# 数据结构和算法必知必会的50个代码实现
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### 前Google工程师,5万+人跟着学的《数据结构和算法之美》专栏作者
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## 数组
* 实现一个支持动态扩容的数组
* 实现一个大小固定的有序数组,支持动态增删改操作
* 实现两个有序数组合并为一个有序数组
## 链表
* 实现单链表、循环链表、双向链表,支持增删操作
* 实现单链表反转
* 实现两个有序的链表合并为一个有序链表
* 实现求链表的中间结点
## 栈
* 用数组实现一个顺序栈
* 用链表实现一个链式栈
* 编程模拟实现一个浏览器的前进、后退功能
## 队列
* 用数组实现一个顺序队列
* 用链表实现一个链式队列
* 实现一个循环队列
## 递归
* 编程实现斐波那契数列求值f(n)=f(n-1)+f(n-2)
* 编程实现求阶乘n!
* 编程实现一组数据集合的全排列
## 排序
* 实现归并排序、快速排序、插入排序、冒泡排序、选择排序
* 编程实现O(n)时间复杂度内找到一组数据的第K大元素
## 二分查找
* 实现一个有序数组的二分查找算法
* 实现模糊二分查找算法(比如大于等于给定值的第一个元素)
## 散列表
* 实现一个基于链表法解决冲突问题的散列表
* 实现一个LRU缓存淘汰算法
## 字符串
* 实现一个字符集,只包含a~z这26个英文字母的Trie树
* 实现朴素的字符串匹配算法
## 二叉树
* 实现一个二叉查找树,并且支持插入、删除、查找操作
* 实现查找二叉查找树中某个节点的后继、前驱节点
* 实现二叉树前、中、后序以及按层遍历
## 堆
* 实现一个小顶堆、大顶堆、优先级队列
* 实现堆排序
* 利用优先级队列合并K个有序数组
* 求一组动态数据集合的最大Top K
## 图
* 实现有向图、无向图、有权图、无权图的邻接矩阵和邻接表表示方法
* 实现图的深度优先搜索、广度优先搜索
* 实现Dijkstra算法、A*算法
* 实现拓扑排序的Kahn算法、DFS算法
## 回溯
* 利用回溯算法求解八皇后问题
* 利用回溯算法求解0-1背包问题
## 分治
* 利用分治算法求一组数据的逆序对个数
## 动态规划
* 0-1背包问题
* 最小路径和
* 编程实现莱文斯坦最短编辑距离
* 编程实现查找两个字符串的最长公共子序列
* 编程实现一个数据序列的最长递增子序列
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机器学习、深度学习、tensorflow、pytorch、ftp、爬虫系列教程.zip
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众所周知,人工智能是当前最热门的话题之一, 计算机技术与互联网技术的快速发展更是将对人工智能的研究推向一个新的高潮。 人工智能是研究模拟和扩展人类智能的理论与方法及其应用的一门新兴技术科学。 作为人工智能核心研究领域之一的机器学习, 其研究动机是为了使计算机系统具有人的学习能力以实现人工智能。 那么, 什么是机器学习呢? 机器学习 (Machine Learning) 是对研究问题进行模型假设,利用计算机从训练数据中学习得到模型参数,并最终对数据进行预测和分析的一门学科。 机器学习的用途 机器学习是一种通用的数据处理技术,其包含了大量的学习算法。不同的学习算法在不同的行业及应用中能够表现出不同的性能和优势。目前,机器学习已成功地应用于下列领域: 互联网领域----语音识别、搜索引擎、语言翻译、垃圾邮件过滤、自然语言处理等 生物领域----基因序列分析、DNA 序列预测、蛋白质结构预测等 自动化领域----人脸识别、无人驾驶技术、图像处理、信号处理等 金融领域----证券市场分析、信用卡欺诈检测等 医学领域----疾病鉴别/诊断、流行病爆发预测等 刑侦领域----潜在犯罪识别与预测、模拟人工智能侦探等 新闻领域----新闻推荐系统等 游戏领域----游戏战略规划等 从上述所列举的应用可知,机器学习正在成为各行各业都会经常使用到的分析工具,尤其是在各领域数据量爆炸的今天,各行业都希望通过数据处理与分析手段,得到数据中有价值的信息,以便明确客户的需求和指引企业的发展。
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