选择排序：选择排序是一种简单直观的排序算法，无论什么数据进去都是O(n²)的时间复杂度。所以用到它的时候，数据规模越小越好。唯一的好处可能就是不占用额外的内存空间了吧。算法思路：首先在未排序序列中找到最小（大）元素，存放到排序序列的起始位置。再从剩余未排序元素中继续寻找最小（大）元素，然后放到已排序序列的末尾。重复第二步，直到所有元素均排序完毕。动图演示：c#代码实现：1privateintnumone;2publicvoidNum(int[]list)3{45for(inti=0;i<list.Length-1;++i)6{78numone=i;9for(intj=i+1;j<list.Length;++j)10{1112if(list[j]<list[numone])13{1415numone=j;16}17intnumtwo=list[numone];18list[numone]=list[i];19list[i]=numtwo;20}21}22}23staticvoidMain(string[]args)24{2526int[]count=newint[]{8...

希尔排序：也称递减增量排序算法，是插入排序的一种更高效的改进版本。但希尔排序是非稳定排序算法。希尔排序是基于插入排序的以下两点性质而提出改进方法的：1，插入排序在对几乎已经排好序的数据操作时，效率高，即可以达到线性排序的效率；2，但插入排序一般来说是低效的，因为插入排序每次只能将数据移动一位；希尔排序的基本思想是：先将整个待排序的记录序列分割成为若干子序列分别进行直接插入排序，待整个序列中的记录"基本有序"时，再对全体记录进行依次直接插入排序。算法思路：选择一个增量序列t1，t2，……，tk，其中ti>tj,tk=1；按增量序列个数k，对序列进行k趟排序；每趟排序，根据对应的增量ti，将待排序列分割成若干长度为m的子序列，分别对各子表进行直接插入排序。仅增量因子为1时，整个序列作为一个表来处理，表长度即为整个序列的长度。动图演示：c#代码实现：1publicvoidnum(int[]list)2{34intnum=1;5while(num<=list.Length/9)6{7num=num*3+1;8}9for(;num>0;num=num/3)10{11for(in...

插入排序：插入排序的代码实现虽然没有冒泡排序和选择排序那么简单粗暴，但它的原理应该是最容易理解的了，因为只要打过扑克牌的人都应该能够秒懂。插入排序是一种最简单的直观排序算法，他的工作原理是通过构建有序序列，对于未排序数据，在已排序列中从后向前扫描，找到相应的位置并插入算法步骤：1，将第一待排序序列第一个元素看作一个有序序列，把第二个元素到最后一个当成是未排序序列2，从头到尾依次扫描，为排序序列，将扫描的每个元素插入到有序序列中的适当位置（如果待插入的元素与有序序列中的某个元素相等，则将待插入元素插入到相等元素的后面。）动图演示：c#实现代码：1publicvoidSum(int[]list)2{34for(inti=0;i<list.Length;i++)5{6intsumone=list[i];7intsumtwo=i;8while(sumtwo>0&&list[sumtwo-1]>sumone)9{10list[sumtwo]=list[sumtwo-1];11--sumtwo;12}13list[sumtwo]=sumone;14}15}16st...

 #encoding=utf-8a=[1,9,0,8,3,7,5,6]#插入排序#核心是每次插入一个数的时候，都把这个数前面的数当做一个排好序的数列#插入数据的过程是，把这个数跟前面的数据依次的比较，如果比前面的数小，那就把它放到这个数前面，插入过程结束#内层循环执行插入的动作，外层循环每次给内层循环一个序列，从最左边开始，每次在序列后加一个数,需要处理len(a)-1次printu"插入排序"print"abeforechange:",aforiinrange(0,len(a)-1-1):print"i:",iforjinrange(i,-1,-1):print"j:",jifa[j+1]<a[j]:print"a[j+1]<a[j]"a[j+1],a[j]=a[j],a[j+1]printaprint"aafterchange:",a  结果：D:>pythontest.py插入排序abeforechange:[1,9,0,8,3,7,5,6]i:0j:0[1,9,0,8,3,7,5,6]i:1j:1a[j+1]<a[j][1,...

>>>d{'a':5,'c':3,'b':4}>>>d.items()[('a',5),('c',3),('b',4)]字典的元素是成键值对出现的，字典的排序可用sorted，用关键字key指定排序依据的值--key或者value按照值排序：#把d.items()所对应的列表的每个元祖的第二个元素（value）传到lambda函数进行排序>>>s=sorted(d.items(),key=lambdax:x[1])>>>s[('c',3),('b',4),('a',5)]按照key排序：#把d.items()所对应的列表的每个元祖的第一个元素（key）传到lambda函数进行排序>>>s=sorted(d.items(),key=lambdax:x[0])>>>s[('a',5),('b',4),('c',3)]...

堆是完全二叉树子树是不相交的 度节点拥有子树的个数满二叉树：每个节点上都有子节点（除了叶子节点） 完全二叉树：叶子结点在倒数第一层和第二层，最下层的叶子结点集中在树的左部，在右边的话，左子树不能为空 二叉搜索树：左边子节点小于父节点，右边子节点大于父节点 堆：也叫队列，在堆尾插入，在堆头取出 最大堆：最上边比下边的两个数都大，所有的节点都满足这个规则   最小堆：父节点一定比两个子节点要小 特征：堆起始坐标从1开始如果用列表表示一个堆：堆的坐标从1开始算当前坐标是i左节点坐标是2i右节点坐标是2i+1父节点坐标是i//2取整 如果想找到最后一个带有子节点的节点坐标：堆的长度//2 [0,1,2,3,4,5] [0,1,2,3,4,5,6,7]   1 2 2*1+1=32*2 2*2+1=5 01       23 &n...

插入排序算法总结：插入算法的核心是每次循环到一个数时，都认为这个数之前的数列都是排好序的，将一个数插入到已经排好序的有序数列中，从而得到一个新的、个数加一的有序数列。过程:从第一个元素开始，第一个数肯定是有序的，把第二个数和第一个数相比，插入到合适的位置，这样前两个数就是有序的了，接着，把第三个元素插入到前面包含两个元素的有序列表中，依次类推，知道插完第n个数据。 第一步：拿一个有序数列为基础，后边加一个数，实现插入排序的逻辑a=[3,5,8,10,6] 代码#encodjng=utf-8 a=[3,5,8,10,6]printaindex=len(a)-1forjinrange(index-1,-1,-1):   print"j:",j   ifa[j+1]<a[j]:       a[j+1],a[j]=a[j],a[j+1]       print...

选择排序算法：a=[6,5,4,3,2,1]算法思路：第一步：在列表的第一个位置存放此队列的最小值声明一个变量min_index等于列表的第一个坐标值0从第一个位置0坐标开始，和它后边所有的元素一一比对，如果发生了后边的值min_index坐标的对应的值更小，则min_index值改为后边那个数的坐标，然后用min_index坐标对应的值再跟后边的数比较，完成全部比对以后，将列表的第一个数和min_index坐标对应的数做一个交换 第一次用6和5比较，5小，min_index改为1，用5和后边的4比，4小，min_index改为2，用4跟3比，3小，min_index改为3，用3跟2比较，2小，min_index改为4，用2和1比较，1小，min_index改为5，比完了，把坐标5对应的值和第一个值交换min_index=5a=[1,5,4,3,2,6]，最小的1放到最前边，第二步：从坐标1开始，把刚才的逻辑再来一遍：a=[1,2,4,3,5,6]第三步：从坐标2开始，把刚才的逻辑再来一遍a=[1,2,3,4,5,6]第四步：从坐标3开始，把刚才的逻辑再来一遍a=[1,2,3...

1#include<iostream>23/*runthisprogramusingtheconsolepauseroraddyourowngetch,system("pause")orinputloop*/4usingnamespacestd;5intmain(intargc,char**argv){6voidsort(int&,int&,int&);7inta,b,c;8inta1,b1,c1;9cout<<"pleaseenter3inteers:";10cin>>a>>b>>c;11a1=a;12b1=b;13c1=c;14sort(a1,b1,c1);15cout<<"sortedorderis"<<a1<<""<<b1<<""<<c1<<endl;16return0;17}1819voidsort(int&i,int&j,int&k){20voidchange(int&,int...

源在做sqlzoo的时候，碰到一个SQL的排序问题，他把符合条件的单独几行，可以放在查询结果的开始，或者查询结果的尾部通过的方法就是IN语句（也可以通过IF语句） 自己做了个测试，如下，这个是表的所有内容 使用ORDERBY配合IF语句比如我想将species为snake的行数，单独列出来，我可以这样查询SELECT*FROMpetORDERBYif(species='snake',0,1),species;结果如下我们可以看到，species为snake的行数，被强行放置到了查询结果开头这是怎么做到的呢？这里需要注意：if(species='snake',0,1),species;这句话的意思是，我对species进行排序的同时，给species附加一个隐藏属性，这个隐藏属性，可以是0或者1什么意思呢？就是在对species排序的时候，优先级是判断species是否为snake，如果是，返回0，如果不是，返回1.随后，先进行species隐藏属性的排序，隐藏属性拍完以后，再进行剩余species的排序也就是说，你可以把这个if语句，看成是一个独立的column&n...

本文记录几个在广告和推荐里面rank阶段常用的模型。广告领域机器学习问题的输入其实很大程度了影响了模型的选择，因为输入一般维度非常高，稀疏，同时包含连续性特征和离散型特征。模型即使到现在DeepFM类的方法，其实也都很简单。模型的发展主要体现于对特征的充分挖掘上，比如利用低阶和高阶特征、尝试自动学习交叉特征而非手动、尝试更精准地实现高阶特征(bounded-degree)。广告相关的领域最早大行其道的模型当属LR模型，原因就是LR模型简单，可解释性好，拓展性高，精心细调之后模型效果也会非常好。人工特征工程的初期，加些交叉特征，无论是离线评估指标还是线上的业务指标都会很容易提高，当然大家都会很开心。吃掉容易收割的80%之后，基本上就到了瓶颈。这时候就会发现即使深挖业务场景貌似也找不到比较好的特征了，加了一堆特征搞不好效果还降了。继续做得话，除了特征工程，还可以尝试特征选择，改进优化算法(比如加快收敛)，在线学习之类的。随着业务的持续迭代，手动交叉特征被视为脏活累活，那肯定要想如何做自动交叉特征。这方面的工作同时也有进展。Rendle在2010年提出的FM模型。FM模型利用特征的隐向量做内...

使用机器学习排序算法LambdaMART有一段时间了，但一直没有真正弄清楚算法中的所有细节。学习过程中细读了两篇不错的博文，推荐给大家：梯度提升树(GBDT)原理小结徐博FromRankNettoLambdaRanktoLambdaMART:AnOverview但经过一番搜寻之后发现，目前网上并没有一篇透彻讲解该算法的文章，所以希望这篇文章能够达到此目的。本文主要参考微软研究院2010年发表的文章FromRankNettoLambdaRanktoLambdaMART:AnOverview11，并结合自己的理解，试图将RankNet、LambdaRank和LambdaMART这三种算法的所有算法细节讲解透彻。RankNet、LambdaRank和LambdaMART是三个关系非常紧密的机器学习排序算法。简而言之，RankNet是最基础，基于神经网络的排序算法；而LambdaRank在RankNet的基础上修改了梯度的计算方式，也即加入了lambda梯度；LambdaMART结合了lambda梯度和MART（另称为GBDT，梯度提升树）。这三种算法在工业界中应用广泛，在BAT等国内大厂和微...

要： 1背景   随着移动互联网的崛起，越来越多的用户开始习惯于从手机完成吃、喝、玩、乐、衣、食、住、行等各个方面的需求。打开手机，点开手淘、美团等APP，商品玲玲满目，而让用户将所有商品一页页看完已经不现实，通常情况下用户也就查看前几页，如果找不到满意的商品则退出，从而造成流单。   随着移动互联网的崛起，越来越多的用户开始习惯于从手机完成吃、喝、玩、乐、衣、食、住、行等各个方面的需求。打开手机，点开手淘、美团等APP，商品玲玲满目，而让用户将所有商品一页页看完已经不现实，通常情况下用户也就查看前几页，如果找不到满意的商品则退出，从而造成流单。因此如何对商品进行排序使得用户能尽快完成购买流程已经成为这些平台的重要攻克方向。图1手机淘宝、美团等app的商品排序示意   传统的方法是找几个特征比如评分、销量等，然后找个打分函数如简单的线性函数：F=w1*评分+w2*销量+...，并通过手工调整权重值w并结合abtest实验来达到排序的目的（分数越高排名越高）。  &nb...

什么是冒泡事件：点击子div，会把父div的事件给触发<html><head><title></title></head><style>*{margin:0;padding:0;}.father{width:200px;height:200px;background:red;}.father.son{width:100px;height:100px;background:blue;}</style><scriptsrc="http://code.jquery.com/jquery-latest.js"></script><script>$(function(){$('.father').click(function(){//点击父div，只会弹fatheralert('father')})$('.father.son').click(function(event){//点击子div，会弹son，然后再弹fatheralert('son')//returnfalse//...

使用HashMap()，如果使用自定义类，一定要覆盖HashCode()和equals()。 重点掌握集合的四种操作：增加、删除、遍历、排序。 Module8—12利用两天的时间完成。Module8：图形界面Module9：事件模型（在本部分最重要）Module10：AWTModule11：SwingModule12：Applet（这个技术基本已经被淘汰） 软件应用的三个发展阶段：单机应用网络应用（C/S结构）BS结构：B表示浏览器，S表示server端。即利用浏览器作为客户端，因此对于图形界面的要求已经不高，现在的发展趋势是不使用安装，即不用任何的本地应用，图形很快就会被服务器构件开发所取代。...