Публикации по теме 'data-structures'
Лучше ли массивы, чем связанные списки?
Несколько дней назад я писал об односвязных списках и не мог перестать спрашивать себя… зачем они нужны? Почему мы беспокоимся об использовании связанных списков, когда мы могли бы легко использовать массив? Что ж, сегодня тот день, когда мы собираемся сесть, выпить чашечку кофе и поговорить о массивах и связных списках.
Массивы всемогущи, давайте придерживаться их.
Когда я думаю о хранении данных, я думаю о массивах. "Эй, приятель, что я хранил в позиции "x"?" И в мгновение..
Структуры данных и как их построить с нуля Серия #0
Структура данных — это особый способ организации данных в компьютере, обеспечивающий их эффективное использование.
Я писал о Расчете временной сложности и пространственной сложности и связанных с этим сериях. Я предлагаю вам сначала прочитать его, если вы не знакомы с ним. Кстати, в этой серии я буду использовать JavaScript, вам может понадобиться некоторая настройка, если вы используете другие языки программирования.
Некоторые языки программирования имеют встроенную структуру данных,..
Особенности объектно-ориентированного программирования.
Язык ООП поддерживает функции обычных языков программирования, а также некоторые важные концепции и термины, которые делают их популярными среди методологий программирования. В языке объектно-ориентированного программирования все операции выполняются над объектами с помощью методов, представленных в этом объекте.
Вот некоторые важные особенности ООП:
Полиморфизм: полиморфизм означает наличие множества форм. Другими словами, полиморфизм означает способность сообщения отображаться более..
Как решить структуру данных стека с помощью связного списка
В этой статье мы собираемся погрузиться в создание стека, который является важной структурой данных. Его использование разнообразно, и важно знать, как работает структура данных стека, если вы хотите стать разработчиком полного стека.
Стек - это линейная структура данных, которая соответствует концепции Последний пришел - первый ушел (LIFO) . Это означает, что первым удаляется последний элемент, вставленный в стек.
Говоря о линейной структуре данных в основном, это набор элементов..
Кодирование Хаффмана
Кодирование Хаффмана — это алгоритм сжатия данных без потерь, который используется для сжатия данных таким образом, чтобы свести к минимуму количество битов, используемых для представления данных. Это широко используемый алгоритм, который считается одним из наиболее эффективных способов сжатия данных.
В этом сообщении в блоге я объясню, как работает кодирование Хаффмана и почему оно так полезно.
Алгоритм кодирования Хаффмана обычно используется во многих приложениях, включая передачу и..
DSA: алгоритм двух указателей. Ознакомьтесь с пошаговым руководством.
Структуры данных и алгоритмы являются фундаментальными строительными блоками для каждого разработчика, поскольку они помогают эффективно решать сложные проблемы. Думаю, никто не откажется от того, что мы используем DSA если не каждый день, то всегда, когда сталкиваемся с какой-то проблемой, которую должен решать наш код. Однако не всегда бывает так, что при решении задачи мы сразу понимаем «О! Для этого есть отличный алгоритм», и на бесконечной вселенной, состоящей из плеяды кодовых баз,..
Запуск AVL-деревьев
Вот вы, родственная душа, структурирующая данные, которая, наверное, много слышала об этих жутких👹 самобалансирующихся деревьях, которые способны автоматически перебалансировать себя. Звучит как шарм, не так ли?🤩
Давайте узнаем, из чего они сделаны и как это сделать🧑💻
Оглавление:
Введение о структурах данных Проблемы с деревьями Введение в AVL-деревья
фактор баланса: баланс && высота вращения
4. Кодовая часть
5. Окончание
Коротко о деревьях
Есть много видов..
Новые материалы
Объяснение документов 02: BERT
BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка.
Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..
Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать
С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv)
Автор : Бар Лайт
Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята?
В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..
Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение.
В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..
Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm.
Оглавление
Глоссарий
I. Новый пакет
1.1 советы по инициализации..
Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных.
Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..