Hello 算法 1.0.0b4 Golang版靳宇栋(Krahets) Release 1.0.0b4 2023‑07‑26 序 两年前,我在力扣上分享了《剑指 Offer》系列题解,受到了许多朋友的喜爱与支持。在此期间,我回答了众 多读者的评论问题,其中最常见的一个问题是“如何入门学习算法”。我逐渐也对这个问题产生了浓厚的兴 趣。 两眼一抹黑地刷题似乎是最受欢迎的方法,简单直接且有效。然而,刷题就如同玩“扫雷”游戏,自学能力 若您是算法大神,我们期待收到您的宝贵建议,或者一起参与创作。 � 前置条件 您需要至少具备任一语言的编程基础,能够阅读和编写简单代码。 0.1.2. 内容结构 本书主要内容包括: ‧ 复杂度分析:数据结构和算法的评价维度,算法效率的评估方法。时间复杂度、空间复杂度的推算方 法、常见类型、示例等。 ‧ 数据结构:基本数据类型,数据结构的分类方法。数组、链表、栈、队列、散列表、树、堆、图等数据 结构的 分类、一题多解、一解多题等,相关的刷题心 得可以在各个社区找到。 作为一本入门教程,本书内容主要涵盖“第一阶段”,旨在帮助你更高效地展开第二和第三阶段的学习。 Figure 0‑7. 算法学习路线 0.3. 小结 ‧ 本书的主要受众是算法初学者。如果已有一定基础,本书能帮助您系统回顾算法知识,书内源代码也可 作为“刷题工具库”使用。 ‧ 书中内容主要包括复杂度分析、数据结构、算法三部分,涵盖了该领域的大部分主题。0 码力 | 347 页 | 27.40 MB | 1 年前3
Hello 算法 1.0.0b2 Golang版小结 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 2. 复杂度分析 12 2.1. 算法效率评估 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 2.2 如果您是「算法大佬」,希望可以得到你的宝贵意见建议,或者一起参与创作。 � 前置条件 您需要至少具备任一语言的编程基础,能够阅读和编写简单代码。 0.1.2. 内容结构 本书主要内容有: ‧ 复杂度分析:数据结构与算法的评价维度、算法效率的评估方法。时间复杂度、空间复杂度,包括推算 方法、常见类型、示例等。 ‧ 数据结构:常用的基本数据类型,数据在内存中的存储方式、数据结构分类方法。数组、链表、栈、队列、 轮以上后,往往就能牢记于心了。 3. 搭建知识体系。在学习方面,可以阅读算法专栏文章、解题框架、算法教材,不断地丰富知识体系。在 刷题方面,可以开始采用进阶刷题方案,例如按专题分类、一题多解、一解多题等,相关刷题心得可以 在各个社区中找到。 作为一本入门教程,本书内容主要对应“第一阶段”,致力于帮助你更高效地开展第二、三阶段的学习。 Figure 0‑2. 算法学习路线 0.2.2. 行文风格约定0 码力 | 202 页 | 15.73 MB | 1 年前3
Hello 算法 1.0.0b1 Golang版小结 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 2. 复杂度分析 12 2.1. 算法效率评估 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 2.2 如果您是「算法大佬」,希望可以得到你的宝贵意见建议,或者一起参与创作。 � 前置条件 您需要至少具备任一语言的编程基础,能够阅读和编写简单代码。 0.1.2. 内容结构 本书主要内容有: ‧ 复杂度分析:数据结构与算法的评价维度、算法效率的评估方法。时间复杂度、空间复杂度,包括推算 方法、常见类型、示例等。 ‧ 数据结构:常用的基本数据类型,数据在内存中的存储方式、数据结构分类方法。数组、链表、栈、队列、 轮以上后,往往就能牢记于心了。 3. 搭建知识体系。在学习方面,可以阅读算法专栏文章、解题框架、算法教材,不断地丰富知识体系。在 刷题方面,可以开始采用进阶刷题方案,例如按专题分类、一题多解、一解多题等,相关刷题心得可以 在各个社区中找到。 作为一本入门教程,本书内容主要对应“第一阶段”,致力于帮助你更高效地开展第二、三阶段的学习。 Figure 0‑2. 算法学习路线 0.2.2. 行文风格约定0 码力 | 190 页 | 14.71 MB | 1 年前3
Hello 算法 1.0.0 Golang版小结 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15 第 2 章 复杂度分析 17 2.1 算法效率评估 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 2.2 若你是算法“大神”,我们期待收到你的宝贵建议,或者一起参与创作。 � 前置条件 你需要至少具备任一语言的编程基础,能够阅读和编写简单代码。 0.1.2 内容结构 本书的主要内容如图 0‑1 所示。 ‧ 复杂度分析:数据结构和算法的评价维度与方法。时间复杂度和空间复杂度的推算方法、常见类型、示 例等。 ‧ 数据结构:基本数据类型和数据结构的分类方法。数组、链表、栈、队列、哈希表、树、堆、图等数据 结构的定义、优缺点、 轮的重复后,就能将其牢记在心。 3. 阶段三:搭建知识体系。在学习方面,我们可以阅读算法专栏文章、解题框架和算法教材,以不断丰富 知识体系。在刷题方面,可以尝试采用进阶刷题策略,如按专题分类、一题多解、一解多题等,相关的 刷题心得可以在各个社区找到。 如图 0‑8 所示,本书内容主要涵盖“阶段一”,旨在帮助你更高效地展开阶段二和阶段三的学习。 第 0 章 前言 hello‑algo.com 9 图0 码力 | 382 页 | 17.60 MB | 1 年前3
Hello 算法 1.0.0b5 Golang版小结 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 第 2 章 复杂度分析 16 2.1 算法效率评估 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17 2.2 若您是算法大神,我们期待收到您的宝贵建议,或者一起参与创作。 � 前置条件 您需要至少具备任一语言的编程基础,能够阅读和编写简单代码。 0.1.2 内容结构 本书主要内容如图 0‑1 所示。 ‧ 复杂度分析:数据结构和算法的评价维度与方法。时间复杂度、空间复杂度的推算方法、常见类型、示 例等。 ‧ 数据结构:基本数据类型,数据结构的分类方法。数组、链表、栈、队列、哈希表、树、堆、图等数据 结构的定义、优缺点、 轮的重复后,就能将其牢记在心。 3. 搭建知识体系。在学习方面,我们可以阅读算法专栏文章、解题框架和算法教材,以不断丰富知识体 系。在刷题方面,可以尝试采用进阶刷题策略,如按专题分类、一题多解、一解多题等,相关的刷题心 得可以在各个社区找到。 如图 0‑7 所示,本书内容主要涵盖“第一阶段”,旨在帮助你更高效地展开第二和第三阶段的学习。 第 0 章 前言 hello‑algo.com 8 图0 码力 | 379 页 | 30.70 MB | 1 年前3
Hello 算法 1.1.0 Go版小结 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15 第 2 章 复杂度分析 17 2.1 算法效率评估 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 2.2 若你是算法“大神”,我们期待收到你的宝贵建议,或者一起参与创作。 前置条件 你需要至少具备任一语言的编程基础,能够阅读和编写简单代码。 0.1.2 内容结构 本书的主要内容如图 0‑1 所示。 ‧ 复杂度分析:数据结构和算法的评价维度与方法。时间复杂度和空间复杂度的推算方法、常见类型、示 例等。 ‧ 数据结构:基本数据类型和数据结构的分类方法。数组、链表、栈、队列、哈希表、树、堆、图等数据 结构的定义、优缺点、 GitHub 仓库。 3. 阶段三:搭建知识体系。在学习方面,我们可以阅读算法专栏文章、解题框架和算法教材,以不断丰富 知识体系。在刷题方面,可以尝试采用进阶刷题策略,如按专题分类、一题多解、一解多题等,相关的 刷题心得可以在各个社区找到。 如图 0‑8 所示,本书内容主要涵盖“阶段一”,旨在帮助你更高效地展开阶段二和阶段三的学习。 第 0 章 前言 hello‑algo.com 9 图0 码力 | 383 页 | 18.48 MB | 1 年前3
Hello 算法 1.2.0 简体中文 Go 版小结 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15 第 2 章 复杂度分析 17 2.1 算法效率评估 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 2.2 若你是算法“大神”,我们期待收到你的宝贵建议,或者一起参与创作。 前置条件 你需要至少具备任一语言的编程基础,能够阅读和编写简单代码。 0.1.2 内容结构 本书的主要内容如图 0‑1 所示。 ‧ 复杂度分析:数据结构和算法的评价维度与方法。时间复杂度和空间复杂度的推算方法、常见类型、示 例等。 ‧ 数据结构:基本数据类型和数据结构的分类方法。数组、链表、栈、队列、哈希表、树、堆、图等数据 结构的定义、优缺点、 GitHub 仓库。 3. 阶段三:搭建知识体系。在学习方面,我们可以阅读算法专栏文章、解题框架和算法教材,以不断丰富 知识体系。在刷题方面,可以尝试采用进阶刷题策略,如按专题分类、一题多解、一解多题等,相关的 刷题心得可以在各个社区找到。 如图 0‑8 所示,本书内容主要涵盖“阶段一”,旨在帮助你更高效地展开阶段二和阶段三的学习。 第 0 章 前言 www.hello‑algo.com 90 码力 | 384 页 | 18.49 MB | 10 月前3
2.游戏战中陪伴助手微服务架构设计与应用= 修改代码 开发 - 代码低内聚,交接难度大 扩展 - 没有考虑扩展 功能 - 难以实现战略推荐 - 早期:先考虑有无 - 引入推荐系统 系统思考——如何评判方案的好坏? 需要定义几个维度来评判一个方案的好坏 - 响应性能: 获取事件到输出策略的延迟 - 服务器成本: 每服务千人成本越低越好 - 运营简易度: 设计新运营策略的难度 - 开发迭代: 如需开发介入,那么功能迭代的速度 模仿大多数玩家的选择 - 实现方法: - 为玩家生成 [0, 1] 特征向量 - 聚类统计,存入 Faiss - 实时 Faiss 匹配召回 - 问题: - 特征过多(600多维),无法分析 - 聚类结果趋同 方案探索——关键帧 / 路径推荐 模仿某一个玩家的选择 - 专利:《一种在实时游戏对局中,模仿历史胜利玩家打法,并对当前玩家进行打法推荐的方案》 - 发明点:序列截断、偏移算法、帧前进、…… 策略自动生成(除坐标外的特征穷举) - 主要不足: - 特征维度增加后,维度爆炸 - 启发: - 抽象:子状态(特征维度) - 子状态组合成状态,同时子状态也可以组合成策略 - 策略选取:特征匹配 - 解决维度爆炸:只取部分子状态 - 统一“状态”的标准 方案设计和工程实现 第三部分 方案设计——Token、策略 更加具有通用性的方案 - 启发: - 抽象:子状态(特征维度) - 子状态组合成状态,同时子状态也可以组合成策略0 码力 | 47 页 | 11.10 MB | 1 年前3
大规模高性能区块链架构设计模式与测试框架-李世敬©2016-2021 6 趣链科技 版权所有 ©2016-2021 6 趣链科技 版权所有 ©2016-2021 6 区块链技术定义 区块链是由分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术构成的多中心 化系统 不可篡改(可信存证) ü 可对存储的文件、数据进行真实性校验 ü 可信追溯历史数据 去中心化共识(协作共享) ü 多方业务系统数据共享 ü 跨机构业务协作 核心特性 7 数据状态发生变化的 一次操作请求,如一 笔转账交易 将一段时间内发生的 所有交易和状态打包 成为一个区块 区块以时间顺序前后相 连,组成一种块链式数 据结构,即“区块链” 一词的由来 多参与方各自部署,互 联互通,每个区块链节 点均会保存相同的链式 数据,通过冗余存储的 方式使数据难以被篡改 区块链技术定义 9 趣链科技 版权所有 ©2016-2021 9 趣链科技 版权所有 利用区块链的去中心化、数据 不能篡改的特性,解决制约云 计算发展的“可信、可靠、可 控”的问题。 融入大数据采集和共享中,作 为数据源接入大数据分析平台。 强化分布式数据存 储和边缘计算能力, 拓展物联安全边界 和应用范围。 为训练深度学习系统提供可信数据, 优化分析决策的准确性和可信性。 人工智能 区块链 云计算 物联网 大数据 10 趣链科技 版权所有 ©2016-2021 10 趣链科技0 码力 | 39 页 | 56.58 MB | 1 年前3
2.7 Golang与高性能DSP竞价系统性能敏感的模块可以直接使⽤用C编写(当时是这么认为的) • 编译为本地机器码,部署⽅方便 • 快速上⼿手,学习成本低 • 标准库基本够⽤用 • 带GC(当时不了解GC的性能问题) • ⾃自带单元测试、性能测试、性能分析⼯工具 • 开发效率不低 为什么选择Golang 专业DSP解决⽅方案 © ⼲⼴广州舜⻜飞信息科技有限公司 All Right ReservedAll Right Reserved Go竞价服务 专业DSP解决⽅方案 © ⼲⼴广州舜⻜飞信息科技有限公司 All Right ReservedAll Right Reserved • 三个⼈人(Golang部分) • 三个多⽉月 第⼀一版正式上线 专业DSP解决⽅方案 © ⼲⼴广州舜⻜飞信息科技有限公司 All Right ReservedAll Right Reserved • 30台竞价服务器,CPU为8核16线程 线上运⾏行情况 专业DSP解决⽅方案 © ⼲⼴广州舜⻜飞信息科技有限公司 All Right ReservedAll Right Reserved • 每天N亿曝光 • 30个维度,40个指标 • 表的数据量和维度的离散程度相关 • 如⼲⼴广告位有5000个,全国500个城市,时间粒度到⼩小时级别,则地区汇总表⼀一个 推⼲⼴广活动⼀一天最多就有 5000*500*24 = 6千万 记录0 码力 | 51 页 | 5.09 MB | 1 年前3
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