go算法

A. 排序算法（go实现）

时间：
平均O(n 2 ) 最差O(n 2 ) 最好O(n)

空间：
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，然后，再从剩余未排序元素中继续寻找最小（大）元素，然后放到已排序序列的末尾。以此类推，直到所有元素均排序完毕。

n个记录的直接选择排序可经过n-1趟直接选择排序得到有序结果。具体算法描述如下：

时间：
平均O(n 2 ) 最差O(n 2 ) 最好O(n 2 )

空间：
O(1)

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。

一般来说，插入排序都采用in-place在数组上实现。具体算法描述如下：

时间：
平均O(n 2 ) 最差O(n 2 ) 最好O(n)

空间：
O(1)

快速排序的基本思想： 二分递归 ，通过一趟排序将待排记录分隔成独立的两部分，其中一部分记录的关键字均比另一部分的关键字小，则可分别对这两部分记录继续进行排序，以达到整个序列有序。

快速排序使用分治法来把一个串（list）分为两个子串（sub-lists）。具体算法描述如下：

我们可以通过双指针在O(n)的时间复杂度内获取合适的 j

我们设立两个指针 i 和 j，同时设置一个标志值 arr[low]，一般来说，标志值取数组第一个元素

上述算法结束之后，j 所在的位置即为我们寻找的 j

4.3 时间空间复杂度
时间：
平均O(nlog 2 n) 最差O(n 2 ) 最好O(nlog 2 n)

空间：
O(1)

 
算法思想参考自： https://www.cnblogs.com/onepixel/articles/7674659.html

B. 零基础区块链培训班哪家好

没有具体的衡量标准的。但是可以从几方面去选择：
1 有很多优秀导师的
2 培养出很多优秀学员的
3 只做培训的，没有做其他的
4 做的比较久的。
Go全栈+区块链课程:
一共22周，分为5个阶段，
第一阶段4周 go语言基础与网络并发 ，学完入门go语言，
第二阶段 4周 go语言实战web开发，爬虫开发，密码学，共识算法，实现轻量级公链，学完可以开发golang的网站，爬虫，实现轻量级区块链
第三阶段 4周 以太坊源码分析与智能合约Dapp开发，学完掌握以太坊核心与开发智能合约，以及区块链，
第四阶段 4周 超级账本，比特币 EOS，源码分析与智能合约实战，学完以后掌握超级账本开发，山寨比特币，分叉EOS，以及智能合约Dapp开发
第五阶段 6周 项目实战 ，实战5个企业级项目，学完可以拥有1年区块链项目经验
适合人群：
1.没有编程基础，想学IT技术的人群；
2.发展受限，想要提升的人群；
3.有编程经验，想要转行的人群。
学习目标：
从0开始学习Go语言，通过对Go语言的学习综合培养区块链专项应用型人才。
就业方向：
1.新技术Go语言开发（Web开发、微服务、分布式）。
2.新领域区块链开发（密码学安全、区块链系统、区块链应用）。

C. alphago 用到 什么 算法

AlphaGo依靠精确的专家评估系统（value network）、基于海量数据的深度神经网络（policy network），及传统的人工智能方法蒙特卡洛树搜索的组合，以及可以通过左右互搏提高自己的水平，这个真的是有的恐怖了有木有。李世石九段固然厉害，可人类毕竟是动物，机器软件程序是无休止的工作，这一点也是客观因素了。围棋九段李世石目前已经一比三了落后alphago了，还有一场15日今天的比赛可以关注一下（比赛规定即使是在分出胜负的情况下，也要下满五局）。

D. 2019年战胜人类围棋九段李世石的人工智能alpha+go它所使用的学习算法叫什么

咨询记录 · 回答于2021-12-21

E. C，C++，MATLAB，Python，Go 哪个比较适合写算法

仅仅就学习算法，还是C++/Java/C#最适合。

首先，没泛型的语言未必工作不好用，我司现在服务端代码几乎都是go，但是没有泛型，写通用的代码就是不好用。我用Go把半本《算法》实现了一遍，移植了Haskell 的 Parsec 库。这些代码大部分都在我团队的项目里实际使用。你要说 Go 有多熟练未必，但是要说它在语言功能上有多少坑我倒是挺熟悉。没泛型的话算法实现起来太坑人了，别的不说 float32/float64/int8/int16/int32/int64/int 这些数值类型你能都覆盖么？如果只是基于某一组有限的数据类型和问题领域实现一遍，用 go 倒是不错，它环境配置容易，不太依赖ide，但是对ide还是比较友好的，天然集成test，编译快速，模型简单，学习容易，可以说是我用过的静态编译型语言里最像动态脚本语言，最适合快速开发微型工具的。

其次，Python/Ruby 这类语言其实不太适合练习算法实现，它们太“高级”了。例如用Python的时候，你很难规避它的内置容器List和Dict，这些东西封装了太多东西，在学习的过程中容易被干扰。另外没有静态的类型控制，在学习过程中也会失去一些知识。倒不是就会导致你后半生这部分都不能自理，但是需要另外学习。

在我的经验，要学习算法，C++/C#/Java 仍然是比较好的选择，它们的泛型已经比较成熟，能够在学习中建立比较完备的知识概念。可以找到一些比较好的IDE用，我个人其实在工作中不怎么用IDE，但是算法学习的时候，有个不错的IDE可以帮你跟踪代码的运行过程，还能比较容易的做性能分析，这样就可以用动态、直观、形象的视角去理解和观察算法。这对学习非常有帮助。

如果只是在一个特定的领域做知识学习的工具，其实C++反而不算很难，C++的难度主要在于覆盖的领域太广泛，当你要做一个专业的C++程序员，要掌握的东西就太多了。

个人不太建议用C去学习这些东西，需要处理太多跟问题本身无关的事情了。

F. 软件开发要学哪几种语言

2019 年软件开发必学的编程语言 Top 3：

1.Python

AI、ML、数据分析、基于算法的开发，不管是初学者还是经验丰富的开发人员，Python 都是他们的最爱，不仅因为它容易学习，还因为对它的需求在不断增长。

Python 的应用：1. 数据分析；2.Web开发；3. 科学和数字应用；

2、JavaScript

易用，支持完整的 Web 栈和移动应用程序开发。可以开发 Web 应用程序、服务器后端、桌面应用程序和移动应用程序。

3、GO 语言

Go 是一门开源的编程语言，可用于轻松构建简单、可靠、高效的软件。具备了 Python 的简易性和传统 C++ 和 Java 的性能，可帮助你构建可伸缩的应用程序。

G. 跪求各位高手！！！

有个办法，将后面的分区中的资料全部备份好，一个个删除，最后将扩展也删除。
最后在整体的一个大的再分。再分的时候先将其变成扩展分区
然后再分步来分

只有这个办法

H. Golang 线程和协程的区别

线程：
多线程是为了解决CPU利用率的问题，线程则是为了减少上下文切换时的开销，进程和线程在Linux中没有本质区别，最大的不同就是进程有自己独立的内存空间，而线程是共享内存空间。
在进程切换时需要转换内存地址空间，而线程切换没有这个动作，所以线程切换比进程切换代价要小得多。
协程：
想要简单，又要性能高，协程就可以达到我们的目的，它是用户视角的一种抽象，操作系统并没有这个概念，主要思想是在用户态实现调度算法，用少量线程完成大量任务的调度。
Goroutine是GO语言实现的协程，其特点是在语言层面就支持，使用起来十分方便，它的核心是MPG调度模型：M即内核线程;P即处理器，用来执行Goroutine，它维护了本地可运行队列;G即Goroutine，代码和数据结构;S及调度器，维护M和P的信息。

I. 如何证明直觉得出的结论不是超快速推理的结果

“直觉的过程是一种合乎逻辑的超快速推理”这句话有道理，但并不全对。一个合适的解释应该是这样的：直觉是会带来较优化的结果。直觉符合推理，应该是从结果上来说的，但过程是完全不同。
可以参见吉仁格则（Gerd Gigerenzer）的两本书《Simple Heuristics that Makes us Smart》和《Bounded Rationality》。后一本我做过读书笔记，从有限理性到生态理性。
总的来说就是人类的直觉思考是进化出来的、天生的具有“生态理性”的认知过程。这种思考的代表行为就是启发式（Heuristics）。生态是指这种理性是以生存繁衍和适应环境为最终目的。比如同样高度，人类站在上向下看会觉得更高，虽然这是不准确的，但恐高可以让人远离跌落的危险。生态理性相对应的是绝对理性，后者是指符合数理逻辑和绝对优化为最终目的。
进一步说，从问题解决的角度来看，直觉思考对问题空间的搜索带有先验（prior）的制约（constraint），常常用启发式方法一步跳到局部小空间搜索而非全局搜索（全局搜索对应绝对理性）。在阿尔法go的算法中的蒙特卡洛树搜索就带有这个特点，其中一个价值函数就是用来对搜索树进行剪枝的，当小于某个值时，直接跳过去不再搜索子枝。
是否存在先验制约也是人工智能两大流派——符号主义和联结主义——的争论焦点之一。符号主义认为人的思维存在天生的rule-based的制约，而联结主义（神经网络）认为人类的大脑是一个白板（洛克的白板说），全靠后天学习。尽管这个争论存在于人工智能的各个领域，最具代表性的要属语言领域。前者的代表人物是Chomsky，其认为人类先天就具有语法结构和算法，所谓生成语法（generative grammar）。而其他学者如Steven Pinker，Gary Marcus，Joshua Tenenbaum，Zuobin Gharahmani等认为采用两者结合的方法才是最终实现人工智能的解决方案。
我看有人提到了卡内曼的研究，实际上Gerd Gigerenzer是卡内曼的着名批评者，而后者在近些年来也承认了之前论的不足，认为启发式并不是人类认知带有缺陷的体现。而贝叶斯认知学派（如Tenenbaum）也认为启发式符合贝叶斯决策中的先验概率，这是人类经验——先天通过进化积累的以及后天通过学习积累——的典型代表。
比如解释人们是如何从2D图像产生3D视知觉的，很多不同3D物体投影在平面上都会是一种样子，为什么我们会直接认为它是一个正方体？是因为先验概率下现实生活中正方体最多。
综上，逻辑推理和人的自然的思考过程不完全是一回事，存在应然和实然（Normative和Descriptive）之间的差别，需要在讨论这些问题中加以辨别和区分。

J. 数据库中 go的用法

GO在SQL Server分析器里用
相当于批处理

GO
xxxx
xxxxx
xxx
GO

一次执行GO里边的所有