前端學演算法(一):印象
作為一名Web前端,目前用到演算法的地方不多,正因為這樣就更加要學好資料結構與演算法。不然,等以後還是一年經驗n年用。
演算法和資料結構,二者的關係相輔相成,言演算法必有資料結構,反之亦然。
資料結構的分類,有邏輯結構和物理結構。邏輯結構,有集合、線性表、樹、圖。其中線性表是基礎,集合,樹,圖都以線性表為基礎而構建。物理結構,或稱儲存方式,有離散型、連續型。
資料結構的內容,不僅僅有資料,還有操作資料的方法。集合,就會有增、刪、查、改、交、並、補等等操作資料的方法。棧,就會有出棧,入棧、查,這些操作資料的方法。佇列就會有,出隊,入隊,查,這些操作資料的方法。
關於排序演算法,從氣泡排序,選擇排序,插入排序,到希爾排序,歸併排序,快速排序,再到計數排序,基數排序。學習排序演算法的學習,先理解實現原理,再用程式碼實現,實現後再進行測試。
對於定義嚴格的抽象概念,不能望而生畏,用自己的理解來學習資料結構和演算法,不斷的深入理解資料結構和演算法,才能真正學到心裡去。
持續更新……
相關推薦
前端學演算法(一):印象
資料結構與演算法JavaScript描述,寫得很棒,近來閱讀之後,對資料結構與演算法有了全新的瞭解。回頭再去看C語言描述的資料結構和演算法,感覺親切了很多。 作為一名Web前端,目前用到演算法的地方不多,正因為這樣就更加要學好資料結構與演算法。不然,等以後還是一年經驗n年
演算法快學筆記(一):演算法入門
1. 演算法的定義 “演算法”一詞在不同的書籍以及網站上可能會存在一些差異,但是下面的定義個人覺得最為貼切: 1. 演算法代表著用系統的方法描述解決問題的策略機制 2. 能夠對一定規範的輸入,在有限時間內獲得所要求的輸出 3. 一個演算法的優劣可以用空間複雜度與時間複雜度來衡量
前端案例分享(一):CSS+JS實現流星雨動畫
目錄 引言 1、效果圖 2、原始碼 3、案例解析 4、小問題 5、結語 引言 平常會做一些有意思的小案例練手,通常都會發到codepen上,但是codepen不能寫分析。 &nb
Java資料結構和演算法(一):簡介
本系列部落格我們將學習資料結構和演算法,為什麼要學習資料結構和演算法,這裡我舉個簡單的例子。 程式設計好比是一輛汽車,而資料結構和演算法是汽車內部的變速箱。一個開車的人不懂變速箱的原理也是能開車的,同理一個不懂資料結構和演算法的人也能程式設計。但是如果一個開車的人懂變速箱的原理,比如降低速
從零開始學演算法(一)氣泡排序
從零開始學演算法(一)氣泡排序 氣泡排序 演算法介紹 演算法原理 演算法簡單記憶說明 演算法複雜度和穩定性 程式碼實現 氣泡排序 因為在學前端,程式碼是Javascript語言寫的 演算法
小朋友學演算法(15):計算年份的天干地支
十天干:甲、乙、丙、丁、戊、己、庚、辛、壬、癸; 十二地支:子、醜、寅、卯、辰、巳、午、未、申、酉、戌、亥。 天干地支紀年法首先是天干在前,地支在後,比如今年2018就是戊戌年。 天干演算法: 4、5、6、7、8、9、0、1、2、3對應的十天干就是 甲、乙、丙、丁、戊、己、庚、辛
影象演算法(一):最近鄰插值,雙線性插值,三次插值
最近在複習影象演算法,對於一些簡單的影象演算法進行一個程式碼實現,由於找工作比較忙,具體原理後期補上,先上程式碼。今天先給出最近鄰插值,雙線性插值,三次插值。 1.最近鄰插值 原始圖中影響點數為1 (1)程式碼 # include<iostream>
前端安全系列(一):如何防止XSS攻擊?
前端安全 隨著網際網路的高速發展,資訊保安問題已經成為企業最為關注的焦點之一,而前端又是引發企業安全問題的高危據點。在移動網際網路時代,前端人員除了傳統的 XSS、CSRF 等安全問題之外,又時常遭遇網路劫持、非法呼叫 Hybrid API 等新型安全問題。當然
演算法(一):演算法簡介
演算法簡介 ● 什麼是演算法 ➢一系列的計算步驟,用來將輸入資料轉化成輸出結果 ● 演算法的意義 ➢用於解決特定的問題 ➢解決同一個問題的不同演算法的效率常常相差非常大,這種差距的影響往往比硬體和軟體方面的差距還要大 ● 比較常聽到的
大學生學程式設計(一):為什麼要選擇做一名程式設計師?
從這篇文章開始準備做一個大學生學程式設計系列文章,主要幫助一些還在程式設計路上徘徊的小夥伴,作為一個過來人的身份總結一些程式設計經驗以及心得,在自學的過程中走了很多的彎路,在此通過這個專欄分享給需要程式設計的小夥伴。 無數個人心中都有一個程式設計夢,想著自己能夠做在電腦旁邊敲程式碼,做出
資料探勘十大演算法(一):決策樹演算法 python和sklearn實現
學完到第三章——決策樹,python程式碼實現的僅是ID3演算法,sklearn為優化過的C4.5,這裡做一個詳細的總結包括(原理、程式碼、視覺化、scikit-learn實現),皆為親自實踐後的感悟。以下進入正文。 早前簡單瞭解了決策樹的原理,然後為了儘快使用便沒有深究直
從0開始學pyspark(一):ubuntu pyspark執行環境配置
最近在研究spark,雖然windows下也能安裝執行spark(親測可行,但是開放9000埠還是連線不上docker上部署的hdfs),但是在windows下使用多有不便,於是安裝了雙系統(網上教程很多),如果在安裝過程中出現卡死問題,可以看看這篇能不能解決
機器學習演算法(一):邏輯迴歸模型(Logistic Regression, LR)
轉自:https://blog.csdn.net/weixin_39910711/article/details/81607386 線性分類器:模型是引數的線性函式,分類平面是(超)平面;非線性分類器:模型分介面可以是曲面或者超平面的組合。 典型的線性分類器有感知機,LDA,邏輯斯特迴歸,SVM
重拾演算法(一):演算法效率分析(空間複雜度和時間複雜度)
前言: 演算法效率分析分為兩種:第一種是時間效率,第二種是空間效率。時間效率被稱為時間複雜度,而空間效率被稱作空間複雜度。 時間複雜度主要衡量的是一個演算法的執行速度,而空間複雜度主要衡量一個演算法所需要的額外空間,在計算機發展的早期,計算機的儲存容量很小。所以對空間複雜
聚類演算法(一):k-均值 (k-means)演算法
首先確保你在動手寫程式碼之前已經瞭解什麼是聚類分析。 k-均值演算法----一種基於形心地技術的聚類演算法。k-均值演算法的英文名是k-means,那麼這個演算法是怎麼工作的呢? k-均值演算法把簇的形心定義為簇內點的均值。它的處理流程如下:1.在資料點集D中隨機的選擇k個
小朋友學演算法(7):求排列數
程式: #include <iostream> using namespace std; typedef long long ll; ll permutation(ll n, l
影象配準】基於灰度的模板匹配演算法(一):MAD、SAD、SSD、MSD、NCC、SSDA、SATD演算法
簡介: 本文主要介紹幾種基於灰度的影象匹配演算法:平均絕對差演算法(MAD)、絕對誤差和演算法(SAD)、誤差平方和演算法(SSD)、平均誤差平方和演算法(MSD)、歸一化積相關演算法(NCC)、序貫相似性檢測演算法(SSDA)、hadamard變換演算法(
五個常用演算法(一):動態規劃
1.從01揹包問題說起 有一堆寶石一共n個,現在你身上能裝寶石的就只有一個揹包,揹包的容量為C。把n個寶石排成一排並編上號: 0,1,2,…,n-1。第i個寶石對應的體積和價值分別為V[i]和W[i] 。揹包總共也就只能裝下體積為C的東西,那你要裝下哪些寶石才能獲得最大的
排序演算法(一):插入排序與堆排序
排序演算法是演算法研究中最基礎的問題,本文針對排序演算法,介紹幾種排序演算法的基本方法、時間複雜度及Java實現等內容。 原址性 :如果輸入陣列中僅有常數個元素需要在排序的過程中儲存在陣列之外,那麼排序演算法就是原址的。 常用排序演算法的執行
每天學CUDA(一): cuda的julia集執行錯誤解決辦法
錯誤一: julia_gpu.cu(42): error: calling a host function("cuComplex::cuComplex") from a __device__/__global__ function("julia") is not allow