排序—常考快排,堆排序,歸併;查詢—常考二分,hash, b樹;
樹和圖–先序,後序,中序,深度,廣度;
資料結構—棧和佇列,括號計算等,字串匹配;
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演算法分類,演算法原理,演算法設計,及推倒—按發展
最開始:由概率論–樸素貝葉斯(nb)和線性代數–線性回歸
繼續發展:新出現決策樹,k-means;改進馬爾科夫模型(hmm)和邏輯回歸
再進一步:出現支援向量機(svm)並且非常好使;
最近幾年:隨著深度學習及神經網路,出現整合學習(非常火)和神經網路;
gbdt,adboost,xgboost,//,隨機森林
計算機網路,unix系統,sql基本操作,資料結構
關於昊哥面試套路
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演算法 回溯演算法套路(dfs)
解決乙個回溯問題,本質是乙個決策樹的遍歷 三要素 1.路徑 已經做出的選擇 2.選擇列表 當前可以做的選擇 3.結束條件 到達決策樹底層,不用再做選擇 演算法框架 result def backtrack path,choicelist if 滿足結束條件 result.push back path...
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回溯演算法應用 經典的全排列和n皇后 怎麼窮舉全排列的呢?比方說給三個不重複數 1,2,3 你肯定不會無規律地亂窮舉,一般是這樣 先固定第一位為 1,然後第二位可以是 2,那麼第三位只能是 3 然後可以把第二位變成 3,第三位就只能是 2 了 然後就只能變化第一位,變成 2,然後再窮舉後兩位 其實這...