软考——软件设计师：第四章：数据结构&算法分析与设计考点总结（完整篇）（下）
文章目录：6.图 6.1 基本概念6.2 图的存储6.2.1 邻接矩阵 6.2.2 邻接表6.3 图的遍历6.4 拓扑排序6.5 最小生成树6.5.1 普里姆算法（以顶点为中心，适合稠密图）6.5.2 克鲁斯卡尔算法（以边为中心，适合稀疏图） 7.排序与查找7.1 查找 7.1.1 顺序查找与二分查找 7.1.2 散列表 7.2 排序7....
软考——软件设计师：第四章：数据结构&算法分析与设计考点总结（完整篇）（上）
文章目录：1.数据结构的定义（了解就好）2.数组3.稀疏矩阵4.线性表4.1 顺序表与链表4.2 顺序存储与链式存储4.3 栈与队列 4.4 线性表的推广——广义表 5.树与二叉树5.1 基本概念5.2 二叉树的重要性质5.3 二叉树的遍历5.4 反向构造二叉树 5.5 树转二叉树5.6 二叉查找树（二叉排序树） 5.7 最优二叉树（哈夫曼树）5.8 线索....
【Spark MLlib】（六）协同过滤 (Collaborative Filtering) 算法分析
文章目录一、协同过滤1.1 概念1.2 分类二、矩阵分解2.1 显式矩阵分解2.2 隐式矩阵分解（关联因子分确定，可能随时会变化）2.3 最小二乘法（Alternating Least Squares ALS）：解决矩阵分解的最优化方法三、Spark MLlib中ALS算法的应用一、协同过滤1.1 概念协同过滤是一种借助"集体计算"的途径。它利用大量已有的用户偏好来估计用户对其未接触过的物品的喜....
【数据挖掘算法】（二）MSET 算法参差分析
文章目录一、滑动窗口残差统计法二、序贯概率比检验一、滑动窗口残差统计法记某段时间内，MSET模型的预测残差序列为：采用滑动窗口残差统计方法的原因：该方法能够连续实时地检测残差统计特性的变化，算法简单，适合在线实时分析。MSET模型采用过程记忆矩阵D中合理选择的有限个历史观测向量代表整个齿轮箱温度特性的正常工作空间。其对整个正常工作空间总体上覆盖能力较好,但对正常工作空间的不同区域，其覆盖能力是有....
【数据结构其实真不难】算法分析
1.算法的时间复杂度分析我们要计算算法时间耗费情况，首先我们得度量算法的执行时间，那么如何度量呢？事后分析估算方法：比较容易想到的方法就是我们把算法执行若干次，然后拿个计时器在旁边计时，这种事后统计的方法看上去的确不错，并且也并非要我们真的拿个计算器在旁边计算，因为计算机都提供了计时的功能。这种统计方法主要是通过设计好的测试程序和测试数据，利用计算机计时器对不同的算法编制的程序的运行时间进行比较....
协同过滤算法—MovieLense数据集分析
R的recommenderlab包可以实现协同过滤算法。这个包中有许多关于推荐算法建立、处理及可视化的函数。本文任务：选用recommenderlab包中内置的MovieLense数据集进行分析，该数据集收集了网站MovieLens（movielens.umn.edu）从1997年9月19日到1998年4月22日的数据，包括943名用户对1664部电影的评分。library(recommende....
分析复杂度来判断算法效率
一、时间复杂度编程实现算法后，算法就是由一组语句构成，算法的执行效率就由各语句执行的次数所决定。一个算法花费的时间与算法中语句的执行次数成正比，把时间复杂度记为 ，一般情况下，算法的基本操作重复执行的次数是关于模块 的一个函数 ，因此，可以把算法的时间复杂度记做： 。随着模块 的增大，算法执行的时间的增长率和 的增长率成正....
常见的排序算法分析
一、概述排序是将一组数据元素序列重新排列，使得数据元素序列按某个数据项（关键字）有序。不管是在数据处理中，还是别的应用场景中，对数据的排序都是很有必要的。对于任意的数据元素序列，若排序前后所有相同关键字的相对位置不变，则称该排序算法为稳定的排序方法，否则为不稳定的排序方法。例如对下面数据做排序操作：3, 2, 3, 4 -> 2, 3, 3, 4带下划线的3的位....
分析复杂度来判断算法效率
算法复杂度用于分析算法运行所需计算机资源的量，需要的时间资源为时间复杂度，需要的空间资源为空间复杂度。在我们判断一个算法的优劣时，可以抛开软件和硬件因素，只考虑问题的规模。编写程序前预先估计算法优劣，可以改进并选择更高效的算法。一、时间复杂度编程实现算法后，算法就是由一组语句构成，算法的执行效率就由各语句执行的次数所决定。一个算法花费的时间与算法中语句的执行次数成正比，哪个算法语句执行次数多，它....
十大常见排序算法（代码实现、复杂度分析与应用场景）
常见排序算法可以分为两大类：非线性时间比较类排序：通过比较来决定元素间的相对次序，由于其时间复杂度不能突破O(nlogn)，因此称为非线性时间比较类排序。如：快速排序、归并排序、堆排序、冒泡排序等。在排序的最终结果里，元素之间的次序依赖于它们之间的比较。每个数都必须和其他数进行比较，才能确定自己的位置。线性时间非比较类排序：不通过比较来决定元素间的相对次序，它可以突破基于比较排序的时间下界，以线....
本页面内关键词为智能算法引擎基于机器学习所生成，如有任何问题，可在页面下方点击"联系我们"与我们沟通。
算法更多分析相关
智能引擎技术
AI Online Serving，阿里巴巴集团搜推广算法与工程技术的大本营，大数据深度学习时代的创新主场。
+关注