WedX - журнал о программировании и компьютерных науках

Публикации по теме 'linear-search'


Линейный поиск
Если вам нужно искать в несортированном массиве или связанном списке, вы мало что можете сделать. Вам нужно будет пройтись по каждому элементу и сравнить его один за другим , пока вы не найдете его или не дойдете до конца. В этих примерах мы вернем элемент, если он присутствует. Вот код:

День (0) → Три способа линейного поиска
В день 0 я начал с простого алгоритма линейного поиска, который будет искать нужные данные в массиве. На самом деле я рассмотрел три способа реализации алгоритма линейного поиска, два из них — итеративный, а один — рекурсивный. Algorithm 0.1 Method linear_search(arr, n, data) for(i in range in range of [0,n) ) if(arr[i] is equal to x) return index i else return -1 that means element not found. Здесь в 0.1 нет необходимости перебирать весь массив, сразу возвращается индекс,..

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..


Для любых предложений по сайту: [email protected]