使用Docker搭建Hadoop分布式集群背景搭建Hadoop分布式集群通常容易想到的两种方法如下：（1）采用多太机器构建分布式集群；（2）在一台机器上安装多个虚拟机，每个虚拟机上运行一个Hadoop节点。但是，上述两种方式都有缺点。如果采用第一种方法，通常需要多台机器，对于很多大数据学习者而言，通常难以找到多台机器用于构建分布式实验环境；如果采用第二种方法，通常对于单台机器的配...

决策树（Decision Tree）是一种分类和回归方法，是基于各种情况发生的所需条件构成决策树，以实现期望最大化的一种图解法。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。它的运行机制非常通俗易懂，因此被誉为机器学习中，最“友好”的算法。决策树由结点和有向边组成。结点有两种类型：内部结点（圆）和叶结点（矩形）。其中，内部结点表示一个特征（属性）；叶结点表示一个类别。而有向边则对应其所属内

逻辑回归（Logistic Regression）是一种分类方法，主要用于二分类问题（即输出只有两个结果：是与不是）。因此，其与线性回归的不同之处仅在最终的输出结果上。对于任意输入的特征向量，我们仍然可用线性回归的方式来先算出该向量的预测值，然后再将该预测值作为阶跃函数 sgn(x) 的输入，最终由阶跃函数的输出值作为逻辑回归的最终结果。此时，当测值大于零时就判为正例；小于零则判为反例；预测值为临

决策树不仅在理论上很容易理解（机器学习“最友好”的算法），实现时还能对构建过程进行可视化（诸如神经网络等算法本身就是黑盒模型，更难可视化展示模型的构建）。因此，决策树的另一大优势就是能利用相关包来查看构建的树模型。下面介绍一个可以对决策树进行可视化展示的包。

我们完全可以逆向思维，不去模拟桥的坏掉，而是去模拟“桥的修建”！！！这样一来我们的程序就只需要循环一次去联合(unite)这些桥，一旦出现某座桥在进行Unite操作时，该桥的Unite操作导致了其连接的两个小岛的代表元发生变化（说明该桥是一条割线），就表示这个桥的损坏会使某两个小岛的居民由前一天的互通变为后一天的不互通，也就是说需要执行一次ans++。采用这样逆向修建的思路，我们就需要将给出的测试

历届试题 合根植物问题描述w星球的一个种植园，被分成 m * n 个小格子（东西方向m行，南北方向n列）。每个格子里种了一株合根植物。这种植物有个特点，它的根可能会沿着南北或东西方向伸展，从而与另一个格子的植物合成为一体。如果我们告诉你哪些小格子间出现了连根现象，你能说出这个园中一共有多少株合根植物吗？输入格式第一行，两个整数m，n，用空格分开，表示格子的行数、列数（1<m,n&...

背包问题分为多种，其中最常见的主要是三类：01背包、完全背包、多重背包。这里面最经典的是01背包问题，它基本上已经成为了事实上的动态规划入门级必学算法。下面，我们将对上述的三类背包问题逐个分析。

决策树（Decision Tree）是一种分类和回归方法，是基于各种情况发生的所需条件构成决策树，以实现期望最大化的一种图解法。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。它的运行机制非常通俗易懂，因此被誉为机器学习中，最“友好”的算法。决策树由结点和有向边组成。结点有两种类型：内部结点（圆）和叶结点（矩形）。其中，内部结点表示一个特征（属性）；叶结点表示一个类别。而有向边则对应其所属内

生成树是一个连通图G的一个极小连通子图。 包含G的所有n个顶点,但只有n-1条边,并且是连通的。 生成树可由遍历过程中所经过的边组成（有多个）。一个带权连通无向图的生成树中，边的权值之和最小的那棵树叫做此图的最小生成树（唯一）。

并查集是一种树型的数据结构，用于处理一些不相交集合的合并及查询问题（即所谓的并、查）。比如说，我们可以用并查集来判断一个森林中有几棵树、某个节点是否属于某棵树等。并查集主要由一个整型数组pre[ ]和两个函数find( )、join( )构成。数组 pre[ ] 记录了每个点的前驱节点是谁，函数 find(x) 用于查找指定节点 x 属于哪个集合，函数 join(x,y) 用于合并两个节点 x 和