本篇文章我們主要介紹的是邏輯結構中的線性表，也就是線性結構。線性結構的特點就好比一串珠子，其特點是第一個節點只有一個后繼，沒有前驅，最后一個節點是只有一個前驅，沒有后繼。而其余的節點只有一個前驅...

快速排序是一種分治的排序算法，是實踐中最快的排序算法，理論上的時間復雜度為O(N*lgN)，最差情況的時間復雜度為O(N^2)，但稍加努力就可避免這種情況。

LZ77算法是無損壓縮算法，由以色列人Abraham Lempel發表于1977年。LZ77是典型的基于字典的壓縮算法，現在很多壓縮技術都是基于LZ77。

MapReduce是更好地利用并行計算資源來提升數據處理能力的重要算法，如今已被主流的大數據分析平臺實現，成為了大數據批量處理的主力軍。利用前面介紹的Actor特性，其實我們也可以實現一個簡易的...

決策樹是一種簡單高效并且具有強解釋性的模型，廣泛應用于數據分析領域。

快速排序是由東尼·霍爾所發展的一種排序算法。在平均狀況下，排序 n 個項目要Ο(n log n)次比較。在最壞狀況下則需要Ο(n2)次比較，但這種狀況并不常見。事實上，快速排序通常明顯比其他Ο(...

對于一個前端來說，尤其是筆試面試的時候，算法方面考的其實不難（ 十大排序算法或是和十大排序算法同等難度的 ），但就是之前沒用javascript實現過或是沒仔細看過相關算法的原理，導致寫起來浪費很多時間。

如何在列表、字典、集合中根據條件篩選數據？

FP-growth算法是一種用于發現數據集中頻繁模式的有效方法。FP-growth算法利用Apriori原則，執行更快。Apriori算法產生候選項集，然后掃描數據集來檢查他們是否頻繁。由于只對...

隨著大數據和機器學習的火熱，推薦系統也將愈發成熟，需要學習的地方還有很多。

你的音樂列表里有一些歌，每首歌的初始隨機因數為1。每次你點擊下一首時，每首歌的隨機因數都會加1，然后隨機到的那首歌隨機因數變為0。隨機因數越大，被隨機到的幾率就越高。

ASDK 的布局引擎大部分都是對 ComponentKit 的封裝，不過由于擺脫了 Auto Layout 這一套低效但是通用的布局方式，ASDK 的布局計算不僅在后臺并發線程中進行、而且通過引...

提到進程調度，可能大家首先想到的是cpu調度算法，進程優先級這些概念，本文并不打算介紹這些內容，而是介紹Android framework層中承載activity/service/content...

今天跟大伙兒聊的是負載均衡相關的一些算法。老王在百度的時候（估計是 5-6 年前），寫過一個通用的基礎庫（不知道現在還有沒有部門在用），用來做不同系統間負載均衡。太細節的東東估計想不起來了，不過...

堆排序與快速排序，歸并排序一樣都是時間復雜度為O(N*logN)的幾種常見排序方法。學習堆排序前，先講解下什么是數據結構中的二叉堆。

Swift是蘋果新推出的編程語言，也是蘋果首個開源語言。相比于原來的Objective-C，Swift要更輕便和靈活。筆者最近使用Swift實踐了大量的算法（絕大部分是硅谷各大公司的面試題），將...

使用高級分析算法(如大規模機器學習、圖形分析和統計建模等)來發現和探索數據是當前流行的思路，在IDF16技術課堂上，英特爾公司軟件開發工程師王以恒分享了《基于Apache Spark的機器學習及...

快速排序在平均狀況下，排序n個項目要Ο(n log n)次比較。在最壞狀況下則需要Ο(n 2 )次比較，但這種狀況并不常見。事實上，快速排序通常明顯比 其他Ο(n log n)算法更快，因為它的...

A replication of DeepMind's 2016 Nature publication, ＂Mastering the game of Go with deep neural n...

因為在Spark的MLlib模塊中只有MF算法，文章之后會講述如何使用Matrix Factorization來做相關的推薦。