3 天前 / yes的练级攻略
每个时代，都不会亏待会学习的人。 大家好，我是 yes。 我持续在 LeetCode 刷算法题将近有一年半的时间了，这一年半以来我对算法的看法改变了很多，但是实话实说支持我前进的还是面试。 在之前的文章提到过我是面试驱动型选手，我享受面试官问我啥我都嘴角一翘微微一笑的那种不羁，而近年来算法在面试中的比重越来越大，所以我花了很大的精力去攻克算法这道难关，确实有点难。 先提一下，文末有一份巨全的刷题笔记，待你领取。
4 天前 / Ryan众乐
点击上方蓝字关注我们 下面开始今天的学习～ 动态规划问题一直是大厂面试时最频繁出现的算法题，主要原因在于此类问题灵活度高，思维难度大，没有很明显的套路做法。 也正是因为这个原因，我们打算出一个「动态规划」系列文章来尝试破解面试中所涉及的动态规划问题。而本文就是这个系列的第一篇文章，主要目的是说明动态规划是什么，动态规划问题应该如何思考？ 本文一共分成三个部分，具体内容框架如下所示： 宝石挑选问题引入小 Q 是一个宝石爱好者。 这一天，小 Q 来到了宝石古董店，店家觉得小 Q 是个宝石行家，于是决定和小 Q 玩一个游戏。
4 天前 / u574794
背景 FM 算法（FactorMachine），又叫因子分解机算法。在推荐系统和点击率预估（CTR 预估）中，FM 算法有很广泛的应用。这两个场景的实质都是根据所提供的一些特征信息来判断用户是否会有点击行为，或者说点击的概率。在推荐系统和 CTR 预估任务中，通常把 LR 作为 baseline。 如果直接利用所提供的特征信息，线性模型将是最简单直接的方法。如下图所示，xi 就是某个特征值，线性模型需要为每一个特征值学习一个权重 wi，最终的模型预测值就是所有的特征值乘以这个权重，加起来求和。
5 天前 / 煎鱼
在前文 《限流熔断是什么，怎么做，不做行不行？》中针对 “限流” 动作，有提到流量控制其内部对应着两种常用的限流算法。 其分别对应漏桶算法和令牌桶算法。因此会有的读者会好奇，这都是些啥？ 为了更进一步的了解 WHY，本文来快速探索一下，看看限流下的一些 “算法” 们到底有何作用，是为何成为流量控制的基石的？ 图片来自网络前言理论上每一个对外 / 内提供功能的资源点，都需要进行一定的流量控制，否则在业务的持续迭代中，是有可能出现突发性流量的场景（就像年初所带来的一些行业突发转变，导致业务流量突然暴增）： 突发流量若没有进行限流...
9 天前 / 彬Goh
// mergeSortfunc mergeSort(arr []int) []int {// 1. 递归终止 if len(arr) <= 1 {return arr}// 2. 递归 prePart := mergeSort(arr[:len(arr)/2])postPart := mergeSort(arr[len(arr)/2:])// 3. 合并 prePoint := 0postPoint := 0res := make([]int, 0, len(arr))for prePoint < len(prePart) && postPoint < len(postPart) {if prePart[prePoint] < postPart[postPoint] {res = append(res, prePart[prePoint])prePoint++}else{res = append(res, postPart[postPoint])postPoint++}}for prePoint < len(prePart) {res = append(res, prePart[prePoint])...
10 天前 / 柠檬橙
点击上方蓝色“后端技术学堂”关注后加个“星标” 最新分享第一时间看！ 正文共 5558 字，预计阅读时长 8分钟 好久不见小伙伴们，最近都快忙晕了，后端技术学堂差点停课，不过还是抽时间写了这篇文章带大家一起学习一致性哈希算法。 很多同学应该都知道什么是哈希函数，在后端面试和开发中会遇到「一致性哈希」，那么什么是一致性哈希呢？名字听起来很厉害的样子，其实原理并不复杂，这篇文章带你彻底搞懂一致性哈希！ 进入主题前，先来一场紧张刺激的模拟面试吧。
11 天前 / Yew_
堆排序 堆排序是指利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法。堆是一个近似完全二叉树的结构，并同时满足堆的性质：即子节点的键值或索引总是小于（或者大于）它的父节点，堆排序的时间复杂度为 O(nlogn)。( 来自维基百科) 什么是堆 堆是一种特殊的完全二叉树，它的性质为：任意节点大于等于或者小于等于它的左右节点。如果任意节点大于等于它的左右节点，此堆称为最大堆；反之，任意节点小于等于它的左右节点，此堆称为最小堆。
12 天前 / Yew_
快速排序在实际应用中使用广泛，效果也高。快排使用的是分治策略，一组序列基于某一个基准值分成两个大小的子序列，递归排序子序列，最终得到有序的序列。快排的平均时间复杂度为 O(nlogn)。 算法的实现步骤： 1. 在序列中挑选一个基准值，我们可以默认第一个数为基准值 2. 从两边的数值跟基准值作对比，数值小的放在基准值左边，数值大的放在基准值右边 3. 递归将小于基准值的子序列和大于基准值的子序列排序 例子： 乱序序列：4，3，9，7，5，6，8，1 圆圈 1:原始序列 圆圈 2:以第一个数 4 为基准值 圆圈 3:分成两个子序列，3、1 小于基准值 4...
18 天前 / 美团技术团队
总第 414 篇 2020 年 第 38 篇 【Top Talk/ 大咖说】是美团技术学院面向公司内部组织的系列讲座，定期邀请美团技术团队负责人、业界大咖、高校学者及畅销书作者，为大家分享最佳实践、互联网热门话题、学术界前沿技术进展等内容。我们以后会定期公开这些内部讲座的内容，敬请关注。2020 年 9 月 10 日，Top Talk 邀请到了清华大学自动化系莫一林副教授，请他带来题为《信息物理系统中的安全控制算法设计》的分享。本文系分享内容的文字实录，希望能对大家有所帮助或者启发。 莫一林 现任清华大学自动化系副教授。
19 天前 / lucifer210
点击蓝色“力扣加加”关注我哟 加个“星标”，带你揭开算法的神秘面纱！ 这是力扣加加第「21」篇原创文章 我花了几天时间，从力扣中精选了五道相同思想的题目，来帮助大家解套，如果觉得文章对你有用，记得点赞分享，让我看到你的认可，有动力继续做下去。 467. 环绕字符串中唯一的子字符串 [1][ 中等]795. 区间子数组个数 [2][ 中等]904. 水果成篮 [3][ 中等]992. K 个不同整数的子数组 [4][困难）1109. 航班预订统计 [5]( 中等]前四道题都是滑动窗口的子类型，我们知道滑动窗口适合在题目要求连续的情况下使用， 而前缀和 [6]也是如此。
25 天前 / 美团技术团队
总第 411 篇 2020 年 第 35 篇 ACM SIGKDD（ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining）是世界数据挖掘领域的顶级国际会议。今年，KDD Cup 共设置四个赛道共五道赛题，涉及数据偏差问题（Debiasing）、多模态召回（Multimodalities Recall）、自动化图学习（AutoGraph）、对抗学习问题和强化学习问题。美团搜索广告算法团队最终在 Debiasing 赛道中获得冠军（1/1895），在 AutoGraph 赛道中也获得了冠军（1/149）。
25 天前 / 编程一生
概念 加密领域主要有国际算法和国密算法两种体系。国密算法是国家密码局认定的国产密码算法。国际算法是由美国安全局发布的算法。由于国密算法安全性高等一系列原因。国内的银行和支付机构都推荐使用国密算法。 从上图可知，对称加密算法在算法体系里占了半壁江山。因为国际和国密算法的过程差异并不大。只是应用的数学公式和秘钥位数不同。DES 在里面算是基础，所以今天主要介绍一下 DES 的原理。 原理 密码 咱们从加密的原理说起。
27 天前 / 美团技术团队
总第 412 篇 2020 年 第 36 篇 ACM SIGKDD（ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining）是世界数据挖掘领域的顶级国际会议。今年，KDD Cup 共设置四个赛道共五道赛题，涉及数据偏差问题（Debiasing）、多模态召回（Multimodalities Recall）、自动化图学习（AutoGraph）、对抗学习问题和强化学习问题。 美团搜索广告算法团队最终在 Debiasing 赛道中获得冠军（1/1895），在 AutoGraph 赛道中也获得了冠军（1/149）。
28 天前 / hyper0x
限流限流又称为流量控制（流控），通常是指限制到达系统的并发请求数。 我们生活中也会经常遇到限流的场景，比如：某景区限制每日进入景区的游客数量为 8 万人；沙河地铁站早高峰通过站外排队逐一放行的方式限制同一时间进入车站的旅客数量等。 限流虽然会影响部分用户的使用体验，但是却能在一定程度上保障系统的稳定性，不至于崩溃（大家都没了用户体验）。 而互联网上类似需要限流的业务场景也有很多，比如电商系统的秒杀、微博上突发热点新闻、双十一购物节、12306 抢票等等。
33 天前 / 开发者头条
就这一次：大学四年没有学会的 TCPIP、操作系统、SocketIO、NIO、Linux 内核、Epoll、数据结构与算法，一堂课讲明白——清华大学 - 马士兵 - 周志垒 IO 篇 1，为什么 IO 这么重要 2，阻塞和非阻塞的本质区别 3，java 代码和内核如何交互 4、NIO 和多路复用器的差异 5，IO 在面试中起到的作用 高清大纲，以上 TCPIP、操作系统、SocketIO、NIO、Linux 内核、Epoll、数据结构与算法 Spring，MyBatis，Netty 源码分析，高并发、高性能、分布式、微服务架构的原理...