产生较多的节点会加入closed表,此时开始删除closed表中不合理的节点,1.1版本的思路 # 1.2版本思路,建立每一个节点的方向指针,指向f值最小的上个节点 # 参考<无人驾驶概论>.<基于A*算法的移动机器人路径规划&g…
简单易学的机器学习算法-基于密度的聚类算法DBSCAN 一.基于密度的聚类算法的概述 我想了解下基于密度的聚类算法,熟悉下基于密度的聚类算法与基于距离的聚类算法,如K-Means算法之间的区别.     基于密度的聚类算法主要的目标是寻找被低密度区域分离的高密度区域.与基于距离的聚类算法不同的是,基于距离的聚类算法的聚类结果是球状的簇,而基于密度的聚类算法可以发现任意形状的聚类,这对于带有噪音点的数据起着重要的作用. 二.DBSCAN算法的原理 1.基本概念     DBSCAN(Density…
一.基于密度的聚类算法的概述     最近在Science上的一篇基于密度的聚类算法<Clustering by fast search and find of density peaks>引起了大家的关注(在我的博文“论文中的机器学习算法——基于密度峰值的聚类算法”中也进行了中文的描述).于是我就想了解下基于密度的聚类算法,熟悉下基于密度的聚类算法与基于距离的聚类算法,如K-Means算法之间的区别.     基于密度的聚类算法主要的目标是寻找被低密度区域分离的高密度区域.与基于距离的聚类算…
背景 前两篇文章介绍了 Queue 的实现,很多类库都引入了 Deque,Deque 可以两头添加和删除,然后在 Deque 之上构建 Queue 和 Stack. Deque 代码 using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using System.Threading.Tasks; namespace DataStuctureStudy.Deques { publi…
''' 基于物品的协同推荐 矩阵数据 说明: 1.修正的余弦相似度是一种基于模型的协同过滤算法.我们前面提过,这种算法的优势之 一是扩展性好,对于大数据量而言,运算速度快.占用内存少. 2.用户的评价标准是不同的,比如喜欢一个歌手时有些人会打4分,有些打5分:不喜欢时 有人会打3分,有些则会只给1分.修正的余弦相似度计算时会将用户对物品的评分减去 用户所有评分的均值,从而解决这个问题. 如何预测用户对给定物品的打分? 一.基于用户协同 方法1:用户之间的距离/相似度(K近邻算法) 二.基于物品协…
''' 基于物品的协同推荐 矩阵数据 说明: 1.修正的余弦相似度是一种基于模型的协同过滤算法.我们前面提过,这种算法的优势之 一是扩展性好,对于大数据量而言,运算速度快.占用内存少. 2.用户的评价标准是不同的,比如喜欢一个歌手时有些人会打4分,有些打5分:不喜欢时 有人会打3分,有些则会只给1分.修正的余弦相似度计算时会将用户对物品的评分减去 用户所有评分的均值,从而解决这个问题. ''' import pandas as pd from io import StringIO #数据类型一:…
原书作者使用字典dict实现推荐算法,并且惊叹于18行代码实现了向量的余弦夹角公式. 我用pandas实现相同的公式只要3行. 特别说明:本篇笔记是针对矩阵数据,下篇笔记是针对条目数据. ''' 基于用户的协同推荐 矩阵数据 ''' import pandas as pd from io import StringIO import json #数据类型一:csv矩阵(用户-商品)(适用于小数据量) csv_txt = '''"user","Blues Traveler&qu…
一:冒泡排序 1. 原理 a. 从头开始比较相邻的两个待排序元素,如果前面元素大于后面元素,就将二个元素位置互换 b. 这样对序列的第0个元素到n-1个元素进行一次遍历后,最大的一个元素就“沉”到序列的最后位置(第n-1个位置,n为待排序元素个数) c.排除此次排序最后面的那个元素(n=n-1),继续对剩余序列重复前面两步 d. 当(n= n-1)=0时,排序完成 2. 具体实现 以如下待排序序列为例: 到此,第一次冒泡完成,最大值7冒泡到最后面. 然后继续对除最后元素(7)外的序列进行冒泡排序…
队列: 先进先出(FIFO). 优先级队列: 在优先级队列中,数据项按照关键字的值有序,关键字最小的数据项总在对头,数据项插入的时候会按照顺序插入到合适的位置以确保队列的顺序,从后往前将小于插入项的数据项后移.在图的最小生成树算法中应用优先级队列. 示例代码: package chap04.Queue; class Queue { private int maxSize; private long[] queArray; private int front; private int rear;…
queue 简介 队列是一种非常常见的数据结构,日常生活中也能经常看到.一个典型的队列如下图(图片来自 segmentfault): 可以看出队列和我们日常生活中排队是基本一致的.都遵循 FIFO(First In First Out)的原则. 实现 队列可以使用链表或者数组实现,使用链表的优点是扩容简单,缺点是无法通过索引定位元素,使用数组则相反,扩容不容易但是可以通过索引定位元素.文章采用双向链表实现.代码放在github: https://github.com/AceDarkknight/…
背景 如果你是做互联网金融的,那么一定听说过评分卡.评分卡是信用风险评估领域常用的建模方法,评分卡并不简单对应于某一种机器学习算法,而是一种通用的建模框架,将原始数据通过分箱后进行特征工程变换,继而应用于线性模型进行建模的一种方法. 评分卡建模理论常被用于各种信用评估领域,比如信用卡风险评估.贷款发放等业务.另外,在其它领域评分卡常被用来作为分数评估,比如常见的客服质量打分.芝麻信用分打分等等.在本文中,我们将通过一个案例为大家讲解如何通过PAI平台的金融板块组件,搭建出一套评分卡建模方案. 本…
(1)应用背景 (2)主要降噪算法原理 (3)算法流程 (4)算法实现 (5) ------------author:pkf -------------------time:2-6 ---------------------------qq:1327706646 (1)应用背景 基于8148的音频alsa 采集,a8 编码成g711或dsp编码成aac,然后rtp外传播放vlc 播放,采样率是16000hz.8bit.欧美ulaw.单声道.由于电压或者其他的原因导致采集的pcm音频会出现有规律频…
今天主要给大家介绍几种数据结构,这几种数据结构在实现原理上较为类似,我习惯称之为类list的容器.具体有list.stack以及queue. list的节点Node 首先介绍下node,也就是组成list的节点.从面向对象的角度来说节点也是就一个类,list里面包含了node对象的实例,以及操作/管理这些实例的方法.先给出一个粗糙的node的C++代码如下代码块所示.可以看出除了保有当前节点的信息,其还有指向前一个节点和后一个节点的指针.如果单独使用当然另外还需要相应的构造函数.如果是使用nod…
前言 在浅谈分词算法(1)分词中的基本问题我们讨论过基于词典的分词和基于字的分词两大类,在浅谈分词算法(2)基于词典的分词方法文中我们利用n-gram实现了基于词典的分词方法.在(1)中,我们也讨论了这种方法有的缺陷,就是OOV的问题,即对于未登录词会失效在,并简单介绍了如何基于字进行分词,本文着重阐述下如何利用HMM实现基于字的分词方法. 目录 浅谈分词算法(1)分词中的基本问题浅谈分词算法(2)基于词典的分词方法浅谈分词算法(3)基于字的分词方法(HMM)浅谈分词算法(4)基于字的分词方法(…
本文链接:https://blog.csdn.net/qq_26909801/article/details/96966372数值型坐标轴刻度计算算法前言算法描述上代码代码运行效果结语前言因实习的公司是做大数据的,而我的工作刚好又是需要绘制一些数据图表的.绘制图表有许多现成的组件可以使用,但是要想达到产品所需要的效果,只靠组件内部的一些功能是不太够的.一些细腻的要求必须在掌握组件原理方法的情况下,自己去写算法来完成.例如,本文要说的这个刻度计算算法,开始正文之前,我先描述遇到的问题.echart…
目录 前言 概述 启发式的理解(重点) 优化问题的定义 个体编码 初始族群的创建 评价 配种选择 锦标赛 轮盘赌选择 随机普遍抽样选择 变异 单点交叉 两点交叉 均匀交叉 部分匹配交叉 突变 高斯突变 乱序突变 位翻转突变 均匀整数突变 环境选择 完全重插入(Pure reinsertion) 均匀重插入(Uniform reinsertion) 精英重插入(Elitist reinsertion) 精英保留重插入(Fitness-based reinsertion) 进化算法的python实现…
直接上干活 /** * @version 1.0.0 * @@menu <p> * @date 2020/11/17 16:28 */ public class LoadBlance { static Map<String, Integer> serverWeightMap = new HashMap<>(); static { serverWeightMap.put("192.168.1.100", 1); serverWeightMap.put(…
突然间意识到连续变化的颜色在程序中是如何实现的这一问题.没错,就想有事找事,我会分好几部分慢慢探寻,其实笔者也不会,咱一起研究.ok,我们开始! 第一部分 初始部分就从官方案例来入手学习.官方给了三个相似问题的解决方案: 其中LinearGradient是线性渐变,即两点渐变,RadialGradient是基于圆心渐变,WaveGradient是基于sin函数来绘制渐变色.我们从第一个入手,从两点开始[拉渐变]. 开始 官方示例很明确是采用绘制多条Line来达成效果,即每根线都紧挨着,在宏观上看…
''' 基于用户的协同推荐 条目数据 ''' import pandas as pd from io import StringIO import json #数据类型一:条目(用户.商品.打分)(避免巨型稀疏矩阵) csv_txt = '''"Angelica","Blues Traveler",3.5 "Angelica","Broken Bells",2.0 "Angelica","Nora…
本文节选自:http://python.jobbole.com/82270/ 本文用Python实现了插入排序.希尔排序.冒泡排序.快速排序.直接选择排序.堆排序.归并排序.基数排序. 1.插入排序 描述 插入排序的基本操作就是将一个数据插入到已经排好序的有序数据中,从而得到一个新的.个数加一的有序数据,算法适用于少量数据的排序,时间复杂度为O(n^2).是稳定的排序方法.插入算法把要排序的数组分成两部分:第一部分包含了这个数组的所有元素,但将最后一个元素除外(让数组多一个空间才有插入的位置),…
package com.gf.conn013; import java.util.Iterator; import java.util.concurrent.PriorityBlockingQueue; /** * * PriorityBlockingQueue: 基于优先级的阻塞队列(优先级的判断通过构造函数传入的的Compator对象决定,也就是传入的队列的对象必须实现Comparable接口) * 在实现PriorityBlockiongQueue时,内部控制线程同步的锁采用的是公平锁 *…
学习数据结构与算法走向深蓝之路 第一章:数据结构与算法概念型 数据结构:数据之间的相互关系,即是数据的组织形式. 基本组成:{ 数据:信息的载体 数据元素:数据基本单位: } 其结构形式有四种: 1,集合结构  2,线性结构.   3,树形结构  4,图形结构 在计算机中的存储有量中形式: 顺序存储(数组形式)和非顺序存储(链式存储结构) 1.1抽象数据类型:指的是数据模型或者定义在数据模型上的一组操作 (D,R,P){ D是数据对象, R是D上的关系集 P是对D进行的操作} ListInser…
在以往判断一个数n是不是素数时,我们都是采用i从2到sqrt(n)能否整除n.如果能整除,则n是合数;否则是素数.但是该算法的时间复杂度为O(sqrt(n)),当n较大时,时间性能很差,特别是在网络安全和密码学上一般都是需要很大的素数.而从目前来看,确定性算法判断素数的性能都不好,所以可以用MC概率算法来解决,其中Miller Rabin算法就是其中的很经典的解决方法.下面首先介绍下相关的数学理论. 数学原理 Fermat小定理:若n是素数,则对所有1≤a≤n-1的整数a,有a^(n-1)mod…
原创博客,转载请联系博主! 希望我思考问题的思路,也可以给大家一些启发或者反思! 问题背景: 现在我们的手上有一组没有明确规律,但是分布有明显聚簇现象的样本点,如下图所示: 图中数据集是显然是个3维的数据集,包括横纵坐标和色彩(高度),由于数据的分布比较不均匀,我们选择分布比较典型的[300,305)区间的数据点进行处理 我们的目的是找出这个数据空间中数据比较集中的部分,根据肉眼对样本的初步观察,这篇文章将讨论一个从横轴的维度对数据较密集的区域进行识别的一个轻量算法,其实也就是找出数据空间中的所…
写在前面 个人感觉:javascript对类似排序查找这样的功能已经有了很好的封装,以致于当我们想对数组排序的时候只需要调用arr.sort()方法,而查找数组元素也只需要调用indexOf()方法或lastIndexOf()方法,我们忽略了其内部的实现.而今,js能开发的项目越来越庞大,对性能和效率要求也越来越高,虽然众多的库和框架也可以帮我们应付这些问题,但小编觉得框架过眼云烟,把握程序开发的基础,才能在飞速的更新换代中应对自如.因此我们不妨也研究一下这些算法,其中的思路有助于我们自身的提高…
写在前面:上一篇当时是非常简单的了解一下A*,昨天还有一些问题没解决,就暂时把自己查阅的文坛摘抄了过来(毕竟人家写的比我要好的多 :> ) 今天终于解决了,就又写了这一篇,正好我自己再梳理一遍,把Unity的实现也记录一下(Unity版本:2019.3.7.f1) ============================================================================================================== 一.Unit…
队列(Queue)的一个使用场景 银行排队的案例: 队列(Queue)介绍 队列是一个有序列表,可以用数组或是链表来实现. 遵循先入先出的原则.即:先存入队列的数据,要先取出来.后存入的要后取出来. 数组模拟队列 队列本身是有序列表,若使用数组的结构来存储队列的数据,则队列数组的声明如下图,其中maxSize是该队列的最大容量. 因为队列的输出.输入分别从前后端来处理,因此需要两个变量front及rear分别记录队列前后端的下标,front会随着数据输出而改变,而rear则是随着数据输入而改变的…