1. 加密算法的介绍 根据密钥类型不同将现代密码技术分为两类：对称加密算法（秘密钥匙加密）和非对称加密算法（公开密钥加密）。对称钥匙加密系统是加密和解密均采用同一把秘密钥匙，而且通信双方都必须获得

with Noise）聚类算法，它是一种基于高密度连通区域的、基于密度的聚类算法，能够将具有足够高密度的区域划分为簇，并在具有噪声的数据中发现任意形状的簇。我们总结一下DBSCAN聚类算法原理的基本要点： D

Table）：在查找中同时进行插入或删除等操作： 查找时插入数据 查找时删除数据 二、无序表查找 也就是数据不排序的线性查找，遍历数据元素。 算法分析：最好情况是在第一个位置就找到了，此为O(1)；最坏情况在最后一个位置才找到

算法优缺点 优点：在数据较少的情况下依然有效，可以处理多类别问题 缺点：对输入数据的准备方式敏感 适用数据类型：标称型数据 算法思想： 朴素贝叶斯 比如我们想判断一个邮件是不是

Des_Run ( char Out[8], char In[8], bool Type ); //DES算法 void main ( int argc, char *argv[] ) { char key[12]={1

//求图的关键路径 BOOL TopologicalSort ( Graph,Stack &T ); //进行拓扑排序 void FindInDegree ( Graph& ); //求图各顶点的入度 void Initial

import java.io.UnsupportedEncodingException; import java.security.MessageDigest; import java.security.NoSuchAlgorithmException; public class MD5Util { public static String generateMD5(String input) {

C#实现的算24点游戏的算法 using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text;

说到敏感词过滤，我也觉得这里没有必要写这个文章，因为前人已经前前后后有过很多种算法解决该问题。这里我之所以写这个文章，是因为我自己自创了一种算法（真的是自创哦，因为我在写这个算法的时候，完全是自己想出来的方式，没有借鉴任何代码！

利用crypto++库实现AES加/解密字符串，文件 MyAES.h: /* * MyAES.h * * Created on: 2013-3-6 * Author: hust */ #ifndef

KNN依然是一种监督学习算法 KNN（K Nearest Neighbors,K近邻 ）算法是机器学习所有算法中理论最简单，最好理解的。KNN是一种基于实例的学习，通过计算新数据与训练数据特征值之间的距离，然后选取

急切学习：在给定训练元组之后、接收到测试元组之前就构造好泛化（即分类）模型。 属于急切学习的算法有：决策树、贝叶斯、基于规则的分类、后向传播分类、SVM和基于关联规则挖掘的分类等等。 懒

目标 尝试了一下把PageRank算法结合了文本相似度计算。直觉上是想把一个list里，和大家都比较靠拢的文本可能最后的PageRank值会比较大。因为 如 果最后计算的PageRank值大，说明

线程池的实现是如此精巧。本文从技术角度分析了线程池的本质 原理和组成，同时分析了JDK、Jetty6、Jetty8、Tomcat的源码实现，对于想了解线程池本质、更好的使用线程池或者定制实现自己的线程池

最近邻分类算法的python实现：KNN。 import knn from knn import * from numpy import * dataSet, labels = createDataSet()

微信是采用什么样的算法做到的？简单百度了下，目前尚未有官方的说明，仅仅在知乎里有一个较为热门的讨论，链接戳 这里 不过他们讨论的太过于深入，有掉坑之嫌。 我按照自己的逻辑尝试了下，这个算法需要满足以下几点要求

LRU是Least Recently Used的缩写，意思是最近最少使用，它是一种Cache替换算法。 实现思路：   hashtable + 双向链表 时间复杂度：    插入，查找，删除：O（1）

1 KNN算法的基本原理 KNN属于监督学习，要求事先准备好已知分类结果的数据集（即样本数据），其基本原理较为简单。对于待分类的数据集，将其各特征值与样本数据对应的特征值进行比较，然后提取出样本集

今天来实现一个约瑟夫环算法，下面是一道新浪的面试题：m只猴子围坐成一个圈，按顺时针方向从1到m编号。然后从1号猴子开始沿顺时针方向从1... 今天来实现一个约瑟夫环算法，下面是一道新浪的面试题：

基于线性回归模型拟合一个班学生的学习成绩，建立预测模型。数据可由自己建立100个学生的学习成绩。 1） 算法思想： 最小二乘法 设经验方程是y=F(x)，方程中含有一些待定系数an，给出真实值{(xi,yi)|i=1