이번에는 2018년 프론트엔드 면접 공통 알고리즘 질문과 2018년 프론트엔드 면접 Notes은 무엇인지 알려드립니다. 실제 사례를 살펴보겠습니다.
【관련 권장 사항: 프런트엔드 면접 질문(2020)】
1ObjectConvert to array
var obj={ 0:'我', 1:'的', 2:'妈', 3:'呀', length:4}//obj格式必须是类似数组的格式(键值是索引,具有length属性)var _slice=[].slice;var objArr=_slice.call(obj);
2. string
function countMost(str) { const objCount = {}; str = str.split('').sort().join(''); for(let i=0; i<str.length; i++) { let lastIndex = str.lastIndexOf(str[i]); num = lastIndex - i + 1; objCount[str[i]] = num; i = lastIndex; } let maxStr = [], maxValue = 1; for(let p in objCount) { if(objCount[p] > maxValue) { maxStr = []; maxStr.push(p); maxValue = objCount[p]; }else if(objCount[p] == maxValue){ maxStr.push(p); } } return maxStr.length == 1? maxStr[0] : maxStr; }console.log(countMost('afjghdfffffraaaasdddddenas'));
3에서 가장 자주 사용되는 문자를 계산합니다. 양수 배열 최대 차이
const arr = [10,5,11,7,8,9];function getMaxProfit(arr) { let max = arr[0], min = arr[0]; for(let i=1; i<arr.length; i++) { max = Math.max(max,arr[i]); min = Math.min(min,arr[i]); } return max - min; }console.log(getMaxProfit(arr));
4. 배열에서 최대값 또는 최소값 가져오기
function maxAndMin(arr){ return { max:Math.max.apply(null,arr.join(',').split(',')), min:Math.min.apply(null,arr.join(',').split(',')) } }var arr = [22,0,[3,4,2,55]]; maxAndMin(arr).max;// 55maxAndMin(arr).min;// 0
5. 지정된 길이의 임의의 영숫자 문자열 생성
function getRandomStr(len) { var str = ""; for( ; str.length < len; str += Math.random().toString(36).substr(2)); return str.substr(0, len); }
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위 내용은 2018년 프론트엔드 인터뷰에 대한 일반적인 알고리즘 질문의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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译者 | 朱先忠审校 | 孙淑娟在我之前的博客中,我们已经了解了如何使用因果树来评估政策的异质处理效应。如果你还没有阅读过,我建议你在阅读本文前先读一遍,因为我们在本文中认为你已经了解了此文中的部分与本文相关的内容。为什么是异质处理效应(HTE:heterogenous treatment effects)呢?首先,对异质处理效应的估计允许我们根据它们的预期结果(疾病、公司收入、客户满意度等)选择提供处理(药物、广告、产品等)的用户(患者、用户、客户等)。换句话说,估计HTE有助于我

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导读:因果推断是数据科学的一个重要分支,在互联网和工业界的产品迭代、算法和激励策略的评估中都扮演者重要的角色,结合数据、实验或者统计计量模型来计算新的改变带来的收益,是决策制定的基础。然而,因果推断并不是一件简单的事情。首先,在日常生活中,人们常常把相关和因果混为一谈。相关往往代表着两个变量具有同时增长或者降低的趋势,但是因果意味着我们想要知道对一个变量施加改变的时候会发生什么样的结果,或者说我们期望得到反事实的结果,如果过去做了不一样的动作,未来是否会发生改变?然而难点在于,反事实的数据往往是

SimCLR(Simple Framework for Contrastive Learning of Representations)是一种学习图像表示的自监督技术。 与传统的监督学习方法不同,SimCLR 不依赖标记数据来学习有用的表示。 它利用对比学习框架来学习一组有用的特征,这些特征可以从未标记的图像中捕获高级语义信息。SimCLR 已被证明在各种图像分类基准上优于最先进的无监督学习方法。 并且它学习到的表示可以很容易地转移到下游任务,例如对象检测、语义分割和小样本学习,只需在较小的标记

一、盒马供应链介绍1、盒马商业模式盒马是一个技术创新的公司,更是一个消费驱动的公司,回归消费者价值:买的到、买的好、买的方便、买的放心、买的开心。盒马包含盒马鲜生、X 会员店、盒马超云、盒马邻里等多种业务模式,其中最核心的商业模式是线上线下一体化,最快 30 分钟到家的 O2O(即盒马鲜生)模式。2、盒马经营品类介绍盒马精选全球品质商品,追求极致新鲜;结合品类特点和消费者购物体验预期,为不同品类选择最为高效的经营模式。盒马生鲜的销售占比达 60%~70%,是最核心的品类,该品类的特点是用户预期时

1.线性回归线性回归(Linear Regression)可能是最流行的机器学习算法。线性回归就是要找一条直线,并且让这条直线尽可能地拟合散点图中的数据点。它试图通过将直线方程与该数据拟合来表示自变量(x 值)和数值结果(y 值)。然后就可以用这条线来预测未来的值!这种算法最常用的技术是最小二乘法(Least of squares)。这个方法计算出最佳拟合线,以使得与直线上每个数据点的垂直距离最小。总距离是所有数据点的垂直距离(绿线)的平方和。其思想是通过最小化这个平方误差或距离来拟合模型。例如

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