我们在分析一个算法在平均情况下的计算复杂性时，通常假定算法的输入数据服从某一特定的概率分布。例如，在输入数据是均匀分布时，快速排序算法所需的平均时间是O(n logn)。但是如果其输入已经基本上排好序时，所用时间就大大增加了。此时，可采用舍伍德算法消除算法所需计算时间与输入实例间的这种联系。

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Affinity Propagation (AP) 聚类是最近在Science杂志上提出的一种新的聚类算法。它根据N个数据点之间的 进行聚类,这些相似度可以是对称的,即两个数据点互相之间的相似度一样(如欧氏距离);也可以是不对称的,即两个数据点互相之间的相似度不等。这些相似度组成N×N的相似度矩阵S(其中N为有N个数据点)。AP算法不需要事先指定聚类数目,相反它将所有的数据点都作为潜在的聚类中心,称之为exemplar。

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在#智能算法#主题论坛演讲的是淘宝广告技术部定向广告算法负责人王勇睿。他结合工作实践分享了淘宝的定向广告算法。其间，他提到了全新的淘宝宝贝分类体系UIT（User Intension Tree），使用它能将全部流量CTR平均提升37%；浏览者意图精准度大大提升；广告主覆盖度大大提升；广告流量分配更加合理...

相当好的一份数据结构与算法资源课（偏算法），但记住这个是java的。 算法包括归并、快速排序、二分查找法、希尔排序、冒泡排序、非比较排序等等。 数据结构有红黑树、AVL树，挺多，但是好像需要对树有一定的基础了解，因为课程对树的介绍不多，如果完全不了解树，请不要想靠这个课程了解太仔细。 还有挺多其他的，如果觉得好，讲得不错可以多多评论，个人觉得讲的我都还行，能理解。而且对于算法都是先原理（有图非文字）后代码，而且还会在LeetCode中选题目讲解非常有助于理解 还有有意可买，只要 10r 但看了之后希望可以评论一下，兄弟，十元已经很少了，我觉得这课程我听得懂，而且还不错。 不要说我不厚道，我也是花钱买的课，emmm。 可以私聊我，2403160039，备注 CSDN 大可不必下载文本里的内容，和这个描述是一样的。这东西鬼的很，会动态调分

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