动态规划是一种解题手法的总称。通过使用动态规划，我们能将一部分在多项式时间内无法解决的问题，在类似多项式的时间内求得最优解。判断一个问题是否可以通过动态规划来解决的时，我们需要判断该问题是否满足可分治和可记忆两个条件。首先，让我们先去理解:多项式时间、分而

若有问题请及时留言或加QQ：243042162。经常跟身边的同事去讨论20年后你在这个行业处于什么位置，当想想如果20年后还处于现在的位置是多么可怕的一件事情。悟性可以差点，时间可晚点，但学习跟积累必须跟上，与时俱进，搬砖人才可能脱胎换骨，收割事业的成就感

一直想写一些简单易懂的文章，因为平时看的很多的书籍或者文章都是看着很难受的感觉，当然，这并不是说书籍写的不好，只是说对于一些没有太多基础或者基础不是很好的来说，相对来说还是比较难以理解的。作为这一系列的第一部分，主要讲解排序算法。

排序是计算机中对存储的数据执行最常见的操作之一。语法简单，却很精妙。在排序算法中绕不开的是循环，只有在深入学习排序算法时，才发现平时不起眼的循环语句不可小觑。拿最简单的冒泡排序来说，道理我都懂，可为什么会想到两层嵌套的循环语句？在说正题之前，需要说一个小插

SPL的特征之一是数据有序，适当地利用位置，可以显著提高性能。让我们先从一个典型场景开始，逐步掌握利用位置的各种技巧。快速查询对排序后的数据进行二分查找，可以获得较高的性能，但有些算法需用到原始顺序，看上去似乎不该再排序。比如下面的案例：。如果该员工已经是

在学习了常用的排序算法之后，打算用动画Demo来生动形象的展现它们。冒泡排序选择排序插入排序~归并排序希尔排序快速排序冒泡排序这可能是最简单的一种，但是速度非常慢。假设我们按照棒球运动员的身高来排列队列。插入排序在大多数情况下，这是基础排序方法中的最佳方法

手绘风格的图，看着很让人“入戏”；算法采用Python语言描述，能更好的表达算法思想。关于算法的学习有两点心得：。相比而言，某些使用C语言的书籍给出的版本则比较难懂，归其原因是因为太突出细节了。引言算法是一组完成任务的指令。在本书中,你将学习比较不同算法的

var arr = []int{1, 6, 2, 4, 5, 3, 7, 9, 8}. alreadyOrdered := true // 记录某次排序是否发生元素交换。// 最多需要 length-1 次外循环。// length-i 为待排序数列的长度

以下过程仅对数组和对象类型起作用。传统上，像以前的 php 用到的引用计数内存机制，无法处理循环的引用内存泄漏。然而 5.3.0 PHP 使用文章 引用计数系统中的同步周期回收中的同步算法，来处理这个内存泄漏问题。其次，在一个垃圾周期中，通过检查引用计数是

时间复杂度一直很迷。。。。在网上找了看了一些博客，一句话，看不懂。。。。于是自己去学了一下，总结为下面的。算法的效率，就是说一个算法的执行时间，它始终还是由我们执行每一行代码的次数来决定。所以后来人们采用事前估算的方法，依据统计学。这种情况下抛开了其他所有

算法介绍A*算法是一种很常用的路径查找和图形遍历算法。它有较好的性能和准确度。本文在讲解算法的同时也会提供Python语言的代码实现，并会借助matplotlib库动态的展示算法的运算过程。A*算法最初发表于1968年，由Stanford研究院的Peter

密码学是在编码与破译的斗争实践中逐步发展起来的,并随着先进科学技术的应用，已成为一门综合性的尖端技术科学。密码学发展史在说RSA加密算法之前， 先说下密码学的发展史。其实密码学的诞生，就是为了运用在战场，在公元前，战争之中出现了秘密书信。在中国历史上最早的

算法对大多数前端工程师来说都是一个比较不愿意提及的话题，因为学了，感觉在工作中直接应用的场景不多，不学，大厂面试必考算法，总结来说就是：没有学习算法的源动力，为面试学习算法总不会令人动力去学习，没有动力想要学好算法自然也很难，对我来说，学习算法的动力就是希

基本排序算法在计算机科学中，一个排序算法是一种能将一串数据依照特定的排列方式进行排列的一种算法。排序的过程中，经常要用到交换元素位置，故抽离为公共函数 swap。}冒泡排序冒泡排序是最简单的排序，一一对比相邻的两个数，顺序不对就交换过来，这样子，每一轮最大

在之前的文章中，介绍了计算机视觉领域中目标检测的相关方法——RCNN系列算法原理，以及Faster RCNN的实现。使用YOLO算法最大优的点是速度极快，每秒可处理45帧，也能够理解一般的对象表示。

实质上，这就是贪心算法的思想，用贪心算法解决问题的步骤一般是这样的。第一步，当我们看到这类问题的时候，首先要联想到贪心算法。从时间角度来看，大部分能用贪心算法解决的问题，其正确性都是显而易见的，也不需要严格的证明。实际上，贪心算法解决问题的思路，并不总是能

在生活中，经常会遇到这样的一种情况，上班要出门的时候，突然找不到一件东西了，比如钥匙、手机或者手表等。这就是对象检测算法的力量。虽然上述举的生活例子只是一个很简单的例子，但对象检测的应用范围很广，跨越多个不同的行业，从全天候监控到智能城市的实时车辆检测等。

前言本部分最主要的内容是时间和空间复杂度。时间复杂度之前还多少知道，空间复杂度用得比较少，以至于刷题时，人家说空间复杂度是O时自己都没点数。内容算法的定义，对特定问题求解步骤的一种描述。用O进行标记，只保留最高阶项。函数体内新开辟的空间。习题李的习题比较有

排序算法应该算是我们最熟悉的算法了，我们学的第一个算法，可能就是排序算法，而在实际应用中，排序算法也经常会被用到，其重要作用不言而喻。经典的排序算法有：冒泡排序、插入排序、选择排序、归并排序、快速排序、计数排序、基数排序、桶排序。按照时间复杂度，可以分为以

首先，这和研究数据结构和算法的目的有关——“快”而“省”的解决问题。那么如何衡量算法的性能呢？就需要算法复杂度分析。但是，这种方法有两个问题：。1）结果非常依赖于测试环境。比如，用 Core i3 和用 Core i8 运行程序所需的时间是不同的；2）结果