terasort 算法随笔

今天逛园子,偶然看到了"背包问题",于是上网找了下相关资料,并写了个简单的实现方案. 何为背包问题? 简单理解,就是给了一堆物品跟一个包,每个物品都有相应的重量和价值,包有自己的承重.我们要做的就是在包的承重范围内,往包里装下价值总量最高的物品. 如何解决背包问题? 一般采用递归的方法,对每次放入物品进行数学建模.每次放入物品都会有两种选择(前提是该物品能放入): 1. 放入该物品,那么问题转换成,减去该物品的重量,包剩余的容量最多能装下多少价值的物品. 2. 不放入该物品,那么问题转

1.输入接受一个数字 n ,求一个队列,该队列由数字[1...n]组成, 且满足不断将队头元素移到队尾,然后输出队头,如此循环,最后的输出是有序的. 分析:用有序的队列 [0...n-1] 模拟出队后移,出队输出的操作. public static void getQueue(int n){ int[] map = new int[n]; LinkedList<Integer> queue = new LinkedList<Integer>(); for(int i = 0 ; i

1TB排序通常用于衡量分布式数据处理框架的数据处理能力.Terasort是Hadoop中的的一个排序作业,在2008年,Hadoop在1TB排序基准评估中赢得第一名,耗时209秒.那么Terasort在Hadoop中是怎样实现的呢?本文主要从算法设计角度分析Terasort作业. 2.算法思想 实际上,当我们要把传统的串行排序算法设计成并行的排序算法时,通常会想到分而治之的策略,即:把要排序的数据划成M个数据块(可以用Hash的方法做到),然后每个map task对一个数据块进行局部排序,之后,

问题描述: 我方有一个基地,经度和纬度为( 70,40).假设我方飞机的速度为 1000 公里/小时. 我方派一架飞机从基地出发,侦察完敌方所有目标,再返回原来的基地.在敌方每一目 标点的侦察时间不计,求该架飞机所花费的时间(假设我方飞机巡航时间可以充分长). 这是一个旅行商问题.我们依次给基地编号为 1,敌方目标依次编号为 2, 3,…, 101, 最后我方基地再重复编号为 102(这样便于程序中计算). 距离矩阵 D = ( dij )102×102 , 其中 dij 表示表示 i, j 两

序言: 程序问题三步走-->① 将问题抽象为数据结构 -->② 并根据相关算法来操作数据结构 -->③ 调用API来显示结果 一.数组和列表 二.栈和队列 三.链表 四.字典 五.散列 六.集合 七.二叉树 八.图 九.热门算法 

高二了,离知道NOIP已经过去一年了,感觉很彷徨,毕竟是第一次参加noip,有点担心连初赛都过不了,泉州这种神犇云集的地方ORZ:曾经想过如果自己但是不考108将而去考泉五会是什么结果,不过那样可能我就不会知道noip了吧233.感觉自己超级颓废,去年说好的刷500题的,到现在只刷了40几题,还有几题是水题233.曾经也有过许多幻想,但最终还是没能去完成,希望这次会有些结果吧,毕竟已经透支了太多的希望了,无法想象连初赛都没办法通过时自己会是怎样的心情.上学期期末考差时自己的无所谓的心情至今还会后

随着deep learning的火爆,神经网络(NN)被大家广泛研究使用.但是大部分RD对BP在NN中本质不甚清楚,对于为什这么使用以及国外大牛们是什么原因会想到用dropout/sigmoid/ReLU/change learnRate/momentum/ASGD/vanishment等问题等呢.要想了解国外大牛的思考过程,需要学习到BP在NN中的本质问题,其中涉及到NN训练对于判决边界如何形成?ASGD为什么尤其在NN中效果比二阶信息效果好?如何选择激活函数合适?为何语音识别中误差函数选择互

实例1 使用视图的两种算法merge和temptable分别统计 表tb_phone中market_price大于4000的手机,然后查询视图查找出小于6000的手机 简单总结最终获取的结果:查询出market_price大于4000且小于6000的手机 表数据: merge合并算法 合并的执行方式,每当执行的时候,先将视图的sql语句与外部查询视图的sql语句,合并在一起,最终执行. 以下是使用常规select语句模拟合并算法: 执行结果模拟与算法的结果相同: temptable临时表算法 先

算法名称: k近邻算法 (kNN: k-Nearest Neighbor) 问题提出: 根据已有对象的归类数据,给新对象(事物)归类. 核心思想: 将对象分解为特征,因为对象的特征决定了事对象的分类. 度量每个特征的程度,将其数字化. 所有特征值构成元组,作为该对象的坐标. 计算待检测对象和所有已知对象的距离,选择距离最接近的k个已知对象 (k近邻中的k来源于此). 这k个对象中出现次数最多的分类就是待检测对象的分类. 重要前提: 需要有一批已经正确归类了的对象存在.也就是通常说的训练数据. 重