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algorithm

17
2月

Erlang分布式计算模式：实现MapReduce算法的实践方案

本文详细介绍了使用 Erlang 实现 MapReduce 算法的实践方案。首先阐述了 MapReduce 算法的原理，包括 Map 阶段和 Reduce 阶段。接着详细讲解了使用 Erlang 实现该算法的步骤，如初始化、数据分割、Map 操作、Shuffle 阶段和 Reduce 操作等。还探讨了该技术的应用场景，如大数据处理和分布式计算，分析了其优缺点和注意事项。通过本文，读者可以深入了解如何利用 Erlang 实现高效的分布式计算。
Erlang algorithm big data MapReduce Distributed Computing
16
2月

解决算法与数据结构复杂度高问题，优化程序性能

本文围绕解决算法与数据结构复杂度高问题、优化程序性能展开。详细介绍了算法与数据结构复杂度的概念、常见类型，阐述了选择合适数据结构和优化算法的方法，并结合Python示例进行说明。分析了在大数据处理、实时系统、游戏开发等场景中的应用，探讨了技术的优缺点和注意事项。通过合理选择数据结构和优化算法，可显著提升程序性能，为开发者提供了有价值的参考。
algorithm data structure Complexity Optimization Program Performance
11
2月

线段树与树状数组对比：不同区间查询问题的数据结构选择

本文详细介绍了线段树和树状数组这两种用于解决区间查询问题的数据结构。通过 Java 代码示例展示了它们的实现方式，分析了它们的应用场景、技术优缺点和注意事项。线段树适用于复杂的区间查询和更新操作，而树状数组更适合前缀和查询和单点更新问题。帮助读者在不同的区间查询问题中选择合适的数据结构。
algorithm data structure Segment Tree Binary Indexed Tree Interval Query
07
2月

LeetCode刷题进阶路线：从中等题到困难题的突破技巧及高频考点总结

本文详细介绍了从 LeetCode 中等题过渡到困难题的突破技巧及高频考点。首先阐述了刷中等题时要巩固数据结构和基本算法思想，接着介绍了从中等题到困难题的突破技巧，如深入理解问题本质、多维度思考问题等。然后总结了困难题的高频考点，包括高级数据结构、复杂算法思想和优化技巧。还分析了这些技术的应用场景、优缺点和注意事项。通过学习本文，读者可以更好地应对 LeetCode 上的困难题，提高编程能力。
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