ACM算法资料集锦 2009年12月10日星期四 kurXX最小生成树 #include #include #include using namespace std; #define M 501 #define

)与树的深度相关，那么降低树的深度自然会提高查找效率。 但是咱们有面对这样一个实际问题：就是大规模数据存储中，实现索引查询这样一个实际背景下，树节点存储的元素数量是有限的（如果元素数量非常多的话，查找

思想：使源字符串中的下标不回溯，利用模式字符串自身的相关性，减少模式字符串中下标回溯的距离。从而减少比较的次数。 关键问题： 分析模式字符串，得出 部分匹配值数组。 原理参考 此处 。 具体实现： #include <stdio.h> #include <string.h> #include <malloc.h> void get_next(int next[], char source[], i

const string &T) { //利用模式串T的next函数求T在主串S中的个数count的KMP算法 //其中T非空， vector next(T.size()); NEXT(T, next);

html 链表是一种递归的数据结构，它或者为空(null)，或者只想一个节点(node)的引用，改节点包含了一个对象和执行另外一条链表的引用，节点 可能是包含任意数据数据的抽象尸体，包含的只想节点的

递归算法 其实就是程序的自身调用。在做递归算法的时候，必须要有一个明确的递归结束条件， 当满足了这个条件的时候就不再递归了。 下面用Java实现两个基础的递归算法 /** * 求1+2+3+

java排序算法大全 为了便于管理，先引入个基础类： package algorithms; public abstract class Sorter > {          public abs

关于 严格来说，本文题目应该是我的数据结构和算法学习之路，但这个写法实在太绕口——况且 CS 中的算法往往暗指数据结构和算法（例如算法导论指的实际上是数据结构和算法导论），所以我认为本文题目是合理的。

图片移动算法

前两天发布那个 rsync 算法后，想看看数据压缩的算法，知道一个经典的压缩算法 Huffman 算法。你应该听说过 David Huffman 和他的经典的压缩算法—— Huffman Code ，这是一种通过字符出现频率，

文本相似度算法 1.信息检索中的重要发明TF-IDF 1.1TF Term frequency即关键词词频，是指一篇文章中关键词出现的频率，比如在一篇M个词的文章中有N个该关键词，则 （公式1

法等。基于内容的用户资料是需要有用户的历史数据，用户资料模型可能随着用户的偏好改变而发生变化。 基于内容推荐方法的优点是： 1）不需要其它用户的数据，没有冷开始问题和稀疏问题。 2）能为具有特殊兴趣爱好的用户进行推荐。

Hadoop 集群中有三种作业调度算法，分别为 FIFO ，公平调度算法和计算能力调度算法 先来先服务（FIFO） FIFO 比较简单， hadoop 中只有一个作业队列，被提交的作业按照先后顺序

Cassowary 是一个纯 Python 实现 Cassowary constraint-solving 算法 ，是 OS X 和 iOS 可视化布局机制的核心形式。 快速开始 Cassowary 兼容 Python

机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。

总述 hashmap作为java中非常重要的数据结构，对于key-value类型的存储（缓存，临时映射表，。。。）等不可或缺，hashmap本身是非线程安全的，对于多线程条件下需要做竞争条件处理，

com/85061/ 目录 前言 基于帧的动画算法（Frame-based） 基于时间的动画算法（Time-based） 改良基于时间的动画算法 总结 前言 前段时间无聊或有聊地做了几个移动端

灵活。笔者最近使用Swift实践了大量的算法（绝大部分是硅谷各大公司的面试题），将心得体会总结于下。此文并不是纯粹讨论Swift如何实现某一个具体的算法或者数据结构，如冒泡排序、深度优先遍历，或是树和

以得到保证。比如memory barrior指令，编译器优化禁止等等。 所以，如果你仅仅写一般算法，认为线程是完全串行化是没有问题的。但如果你对串行化有非常specific的要求，你就必须理解CPU的这些行为，保证它是真正串行的。

编者注： 为什么说 “机器学习” 这个概念里面 “机器” 是多余的？ 有没有主宰一切的主算法 ？ 图灵奖获得者 Leslie Valiant 在接受 QUANTA 杂志采访时回答了上述问题 。 对于计算机科学家