基礎的演算法

① C語言基本演算法

「設原來a=12「就表示了把a定義為整型變數，這要看是什麼環境下了。
此題的背景是考察整型變數的性質，
你具體應用時要自己定義變數，而且必須定義，當然要根據實際需要了。
使用變數前要先定義。
你再看看這個題的下一個小題，只有整型變數才可以進行求余運算！可以用此方法反推回去。a是整型的（小技巧）
本人郵箱[email protected]
還暈就發郵件。

② 零基礎自學演算法看什麼書

既然是自學，途徑無非就是看書和看視頻兩種途徑。這些資料，今天已經非常的豐富了。每個人都可以有很多選擇。
但這就帶來另一個問題：究竟該從什麼書，什麼視頻開始呢？
巧了！！我用過一個學習演算法的網站，只適合小白。哈哈。
你可以搜索 1024fun樂學編程 讓後學習其中的樂學編程課程
就是，免費！，缺點就是只有基礎課程。你去看一下。

③ 數據結構有哪些基本演算法

數據結構是一門研究非數值計算的程序設計問題中的操作對象，以及它們之間的關系和操作等相關問題的學科。

可以理解為：程序設計 = 數據結構 + 演算法

數據結構演算法具有五個基本特徵：輸入、輸出、有窮性、確定性和可行性。

1、輸入：一個演算法具有零個或者多個輸出。以刻畫運算對象的初始情況，所謂0個輸入是指演算法本身定出了初始條件。後面一句話翻譯過來就是，如果一個演算法本身給出了初始條件，那麼可以沒有輸出。比如，列印一句話：NSLog(@"你最牛逼！");

2、輸出：演算法至少有一個輸出。也就是說，演算法一定要有輸出。輸出的形式可以是列印，也可以使返回一個值或者多個值等。也可以是顯示某些提示。

3、有窮性：演算法的執行步驟是有限的，演算法的執行時間也是有限的。

4、確定性：演算法的每個步驟都有確定的含義，不會出現二義性。

5、可行性：演算法是可用的，也就是能夠解決當前問題。

數據結果的基本演算法有：

1、圖搜索（廣度優先、深度優先）深度優先特別重要

2、排序

3、動態規劃

4、匹配演算法和網路流演算法

5、正則表達式和字元串匹配

6、三路劃分-快速排序

7、合並排序（更具擴展性，復雜度類似快速排序）

8、DF/BF 搜索 （要知道使用場景）

9、Prim / Kruskal （最小生成樹）

10、Dijkstra （最短路徑演算法）

11、選擇演算法

④ 干貨 | 基礎機器學習演算法

本篇內容主要是面向機器學習初學者,介紹常見的機器學習演算法，當然,歡迎同行交流。

哲學要回答的基本問題是從哪裡來、我是誰、到哪裡去，尋找答案的過程或許可以借鑒機器學習的套路：組織數據->挖掘知識->預測未來。組織數據即為設計特徵，生成滿足特定格式要求的樣本，挖掘知識即建模，而預測未來就是對模型的應用。

特徵設計依賴於對業務場景的理解，可分為連續特徵、離散特徵和組合高階特徵。本篇重點是機器學習演算法的介紹，可以分為監督學習和無監督學習兩大類。

無監督學習演算法很多，最近幾年業界比較關注主題模型，LSA->PLSA->LDA 為主題模型三個發展階段的典型演算法，它們主要是建模假設條件上存在差異。LSA假設文檔只有一個主題，PLSA 假設各個主題的概率分布不變（theta 都是固定的），LDA 假設每個文檔和詞的主題概率是可變的。

LDA 演算法本質可以藉助上帝擲骰子幫助理解，詳細內容可參加 Rickjin 寫的《 LDA 數據八卦》文章，淺顯易懂，順便也科普了很多數學知識，非常推薦。

監督學習可分為分類和回歸，感知器是最簡單的線性分類器，現在實際應用比較少，但它是神經網路、深度學習的基本單元。

線性函數擬合數據並基於閾值分類時，很容易受雜訊樣本的干擾，影響分類的准確性。邏輯回歸（Logistic Regression）利用 sigmoid 函數將模型輸出約束在 0 到 1 之間，能夠有效弱化雜訊數據的負面影響，被廣泛應用於互聯網廣告點擊率預估。

邏輯回歸模型參數可以通過最大似然求解，首先定義目標函數 L ( theta )，然後 log 處理將目標函數的乘法邏輯轉化為求和邏輯（最大化似然概率 -> 最小化損失函數），最後採用梯度下降求解。

相比於線性分類去，決策樹等非線性分類器具有更強的分類能力，ID3 和 C4.5 是典型的決策樹演算法，建模流程基本相似，兩者主要在增益函數（目標函數）的定義不同。

線性回歸和線性分類在表達形式上是類似的，本質區別是分類的目標函數是離散值，而回歸的目標函數是連續值。目標函數的不同導致回歸通常基於最小二乘定義目標函數，當然，在觀測誤差滿足高斯分布的假設情況下，最小二乘和最大似然可以等價。

當梯度下降求解模型參數時，可以採用 Batch 模式或者 Stochastic 模式，通常而言，Batch 模式准確性更高，Stochastic 模式復雜度更低。

上文已經提到，感知器雖然是最簡單的線性分類器，但是可以視為深度學習的基本單元，模型參數可以由自動編碼（ Auto Encoder ）等方法求解。

深度學習的優勢之一可以理解為特徵抽象，從底層特徵學習獲得高階特徵，描述更為復雜的信息結構。例如，從像素層特徵學習抽象出描述紋理結構的邊緣輪廓特徵，更進一步學習獲得表徵物體局部的更高階特徵。

俗話說三個臭皮匠賽過諸葛亮，無論是線性分類還是深度學習，都是單個模型演算法單打獨斗，有沒有一種集百家之長的方法，將模型處理數據的精度更進一步提升呢？當然，Model Ensembe l就是解決這個問題。Bagging 為方法之一，對於給定數據處理任務，採用不同模型/參數/特徵訓練多組模型參數，最後採用投票或者加權平均的方式輸出最終結果。

Boosting為Model Ensemble 的另外一種方法，其思想為模型每次迭代時通過調整錯誤樣本的損失權重提升對數據樣本整體的處理精度，典型演算法包括 AdaBoost 、GBDT 等。

不同的數據任務場景，可以選擇不同的 Model Ensemble 方法，對於深度學習，可以對隱層節點採用 DropOut 的方法實現類似的效果。

介紹了這么多機器學習基礎演算法，說一說評價模型優劣的基本准則。欠擬合和過擬合是經常出現的兩種情況，簡單的判定方法是比較訓練誤差和測試誤差的關系，當欠擬合時，可以設計更多特徵來提升模型訓練精度，當過擬合時，可以優化特徵量降低模型復雜度來提升模型測試精度。

特徵量是模型復雜度的直觀反映，模型訓練之前設定輸入的特徵量是一種方法，另外一種比較常用的方法是在模型訓練過程中，將特徵參數的正則約束項引入目標函數/損失函數，基於訓練過程篩選優質特徵。

模型調優是一個細致活，最終還是需要能夠對實際場景給出可靠的預測結果，解決實際問題。期待學以致用！ 作者 曉惑 本文轉自阿里技術，轉載需授權

⑤ 基礎學什麼演算法書好呢

我學過C語言，和數據結構，雖然考試還行，但是基礎還是很差。
我想要自學C++，同時也學演算法，但是不知道什麼書（C++的書找到了。主要找演算法的書）。個個都說演算法導論，但是網上也有說，演算法導論雖然是經典，但是不合適初學者，我問到別人的王曉東的《計算機演算法導論與分析》是教材，但是我看到了，好像挺難的，自學能入門嗎？（我入門後較快掌握的，最怕就是入門的時候遇到問題）。還有王曉東的是很多版本的，我看到第三版（據說是C/C++的），好像和演算法導論不同的很多啊，（演算法導論好像很多和數據結構同很多啊（是嚴蔚敏的數據結構（C語言版的）其中一編者是我學校的院長，）），我應該用哪本演算法書入門啊！大哥們幫忙啊

⑥ 演算法的基本要素有哪些

演算法的要素包括：

1、數據對象操作和操作：以指令的形式描述計算機可以執行的基本操作。

2、演算法的控制結構：演算法的功能結構不僅取決於所選操作，還取決於操作之間的執行順序。

演算法特點如下：

1、無窮大：演算法的無窮大意味著演算法必須能夠在執行有限數量的步驟後終止。

2、精度：演算法的每一步都必須精確定義。

(6)基礎的演算法擴展閱讀

演算法可以宏泛的分為三類：

一、有限的，確定性演算法 這類演算法在有限的一段時間內終止。他們可能要花很長時間來執行指定的任務，但仍將在一定的時間內終止。這類演算法得出的結果常取決於輸入值。

二、有限的，非確定演算法 這類演算法在有限的時間內終止。然而，對於一個（或一些）給定的數值，演算法的結果並不是唯一的或確定的。

三、無限的演算法 是那些由於沒有定義終止定義條件，或定義的條件無法由輸入的數據滿足而不終止運行的演算法。通常，無限演算法的產生是由於未能確定的定義終止條件。

⑦ C語言基礎演算法

因為語句的順序不一樣，所以結果也不一樣
第一段
i=i+1; //3=2+1 4=3+1 5=4+1 6=5+1
p=p*i; //3=1*3 12=3*4 60= 12*5 360=60*6
輸出為3 , 12 , 60 , 360

第二段
p=p*i; //2=1*2 6=2*3 24=6*4 120=24*5
i=i+1; //3=2+1 4=3+1 5=4+1 6=5+1
輸出為2 , 6 , 24 , 120

⑧ JAVA基礎演算法

你在這里沒有進行排序

public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
//生成隨機數組
int[] arr = new int[100];
for (int i = 0; i < 100; i++) {
arr[i] = (int) (Math.random() * 100) + 1;
}
for (int i = 0; i < arr.length; i++)
System.out.print(arr[i] + "\t");
//生成隨機數組
//小到大排序
int num=0;//記錄移動次數 根據你的意思這是會根據生成數組的不同而大小不一樣的
for(int i=0;i<arr.length;i++){
for(int j=0;j<arr.length-i-1;j++){
if(arr[j]>arr[j+1]){
arr[j]=arr[j]+arr[j+1];
arr[j+1]=arr[j]-arr[j+1];
arr[j]=arr[j]-arr[j+1];
num++;
}
}
}
System.out.println("\n一共移動"+num+"次，完成排序");
for (int i = 0; i < arr.length; i++)
System.out.print(arr[i] + "\t");

}

⑨ 想了解機器學習，需要知道哪些基礎演算法

⑩ 關於演算法的基礎知識

所謂解析法（analysis algorithm）是指用解析的方法找出表示問題的前提條件與結果之間關系的數學表達式，並通過表達式的計算來實現問題求解。
在實際問題中， 有些變數的取值被限定在一個有限的范圍內。例如，一個星期內只有七天，一年只有十二個月， 一個班每周有六門課程等等。如果把這些量說明為整型， 字元型或其它類型顯然是不妥當的。 為此，C語言提供了一種稱為「枚舉」的類型。在「枚舉」類型的定義中列舉出所有可能的取值， 被說明為該「枚舉」類型的變數取值不能超過定義的范圍。應該說明的是， 枚舉類型是一種基本數據類型，而不是一種構造類型， 因為它不能再分解為任何基本類型。