java数据结构与算法笔记

时间: 2023-07-29 11:09:44 浏览: 126
Java数据结构与算法笔记是在学习B站尚硅谷Java数据结构与算法视频时所做的记录。\[1\]这个笔记包括了稀疏数组的作用和一个代码实例,以及不同时间复杂度的案例和空间复杂度的概念。\[2\]\[3\]在这个笔记中,你可以学习到如何使用稀疏数组来处理特定的数据结构问题,以及如何分析算法的时间复杂度和空间复杂度。这些知识对于理解和设计高效的算法非常重要。 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [Java数据结构与算法笔记](https://blog.csdn.net/qq_48687532/article/details/119328669)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
相关问题

数据结构与算法 java版笔记

非常好,数据结构和算法是计算机科学非常重要的基础知识。Java 是一种流行的语言,它具有面向对象的特性和强大的数据处理能力,非常适合实现数据结构和算法。 在学习数据结构和算法时,建议先掌握基本的数据结构,如数组、链表、栈和队列等。然后可以学习一些高级数据结构,如树、图和堆等。 在学习算法时,建议先学习基本的排序算法,如冒泡排序、选择排序和插入排序等。然后可以学习一些高级算法,如快速排序、归并排序和堆排序等。 在学习过程中,可以参考一些经典的教材,如《算法导论》、《数据结构与算法分析》和《Java数据结构与算法》等。此外,还可以参考一些在线资源,如LeetCode和GeeksforGeeks等。 最后,建议多进行实践,写一些小项目来巩固所学的知识。这将有助于加深对数据结构和算法的理解和掌握。

数据结构与算法java版笔记

数据结构与算法是计算机科学中非常重要的概念。在Java中,有许多常见的数据结构和算法的实现。其中,数据结构包括数组、链表、栈、队列、跳表、散列表、二叉树、堆、图和Trie树。而算法包括递归、排序、二分查找、哈希算法和字符串匹配算法。\[1\] 在Java中,我们可以使用散列表(哈希表)来实现数据结构。而在字符串匹配算法中,有四种常见的算法:暴力匹配算法(BF算法)、RK算法、BM算法和KMP算法。这些算法都有各自的特点和适用场景。\[2\] 另外,在Java开发中,排序是一种常见的需求。我们可以使用一些常见的排序算法来对数据元素进行排序,比如按照日期对订单进行排序,按照价格对商品进行排序等等。在Java的开发工具包(JDK)中,已经提供了许多数据结构和算法的实现,比如List、Set、Map和Math等。我们可以借鉴JDK的方式,将算法封装到某个类中,并进行API的设计和实现。\[3\] 综上所述,数据结构与算法在Java中有着广泛的应用,通过学习和使用这些概念和实现,我们可以更好地解决问题和优化程序。 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [Java数据结构和算法学习笔记](https://blog.csdn.net/zth13015409853/article/details/121946203)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *3* [数据结构与算法(Java篇)笔记--Comparable接口](https://blog.csdn.net/csh1807266489/article/details/126782378)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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