practice1-基础算法

简介: 快速学习practice1-基础算法

基础算法


时间复杂度

1.掌握时间复杂度的大概计算方法

  • 一秒对应的时间复杂度是10^8
  • 一个问题要根据数据范围和你用的算法得到时间复杂度
  • 每个问题都会给出会运算时间,判断是否超时

2.时间复杂度的应用(了解):由数据范围反推算法复杂度以及算法内容


基础算法

1、掌握算法的思路需要做好总结

2、B站上有很多的精彩视频讲解

3、acwing上有算法模板和算法课(但是算法课需要收费)

4、洛谷有官方题单可以巩固基础,后期算法学完了就可以刷洛谷题单

5、不会的问题要先进行思考,如果一点都没有思路可以说明直接看题解


桶排序

 要求:掌握桶的概念与运用


模拟

模拟思想:根据问题建立模型,模拟实际按程序走一遍,最终求出答案。


模拟高精度算法

每种数据都有相应的范围,c范围最大的long long,但是有时我们会遇到超出这些数据范围的运算,需要掌握相应的高精度运算

 1、C语言中没有大数类,掌握手写高精度的加减乘除

 2、java中有BIgIntger类和BigDecimal类,不用手写,但是需要掌握相应的方法


递归

要求:掌握递归的思维


二分

要求:

  • 1、掌握普通二分搜索,了解二分的时间复杂度
  • 2、掌握有重复元素的二分搜索(搜索第一个和最后一个)
  • 3、掌握二分答案的概念
  • 4、递归的应用-尝试用递归写二分

例题

相关文章
|
4月前
|
机器学习/深度学习 传感器 人工智能
【博士每天一篇论文-综述】Brain Inspired Computing : A Systematic Survey and Future Trends
本文提供了对脑启发计算(BIC)领域的系统性综述,深入探讨了BIC的理论模型、硬件架构、软件工具、基准数据集,并分析了该领域在人工智能中的重要性、最新进展、主要挑战和未来发展趋势。
87 2
【博士每天一篇论文-综述】Brain Inspired Computing : A Systematic Survey and Future Trends
|
4月前
|
机器学习/深度学习 存储 算法
【博士每天一篇文献-综述】2024最新联邦遗忘综述:Federated unlearning A survey on methods, design guidelines
本文提供了联邦遗忘(Federated Unlearning, FU)领域的全面综述,包括背景概念、动机、挑战、设计指南、评估指标体系,并探讨了FU在隐私保护和安全性方面的应用,以及面临的技术挑战和未来研究方向。
159 3
|
4月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 运维
【博士每天一篇文献-综述】2024机器遗忘最新综述之一:A Survey on Machine Unlearning Techniques and New Emerged Privacy Risks
本文综述了机器遗忘技术及其面临的新兴隐私风险,提出了面向数据和模型的分类法,分析了信息窃取和模型破坏攻击手段,探讨了相应的防御策略,并讨论了机器遗忘技术在大型语言模型、联邦学习和异常检测等领域的应用。
67 5
|
4月前
|
存储 机器学习/深度学习 算法
【博士每天一篇文献-算法】连续学习算法之RWalk:Riemannian Walk for Incremental Learning Understanding
RWalk算法是一种增量学习框架,通过结合EWC++和修改版的Path Integral算法,并采用不同的采样策略存储先前任务的代表性子集,以量化和平衡遗忘和固执,实现在学习新任务的同时保留旧任务的知识。
97 3
|
4月前
|
机器学习/深度学习 算法 网络性能优化
【博士每天一篇文献-算法】A brain-inspired algorithm that mitigates catastrophic forgetting of
本文提出了一种受大脑启发的神经调节辅助信用分配(NACA)算法,该算法通过模拟大脑中的神经调节机制,有效减轻了人工神经网络(ANNs)和脉冲神经网络(SNNs)在学习过程中的灾难性遗忘问题,并具有较低的计算成本。
66 1
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 监控
Lecture 1:强化学习简介
Lecture 1:强化学习简介
100 0
|
机器学习/深度学习 开发框架 编解码
动手学强化学习(三):动态规划算法 (Dynamic Programming)
动态规划(dynamic programming)是程序设计算法中非常重要的内容,能够高效解决一些经典问题,例如背包问题和最短路径规划。动态规划的基本思想是将待求解问题分解成若干个子问题,先求解子问题,然后从这些子问题的解得到目标问题的解。动态规划会保存已解决的子问题的答案,在求解目标问题的过程中,需要这些子问题答案时就可以直接利用,避免重复计算。本章介绍如何用动态规划的思想来求解在马尔可夫决策过程中的最优策略。
275 0
动手学强化学习(三):动态规划算法 (Dynamic Programming)
practice2-基础算法2
快速学习practice2-基础算法2
practice2-基础算法2
practice3-基础算法3
快速学习practice3-基础算法3
UCF 2021 Practice F.Balanced Strings (思维 组合数学)
UCF 2021 Practice F.Balanced Strings (思维 组合数学)
108 0

热门文章

最新文章