基础的算法

① C语言基本算法

“设原来a=12“就表示了把a定义为整型变量，这要看是什么环境下了。
此题的背景是考察整型变量的性质，
你具体应用时要自己定义变量，而且必须定义，当然要根据实际需要了。
使用变量前要先定义。
你再看看这个题的下一个小题，只有整型变量才可以进行求余运算！可以用此方法反推回去。a是整型的（小技巧）
本人邮箱[email protected]
还晕就发邮件。

② 零基础自学算法看什么书

既然是自学，途径无非就是看书和看视频两种途径。这些资料，今天已经非常的丰富了。每个人都可以有很多选择。
但这就带来另一个问题：究竟该从什么书，什么视频开始呢？
巧了！！我用过一个学习算法的网站，只适合小白。哈哈。
你可以搜索 1024fun乐学编程 让后学习其中的乐学编程课程
就是，免费！，缺点就是只有基础课程。你去看一下。

③ 数据结构有哪些基本算法

数据结构是一门研究非数值计算的程序设计问题中的操作对象，以及它们之间的关系和操作等相关问题的学科。

可以理解为：程序设计 = 数据结构 + 算法

数据结构算法具有五个基本特征：输入、输出、有穷性、确定性和可行性。

1、输入：一个算法具有零个或者多个输出。以刻画运算对象的初始情况，所谓0个输入是指算法本身定出了初始条件。后面一句话翻译过来就是，如果一个算法本身给出了初始条件，那么可以没有输出。比如，打印一句话：NSLog(@"你最牛逼！");

2、输出：算法至少有一个输出。也就是说，算法一定要有输出。输出的形式可以是打印，也可以使返回一个值或者多个值等。也可以是显示某些提示。

3、有穷性：算法的执行步骤是有限的，算法的执行时间也是有限的。

4、确定性：算法的每个步骤都有确定的含义，不会出现二义性。

5、可行性：算法是可用的，也就是能够解决当前问题。

数据结果的基本算法有：

1、图搜索（广度优先、深度优先）深度优先特别重要

2、排序

3、动态规划

4、匹配算法和网络流算法

5、正则表达式和字符串匹配

6、三路划分-快速排序

7、合并排序（更具扩展性，复杂度类似快速排序）

8、DF/BF 搜索 （要知道使用场景）

9、Prim / Kruskal （最小生成树）

10、Dijkstra （最短路径算法）

11、选择算法

④ 干货 | 基础机器学习算法

本篇内容主要是面向机器学习初学者,介绍常见的机器学习算法，当然,欢迎同行交流。

哲学要回答的基本问题是从哪里来、我是谁、到哪里去，寻找答案的过程或许可以借鉴机器学习的套路：组织数据->挖掘知识->预测未来。组织数据即为设计特征，生成满足特定格式要求的样本，挖掘知识即建模，而预测未来就是对模型的应用。

特征设计依赖于对业务场景的理解，可分为连续特征、离散特征和组合高阶特征。本篇重点是机器学习算法的介绍，可以分为监督学习和无监督学习两大类。

无监督学习算法很多，最近几年业界比较关注主题模型，LSA->PLSA->LDA 为主题模型三个发展阶段的典型算法，它们主要是建模假设条件上存在差异。LSA假设文档只有一个主题，PLSA 假设各个主题的概率分布不变（theta 都是固定的），LDA 假设每个文档和词的主题概率是可变的。

LDA 算法本质可以借助上帝掷骰子帮助理解，详细内容可参加 Rickjin 写的《 LDA 数据八卦》文章，浅显易懂，顺便也科普了很多数学知识，非常推荐。

监督学习可分为分类和回归，感知器是最简单的线性分类器，现在实际应用比较少，但它是神经网络、深度学习的基本单元。

线性函数拟合数据并基于阈值分类时，很容易受噪声样本的干扰，影响分类的准确性。逻辑回归（Logistic Regression）利用 sigmoid 函数将模型输出约束在 0 到 1 之间，能够有效弱化噪声数据的负面影响，被广泛应用于互联网广告点击率预估。

逻辑回归模型参数可以通过最大似然求解，首先定义目标函数 L ( theta )，然后 log 处理将目标函数的乘法逻辑转化为求和逻辑（最大化似然概率 -> 最小化损失函数），最后采用梯度下降求解。

相比于线性分类去，决策树等非线性分类器具有更强的分类能力，ID3 和 C4.5 是典型的决策树算法，建模流程基本相似，两者主要在增益函数（目标函数）的定义不同。

线性回归和线性分类在表达形式上是类似的，本质区别是分类的目标函数是离散值，而回归的目标函数是连续值。目标函数的不同导致回归通常基于最小二乘定义目标函数，当然，在观测误差满足高斯分布的假设情况下，最小二乘和最大似然可以等价。

当梯度下降求解模型参数时，可以采用 Batch 模式或者 Stochastic 模式，通常而言，Batch 模式准确性更高，Stochastic 模式复杂度更低。

上文已经提到，感知器虽然是最简单的线性分类器，但是可以视为深度学习的基本单元，模型参数可以由自动编码（ Auto Encoder ）等方法求解。

深度学习的优势之一可以理解为特征抽象，从底层特征学习获得高阶特征，描述更为复杂的信息结构。例如，从像素层特征学习抽象出描述纹理结构的边缘轮廓特征，更进一步学习获得表征物体局部的更高阶特征。

俗话说三个臭皮匠赛过诸葛亮，无论是线性分类还是深度学习，都是单个模型算法单打独斗，有没有一种集百家之长的方法，将模型处理数据的精度更进一步提升呢？当然，Model Ensembe l就是解决这个问题。Bagging 为方法之一，对于给定数据处理任务，采用不同模型/参数/特征训练多组模型参数，最后采用投票或者加权平均的方式输出最终结果。

Boosting为Model Ensemble 的另外一种方法，其思想为模型每次迭代时通过调整错误样本的损失权重提升对数据样本整体的处理精度，典型算法包括 AdaBoost 、GBDT 等。

不同的数据任务场景，可以选择不同的 Model Ensemble 方法，对于深度学习，可以对隐层节点采用 DropOut 的方法实现类似的效果。

介绍了这么多机器学习基础算法，说一说评价模型优劣的基本准则。欠拟合和过拟合是经常出现的两种情况，简单的判定方法是比较训练误差和测试误差的关系，当欠拟合时，可以设计更多特征来提升模型训练精度，当过拟合时，可以优化特征量降低模型复杂度来提升模型测试精度。

特征量是模型复杂度的直观反映，模型训练之前设定输入的特征量是一种方法，另外一种比较常用的方法是在模型训练过程中，将特征参数的正则约束项引入目标函数/损失函数，基于训练过程筛选优质特征。

模型调优是一个细致活，最终还是需要能够对实际场景给出可靠的预测结果，解决实际问题。期待学以致用！ 作者 晓惑 本文转自阿里技术，转载需授权

⑤ 基础学什么算法书好呢

我学过C语言，和数据结构，虽然考试还行，但是基础还是很差。
我想要自学C++，同时也学算法，但是不知道什么书（C++的书找到了。主要找算法的书）。个个都说算法导论，但是网上也有说，算法导论虽然是经典，但是不合适初学者，我问到别人的王晓东的《计算机算法导论与分析》是教材，但是我看到了，好像挺难的，自学能入门吗？（我入门后较快掌握的，最怕就是入门的时候遇到问题）。还有王晓东的是很多版本的，我看到第三版（据说是C/C++的），好像和算法导论不同的很多啊，（算法导论好像很多和数据结构同很多啊（是严蔚敏的数据结构（C语言版的）其中一编者是我学校的院长，）），我应该用哪本算法书入门啊！大哥们帮忙啊

⑥ 算法的基本要素有哪些

算法的要素包括：

1、数据对象操作和操作：以指令的形式描述计算机可以执行的基本操作。

2、算法的控制结构：算法的功能结构不仅取决于所选操作，还取决于操作之间的执行顺序。

算法特点如下：

1、无穷大：算法的无穷大意味着算法必须能够在执行有限数量的步骤后终止。

2、精度：算法的每一步都必须精确定义。

(6)基础的算法扩展阅读

算法可以宏泛的分为三类：

一、有限的，确定性算法 这类算法在有限的一段时间内终止。他们可能要花很长时间来执行指定的任务，但仍将在一定的时间内终止。这类算法得出的结果常取决于输入值。

二、有限的，非确定算法 这类算法在有限的时间内终止。然而，对于一个（或一些）给定的数值，算法的结果并不是唯一的或确定的。

三、无限的算法 是那些由于没有定义终止定义条件，或定义的条件无法由输入的数据满足而不终止运行的算法。通常，无限算法的产生是由于未能确定的定义终止条件。

⑦ C语言基础算法

因为语句的顺序不一样，所以结果也不一样
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
输出为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
输出为2 , 6 , 24 , 120

⑧ JAVA基础算法

你在这里没有进行排序

public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
//生成随机数组
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");
//生成随机数组
//小到大排序
int num=0;//记录移动次数 根据你的意思这是会根据生成数组的不同而大小不一样的
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一共移动"+num+"次，完成排序");
for (int i = 0; i < arr.length; i++)
System.out.print(arr[i] + "\t");

}

⑨ 想了解机器学习，需要知道哪些基础算法

⑩ 关于算法的基础知识

所谓解析法（analysis algorithm）是指用解析的方法找出表示问题的前提条件与结果之间关系的数学表达式，并通过表达式的计算来实现问题求解。
在实际问题中， 有些变量的取值被限定在一个有限的范围内。例如，一个星期内只有七天，一年只有十二个月， 一个班每周有六门课程等等。如果把这些量说明为整型， 字符型或其它类型显然是不妥当的。 为此，C语言提供了一种称为“枚举”的类型。在“枚举”类型的定义中列举出所有可能的取值， 被说明为该“枚举”类型的变量取值不能超过定义的范围。应该说明的是， 枚举类型是一种基本数据类型，而不是一种构造类型， 因为它不能再分解为任何基本类型。