是真懂还是假懂? Floyed算法:是最短路径算法可以说是最慢的一个. 原理:O(n^3)的for循环,对每一个中间节点k做松弛(寻找更短路径): 但它适合算多源最短路径,即任意两点间的距离. 但spfa,迪杰斯特拉就只能算一个点到其他任一点的最短路径.   关键在于,我们真的真正理解floyed吗?   就是因为它太短了,以至于我们有些人(神仙除外)看代码后看到这样一个语句:   d[i][j]=min(d[i][j],d[i][k]+d[k][j])   也就是说,对于每一个中转点k来说,进

对于无权的图来说: 若从一顶点到另一顶点存在着一条路径,则称该路径长度为该路径上所经过的边的数目,它等于该路径上的顶点数减1. 由于从一顶点到另一顶点可能存在着多条路径,每条路径上所经过的边数可能不同,即路径长度不同,我们把路径长度最短(即经过的边数最少)的那条路径叫做最短路径,其路径长度叫做最短路径长度或最短距离. 对于带权的图来说: 考虑路径上各边上的权值,则通常把一条路径上所经边的权值之和定义为该路径的路径长度或称带权路径长度. 从源点到终点可能不止一条路径,把带权路径长度最短的那条路径称

原帖地址:http://www.solinx.co/archives/415?utm_source=tuicool&utm_medium=referral一致性算法Raft详解背景 熟悉或了解分布性系统的开发者都字段一致性算法的重要性,Paxos一致性算法从90年提出到现在已经有二十几年了,而Paxos流程太过于繁杂实现起来也比较复杂,可能也是以为过于复杂 现在我听说过比较出名使用到Paxos的也就只是Chubby.libpaxos,搜了下发现Keyspace.BerkeleyDB数据库中也使用

各大公司广泛使用的在线学习算法FTRL详解 现在做在线学习和CTR常常会用到逻辑回归( Logistic Regression),而传统的批量(batch)算法无法有效地处理超大规模的数据集和在线数据流,google先后三年时间(2010年-2013年)从理论研究到实际工程化实现的FTRL(Follow-the-regularized-Leader)算法,在处理诸如逻辑回归之类的带非光滑正则化项(例如1范数,做模型复杂度控制和稀疏化)的凸优化问题上性能非常出色,据闻国内各大互联网公司都第一时间应

原博文出自于: http://blog.fens.me/mahout-recommendation-api/ 感谢! Posted: Oct 21, 2013 Tags: itemCFknnMahoutrecommendationSlope OneTree ClusterUserCF Comments: 35 Comments Mahout推荐算法API详解 Hadoop家族系列文章,主要介绍Hadoop家族产品,常用的项目包括Hadoop, Hive, Pig, HBase, Sqoop, M

转自MD5算法步骤详解 之前要写一个MD5程序,但是从网络上看到的资料基本上一样,只是讲了一个大概.经过我自己的实践,我决定写一个心得,给需要实现MD5,但又不要求很高深的编程知识的童鞋参考.不多说了,直接进入正题. MD5算法是什么,MD5的历史由来等等我都不介绍了,想要了解的童鞋直接百度吧,见谅~~我们直接讲算法步骤.我的事例是对一个字符串进行MD5加密,没有实现对文件的MD5加密,大家看了这个事例之后应该自己能抛砖引玉了.如果想参考完整代码,可以进此查看:http://blog.csdn.

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Mahout推荐算法API详解 Hadoop家族系列文章,主要介绍Hadoop家族产品,常用的项目包括Hadoop, Hive, Pig, HBase, Sqoop, Mahout, Zookeeper, Avro, Ambari, Chukwa,新增加的项目包括,YARN, Hcatalog, Oozie, Cassandra, Hama, Whirr, Flume, Bigtop, Crunch, Hue等. 从2011年开始,中国进入大数据风起云涌的时代,以Hadoop为代表的家族软件,占

1. EM算法-数学基础 2. EM算法-原理详解 3. EM算法-高斯混合模型GMM 4. EM算法-高斯混合模型GMM详细代码实现 5. EM算法-高斯混合模型GMM+Lasso 1. 前言 概率模型有时既含有观测变量(observable variable),又含有隐变量或潜在变量(latent variable),如果仅有观测变量,那么给定数据就能用极大似然估计或贝叶斯估计来估计model参数:但是当模型含有隐变量时,需要一种含有隐变量的概率模型参数估计的极大似然方法估计--EM算法 2

本文算法完整实现源码已开源至本人的GitHub(如果对你有帮助,请给一个 star ),参看其中的 iforest 包下的 IForest 和 ITree 两个类: https://github.com/JeemyJohn/AnomalyDetection 前言 本文介绍的 Isolation Forest 算法原理请参看我的博客:Isolation Forest异常检测算法原理详解,本文中我们只介绍详细的代码实现过程. 1.ITree的设计与实现 首先,我们参看原论文中的ITree的构造伪代码

本文只介绍原论文中的 Isolation Forest 孤立点检测算法的原理,实际的代码实现详解请参照我的另一篇博客:Isolation Forest算法实现详解. 或者读者可以到我的GitHub上去下载完整的项目源码以及测试代码(源代码程序是基于maven构建): https://github.com/JeemyJohn/AnomalyDetection. 前言 随着机器学习近年来的流行,尤其是深度学习的火热.机器学习算法在很多领域的应用越来越普遍.最近,我在一家广告公司做广告点击反作弊算法研

本文介绍的 Isolation Forest 算法原理请参看我的博客:Isolation Forest异常检测算法原理详解,本文中我们只介绍详细的代码实现过程. 1.ITree的设计与实现 首先,我们参看原论文中的ITree的构造伪代码: 这里写图片描述 1.1 设计ITree类的数据结构 由原论文[1,2]以及上述伪代码可知,ITree是一个二叉树,并且构建ITree的算法采用的是递归构建.同时构造的结束条件是: 当前节点的高度超过了算法设置的阈值 l ;当前子树只包含一个叶节点:当前子树的所

javascript常用经典算法实例详解 这篇文章主要介绍了javascript常用算法,结合实例形式较为详细的分析总结了JavaScript中常见的各种排序算法以及堆.栈.链表等数据结构的相关实现与使用技巧,需要的朋友可以参考下   本文实例讲述了javascript常用算法.分享给大家供大家参考,具体如下: 入门级算法-线性查找-时间复杂度O(n)--相当于算法界中的HelloWorld ? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 //线性搜索(入门HelloWorld) //A为数组,x

摘自:https://mp.weixin.qq.com/s/GXbFxlExDtjtQe-OPwfokA https://www.cnblogs.com/zhibei/p/9391014.html CRF(Conditional Random Field),即条件随机场.经常被用于序列标注,其中包括词性标注,分词,命名实体识别等领域. Viterbi算法,即维特比算法.是一种动态规划算法用于最可能产生观测时间序列的-维特比路径-隐含状态序列,特别是在马尔可夫信息源上下文.隐马尔科夫模型.条件随机

分布式系统除了能提升整个系统的性能外还有一个重要的特性就是提高系统的可靠性,可靠性指的是当分布式系统中一台或N台机器宕掉后都不会导致系统不可用,分布式系统是state machine replication的,每个节点都可能是其他节点的快照,这是保证分布式系统高可靠性的关键, 而存在多个复制节点就会存在数据不一致的问题,这时一致性就成了分布式系统的核心:在分布式系统中必须保证: 假如在分布式系统中初始是各个节点的数据是一致的,每个节点都顺序执行系列操作,然后每个节点最终的数据还是一致的. 一致性

kmp算法又称“看毛片”算法,是一个效率非常高的字符串匹配算法.不过由于其难以理解,所以在很长的一段时间内一直没有搞懂.虽然网上有很多资料,但是鲜见好的博客能简单明了地将其讲清楚.在此,综合网上比较好的几个博客(参见最后),尽自己的努力争取将kmp算法思想和实现讲清楚. kmp算法完成的任务是:给定两个字符串O和f,长度分别为n和m,判断f是否在O中出现,如果出现则返回出现的位置.常规方法是遍历a的每一个位置,然后从该位置开始和b进行匹配,但是这种方法的复杂度是O(nm).kmp算法通过一个O(

Prim算法 (哈欠)在创建最小生成树之前,让我们回忆一下什么是最小生成树.最小生成树即在一个待权值的图(即网结构)中用一个七拐八绕的折线串连起所有的点,最小嘛,顾名思义,要权值相加起来最小,你当然可以拿起笔来就算你脑中的每一种可能,但是如果你了解了这种算法,你就能跟我一样,一次画出完美答案. 上个栗子: 我先说一哈这个算法的方法论,然后我们来代码实现一下,在讲解开始之前,敲黑板,记得我们要生成一个权值最小的树,所以每一步都要考虑到树的每一个结点,不要孤立地用一个结点来对比从而走上死路,我们任选

概述 哈希表是一种可以满足快速查找数据结构,时间复杂度接近O(1). 哈希函数是无限集到有限集的映射. 处理数据量大,查找效率要求高时推荐使用hash容器. 问题: 什么情况下考虑使用哈希容器? 常用的哈希思路有哪些? 评判哈希算法标准有哪些? 哈希冲突是如何产生的?如何解决? 如何构造一个hash算法?应注意哪些问题? 评判哈希算法标准 效率高. 映射分布均匀. 基础hash思路 直接寻址法: 取关键字key,使用线性函数 Hash(key) = a * key + b. 数字分析法: 在一个

转载请注明出处:http://blog.csdn.net/a1dark 分析:终于弄懂了floyd的原理.以前的理解一直肤浅.所以一做到floyd应用的题.就拙计了.其实floyd的本质DP.利用前K-1个点.便可以求出当前所成的最小环.具体实现如下(含注释): #include<stdio.h> #include<string.h> #define N 101 #define INF 0x7ffffff int mpt[N][N]; int dist[N][N]; int m,n

前言 五一快到了,小张准备去旅游了! 查了查到各地的机票 因为今年被扣工资扣得很惨,小张手头不是很宽裕,必须精打细算.他想弄清去各个城市的最低开销. [嗯,不用考虑回来的开销.小张准备找警察叔叔说自己被拐卖,免费被送回来.] 如果他想从珠海飞到拉萨,最少要花多少机票钱呢?下面就说到我们今天要说的这个算法. 迪杰斯特拉(Dijkstra)算法 Dijkstra(迪杰斯特拉)算法是典型的单源最短路径算法,用于计算一个节点到其他所有节点的最短路径.主要特点是以起始点为中心向外层层扩展,直到扩展到终点为

在网图和非网图中,最短路径的含义不同.非网图中边上没有权值,所谓的最短路径,其实就是两顶点之间经过的边数最少的路径:而对于网图来说,最短路径,是指两顶点之间经过的边上权值之和最少的路径,我们称路径上第一个顶点是源点,最后一个顶点是终点. 我们讲解两种求最短路径的算法.第一种,从某个源点到其余各顶点的最短路径问题. 1,迪杰斯特拉(Dijkstra)算法 迪杰斯特拉算法是一个按路径长度递增的次序产生最短路径的算法,每次找到一个距离V0最短的点,不断将这个点的邻接点加入判断,更新新加入的点到V0的距