go演算法

A. 排序演算法（go實現）

時間：
平均O(n 2 ) 最差O(n 2 ) 最好O(n)

空間：
O(1)

它的工作原理：首先在未排序序列中找到最小（大）元素，存放到排序序列的起始位置，然後，再從剩餘未排序元素中繼續尋找最小（大）元素，然後放到已排序序列的末尾。以此類推，直到所有元素均排序完畢。

n個記錄的直接選擇排序可經過n-1趟直接選擇排序得到有序結果。具體演算法描述如下：

時間：
平均O(n 2 ) 最差O(n 2 ) 最好O(n 2 )

空間：
O(1)

它的工作原理是通過構建有序序列，對於未排序數據，在已排序序列中從後向前掃描，找到相應位置並插入。

一般來說，插入排序都採用in-place在數組上實現。具體演算法描述如下：

時間：
平均O(n 2 ) 最差O(n 2 ) 最好O(n)

空間：
O(1)

快速排序的基本思想： 二分遞歸 ，通過一趟排序將待排記錄分隔成獨立的兩部分，其中一部分記錄的關鍵字均比另一部分的關鍵字小，則可分別對這兩部分記錄繼續進行排序，以達到整個序列有序。

快速排序使用分治法來把一個串（list）分為兩個子串（sub-lists）。具體演算法描述如下：

我們可以通過雙指針在O(n)的時間復雜度內獲取合適的 j

我們設立兩個指針 i 和 j，同時設置一個標志值 arr[low]，一般來說，標志值取數組第一個元素

上述演算法結束之後，j 所在的位置即為我們尋找的 j

4.3 時間空間復雜度
時間：
平均O(nlog 2 n) 最差O(n 2 ) 最好O(nlog 2 n)

空間：
O(1)

 
演算法思想參考自： https://www.cnblogs.com/onepixel/articles/7674659.html

B. 零基礎區塊鏈培訓班哪家好

沒有具體的衡量標準的。但是可以從幾方面去選擇：
1 有很多優秀導師的
2 培養出很多優秀學員的
3 只做培訓的，沒有做其他的
4 做的比較久的。
Go全棧+區塊鏈課程:
一共22周，分為5個階段，
第一階段4周 go語言基礎與網路並發 ，學完入門go語言，
第二階段 4周 go語言實戰web開發，爬蟲開發，密碼學，共識演算法，實現輕量級公鏈，學完可以開發golang的網站，爬蟲，實現輕量級區塊鏈
第三階段 4周 以太坊源碼分析與智能合約Dapp開發，學完掌握以太坊核心與開發智能合約，以及區塊鏈，
第四階段 4周 超級賬本，比特幣 EOS，源碼分析與智能合約實戰，學完以後掌握超級賬本開發，山寨比特幣，分叉EOS，以及智能合約Dapp開發
第五階段 6周 項目實戰 ，實戰5個企業級項目，學完可以擁有1年區塊鏈項目經驗
適合人群：
1.沒有編程基礎，想學IT技術的人群；
2.發展受限，想要提升的人群；
3.有編程經驗，想要轉行的人群。
學習目標：
從0開始學習Go語言，通過對Go語言的學習綜合培養區塊鏈專項應用型人才。
就業方向：
1.新技術Go語言開發（Web開發、微服務、分布式）。
2.新領域區塊鏈開發（密碼學安全、區塊鏈系統、區塊鏈應用）。

C. alphago 用到 什麼 演算法

AlphaGo依靠精確的專家評估系統（value network）、基於海量數據的深度神經網路（policy network），及傳統的人工智慧方法蒙特卡洛樹搜索的組合，以及可以通過左右互搏提高自己的水平，這個真的是有的恐怖了有木有。李世石九段固然厲害，可人類畢竟是動物，機器軟體程序是無休止的工作，這一點也是客觀因素了。圍棋九段李世石目前已經一比三了落後alphago了，還有一場15日今天的比賽可以關注一下（比賽規定即使是在分出勝負的情況下，也要下滿五局）。

D. 2019年戰勝人類圍棋九段李世石的人工智慧alpha+go它所使用的學習演算法叫什麼

咨詢記錄 · 回答於2021-12-21

E. C，C++，MATLAB，Python，Go 哪個比較適合寫演算法

僅僅就學習演算法，還是C++/Java/C#最適合。

首先，沒泛型的語言未必工作不好用，我司現在服務端代碼幾乎都是go，但是沒有泛型，寫通用的代碼就是不好用。我用Go把半本《演算法》實現了一遍，移植了Haskell 的 Parsec 庫。這些代碼大部分都在我團隊的項目里實際使用。你要說 Go 有多熟練未必，但是要說它在語言功能上有多少坑我倒是挺熟悉。沒泛型的話演算法實現起來太坑人了，別的不說 float32/float64/int8/int16/int32/int64/int 這些數值類型你能都覆蓋么？如果只是基於某一組有限的數據類型和問題領域實現一遍，用 go 倒是不錯，它環境配置容易，不太依賴ide，但是對ide還是比較友好的，天然集成test，編譯快速，模型簡單，學習容易，可以說是我用過的靜態編譯型語言里最像動態腳本語言，最適合快速開發微型工具的。

其次，Python/Ruby 這類語言其實不太適合練習演算法實現，它們太「高級」了。例如用Python的時候，你很難規避它的內置容器List和Dict，這些東西封裝了太多東西，在學習的過程中容易被干擾。另外沒有靜態的類型控制，在學習過程中也會失去一些知識。倒不是就會導致你後半生這部分都不能自理，但是需要另外學習。

在我的經驗，要學習演算法，C++/C#/Java 仍然是比較好的選擇，它們的泛型已經比較成熟，能夠在學習中建立比較完備的知識概念。可以找到一些比較好的IDE用，我個人其實在工作中不怎麼用IDE，但是演算法學習的時候，有個不錯的IDE可以幫你跟蹤代碼的運行過程，還能比較容易的做性能分析，這樣就可以用動態、直觀、形象的視角去理解和觀察演算法。這對學習非常有幫助。

如果只是在一個特定的領域做知識學習的工具，其實C++反而不算很難，C++的難度主要在於覆蓋的領域太廣泛，當你要做一個專業的C++程序員，要掌握的東西就太多了。

個人不太建議用C去學習這些東西，需要處理太多跟問題本身無關的事情了。

F. 軟體開發要學哪幾種語言

2019 年軟體開發必學的編程語言 Top 3：

1.Python

AI、ML、數據分析、基於演算法的開發，不管是初學者還是經驗豐富的開發人員，Python 都是他們的最愛，不僅因為它容易學習，還因為對它的需求在不斷增長。

Python 的應用：1. 數據分析；2.Web開發；3. 科學和數字應用；

2、JavaScript

易用，支持完整的 Web 棧和移動應用程序開發。可以開發 Web 應用程序、伺服器後端、桌面應用程序和移動應用程序。

3、GO 語言

Go 是一門開源的編程語言，可用於輕松構建簡單、可靠、高效的軟體。具備了 Python 的簡易性和傳統 C++ 和 Java 的性能，可幫助你構建可伸縮的應用程序。

G. 跪求各位高手！！！

有個辦法，將後面的分區中的資料全部備份好，一個個刪除，最後將擴展也刪除。
最後在整體的一個大的再分。再分的時候先將其變成擴展分區
然後再分步來分

只有這個辦法

H. Golang 線程和協程的區別

線程：
多線程是為了解決CPU利用率的問題，線程則是為了減少上下文切換時的開銷，進程和線程在Linux中沒有本質區別，最大的不同就是進程有自己獨立的內存空間，而線程是共享內存空間。
在進程切換時需要轉換內存地址空間，而線程切換沒有這個動作，所以線程切換比進程切換代價要小得多。
協程：
想要簡單，又要性能高，協程就可以達到我們的目的，它是用戶視角的一種抽象，操作系統並沒有這個概念，主要思想是在用戶態實現調度演算法，用少量線程完成大量任務的調度。
Goroutine是GO語言實現的協程，其特點是在語言層面就支持，使用起來十分方便，它的核心是MPG調度模型：M即內核線程;P即處理器，用來執行Goroutine，它維護了本地可運行隊列;G即Goroutine，代碼和數據結構;S及調度器，維護M和P的信息。

I. 如何證明直覺得出的結論不是超快速推理的結果

「直覺的過程是一種合乎邏輯的超快速推理」這句話有道理，但並不全對。一個合適的解釋應該是這樣的：直覺是會帶來較優化的結果。直覺符合推理，應該是從結果上來說的，但過程是完全不同。
可以參見吉仁格則（Gerd Gigerenzer）的兩本書《Simple Heuristics that Makes us Smart》和《Bounded Rationality》。後一本我做過讀書筆記，從有限理性到生態理性。
總的來說就是人類的直覺思考是進化出來的、天生的具有「生態理性」的認知過程。這種思考的代錶行為就是啟發式（Heuristics）。生態是指這種理性是以生存繁衍和適應環境為最終目的。比如同樣高度，人類站在上向下看會覺得更高，雖然這是不準確的，但恐高可以讓人遠離跌落的危險。生態理性相對應的是絕對理性，後者是指符合數理邏輯和絕對優化為最終目的。
進一步說，從問題解決的角度來看，直覺思考對問題空間的搜索帶有先驗（prior）的制約（constraint），常常用啟發式方法一步跳到局部小空間搜索而非全局搜索（全局搜索對應絕對理性）。在阿爾法go的演算法中的蒙特卡洛樹搜索就帶有這個特點，其中一個價值函數就是用來對搜索樹進行剪枝的，當小於某個值時，直接跳過去不再搜索子枝。
是否存在先驗制約也是人工智慧兩大流派——符號主義和聯結主義——的爭論焦點之一。符號主義認為人的思維存在天生的rule-based的制約，而聯結主義（神經網路）認為人類的大腦是一個白板（洛克的白板說），全靠後天學習。盡管這個爭論存在於人工智慧的各個領域，最具代表性的要屬語言領域。前者的代表人物是Chomsky，其認為人類先天就具有語法結構和演算法，所謂生成語法（generative grammar）。而其他學者如Steven Pinker，Gary Marcus，Joshua Tenenbaum，Zuobin Gharahmani等認為採用兩者結合的方法才是最終實現人工智慧的解決方案。
我看有人提到了卡內曼的研究，實際上Gerd Gigerenzer是卡內曼的著名批評者，而後者在近些年來也承認了之前論的不足，認為啟發式並不是人類認知帶有缺陷的體現。而貝葉斯認知學派（如Tenenbaum）也認為啟發式符合貝葉斯決策中的先驗概率，這是人類經驗——先天通過進化積累的以及後天通過學習積累——的典型代表。
比如解釋人們是如何從2D圖像產生3D視知覺的，很多不同3D物體投影在平面上都會是一種樣子，為什麼我們會直接認為它是一個正方體？是因為先驗概率下現實生活中正方體最多。
綜上，邏輯推理和人的自然的思考過程不完全是一回事，存在應然和實然（Normative和Descriptive）之間的差別，需要在討論這些問題中加以辨別和區分。

J. 資料庫中 go的用法

GO在SQL Server分析器里用
相當於批處理

GO
xxxx
xxxxx
xxx
GO

一次執行GO里邊的所有