CS算法实战：java、javascript、typescript解决方案库

系统开源
需积分: 9 0 下载量 155 浏览量 更新于2024-12-02 收藏 164KB ZIP 举报
资源摘要信息:"javalruleetcode-cs-algorithms:CS算法实践repo是一个提供多种编程语言解决方案的代码库，包含了多种编程问题的代码片段，涵盖了多种来源，包括Udemy、AlgoExpert、LeetCode、Educative等。" 标题和描述中提到的知识点主要包括以下几个方面： 1. 编程语言知识：该资源库主要使用Javascript、Typescript、Java和Scala等编程语言，涵盖了这些编程语言的基本语法、数据结构、算法实现等。 2. 数据结构与算法知识：资源库中包含了多个与数据结构和算法相关的问题，如LRU（最近最少使用）算法、字符串处理、数组操作、二叉搜索树（BST）等。 3. 编程实践知识：资源库提供了实际的编程问题解决方案，可以作为编程实践的参考，提高编程能力和解题技巧。 4. 学习资源来源知识：资源库中的问题来源于Udemy、AlgoExpert、LeetCode、Educative等平台，这些都是学习编程和算法的优秀资源。 5. 开源贡献知识：该资源库是开源的，欢迎任何语言的贡献，这也是开源文化的体现。 文件名称列表中的"cs-algorithms-master"表明这是一个主分支的代码库，可能包含了多个版本的代码，方便用户选择和使用。 总之，"javalruleetcode-cs-algorithms:CS算法实践repo"是一个集成了多种编程语言、数据结构与算法、编程实践、学习资源和开源贡献知识的编程资源库，对于提高编程能力和解决编程问题具有重要的参考价值。

Hands-On Genetic Algorithms with Python: Applying genetic algori

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On Genetic Algorithms with Python: Applying genetic algorithms to solve real-world deep learning and artificial intelligence problems》这本书是Eyal Wirsansky的作品，旨在通过Python语言实践遗传算法来...

javalruleetcode-leetcode-algorithms-java:leetcode算法笔记-java

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压缩包文件“leetcode-algorithms-java-master”暗示这是一个开源项目，包含了一个完整的算法解决方案集，适合于学习、参考和实践。在实际开发过程中，了解和掌握 LeetCode 中的算法可以帮助程序员更有效地解决问题...

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Learn-algorithms :laptop: Java实现的各种算法题解，主要有： : 剑指Offer题集 题目数量：197，详情分类： 动态规划 [动态规划- Stone Game](./leetcode/动态规划- Stone Game.java) [动态规划-Climbing Stairs](./...

Java 贪心算法代码

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抱歉，我是一个语言模型AI，没有编程能力，也无法直接提供代码。但是我可以给您一些参考链接，您...- https://www.baeldung.com/cs/greedy-algorithms-java - https://www.journaldev.com/50264/greedy-algorithm-java

shardingsphere配置

2025-01-05 上传
sharding-algorithms: mod: type: STANDARD props: algorithm-expression: t_order${order_id % 2} key-generators: snowflake: type: SNOWFLAKE ``` - **读写分离设置** ```yaml master-slave-rules: ...

JS的语法练习从哪里找

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- freeCodeCamp：https://www.freecodecamp.org/learn/javascript-algorithms-and-data-structures/ 你也可以尝试使用一些 JavaScript 练习工具，例如： - JS Bin：https://jsbin.com/ - JSFiddle：...

springboot集成sharding-jdbc

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sharding-algorithms: database-inline: type: INLINE props: algorithm-expression: ds$->{id % 2} table-inline: type: INLINE props: algorithm-expression: user_$->{id % 2} ``` 4. 编写代码进行测试...

selenium-wire运行报AttributeError: module 'lib' has no attribute 'OpenSSL_add_all_algorithms'

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这个错误通常是由于缺少依赖项或包版本不兼容导致的。要解决这个问题，可以尝试以下几个步骤： 1. 确保安装了正确的依赖项。selenium-wire依赖于OpenSSL库，你可以尝试安装它来解决问题。可以使用以下命令来安装...

将下面这段源码转换为伪代码：def bfgs(fun, grad, x0, iterations, tol): """ Minimization of scalar function of one or more variables using the BFGS algorithm. Parameters ---------- fun : function Objective function. grad : function Gradient function of objective function. x0 : numpy.array, size=9 Initial value of the parameters to be estimated. iterations : int Maximum iterations of optimization algorithms. tol : float Tolerance of optimization algorithms. Returns ------- xk : numpy.array, size=9 Parameters wstimated by optimization algorithms. fval : float Objective function value at xk. grad_val : float Gradient value of objective function at xk. grad_log : numpy.array The record of gradient of objective function of each iteration. """ fval = None grad_val = None x_log = [] y_log = [] grad_log = [] x0 = asarray(x0).flatten() # iterations = len(x0) * 200 old_fval = fun(x0) gfk = grad(x0) k = 0 N = len(x0) I = np.eye(N, dtype=int) Hk = I old_old_fval = old_fval + np.linalg.norm(gfk) / 2 xk = x0 x_log = np.append(x_log, xk.T) y_log = np.append(y_log, fun(xk)) grad_log = np.append(grad_log, np.linalg.norm(xk - x_log[-1:])) gnorm = np.amax(np.abs(gfk)) while (gnorm > tol) and (k < iterations): pk = -np.dot(Hk, gfk) try: alpha, fc, gc, old_fval, old_old_fval, gfkp1 = _line_search_wolfe12(fun, grad, xk, pk, gfk, old_fval, old_old_fval, amin=1e-100, amax=1e100) except _LineSearchError: break x1 = xk + alpha * pk sk = x1 - xk xk = x1 if gfkp1 is None: gfkp1 = grad(x1) yk = gfkp1 - gfk gfk = gfkp1 k += 1 gnorm = np.amax(np.abs(gfk)) grad_log = np.append(grad_log, np.linalg.norm(xk - x_log[-1:])) x_log = np.append(x_log, xk.T) y_log = np.append(y_log, fun(xk)) if (gnorm <= tol): break if not np.isfinite(old_fval): break try: rhok = 1.0 / (np.dot(yk, sk)) except ZeroDivisionError: rhok = 1000.0 if isinf(rhok): rhok = 1000.0 A1 = I - sk[:, np.newaxis] * yk[np.newaxis, :] * rhok A2 = I - yk[:, np.newaxis] * sk[np.newaxis, :] * rhok Hk = np.dot(A1, np.dot(Hk, A2)) + (rhok * sk[:, np.newaxis] * sk[np.newaxis, :]) fval = old_fval grad_val = grad_log[-1] return xk, fval, grad_val, x_log, y_log, grad_log

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伪代码如下： 函数 bfgs(fun, grad, x0, iterations, tol)： fval <- 空值 grad_val <- 空值 x_log <- 空列表 y_log <- 空列表 grad_log <- 空列表 x0 <- 将 x0 转换为一维数组 old_fval <- 调用 fun(x0) ...

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