LZ77简介 Ziv和Lempel于1977年发表题为“顺序数据压缩的一个通用算法(A Universal Algorithm for Sequential Data Compression )”的论文,论文中描述的算法被后人称为LZ77算法.值得说的是,LZ77严格意义上来说不是一种算法,而是一种编码理论.同Huffman编码一样,只定义了原理,并没有定义如何实现.基于这种理论来实现的算法才称为LZ77算法,或者人们更愿意称为LZ77变种.实际上这类算法已经有很多了,比如LZSS.LZB.LZ

最大流 网络流的定义: 在一个网络(有流量)中有两个特殊的点,一个是网络的源点(s),流量只出不进,一个是网络的汇点(t),流量只进不出. 最大流:就是求s-->t的最大流量 假设 u,v 两个点,连接这两个点的边为e(u,v); 对于每一条边都有一个实际流量f(u,v),还有一个容量c(u,v),就是这条边上可以通过的最大流量. 当一条边的容量c(u,v)=0,证明这条边是不存在的, 作为一个合格的网络流,必须满足三个条件: 1>每条边的实际流量小于等于容量  f(u,v)<=c(u,

Question:什么是聚类算法 1.聚类算法是一种非监督学习算法 2.聚类是在没有给定划分类别的情况下,根据数据相似度进行样本分组的一种方法 3.理论上,相同的组的数据之间有相同的属性或者是特征,不同组数据之间的属性或者特征1相差就会比较大 聚类算法分类: 1.划分方法(k-means) 划分方法通过优化一个划分标准的方式将数据集D组织成k个簇 2.层次方法(sahn) 层次方法在不同粒度水平上为数据集D创造层次聚类,其中每层特定的聚类结果由相应粒度水平的阈值决定 3.基于密度的方法(Mean

 BellMan-ford算法描述 1.初始化:将除源点外的所有顶点的最短距离估计值 dist[v] ← +∞, dist[s] ←0; 2.迭代求解:反复对边集E中的每条边进行松弛操作,使得顶点集V中的每个顶点v的最短距离估计值逐步逼近其最短距离:(运行|v|-1次) 3.检验负权回路:判断边集E中的每一条边的两个端点是否收敛.如果存在未收敛的顶点,则算法返回false,表明问题无解:否则算法返回true,并且从源点可达的顶点v的最短距离保存在 dist[v]中. BELLMAN-FORD(G

Description 算法复杂度一般分为:时间复杂度.空间复杂度.编程复杂度. 这三个复杂度本身是矛盾体,不能一味地追求降低某一复杂度,否则会带来其他复杂度的增加.在权衡各方面的情况下,降低时间复杂度成为本课程学习的重点之一. 请计算下面几个程序段的复杂程度,分别用1.logn.n.nlogn.n^2.n^3或2^n来表示 程序片段1: x=x+1; 程序片段2: for(k=1;k<=n;k++) { x=x+1; } 程序片段3: for(k=1,t=1;k<=n;k++) { t=t*

原文:https://blog.csdn.net/u013421629/article/details/83178970 一道bat面试题:快速替换10亿条标题中的5万个敏感词,有哪些解决思路? 有十亿个标题,存在一个文件中,一行一个标题.有5万个敏感词,存在另一个文件.写一个程序过滤掉所有标题中的所有敏感词,保存到另一个文件中. 1.DFA过滤敏感词算法 在实现文字过滤的算法中,DFA是比较好的实现算法.DFA即Deterministic Finite Automaton,也就是确定有穷自动机

临时研究了下机器视觉两个基本算法的算法原理 ,可能有理解错误的地方,希望发现了告诉我一下 主要是了解思想,就不写具体的计算公式之类的了 (一) ICP算法(Iterative Closest Point迭代最近点) ICP(Iterative Closest Point迭代最近点)算法是一种点集对点集配准方法,如下图1 如下图,假设PR(红色块)和RB(蓝色块)是两个点集,该算法就是计算怎么把PB平移旋转,使PB和PR尽量重叠,建立模型的 (图1) ICP是改进自对应点集配准算法的 对应点集配准

TCP_NODELAY 默认情况下,发送数据採用Nagle 算法.这样尽管提高了网络吞吐量,可是实时性却减少了,在一些交互性非常强的应用程序来说是不同意的.使用TCP_NODELAY选项能够禁止Nagle 算法. 此时,应用程序向内核递交的每一个数据包都会马上发送出去.须要注意的是,尽管禁止了Nagle 算法,但网络的传输仍然受到TCP确认延迟机制的影响. TCP_CORK 所谓的CORK就是塞子的意思,形象地理解就是用CORK将连接塞住.使得数据先不发出去,等到拔去塞子后再发出去.设置该选项后

有关LZF算法的相关解析文档比较少,但是Apple对LZF的开源,可以让我们对该算法进行一个简单的解析.LZFSE 基于 Lempel-Ziv ,并使用了有限状态熵编码.LZF采用类似lz77和lzss的混合编码.使用3种"起始标记"来代表每段输出的数据串. 接下来看一下开源的LZF算法的实现源码. 1.定义的全局字段: private readonly long[] _hashTable = new long[Hsize]; ; << ); << ); <

在提出基于滑动窗口的LZ77算法后,两位大神Jacob Ziv与Abraham Lempel [1]于1978年又提出了LZ78算法:与LZ77算法不同的是LZ78算法使用树状词典维护历史字符串. [数据压缩]LZ77算法原理及实现 1. 原理 从个人层面,LZ78算法比LZ77算法更容易被理解. 压缩 LZ78算法的压缩过程非常简单.在压缩时维护一个动态词典Dictionary,其包括了历史字符串的index与内容:压缩情况分为三种: 若当前字符c未出现在词典中,则编码为(0, c): 若当前

布隆过滤器(bloom filter,BF): 二进制向量数据结构,时空效率很好,尤其是空间效率极高.作用:检测某个元素在某个巨量集合中存在. 构造: 查询: 不会发生漏判(false negative),但误判(false positive)存在,因此BF适合允许少量误判的场景. 计数布隆过滤器(counting bloom filter,CBF): BF基础上支持删除元素操作.数组每个位置1bit扩展为n bits. 另外需要考虑计数溢出问题. BF应用: Chrome浏览器判断恶意url:

目录 00 简介 01 算法概述 02 公用方法与变量解释 03 先进先出置换算法(FIFO) 04 最近最久未使用(LRU)算法 05 最佳置换算法(OPT) 00 简介 页面置换算法主要是记录内存的忙闲状态,为进程分配和释放内存.当主存的空间太小而无法装入所有的进程时,就需要在内存和硬盘之间进行调度操作. 多数操作系统只采用某种特定的页面置换算法进行置换,无法预先探测当前运行进程的页面访问模式,因此不能根据不同的页面访问模式,选用不同的页面置换算法.当然,如果能对不同的访问模式选取相应的页面

淘宝SKU组合查询算法实现 2015-11-14 16:18 1140人阅读 评论(0) 收藏 举报  分类: JavaScript(14)    目录(?)[+]   前端有多少事情可以做,能做到多好.一直在关注各大公司UED方面的知识,他们也代表了前端的力量,而且也很乐意和大家分享,把应用到项目的知识归类整理,再写成博客搬到网上来,充实这前端的内容,也是为想追寻和学习的人提供了场所,为想接触到一些前沿的知识提供了去处,感谢有这么一群人.大的科技公司基本都有自己的前端部门或团队,在网上也能看到

描述 所谓虫食算,就是原先的算式中有一部分被虫子啃掉了,需要我们根据剩下的数字来判定被啃掉的字母.来看一个简单的例子:43#9865#045+ 8468#6633= 44445506678其中#号代表被虫子啃掉的数字.根据算式,我们很容易判断:第一行的两个数字分别是5和3,第二行的数字是5. 现在,我们对问题做两个限制:首先,我们只考虑加法的虫食算.这里的加法是N进制加法,算式中三个数都有N位,允许有前导的0. 其次,虫子把所有的数都啃光了,我们只知道哪些数字是相同的,我们将相同的数字用相同的字

昨天总结了JVM内存分区相关的知识,这次我们将来了解下JVM的另一个核心知识点——垃圾回收算法.这一部分其实并不太难,如果对操作系统的内存处理算法有所了解,那么这部分算法其实只看名字就能明白,两者在原理上是一样的,而且JVM的相对更为简单点. 在初学JVM的时候,我们往往会对这部分感到迷惑:网上不少博客介绍的五花八门,像引用计数算法.串行.并行.并发算法等,他们到底算不算垃圾回收算法,算的话又和基本的那几个算法有什么关系呢?(PS:其实如果认真看过书的话,就不会疑惑了,因为书里边介绍的很清晰),

排序算法可以分为内部排序和外部排序,内部排序是数据记录在内存中进行排序,而外部排序是因排序的数据很大,一次不能容纳全部的排序记录,在排序过程中需要访问外存. 常见的内部排序算法有:插入排序.希尔排序.选择排序.冒泡排序.归并排序.快速排序.堆排序.基数排序等. 本文将依次介绍上述八大排序算法. 算法一:插入排序 插入排序示意图 插入排序是一种最简单直观的排序算法,它的工作原理是通过构建有序序列,对于未排序数据,在已排序序列中从后向前扫描,找到相应位置并插入. 算法步骤: 1)将第一待排序序列第一

一.前言 稀疏表示是自上世纪90年代开始,从人眼的视觉感受野获得启示,逐渐被人们所研究.现在已经发展为一种重要的信息表示方法.所谓稀疏表示是指,一个信号在过完备字典中,可以由少数个原子线性表达, 其数学模型可以表达如下: 这个数学模型解算是一个NP-hard问题,也就是说只能通过穷举去获得最优解,其时间复杂度很大,几乎无法获得其精确的解算.在这种情况下,我们常用贪婪算法去获得该模型的次最优解.本文介绍一种主流的贪婪算法—— 正交匹配追踪(OMP). 二.OMP算法 贪婪算法的核心是每次从字典的原

1.Ring的基本概念 Ring是swfit中最重要的组件.用于记录存储对象与物理位置之间的映射关系,当用户须要对Account.Container.Object操作时,就须要查询相应的Ring文件(Account.Container.Object都有自己相应的Ring),Ring 使用Region(近期几个版本号中新增加的).Zone.Device.Partition和Replica来维护这些信息,对于每个对象,依据你在部署swift设置的Replica数量,集群中会存有Replica个对象.

常用排序算法的python实现和性能分析 一年一度的换工作高峰又到了,HR大概每天都塞几份简历过来,基本上一天安排两个面试的话,当天就只能加班干活了.趁着面试别人的机会,自己也把一些基础算法和一些面试题整了一下,可以阶段性的留下些脚印——没办法,平时太忙,基本上没有时间写博客.面试测试开发的话,这些也许能帮得上一些. 这篇是关于排序的,把常见的排序算法和面试中经常提到的一些问题整理了一下.这里面大概有3个需要提到的问题: 虽然专业是数学,但是自己还是比较讨厌繁琐的公式,所以基本上文章所有的逻辑,

二战期间,俄国的数学家Jakow Trachtenberg(1888-1953)被关进纳粹集中营,在狱中,他开发出了一套心算算法,这套算法后来被命名为Trachtenberg(特拉亨伯格)速算系统. 有比较才能有差别.在对比之前先来看一下我们传统教育中是怎么计算的,以乘法为例,学校里教的是酱紫的算式: 舍得直接引用Wiki上相关介绍页面的实例, 以乘法为例,计算123456 x 789的值. 俗话说,有比较才能有差别.我们学校里教的是酱紫的算式: 再来看看Trachtenberg是怎么来算的,计

 Java虚拟机学习总结文件夹 垃圾收集算法 垃圾收集算法的实现涉及大量的程序细节,并且各个平台的虚拟机操作内存的方法又各不同样,介绍几种垃圾收集算法的思想及其发展过程． 标记-清除算法 垃圾收集分为"标记"和"清除"两个阶段:首先标记全部须要回收的对象.在标记完毕后统一回收全部被标记的对象.说它是最基础的收集算法.其它收集算法都是基于这样的思路并对其不足进行改进而得到的．它的主要不足有两个: 效率问题,标记和消除两个过程的效率都不高: 空间问题,标记清除之后会