天行健，君子以自强不息 常见经典排序算法 1.希尔排序 2.二分插入法 3.直接插入法 4.带哨兵的直接排序法 5.冒泡排序 6.选择排序 7.快速排序 8.堆排序 一.希尔（Shell）排序法（又称宿小增量排序，是1959年由D

搜索算法分析（题解） 摘要 本文主要针对搜索算法，对一些典型题目进行分析。 简介 搜索是图论算法中的核心，掌握搜索算法是进行各种图算法的前提。 首先我们要考虑的是三个问题(1)算法的完全性：提出一个

研究人员基于回声定位开发出一种算法，可以整合到移动应用程序中，令手机能像蝙蝠和海豚那样 进行回声定位 ，判断房间形状。 论文 发表在 PNAS 上。研究人员称，算法可以只使用几个音响测量，用响指这样的单一声源和少量麦克风重建房间的复杂

还有一些朋友问题我应该学什么技术？不应该学什么技术？或是怎么学会学得最快，技术的路径应该是什么？有的说只做后端不做前端，有的说，只做算法研究，不做工程，等等，等等。因为他们觉得人生有限，术业有专攻。 等等，等等…… 我个人觉得，如

 算法设计技能训练选题 一、选题原则 选题的根本原则是数据结构算法实现及在具体问题中的应用。可选择下列与实际应用紧密结合的较综合性的题目，并且鼓励自选题目（自选题必须通过任课教师认可）。要求通过课程

命令后，会干等八分钟，然后才会开始真正的数据传输。这当然是无法忍受的。Github 团队一直想解决这个问题。 后来，他们终于发现了一种新的 算法 ，现在清点一次只要 3 毫秒！ 为了理解这个算法，你必须先知道，什么是

【编者按】推荐系统在各种系统中广泛使用，推荐算法则是其中最核心的技术点，InfoQ接下来将会策划系列文章来为读者深入介绍。推荐算法综述分文五个部分，本文作为第一篇，将会简要介绍推荐系统算法的主要种类。其中包括算法的简要描述、典型

CDMA无线定位系统的基站选择算法 摘 要 在基于CDMA网络的无线定位系统中，当移动终端处于多个基站的侦收范围时会面临定位基站的选择问题，基站选择的优化可以减少系统资源的占用，并且直接影响系统定位

MyMediaLite 是一个轻量级的多用途的推荐系统的算法库。 它涉及两个协同过滤中最常见的场景： 等级预测 (1-5 范围星型评分) 通过一些点击、喜好、价格等因数的反馈进行预测 项目主页：

1、穷举法 穷举法是最基本的算法设计策略，其思想是列举出问题所有的可能解，逐一进行判别，找出满足条件的解。 穷举法的运用关键在于解决两个问题： 如何列举所有的可能解； 如何判别可能解是否满足条件；

DES 算法 1972美国IBM研制，对称加密算法 * @author stone * @date 2014-03-10 04:47:05 */ public class DES { // 算法名称 public

Merkle Tree 是Dynamo中用来同步数据一致性的算法，Merkle Tree是基于数据HASH构建的一个树。它具有以下几个特点： 1、数据结构是一个树，可以是二叉树，也可以是多叉树（本BLOG以二叉树来分析）

如基本的单向加密算法： BASE64 严格地说，属于编码格式，而非加密算法 MD5(Message Digest algorithm 5，信息摘要算法) SHA(Secure Hash

各种算法的C#实现系列2 - 合并排序的原理及代码分析     合并排序算法是用分治策略实现对n个元素进行排序的算法。 其基本思想是：将待排序元素分成大小大致相同的两个子集合，分别对两个子集合进行排

1. 标记 - 清除算法 标记清除算法是最基础的收集算法，其他收集算法都是基于这种思想。标记清除算法分为“标记”和 “ 清除”两个阶段：首先标记出需要回收的对象，标记完成之后统一清除对象。 它的主要缺点：

所谓 推荐算法 就是利用用户的一些行为，通过一些数学算法，推测出用户可能喜欢的东西。 在推荐系统简介中，我们给出了推荐系统的一般框架。很明显，推荐方法是整个推荐系统中最核心、最关键的部分，很大

Po） PCA 算法也叫主成分分析（principal components analysis），主要是用于数据降维的。 为什么要进行数据降维？因为实际情况中我们的训练数据会存在特征过多或者是特征累赘的问题，比如：

【编者按】推荐系统在各种系统中广泛使用，推荐算法则是其中最核心的技术点，InfoQ接下来将会策划系列文章来为读者深入介绍。推荐算法综述分文五个部分，本文作为第一篇，将会简要介绍推荐系统算法的主要种类。其中包括算法的简要描述、典型

cn/archives/1398.html k-medoids聚类算法，即k-中心聚类算法，它是基于k-means聚类算法的改进。我们知道，k-means算法执行过程，首先需要随机选择初始质心，只有第一次随机选择

法。这里我们用python的嵌套字典来实现。 在本章中所用的数据，是从国外的网站 grouplens 下载的 u.data 。该数据总共四列，共分为用户ID、电影ID、用户评分、时间。我们只需根据前三列，生成相应的用户偏好字典。