本章学习了几种查找的方法，顺序查找、折半查找、二叉排序树查找、哈希表。对于几种查找的特点，顺序查找的算法简单但是查找效率低，折半查找对结构要求高，同时查找效率也高，二叉排序树查找的数据结构采用二叉链表，删除和插入操作只需要移动指针。折半查找的效率高，但是只

如果输入量为n为1 ，则需要计算1次；随着规模的增大，与最高次数的数项相乘的常数可以忽略不计；最高次的指数大的，随着n的增长，结果也会变得增长特别快。如果并未说明是 时间复杂度还是空间复杂度， 默认为 求时间复杂度；

前面介绍了如何去识别和标记垃圾，现在主要介绍，如何去回收这些垃圾？你也许会想，找到了直接删掉不就行了吗？恭喜你，已经学会了一个很重要的算法。就是我们根据 GC Roots 标记出存活对象，然后将垃圾对象进行清除即可。只要移动了存活对象，相对而言，都会比较耗

除此之外，每一个位的数据范围不能太大，要可以用桶排序或者计数排序进行排序，这样基数排序的时间复杂度才为O。例如，我们对10个电话号码进行排序，就可以使用基数排序算法。

指将需要处理的所有数据都加载到内部存储器中进行排序。数据量过大，无法全部加载到内存中，需要借助外部存储进行排序。//加入要测试的排序方式代码。

做过电商项目前端售卖的应该都遇见过不同规格产品库存的计算问题，业界名词叫做sku，库存量单元对应我们售卖的具体规格，比如一部手机具体型号规格，其中iphone6s 4G 红色就是一个sku。这里我们区别spu，标准化产品单元，比如一部手机型号iphone6

Kmeans是一种简单的聚类方法，一般在数据分析前期使用，选取适当的k，将数据分类后，然后分类研究不同聚类下数据的特点。　　2 令k从2到一个固定值如10，在每个k值上重复运行数次kmeans，并计算当前k的平均轮廓系数，最后选取轮廓系数最大的值对应的k作

　　当面对一个复杂的问题，需要求得问题最优解的时候，贪心法可以高效率的解决问题；　　贪心法不是从整体最优考虑，它仅仅是通过一系列在局部看来最好的选择，而得到问题整体的最优解；　　贪心法并不是对所有的问题都能得到最优解，但对许多问题它确实能产生整体最优解，而

首先，将128比特 明文 分为4个32比特字,分别赋值给四个寄存器A,B,C,D. 进行32轮F运算，设每轮输入为寄存器当前状态值∈和轮密钥为rki∈Z232，则轮函数F为：。将寄存器最右边字A的值移出，高三个字顺次右移32位，F函数的输出赋值给最左边的寄

反向传播算法在神经网络中站很大的地位,大多数神经网络都能用反向传播算法进行训练,BF = BF - LN * SF更新后的输入层第1个偏置 = 原偏置 - 学习率*输入层第1个误差,以此类推WF = WF - LN * SF * OF;更新后的输入层第1个

所谓归并排序，指的是如果要排序一个数组，我们先把数组从中间分成前后两部分，然后对前后两部分分别排序，再将排好序的两部分合并在一起，这样整个数组就都有序了。归并排序使用了分治思想，分治，顾名思义，就是分而治之，将一个大问题分解成小的子问题来解决。说到这里，可

　　所谓众数，源于这样的一个题目：一个长度为len的数组，其中有个数出现的次数大于len/2，如何找出这个数。　　排序是第一感觉，就是把这个数组排序一下，再遍历一遍得到结果。所以整个算法时间复杂度是O。Θ是上下界一致的符号。　　如果一个算法可以以o的时间复

我们发现这个函数处理数字和英文是正确的，如果包含中文，则MD5值和其他语言对不上了，其实算法没问题，是编码的问题。一般MD5都是使用UTF8编码，使用的时候需要把字符串转换为UTF8编码：

大家想一想，spfa是从bfs演化过来的，dijkstra是贪心思想，由此可见，这些“高级”的最短路算法都是有基础算法演化得来的。就会被扯断），如果有两条长度一样的路径，只会拉直其中一条，问抓住两个圆环用力拉最多能拉直多少绳索。一个图包括n个点和m个长度为

cout<<"请输入糖果箱数n"<<endl;　　贪心算法通过每一步最优，来达到总体最优。

=0){ //循环取出元素 for { //取出元素 arr[index]=temp[i

作为一种现代智能算法，蚁群算法不需要任何先验知识，最初只是随机地选择搜索路径，随着对解空间的了解，搜索更加具有规律性，并逐渐得到全局最优解。目前，蚁群算法已被成功地应用于求解旅行商问题、车辆调度问题以及指派问题等。。。tabu = Table;

在数组中的两个数字，如果前面一个数字大于后面的数字，则这两个数字组成一个逆序对。输入一个数组，求出这个数组中的逆序对的总数。大多数人的第一反应就是顺序扫描整个数组，对每个数字都和后面的数字比较大小，时间复杂度为O(n^2)，效率太低。利用归并排序的思想，先

int comp//用来做比较的函数。

对于大多数生物体，这个过程是通过自然选择和有性生殖来完成的。自然选择决定了群体中哪些个体 能够存活并繁殖，有性生殖保证了后代基因的混合 与重组。遗传算法是以达尔文的自然选择学说为基础发展起来的。确定编码方案后，遗传算法通常采用随机方法生成若干个个体的集合，