LeetCode

OJCodes 代码库囊括计算机工程各个领域，主要使用 Python、Java、C++。推荐使用 pyCharm 作为 IDE。涵盖算法、图算法、数论、打包、搜索、排序、密码破解、数据挖掘、数值计算、分布式系统、文件系统、图像处理、前端、语言、网络、序列化、其他等类别。

LeetCode 第 202 题探讨如何判定一个正整数是否为快乐数。快乐数的定义是：将一个正整数的各个位上的数字平方后求和，得到一个新的数字，重复此过程，如果最终能得到 1，则该数为快乐数；如果陷入不包含 1 的循环，则该数不是快乐数。 判定快乐数的关键在于循环判断。算法使用 HashSet 记录出现过的数字，如果在计算过程中，某个数字已经存在于 HashSet 中，则说明出现了循环，该数不是快乐数。

数组- 存储相同类型元素的集合- 访问元素通过索引链表- 存储元素的线性集合- 通过指针连接元素栈- 后进先出（LIFO）- 入栈、出栈操作队列- 先进先出（FIFO）- 入队、出队操作树- 非线性数据结构- 层次结构，有根、子节点哈希表- 键值对集合- 根据键快速查找和插入

LeetCode刷题战略优化指南

件包含算法与数据结构的详细内容：数据结构包括逻辑结构，如数组、链表，以及树形结构（如二叉树、堆、B树）、图结构（如有向图、无向图）等，还包括集合和队列等抽象数据类型。存储结构描述了数据在计算机中的具体存储方式，如数组的连续存储，链表的动态节点分配，以及树和图的邻接矩阵或邻接表表示。针对每种数据结构定义了一系列基本操作，如插入、删除、查找、更新、遍历等，并分析了这些操作的时间复杂度和空间复杂度。算法部分包括算法设计，描述了解决问题的步骤形式化为指令的过程。涉及排序算法（如冒泡排序、快速排序、归并排序）、查找算法（如顺序查找、二分查找、哈希查找）、图论算法（如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、分支限界法等。通过数学方法分析了算法的时间复杂度和空间复杂度，评估了其效率。学习算法与数据结构不仅有助于理解程序的内部工作原理，还能帮助开发人员编写高效、稳定和易于维护的软件系统。

颜色分类Leetcode DS-ML-书籍 该存储库包括有关数据科学、机器学习和统计方法的书籍。以下是推荐的几本书籍： 1. 《统计学习的要素 (ESL)》 作者：Trevor Hastie、Robert Tibshirani 和 Jerome Friedman 本书在一个共同的概念框架中描述了这些领域的重要思想。虽然方法是统计的，但重点在于概念而非数学。书中给出了大量示例，并使用了丰富的彩色图形。对于统计学家和对科学或工业数据挖掘感兴趣的读者来说，本书是一种宝贵的资源。涵盖内容广泛，从监督学习（预测）到无监督学习，主题包括神经网络、支持向量机、分类树和提升方法，是对这些主题的首次综合处理。 2. 《R中应用统计学习简介》 作者：Gareth James、Daniela Witten、Trevor Hastie 和 Robert Tibshirani 本书介绍了统计学习方法，适用于高年级本科生、硕士生和博士生，特别是非数学科学的学生。它还包含了许多R实验室，详细解释了如何在现实生活中实施各种方法，是数据科学家实践的宝贵资源。 3. 《数据科学基础》 作者：Avrim Blum、Joh... 本书提供了数据科学领域的基础知识，为学习者提供系统的思维方式和分析工具。

项目简介 本项目基于CLRS《算法导论》，将不断更新以展示我的能力。希望您会喜欢这里的内容！ 重点内容 算法学习：我正在学习书中的算法，理解渐近复杂性分析在技术进步和统计分析中的作用。 项目动机：这些项目提升我的技能，避免因失业而停滞不前。 学习背景：虽然我的学士学位是电子工程，但我对计算机科学的兴趣促使我学习这本书。 如您有任何建议或想法，请通过我的LinkedIn帐户与我联系！

这份资料详细介绍了如何解决110道LeetCode算法问题，内容持续更新，覆盖各种题型和技巧，完全基于LeetCode题库。

颜色分类 LeetCode：我最喜欢的 R 包整理宇宙。- 数据操作语法：用于处理分类变量（因子）的工具。- 使用图形语法创建优雅的数据可视化。- 解释字符串文字，使处理日期变得更容易。- R 的前向管道运算符。- 函数式编程工具，读取矩形文本数据和 Excel 文件。- 轻松收获（刮取）网页。- 用于常见字符串操作的简单、一致的包装器。- 简单的数据帧，使用 “spread()” 和 “gather()” 函数轻松整理数据可视化。- 用相关信息装饰 “ggplot”。- 从单一颜色创建色标。- 'ggplot2' 的简化绘图主题和绘图注释。- 以交互方式探索和可视化您的数据。- 使用字体的工具，提取和可视化多元数据分析的结果。- 'ggplot2' 地理数据分面实用程序。- 动画图形语法。- 用于 “Markdown” 和 “Shiny” 的离线 “Google” 字体。- 将边际直方图添加到 “ggplot2”，以及更多 'ggplot2' 增强功能。- 用于统计分析结果的数据可视化工具。- 突出显示 'ggplot2' 中的线和点。- 'ggplot2' 中的多个填充和颜色比例。

本人为北京邮电大学电子信息工程专业四年级本科生。研究兴趣包括统计机器学习、数据挖掘、并行计算、算法和数学。当前在教授指导下进行并行和分布式计算研究，具体为高效GPU粒子网格传播，以及使用MPI、Spark、Hadoop处理海量图像。此外，还与教授合作研究数据挖掘、机器学习、信息检索，具体为大规模数据库中的名称消歧。 教育背景北京邮电大学学士，2011-2015（预期）GPA：87.06，专业GPA：89.62 研究经历清华大学知识工程组实习生，顾问：Jie Tang，2014/9-至今- 开发图形用户界面，接收专家输入或数据库信息。- 使用给定信息识别专家，类似于中文网站。- 尝试SVM、逻辑回归等方法，准确率达90%。