本文为系列专题的第13篇文章。1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.11.12.在文章【】中，我们介绍了暴力排序和冒泡排序这两种排序算法，算是一个引子。同时指出暴力排序和冒泡排序的缺点硬伤。本文介绍的简单选择排序则“医治”了上面提到的暴力排序和冒泡排序的“硬伤”。核心思想：从数组的第一个元素开始，将其作为基准元素，然后找出基准

packageutil;importjava.security.MessageDigest;importjava.security.NoSuchAlgorithmException;publicclassSha1{   publicstaticStringSHA1(Stringdecript){

有了前面一系列的铺垫和准备后，我们终于能走到至关重要的一刻。在本节，我们将用C语言开发快速排序算法，然后利用我们的编译器把它编译成java字节码，让C语言编写的快速排序算法能在java虚拟机上顺利执行，完成本节内容后，编译器可以正确的将下列代码编译成java字节码：voidquicksort(intA10,intp,intr){

问题描述给定一个序列，每次询问序列中第l个数到第r个数中第K大的数是哪个。输入格式第一行包含一个数n，表示序列长度。第二行包含n个正整数，表示给定的序列。第三个包含一个正整数m，表示询问个数。接下来m行，每行三个数l,r,K，表示询问序列从左往右第l个数到第r个数中，从大往小第K大的数是哪个。序列元素从1开始标号。输出格式总共输出m行，每行一个数

LRU全称是Least RecentlyUsed，即最近最久未使用的意思。LRU算法的设计原则是：如果一个数据在最近一段时间没有被访问到，那么在将来它被访问的可能性也很小。也就是说，当限定的空间已存满数据时，应当把最久没有被访问到的数据淘汰。

一、简介:1.1、字典树trie:  字典树trie搜索关键码的时间和关键码自身及其长度有关，最快是0(1),，即在第一层即可判断是否搜索到，最坏的情况是0(n),n为Trie树的层数。由于很多时候Trie树的大多数结点分支很少，因此Trie树结构空间浪费比较多。  关键码检索策略可以根据关键码是否可以动态变化

R语言中很多包（package）关于神经网络，例如nnet、AMORE、neuralnet以及RSNNS。nnet提供了最常见的前馈反向传播神经网络算法。AMORE包则更进一步提供了更为丰富的控制参数，并可以增加多个隐藏层。neuralnet包的改进在于提供了弹性反向传播算法和更多的激活函数形式。RSNNS则是连接R和SNNS的工具，在R中即可直接调用SNN

0.时序数据库时间序列（TimeSeries）：是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列，通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值（如1秒，5分钟，1小时等）。时间序列数据可被简称为时序数据。实时监控系统所收集的监控指标数据，通常就是时序数据。时序数据具有如下特点：每一个时间序列通常为某一固定类型的数值

二分查找又称折半查找，它是一种效率较高的查找方法。折半查找的算法思想是将数列按有序化(递增或递减)排列，查找过程中采用跳跃式方式查找，即先以有序数列的中点位置为比较对象，如果要找的元素值小于该中点元素，则将待查序列缩小为左半部分，否则为右半部分。通过一次比较，将查找区间缩小一半。折半查找是一种高效的查找方法。它可以明显减少比较次数，提高查找效率。但是，

点击上方蓝色“方志朋”，选择“设为星标”回复“666”获取独家整理的学习资料！!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/afd13d028bc54aafb0ac61f32407b94d.jpg)_作者：远航_cnblogs.com/yangguangzhang/p/13884023.html