- Floyd算法Floyd 算法又称为弗洛伊德算法、插点法，是一种用于解决给定加权图中顶点间最短路径的算法。它可以正确处理有向图或带有负权边的最短路径问题，同时也可用于计算有向图的传递闭包。该算法以其创始人之一、1978 年图灵奖获得者罗伯特·弗洛伊德命名。其核心思路是通过一个图的权值矩阵求出它的每两点间的最短路径矩阵。具体来说，从图的带权邻接矩阵开始，递归地进行多次更新。其状态转移方程为：m... Floyd算法Floyd 算法又称为弗洛伊德算法、插点法，是一种用于解决给定加权图中顶点间最短路径的算法。它可以正确处理有向图或带有负权边的最短路径问题，同时也可用于计算有向图的传递闭包。该算法以其创始人之一、1978 年图灵奖获得者罗伯特·弗洛伊德命名。其核心思路是通过一个图的权值矩阵求出它的每两点间的最短路径矩阵。具体来说，从图的带权邻接矩阵开始，递归地进行多次更新。其状态转移方程为：m...
- 迪杰斯特拉（Dijkstra）算法迪杰斯特拉（Dijkstra）算法是一种用于求解单源最短路径问题的算法。它的基本思想是：从一个起始顶点出发，逐步向外扩展，每次选择距离起始顶点最近且未被处理过的顶点，然后更新该顶点相邻顶点的距离。以下是迪杰斯特拉算法的具体步骤：初始化：为每个顶点设置一个初始距离值。起始顶点的距离设为 0，其他顶点的距离设为无穷大。创建一个标记数组，用于标记顶点是否已处理。选... 迪杰斯特拉（Dijkstra）算法迪杰斯特拉（Dijkstra）算法是一种用于求解单源最短路径问题的算法。它的基本思想是：从一个起始顶点出发，逐步向外扩展，每次选择距离起始顶点最近且未被处理过的顶点，然后更新该顶点相邻顶点的距离。以下是迪杰斯特拉算法的具体步骤：初始化：为每个顶点设置一个初始距离值。起始顶点的距离设为 0，其他顶点的距离设为无穷大。创建一个标记数组，用于标记顶点是否已处理。选...
- 单调栈是一种特殊的栈数据结构，通常用于解决与数组相关的一些问题，尤其是那些涉及到寻找下一个更大（或更小）元素的问题。单调栈的基本思想是通过维护一个单调的顺序（递增或递减）来高效地推导出结果。 单调栈是一种特殊的栈数据结构，通常用于解决与数组相关的一些问题，尤其是那些涉及到寻找下一个更大（或更小）元素的问题。单调栈的基本思想是通过维护一个单调的顺序（递增或递减）来高效地推导出结果。
- 哈希表（Hash Table）是一种使用哈希函数将键（key）映射到值（value）的数据结构。其基本思想是将数据存储在一个数组中，通过计算键的哈希值来确定其在数组中的索引位置。哈希表具有以下特点： 快速查找：平均情况下，哈希表的查找时间复杂度为 O(1)，即常数时间。 快速插入与删除：在理想情况下，插入和删除操作的时间复杂度也是 O(1)。 碰撞处理：由于不同的键可能会计算出相同的哈希值 哈希表（Hash Table）是一种使用哈希函数将键（key）映射到值（value）的数据结构。其基本思想是将数据存储在一个数组中，通过计算键的哈希值来确定其在数组中的索引位置。哈希表具有以下特点： 快速查找：平均情况下，哈希表的查找时间复杂度为 O(1)，即常数时间。 快速插入与删除：在理想情况下，插入和删除操作的时间复杂度也是 O(1)。 碰撞处理：由于不同的键可能会计算出相同的哈希值
- 双指针是一种经典的算法技巧，常用于数组和链表等数据结构中的问题解决。顾名思义，双指针涉及两个指针，它们可以从不同方向或位置向中间移动，通常用于寻找特定元素、配对元素或解决子数组问题。 双指针的常见应用场景包括： 寻找特定元素：如在排序数组中寻找两个数的和为目标值。 回文字符串检查：使用左右指针检查是否为回文。 合并两个有序数组：通过一个指针遍历第一个数组，另一个指针遍历第二个数组，从而高效合并 双指针是一种经典的算法技巧，常用于数组和链表等数据结构中的问题解决。顾名思义，双指针涉及两个指针，它们可以从不同方向或位置向中间移动，通常用于寻找特定元素、配对元素或解决子数组问题。 双指针的常见应用场景包括： 寻找特定元素：如在排序数组中寻找两个数的和为目标值。 回文字符串检查：使用左右指针检查是否为回文。 合并两个有序数组：通过一个指针遍历第一个数组，另一个指针遍历第二个数组，从而高效合并
- 在此教程中，我们将对成员推断攻击的定义及其原理进行一个简单的介绍，并实现成员推断攻击模型，目前支持数据集有：MNIST、fashionMNIST、CIFAR10等，同时给用户提供一个详细的说明和帮助文档。 在此教程中，我们将对成员推断攻击的定义及其原理进行一个简单的介绍，并实现成员推断攻击模型，目前支持数据集有：MNIST、fashionMNIST、CIFAR10等，同时给用户提供一个详细的说明和帮助文档。
- 使用小步最短路径算法，可用一个比特来标记一个节点是否确定最短路径，相比于用64比特存储路径值，其可节约63比特的空间。 这对于数亿节点的网络来说，在电能、服务器资源和算法效率等方面都是非常有价值的。 比如对于1000亿节点的网络，Dijkstra最短路径算法需要640GB来存储路径值，而小步最短路径算法只需要11GB。 使用小步最短路径算法，可用一个比特来标记一个节点是否确定最短路径，相比于用64比特存储路径值，其可节约63比特的空间。 这对于数亿节点的网络来说，在电能、服务器资源和算法效率等方面都是非常有价值的。 比如对于1000亿节点的网络，Dijkstra最短路径算法需要640GB来存储路径值，而小步最短路径算法只需要11GB。
- 小步最短路径算法的合理性和优越性来自于矛盾的集中，即避免Dijstra最短路径算法的不必要的数值计算和比较操作，使其集中到节点是否确定最短路径的1比特的标志位的读取操作。只有矛盾集中起来，才能得到有效的解决。Dijstra最短路径算法把问题分散在逻辑判断、数值计算、高速缓存读写的效率等等方面，针对这种情况我们是很难给出大幅的提升和改进的。 小步最短路径算法的合理性和优越性来自于矛盾的集中，即避免Dijstra最短路径算法的不必要的数值计算和比较操作，使其集中到节点是否确定最短路径的1比特的标志位的读取操作。只有矛盾集中起来，才能得到有效的解决。Dijstra最短路径算法把问题分散在逻辑判断、数值计算、高速缓存读写的效率等等方面，针对这种情况我们是很难给出大幅的提升和改进的。
- 随机森林：概念、用途与实例 随机森林是什么？随机森林（Random Forest）是一种基于决策树的集成学习方法，它通过构建多个决策树并集成它们的预测结果来提高模型的预测精度和稳定性。随机森林的名称来源于其随机性和森林（即多棵树）的概念。在随机森林中，每个决策树都是基于原始数据集的随机子集和随机特征子集构建的。具体来说，对于每个决策树，算法会随机选择原始数据集中的一部分样本（通常是有放回的... 随机森林：概念、用途与实例 随机森林是什么？随机森林（Random Forest）是一种基于决策树的集成学习方法，它通过构建多个决策树并集成它们的预测结果来提高模型的预测精度和稳定性。随机森林的名称来源于其随机性和森林（即多棵树）的概念。在随机森林中，每个决策树都是基于原始数据集的随机子集和随机特征子集构建的。具体来说，对于每个决策树，算法会随机选择原始数据集中的一部分样本（通常是有放回的...
- 前言在数据结构和算法中，红黑树（Red-Black Tree）是一种自平衡的二叉搜索树，它在保证数据有序的同时，也保证了树的平衡性，从而提高了搜索、插入和删除操作的效率。下面我们将深入探讨红黑树的定义、与二叉树的区别、以及它的用途，并通过一个例子来加深理解。 红黑树的定义红黑树是一种特殊的二叉搜索树，它在每个节点上附加一个颜色属性，可以是红色或黑色。红黑树需要满足以下五个性质（也称为“红黑... 前言在数据结构和算法中，红黑树（Red-Black Tree）是一种自平衡的二叉搜索树，它在保证数据有序的同时，也保证了树的平衡性，从而提高了搜索、插入和删除操作的效率。下面我们将深入探讨红黑树的定义、与二叉树的区别、以及它的用途，并通过一个例子来加深理解。 红黑树的定义红黑树是一种特殊的二叉搜索树，它在每个节点上附加一个颜色属性，可以是红色或黑色。红黑树需要满足以下五个性质（也称为“红黑...
- 在数据结构与算法的浩瀚宇宙里，搜索与插入操作如同导航卫星，指引我们高效地在数组的星辰大海中定位目标值或安放新元素。本篇博客，我们将聚焦于如何在有序数组中找到特定元素的索引位置，如果不存在，则返回它应该被插入的位置，以此来深入探讨JavaScript中的搜索插入算法。 基本概念与算法原理问题定义：给定一个有序数组 nums 和一个目标值 target，你需要找到 target 在数组中的起始位... 在数据结构与算法的浩瀚宇宙里，搜索与插入操作如同导航卫星，指引我们高效地在数组的星辰大海中定位目标值或安放新元素。本篇博客，我们将聚焦于如何在有序数组中找到特定元素的索引位置，如果不存在，则返回它应该被插入的位置，以此来深入探讨JavaScript中的搜索插入算法。 基本概念与算法原理问题定义：给定一个有序数组 nums 和一个目标值 target，你需要找到 target 在数组中的起始位...
- 一、引言：算法之匙，开启高效编码大门在JavaScript的世界里，算法不仅是解决问题的金钥匙，更是优化性能、提升开发效率的不二法门。今天，我们踏上一场别开生面的算法之旅，深入探讨如何在搜索旋转排序数组这一经典难题上施展拳脚。我们的目标？揭秘高效解决方案，为你在面试或日常开发中披荆斩棘。 二、技术概览：旋转数组的奥秘与挑战 起源与发展搜索旋转排序数组的问题起源于计算机科学的基础——数组操作... 一、引言：算法之匙，开启高效编码大门在JavaScript的世界里，算法不仅是解决问题的金钥匙，更是优化性能、提升开发效率的不二法门。今天，我们踏上一场别开生面的算法之旅，深入探讨如何在搜索旋转排序数组这一经典难题上施展拳脚。我们的目标？揭秘高效解决方案，为你在面试或日常开发中披荆斩棘。 二、技术概览：旋转数组的奥秘与挑战 起源与发展搜索旋转排序数组的问题起源于计算机科学的基础——数组操作...
- 在JavaScript的世界里，算法不仅是解决问题的艺术，更是提升程序性能和可维护性的基石。今天，我们将深入探讨一个基础而重要的算法问题——合并两个有序链表。此问题不仅常见于面试题，也频繁出现在需要高效数据整合的实际项目中。通过本文，你将学会如何巧妙地合并两个已排序的链表，并理解其背后的逻辑与实现细节。 二、技术概览 2.1 起源与发展合并两个有序链表的算法源于基础的数据结构与算法领域，它涉... 在JavaScript的世界里，算法不仅是解决问题的艺术，更是提升程序性能和可维护性的基石。今天，我们将深入探讨一个基础而重要的算法问题——合并两个有序链表。此问题不仅常见于面试题，也频繁出现在需要高效数据整合的实际项目中。通过本文，你将学会如何巧妙地合并两个已排序的链表，并理解其背后的逻辑与实现细节。 二、技术概览 2.1 起源与发展合并两个有序链表的算法源于基础的数据结构与算法领域，它涉...
- 一、引言在JavaScript编程的广阔天地中，算法技术是构筑高效应用的基石。掌握巧妙的算法不仅能优化代码性能，还能在面试中脱颖而出。本文聚焦于“删除链表的倒数第N个结点”这一经典问题，它不仅考验开发者对链表数据结构的理解，还涉及巧妙的指针操作技巧。通过本文，你将掌握一种高效且优雅的解决方案，并理解其背后的设计哲学。 二、技术概览 2.1 起源与发展链表操作是数据结构与算法课程的基石，而删... 一、引言在JavaScript编程的广阔天地中，算法技术是构筑高效应用的基石。掌握巧妙的算法不仅能优化代码性能，还能在面试中脱颖而出。本文聚焦于“删除链表的倒数第N个结点”这一经典问题，它不仅考验开发者对链表数据结构的理解，还涉及巧妙的指针操作技巧。通过本文，你将掌握一种高效且优雅的解决方案，并理解其背后的设计哲学。 二、技术概览 2.1 起源与发展链表操作是数据结构与算法课程的基石，而删...
- 16. 最接近的三数之和：给你一个长度为 n 的整数数组 nums 和 一个目标值 target。请你从 nums 中选出三个整数，使它们的和与 target 最接近。返回这三个数的和。假定每组输入只存在恰好一个解。 样例 1：输入： nums = [-1,2,1,-4], target = 1 输出： 2 解释： 与 target 最接近的和是 2 (-1 + 2 + 1 = 2) 。 ... 16. 最接近的三数之和：给你一个长度为 n 的整数数组 nums 和 一个目标值 target。请你从 nums 中选出三个整数，使它们的和与 target 最接近。返回这三个数的和。假定每组输入只存在恰好一个解。 样例 1：输入： nums = [-1,2,1,-4], target = 1 输出： 2 解释： 与 target 最接近的和是 2 (-1 + 2 + 1 = 2) 。 ...
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