程序员面试、算法研究、编程艺术、红黑树、数据挖掘5大经典原创系列集锦与总结
前言
开博已过24个月，回首这24个月，发现自己在本blog上着实花费了巨大的时间与精力，写的东西可能也够几本书的内容了。希望我真真正正的为读者提供了实实在在的价值与帮助。
下面，敬请观赏。有任何问题，欢迎随时不吝指正(同时，若你也能帮助blog内留言的任何朋友的问题，欢迎你随时不吝分享&回复，我们一起讨论，互帮互助，谢谢)。
无私分享，造福天下
以下是本blog内的微软面试100题系列，经典算法研究系列，程序员编程艺术系列，红黑树系列，及数据挖掘十大算法等5大经典原创系列作品与一些重要文章的集锦：
一、微软面试100题系列
- 横空出世，席卷Csdn--评微软等数据结构+算法面试100题 （微软面试100题系列原题+答案索引）
- 微软100题 （微软面试完整第1-100题）
- 微软面试100题2010年版全部答案集锦（含下载地址）
- 全新整理：微软、谷歌、百度等公司经典面试100题[第101-160题]
- 全新整理：微软、Google等公司的面试题及解答[第161-170题]
- 十道海量数据处理面试题与十个方法大总结 （十道海量数据处理面试题）
- 海量数据处理面试题集锦与Bit-map详解 （十七道海量数据处理面试题）
- 教你如何迅速秒杀掉：99%的海量数据处理面试题 （解决海量数据处理问题之六把密匙）
- 九月腾讯，创新工场，淘宝等公司最新面试三十题（第171-200题） （2011年度九月最新面试三十题）
- 十月百度，阿里巴巴，迅雷搜狗最新面试七十题（第201-270题） （2011年度十月最新面试七十题）
- 十月下旬腾讯，网易游戏，百度最新校园招聘笔试题集锦(第271-330题)
- 九月十月百度人搜，阿里巴巴，腾讯华为笔试面试八十题(第331-410题) （2012年度笔试面试八十题）
上述微软面试100题系列(共计11篇文章，300多道面试题)的PDF文档近期已经制作出来，其下载地址为：http://download.csdn.net/detail/v_july_v/4583815。
（此外，若无csdn账号的，可以到此处所给的微盘地址下载：http://weibo.com/1580904460/z7oQazXzM）
- 一、A*搜索算法
- 一（续）、A*，Dijkstra，BFS算法性能比较及A*算法的应用
- 二、Dijkstra 算法初探 （Dijkstra算法系列4篇文章）
- 二（续）、彻底理解Dijkstra算法
- 二（再续）、Dijkstra 算法+fibonacci堆的逐步c实现
- 二（三续）、Dijkstra 算法+Heap堆的完整c实现源码
- 三、dynamic programming
- 四、BFS和DFS优先搜索算法
- 五、教你透彻了解红黑树 （红黑树系列6篇文章之其中两篇）
- 五（续）、红黑树算法的实现与剖析
- 六、教你初步了解KMP算法、updated (KMP算法系列三篇文章)
- 六（续）、从KMP算法一步一步谈到BM算法
- 六（三续）、KMP算法之总结篇（必懂KMP）
- 七、遗传算法 透析GA本质
- 八、再谈启发式搜索算法
- 九、图像特征提取与匹配之SIFT算法 (sift算法系列五篇文章)
- 九（续）、sift算法的编译与实现
- 九（再续）、教你一步一步用c语言实现sift算法、上
- 九（再续）、教你一步一步用c语言实现sift算法、下
- 九（三续）：SIFT算法的应用--目标识别之Bag-of-words模型
- 九（四续）、SIFT + KD_BBF算法 （此文第3部分）
- 十、从头到尾彻底理解傅里叶变换算法、上
- 十、从头到尾彻底理解傅里叶变换算法、下
- 十一、从头到尾彻底解析Hash表算法
- 十一（续）、倒排索引关键词Hash不重复编码实践
- 十二、快速排序算法 （快速排序算法3篇文章）
- 十二（续）、快速排序算法的深入分析
- 十二（再续）：快速排序算法之所有版本的c/c++实现
- 十三、通过浙大上机复试试题学SPFA 算法
- 十四、快速选择SELECT算法的深入分析与实现
- 十五、多项式乘法与快速傅里叶变换
最新的十五个经典算法研究的PDF文档0积分下载地址如下(1个月5000+人次下载)：http://download.csdn.net/detail/v_july_v/4478027。（至于新浪微盘下载地址为：http://vdisk.weibo.com/s/cTxGv）
「此外原来的十三个经典算法研究[带目录+标签]的PDF文档，Csdn下载地址：http://download.csdn.net/source/3427838；新浪爱问共享下载地址：http://ishare.iask.sina.com.cn/f/16968707.html 」。
- 第一章、左旋转字符串
- 第二章、字符串是否包含及匹配/查找/转换/拷贝问题
- 第三章、寻找最小的k个数
- 第三章续、Top K算法问题的实现
- 第三章再续：快速选择SELECT算法的深入分析与实现
- 三之三续、求数组中给定下标区间内的第K小（大）元素
- 第四章、现场编写类似strstr/strcpy/strpbrk的函数
- 第五章、寻找满足条件的两个或多个数
- 第六章、求解500万以内的亲和数
- 第七章、求连续子数组的最大和
- 第八章、从头至尾漫谈虚函数
- 第九章、闲话链表追赶问题
- 第十章、如何给10^7个数据量的磁盘文件排序
- 第十一章、最长公共子序列（LCS）问题
- 第十二~十五章：数的判断，中签概率，IP访问次数，回文问题（初稿）
- 第二十六章：基于给定的文档生成倒排索引的编码与实践
- 第二十七章：不改变正负数之间相对顺序重新排列数组
- 第二十八~二十九章：最大连续乘积子串、字符串编辑距离
- ...
程序员编程艺术第一~二十七章集锦与总结(教你如何编程)，及PDF免积分下载地址如下(4个月7000+人次下载)：http://download.csdn.net/detail/v_july_v/4256339。
（此外，编程艺术微盘下载地址为：http://vdisk.weibo.com/s/cTw-x）
四、红黑树、B树、R树、KD树
- 教你透彻了解红黑树 （红黑树系列）
- 红黑树算法的实现与剖析
- 红黑树的C实现完整源码
- 一步一图一代码，R-B Tree
- 红黑树插入和删除结点的全程演示
- 红黑树的C++完整实现源码
- 从2-3-4树谈到Red-Black Tree（红黑树）
- 从B树、B+树、B*树谈到R 树 （B树/R树系列）
- B树的C 实现
- 从Trie树（字典树）谈到后缀树 （其余树结构）
- 从LSM-Tree、COLA-Tree谈到StackOverflow、OSQA
- 从K近邻算法、距离度量谈到KD树、SIFT+BBF算法 （kd树）
blog内的上述红黑树、B树/R树/kd树系列http://weibo.com/1580904460/z6qrXEJft 的PDF，朋友@小龟ComeOn 已经帮忙制作好，将择日通过微博免费分享给所有为我个人投票，且转发投票页面微博的朋友：http://weibo.com/1580904460/z8k9S7RRL。感谢诸位。
- 数据挖掘十大算法系列：
- 数据挖掘领域十大经典算法初探
- 从决策树学习谈到贝叶斯分类算法、EM、HMM
- 支持向量机通俗导论（理解SVM的三层境界）
- 从K近邻算法、距离度量谈到KD树、SIFT+BBF算法
- 第4篇将写神经网络
- 第5篇待定...
- 10大算法番外篇：
- 数据挖掘中所需的概率论与数理统计知识、上
- ...
六、其它重要文章节选
-
6.1、经典数据结构 & 算法系列：
-
6.2、数据处理/网站架构系列：
- Chrome源码剖析、上--多线程模型、进程通信、进程模型
- Nginx源码剖析之内存池，与内存管理
- 6.4、推荐 & 搜索算法系列：
- 细数二十世纪最伟大的10大算法
- 当今世界最为经典的十大算法--投票进行时 （本blog将评选出当今世界最为经典的十大算法）
- 推荐引擎算法学习导论
- 搜索引擎技术之概要预览
- Machine Learning读书会集锦 （前两期主讲人包括：张栋，张俊林，刘未鹏pongba，项亮）
- 三五杆枪，可干革命，三五个人，可以创业
- 我的大学生涯
- 结构之法算法之道blog最新博文集锦第6、第7期CHM文件0积分下载
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AB PLC例程代码项目案例 【备注】 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！有问题请及时沟通交流。 2、适用人群：计算机相关专业(如计科、信息安全、数据科学与大数据技术、人工智能、通信、物联网、自动化、电子信息等)在校学生、专业老师或者企业员工下载使用。 3、用途：项目具有较高的学习借鉴价值，不仅适用于小白学习入门进阶。也可作为毕设项目、课程设计、大作业、初期项目立项演示等。 4、如果基础还行，或热爱钻研，亦可在此项目代码基础上进行修改添加，实现其他不同功能。 欢迎下载！欢迎交流学习！不清楚的可以私信问我！
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内容概要：本文档由张卓老师讲解，重点探讨DeepSeek的技术革新及强化学习对未来AI发展的重要性。文章回顾了AI的历史与发展阶段，详细解析Transformer架构在AI上半场所起到的作用，深入介绍了MoE混合专家以及MLA低秩注意机制等技术特点如何帮助DeepSeek在AI中场建立优势，并探讨了当前强化学习的挑战和边界。文档不仅提及AlphaGo和小游戏等成功案例来说明强化学习的强大力量，还提出了关于未来人工通用智能（AGI）的展望，特别是如何利用强化学习提升现有LLMs的能力和性能。 适用人群：本资料适宜对深度学习感兴趣的研究人员、开发者以及想要深入了解人工智能最新进展的专业人士。 使用场景及目标：通过了解最新的AI技术和前沿概念，在实际工作中能够运用更先进的工具和技术解决问题。同时为那些寻求职业转型或者学术深造的人提供了宝贵的参考。 其他说明：文中提到了许多具体的例子和技术细节，如DeepSeek的技术特色、RL的理论背景等等，有助于加深读者对于现代AI系统的理解和认识。
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媒体关注度是一个衡量公众对某个事件、话题或个体关注程度的重要指标。它主要反映了新闻媒体、社交媒体、博客等对于某一事件、话题或个体的报道和讨论程度。 媒体监督的J-F系数（Janis-Fadner系数）是一种用于测量媒体关注度的指标，特别是用于评估媒体对企业、事件或话题的监督力度。J-F系数基于媒体报道的正面和负面内容来计算，从而为公众、研究者或企业提供一个量化工具，以了解媒体对其关注的方向和强度。 本数据含原始数据、参考文献、代码do文件、最终结果。参考文献中JF系数计算公式。 指标 代码、年份、标题出现该公司的新闻总数、内容出现该公司的新闻总数、正面新闻数全部、中性新闻数全部、负面新闻数全部、正面新闻数原创、中性新闻数原创、负面新闻数原创，媒体监督JF系数。
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