在上一篇博客文章中，我们与您分享了IOTA研究团队对当前自动对等模型的模拟器，以及一些早期的结果。在本系列的第2部分中，我们的目标是让您对 autopeering 算法及其功能有一个清晰的认识。而且，随着这种网络的增长，攻击者可以通过向新来者广播大量自己的

为什么我们拿到了便宜的流量，免费流量，销售和利润却上不去？我想我们已经满足了平台流量分发算法的需求，选到了好款，出品了好图。算法也做了他们应该做的了，给了我们流量。但是，消费者不买账！算法也没办法，它能左右流量分发，它不能左右买家下单啊！那么问题出在哪里呢

C# 冒泡算法，改良的冒泡算法，可以提高效率，注意：第一次假如就是顺序的话，就直接退出循环。

在Linux2.6的代码中，kernel/timer.c文件实现了一个通用定时器机制，使用的是时间轮算法。每一个CPU都有一个struct tvec_base结构，代表这个CPU使用的时间轮。struct tvec_root与struct tvec都是数组

希尔排序是把记录按下标的一定增量分组，对每组使用直接插入排序算法排序；随着增量逐渐减少，每组包含的关键词越来越多，当增量减至1时，整个文件恰被分成一组，算法便终止。　　而希尔排序在数组中采用跳跃式分组的策略，通过某个增量将数组元素划分为若干组，然后分组进行

B收到之后使用自己的私钥解密加密后的对称秘钥，得到对称秘钥；B使用同样的对称秘钥和对称加密算法解密密文数据，得到明文数据和数字签名；B使用A的公钥解密数字签名，得到特征码，如果能解密说明这是A发过来的；B使用单向加密算法对明文数据进行计算得出特征码，然后与

java的多态特性允许我们面向接口编程,不用关心接口的具体实现。接口所指向的实现类,以及通过接口调用的方法的具体行为可以到运行时才绑定。它可以使我们更好的复用代码,同时使程序结构设计更有弹性,更好的应对变化。策略模式让算法独立于使用它的客户端而独立的变化。

上一篇总结了直接选择排序和堆排序，这一篇要总结的是插入排序中的直接插入排序和希尔排序，我们主要从以下几点进行总结。直接插入排序的基本思想是：每次从无序序列中取出第一个元素插入到已经排好序的有序序列中，从而得到一个新的，数量加1的有序序列。1-1、示意图下面

每次将一个待排序的记录，按其关键字大小插入到前面已经排好序的子序列中的适当位置，直到全部插入完成。令i=1将a[i]并入当前有序区a[0...i-1]中形成a[0...i]的有序区间i++重复第二步直到i==n-1。for { // 找出从0到i-1比i

在学习机器学习算法的过程中，我们经常需要数据来验证算法，调试参数。但是找到一组十分合适某种特定算法类型的数据样本却不那么容易。还好numpy, scikit-learn都提供了随机数据生成的功能，我们可以自己生成适合某一种模型的数据，用随机数据来做清洗，归

归并排序以O最坏情形时间运行，而所使用的比较次数几乎是最优的。这个算法中基本的操作是合并两个已排序的表。基本的合并算法是取两个输入数组A和B，一个输出数组C，以及3个计数器Actr、Bctr、Cctr，它们初始置于对应数组的开始端。/** * Inte

题目特别强调是对一个公司的员工的年龄作排序。员工的数目虽然有几万人，但这几万员工的年龄却只有几十种可能。举个简单的例子，假设总共有5个员工，他们的年龄分别是25、24、26、24、25。我们统计出他们的年龄，24岁的有两个，25岁的也有两个，26岁的一个。

选择排序、快速排序、希尔排序、堆排序不是稳定的排序算法，冒泡排序、插入排序、归并排序和基数排序是稳定的排序算法。这是最原始，也是众所周知的最慢的算法了。他的名字的由来因为它的工作看来象是冒泡： 复杂度为O(n*n)。当数据为正序，将不会有交换。快速排序：平

我将会写一系列关于算法的博客，因为我是程序员，并不是计算机科学家，也即我是搞工程的，并不是搞学术的，所以对于我来说，最重要的就是。而其他的，相对而言，并没有那么重要，比如算法的证明，所以以后的博客都会按照上述的思维撰写。重复以上步骤，即可以得到有序数组。p

费波那契数列由0和1开始，之后的数就由之前的两数相加 0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, 144, 233, 377, 610, 987, 1597, 2584,………return result功能实现了,但是

当待排序元素序列中有大量的重复排序码时，简单的快速排序算法的效率将会降到非常之低。一种直接的想法就是将待排序列分成三个子序列：一部分是排序码比基准元素排序码小的；一部分是与基准元素排序码等值的；一部分是比基准元素排序码大的，如下图所示：