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已通过一面,准备二面
https://blog.csdn.net/qq_878799579/article/details/72909828
https://www.cnblogs.com/kismetv/p/10787228.html
https://blog.csdn.net/sinat_36301420/article/details/104977646
https://leetcode-cn.com/problems/zui-xiao-de-kge-shu-lcof/solution/tu-jie-top-k-wen-ti-de-liang-chong-jie-fa-you-lie-/
https://zhuanlan.zhihu.com/p/76734219
https://blog.csdn.net/Chile_Wang/article/details/104104057
时间复杂度分析:https://blog.csdn.net/caihuanqia/article/details/111740236
堆排序是利用堆这种数据结构而设计的一种排序算法,堆排序是一种选择排序,它的最坏,最好,平均时间复杂度均为O(nlogn),它也是不稳定排序。首先简单了解下堆结构。
堆是具有以下性质的完全二叉树:每个结点的值都大于或等于其左右孩子结点的值,称为大顶堆;或者每个结点的值都小于或等于其左右孩子结点的值,称为小顶堆。
堆排序的基本思想是:将待排序序列构造成一个大顶堆,此时,整个序列的最大值就是堆顶的根节点。将其与末尾元素进行交换,此时末尾就为最大值。然后将剩余n-1个元素重新构造成一个堆,这样会得到n个元素的次小值。如此反复执行,便能得到一个有序序列了
https://www.cnblogs.com/chengxiao/p/6129630.html
https://xzchsia.github.io/2020/03/05/linux-hard-soft-link/
https://zhuanlan.zhihu.com/p/68309743
朴素贝叶斯模型为最大化后验概率
https://zhuanlan.zhihu.com/p/26262151
https://bbs.huaweicloud.com/blogs/detail/110987
隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)是统计模型,它用来描述一个含有隐含未知参数的马尔可夫过程。其难点是从可观察的参数中确定该过程的隐含参数。然后利用这些参数来作进一步的分析,例如模式识别。
https://www.cnblogs.com/skyme/p/4651331.html
https://zhuanlan.zhihu.com/p/77312635
问:ARP是哪一层
答:网络层
https://segmentfault.com/a/1190000023255475
https://zhuanlan.zhihu.com/p/59148865
https://blog.csdn.net/xiaoye5606/article/details/71191429
https://seanlee97.github.io/2018/03/29/%E4%BB%8E%E7%89%B9%E5%BE%81%E5%80%BC%E7%89%B9%E5%BE%81%E5%90%91%E9%87%8F%E5%8E%BB%E7%90%86%E8%A7%A3PCA/
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