今天參加小公尺二面，面試官讓手撕一道演算法題，感覺這道演算法題挺有意義的，所以還是分享出來。題目如下
這道題目的思路可能會很簡單，但是裡面的細節可能會要重視一下，我自己寫的**如下，**能夠全部通過。話不多說，直接上**。
public static void main(string args) else
sb1.delete(0, sb1.length());
}if(i == ch.length -1 && sb1.length()>0)}}
system.out.println(sb);
}
這個判斷。其它的思想還是比較簡單的。
總結：細節問題要注意。
手撕演算法 adaboost
adaboost是典型的boosting演算法。boosting演算法的核心思想是 上乙個模型對單個樣本 的結果越差，下個模型越重視這個樣本 增大該樣本的權重，加大模型 錯的成本 提公升樹就是每個模型都是決策樹，提公升樹種效果比較好的是gbdt和xgboost，入門是adaboost。adaboos...
手撕演算法 PCA
pca，principle component analysis。lda，linear discriminant analysis 首先說一下pca和lda的區別，二者都是降維的方法，pca的主要思想是降維後各個樣本點的方差之和最大，也就是各個樣本點要盡量的區分開。而lda的思想是降維後同類的樣本要...
手撕LRU演算法
lru是least recently used的縮寫，即最近最少使用，是一種常用的頁面置換演算法，選擇最久未使用的頁面予以淘汰。lru是一種快取淘汰策略，它認為最近使用的資料就是有用的，最久沒使用的資料就是沒用的，所以在當容量滿了之後，會先淘汰掉最久沒使用的資料，騰出空間來放新資料。leetcode...