优化LeetCode刷题策略手册.pdf

数据结构 逻辑结构: 线性结构 (数组、链表)、树形结构 (二叉树、堆、B树)、图结构 (有向图、无向图)、集合、队列。 存储结构 (物理结构): 数组的连续存储、链表的动态分配节点、树和图的邻接矩阵或邻接表表示。 基本操作: 插入、删除、查找、更新、遍历等，以及时间复杂度和空间复杂度分析。 算法 算法设计: 将问题解决步骤转化为计算机可执行的指令序列。 算法特性: 输入、输出、有穷性、确定性、可行性。 算法分类: 排序算法: 冒泡排序、快速排序、归并排序。 查找算法: 顺序查找、二分查找、哈希查找。 图论算法: Dijkstra最短路径算法、Floyd-Warshall算法、Prim最小生成树算法。 动态规划、贪心算法、回溯法、分支限界法。 算法分析: 时间复杂度、空间复杂度分析。 学习算法与数据结构有助于理解程序内部原理，编写高效、稳定、易于维护的软件系统。

ACM金牌选手带你精通算法与数据结构，LeetCode高效刷题 深度解析算法与数据结构核心知识点 LeetCode精选题解，清晰易懂，助你轻松解题 提升编程技能，突破算法瓶颈，助力技术进阶

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历年Access等级考试试卷，PDF格式供您参考

CSX460: 加州大学伯克利分校实用机器学习R 课程仓库 这是加州大学伯克利分校实用机器学习R (CSX460) 的课程仓库，最近的课程是 2017 年春季。 课程说明 本课程使用 R（一种开源统计编程语言）介绍机器学习。机器学习（有时也称为统计学习或数据挖掘）曾经是统计学家、程序员和量化分析师的一套利基工具，现在已经成为各种应用程序和学科不可或缺的工具。 本课程教授机器学习的基础知识，而无需深入研究太多数学或代码。本课程将教授机器学习的实践方面。 完成课程后，学生将能够应用课程，在自己的工作中使用机器学习解决问题。 课程学习目标 通过本课程，学生将学习： 机器学习中的基本概念 有监督、无监督、半监督、自适应/强化学习之间的区别 机器学习算法/模型的三个先决条件 损失函数 受限函数类 训练搜索方法 如何评估和比较机器学习模型性能 如何预处理数据和构建特征 如何训练机器学习模型进行预测、分类和推荐 如何在新数据上应用机器学习模型 如何使用重采样技术计算模型性能 引导程序是什么以及它是如何工作的 什么是 Bagging 以及它如何以及为何提高模型性能 什么是 Boosting 以及它如何以及为何提高模型性能

MySQL的优化实践涵盖了多种索引类型，如btree、hash、聚簇和非举措索引，以及优化查询方法如count和union等。

当内存中的数据被修改后，并不立即更新到磁盘，这种技术称为redo log，提升效率。redo log的主要功能是保护数据完整性，同时带来额外的好处包括数据恢复（备份集+归档日志）、数据同步（DG，streams，gg）以及日志挖掘。随着技术的进步，如何优化这些过程成为当前的研究热点。