今天的算法课是学习离线算法,在计算机科学中,一个在线算法是指它可以以序列化的方式一个个的处理输入,也就是说在开始时并不需要已经知道所有的输入.相对的,对于一个离线算法,在开始时就需要知道问题的所有输入数据,而且在解决一个问题后就要立即输出结果.例如,选择排序在排序前就需要知道所有待排序元素,然而插入排序就不必. 举的例子有:1.沿城墙走找门.2.发扑克牌,最大点数.3.选择item. 听到的重点是:1. Competitiveness的概念.2. 老师反复提到的adversary. Compet…

今天的算法课接着上一节,说的是NP问题. 1.关于什么是P和NP问题 所谓P问题是指所有能在多项式复杂度解决的问题,比如排序算法,n*n复杂度解决问题.而对于有些问题,目前可能没有多项式复杂度的解决方案,但是如果你给我一个解决方案,我可以在多项式时间内验证该算法是否正确,那么这类问题便是NP问题.P属于NP.这是很明显的,因为他们都是在多项式复杂度内去解决问题,区别在于NP只判断是和否. 2.NP-hardness和NP-completeness NP-hard Problem:对于这一类问题,…

1.常见的网卡绑定驱动有三种模式—mode0.mode1和mode6 mode0(平衡负载模式):平时两块网卡均工作,且自动备援,但需要在与服务器本地网卡相连的交换机设备上进行端口聚合来支持绑定技术. mode1(自动备援模式):平时只有一块网卡工作,在它故障后自动替换为另外的网卡. mode6(平衡负载模式):平时两块网卡均工作,且自动备援,无须交换机设备提供辅助支持. 2.SSH(Secure Shell)是一种能够以安全的方式提供远程登录的协议 想要使用SSH协议来远程管理Linux系统,…

前言 第一天的算法都还没有缓过来,直接就进入了第二天的算法学习.前一天一直在整理Binary Search的笔记,也没有提前预习一下,好在Binary Tree算是自己最熟的地方了吧(LeetCode上面Binary Tree的题刷了4遍,目前95%以上能够Bug Free)所以还能跟得上,今天听了一下,觉得学习到最多的,就是把Traverse和Divide Conquer分开来讨论,觉得开启了一片新的天地!今天写这个博客我就尽量把两种方式都写一写吧. Outline: 二叉树的遍历 前序遍历t…

前言 又是很长时间才回来发一篇博客,前一个月确实因为杂七杂八的事情影响了很多,现在还是到了大火燃眉毛的时候了,也应该开始继续整理一下算法的思路了.Linked List大家应该是特别熟悉不过的了,因为这个算是数据结构了里面基本上最开始讲的结构吧.这块内容也没有太多需要琢磨的技巧,可以考量的东西也不多,所以考的就是一些小的trick来完成,面试中链表考得特别多,算是面试官对面试者的基础的考查,所以我建议大家在Linked List这一章,一定要实现Bug Free.这个也是我练的比较多的,有些想法…

前言 时隔这么久才发了这篇早在三周前就应该发出来的课堂笔记,由于懒癌犯了,加上各种原因,实在是应该反思.好多课堂上老师说的重要的东西可能细节上有一些急记不住了,但是幸好做了一些笔记,还能够让自己回想起来.动态规划算是我的一道大坎了,本科的时候就基本没有学过,研一的时候老师上课也是吃力的跟上了老师的步伐,其实那个时候老师总结的还是挺好的:把动态规划的题目都分成了一维动规.二维遍历.二维不遍历等一系列的问题.这次听了老师的课程,觉得还是需要更加集中的去把各种题进行一个分类吧,然后有针对的去准备,虽然…

前言 先说一些题外的东西吧.受到春跃大神的影响和启发,推荐了这个算法公开课给我,晚上睡觉前点开一看发现课还有两天要开始,本着要好好系统地学习一下算法,于是就爬起来拉上两个小伙伴组团报名了.今天听了第一节课,说真的很实用,特别是对于我这种算法不扎实,并且又想找工作,提高自己的情况. 那就不多说废话了,以后每周都写个总结吧,就趁着这一个月好好把算法提高一下.具体就从:课堂笔记.leetcode和lintcode相关习题.hdu和poj相关习题三个方面来写吧.希望自己能够坚持下来,给大家分享一些好的东…

<Algorithm算法>笔记:元素排序(2)——希尔排序 Algorithm算法笔记元素排序2希尔排序 希尔排序思想 为什么是插入排序 h的确定方法 希尔排序的特点 代码 有关排序的介绍,看上一个笔记:<Algorithms算法>笔记:元素排序(1)——简单排序 希尔排序是这是本课程中出现的第一个非平凡的排序算法. 希尔排序思想 希尔的思想也很简单就是一个h-sort的插入算法——每相邻h个元素进行插入排序 为什么是插入排序? 如果h比较大,那么子数组会很小,用插入效率高 如果h…

前言 最近在看Peter Harrington写的"机器学习实战",这是我的学习心得,这次是第13章 - 利用PCA来简化数据. 这里介绍,机器学习中的降维技术,可简化样品数据. 降维技术的用途 使得数据集更易使用: 降低很多算法的计算开销: 去除噪声: 使得结果易懂. 基本概念 降维(dimensionality reduction). 如果样本数据的特征维度很大,会使得难以分析和理解.我们可以通过降维技术减少维度. 降维技术并不是将影响少的特征去掉,而是将样本数据集转换成一个低维度…

OCP 052 课堂笔记 目录 第一部分: Oracle体系架构... 4 第一章:实例与数据库... 4 1.Oracle 网络架构及应用环境... 4 2.Oracle 体系结构... 4 3. SGA. 5 4 Oracle的进程: 9 5 PGA. 12 6.用户与Oracle服务器的连接方式... 12 第二章:实例管理及数据库的启动/关闭... 14 2.1 实例和参数文件... 14 2.2 数据库启动与关闭:... 16 2.3 告警日志:alert_SID.log. 18 2.…