京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
数据结构和算法—动态规划
我一直最想做的就是机器学习,所以也都是在报机器学习的岗位,在BAT三家公司中,其实还是要讲百度吧,因为阿里在一面的时候就挂了,给我的理由是我投错了岗位(据面试官讲我应该去投算法岗,但我投的是数据挖掘),后来我在想,其实还就是我没能达到她的语气要求;腾讯就别讲了,连面试都没收到(据说这个岗位不招我们学校的),这可能就是个猜测吧。重点说说百度的笔试和面试吧,单纯从技术上来讲,因为我在做机器学习嘛,百度还是我最心仪的公司。这次百度的招聘分为笔试+面试(三个技术面+Hr面),我挂在了最后一个技术面上,先来说说武汉的笔试吧,当然笔试题我做得还是蛮开心的,因为最后一道证明题可以说还是我平时的强项吧,面试中,前两面都还好,面得比较基础,包括基本的数据结构,算法,然后是机器学习的算法理解,不同算法之间的对比,这也正是我平时做的一些工作,这样的过程还是蛮舒服的,整个流程下来,我觉得问题不是很大。最后一关就是很多实际的项目问题,由于我自己平时项目较少,加之自己的导师不是做机器学习的,没做过具体的机器学习相关项目,只是将算法学习的比较全。
我写以上的东西也是给找工作的朋友一个建议,也是给自己一个醒目的教训,多去实践,所以这段时间我还是会努力更新我的博客,当然不完全是前面的机器学习算法,现在将包括更多的东西,我会把我现在在做的项目也慢慢更新上来,然后又基本的算法的学习材料,希望关注我博客的朋友,大家一起努力,我不是科班出身,但是我希望大家不吝赐教,有你的帮助我会成长的更快。
好了,就写到这吧。我想还是从一些算法开始入手吧,今天还是来更新一篇动态规划的文章。
一、动态规划的思想
动态规划(dynamic programming)是一种算法设计的思想,主要是将一个问题划分成几个更小的问题,并对这样更小的问题进行求解,最终得到整个问题的解。有人在想这样的方式和分治法的求解很像。
动态规划:各个子问题不是独立的,他们包含了公共子问题
分治法:一个大问题是被划分成一些独立的子问题,通过递归地求解子问题最终得到整个问题的解
在动态规划法中,与其对交叠的子问题一次一次求解,不如对每个较小的子问题只求解一次并把结果记录在表中,这样就能从表中得到原始问题的解。举个简单的例子,对于菲波那切数列来说:

对于这样的递推式,可以把一个复杂的问题分解成几个非独立的子问题,我们可以采用的方式是记录每一组值,如斐波那契数列的值依次是0,1,1,2,3,5,...。而不需要重复去计算。
二、用动态规划求解二项式系数
二项式系数问题是一个求解
的问题。我们有如下的递推式:

要计算
的值,我们需要记录
到
之间的值。动态规划的核心思想就是要找到这样的递推式,然后构建这样的存储空间去记录中间的值,避免重复计算。最简单的方式是利用数组去记录。数据分析师培训
如上的问题可以用下面的Java代码实现:
[java] view plain copy 在CODE上查看代码片派生到我的代码片
package org.algorithm.dynamicprogramming;
/**
* 利用动态规划的思想去求解二项式系数的问题
*
* @author dell
*
*/
public class CalculateDemo {
/**
* 用动态规划计算C(n,k)
*
* @param n为二项式的参数
* @param k为二项式的参数
* @return C(n,k)的值
*/
public static int calBinomial(int n, int k) {
int C[][] = new int[n+1][k+1];
for (int i = 0; i <= n; i++) {
for (int j = 0; j <= minValue(i, k); j++) {
if (j == 0 || j == i) {
C[i][j] = 1;
} else {
C[i][j] = C[i - 1][j - 1] + C[i - 1][j];
}
}
}
return C[n][k];
}
// 返回较小的值
public static int minValue(int i, int k) {
return (i <= k ? i : k);
}
public static void main(String args[]) {
int n = 10;
int k = 5;
System.out.println(calBinomial(n, k));
}
}
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-08-21在数据分析与数据可视化工作中,直方图是展示数据分布特征、离散程度、集中区间的核心图表,能够直观呈现数值数据的频次分布规律 ...
2026-08-20在数据分析领域有一句核心准则:垃圾数据进,垃圾数据出。数据清洗是数据分析、数据建模、数据可视化之前的必经前置工序,也是保 ...
2026-08-20 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-08-20在Python数据分析与数据清洗工作中,Pandas是最核心的数据处理库,DataFrame是结构化数据的标准存储格式。在实时数据采集、循环 ...
2026-08-19在零售行业大数据分析与精细化运营领域,纸尿裤旁摆放啤酒是最经典、最具代表性的商业案例。两种看似毫无关联的商品,一个是婴幼 ...
2026-08-19 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-08-19在数据分析、业务监控、质量检测与风险管控工作中,数据波动性是衡量数据稳定性、业务健康度、结果可信度的核心依据。数据波动代 ...
2026-08-18很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当导致 ...
2026-08-18在数据分析、业务评价、产品评级、用户分层与综合决策场景中,单一指标往往无法全面、客观地评价事物整体水平。现实中的评价对象 ...
2026-08-18在数理统计、假设检验、数据分析与机器学习领域中,卡方分布(χ²分布)是继正态分布、t分布之后最重要的连续型概率分布之一。 ...
2026-08-17在Python数据清洗、文本校验、账号密码规则校验、脏数据过滤、字符串规整化处理中,正则表达式是最高效、最常用的文本匹配工具。 ...
2026-08-17 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-08-17手游行业具备用户迭代快、竞争激烈、用户粘性易流失的典型特征。随着新游持续上线、玩家审美升级、玩法疲劳等问题出现,存量用户 ...
2026-08-14在数字化产品运营、商业数据分析、业务增长管理中,零散的指标统计无法支撑系统性的业务决策。单一的点击率、转化率、销量数据只 ...
2026-08-14 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-08-14在数据库数据分析、数据清洗、报表统计与业务查询场景中,日期时间是最高频、最核心的基础字段。数据库中存储的日期格式多样,包 ...
2026-08-13在数据统计分析与数据清洗工作中,箱线图是一种简洁高效、客观性强的数据可视化图表,能够直观呈现数据集的分布特征、离散程度和 ...
2026-08-13 很多数据分析师写过无数个SELECT查询,但当被问到“如何新建一张表来固化中间数据”“创建视图和创建物理表有什么区别”“视 ...
2026-08-13在自动化办公、数据采集、定时统计、日志清理、系统监控等场景中,程序往往需要按照固定时间间隔重复执行指定任务,这种运行机制 ...
2026-08-12