冒泡排序（Bubble sort）是基于交换排序的一种算法。它是依次两两比较待排序元素，若为逆序（递增或递减）则进行交换。将待排序元素从左至右比较一遍称为一趟"冒泡"。每趟冒泡都将待排序列中的最大关键

如果链表可能有环列? 2.如果需要求出俩个链表相交的第一个节点列? 第8题（算法） 此贴选一些 比较怪的题，，由于其中题目本身与算法关系不大，仅考考思维。特此并作一题。 1.有两个房间，一间房里有三盏灯，另一间房有控制着三盏灯的三个开关，

第1章 常用算法和数据结构 第1章 常用算法和数据结构 大纲要求： l 排序算法。 l 查找算法。 l 数据结构(线性表、栈、队列、数组、树、图)。 1.1 排 序 算 法 1.1.1 考点辅导 1

Java算法之经典题目篇费式数列（Fibonacci）问题说明：   Fibonacci为1200年代的欧洲数学家，在他的著作中曾经提到：若有一只兔子每个月生一只小兔子，一个月后小兔子也开始生产。起初只有一只兔子，一个月后就有两只兔子，两个月后有三只兔子，三个月后有五只兔子（小兔子投入生产）

C#加密算法汇总

Camunits 包含 图像采集库,算法, 和为机器视觉研究者设计的工具. Camunits 用C 语言写成并且用了 GLib 库. Camunits 分成以下几个部分 libcamunits

FEHASHMAC是公开已知的哈希算法集成到一个命令行实用工具的集合。目前，42属于12个算法的家庭的哈希算法支持，包括五SHA-3决赛的贡献，加上每个算法的HMAC。 FEHASHMAC包含超过54

1、局部最优问题。 深度学习算法的目标函数，几乎全都是非凸的。而目前寻找最优解的方法，都是基于梯度下降的。稍微有点背景知识的人都知道，梯度下降方法是解决不了非凸问题的。因此，如果找到最优解，将是深度学习领域，非常值得研究的课题。

JavaDES加密解密算法 import java.nio.ByteBuffer; import java.security.SecureRandom; import javax.crypto.Cipher;

DSA-Digital Signature Algorithm 是Schnorr和ElGamal签名算法的变种，被美国NIST作为DSS(DigitalSignature Standard)。 * 简单

PathFindingForObjC 是 objc 的寻路算法库，可用于 iOS 与 OSX。内附 iOS、OSX 演示例子。直接 git clone 或下载源码，pod install 后就可运行。

后完全可以选择任何一个分支进行收敛，这点刚好符合深度优先搜索的需求。 宽度优先搜索算法（BFS） 宽度优先搜索算法，其本质则是基于树状结构，每到一层，先把该层所有的未遍历的节点添加到队列，再判断每

进去的先出去，它才能出去。 实现队列和栈可以用顺序存储结构，也可以用链式存储结构。这里采用的是链表来实现，同时还有用两个栈实现一个队列和用两个队列实现一个栈的算法（采用STL中的queue和stack）。

用到机器学习的算法。这里IT经理网为您总结一下常见的机器学习算法，以供您在工作和学习中参考。 机器学习的算法很多。很多时候困惑人们都是，很多算法是一类算法，而有些算法又是从其他算法中延伸出来的。这

南大周志华老师在2010年提出一个异常检测算法Isolation Forest，在工业界很实用，算法效果好，时间效率高，能有效处理高维数据和海量数据，这里对这个算法进行简要总结。 iTree 提到森林

SmileMiner是一个包含各种现有的机器学习算法的Java库。主要组件包括： mile 机器学习的核心库 SmileMath 数学函数、排序、随机数生成器、最优化、线性代数、统计分布、假设检验

地理围栏（Geo-fencing）是LBS的一种应用，就是用一个虚拟的栅栏围出一个虚拟地理边界，当手机进入、离开某个特定地理区域，或在该区域内活动时，手机可以接收自动通知和警告。如下图所示，假设地图上有三个商场，当用户进入某个商场的时候，手机自动收到相应商场发送的优惠券push消息。地理围栏应用非常广泛，当今移动互联网主要app如美团、大众点评、手淘等都可看到其应用身影。

更新，向关注该系列的同学们道个歉。尴尬的是，按理说，机器学习介绍与算法一览应该放在最前面写，详细的应用建议应该在讲完机器学习常用算法之后写，突然莫名奇妙在中间插播这么一篇，好像有点打乱主线。 老话

的时候, 就不能简单地使用这些估计方法。 如在 高斯混合和EM算法 中讨论的高斯混合就是典型的含有隐变量的例子，已经给出EM算法在高斯混合模型中的运用，下面我们来讨论一些原理性的东西。 2.Jensen

com/a/1190000004421821 介绍 你知道 XGBoost 算法是一种现在在数据科学竞赛的获胜方案很流行的算法吗? 那么，他比传统的随机森林和神经网络算法强在哪里呢？广义上来说，它在效率，准确性，可行性都更有优势（接下来我们将会详细讨论）。