题目: 给定一个无序的数组 nums,将它重新排列成 nums[0] < nums[1] > nums[2] < nums[3]... 的顺序. 示例 1: 输入: nums = [1, 5, 1, 1, 6, 4]输出: 一个可能的答案是 [1, 4, 1, 5, 1, 6]示例 2: 输入: nums = [1, 3, 2, 2, 3, 1]输出: 一个可能的答案是 [2, 3, 1, 3, 1, 2]说明:你可以假设所有输入都会得到有效的结果. 进阶:你能用 O(n) 时间复杂度和

题目详解: 字符串 S 由小写字母组成.我们要把这个字符串划分为尽可能多的片段,同一个字母只会出现在其中的一个片段.返回一个表示每个字符串片段的长度的列表. 例子: 示例 1: 输入:S = "ababcbacadefegdehijhklij"输出:[9,7,8]解释:划分结果为 "ababcbaca", "defegde", "hijhklij".每个字母最多出现在一个片段中.像 "ababcbacadefegde

学长好久之前讲的,本来好久好久之前就要写题解的,一直都没写,懒死_(:з」∠)_ Senior Pan Time Limit: 12000/6000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 131072/131072 K (Java/Others)Total Submission(s): 1332    Accepted Submission(s): 533 Problem Description Senior Pan fails in his discrete ma

快速排序 概念: (1) 首先,从数组中选择中间一项作为主元. (2) 创建两个指针,左边一个指向数组第一个项,右边一个指向数组最后一个项.移动左指针直到我们找到一个比主元大的元素,接着,移动右指针直到找到一个比主元小的元素,然后交 换它们,重复这个过程,直到左指针超过了右指针.这个过程将使得比主元小的值都排在主元之前,而比主元大的值都排在主元之后.这一步叫作划分操作. (3) 接着,算法对划分后的小数组(较主元小的值组成的子数组,以及较主元大的值组成的子数组)重复之前的两个步骤,直至数组已完全

本文总结十大经典排序算法及变形,并提供Java实现. 参考文章: 十大经典排序算法总结(Java语言实现) 快速排序算法—左右指针法,挖坑法,前后指针法,递归和非递归 快速排序及优化(三路划分等) 一.排序算法概述 1.定义 将杂乱无章的数据元素,通过一定的方法按关键字顺序排列的过程叫做排序. 2.分类 十种常见排序算法可以分为两大类: 非线性时间比较类排序:通过比较来决定元素间的相对次序,由于其时间复杂度不能突破O(nlogn),因此称为非线性时间比较类排序. 线性时间非比较类排序:不通过比较

K-means算法很简单,它属于无监督学习算法中的聚类算法中的一种方法吧,利用欧式距离进行聚合啦. 解决的问题如图所示哈:有一堆没有标签的训练样本,并且它们可以潜在地分为K类,我们怎么把它们划分呢?     那我们就用K-means算法进行划分吧. 算法很简单,这么做就可以啦: 第一步:随机初始化每种类别的中心点,u1,u2,u3,--,uk; 第二步:重复以下过程: 然后 ,就没有然后了,就这样子. 太简单, 不解释.

题意:给n个数,m次询问,每次询问L到R中第k小的数是哪个 算法1:划分树 #include<cstdio> #include<cstring> #include<algorithm> #include<iostream> using namespace std; ; ][mx]; int sortt[mx]; ][mx]; void build(int l,int r,int c) { if (l==r) return ; ; ; ; for (int i

//1.概览: // A:beg和end是表示元素范围的迭代器. // B:beg2是表示第二个输入序列开始位置的迭代器.end2表示第二个序列的末尾位置,若没有end2,则假定beg2表示的序列至少与beg和end表示的序列一样大. // C:dest是表示目的序列的迭代器,对于给定输入序列,算法需要生成多少元素,目的序列必须能保存同样多的元素. // D:unaryPred和binaryPry是一元和二元谓语,分别接受一个和两个参数,都是来自输入序列中的元素,两个谓语都返回可用作条件的类型.

如果题目给出1e5的数据范围,,以前只会用n*log(n)的方法去想 今天学了一下两三种n*n*log(n)的数据结构 他们就是大名鼎鼎的 归并树 划分树 主席树,,,, 首先来说两个问题,,区间第k大 ,,,, 这个问题的通用算法是 划分树,, 说白一点就是把快速排序的中间结果存起来, 举个栗子 原数列 4 1 8 2 6 9 5 3 7 sorted 1 2 3 4 5 6 7 8 9 ........................... qs[0] 4 1 8 2 6 9 5 3 7 q

在上两节中,我们讲解了机器学习的决策树和k-近邻算法,本节我们讲解另外一种分类算法:支持向量机SVM. SVM是迄今为止最好使用的分类器之一,它可以不加修改即可直接使用,从而得到低错误率的结果. [案例背景] 从前有两个地主,他们都是占山为王的一方霸主.本来各自吃饱自己的饭万事无忧,可是人心不知足蛇吞象啊,自己总是都想占对方的一亩三分地,冲突争吵从来都没有停歇过.当时的环境就是谁狠这土地就归谁,但是我们现在想从科学的角度来分析,如何让他们的地盘均分,画条边界线,从此互不干扰呢? [演示代码] i

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

决策树基于时间的各个判断条件,由各个节点组成,类似一颗树从树的顶端,然后分支,再分支,每个节点由响的因素组成 决策树有两个阶段,构造和剪枝 构造: 构造的过程就是选择什么属性作为节点构造,通常有三种节点 1. 根节点:就是树的最顶端,最开始那个节点  (选择哪些属性作为根节点) 2. 内部节点: 就是树中间的那些节点 (选择哪些属性作为子节点) 3. 叶节点: 就是树最底部的节点,也就是决策的结果(什么时候停止并得到目标状态,叶节点) 剪枝: 实现不需要太多的判断,同样可以得到不错的结果,防止过

快速排序算法又称划分交换排序(partition-exchange sort),一种排序算法,最早由东尼·霍尔提出.在平均状况下, 排序n个项目要O(nlogn)次比较.在最坏状况下则需要O(n*2)次比较,但这种状况并不常见.事实上,快速排序通常明显比 其他算法更快,因为它的内部循环(inner loop)可以在大部分的架构上很有效率地被实现出来. 快速排序使用分治法(Divide and conquer)策略来把一个序列(list)分为两个子序列(sub-lists). 步骤为: 从数列中挑

k-menas算法之见解 主要内容: 一.引言 二.k-means聚类算法 一.引言: 先说个K-means算法很高大上的用处,来开始新的算法学习.美国竞选总统,选票由公民投出,总统由大家决定.在2004年出现候选人得票数非常接近,所以1%的选民手中的选票非常关键,决定着总统的归属.那么如何找出这类选民,以及如何在有限的预算下采取措施来吸引他们呢? 答案就是聚类,这就要说到本次要讲到的K-means算法了.通过收集用户的信息,可以同时收集用户满意和不满意的信息:然后将这些信息输入到聚类算法中,就

聚类分析是一种重要的人类行为,早在孩提时代,一个人就通过不断改进下意识中的聚类模式来学会如何区分猫狗.动物植物.目前在许多领域都得到了广泛的研究和成功的应用,如用于模式识别.数据分析.图像处理.市场研究.客户分割.Web文档分类等. 聚类就是按照某个特定标准(如距离准则)把一个数据集分割成不同的类或簇,使得同一个簇内的数据对象的相似性尽可能大,同时不在同一个簇中的数据对象的差异性也尽可能地大.即聚类后同一类的数据尽可能聚集到一起,不同数据尽量分离.一个好的聚类方法将产生如下的聚类 :1).最大化

可回收对象的判断方法 1.引用计数算法 2.可达性分析算法 引用计数算法 给对象中添加一个引用计数器,每当有一个地方引用它时,计数器值就加1:当引用失效时,计数器值就减1:任何时刻计数器为0的对象就是不可能再被使用的. 引用计数算法的缺陷:循环引用 可达性分析算法 可达性分析算法基本原理: 通过一些列的称为“GC Roots”的对象作为起始点,从这些节点开始进行向下搜索,搜索 所走过的路径成为引用链(Reference Chain),当一个对象到GC Roots没有任何引用连(用图论的话来说就是

K-means算法很简单,它属于无监督学习算法中的聚类算法中的一种方法吧,利用欧式距离进行聚合啦. 解决的问题如图所示哈:有一堆没有标签的训练样本,并且它们可以潜在地分为K类,我们怎么把它们划分呢?     那我们就用K-means算法进行划分吧. 算法很简单,这么做就可以啦: 第一步:随机初始化每种类别的中心点,u1,u2,u3,--,uk; 第二步:重复以下过程: 然后 ,就没有然后了,就这样子. 太简单, 不解释. 2017年10月14日补: 今晚造了一个轮子,k-means算法在matl

本章将会学习最常见的排序和搜索算法,如冒泡排序.选择排序.插入排序.归并排序.快速排序和堆排序,以及顺序排序和二叉搜索算法. 第十章 排序和搜索算法 排序算法 我们会从一个最慢的开始,接着是一些性能好一些的方法 先创建一个数组(列表)来表示待排序和搜索的数据结构. function ArrayList(){ var array = []; this.insert = function(item){ array.push(item); } this.toString = function(){ r

github:kmeans代码实现1.kmeans代码实现2(包含二分k-means) 本文算法均使用python3实现 1 聚类算法   对于"监督学习"(supervised learning),其训练样本是带有标记信息的,并且监督学习的目的是:对带有标记的数据集进行模型学习,从而便于对新的样本进行分类.而在"无监督学习"(unsupervised learning)中,训练样本的标记信息是未知的,目标是通过对无标记训练样本的学习来揭示数据的内在性质及规律,为进

BFPRT算法原理 在BFPTR算法中,仅仅是改变了快速排序Partion中的pivot值的选取,在快速排序中,我们始终选择第一个元素或者最后一个元素作为pivot,而在BFPTR算法中,每次选择五分中位数的中位数作为pivot,这样做的目的就是使得划分比较合理,从而避免了最坏情况的发生.算法步骤如下 1. 将  个元素划为  组,每组5个,至多只有一组由  个元素组成. 2. 寻找这  个组中每一个组的中位数,这个过程可以用插入排序. 3. 对步骤2中的  个中位数,重复步骤1和步骤2,递归下