- 在编程面试中,找出一个数组中最小的K个数是一个常见的问题。虽然看似简单,但要在高效性方面有所保证却并不容易。本文将介绍两种有效解决该问题的算法:基于堆的解法和快速选择算法。我们将详细讲解它们的实现方式、时间复杂度分析以及适用场景,帮助你在面试中从容应对这一问题。 在编程面试中,找出一个数组中最小的K个数是一个常见的问题。虽然看似简单,但要在高效性方面有所保证却并不容易。本文将介绍两种有效解决该问题的算法:基于堆的解法和快速选择算法。我们将详细讲解它们的实现方式、时间复杂度分析以及适用场景,帮助你在面试中从容应对这一问题。
- 本教程的知识点为:深度学习介绍 1.1 深度学习与机器学习的区别 TensorFlow介绍 2.4 张量 2.4.1 张量(Tensor) 2.4.1.1 张量的类型 TensorFlow介绍 1.2 神经网络基础 1.2.1 Logistic回归 1.2.1.1 Logistic回归 TensorFlow介绍 总结 每日作业 神经网络与tf.keras 1.3 神经网络基 本教程的知识点为:深度学习介绍 1.1 深度学习与机器学习的区别 TensorFlow介绍 2.4 张量 2.4.1 张量(Tensor) 2.4.1.1 张量的类型 TensorFlow介绍 1.2 神经网络基础 1.2.1 Logistic回归 1.2.1.1 Logistic回归 TensorFlow介绍 总结 每日作业 神经网络与tf.keras 1.3 神经网络基
- 在算法和数据结构领域,找到数组中出现次数超过一半的数字是一个经典问题。这种问题在实际应用中也有广泛的使用场景,例如投票系统、数据分析等。今天,我们将探讨一种高效的解决方法——Boyer-Moore多数投票算法。 在算法和数据结构领域,找到数组中出现次数超过一半的数字是一个经典问题。这种问题在实际应用中也有广泛的使用场景,例如投票系统、数据分析等。今天,我们将探讨一种高效的解决方法——Boyer-Moore多数投票算法。
- 在编程面试中,字符串排列问题是一类常见但又具有挑战性的题目。本文将通过一道经典的字符串排列题目,带领你一步步深入分析并最终解决这一问题。 在编程面试中,字符串排列问题是一类常见但又具有挑战性的题目。本文将通过一道经典的字符串排列题目,带领你一步步深入分析并最终解决这一问题。
- 本教程的知识点为:机器学习算法定位、 K-近邻算法 1.4 k值的选择 1 K值选择说明 1.6 案例:鸢尾花种类预测--数据集介绍 1 案例:鸢尾花种类预测 1.8 案例:鸢尾花种类预测—流程实现 1 再识K-近邻算法API 1.11 案例2:预测facebook签到位置 1 项目描述 线性回归 2.3 数学:求导 1 常见函数的导数 线性回归 2.5 梯 本教程的知识点为:机器学习算法定位、 K-近邻算法 1.4 k值的选择 1 K值选择说明 1.6 案例:鸢尾花种类预测--数据集介绍 1 案例:鸢尾花种类预测 1.8 案例:鸢尾花种类预测—流程实现 1 再识K-近邻算法API 1.11 案例2:预测facebook签到位置 1 项目描述 线性回归 2.3 数学:求导 1 常见函数的导数 线性回归 2.5 梯
- 本教程的知识点为:机器学习(常用科学计算库的使用)基础定位 机器学习概述 机器学习概述 1.5 机器学习算法分类 1 监督学习 机器学习概述 1.7 Azure机器学习模型搭建实验 Azure平台简介 Matplotlib 3.2 基础绘图功能 — 以折线图为例 1 完善原始折线图 — 给图形添加辅助功能 Matplotlib 3.3 常见图形绘制 1 常见图 本教程的知识点为:机器学习(常用科学计算库的使用)基础定位 机器学习概述 机器学习概述 1.5 机器学习算法分类 1 监督学习 机器学习概述 1.7 Azure机器学习模型搭建实验 Azure平台简介 Matplotlib 3.2 基础绘图功能 — 以折线图为例 1 完善原始折线图 — 给图形添加辅助功能 Matplotlib 3.3 常见图形绘制 1 常见图
- 二叉树是数据结构中的一个重要概念,它在各种算法和应用中广泛使用。然而,当我们需要将二叉树保存到磁盘或在网络中传输时,需要将其转化为一种可存储和传输的格式——这就是序列化的作用。反之,反序列化则是将这种格式还原为原始的二叉树结构。在本文中,我们将介绍如何通过 Java 代码实现二叉树的序列化和反序列化 二叉树是数据结构中的一个重要概念,它在各种算法和应用中广泛使用。然而,当我们需要将二叉树保存到磁盘或在网络中传输时,需要将其转化为一种可存储和传输的格式——这就是序列化的作用。反之,反序列化则是将这种格式还原为原始的二叉树结构。在本文中,我们将介绍如何通过 Java 代码实现二叉树的序列化和反序列化
- 在数据结构的学习过程中,二叉搜索树(Binary Search Tree, BST)是一个常见的主题。它不仅具有排序的特性,还为各类算法的实现提供了基础。然而,在某些特定的应用场景中,我们可能需要将二叉搜索树转换为其他形式的数据结构,如双向链表。本文将详细探讨如何将一棵二叉搜索树转换为排序的双向链表,并通过代码实现这一过程。 在数据结构的学习过程中,二叉搜索树(Binary Search Tree, BST)是一个常见的主题。它不仅具有排序的特性,还为各类算法的实现提供了基础。然而,在某些特定的应用场景中,我们可能需要将二叉搜索树转换为其他形式的数据结构,如双向链表。本文将详细探讨如何将一棵二叉搜索树转换为排序的双向链表,并通过代码实现这一过程。
- 本教程的知识点为:深度学习介绍 1.1 深度学习与机器学习的区别 TensorFlow介绍 2.4 张量 2.4.1 张量(Tensor) 2.4.1.1 张量的类型 TensorFlow介绍 1.2 神经网络基础 1.2.1 Logistic回归 1.2.1.1 Logistic回归 TensorFlow介绍 总结 每日作业 神经网络与tf.keras 1.3 神经网络基 本教程的知识点为:深度学习介绍 1.1 深度学习与机器学习的区别 TensorFlow介绍 2.4 张量 2.4.1 张量(Tensor) 2.4.1.1 张量的类型 TensorFlow介绍 1.2 神经网络基础 1.2.1 Logistic回归 1.2.1.1 Logistic回归 TensorFlow介绍 总结 每日作业 神经网络与tf.keras 1.3 神经网络基
- 本教程的知识点为:机器学习算法定位、 K-近邻算法 1.4 k值的选择 1 K值选择说明 1.6 案例:鸢尾花种类预测--数据集介绍 1 案例:鸢尾花种类预测 1.8 案例:鸢尾花种类预测—流程实现 1 再识K-近邻算法API 1.11 案例2:预测facebook签到位置 1 项目描述 线性回归 2.3 数学:求导 1 常见函数的导数 线性回归 2.5 梯 本教程的知识点为:机器学习算法定位、 K-近邻算法 1.4 k值的选择 1 K值选择说明 1.6 案例:鸢尾花种类预测--数据集介绍 1 案例:鸢尾花种类预测 1.8 案例:鸢尾花种类预测—流程实现 1 再识K-近邻算法API 1.11 案例2:预测facebook签到位置 1 项目描述 线性回归 2.3 数学:求导 1 常见函数的导数 线性回归 2.5 梯
- 在许多实际应用中,我们会遇到复杂链表的复制问题。复杂链表不同于一般的单链表,不仅每个节点有指向下一个节点的指针,还有一个特殊的指针 `random`,可以指向链表中的任意节点或 `null`。如何高效地复制这样一个复杂链表是一个常见的面试题。本文将详细解析这一问题,并提供一个Java实现。 在许多实际应用中,我们会遇到复杂链表的复制问题。复杂链表不同于一般的单链表,不仅每个节点有指向下一个节点的指针,还有一个特殊的指针 `random`,可以指向链表中的任意节点或 `null`。如何高效地复制这样一个复杂链表是一个常见的面试题。本文将详细解析这一问题,并提供一个Java实现。
- 在二叉树中寻找和为某一特定值的路径问题是一个经典的面试题,考察了对二叉树的遍历能力以及递归和回溯算法的理解和应用。本文将详细解析这一问题,并提供一个Java实现。 在二叉树中寻找和为某一特定值的路径问题是一个经典的面试题,考察了对二叉树的遍历能力以及递归和回溯算法的理解和应用。本文将详细解析这一问题,并提供一个Java实现。
- 在数据结构与算法的学习中,二叉搜索树(BST)是一个重要的概念,而后序遍历则是树的遍历方式之一。今天,我们将深入探讨一个经典问题:如何判断一个给定的整数数组是否是某个二叉搜索树的后序遍历序列。 在数据结构与算法的学习中,二叉搜索树(BST)是一个重要的概念,而后序遍历则是树的遍历方式之一。今天,我们将深入探讨一个经典问题:如何判断一个给定的整数数组是否是某个二叉搜索树的后序遍历序列。
- 本教程的知识点为:机器学习(常用科学计算库的使用)基础定位 机器学习概述 机器学习概述 1.5 机器学习算法分类 1 监督学习 机器学习概述 1.7 Azure机器学习模型搭建实验 Azure平台简介 Matplotlib 3.2 基础绘图功能 — 以折线图为例 1 完善原始折线图 — 给图形添加辅助功能 Matplotlib 3.3 常见图形绘制 1 常见图 本教程的知识点为:机器学习(常用科学计算库的使用)基础定位 机器学习概述 机器学习概述 1.5 机器学习算法分类 1 监督学习 机器学习概述 1.7 Azure机器学习模型搭建实验 Azure平台简介 Matplotlib 3.2 基础绘图功能 — 以折线图为例 1 完善原始折线图 — 给图形添加辅助功能 Matplotlib 3.3 常见图形绘制 1 常见图
- 在算法的学习中,二叉树是一种非常基础但又十分重要的数据结构。今天,我们将讨论一种特殊的二叉树遍历方法:之字形顺序打印。这个方法要求我们以“之”字形的顺序遍历并打印二叉树的节点值,也就是第一行从左到右,第二行从右到左,第三行再从左到右,以此类推。这种遍历方式不仅能加深我们对二叉树结构的理解,还能为某些特殊的实际应用提供算法支持。 在算法的学习中,二叉树是一种非常基础但又十分重要的数据结构。今天,我们将讨论一种特殊的二叉树遍历方法:之字形顺序打印。这个方法要求我们以“之”字形的顺序遍历并打印二叉树的节点值,也就是第一行从左到右,第二行从右到左,第三行再从左到右,以此类推。这种遍历方式不仅能加深我们对二叉树结构的理解,还能为某些特殊的实际应用提供算法支持。
上滑加载中
推荐直播
-
华为云 x DeepSeek:AI驱动云上应用创新
2025/02/26 周三 16:00-18:00
华为云 AI专家大咖团
在 AI 技术飞速发展之际,DeepSeek 备受关注。它凭借哪些技术与理念脱颖而出?华为云与 DeepSeek 合作,将如何重塑产品与应用模式,助力企业数字化转型?在华为开发者空间,怎样高效部署 DeepSeek,搭建专属服务器?基于华为云平台,又该如何挖掘 DeepSeek 潜力,实现智能化升级?本期直播围绕DeepSeek在云上的应用案例,与DTSE布道师们一起探讨如何利用AI 驱动云上应用创新。
回顾中 -
智能观测进化论系列沙龙(第一期)
2025/02/28 周五 14:00-16:30
华为及外部讲师团
本期直播就智能化可观测技术的融合与创新、落地与实践、瓶颈与未来等业界关心的话题进行深入探讨。
回顾中 -
聚焦Deepseek,洞察开发者生态发展
2025/02/28 周五 19:00-20:30
蒋涛 csdn创始人
深入剖析Deepseek爆发后,中国开发者生态潜藏的巨大发展潜能与未来走向,精准提炼出可供大家把握的时代机遇,干货满满,不容错过。
回顾中
热门标签