labuladong的算法小抄

时间: 2023-09-11 21:05:19 浏览: 107
labuladong的算法小抄是一本关于算法的笔记,主要用于准备算法面试。作者在准备面试时,参考了许多算法书籍和在线资源,如《数据结构与算法分析》、《剑指offer》、《啊哈算法》、《图解算法》等,以及浙大的数据结构课程视频。然而,由于时间有限,作者认为labuladong的书最适合他。这本书对算法的讲解简洁明了,有很多实用的套路和技巧。作者通过学习这本书,掌握了一些常见算法题的解题方法,对算法也有了更好的理解。labuladong的书使用多种编程语言,如cpp、Python、JAVA,但转为JAVA比较容易,这对作者来说更友好。总的来说,labuladong的算法小抄让作者对算法有了更大的信心,甚至开始享受算法的学习过程。 labuladong的算法小抄主要介绍了两种最小生成树算法,即Prim算法和Kruskal算法。这两种算法都是基于贪心思想,但实现上有一些差异。Prim算法以顶点为单位,与图中的边数无关,适用于稠密图;而Kruskal算法以边为单位,时间复杂度主要取决于边的数量,适用于稀疏图。最小生成树是用来解决无向图连接成本最小的问题。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [labuladong算法小抄中图算法的学习笔记(c++版)](https://blog.csdn.net/m0_57298796/article/details/125646402)[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^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* [labuladong算法小结](https://blog.csdn.net/u013598405/article/details/118370761)[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^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .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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