連結串列(上)—— LRU 快取淘汰演算法的實現
經典的連結串列應用場景就是 LRU 快取淘汰演算法。 1. 連結串列結構 陣列需要一塊連續的記憶體空間來儲存,對記憶體的要求比較高。而連結串列不需要,它通過“ 指標 ”將一組零散的記憶體塊串聯起來使用
經典的連結串列應用場景就是 LRU 快取淘汰演算法。 1. 連結串列結構 陣列需要一塊連續的記憶體空間來儲存,對記憶體的要求比較高。而連結串列不需要,它通過“ 指標 ”將一組零散的記憶體塊串聯起來使用
強化學習是近年來機器學習領域的研究熱點,在遊戲操作、圍棋對弈、多智慧體控制等場景取得了不少令人矚目的進展。在逐步挑戰這些難題的同時,訓練強化學習模型的計算力要求也在大幅度提升。雖然顯示卡裝置經歷了 K40/P4
我們在亞馬遜上網購或者在網飛(Netflix) 上看電影時,我們覺得那是我們自己在選擇。而事實上,演算法影響著我們在亞馬遜上三分之一的決定,在網飛上80% 的決定。更重要的是,演算法也有它自己的偏見
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據最新發布的《大資料人才報告》顯示, 目前全國的大資料人才僅46萬,未來3-5年內大資料人才的缺口將高達150萬。 領英報告表明,資料分析人才的供給指數最低, 僅為0.05,屬於高度稀缺。資料分析人才
我本來想說的是Unix系統C標準庫所提供的一些演算法和資料結構API,但畢竟帶有iOS標題可能更加吸引眼球一些。其實我說的也沒有錯,因為iOS畢竟是從Unix衍生出來的系統,所以說標題所述也算是正確的。下面將要
系統提供一個全域性的key為字串的雜湊表。並提供雜湊表的建立、元素新增、元素查詢、雜湊表的銷燬的能力。儲存在雜湊表中的元素是一個如下的標準結構: //雜湊表元素實體結構定義 typedefstruct e
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AQS 概述 AQS(佇列同步器,AbstractQueuedSynchronizer),是用來構建鎖或其他同步元件的核心基礎框架(比如 ReentrantLock、ReentrantReadWriteLo
最近看了好多資料結構文章,但是資料結構拾遺系列遲遲憋不出,主要原因是很多資料結構其實非常偏門,不僅日常很難遇到,學起來還涉及很多數學模型,很難有快速的理解方法。 本著女排“短平快”的精神,先更新下劍指off
背景 在做廣點通訊息流資料獲取的時候有這麼一個欄位:time_series 投放時間段,格式為 48 * 7 位字串,且都為 0 和 1,以半個小時為最小粒度,從週一零點開始至週日 24 點結束。0 為不投
給定一個非空整數陣列,除了某個元素只出現一次以外,其餘每個元素均出現兩次。找出那個只出現了一次的元素。 說明: 你的演算法應該具有線性時間複雜度。 你可以不使用額外空間來實現嗎? 示