数据结构和算法在计算机科学里，有非常重要的地位。此系列文章尝试使用 Golang 编程语言来实现各种数据结构和算法，并且适当进行算法分析。
联系作者：
Github: https://github.com/hunterhug
知乎：https://www.zhihu.com/people/chen-xing-xing-57-62-13
系列文章首发于：https://goa.lenggirl.com。
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2021年09月27日
2021年09月27日 某些教程不区分普通红黑树和左倾红黑树的区别，直接将左倾红黑树拿来教学，并且称其为红黑树，因为左倾红黑树与普通的红黑树相比，实现起来较为简单，容易教学。在这里，我们区分开左倾红黑树和普通红黑树。
2021年09月27日 某些教程不区分普通红黑树和左倾红黑树的区别，直接将左倾红黑树拿来教学，并且称其为红黑树，因为左倾红黑树与普通的红黑树相比，实现起来较为简单，容易教学。在这里，我们区分开左倾红黑树和普通红黑树。
2021年09月27日 二叉查找树的树高度影响了查找的效率，需要尽量减小树的高度，AVL树正是这样的树。
2021年09月27日
2021年09月27日
2021年09月27日 快速排序是一种分治策略的排序算法，是由英国计算机科学家 Tony Hoare 发明的， 该算法被发布在 1961 年的 Communications of the ACM 国际计算机学会月刊。
注： ACM = Association for Computing Machinery，国际计算机学会，世界性的计算机从业员专业组织，创立于1947年，是世界上第一个科学性及教育性计算机学会。
快速排序是对冒泡排序的一种改进，也属于交换类的排序算法。
注： ACM = Association for Computing Machinery，国际计算机学会，世界性的计算机从业员专业组织，创立于1947年，是世界上第一个科学性及教育性计算机学会。
快速排序是对冒泡排序的一种改进，也属于交换类的排序算法。
Java 是由 Sun Microsystems 公司于 1995 年 5 月推出的高级程序设计语言，Java 当初诞生的时候，正是上世纪 90 年代末互联网兴起的时代，在企业应用开发中存在几个问题，一是以 IBM，SUN 和 HP 的 UNIX 服务器和大型机为主的异构环境，C/C++ 和其它语言编写的应用跨平台支持和移植比较困难，二是基于 CGI 和其它技术的网络应用从开发效率和功能性角度来看都不够理想，三是 C/C++在当时是主流编程语言，门槛高、易出错、对经验要求很高，而 Java 简单易学、安全可靠，并且一次编写到处运行，再加上 Applet、Servlet 和 JSP 技术，解决了这些痛点，满足了当时互联网程序设计和运维的要求，伴随着互联网的发展一下子就脱颖而出并长期占据主流地位。
2021年09月30日
这是一个高级的推荐系统的Java开源库，涵盖70多个推荐算法，可以有效的解决等级和排名问题。
LibRec推荐系统是一个典型的机器学习和大数据的应用，它被用来提供个性化的推荐。作为推荐算法的实现，LibRec在模块化、实现和可用性方面做了很多改进。此外，推荐性能进一步增强。
LibRec推荐系统是一个典型的机器学习和大数据的应用，它被用来提供个性化的推荐。作为推荐算法的实现，LibRec在模块化、实现和可用性方面做了很多改进。此外，推荐性能进一步增强。
2021年12月02日
2021年12月02日 Filter可以在评估时根据一定规则来过滤掉部分数据。 Filter的过滤对象是由recommender产生的recommendedList，recommendedList由一组recommendedItem构成，每个recommendedItem表示为一个三元组:(userId itemId value)。 目前支持的过滤器为GenericRecommendedFilter，其功能是返回recommendedList中包含指定userId或itemId的recommendedItem，指定的userId和itemId在GenericRecommendedFilter中以列表的形式提前设置。 目前Filter仅支持在Java代码中使用.
2021年12月02日
2021年12月02日 RecommenderEvaluator接口用于实现对特定算法的评估. 目前实现对于ranking的评估器有AUC, AveragePrecision, AverageReciprocalHitRank, Diversity, HitRate, IdealDCG, Normalized, Precision, Recall, REciprocalRank十类评估器. 对于rating实现评估器MAE, MPE, MSE, RMSE四类.
2021年12月02日 DataModel类用于对推荐算法所使用的数据进行准备. 主要完成对不同类型数据的读取, 组织结构 ,分割数据集, 根据配置项对数据进行二值化处理等. 相应的, 定义为DataModel类型的变量在指向子类的方法时, 需要传出Configuration类型的对象. 其中读取文件路径等配置项可以使用setConf来设置. 相应的, 在Java代码中, 可以根据读取数据类型直接生成对应的DataModel. 生成构造器的参数为Configuration的对象. 之后调用buildDataModel进行读取和分割.具体的数据读取过程与分割过程需要在调用buildDataModel之前通过setConf的方式传入对象中.
2021年12月02日
2021年12月02日
2021年12月02日 在这里我们展示如何使用命令行来完成数据与模型的读取及保存, 以及使用命令行来输入参数进行推荐计算.
2021年12月02日
2021年12月02日 LibRec(http://www.librec.net) 是领先的推荐系统Java开源算法工具库，覆盖了70余个各类型推荐算法，有效解决评分预测和物品推荐两大关键的推荐问题。推荐系统是机器学习和大数据技术的经典实际应用，旨在提供高效准确的个性化物品推荐。LibRec 2.0.0-RC版本在模块化、算法实现、灵活易用等多方面有极大的改善，推荐性能也得到进一步提高。
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