算法魅力

1. 我心目中的黄冈中学初三作文

在学习、工作或生活中，大家对作文都再熟悉不过了吧，通过作文可以把我们那些零零散散的思想，聚集在一块。为了让您在写作文时更加简单方便，下面是我为大家收集的我心目中的黄冈中学初三作文，欢迎阅读，希望大家能够喜欢。

每个人心中都有两个黄冈中学，一个是理想中的黄冈中学，一个是现实中的黄冈中学。

理想中的黄冈中学是我们精神上的追求与高度。对我们学生来说，她就是我们追求的梦想，是一个有着丰富文化底蕴的学习的圣殿，驱策着我们追梦的脚步。

而真正有幸在这里生活、学习了两年多，我才渐渐认识到它现实中的模样。是自豪的，骄傲的，更是一份温情与活力。

这里是梦开始的地方——进入校园时，我们如一块未经雕琢的璞玉，在学校为我们提供的各种平台中认识、升华了自己。最终，每个同学的骨子里都融入了这所学校的血液与精神，笃行致远。

是生机——青春的气息散发在校园的每一个角落。是篮球场上浑汗如雨的身影，是校园路旁枝吐新绿的树苗。是健美操的韵律，是锅碗瓢盆的交响曲。我们在这里学到了知识，丰富了人生。每一位老师——或是知识渊博，或是青春活力，用他们独特的魅力，潜移默化地感染着我们，用激情点燃了我们对知识的渴望。

是爱与关怀——同学、老师共同组建了一个非常和谐的大家庭。我记得丰富选课走班多样的应用上，我们结识了更多的志同道合的朋友，我们相互激励、相互合作，充满了乐趣，也留下了很多美好的回忆。我记得星期六晚上选课走班教室亮起的灯光，和老师为了让课程更加丰富多彩辛勤付出的身影。还记得老师讲课时总是带着微笑，让人如沐春风，是关爱的叮嘱与面评面改时般切的希望。我记得是在游学营中，火车上的欢声笑语制作的表情包，高等学府内相互立下的誓言。这份爱影响着我们，让我们带着黄高人独有的情怀走上社会，热爱生活。

是为了成为更好的自己的那份执着与追求——学校丰富多彩的选课走班与社团活动为我们的成长提供了良好的平台。当介绍选课走班的资料发下来时，我们满怀着憧憬与期待。我想学做菜，我想学编程，我想学乐器……每一个曾经心动的愿望在这里一一实现。我们从刚开课时的懵懂无知到熟能生巧，不断地见证着自己的蜕变。我从厨艺课中了解到美食的精髓与烹饪的基本操作，从民乐课中得到了展示自己的机会，从算法课中初识了编程的.魅力与强大，从数学建模中进一步加深了对数学的了解，品尝到学习新知的美妙。平日里想做却没有机会做的事情，在这里一一尝试，我意识到自己的无限潜能，挖掘了自己的潜力，感受到学习过程中的快乐，在紧张的学习中给生活以丰富的点缀。

经常有优秀校友回访给我们讲座，我想，我已经看到了自己未来的模样。他们是各行各界的大佬，带着母校的力量，为中国乃至世界作出贡献。现实中的黄冈中学让理想中的黄冈中学更加丰富立体，理想中的黄冈中学正不断被实现。我相信，当理想与现实融为一体，其中必少不了我们——黄高的学子与老师饱含爱对她作出的贡献！

2. 最近打算看算法导论,在如何看方面有什么好的建议

算法导论，不适合入门，建议有数据结构和高等数学基础再读
这书上面有些内容太难了，刚开始不适合全看，挑些自己能看懂的来学。
很适合算法初学者体会算法的魅力.这本书讲解的很全面.算法都用伪码实现.对编程语言要求不高.书的前几章是一些数学和概率基础和算法分析的一些说明.后面几章是一些算法的描述.对NP问题感兴趣的话.可以看看这本书的VII部分中的NP-Completeness.我觉得这本书比较好的一部分是它的附录部分.对前面的一些背景知识公式进行了详细的阐述和证明以及一些专有名词进行了索引方便检索.这本书在国内目前只有英文版的.但南大有个中文版的(不过他们太无耻了居然说是他们自己编着)我看了那个版本的.其实是第一版的中文翻译叫<现代计算机常用数据结构和算法>.其他的我想我不需要多说了.有兴趣的可以去体会一下,

3. nlp算法是什么呢

1、nlp算法是自然语言处理算法。自然语言处理( Natural Language Processing, NLP)是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。

2、自然语言处理（nlp）是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。因此，这一领域的研究将涉及自然语言，即人们日常使用的语言，所以它与语言学的研究有着密切的联系，但又有重要的区别。

3、自然语言处理（nlp）并不是一般地研究自然语言，而在于研制能有效地实现自然语言通信的计算机系统，特别是其中的软件系统。因而它是计算机科学的一部分。

4、自然语言处理（nlp）主要应用于机器翻译、舆情监测、自动摘要、观点提取、文本分类、问题回答、文本语义对比、语音识别、中文OCR等方面。

5、自然语言（nlp）的形式（字符串）与其意义之间是一种多对多的关系。其实这也正是自然语言的魅力所在。但从计算机处理的角度看，我们必须消除歧义，而且有人认为它正是自然语言理解中的中心问题，即要把带有潜在歧义的自然语言输入转换成某种无歧义的计算机内部表示。

4. X分之3.6等于3分之二节比例

排序算法第一篇-排序算法介绍

在面试中，现在无论大小公司都会有算法的。其中排序算法也是一种很常见的面试题。比如冒泡，快排等。这些，排序算法自己看了一次又一次，可是过一段时间，又忘掉了。所以，这次就把算法是怎么推导出来的，详细记录下来。看看这次多久还会忘记。

本文主要介绍排序算法的分类、时间复杂度、空间复杂。为了后面的学习做准备的。

通过本文学习，将收获到：排序算法分几类？什么是算法的时间复杂度？是怎么算出来的？什么是算法的空间复杂度？常见的时间复杂度比较。

如果这些您都已经知道了，可以不用耽误时间看了。

约定：

文中的n2表示的是n的2次方(n²),n^2也是表示n的2次方；

n3表示的是n的3次方；

n^k表示的是n的k次方；

long2n表示的是以2为底的对数。

本文出自：凯哥java(微信：kaigejava)学习Java版数据结构与算法笔记。

一：介绍

排序又称排序算法(Sort Algorithm),排序是将一组数据，依据指定的顺序进行排序的过程。

二：分类

排序的分类分为两大类

2.1：内部排序

内部排序是指将需要处理的所有数据一次性都加载到内存中进行排序的。

如：冒泡、快排等这些算法都是内部排序的

2.2：外部排序

数据量过大，无法全部加载到内存中，需要借助于外部存储进行排序的。

如：数据库中数据8个G，内存只有4个G的这种。

2.3：参加分类如下图：

三：算法的时间复杂度

3.1：分类

衡量一个程序(算法)执行时间有两种方法

3.1.1：事后统计的方法

所谓的事后统计方法，顾名思义，就是程序(算法)已经写完了，运行后得到的结果。

这种方法虽然是可行的，但是有两个问题：

①：要想对设计的算法运行的性能进行评估，需要实际运行该程序(浪费时间)；

②：运行所得的时间统计严重依赖于机器的硬件、软件等环境因为。

这种方法有个严苛的要求：要在同一台机器在相同状态(软硬件)下运行，才能比较哪个算法更快。

3.1.2：事前估算的方法

通过分析某个算法的时间复杂度来判断哪个算法更优。

3.2：时间频度

概念：一个算法花费的时间与算法中语句执行的次数成正比。哪个算法中语句执行次数多，那么这个算法所花费的时间就多(这不废话吗)。

一个算法中语句执行次数称为语句频度或时间频度。记为：T(n).

(复杂的概念是，时间频度：一个算法执行所消耗的时间，从理论上是 不能算出来的，想要具体数值，必须要将程序上机运行测试才能知道。但是我们不可能也没必要对每个算法都上机进行测试的，只需要知道哪个算法花费的时间多，哪个算法花费的时间少就可以了。并且一个算法花费的时间与算法中语句执行的次数成正比的，哪个算法中语句执行次数多，那么这个程序花费的时间就多。一个算法中的语句执行次数称为语句频度或者时间频度，即为：T(n))

例如：我们知道的技术从1到100所有数字的和。这个就有两种算法。分别如下：

①：使用for循环，从1到100循环出来，然后累加出来。代码如下：

根据上面概念(注意对概念的理解,total和end这两行相对于for循环来说，可以忽略。后面我们还会详细讲解还会忽略哪些)，我们来看下这个算法的时间频度是多少呢？

在for循环中，实际需要执行101次(+1的原因是因为，在for循环的时候，需要做最后一次判断，才能推出。因此n个数的计算一共是n+1次操作)。所以其时间频度就是：T(n)=n+1;

我们再来看看第二种算法：

是不是很简单，只要一行代码就执行完成了。所以第二种算法的T(n)=1了。是不是很快呢？

时间频度是不是一眼就看出来了？是不是不用在代码运行下来比较运行时间了？

(ps：从上面简单地从1到100求和算法中，我们是不是感受到算法的魅力了？感受到编程之美了？)

3.3：时间复杂度

在上面3.2中提到的时间频度中,n称为问题的规模，当n不断变化的时候，时间频度T(n)也会不断变化。但是有时我们想知道它在变化的时候呈现什么样的规律呢？为此，我们引入了时间复杂度概念。

一般情况下，算法中基本操作重复执行的次数是问题规模n的某个函数，用T(n)表示。若有某个辅助函数f(n)，是的当n趋近于无穷大的时候，T(n)/f(n)的极限值为不等于零的参数，则称为f(n)是T(n)的同数量级函数。记作T(n)=O(f(n)),称O(f(n))为算法的渐进的时间复杂度。简称时间复杂度。这就是大O法。

在计算时间复杂度的时候，我们会忽略以下几个数据值

3.3.1：忽略常数项

比如上面，我们计算1到100的第一种算法中，有两行int total=0；和 int end = 100;这两行代码，这个数值是2，我们一般计算时间复杂度的时候，会忽略这个常数项的。为什么呢？请看下面四个函数，随着n的增大而增大运行时间。

T(n) = 2n+20

T(n) = 2*n

T(n)=3n+10

T(n)=3*n

请看下图随着n的增大所呈现的规律：

我们来看看，把这些数据使用折线图展示：

图例说明：上面两个是3*n及3n+10的，下面两个是2n及2n+10的

从上面两个图表中我们可以得到以下结论：

①：2n+20和2*n随着n的增加，执行曲线无限接近(折线图中下面两个)，常量值20可以忽略了

②：3n+10和3*n随着n的增加，执行曲线无限接近(折线图中上面两个)，常量值10可以忽略了

所以，综上所述，在计算程序(算法)时间复杂度的时候,常量值是可以忽略的

3.3.2：忽略低次项

请看下面四个函数，随着n的增大又会呈现什么规律吗？

T(n)=2n^2+3n+10

T(n)=2n^2

T(n)=n^2+5n+20

T(n)=n^2

说明：n^2表示n的2次方

我们来看看随着n的增加，运行所消耗的时间。如下图：

把上面数据，用折线图表示，如下图：

图例说明：上面两个是2n^2及2n^2+3n+10，下面两个是n^2及 n^2+5n+20

从上面两个图中我们可以得到如下结论：

①：2n^2+3n+10和2n^2随着n的增大，执行曲线无限接近，可以忽略低次项及常量项：3n+10

②：n^2+5n+20和n^2随着n的增大，执行曲线无限接近，可以忽略低次项及常量项：5n+20

综上所述，我们可以得到结论：在计算程序(算法)时间复杂度的时候，低次项(3n=3*n^1比n^2项数少)是可以忽略的

3.3.3：忽略系数

我们再来看看下面四个函数，看看它们随着n的增大呈现出什么样的规律

T(n)=3n^2+2n

T(n)=5n^2+7n

T(n)=n^3+5n

T(n)=6n^3+4n

随着n的增加，运行时间所消耗耗时如下图：

折线图如下：

从上图可以得到如下：

①：随着n值变大，5n^2+7n和3n^2+2n，执行曲线重合，说明这种情况下，系数5和3可以忽略；

②：n^3+5n和6n^3+4n，执行曲线分离，说明多少次方是关键

3.3.4：总结：

• 计算时间复杂度的时候忽略常数项、忽略低次项、忽略系数

• T(n)不同，但时间复杂度可能相同。

如：T(n)=n2+7n+6与T(n)=3n^2+2n+2它们的T(n)不同，但时间复杂相同，都为O(n^2).

• 计算时间复杂度的方法用常数1代替运行时间中的所有加法常数T(n)=n^2+7n+6 =>T(n)=n^2+7n+1修改后的运行次数函数中，只保留最高阶项T(n)=n^2+7n+1 => T（n）=n^2去除最高阶项的系数T(n)=n^2 =>T(n)=n^2 => O(n^2)

3.4：常见的时间复杂度

• 常数阶O(1)

• 对数阶O(log2n)

• 线性阶O(n)

• 线性对数阶O(nlog2n)

• 平方阶O(n^2)

• 立方阶O(n^3)

• K次方阶(n^k)

• 指数阶O(2^n)

各个时间复杂度复杂度折线图如下图：

总结：

• 常见算法时间复杂度由小到大依次为：

O(1)

• 从上图折线图中，我们可以看出，程序(算法)尽可能的避免使用指数阶段的算法。

3.5：常见算法时间复杂度举例

3.5.1：常数阶O(1)

无论代码执行多少行，只要是没有循环等复杂结构，那这个代码的时间复杂度就是O(1)

(计算时间复杂度的时候，忽略常数项)

代码demo:

上述代码在执行的时候，消耗的时间并不是随着某个变量的增长而增长，那么无论这类代码有多长，即使有有几万几十万行，都是可以用O(1)来表示它的时间复杂度。

3.5.2：对数阶O(log2n)

代码敬上：

说明：

在while循环里面，每次都是将i*2的。n的值是固定的，所以在i乘完之后，i距离n就越来越近了。假设循环x次之后，i就大于n了，此时这个循环就退出了。也就是说2的x次方等于n了。那么x=log2n。也就是说当循环了log2n次以后，代码就结束了。因此这个代码的时间复杂度就是

O(log2n)。

O(log2n)的这个2时间上是随着代码变化的。如果i = i*3，那么时间复杂度就是O(log3n)

回顾下log的理解(这是初中知识点)：

如果a的x次方等于N（a>0,且a≠1），那么熟x就叫做以a为底的对数(logarithm)，记作x=logaN.

其中，a叫做对数的底数，N叫做真数，x叫做“以a为底N的对数”。

3.5.3：线性阶O(n)

代码如下：

说明：

这段代码，for循环里面的代码会执行n次。因此它所消耗的时间随着n的变化而变化的，因此这类代码都是可以用O(n)来表示它的时间复杂度。

3.5.4：线性对数阶O(nlogn)

代码如下：

说明：

线性对数阶O(nlogN)其实非常容易理解的。将时间复杂度为O(logn)的代码循环了N次的话，那么它的时间复杂度就是n*O(logn)，也就是O(nlogN)

3.5.5：平方阶O(n2)

代码：

说明：

平方阶O(n2)就容易理解了。如果把O(n)的代码再嵌套循环一遍，它的时间复杂度就是O(n2)，

上图中的代码起始就是嵌套了2层n循环，它的时间复杂度就是O(n*n)，即时O(n2)。如果将其中一层循环的n修改成m，那么它的时间复杂度就变成了O(m*n).

3.5.6：立方阶O(n3)、K次方阶O(n^k)

说明：参考上面的O(n2)去理解就好了。O(n3)起始就相当于是三层n循环了。其他的一次类推。

3.6：平均时间复杂度和最坏时间复杂度

平均时间复杂度：

是指所有可能的输入实例均以概率出现的情况下，该算法的运行时间

最坏时间复杂度：

是指在最坏情况下的时间复杂度称为最坏时间复杂度。一般讨论时间复杂度均是最坏情况下的时间复杂度。

这样做的原因：最坏情况下的时间复杂度是算法在任何输入实例上运行时间的界限。这就保证了算法的运行时间不会比最坏情况更长了。

平均时间复杂度和最坏时间复杂度是否一致，和算法有关。具体如下图：

四：算法的空间复杂度

空间复杂度介绍

• 类似于时间复杂度的讨论。一个算法的空间复杂度(Space Complexity)定义为该算法所消耗的存储空间，它也是问题规模n的函数；

• 空间复杂度是对一个算法在运行过程中临时占用存储空间大小的量度。有的算法需要占用临时工作单元数与解决问题的规模n有关。它们随着n的增大而增大，当n较大的时候，将占用较多的存储单元(存储空间)。例如：在快排(快速排序)和归并排序算法就属于这种情况。

• 在做算法分析的时候，主要讨论的是时间的复杂度。因为从用户的使用体验上来看，更看重的是程序执行的速度的快慢。一般缓存产品(比如Redis)和技术排序算法本质就是拿空间换时间的。

下节预告：

下节我们将讲讲冒泡排序和选择排序。使用的是图解+代码一步一步推导出来演示的。欢迎大家一起学习

5. 每年让考生“报疯了”的计算机专业，有什么魅力呢就业情况怎么样

计算机类是个类别，计算机类专业包含例如软件工程，电子信息科学，网络信息安全这些。对于计算机类专业如何，做为大学本科软件工程大学毕业的我，当然是觉得很不错了，实际上客观性而言软件工程专业的确非常好。计算机类专业是现阶段热门专业之一，也将不断受欢迎，尤其是“互联网技术＋”的时期，所有产业链要转型发展都要电子计算机层面的适用。

计算机相关是一个宏伟的行业，它牵涉到很多知识，优化算法，语言表达，测算，逻辑性这些。这是一个理工科性的技术专业。我提议数学学的好的朋友能够考虑一下哦！未来的社会发展肯定是一个高科技的社会发展，因此软件工程专业在未来发展前景是肯定是比较好的。 我非常强烈推荐的是互联网大数据，软件工程，智能化，自动化技术这四个技术专业。

6. 《数据结构与算法分析C语言描述》真的适合初学者吗

数据结构课程一般都是在大学大一第二学期进行开设，从基础上来说至少需要两项

1. 计算机基础知识（学会正常使用电脑）

2. 一门计算机语言（这本书是C语言的，所以应该学会C语言）

整体来说是适合初学者学习的，但是这个初学者的空间想象能力和逻辑思维能力不能太弱。因此最好要有一定的数学基础，例如有一定的高数和线性数学基础，能够理解一般的图形，矩阵，阶乘等数学概念。

7. 全世界最强的算法平台codeforces究竟有什么魅力

简单介绍一下codeforces这个网站，codeforces位于宇宙编程最强的毛国。据说最早是由俄罗斯的一群大学生维护的，它最大的特点就是代码和题解的公开。所有人都可以随意查看其它大牛的代码，可以说是非常具有开源精神了。

codeforces很大的特点就是题目兼容并蓄，什么难度等级的题目都可以找到。并且题目很有意思，往往思维陷阱比较多，也就是思维题比较多。对于数据结构以及算法的考察相对弱一些，更多的时候往往是告诉你用什么算法你也不知道怎么做……

codeforces另外一个很大的特点就是它有自己的上分系统，基本上每周会举办一到两次在线的算法比赛。一般的比赛时长是两个小时，只要注册账号就可以免费参加。我记得当年第一次参加比赛会获得一个初始分是1500，然后根据你在比赛当中的表现上分或者减分。由于参加的选手水平实力强度不一，所以它开设了好几个档次(div)，不同层次的选手面对的题目难度也不一样，这样保证了大家都可以愉快地参赛。

codeforces在比赛的时候只会测试一小部分数据，真正的测试集会放到赛后进行测试。所以在比赛中测试通过的代码，只是通过了小数据验证，很有可能有隐藏的问题没被发现。当你通过了这道题之后，你就可以去查看其他通过人的代码，去分析它们有没有问题，如果发现了bug，可以构造一份数据hack掉他的提交。hack成功之后，你会获得分数的奖励。

你可以双击打开其他人的提交记录，去阅读他们的代码。到了比赛后期，能做的问题做的差不多了之后，就进入了紧张刺激的互相hack阶段。讲道理，这比只是单纯做题的竞赛要有趣多了。

以前我们acm集训队经常晚上一起打codeforces的比赛，有时候看到队友在一个房间里，还会互相关注一下近况，互相hack一把，不得不说现在怀念起来还是非常有意思的。

好了，关于codeforces网站就介绍到这里了，如果你也对算法感兴趣的话，不妨试着用一下它吧，相信你也会找到算法的乐趣。

8. 一位出色的程序员的数学知识应该达到怎样的程度

离散数学对程序员来说非常重要，还有组合数学、线性代数、概率论、数论等等，即使你将来不做研究，这些基础知识也能极大地提高你的水平。计算机科学对离散数学的要求很高，建议你先学习前面提到的这些课程，然后学习计算机算法和数据结构，再配合到网上的在线题库做题，过程很艰辛，但是对你的帮助会很大。

推荐书目：
《具体数学》（先学完前面的数学课程，在水平有一定进步以后再看）
《算法导论》（应该人手一本的好书）

简单来说，学数学的目的，一方面是活跃你的思维；另一方面是为了深入学习算法打基础，设想一下，同样的问题，普通人的程序要几十分钟甚至几小时几天才能解决出来，甚至根本无法解决，而你精心设计的程序却能在1秒内解决出来，这就是数学的魅力、算法的魅力。

9. 散列算法可以做哪些事

查找并判断状态是否出现过，出现过几次
比如说一个物品a有四个特征,为a[1],a[2],a[3],a[4]
那么令f(a)=a[1]*(p^1)+a[2]*(p^2)+a[3]*(p^3)+a[4]*(p^4)
hash[f(a)]=a;
若又有一个物品b，特征b[1],b[2],b[3],b[4]
f(b)=b[1]*(p^1)+b[2]*(p^2)+b[3]*(p^3)+b[4]*(p^4)
那么a=b时，f(a)=f(b)
反过来f(a)=f(b)时，a很有可能等于b （只要p设定的足够大，a不等于b的几率也很小）
为了节省内存，我们可以让f(a)=f(a)%q;
这样hash数组只需要开q的大小
就算在mod了之后a不等于b的概率也是非常小的（所以出题人一般不怎么能卡Hash，反而还天天考Hash）
像这样一个题：
有n个图，每个图都有m个点，有一些带权的边，询问每个图中的u点能否都不经过权值小于w的边到达v点（n*m<=200000，边数<=300000）
首先，你可以dfs，O（n*m）可以过，
但是如果改成q<=200000次询问，你就不能dfs了
实际上对于一个询问，当权值大于等于w的边全部放完之后就转化为判断此时uv是否都联通，
所以我们考虑离线，将询问按w从大到小，边也是按权值从大到小，边放边，边判断联通，
动态判断联通可以用并查集的按大小启发式合并，id[i][k]表示在第i个图中k所在并查集的头，
i图中u，v联通等价于id[i][u]==id[i][v](表示第i个图，需要枚举n次)。所以可以枚举i判断是不是都联通，总复杂度=O（边数 * log2(n*m) +边数 * n）log2（n*m）为启发式合并的时间复杂度。最后一个n为枚举i的耗费，如果n>500这方法就炸了，想办法优化，这时候就可以用哈希。
设f(u)=id[1][u]*(p^1)+id[2][u]*(p^2)+...+id[n][u]*(p^n) % q
如果id[i][u]=id[i][v](i=1~n) 则f(u)==f(v)
如果f(u)==f(v)则很大可能 id[i][u]=id[i][v](i=1~n)
令Hash[u]=f(u)
则在每次修改id[i][u]时顺便O(1)修改Hash(u)即可O（1）查询,判断Hash[u]是否等于Hash[v].
这样时间复杂度优化为O(边数*log2(n*m)+边数)是一个非常优秀的算法，散列的魅力就在于此，空间换时间，效率高，比赛时只要p和q设的大一些，一些考算法的题可以水个八九十分，还特别好写，不会写炸。

10. 连奥巴马都在学，编程到底有什么魅力

编程的魅力实在是太大了。如果真的掌握好了软件编程技术、以及一些计算机软件专业的相关理论基础课程，那么就可以运用自如地使用计算机编程技术解决自己需要解决的各种问题（包括生活上的、科研上的、教学上的等等各领域）。例如：汉字手写体识别、语音识别系统、人脸识别系统等等。
当然了，在这里要说的一句就是：如果仅仅掌握编程技术还是不够的，还需要学习一些计算机软件专业的相关课程。例如：数据结构及其算法、计算机操作系统、计算机网络、以及必要的数学课程等等。