本文转载自微信公众号「Java中文社群」，作者磊哥。这几年商家为了刺激消费是变着花样的推出各种各样的活动，以某多多为首的运营式电商更是让我们看到了营销的无限“潜力”。这不，最近刚赶上双 11，小区便利店的老王头也推出了一项「空酒瓶子换酒」的促销活动，它的规

本文转载自公众号“读芯术”。提高编程技术离不开大量的练习，这是在专业上有所提高的唯一途径。但在此之前，我们最好先掌握理论知识，再将其应用于实践，这样你的理解会更加深刻。在软件开发行业中，人们常常通过阅读文章、书籍、参加会议、尝试新的库、模式和范例不断提升自

递归是一种非常重要的算法思想，无论你是前端开发，还是后端开发，都需要掌握它。在日常工作中，统计文件夹大小，解析xml文件等等，都需要用到递归算法。它太基础太重要了，这也是为什么面试的时候，面试官经常让我们手写递归算法。本文呢，将跟大家一起学习递归算法~递归

本文转载自公众号“读芯术”。机器学习已然成为许多领域的大热词。但其实，真正了解机器学习的人还是少数，大多数人属于以下两个阵营：。不懂机器学习算法;知道算法是如何工作的，但不知道为什么会工作。因此，本文试图阐述算法的工作流程和内容，尽力直观地解释其中的工作原

二叉搜索树中的两个节点被错误地交换。题目中说明，二叉搜索树中的两个节点被错误地交换，需要在不改变结构的情况下恢复二叉搜索树。我们知道，使用中序遍历二叉搜索树时，得到的序列必然是递增的。在这里，我们能直接想到的就是，利用一个数组，去存储使用中序遍历二叉搜索树

方法二是逐位移动，逐位比较边缘位置是否为 1。寻找一种更快的方法找出等于 1 的位数。是否可以像人类直观的计数比特为 1 的位数，跳过两个 1 之间的 0。上面例子中，遇到最右边的 1 后，如果可以跳过中间的 0，直接跳到下一个 1，效率会高很多。这是布赖

John可以从这些物品中选择一些，如果选出的物体的总体积是40，那么利用这个神奇的口袋，John就可以得到这些物品。现在的问题是，John有多少种不同的选择物品的方式。接下来的n行，每行有一个1到40之间的正整数，分别给出a1，a2 ……输入样例

国密即国家密码局认定的国产密码算法。主要有SM1，SM2，SM3，SM4。密钥长度和分组长度均为128位。其加密强度与AES相当。该算法不公开，调用该算法时，需要通过加密芯片的接口进行调用。ECC 256位安全强度比RSA 2048位高，但运算速度快于RS

不能用私有方法，作为模板的子方法。因为继承关系，子类无法改写这个方法

D继承于B类和C类，B类和C类分别继承于父类A，其中A类不继承于object。经典类使用的解释顺序是MRO算法，该算法基于深度优先，也就是说，上述例子中，解释顺序是这个样子的：。新式类使用的解释顺序是C3算法，查找顺序有所区别；由D出发，查找继承类B是否有

最大的CFAR将用于计算噪声功率的参考单元划分为两个跨测试单元的邻域。GO CFAR的优点是能够在杂波边缘存在的情况下检测目标，但无法区分两个紧密间隔的目标。使用绝对值的I / Q检测的一种不太复杂的方法是包络近似 ，其中a和b是简单的乘法系数。输入I /

A与B之间的通讯数据都用同一套密钥来进行加密解密。　　简单快捷，密钥较短，且破译困难。Hash算法的特点是单向不可还原，用户可以通过hash算法对目标信息生成一段特定长度的唯一hash值，却不能通过这个hash值重新获得目标信息。因此Hash算法常用在不可

给定观测序列 \，模型 \，找到最可能的状态序列 \(I^?如果概率最大的路径经过篱笆网络的某点，则从起始点到该点的子路径也一定是从开始到该点路径中概率最大的。假定第 t 时刻有 k 个状态，从开始到 t 时刻的 k 个状态有 k 条最短路径，而最终的最短

一个反序中序遍历的方法是通过递归实现。通过调用栈回到之前的节点，我们可以轻松地反序遍历所有节点。在递归方法中，我们维护一些递归调用过程中可以访问和修改的全局变量。首先我们判断当前访问的节点是否存在，如果存在就递归右子树，递归回来的时候更新总和和当前点的值，

归并排序算法的核心就是 “归并”，将两个有序的数列合并，形成更大的有序数组。归并排序使用的思想是分治思想，即是分而治之。递归也是将大问题细化为小问题，找出终止条件和递推公式。分治的思想是一种解决问题的处理思想，递归是一种编程技巧，两者不会冲突。而 merg

今天分享四个代码量很少，但很牛逼很经典的算法或项目案例。这是一个 GitHub 上的项目，目前标星 34k。它的牛逼之处在于它 基于轻量级跨平台全自动不可描述工具，采用了不可描述的高级语言语法，不用写一行代码，即可部署运行，提供检测、编译、打包、安装、运

首先，本篇文章所开发的组件并非一个已经开源的上线组件，所以如果你急于需要一个插件来只做你的项目，那么并不能带给你及时的帮助。这个组件的开发预计写两篇文章，一遍写组件，一篇写组件逻辑。这篇文章也是我自己开发的从无到有的过程，所以它可以为你提供一些Tree组件

最近由于系统业务量比较大，从生产的GC日志来看，需要对部分系统进行GC调优。但是鉴于以往不是专门做这一块，但是一直都有零散的积累，这里做一个相对全面的总结。本文只针对HotSpot VM也就是Oracle Hotspot VM或者OpenJDK Hotsp

决策树算法的简介决策树算法是机器学习中的监督学习算法，决策树算法是一种逼近离散函数值的方法。它是一种典型的分类方法，首先对数据进行处理，利用归纳算法生成可读的规则和决策树，然后使用决策对新数据进行分析，其实就是通过一系列规则对数据进行分类的过程。这就是决策

k-近邻算法k-近邻算法，又称为KNN，在机器学习领域k-近邻算法是比较常用的经典算法之一，KNN算法是一个分类算法，它归于实例学习和懒惰学习，它的原理很简单：。KNN算法的优缺点KNN算法的优点：算法简单易于实现，而且通过对K的选择可具备丢噪音数据的健壮