重新规划路线（python）

Posted 2023-05-13

参考技术A

问题描述

n 座城市，从 0 到 n-1 编号，其间共有 n-1 条路线。因此，要想在两座不同城市之间旅行只有唯一一条路线可供选择（路线网形成一颗树）。去年，交通运输部决定重新规划路线，以改变交通拥堵的状况。

路线用 connections 表示，其中 connections[i] = [a, b] 表示从城市 a 到 b 的一条有向路线。

今年，城市 0 将会举办一场大型比赛，很多游客都想前往城市 0 。

请你帮助重新规划路线方向，使每个城市都可以访问城市 0 。返回需要变更方向的最小路线数。

题目数据 保证 每个城市在重新规划路线方向后都能到达城市 0 。
例子

思路：类似广度优先搜索的思想，从初始节点开始，然后遍历与其相邻的节点，然后再遍历这些节点的相邻节点。而这题遍历的时候去考虑边的情况，如果该边指向的是他前一个节点，则符合，反之，则不符合，需要变更方向。

python实现：

1，队列（超出时间限制）

改进第一种方法

继续改进

这次搞了件大事，整理最新学习路线（含时间分配规划）

由于目前各个大厂对推荐系统算法岗位给出了不可想像的待遇，确实按耐不住了我的欲望，所以前一阵子我用了4-5个月学习这方面的知识内容。

平时工作日每天晚大概利用3-4个小时，周六日每天利用大概9-10个小时来学习，从而达到高级算法和数据结构的能力。

你们都知道我之前从事Python、Java等方向工作，所以学习也相对来说比较轻松一些。在我学习后，我发现确实学习这些确实不需要更丰富的经验。

分布式大数据开发建议分成两部分学习，第一部分为大数据生态技术理论，第二部分为算法理论与实践。

学习后完全可以胜任分布式大数据开发，能都使用Hadoop、Spark、Kafka、Zookeeper、Flink等技术实现推荐系统建模、算法选择、算法应用的整个实战项目。结合推荐系统技术栈、实现推荐系统的搭建、用户画像的设计和特征中心的搭建。

如果你决心要在这个领域深耕，那么算法底层方面的知识坚决不可跨越的，欲速则不达。

分享一套当时我学习过的教程，有视频、代码、PPT等，帮助大家打好基础。

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跟着这个路线重新去梳理一下你的学习路线，相信你对推荐算法能力会有质的提升。

资源已经整理好了，文末附下载方式！以下是详细内容介绍～ 

01

大数据技术生态

Hadoop平台

• Hadoop大数据分布式平台安装搭建与部署

• Hadoop大数据生态环境体系运维基础理论

• Hadoop分布式框架系统理论知识

• 分布式文件系统HDFS存储体系理论知识

• 分布式文件系统HDFS Shell操作与代码实践

• 分布式计算引擎MapReduce运行原理与实践开发

• 分布式计算引擎常用数据计算引擎原理与实践开发

• 分布式资源调度框架Yarn核心知识与调度原理

• 分布式资源调度框架Yarn监控配置管理

• 开源调度工具Airflow工作原理与使用教程

• MapReduce实现用户行为分析实践

分布式锁服务Zookeeper

• Zookeeper在大数据系统中的作用与地位

• Zookeeper的框架原理与协调服务机制

• Zookeeper分布式锁服务环境部署

• Zookeeper锁服务Shell实践操作

• Zookeeper监听器原理

• Zookeeper竞争选主机制代码实践

• Zookeeper服务器节点动态上下线实践

分布式数据仓库工具Hive

• 分布式数据仓库设计定位

• Hive数据仓库环境部署搭建

• Hive-DDL查询&修改等实践操作

• Hive基本语法操作及UDF、UDAF、UDTF应用实践

• Hive实现动态分区插入原理及操作

• Hive实现行专列，列传行原理及实践操作

• Hive常用优化方法及数据倾斜问题分析

• Hive实现多表关联，避免数据溢出原理及实践操作

• Hive读取本地/集群文件，数据处理，数据落地实践

• Hive 实践JOIN、LEFT JOIN、RIGHT JOIN FUll JOIN

• Hive 排序优化，ORDER BY和Row() Number()区别

• Hive 去重场景优化，Distinct和Group by实践

• Hive 统计数据优化Count场景应用介绍实践

• Hive 多表关联优化，MAPJOIN的应用场景实践

• Hive 查询Json数据优化，字符串拼接优化

• Hive 常用UDF函数原理介绍，实践应用

分布式数据库HBase/Redis

• HBase数据库设计原理与存储方法

• HBase物理存储结构和逻辑存储详情解析

• HBase读写数据流程及Flush流程

• HBase分布式环境安装部署

• HBase基本SQL操作与代码实践

• Redis物理存储结构和逻辑存储原理解析

• Redis 常用5种数据结构类型结构解析

• Redis 基本操作命令和应用场景解析

• HBase RowKey设计原则与优化方法

分布式日志系统Flume

• Flume在大数据生态系统中的定位与作用

• Flume架构设计原理及流程

• Flume自定义Source、Sink多维度实践

• Flume断点续文件实践

• Flume事务性及传输流程

• Flume自定义拦截器原理与实践

 分布式消息队列系统Kafka

• Kafka设计原理、定位及高可用性原理

• Kafka与Flume的设计异同点

• Kafka生产者LSR原理及ACK机制

• Kafka消费者分区分配策略

• Kafka分布式环境安装部署

• Kafka生产者、消费者理论及结合实践

• Flume+Kafka实时日志采集系统实践

分布式大数据计算引擎Spark

• Structured Streaming双流join最佳实践
  

• Spark原理与架构设计介绍

• Spark和Hadoop的异同点分析

• Spark分布式环境搭建部署

• Spark几种运行模式的原理和对比

• Spark RDD底层数据原理解析

• Spark RDD 五种主要配置原理介绍

• Spark RDD依赖关系与持久化

• Spark Job的划分与调度信息抽取

• Spark Transformation与Action算子的区别

• Spark高可用保证的实现

• Spark WordCount快速上手实践

• Spark DataFrame的底层原理与基本操作

• Spark DataFrame与DataSet之间的交互

• Spark DataFrame、DataSet、RDD之间的关系

• Spark SQL自定义函数实践

• Spark SQL基本操作与Hive实践

• Spark SQL转RDD、转DataFrame数据结构实践

• Spark Streaming实时流处理原理与架构

• Spark Streaming WordCount入门DStream

• Spark Streaming DStream数据流的创建

• Spark Streaming DStream有/无状态转化操作

• Spark Streaming+Kafka应用场景和代码实践

• 实践计算引擎Structured Streaming原理与优势

• Structured Streaming基本编程模型和实践

• Structured Streaming+Kafka应用场景和代码实践

• Structured Streaming延迟数据处理Watermark原理应用

分布式实时计算引擎Flink

• Flink原理与架构设计介绍

• Flink Standalone模式及集群模式安装部署

• Flink基本编程模型介绍

• Flink滑动窗口实践数据统计

• Flink DataStream API之DataSource和自定义Source

• Flink DataStream API之Partition操作

• Flink DataStream API之DataSink和自定义Sink区别

• Flink DataSet批处理原理

• Flink Dataset API之DataSource和自定义Source

• Flink Dataset API之Transformations操作

• Flink Dataset API之Partition操作

• Flink Dataset API之DataSink和自定义Sink

• Flink、Dataset、API之Broadcast&Accumulators&Counters

• Flink Dataset API之DistributedCache(分布式缓存)

• Flink状态(State)管理与CheckPoint容错恢复

• Flink Restart Strategies(重启策略)

• Flink Watermark与Window结合延迟数据处理实践

• Flink支持的DataType和序列化

02

算法理论部分

机器学习介绍

• 自然语言处理原理和常用的应用场景

• 常用的文本处理jieba中文分词库原理与实践

• Word2Vec文本向量原理和实践

• TFIDF、TextRank算法原理和代码实践

• LCS文本相似度计算原理与应用

• HMM分词算法原理详解

• 基于深度学习Dssm文本相似性模型原理与实践

用户画像

• 用户画像的概念和大厂用户画像的应用前景

• 用户画像数据层原理和ods层数据开发应用实践

• 用户画像算法层原理和mds、sds层数据开发应用实践

• 用户画像业务层原理和rpt层数据开发应用实践

• 用户画像静态数据和动态数据区别和联系

• 用户画像标签建模场景和应用实践

• 用户画像标签衰减系数模型介绍，应用实践

• 用户画像业务应用场景介绍，人群包开发实践

推荐系统-召回

• 召回策略在推荐系统中的作用和应用场景

• 常用的召回算法原理分析和源码解读

• CB、CF算法原理介绍，实践，数据实践

• 大数据环境下基于协同过滤的应用和实践

• 基于深度学习的双塔召回算法原理解析和实践

• 基于内容召回算法的原理和实践

• ALS模型算法原理与用户召回实践

• 召回阶段用户、物品冷启动问题实践解决方案

• 面试答疑-召回面试问题重现，分析，解答

推荐系统-排序

• 面试答疑-排序面试问题重现，分析，解答
  

• 推荐策略在推荐系统中的作用和应用场景

• 常用的排序算法原理分析和源码解读

• 排序阶段经典算法的发展历程

• CTR预估模型在推荐系统中的主要作用

• LR逻辑回归算法在推荐系统中的基本实践

• FM、FFM、DeepFFM排序算法原理和实践应用

• 排序模型进阶FTRL原理和实践

• 排序模型进阶Wide&Deep原理和实践

03

附加项LeetCode自我提升

 Top50大数据&算法面试数据结构常考题解析

本视频出品人：毕业于985博士--徐风，目前就职于BAT之一，大数据推荐算法专家，在BAT曾主导和参与30+商业项目。

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曾获得1100支参赛团Kaggle竞赛一等奖，在某知名互联网公司担任算法工程师，通过改进竞价算法，使公司净利率提高100%。

有幸当时接触到了这份资源，能有一位这样的学术届与工业届双开花的大佬教程陪伴，完成从学校到职场的过渡。