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堆排序主要分两个主要步骤：1、建立最大（最小）堆；2、调整堆。文中主要给出算法，有详细注释，注意由于计算方便，该算法下表为0的数组不能进行排序。int []array = { 45, 12, 11, 32, 56, 11, 8, 30, 3 };for

常用的是第一种：毗邻目录模式，但第二种更简洁：预排序遍历树算法，也可以称为左右值算法。关于这两种算法使用，网络上有介绍，我贴上引用地址，介绍的很清晰，值得一看。

非常的简单直观，每次找出最小或者最大的值存储起来，继续找剩下的值存储起来，直达最后一个元素。从arr[1]~arr[N]中找出最小的值，放在arr[1],堆分为大顶堆和小顶堆，又叫最大堆和最小堆。大顶堆和小顶堆是对称关系，理解其中一种即可。本文将对大顶堆实

接下来我们分析DH加密算法，一种适基于密钥一致协议的加密算法。是由公开密钥密码体制的奠基人Diffie和Hellman所提出的一种思想。以此为基线，作为数据传输保密基础，同时双方使用同一种对称加密算法构建本地密钥对数据加密。

YangQiang教授指导的这篇ICDM2008的文章我2年前就拜读过，但当初对上面的方法不是特别感冒，所以也就没有记得特别清楚。最 近，KDD Cup的第二个track的问题和这篇Paper的研究问题很像，同时我在做KDD Cup时也设计了一个算法，感觉

//propose1设置一个中间变量，如果有满足条件的i,j，则后面的遍历的范围会大于a[i]并且小于a[j]

　　快速排序是由东尼·霍尔所发展的一种排序算法。在平均状况下，排序n个项目要Ο次比较。在最坏状况下则需要Ο次比较，但这种状况并不常见。事实上，快速排序通常明显比其他Ο 算法更快，因为它的内部循环可以在大部分的架构上很有效率地被实现出来，且在大部分真实世界的

桶式排序不再是基于比较的了，它和基数排序同属于分配类的排序，这类排序的特点是事先要知道待排序列的一些特征。比如知道待排序列在[0,M）内，那么可以分配M个桶，第I个桶记录I的出现情况，最后根据每个桶收到的位置信息把数据输出成有序的形式。这里我们用两个临时性

可分为基于用户行为的推荐算法和基于内容的推荐算法。基于用户行为数据的推荐算法一般称为协同过滤算法，主要方法有基于邻域的方法、隐语义模型、基于图的随机游走算法等。余弦相似度 cosine、均方差相似度 msd、皮尔逊相关系数 pearson、基线皮尔逊相关系

金九银十校招季，国庆假期前后，部分一线互联网公司已经争分夺秒地发出了第一批校招 offer。一个残酷的事实是：还未跨出校门的 95 后，已开始用惊人的高薪，碾压在职场上「头秃」的 90 后了。校招是企业抢夺高潜人才的黄金时期，校招薪资也会逐步影响社招市场的

算法导论上的伪码改写而成，加上导论的课后练习第一题的解的构造函数。a = ['', 'k1', 'k2', 'k3', 'k4', 'k5']. p = [0, 0.15, 0.10, 0.05, 0.10, 0.20]. w[i][j] = w[i][j