本章先讲解优先级队列和二叉堆的结构。下一篇代码实现从一个需求开始假设有这样一个需求：在一个子线程中，不停的从一个队列中取出一个任务，执行这个任务,直到这个任务处理完毕，再取出下一个任务，再执行。其实和Android的Handler机制中的Looper不停的从MessageQueue中取出一个消息然后处理是一样的。不过这个需

前言这次咱们来玩一个在Python中很牛叉的爬虫框架——Scrapy。scrapy介绍标准介绍Scrapy是一个为了爬取网站数据，提取结构性数据而编写的应用框架，非常出名，非常强悍。所谓的框架就是一个已经被集成了各种功能（高性能异步下载，队列，分布式，解析，持久化等）的具有很强通用性的项目模板。对于框架的学习，重点是要学习其框架的特性、各个功能的

正文我们今天将说明以下14种模式：1．滑动窗口2．二指针或迭代器3．快速和慢速指针或迭代器4．合并区间5．循环排序6．原地反转链表7．树的宽度优先搜索（TreeBFS）8．树的深度优先搜索（TreeDFS）9．TwoHeaps10．子集11．经过修改的二叉搜索12．前K个元素13．K路合并14．拓扑排序我们开始吧！1．滑动窗口滑动窗口模式

在上一章节《Google的伟大征程之一：如何攀登移动互联网这座高山》中，我们看到了Google曾经的辉煌，如今隐隐显现的危机，以及自身不断做出的努力。在这一章节，我们将详细介绍它其中的一款具有战略性意义的产品：知识图谱。三叉戟Google在大的方向推出了三个实质性的科技突破，正是这三者，将继续确保Goog

!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/2af309d8a9c94452a07b615ec9c55b2e.png)It'seasytofindifyouknowwhatyou'relookingfor.如果你知道自己想追求什么，就很容易成功。问题描述

二分类、多分类与多标签的基本概念二分类：表示分类任务中有两个类别，比如我们想识别一幅图片是不是猫。也就是说，训练一个分类器，输入一幅图片，用特征向量x表示，输出是不是猫，用y0或1表示。二类分类是假设每个样本都被设置了一个且仅有一个标签0或者1。多类分类(Multiclassclassification):表示分类任务中有多

(IsolationForest无监督)这个算法是随机森林的推广。iTree树构造：随机选一个属性，再随机选该特征的一个值，对样本进行二叉划分，重复以上操作。iTree构建好了后，就可以对数据进行预测啦，预测的过程就是把测试记录在iTree上走一下，看测试记录落在哪个叶子节点。iTree能有效检测异常的假设是：异常点一般都是非常稀有的，在iTree中会

前面我们讲解了数组，数组更多的是用来进行数据的存储，纯粹用来存储数据的数据结构，我们期望的是插入、删除和查找性能都比较好。对于无序数组，插入快，但是删除和查找都很慢，为了解决这些问题，后面我们会讲解比如二叉树、哈希表的数据结构。　　而本篇博客讲解的数据结构和算法更多是用作程序员的工具，它们作为构思算法的辅助工具，而不是完全的数据存储工具。这些数据结构的生

估分分数可怜，估计是分数线的四分之一分。。就当个体验吧，简写一下游记。周五晚上回家拿了身份证，周六早上八点多回去了机房。早上，把错题看了，复习二叉树和进制转换啥的。考场有点紧张，第一场NOIP，一直想着不能搞砸。结果就GG了。进制转换比大小这种傻逼题都错，我自裁罢。还有广告题也错……阅读程序写结果递归那个，考后luogu群有人说打

递归神经网络（RNN）RNN是最强大的模型之一，它使我们能够开发如分类、序列数据标注、生成文本序列（例如预测下一输入词的SwiftKeykeyboard应用程序），以及将一个序列转换为另一个序列（比如从法语翻译成英语的语言翻译）等应用程序。大多数模型架构（如前馈神经网络）都没有利用数据的序列特性。例如，我们需要数据呈现出向量中每个样例的特征，如表示句子、段