16 小时前 / 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）。
2 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。
7 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...
8 天前 / Golang梦工厂
前言“嗨，everybody，我是 asong，这是我的第十二篇文章，今天给大家介绍一下雪花算法。介绍雪花算法是次要的，因为大家都太熟悉了，主要目的是推荐一下我的新系列。今天，我突发奇想，想创建一个新系列。这个系列主要是存储我们日常工作开发中使用的算法，比如雪花算法、哈希算法等等。网络上关于这些算法的知识还是很多的，但是很杂，想找一个算法很不容易，还要看各种各样的博客，五花八门的。
9 天前 / 冷星1024
（给算法爱好者加星标，修炼编程内功） 来源：我是程序员小贱-L的存在 基础数据结构的融合是成为庞大系统的基石。比如Redis中的跳跃表，数据库索引B+树等，只有对基础的数据结构足够的熟悉才能更容易去理解稍微复杂的结构，就仿佛我们闯关打怪一样，一步一步解锁直到结局。今天想和大家一起分享的是常见数据结构以及面试中的高频手撕算法题，一定要去手动写这些代码，可说百分之七八十都是这些题，一定要好好掌握。
9 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「19」篇原创文章 字节跳动的算法面试题是什么难度？( 第二弹)由于 lucifer 我是一个小前端， 最近也在准备写一个《前端如何搞定算法面试》的专栏，因此最近没少看各大公司的面试题。都说字节跳动算法题比较难，我就先拿 ta 下手，做了几套 。这次我们就拿一套字节跳动 2017 秋招编程题汇总来看下字节的算法笔试题的难度几何。地址：https://www.nowcoder.com/test/6035789/summary 这套题一共 11 道题， 三道编程题， 八道问答题。
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「18」篇原创文章 字节跳动的算法面试题是什么难度？由于 lucifer 我是一个小前端， 最近也在准备写一个《前端如何搞定算法面试》的专栏，因此最近没少看各大公司的面试题。都说字节跳动算法题比较难，我就先拿 ta 下手，做了几套。这次我们就拿一套2018 年的前端校招（第四批）来看下字节的算法笔试题的难度几何。地址：https://www.nowcoder.com/test/8536639/summary 实际上...
26 天前 / lucifer210
本文是我的 91 算法第一期的部分讲义内容。91 算法第一期已经接近尾声，二期的具体时间关注我的公众号即可，一旦开放，会第一时间在公众号《力扣加加》通知大家。 动态规划可以理解为是「查表的递归（记忆化）」。那么什么是递归？什么是查表（记忆化）？ 递归定义：递归是指在函数的定义中使用函数自身的方法。 算法中使用递归可以很简单地完成一些用循环实现的功能，比如二叉树的左中右序遍历。递归在算法中有非常广泛的使用，包括现在日趋流行的函数式编程。 纯粹的函数式编程中没有循环，只有递归。
26 天前 / 码农UP2U
RSA 是非对称的加密算法，其中它有一些相关的数学公式。让我们从一道题开始了解 RSA 的数学公式。 计算问题 下面是一道关于 RSA 计算的问题，比较简单，可以从这道题来学习和了解关于 RSA 非对称加密算法的相关知识。当然，具体关于 RSA 加密算法的知识不能仅限于以下问题，应该更全面的了解相关的知识。但是下面的问题已经把其中的重点算法表现出来了。 问题：在 RSA 算法中，取密钥 E = 3，D = 7，则明文 6 的密文是（）。 RSA 算法的相关公式 下面是关于 RSA 的主要数学公式： n = p * q (n) = (p - 1) * (q - 1) ed ≡ 1 mod (n) c = m**e mod n m = c...
37 天前 / Yew_
归并排序的核心思想是使用分治的策略来进行排序。分治是将大问题分成一些小问题，小问题解决后在合并在一起。 我们来看一下这一排数据：9,4,5,1,2,7,3,8,6,0。算法流程大概就是以下图所示，将数组拆分，然后每一个小数组进行排序合并。 再看一下局部的两个小数组如何进行合并的，进行合并的两个红色数组里面的数已经是有序的，上图黑色框部分 申请一个临时数据，存放排序后的结果。 第一行：红色左边数组跟红色右边数组进行对比，小的就放入黑色的临时数组中 第二行：进行下一个数的对比...
39 天前 / Monica2333
这周 233 酱和多年未见的老友聚了聚，除了变秃了点，大家都还是当初的模样儿～ 我只好把从果壳看来的防秃指南告诉她。虽然没有一招制胜的卵方法，但也打消了我写防秃水文的念头… 从知乎「有哪些令人拍案叫绝的算法？」话题下看到一个简单有趣的回答，是原作者「时宇电」面试腾讯的一道算法题。233 酱的思考路线和作者的差不多，这里整理后分享给大家～ 题目描述有一种玻璃杯从一栋 100 层的大楼扔下，该种玻璃杯超过某一层楼会摔碎。
42 天前 / figo
这是 github 上的计算机基础、算法、机器学习、深度学习的面试算法指南的汇总，非常值得收藏。 1、leetcode 题解，记录自己的 leetcode 解题之路 github 上 35 万星 https://github.com/azl397985856/leetcode 2、收录常见面试算法题，包括剑指 offer和LeetCode https://github.com/YaxeZhang/Just-Code 3、作者将 LeetCode 上所有的题目都用动画的形式演示出来 github 上 57 万星 https://github.com/MisterBooo/LeetCodeAnimation 4、从零开始学算法...
44 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「13」篇原创文章 作者：宝石校对 & 整理：lucifervivo（已拿 offer）技术面（30min）自我介绍讲实习讲比赛问了些大数据的问题 spark transform 和 action 的区别手撕了个归并排序 hr 面（30min，技术只有一面）自我介绍家庭情况讲一下实习亮点有女朋友么父母同意你去深圳么讲一下优缺点常规问题等等昆仑万维（已拿 offer）一面（1h)：上来自我介绍讲一下判断回文链表的思路，多方法用纸写一下反转链表说说 python shuffle 怎么实现的，O(N)时间...
44 天前 / openio
阿里妹导读：有哪些常见的数据结构？基本操作是什么？常见的排序算法是如何实现的？各有什么优缺点？本文简要分享算法基础、常见的数据结构以及排序算法，给同学们带来一堂数据结构和算法的基础课。 文末福利：阿里云开发者训练营来了。 一 前言 1 为什么要学习算法和数据结构？ 解决特定问题。 深度优化程序性能的基础。 学习一种思想：如何把现实问题转化为计算机语言表示。 2 业务开发要掌握到程度？ 了解常见数据结构和算法，沟通没有障碍。 活学活用：遇到问题时知道要用什么数据结构和算法去优化。
47 天前 / Monica2333
LSM Tree（Log-structured merge-tree）广泛应用在 HBase，TiDB 等诸多数据库和存储引擎上，我们先来看一下它的一些应用： 参考资料【4】 这么牛 X 的名单，你不想了解下 LSM Tree 吗？装 X 之前，我们先来了解一些基本概念。设计数据存储系统可能需要考虑的一些问题有：ACID，RUM（Read,Write,Memory）。ACIDACID 相信小伙伴都被面试官问过，我想简单讨论的一点是：如何 持久化数据 才能保证数据写入的 事务性 和 读写性能？事务性可简单理解为：1.数据必须持久化。2.一次数据的写入返回给用户 写入成功就一定成功，失败就一定失败。