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【AD5】什么是自平衡二叉查找树

AVL树是带有平衡条件的二叉查找树，这个平衡条件必须容易保持。有一种二叉搜索树，其最大深度为n，最小深度为logn，因此查找时效率不是特别高，我们可以构建这样一棵树，它的最大深度始终为logn，这就是AVL树，它要求每个节点的左子树和右子树的高度最多差1的二叉查找树。（空树高度定义为-1）AVL树的平衡必须在每一步操

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【AD4】再叙快排

快速排序算法的平均性能非常好：期望时间复杂度为O(nlgn)，而且其中的隐含的常数因子非常小，另外它具有原址排序的优点，即在内部排序，不用再新建一个数组。与归并排序一样，快速排序也是用了分治法的思想。快速排序主要思想是：将一个大数组分成两块，并且两块的中间的一个数起分割作用，数的左边均小于它，数的右边均大于它。然后

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【AD3】一个算法问题的三种思考方式

数组元素的处理问题，大家或多或少都有听说过，例如今天要讲的就是数组元素整体移动问题。将数组元素整体平移，例如整体向左平移3个单位或者整体向右平移4个单位。举一个例子，现在有一个数组为，整体向左平移3个单位以后得到的数组为；反过来，如果将其整体向右平移4个单位，得到的新数组是。这就是数组整体移动问题。

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【AD2】聊聊组合与排列

前言：本期穿插讲解一些《算法与数据结构系列》（AlgorithmsandDataStructures，题中简称AD），此篇为第二期——组合与排列算法。组合与排列的知识我们在高中就已经学习过了，它们的最大区别就是，如果我们在实际问题中需要考虑元素之间的顺序，就使用排列；如果不用考虑元素之间的顺序，就使用组合。组

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【AD1】有哪些基本的排序算法

前言：本期穿插讲解一些《算法与数据结构系列》（AlgorithmsandDataStructures，题中简称AD），此篇为第一期——排序算法。插入排序插入排序法的思想是从前往后，先排序前两个元素，把第三个元素插入其中，然后让前三个已经排好序，再把第四个插入前三个中，排好序...以此类推，直到最后一个插入为止

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我所理解的深度学习（三）

前言：从本期开始，我将连续讲解卷积神经网络在图像识别、语音识别等领域的应用。在正文中，卷积神经网络使用缩写CNN来代替。 CNN最早被应用于图像识别领域，鉴于它具有可以适应空间变化的优势。在2012年的ILSVRC（ImageNetLargeScaleVisualRecognitionCompetition）比

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我所理解的深度学习（二）

前言：上一期推送了一篇文采洋溢的散文，发现阅读量明显下降，看来技术宅男大概是不需要文学来熏陶的吧。这一期聊一下卷积神经网络的基础原理。前面提到了后向传播（BP）算法的基础图模型，这是在计算机自动求导中使用的最基本模型，它为深度学习模型的梯度下降算法训练提供了必要条件。有了BP算法的基础，现在来总体看一下

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我所理解的深度学习（一）

前言：本来是想写写《我所理解的机器学习》系列，后来发现这种文章在微信上已经写得很多了，为了坚持原创，我准备把重心放在我对深度学习的理解，预计这一系列将会写很多篇，将会覆盖深度学习的基本原理、前沿研究和最新应用，希望对大家有所帮助。深度学习的应用已经很广泛了，例如微信的语音转文字功能、垃圾邮件的筛选、人脸识别功能、

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我与数据打交道（三）

前言:本期文章是《我与数据打交道》系列的第三篇，也是最后一篇。后面几期文章的重心是神经网络，敬请关注。小时候，我会经常听见大人们说：小孩怎么这么爱挑食？却很少有听说大人们也爱挑食，大概是因为大人们买的都是他们愿意吃的东西吧。“己所不欲，勿施于人；己所之欲，慎施于人”。这句话的意思大概是，不要把自己主观上的想法强推给

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我与数据打交道（二）

前言:前几天有读者来信反应要我推荐一些深度学习的教材或资源,我想留到下一期再推荐给大家。今天文章的主要内容还是来聊聊我与数据打交道的感悟。提到数据这个词，我们脑海中的第一反应会是什么呢？也许有人会想到：“我今年已经多少岁了”，“我的生日是几月几号”，“我朋友圈中有多少个好友了”，“今天我在朋友圈收到了多少个点赞或评

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