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。快速排序又

给定一个按照升序排列的整数数组 nums，和一个目标值 target。找出给定目标值在数组中的开始位置和结束位置。你的算法时间复杂度必须是?

生活中我们经常会遇到一些加密算法，今天我们就聊聊这些加密算法的Python实现。部分常用的加密方法基本都有对应的Python库，基本不再需要我们用代码实现具体算法。md5加密算法是不可逆的，所以解密一般都是通过暴力穷举方法，通过网站的接口实现解密。对于长度

下面就介绍本文的主角——KMP算法，不扯没用的概念，直接讲算法的应用过程及利用Python实现该算法的代码，最后会通过二者时间复杂度的分析，总结出为何KMP算法会优于暴力匹配算法。在KMP算法中，对于一个模式串都可以先计算出其内部的匹配信息，这样在匹配失败

分类的目的是 为了确定一个点的类别，具体有哪些类别是已知的，而聚类的目的是将一系列的点分成若干类，事先是没有类别的。样本数据类别未知，需要根据样本间的相似性对样本集进行分类，试图使类内差距最小化，类间差距最大化。利用关于心脏病患者的临床历史数据集，建立朴素

冒泡排序，快速排序，

①找出最便宜的节点。比如说到A节点6分钟，到B节点2分钟，所以节点B是最近的。直接到A需要6分钟。在这里就有前往A的更短路径，前往终点的更短路径，无穷大缩短为7分钟。狄克斯特拉算法不适用于包含负权边的图，要找出最短路径，可以使用贝尔曼-福德算法，这个待日后

对小规模数据表现很好，适合多分类增量式训练任务。对缺失数据不太敏感。要求样本之间相互独立，这就是“朴素”的意思，这个限制有时很难做到，或使用者误以为符合而造成错误的结果。朴素贝叶斯假设：数据集属性之间是相互独立的，即独立同分布。伯努利朴素贝叶斯 – 每个特

ZAB主要是用来实现保持各集群中主备副本之间的数据一致性。当 Leader 服务器出现网络中断、崩溃退出与重启等异常情况时，ZAB 协议就会进人恢复模式并选举产生新的Leader服务器。这个过程大致是这样的：。同步完成之后 准 leader 才会成为真正的

为何要压缩告警？运维监控工具/平台，一般是通过配置固定阈值，达到阈值后自动触发/生成告警。如网络中断、闪断；系统升级更新；设备多监控内容多等情况下，更会产生海量告警。以下为告警管理常见问题：。故障期间，告警风暴，手机/邮箱会被海量告警淹没；运维人员很难从海

第3次拆分：54, 26, 93, 17, 77, 31, 44, 55,第2次合并，需要借助两个游标，left，right，左边游标初始指向26，右边游标初始指向17，然后左边第一个的和右边的依次比较，如果左边小，数字

在一个操场上摆放着一排 \(N\) 堆石子。现要将石子有次序地合并成一堆。规定每次只能选相邻的 \(2\) 堆石子合并成新的一堆，并将新的一堆石子数记为该次合并的得分。从左往右找，找到第一个 \(k\) ，使得 \ ，我们把这两堆石子合并，把代价加在 \

client向server请求时，server向client响应时，都通过HTTP协议，那么涉及交易和个人信息的传递如何保证安全性？在对称加密算法中，加密和解密使用的密钥是相同的。只能让使用的人知道，不能对外公开。这个很简单，也不安全，因为一旦黑客知道了密

= INF && dis[i][k] + dis[k][j] < d[i][j]){. dis[i][j] = dis[i][k] + dis[k][j]; // 找到更短的路径

合并k个排序链表，返回合并后的排序链表。请分析和描述算法的复杂度。　　1. 遍历所有链表，将其 nodes 的 val 放入一个list， 然后list.sort()，然后再放入链表result O. 　　2.体会了一下分治，估计还不太够，还需要写几道这样

如果我们要计算fib，就会去计算fib和fib，之后继续往下，中间fib分解成fib和fib，在这部分，我们的fib进行了很多次分解，fib被计算了2次。我们有8个task，然后我们中间有重合的时间段，每个task会有一定的收益，怎样才能让收益最高？这是一

//求n的全排列 n!后面继续努力，祝我，也祝各位在算法的道路上坚持下来。

SON 是在LTE的网络的标准化阶段由移动运营商主导提出的概念，其主要思路是实现无线网络的一些自主功能，减少人工参与，降低运营成本。根据优化算法的执行位置，SON可以分为三类：集中式SON、分布式SON和混合式SON。但是由于不同的设备制造商有不同的OAM

本文用的编程语言为python，简单阐释了作者对快速排序算法的学习心得，尽量用通俗易懂的方式向读者表达。如果文章中有什么纰漏与错误，请读者指正。任何一个递归函数都有这两个条件。然后再对比它小的数组和比它大的数组进行快速排序，不断递归，直到数组只剩下一个数，

对于任意一个被e横跨的割，我们知道，它必然会被另一个与e在同一个环上的边横跨。而“e为连通图\的某条环路上权重最大的边”，如果e是唯一最大的，那么所以任意时刻e不会成为一个安全边，所以图G中必然存在一棵不包含边e的最小生成树；如果在环上存在与e权重相同的边