大前端
好的，我将对您提供的内容进行整理和补充，以便更全面地了解和理解这些算法。 买卖股票的最佳时机 在买卖股票的最佳时机问题中，我们需要找到买入和卖出股票的最佳时机以获得最大利润。这个问题可以分为两个子问题： 单次买卖股票的最大利润： 给定一个数组 prices，其中 prices[i] 表示第 i 天的股票价格。 只允许完成一次交易（即只买入和卖出一次）。 解题思路： 使用动态规划来记录每一天结束时的最大利润。 初始化一个二维数组 dp，其中 dp[i][j] 表示第 i 天持有/不持有股票的最大利润。 状态转移方程： dp[i][0] = max(dp[i-1][0], dp[i-1][1] + prices[i]) dp[i][1] = max(dp[i-1][1]
算法
新闻热度算法代码（含Python源代码） * * * 新闻热度算法 新闻热度算法是一种用于衡量新闻报道受关注程度的方法，它通过综合考虑新闻的各种属性（如发布时间、转发量、评论数、点赞数等），以及用户行为（如点击、阅读时长等），来量化新闻的热度值。这种算法对于新闻媒体、内容推荐系统和广告商等来说具有重要意义，因为它能帮助他们了解哪些新闻更受读者欢迎，从而优化内容生产和推广策略。 新闻热度算法步骤 新闻热度算法的实现通常包含以下几个步骤： 1. 数据收集 收集新闻相关的各种数据，包括发布时间、标题、内容、来源、转发量、评论数、点赞数等。这些数据可以从新闻网站、社交媒体平台等渠道获取。 2. 数据预处理 对收集到的数据进行清洗和标准化处理，去除重复、无效或异常数据，确保数据的质量和准确性。数据清洗过程中，可能会使用到正则表达式、自然语言处理等技术来提取关键信息，并对数据进行格式化和归一化处理。 3. 特征提取 从预处理后的数据中提取出能够反映新闻热度的关键特征，如发布时间、用户互动行为等。发布时间可以作为一个重要的时间衰减因子，因为新闻的热度往往会随着时
AI
简说Python推荐来源：俊红的数据分析之路 作者：张俊红 我的2020总结，戳图片，留言抽大奖 大家好，我是老表～ 本篇介绍机器学习众多算法里面最基础也是最“懒惰”的算法——KNN（k-nearest neighbor）。你知道为什么是最懒的吗？ 01|算法简介： KNN是英文k-nearest neighbor的缩写，表示K个最接近的点。该算法常用来解决分类问题，具体的算法原理就是先找到与待分类值A距离最近的K个值，然后判断这K个值中大部分都属于哪一类，那么待分类值A就属于哪一类。 这其实和我们生活中对人的评价方式一致，你想知道一个人是什么样的人，你只需要找到跟他关系最近（好）的K个人，然后看这K个人都是什么人，就可以判断出他是什么样的人了。 02|算法三要素： 通过该算法的原理，我们可以把该算法分解为3部分,第一部分就是要决定K值，也就是要找他周围的几个值；第二部分是距离的计算，即找出距离他最近的K个值；第三部分是分类规则的确定，就是以哪种标准去评判他是哪一类。 1、K值的选取 K值的选取将会对KNN算法的结果产生重大的影响，下面通过一个简单
AI
在红黑树的实现中，处理删除操作是一个复杂的过程，特别是当涉及到删除黑色节点时。红黑树的删除操作需要保持树的平衡和性质（即每条路径上的黑色节点数量相同）。以下是对红黑树删除操作的详细解释，特别是针对删除黑色节点的情况。 删除操作概述 删除节点：首先找到并删除目标节点。 重新平衡：如果删除的节点是红色，则不需要调整树的结构。但如果删除的是黑色节点，则需要进行重新平衡，以保持红黑树的性质。 重新平衡步骤 当删除一个黑色节点时，可能会导致树失去平衡，因为删除黑色节点会减少一条路径上的黑色节点数量。红黑树的重新平衡操作包括以下几种情况： 兄弟节点是红色： 将父节点和兄弟节点颜色互换。 对父节点进行左旋或右旋。 更新旋转后的新兄弟节点为黑色。 兄弟节点是黑色，且两个子节点都是黑色： 将兄弟节点设为红色。 如果父节点也是黑色，则继续向上调整。 如果父节点是红色，则将父节点设为黑色并结束调整。 兄弟节点是黑色，且有一个红色的左（右）子节点： 将父节点和兄弟节点颜色互换。 对兄弟节点进行右旋或左旋。 将旋转后的新兄弟节点设为黑色，并对新兄弟节点的另一个子节点进行左旋或右旋。
算法
简说Python推荐来源：俊红的数据分析之路 作者：张俊红 我的2020总结，戳图片，留言抽大奖 大家好，我是老表～ 01|背景： 我们在日常生活中经常会遇到一些选择需要去做一些选择，比如我们在找工作的时候每个人都希望能找到一个好的工作，但是公司那么多，工作种类那么多，什么样的工作才能算是好工作，这个时候就需要我们对众多的工作去做一个判断。 最常用的一种方法就是制定几个可以衡量工作好坏的指标，比如公司所处的行业是什么、应聘的岗位是什么、投资人是谁、薪酬待遇怎么样等等。评判一个工作好坏的指标有很多个，但是每一个指标对工作好坏这一结果的决策能力是不一样的，为了更好的对每一个指标的决策能力做出判断，我们引入一个可以量化信息决策能力的概念，这个概念就是信息熵。 信息熵是用来度量（量化）信息的，一条信息的信息量与其不确定性有着直接的联系，当我们需要了解清楚一件不确定的事情的时候，我们就需要了解大量的信息。 02|概念： 决策树(Decision Tree）是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可
AI
验证地址： # JS快速排序 ```javascript /**快速排序 */ function quickSort(nums) { function dfs(nums, begin_index, end_index) { if(begin_index >= end_index){ return; } //选取一个pivot let pivot = nums[begin_index]; let left = begin_index; let right = end_index; let kongbai = begin_index; while (left < right) { while ((nums[right] >= pivot)) { right--; } if
算法
你提供的代码示例展示了两种常见的哈希表实现方法：拉链法（Separate Chaining）和线性探测法（Linear Probing）。每种方法都有其优缺点，适用于不同的场景。 拉链法（Separate Chaining） 拉链法通过将每个散列值对应的位置存储一个链表来解决冲突。这种方法的优点是简单且实现灵活，可以使用任何数据结构来存储冲突的键值对。以下是拉链法的主要特点： 优点： 简单且实现灵活。 不会像线性探测那样导致同类哈希的聚集。 缺点： 需要额外的空间来存储链表。 代码示例（使用拉链法）： namespace StructScript { /// <summary> /// 哈希表的查找算法主要分为两步： /// 第一步是用哈希函数将键转换为数组的一个索引，理想情况下不同的键都能转换为不同的索引值，但是实际上会有多个键哈希到到相同索引值上。 /// 因此，第二步就是处理碰撞冲突的过程。这里有两种处理碰撞冲突的方法：separate chaining（拉链法）和linear probing（线性探测法）。 /// 拉
算法
<h2 id="异或运算的笔记技巧：">异或运算的笔记技巧：</h2> <p><strong>1.如果 <code>a ^ b = c</code> 成立，那么<code>a ^ c = b</code> 与 <code>b ^ c = a</code> 均成立&
算法
{ "title": "C# Algorithm and Data Structure", "sections": [ { "title": "C# Algorithm Common Functions", "content": { "Mathematical Functions": { "Math.Abs(number)": "Returns the absolute value of a number.", "Math.Max(x, y)": "
算法
01|算法简介： KNN是英文k-nearest neighbor的缩写，表示K个最接近的点。该算法常用来解决分类问题，具体的算法原理就是先找到与待分类值A距离最近的K个值，然后判断这K个值中大部分都属于哪一类，那么待分类值A就属于哪一类。 这其实和我们生活中对人的评价方式一致，你想知道一个人是什么样的人，你只需要找到跟他关系最近（好）的K个人，然后看这K个人都是什么人，就可以判断出他是什么样的人了。 02|算法三要素： 通过该算法的原理，我们可以把该算法分解为3部分,第一部分就是要决定K值，也就是要找他周围的几个值；第二部分是距离的计算，即找出距离他最近的K个值；第三部分是分类规则的确定，就是以哪种标准去评判他是哪一类。 1、K值的选取 K值的选取将会对KNN算法的结果产生重大的影响，下面通过一个简单的例子说明一下：如下图，绿色圆要被决定赋予哪个类，是红色三角形还是蓝色四方形？如果K=3，由于红色三角形所占比例为2/3，绿色圆将被赋予红色三角形那个类，如果K=5，由于蓝色四方形比例为3/5，因此绿色圆被赋予蓝色四方形类。 图2.1——来源于网络 大家可以看到k值的选取
算法
你的文章非常深刻地探讨了学习编程和技术的哲学问题，并用Dijkstra最短路径算法来解释了如何在有限的时间和资源中做出最佳决策。以下是一些你提到的观点的进一步扩展和总结： 1. **Trade-Off（交易）**： - 在编程和技术的学习过程中，总是会有权衡利弊的情况。例如，学习一门语言可能会牺牲对另一门语言的理解，但也会带来更多的就业机会或项目选择。 - 这种交易不是坏事，而是技术进步和职业生涯发展的必经之路。 2. **算法的选择**： - 不同的算法可能适用于不同的场景。Dijkstra最短路径算法是一种经典的应用于图论中的贪心算法，但它并不适合所有问题。例如，如果问题有多个目标或需要考虑多方面的因素，可能就需要更复杂的算法。 - 学习和理解不同算法的目的，可以帮助你根据具体问题选择合适的解决方案。 3. **持续学习**： - 技术领域日新月异，持续学习是非常重要的。通过不断的学习和实践，可以不断提高自己的技能和知识水平。 - 职场中很多人会选择在职业生涯早期掌握多种技术和工具，以增加自己的竞争力。 4. **目标与路径**：
算法
本系统（程序+源码+数据库+调试部署+开发环境）带论文文档1万字以上，文末可获取，系统界面在最后面。 系统程序文件列表 开题报告内容 研究背景 随着互联网技术的飞速发展，音乐产业迎来了数字化和个性化的双重变革。音乐平台上的音乐资源日益丰富，用户面临的选择也随之增多。然而，如何在海量音乐中快速找到符合个人口味的歌曲，成为了用户的一大难题。传统的音乐推荐方式，如热门榜单、新歌推荐等，虽然在一定程度上满足了用户的听歌需求，但缺乏个性化和精准性。因此，开发一个基于协同过滤算法的个性化音乐推荐系统，利用用户的听歌历史、偏好等信息，为用户提供量身定制的音乐推荐，成为提升用户体验、增强用户黏性的关键。 意义 基于协同过滤算法的个性化音乐推荐系统的开发，对于推动音乐产业的智能化、提升用户体验具有重要意义。该系统能够深入挖掘用户的听歌偏好，根据用户的个人特点和历史行为，为用户推荐符合其口味的音乐，从而满足用户的个性化需求。同时，该系统还能提高音乐平台的用户活跃度和留存率，促进音乐作品的传播和推广，为音乐产业的可持续发展提供有力支持。此外，该系统的成功开发还能为其他领域的个性化推荐系统提供