11本電子書放文末，自取~

1、你經(jīng)常用的排序算法有哪些

常用的排序算法有以下幾種：

冒泡排序（Bubble Sort）

選擇排序（Selection Sort）

插入排序（Insertion Sort）

歸并排序（Merge Sort）

快速排序（Quick Sort）

堆排序（Heap Sort）

2、冒泡排序的時(shí)間復(fù)雜度

冒泡排序的時(shí)間復(fù)雜度為O(n^2)，其中n是待排序元素的個(gè)數(shù)。

3、對(duì)于一個(gè)已經(jīng)大部分排好序的數(shù)組用哪種排序更好

對(duì)于一個(gè)已經(jīng)大部分排好序的數(shù)組，插入排序（Insertion Sort）通常更好。因?yàn)椴迦肱判虻臅r(shí)間復(fù)雜度在最好的情況下是O(n)，而其他排序算法的時(shí)間復(fù)雜度通常為O(nlogn)。

4、權(quán)值相等的圖求最短路徑用什么算法好一點(diǎn)

當(dāng)權(quán)值相等的圖求最短路徑時(shí)，可以使用廣度優(yōu)先搜索算法（BFS）。由于權(quán)值相等，BFS可以保證先訪問的節(jié)點(diǎn)到達(dá)目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的路徑長(zhǎng)度一定是最短的。

5、為什么不用DFS？

不使用深度優(yōu)先搜索（DFS）的主要原因是DFS沒有保證找到最短路徑的能力。DFS是一種通過遞歸深入圖的路徑直到無法繼續(xù)，然后回溯并嘗試其他路徑的算法。在搜索最短路徑的問題中，DFS可能會(huì)陷入無限循環(huán)或者找到一條遠(yuǎn)離起點(diǎn)的路徑。

6、BFS還有什么優(yōu)化方法嗎？

BFS可以通過使用隊(duì)列來進(jìn)行優(yōu)化，即按照廣度優(yōu)先的順序訪問節(jié)點(diǎn)，并將每個(gè)節(jié)點(diǎn)的相鄰節(jié)點(diǎn)按照一定順序加入隊(duì)列中。這樣可以保證在搜索最短路徑時(shí)，首先訪問離起點(diǎn)最近的節(jié)點(diǎn)，減少了不必要的搜索。

7、平時(shí)有應(yīng)用的場(chǎng)景嗎？

BFS在實(shí)際應(yīng)用中有很多場(chǎng)景，其中包括：

網(wǎng)絡(luò)爬蟲：用于爬取網(wǎng)頁時(shí)可以利用BFS搜索鏈接，以廣度優(yōu)先的方式遍歷整個(gè)網(wǎng)站。

社交網(wǎng)絡(luò)：用于查找兩個(gè)用戶之間的最短路徑，或者尋找關(guān)鍵人物等。

迷宮求解：可以利用BFS尋找從起點(diǎn)到終點(diǎn)的最短路徑。

游戲AI：BFS可以用于游戲中的路徑搜索和尋找最優(yōu)解等。

8、二叉樹的遍歷方式有哪些，有哪幾種實(shí)現(xiàn)方式

二叉樹的遍歷方式有三種：

前序遍歷（Preorder Traversal）：根節(jié)點(diǎn) -> 左子樹 -> 右子樹

中序遍歷（Inorder Traversal）：左子樹 -> 根節(jié)點(diǎn) -> 右子樹

后序遍歷（Postorder Traversal）：左子樹 -> 右子樹 -> 根節(jié)點(diǎn)

二叉樹的遍歷可以使用遞歸方式或迭代方式來實(shí)現(xiàn)。

9、給你一個(gè)什么順序，你能夠確定一棵二叉樹？

給定前序遍歷和中序遍歷序列，可以確定一棵二叉樹。因?yàn)榍靶虮闅v的第一個(gè)節(jié)點(diǎn)是根節(jié)點(diǎn)，在中序遍歷序列中找到該節(jié)點(diǎn)，可以確定左子樹和右子樹的節(jié)點(diǎn)數(shù)量。然后根據(jù)這個(gè)信息，可以將前序遍歷序列和中序遍歷序列劃分為左子樹和右子樹的序列，然后遞歸地構(gòu)建二叉樹。

10、為什么前序和后序不能確定出來一棵二叉樹？

前序和后序遍歷無法唯一確定一棵二叉樹的原因是因?yàn)闊o法確定根節(jié)點(diǎn)的位置。在前序遍歷序列中，根節(jié)點(diǎn)是第一個(gè)訪問的節(jié)點(diǎn)，而在后序遍歷序列中，根節(jié)點(diǎn)是最后一個(gè)訪問的節(jié)點(diǎn)。但是，無法根據(jù)這兩個(gè)遍歷序列確定根節(jié)點(diǎn)在中間的其他節(jié)點(diǎn)的位置關(guān)系，因此無法唯一確定一棵二叉樹。

11、你怎么理解深度學(xué)習(xí)中的熵的概念？

在深度學(xué)習(xí)中，熵是一種衡量隨機(jī)變量不確定性的概念。在信息論中，熵用來表示一組數(shù)據(jù)的平均信息量。對(duì)于一個(gè)隨機(jī)變量X，其熵H(X)表示對(duì)X進(jìn)行觀測(cè)時(shí)獲得的平均信息量。熵越高，表示隨機(jī)變量的不確定性越大。

在深度學(xué)習(xí)中，熵常用于衡量分類模型的輸出分布的不確定性。例如，在分類問題中，熵可以用來衡量模型對(duì)于每個(gè)類別的預(yù)測(cè)的不確定性。當(dāng)模型的預(yù)測(cè)分布趨向于均勻分布時(shí)，熵達(dá)到最大值，表示模型對(duì)于各個(gè)類別的預(yù)測(cè)都沒有偏好，即不確定性最大。相反，當(dāng)模型的預(yù)測(cè)分布趨向于單一類別時(shí)，熵接近最小值，表示模型對(duì)于預(yù)測(cè)的類別具有確定性。通過最小化熵或交叉熵?fù)p失函數(shù)，可以促使模型學(xué)習(xí)更準(zhǔn)確、更確定的預(yù)測(cè)分布。

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