0. 算法簡介 1. 枚舉 2. 迭代 3. 遞歸 4. 分治 5. 動態規划 6. 貪心 7. 回溯 0. 算法簡介 算法的概念 算法,簡單來說就是利用計算機解決問題的步驟。狹義的來講,算法可看作是數據傳遞和處理的方法,就像是各種排序算法等。算法的應用不單體 ...
我們在實際應用中,對一個問題會有不同的解題思路,比如我們在讀書時候,往往對一道數學題目會有多種解題方法,可能有些方法比較簡單,有些方法比較復雜,步驟較多。所以找到一個合適的方法可以更快更好的去解決問題。在程序應用中,我們也會有不同的算法去解決問題。 算法分類分為: .基礎算法:包括字符串,數組,正則表達式,排序,遞歸等。 .數據結構:堆,棧,隊列,鏈表,矩陣,二叉樹等。 .高級算法:貪心算法,動 ...
2018-05-30 15:12 0 1627 推薦指數:
0. 算法簡介 1. 枚舉 2. 迭代 3. 遞歸 4. 分治 5. 動態規划 6. 貪心 7. 回溯 0. 算法簡介 算法的概念 算法,簡單來說就是利用計算機解決問題的步驟。狹義的來講,算法可看作是數據傳遞和處理的方法,就像是各種排序算法等。算法的應用不單體 ...
常見算法技巧之——雙指針思想 歡迎訪問我的個人主頁 雙指針思想是指設置兩個指針解決一些算法問題。一般用的比較多的就是去解決數組、鏈表類的問題,還有很耳熟能詳的二分查找問題。本文將根據自己平時做題的總結以及在網上看到的其他大佬的總結講解來討論一下雙指針的使用技巧。本文會根據我平時做題實時更新 ...
一、分治策略 “分而治之”,大問題能夠拆成相似的小問題,記住這些小問題需要具有相似性。而后將小問題的每個解合成為大問題的解。所以說大問題如何拆,小問題如何合並才是這個算法最主要的一個思想。實際上很多算法如貪心算法,動態規划等等都是要求把大問題拆成小問題。而分治算法的重要一點就是要適用於能夠 ...
數據建模指的是對現實世界各類數據的抽象組織,建立一個適合的模型對數據進行處理。 建模數據的抽取,清洗和加工以及建模算法的訓練和優化會涉及大量的計算機語言和技術。比如:數據查詢語言SQL;數據環境Hadoop和Spark;數據操作系統Linux; 數據分析軟件R、Python、SAS、Matlab ...
**什么是人工智能、機器學習與深度學習? ** 人工智能的簡潔定義如下:努力將通常由人類完成的智力任務自動化。 機器學習指自我學習執行特定任務。他和深度學習的核心問題都在於有意義地變換數據。 ...
機器學習無疑是當前數據分析領域的一個熱點內容。很多人在平時的工作中都或多或少會用到機器學習的算法。本文為您總結一下常見的機器學習算法,以供您在工作和學習中參考。 機器學習的算法很多。很多時候困惑人們都是,很多算法是一類算法,而有些算法又是從其他算法中延伸出來的。這里,我們從兩個方面來給大家介紹 ...
常見分類算法的優缺點 ---摘自機器學習500問 貝葉斯分類 優點 1)所需估計的參數少,對於缺失數據不敏感。 2)有着堅實的數學基礎,以及穩定的分類效率。 缺點 1)假設屬性之間相互獨立,這往往並不成立。 (喜歡吃番茄、雞蛋,卻不 ...
前言: 找工作時(IT行業),除了常見的軟件開發以外,機器學習崗位也可以當作是一個選擇,不少計算機方向的研究生都會接觸這個,如果你的研究方向是機器學習/數據挖掘之類,且又對其非常感興趣的話,可以考慮考慮該崗位,畢竟在機器智能沒達到人類水平之前,機器學習可以作為一種重要手段,而隨着科技 ...