推荐一个采用方便程序员在线动画学习常用算法的良心网站
网址:https://algorithm-visualizer.org/
进去之后的页面是程序员熟悉的码农风格:
假设我想学习冒泡排序算法,在搜索栏里输入sort,在结果列表里选择bubble sort:
点击之后,排序操作处于就绪状态,点击play开始:
此时右边的JavaScript代码像我们平时单步调试一样逐行执行,同时每一步执行后排序的效果在屏幕正中实时显示:
比单步调试更强大之处是,我们能随时回退到前面的执行结果,通过下图高亮的84/144这个柱状开关控制。144意思是这个排序全过程总共要进行144次单步执行,当前已经执行了84步。自动播放的速度也可以在下图所示的Speed开关控制。
这是非波拉契数列的生成动画:
二叉树的遍历动画:
Dijkstra迪杰斯特拉算法最短路径算法:
有了这个网站,算法学习从此不再枯燥。这个网站的源代码是完全开源的,如果你有新的算法想给全世界的编程爱好者展示,可以按照Readme.md里定义的规范,提交您的动画。
https://github.com/algorithm-visualizer/algorithm-visualizer
截至2019年3月16日,已经有14000多个赞了,顺手去点一个吧。
本文来自云栖社区合作伙伴“汪子熙”

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Node.js 应用故障排查手册 —— 类死循环导致进程阻塞
楔子 在实践篇一中我们看到了两个表象都是和 CPU 相关的生产问题,它们基本也是我们在线上可能遇到的这一类问题的典型案例,而实际上这两个案例也存在一个共同点:我们可以通过Node.js 性能平台导出进程对应的 CPU Profile 信息来进行分析定位问题,但是实际在线上的一些极端情况下,我们遇到的故障是没有办法通过轻量的 V8 引擎暴露的 CPU Profile 接口(仅部分定制的 AliNode runtime 版本支持,详见下文)来获取足够的进程状态信息进行分析的,此时我们又回到了束手无策的状态。 本章节将从一个生产环境下 Node.js 应用出现进程级别阻塞导致的不再提供服务的问题场景来给大家展示下如何处理这类相对极端的应用故障。 本书首发在 Github,仓库地址:https://github.com/aliyun-nod
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大数据最核心的关键技术——32个算法,必看!!
1、A* 搜索算法— —图形搜索算法,从给定起点到给定终点计算出路径。其中使用了一种启发式的估算,为每个节点估算通过该节点的最佳路径,并以之为各个地点排定次序。算法以得到的次序访问这些节点。因此,A*搜索算法是最佳优先搜索的范例。 2、集束搜索(又名定向搜索,Beam Search)——最佳优先搜索算法的优化。大使用启发式函数评估它检查的每个节点的能力。不过,集束搜索只能在每个深度中发现最前面的m个最符合条件的节点,m是固定数字——集束的宽度。 3、二分查找(Binary Search)——在线性数组中找特定值的算法,每个步骤去掉一半不符合要求的数据。 4、分支界定算法(Branch and Bound)——在多种最优化问题中寻找特定最优化解决方案的算法,特别是针对离散、组合的最优化。 5、Buchberger算法——一种数学算法,可将其视为针对单变量最大公约数求解的欧几里得算法和线性系统中高斯消元法的泛化。 6、数据压缩——采取特定编码方案,使用更少的字节数(或是其他信息承载单元)对信息编码的过程,又叫来源编码。 7、Diffie-Hellman密钥交换算法——一种加密协议,允许双方...
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