演算法筆記

❶ 計算機考研之——數據結構高分筆記裡面的演算法是用C還是C++寫的

用的是c語言

❷ CRC32演算法學習筆記以及怎樣用java實現

CRC校驗實用程序庫 在數據存儲和數據通訊領域，為了保證數據的正確，就不得不採用檢錯的手段。在諸多檢錯手段中，CRC是最著名的一種。CRC的全稱是循環冗餘校驗，其特點是:檢錯能力極強，開銷小，易於用編碼器及檢測電路實現。從其檢錯能力來看，它所不能發現的錯誤的幾率僅為0.0047%以下。從性能上和開銷上考慮，均遠遠優於奇偶校驗及算術和校驗等方式。因而，在數據存儲和數據通訊領域，CRC無處不在:著名的通訊協議X.25的FCS(幀檢錯序列)採用的是CRC-CCITT，ARJ、LHA等壓縮工具軟體採用的是CRC32，磁碟驅動器的讀寫採用了CRC16，通用的圖像存儲格式GIF、TIFF等也都用CRC作為檢錯手段。

❸ 大家2020計算機408考研成績怎樣

考得還不錯。

剛開始准備復習408之前，覺得408是比較難的，但是復習完之後，才發現其實408的出題套路每年都差不多，只要把那些參考書和資料上面的知識點都學會了，408上100分是很容易的。

我的408是這樣復習的：

准備輔導書：王道單科、四本教材、演算法筆記、模擬題、真題 輔導書對考研大綱的分析比較充分，重點，難點上面都有詳細的解析，大部分時候看單科必看教材更能抓住考試的重點，更有利於提高我們的分數。

准備視頻課：南小文進階600題 視頻課主要用來解決閱讀輔導書籍時遇到的無法充分理解的問題，基礎薄弱者可以考慮放棄通篇閱讀輔導書，通過瀏覽視頻的方式來充分吸收知識點，將輔導書作為工具書進行查閱。

准備筆記：筆記是進入後期階段的主要復習資料，而且筆記同時記錄下復習過程中的易錯，易忘，不足，保管好自己在復習過程中做的每一次筆記，使得學習過程是迭代的，遞進的，而不是總是在一個問題上反復犯錯。

准備真題：真題的重要性顯而易見，真題能體現歷年考試的重點難點變化，408的真題你做了之後就會發現，每年出的題都是大同小異，只有個別題是比較新穎的，但是只佔少數，所以只要把大部分的題都弄懂了，408的分數就很好提高。

當有了一定的知識基礎之後，就是大量的刷題，刷題不是盲目的，看完教材首先要刷的就是王道的單科，只刷王道單科還是有些單調，要同步刷南小文老師的課，兩者結合，對知識點會有更好的理解，而且總結知識點也會更加方便。

刷題的目的不僅是回顧學習的過程，更是要學會運用知識，刷完題知識，要及時的去檢測自己對知識的掌握情況，不斷的加深理解，提升解決問題的能力。

❹ 演算法筆記刷完什麼水平

這跟你的代碼水平關系不大，不過既然你都刷了，說明你還是不錯的。起碼超越了沒刷過題寫不出來的，就是層篩選作用。起碼還可以證明你還是可用之才，懂點啥對不對。
結論就是，面試官問的演算法題基本都是那上面的，如果你刷了一些也懂得融會貫通，那麼演算法題基本上都可以寫出來，再有一點相關知識貯備，offer妥妥的。

ps 題主問的是自己能找到什麼水平的工作。 那麼再補充一點。找工作這個事情，首先是面試，不同的公司對你學歷或者工作經歷都是有一定程度的要求的，這是一層篩選。其次，如果你硬實力，也就是演算法和崗位相關的知識貯備都過了，那麼還有軟實力，還有你個人的運氣，和團隊招人的要求，招人是看人家缺什麼樣的職位

❺ 演算法筆記 二分法習題

二分法查找一個數,原數列必須是有序的,
注意，當數列中有相同的數怎麼處理，也就是只找到其中一個
void binsrch( int m[N],int k){
int low,high,mid;
low=0;high=N-1;
while (low<=high){
mid=(low+high)/2; //2分法的運用
if (k>m[mid])
high=mid-1;
if (k<m[mid])
low=mid+1;
if (k==m[mid]){
printf("找到此數在數組的%d位，值為%d",mid+1,k);
return 0;
}

}
printf("沒有找到此數，非常報歉");
return 0；
}

❻ 寫出下列程序運行結果

這個程序的源程序和運行結果如圖,但是這個程序有問題,

在n小於0時,返回的f沒有賦值,是一個隨機值,所以結果有錯.

改正的程序見第2個源代碼圖和運行結果圖.

❼ 大學即將學習計算機，想提前學習計算機的演算法，哪本書比較好，適合從入門學習演算法到精通的

別用書了，直接上網就可以學。

這是我演算法課老師的導師做的演算法課筆記，你如果有毅力看懂英語，把裡面topic全看完，作業盡量做完，你會編程演算法大神的。這可是伊利諾伊斯理工（一個常青藤聯盟學校）的演算法課堂筆記。主要看algorithm notes。

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❽ 《python演算法筆記》（一）為什麼要學習演算法

比如吧count變成 10**6。第一段代碼的運行時間增加10倍，而第二段代碼要比第一段滿了1000多倍。我們可以猜到隨著問題規模的增大，這兩段代碼的運行時間差距也會增大。可想而知選對正確的演算法是多麼的重要。

❾ NetworkX和Graphscope哪個運算速度更快

近年來，全球大數據進入加速發展時期，數據量呈現指數級爆發式增長，而這些大量數據中不同個體間交互產生的數據以圖的形式表現，如何高效地處理這些圖數據成為了業界及其關心的問題。很過用普通關系數據無法跑出來的結果，用圖數據進行關聯分析會顯得異常高效。

提到處理圖數據，我們首先想到NetworkX，這是網路計算上常用的Python包，可提供靈活的圖構建、分析功能。但是我們使用NetworkX跑大規模圖數據時，不僅經常碰到內存不足的問題，而且分析速度很慢，究其原因，是NetworkX只支持單機運行。通過網上搜索，新發現了一個名為GraphScope的系統不僅號稱兼容NetworkX的API，而且支持分布式部署運行，性能更優。針對GraphScope和NetworkX的處理能力，我們參考圖計算中常用的測試框架LDBC，通過一組實驗來對比下二者的性能。

一、實驗介紹

為了比較兩者的計算效率，先用阿里雲拉起了配置為8核CPU，32GB內存的四台ECS，設計了三組比較實驗，分別是NetworkX單機下的計算性能，GraphScope單機多worker的計算性能以及GraphScope分布式多機多worer的計算性能。

數據上，我們選取了SNAP開源的圖數據集twitter，來自 LDBC數據集的datagen-7_5-fb,datagen-7_7-zf和datagen-8_0-fb作為實驗數據，以下是數據集的基本信息：

· Twitter: 81,307個頂點，1,768,135條邊

· Datagen-7_5-fb： 633,432個頂點，34,185,747條邊，稠密圖

· Datagen-7_7-zf： 13,180,508個頂點，32,791,267條邊，稀疏圖

· Datagen-8_0-fb： 1,706,561個頂點，107,507,376條邊，這個數據集主要測試兩個系統可處理的圖規模能力

實驗設計上我選擇常用的SSSP、BFS、PageRank、WCC演算法，以及較高復雜度的All Pair shortest Path length演算法，以載圖時間，內存佔用和計算時間這三個指標為依據，對兩個系統進行計算性能的比較。

NetworkX是一個單機系統，在實驗中只考慮NetworkX在單機環境下的運行時間；GraphScope支持分布式運行，故進行兩個配置，一個是單機4worker，另外一個配置是4台機器，每台機器4個worker。

二、實驗結果

首先，GraphScope的載圖速度比NetworkX顯著提升。

在前三個圖數據集中，無論是GraphScope的單機多worker模式，還是GraphScope的分布式模式，載圖速度都比NetworkX快：

GraphScope單機模式載圖速度平均比NetworkX快5倍，最高紀錄——在datagen-7_5-fb上比NetworkX快了6倍。

分布式模式下GraphScope的載圖時間比NetworkX平均快了27倍，最高紀錄——在datagen-7_7-zf數據集上比NetworkX快了63倍。

在datagen-8_0-fb數據集上，NetworkX因內存溢出無法載圖，GraphScope單機多worker和GraphScope分布式載圖時間分別為142秒和13.6秒。
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❿ 演算法筆記：二進制數有多少個1

intcount=0
while(num)
{
count++;
num<<=1;
}