User-Based CF 计算user与user的相似度矩阵。- 具有相似兴趣的用户在未来也具有相似兴趣。- 将N 喜欢的物品推荐给用户。

给定一个完美二叉树，其所有叶子节点都在同一层，每个父节点都有两个子节点。初始状态下，所有next 指针都被设置为NULL。因为本题的前提是“完美二叉树”嘛，left、right都可以 　　　　 root->left->nex

它重复地走访过要排序的元素列，依次比较两个相邻的元素，如果顺序错误就把他们交换过来。走访元素的工作是重复地进行直到没有相邻元素需要交换，也就是说该元素列已经排序完成。从而减少不必要的比较。如果我们发现在某趟排序中，没有发生一次交换，可以提前结束冒泡排序。

//比较字符基类大小 相同返回0，str1>str2 返回1，str1<str2 返回-1，

if 满足结束条件:{. //每个for代表的其实就是一位，由这个for引出的下一个backtrack就是这位的下一位。for 选择 in 选择列表:{. 给定一组不含重复元素的整数数组 nums，返回该数组所有可能的子集（幂集）。格雷编码是一个二进制数字

用于求解Kth Element问题，也就是第 K 个元素的问题。可以使用快速排序的 partition()分治进行实现。需要先打乱数组，否则最坏情况下时间复杂度为 O。嗷，理解了，后半段可能还需要分两段，后半段分两段后的前半段就不是从0开始了）。1个tem

常用的三种缓存淘汰(失效)算法：FIFO，LFU 和 LRU.这类数据会被频繁地添加进缓存，又被淘汰出去，导致缓存命中率降低。LFU 的实现需要维护一个按照访问次数排序的队列，每次访问，访问次数加1，队列重新排序，淘汰时选择访问次数最少的即可。最近最少使用

One of the main sources of efficiency in quicksort is locality of reference, where the computer hardware is optimized so that ac

粒子群算法和遗传算法都是优化算法，都力图在自然特性的基础上模拟个体种群的适应性，它们都采用一定的变换规则通过搜索空间求解。PSO主要模拟鸟类觅食、人类认知等社会行为而提出；GA主要借用生物进化中“适者生存”的规律。PSO中认知项和社会项前都加有随机数；而G

private int [][]graph;private int size;private int[][] d;private int[][] n;this.graph = graph;size=graph.length;d=new int[size][

　　事后统计法：通过设计好的测试程序和数据，利用计算机计时器对不同算法编制的程序的运行时间进行比较，从而确定算法效率高低。　　★★★不记那些循环索引的递增和循环终止条件、变量声明、打印结果等操作。　　一般，我们追求时间复杂度。

问区间内有多少个x，x满足x的个数等于x的值的个数。莫队就是离线问题+区间的移动。

最直观的解释就是：给定一个训练数据集，对于新的输入实例，在训练集中找到与该实例最近邻的 k 个实例，这 k 个实例的多数属于哪个类，则该实例就属于哪个类。　　3.1.找到与该实例最近邻的实例，这里就涉及到如何找到，即在特征向量空间中，我们要采取何种方式来对

var array = [5, 7, 2, 8, 9, 4, 7, 3, 2]. // 如果在某一趟比较后，序列就变得完全有序，此时就没有必要再继续比较下去。// 如果来到这里表明数列不是完全有序。* 最好、最坏、平均时间复杂度：O(n^2)

结合python继承的实现原理+元类重新看属性的查找应该是什么样子呢？？？在学习完元类后，其实我们用class自定义的类也全都是对象，我们学习过继承的实现原理，如果把类当成对象去看，将下述继承应该说成是：对象StanfordTeacher继承对象Foo，对

AdaBoost是典型的Boosting算法，属于Boosting家族的一员。Boosting算法是将“弱学习算法“提升为“强学习算法”的过程，主要思想是“三个臭皮匠顶个诸葛亮”。一般来说，找到弱学习算法要相对容易一些，然后通过反复学习得到一系列弱分类器，

reduction　　　　gauss transformation --lazy　　只降相关permutation需要的元素。search　　　　　　　　　　　　　　--shrink　　随着搜索进行，减小搜索椭圆半径r，是应用于求解一个最优解的

from sklearn.cluster import MiniBatchKMeans,KMeans. X,Y = make_blobs(n_samples=28000,centers=centers,cluster_std=0.7,random_stat

本篇文章是原文的译文，然后自己对其中做了一些修改和添加内容。文章简洁地介绍了机器学习的主要算法和一些伪代码，对于初学者有很大帮助，是一篇不错的总结文章，后期可以通过文中提到的算法展开去做一些实际问题。Google的自驾车和机器人得到了很多新闻，但公司的真正

定义：已知初始值F1，通过递推关系式Fn=g求出最终结果Fn的递推方式称为顺推法；同理，把已知最终结果为Fn，通过递推关系式Fn-1=g＇求出初始值F1的递推方式称为倒推法。