金三银四的季节，你的算法学好了吗？（文末赠书2本）
又是一个金三银四的招聘季节，你需要问下你自己，算法那一关，你过了吗？
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2022年TIOBE年度编程语言排行榜的结果出来了，Python稳居榜首，C++终于超越了Java，上升到第三位。
在之前的几年中，这个榜单的排名也都不尽相同。
前几年Java是比较火的，但最近两年随着人工智能（AI）的兴起，Python又成为头部。
可以用一句诗来形容：“江山代有才人出，各领风骚数百年”。
在语言火爆程度不断更迭变化的背后透露的是技术的革新以及主流编程工具不断变化发展。
也正是这种快速的变化，才使得人们都觉得IT行业是个不断更新，需要持续学习的行业。
我不否认这一点，从事IT行业确实需要不断学习，持续精进的毅力和品质，但是如果我们透过现象看本质，就会发现：无论编程语言的流程趋势怎样变化，编程工具怎样迭代更新，其背后总有一个不变量，这就是“算法”。
在编程世界中， 算法+数据结构=程序。
如果将数据结构比喻成程序的肉体和骨架，那么算法就是这个程序的灵魂。
数据结构这个肉体和骨架可以用任何语言来实现（比如C++，Java，Python），而算法则是不变的、最本质的东西。
正如李开复在《算法的力量》一书中写到：“算法是计算机科学领域最重要的基石之一，…… 编程语言虽然该学，但是学习计算机算法和理论更重要，因为计算机算法和理论更重要，因为计算机语言和开发平台日新月异，但万变不离其宗的是那些算法和理论，例如数据结构、算法、编译原理、计算机体系结构、关系型数据库原理等。”
现代的编程语言会将很多算法和数据结构的实现封装在自己的类库中，这在很大程度上降低了编程的难度和门槛，但也使人们产生了巨大的依赖性。
程序员越来越像建筑工人，只需要将一个个模块黑箱按照业务逻辑拼装在一起，一个程序就搭建完成了。但是黑箱的内部是什么样子，可能你永远也不清楚。
这样就无形中给自己的认知和视野加上了一层壁垒，开发者很难有属于自己的思维方式，就更不要提创新了。
所以Ruby之父松本行弘就曾表示，我们应当注重的是算法而不是工具。只有具备了良好的算法思维，才能突破工具的壁垒获得思想的自由。
一般来说，技术面试=基础知识和业务逻辑面试+算法面试。
基础知识和业务逻辑部分可以通过短时间的突击快速上手掌握，而算法则需要一段时间的积累和刷题才能达到一定的高度。
因此算法的考查是很有区分度的，可以用来筛选人才。所以现在越来越多的大厂都更愿意将数据结构和算法问题作为招聘人才（特别是应届生）的考查题目了。
我推荐的方法很直接，同时我觉得也比较管用和靠谱，这就是基础+提高+刷题的“三步走战略”。
首先必须要夯实数据结构和算法的基础，这一点无比重要。因为数据结构和算法的体系和分支是相对比较复杂的，涉及的问题也是千变万化，唯有打下坚实的理论基础，才能更加有把握地应对各种复杂的问题。
在掌握了数据结构和算法的基础知识后，还需要在此基础上进一步提高水平。提高阶段的学习是具有挑战性的，因为这部分内容理论相对复杂，题目也更加灵活多变。如果我们可以努力突破这部分，在数据结构和算法领域就会得到一次全面的升华。
最后一个阶段就是刷题。无论是参加编程比赛，还是考研或是参加大厂招聘的笔试面试，归根到底也是一种应试。要想通过考试，刷题是必不可少的一个环节。我们这里所说的刷题是在已经打下坚实的理论基础（完成第一阶段和第二阶段学习）的条件下进行的刷题，所以这里的刷题应该更具有针对性，主要目的是为了拾遗补缺，将我们在第一阶段和第二阶段学习过程中发现的薄弱环节，以及重点和难点等通过大量的题目反复锤炼，这样才能更加全面和熟练地掌握知识要点，最终赢得考试。
这里向大家推荐**《算法大爆炸》**一书。这本书是一本既可以帮助读者筑牢数据结构和算法基础，同时又能帮助读者提升职场竞争实力的书籍。
全书采用Java语言编写，分为上下两篇，共15章。
本书在创作过程中坚持“夯实基础、注重实践、举一反三”的创作理念，内容丰富详实、妙趣横生，讲解深入浅出、清晰到位。希望这本书能够陪伴读者在轻松愉快的氛围中学好数据结构和算法。
本书适合计算机相关专业的学生以及算法爱好者学习和深造使用，可作为应届毕业生及社招人员笔试、面试的求职参考书，同时亦可作为高校计算机相关专业师生学习用书以及培训机构的教材。
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目录一.加解密算法数字签名对称加密DES(DataEncryptionStandard)3DES(TripleDES)AES(AdvancedEncryptionStandard)RSA加密法DSA(DigitalSignatureAlgorithm)ECC(EllipticCurvesCryptography)非对称加密签名与加密过程非对称加密的应用对称加密与非对称加密的结合二.数字证书图解一.加解密算法加密简单而言就是通过一种算法将明文信息转换成密文信息，信息的的接收方能够通过密钥对密文信息进行解密获得明文信息的过程。根据加解密的密钥是否相同，算法可以分为对称加密、非对称加密、对称加密和非
1．问题描述使用Python的turtle（海龟绘图）模块提供的函数绘制直线。2．问题分析一幅复杂的图形通常都可以由点、直线、三角形、矩形、平行四边形、圆、椭圆和圆弧等基本图形组成。其中的三角形、矩形、平行四边形又可以由直线组成，而直线又是由两个点确定的。我们使用Python的turtle模块所提供的函数来绘制直线。在使用之前我们先介绍一下turtle模块的相关知识点。turtle模块提供面向对象和面向过程两种形式的海龟绘图基本组件。面向对象的接口类如下：1）TurtleScreen类：定义图形窗口作为绘图海龟的运动场。它的构造器需要一个tkinter.Canvas或ScrolledCanva
我一直在尝试用Ruby实现Luhn算法。我一直在执行以下步骤:该公式根据其包含的校验位验证数字，该校验位通常附加到部分帐号以生成完整帐号。此帐号必须通过以下测试:从最右边的校验位开始向左移动，每第二个数字的值加倍。将乘积的数字(例如，10=1+0=1、14=1+4=5)与原始数字的未加倍数字相加。如果总模10等于0(如果总和以零结尾)，则根据Luhn公式该数字有效；否则无效。http://en.wikipedia.org/wiki/Luhn_algorithm这是我想出的:defvalidCreditCard(cardNumber)sum=0nums=cardNumber.to_s.s
下面是我写的一个计算斐波那契数列中的值的方法:deffib(n)ifn==0return0endifn==1return1endifn>=2returnfib(n-1)+(fib(n-2))endend它工作到n=14，但在那之后我收到一条消息说程序响应时间太长(我正在使用repl.it)。有人知道为什么会这样吗？ 最佳答案 Naivefibonacci进行了大量的重复计算-在fib(14)fib(4)中计算了很多次。您可以将内存添加到您的算法中以使其更快:deffib(n,memo={})ifn==0||n==1returnnen
为了防止在迁移到生产站点期间出现数据库事务错误，我们遵循了https://github.com/LendingHome/zero_downtime_migrations中列出的建议。(具体由https://robots.thoughtbot.com/how-to-create-postgres-indexes-concurrently-in概述)，但在特别大的表上创建索引期间，即使是索引创建的“并发”方法也会锁定表并导致该表上的任何ActiveRecord创建或更新导致各自的事务失败有PG::InFailedSqlTransaction异常。下面是我们运行Rails4.2(使用Acti
我正在开发一个类似微论坛的项目，其中一个特殊用户发布一条快速(接近推文大小)的主题消息，订阅者可以用他们自己的类似大小的消息来响应。直截了当，没有任何形式的“挖掘”或投票，只是每个主题消息的响应按时间顺序排列。但预计会有很高的流量。我们想根据它们引起的响应嗡嗡声来标记主题消息，使用0到10的等级。在谷歌上搜索了一段时间的趋势算法和开源社区应用示例，到目前为止已经收集到两个有趣的引用资料，但我还没有完全理解它们:Understandingalgorithmsformeasuringtrends，关于使用基线趋势算法比较维基百科页面浏览量的讨论，在SO上。TheBritneySpearsP
我收到错误:unsupportedcipheralgorithm(AES-256-GCM)(RuntimeError)但我似乎具备所有要求:ruby版本:$ruby--versionruby2.1.2p95OpenSSL会列出gcm:$opensslenc-help2>&1|grepgcm-aes-128-ecb-aes-128-gcm-aes-128-ofb-aes-192-ecb-aes-192-gcm-aes-192-ofb-aes-256-ecb-aes-256-gcm-aes-256-ofbRuby解释器:$irb2.1.2:001>require'openssl';puts
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对于体育新闻中文文本的关键字提取，常用的算法包括TF-IDF、TextRank和LDA等。它们的基本步骤如下：1.TF-IDF算法： -将文本进行分词和词性标注处理。-统计每个词在文本中的词频（TF）。-计算每个词在整个语料库中出现的文档频率（DF）和逆文档频率（IDF）。-计算每个词的TF-IDF值，并按照值的大小进行排序，选择排名前几的词作为关键字。2.TextRank算法：-将文本进行分词和词性标注处理。-将分词结果转化成图模型，每个词语为节点，根据词语之间的共现关系建立边。-对图模型进行迭代计算，计算每个节点的PageRank值，表示该节点的重要性。-选择排名前几的节点作为关键字。3.
我正在尝试计算由二进制形式的1和0的P数表示的数字的数量。如果P=2，则表示的数字为0011、1100、0110、0101、1001、1010，所以计数为6。我试过:[0,0,1,1].permutation.to_a.uniq但这不是大数的最佳解决方案(P可以什么可能是最好的排列技术，或者我们是否有任何直接的数学来做到这一点？ 最佳答案 Numberofpermutationcanbecalculatedusingfactorial.a=[0,0,1,1](1..a.size).inject(:*)#=>4!=>24要计算重复项，
