農舍法規2013

HBase生產環境叢集容量規劃最優配置-OLAP商業環境實戰

本套技術專欄是作者(秦凱新)平時工作的總結和昇華,通過從真實商業環境抽取案例進行總結和分享,並給出商業應用的調優建議和叢集環境容量規劃等內容,請持續關注本套部落格。版權宣告:禁止轉載,歡迎學習。QQ郵箱地址:1120

說一道排序題

這是崔斯特的第七十六篇原創文章 很經典的排序問題 (๑• . •๑) 先看題目,“前K個高頻元素” 給定一個非空的整數陣列,返回其中出現頻率前 k 高的元素。 示例 1: 輸

小朋友學演算法(15):計算年份的天干地支

十天干:甲、乙、丙、丁、戊、己、庚、辛、壬、癸; 十二地支:子、醜、寅、卯、辰、巳、午、未、申、酉、戌、亥。 天干地支紀年法首先是天干在前,地支在後,比如今年2018就是戊戌年。 天干演算法:

輕鬆玩轉 Scikit-Learn 系列 —— 梯度下降法

接觸過機器學習的小夥伴都應該知道,梯度下降法並不是一個機器學習演算法,而是一種基於搜尋的最優化方法,在機器學習尤其是深度學習的凸優化中使用尤為廣泛。給定一個損失函式,如果該函式是凸函式,在學習率合適的情況下,它

五分鐘學會一個有意思的排序:計數排序

由於LeetCode上的演算法題很多涉及到一些基礎的資料結構,為了更好的理解後續更新的一些複雜題目的動畫,推出一個新系列 -----《圖解資料結構》,主要使用動畫來描述常見的資料結構和演算法。本系列包括十大排序

拖拽排序的演算法思考

一、背景 今天有同事問我:有沒有做過用db一個欄位來做排序索引,然後支援使用者隨意更改排序的需求? 起初看到這個問題,我以為是按照一個欄位排序,然後支援人工干預。 不過一想,不對,人工干預了就沒辦法

搜尋PM:有贊搜尋引擎實踐(演算法篇)

導讀:原文是有贊搜尋大牛的分享。我對內容進行整合,剔除一些產品不需要過多關注的程式碼和技術細節,增添點評更多產品上的策略和想法。 1. 搜尋演算法總體架構 商業電商搜尋由於搜尋的特殊性, 獨立的Elas

資料結構與算法系列(一):時間複雜度和空間複雜度

本篇開始,梳理總結資料結構與演算法。雖然開的系列都比較多,可是都很重要。 資料結構和演算法是區分程式員和碼農的標誌之一,當然我認為軟體工程師比程式設計師更高階一些哈。 系列中每篇都是消化吸收以後再整理的

面試中,我輸在了簡單的排序演算法

很久之前有過一次面試,被問到一個問題,能不能寫一個氣泡排序?說實話,儘管在這之前曾經寫過不少比這個更加複雜的處理邏輯,但很悲劇的是我當時真不知道什麼是氣泡排序。。。只知道如果讓我排序某段混亂序列,能很快搞定就是

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