算法笔记

❶ 计算机考研之——数据结构高分笔记里面的算法是用C还是C++写的

用的是c语言

❷ CRC32算法学习笔记以及怎样用java实现

CRC校验实用程序库 在数据存储和数据通讯领域，为了保证数据的正确，就不得不采用检错的手段。在诸多检错手段中，CRC是最着名的一种。CRC的全称是循环冗余校验，其特点是:检错能力极强，开销小，易于用编码器及检测电路实现。从其检错能力来看，它所不能发现的错误的几率仅为0.0047%以下。从性能上和开销上考虑，均远远优于奇偶校验及算术和校验等方式。因而，在数据存储和数据通讯领域，CRC无处不在:着名的通讯协议X.25的FCS(帧检错序列)采用的是CRC-CCITT，ARJ、LHA等压缩工具软件采用的是CRC32，磁盘驱动器的读写采用了CRC16，通用的图像存储格式GIF、TIFF等也都用CRC作为检错手段。

❸ 大家2020计算机408考研成绩怎样

考得还不错。

刚开始准备复习408之前，觉得408是比较难的，但是复习完之后，才发现其实408的出题套路每年都差不多，只要把那些参考书和资料上面的知识点都学会了，408上100分是很容易的。

我的408是这样复习的：

准备辅导书：王道单科、四本教材、算法笔记、模拟题、真题 辅导书对考研大纲的分析比较充分，重点，难点上面都有详细的解析，大部分时候看单科必看教材更能抓住考试的重点，更有利于提高我们的分数。

准备视频课：南小文进阶600题 视频课主要用来解决阅读辅导书籍时遇到的无法充分理解的问题，基础薄弱者可以考虑放弃通篇阅读辅导书，通过浏览视频的方式来充分吸收知识点，将辅导书作为工具书进行查阅。

准备笔记：笔记是进入后期阶段的主要复习资料，而且笔记同时记录下复习过程中的易错，易忘，不足，保管好自己在复习过程中做的每一次笔记，使得学习过程是迭代的，递进的，而不是总是在一个问题上反复犯错。

准备真题：真题的重要性显而易见，真题能体现历年考试的重点难点变化，408的真题你做了之后就会发现，每年出的题都是大同小异，只有个别题是比较新颖的，但是只占少数，所以只要把大部分的题都弄懂了，408的分数就很好提高。

当有了一定的知识基础之后，就是大量的刷题，刷题不是盲目的，看完教材首先要刷的就是王道的单科，只刷王道单科还是有些单调，要同步刷南小文老师的课，两者结合，对知识点会有更好的理解，而且总结知识点也会更加方便。

刷题的目的不仅是回顾学习的过程，更是要学会运用知识，刷完题知识，要及时的去检测自己对知识的掌握情况，不断的加深理解，提升解决问题的能力。

❹ 算法笔记刷完什么水平

这跟你的代码水平关系不大，不过既然你都刷了，说明你还是不错的。起码超越了没刷过题写不出来的，就是层筛选作用。起码还可以证明你还是可用之才，懂点啥对不对。
结论就是，面试官问的算法题基本都是那上面的，如果你刷了一些也懂得融会贯通，那么算法题基本上都可以写出来，再有一点相关知识贮备，offer妥妥的。

ps 题主问的是自己能找到什么水平的工作。 那么再补充一点。找工作这个事情，首先是面试，不同的公司对你学历或者工作经历都是有一定程度的要求的，这是一层筛选。其次，如果你硬实力，也就是算法和岗位相关的知识贮备都过了，那么还有软实力，还有你个人的运气，和团队招人的要求，招人是看人家缺什么样的职位

❺ 算法笔记 二分法习题

二分法查找一个数,原数列必须是有序的,
注意，当数列中有相同的数怎么处理，也就是只找到其中一个
void binsrch( int m[N],int k){
int low,high,mid;
low=0;high=N-1;
while (low<=high){
mid=(low+high)/2; //2分法的运用
if (k>m[mid])
high=mid-1;
if (k<m[mid])
low=mid+1;
if (k==m[mid]){
printf("找到此数在数组的%d位，值为%d",mid+1,k);
return 0;
}

}
printf("没有找到此数，非常报歉");
return 0；
}

❻ 写出下列程序运行结果

这个程序的源程序和运行结果如图,但是这个程序有问题,

在n小于0时,返回的f没有赋值,是一个随机值,所以结果有错.

改正的程序见第2个源代码图和运行结果图.

❼ 大学即将学习计算机，想提前学习计算机的算法，哪本书比较好，适合从入门学习算法到精通的

别用书了，直接上网就可以学。

这是我算法课老师的导师做的算法课笔记，你如果有毅力看懂英语，把里面topic全看完，作业尽量做完，你会编程算法大神的。这可是伊利诺伊斯理工（一个常青藤联盟学校）的算法课堂笔记。主要看algorithm notes。

网页链接

❽ 《python算法笔记》（一）为什么要学习算法

比如吧count变成 10**6。第一段代码的运行时间增加10倍，而第二段代码要比第一段满了1000多倍。我们可以猜到随着问题规模的增大，这两段代码的运行时间差距也会增大。可想而知选对正确的算法是多么的重要。

❾ NetworkX和Graphscope哪个运算速度更快

近年来，全球大数据进入加速发展时期，数据量呈现指数级爆发式增长，而这些大量数据中不同个体间交互产生的数据以图的形式表现，如何高效地处理这些图数据成为了业界及其关心的问题。很过用普通关系数据无法跑出来的结果，用图数据进行关联分析会显得异常高效。

提到处理图数据，我们首先想到NetworkX，这是网络计算上常用的Python包，可提供灵活的图构建、分析功能。但是我们使用NetworkX跑大规模图数据时，不仅经常碰到内存不足的问题，而且分析速度很慢，究其原因，是NetworkX只支持单机运行。通过网上搜索，新发现了一个名为GraphScope的系统不仅号称兼容NetworkX的API，而且支持分布式部署运行，性能更优。针对GraphScope和NetworkX的处理能力，我们参考图计算中常用的测试框架LDBC，通过一组实验来对比下二者的性能。

一、实验介绍

为了比较两者的计算效率，先用阿里云拉起了配置为8核CPU，32GB内存的四台ECS，设计了三组比较实验，分别是NetworkX单机下的计算性能，GraphScope单机多worker的计算性能以及GraphScope分布式多机多worer的计算性能。

数据上，我们选取了SNAP开源的图数据集twitter，来自 LDBC数据集的datagen-7_5-fb,datagen-7_7-zf和datagen-8_0-fb作为实验数据，以下是数据集的基本信息：

· Twitter: 81,307个顶点，1,768,135条边

· Datagen-7_5-fb： 633,432个顶点，34,185,747条边，稠密图

· Datagen-7_7-zf： 13,180,508个顶点，32,791,267条边，稀疏图

· Datagen-8_0-fb： 1,706,561个顶点，107,507,376条边，这个数据集主要测试两个系统可处理的图规模能力

实验设计上我选择常用的SSSP、BFS、PageRank、WCC算法，以及较高复杂度的All Pair shortest Path length算法，以载图时间，内存占用和计算时间这三个指标为依据，对两个系统进行计算性能的比较。

NetworkX是一个单机系统，在实验中只考虑NetworkX在单机环境下的运行时间；GraphScope支持分布式运行，故进行两个配置，一个是单机4worker，另外一个配置是4台机器，每台机器4个worker。

二、实验结果

首先，GraphScope的载图速度比NetworkX显着提升。

在前三个图数据集中，无论是GraphScope的单机多worker模式，还是GraphScope的分布式模式，载图速度都比NetworkX快：

GraphScope单机模式载图速度平均比NetworkX快5倍，最高纪录——在datagen-7_5-fb上比NetworkX快了6倍。

分布式模式下GraphScope的载图时间比NetworkX平均快了27倍，最高纪录——在datagen-7_7-zf数据集上比NetworkX快了63倍。

在datagen-8_0-fb数据集上，NetworkX因内存溢出无法载图，GraphScope单机多worker和GraphScope分布式载图时间分别为142秒和13.6秒。
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❿ 算法笔记：二进制数有多少个1

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