#cs #math markov 链 BV1xa4y1w7aT https://www.youtube.com/watch?v=i3AkTO9HLXo&t=1s

#algorithm 随机游走 、稳态矩阵

😭可恶的表述式编程，不知道怎么命名变量了

- Ary<Int> mergeSort(rn=eachI) = rn.size/2 lets:[d2]
    if d2==0: return
    at now:
      i rn.A; N i+d2
      a (rn(B=N-1):go(this)).Seq
      b (rn(A=N):go(this)).Seq
      //a,b 半都指向升序

    loop if a.posR & b.posR:
      this[i]=get(a) to get(b) lets:
        if A<B: a goesR; A
        or: b goesR; B
      i goesR
    a: this[i]=get(it); i goesR
    b: this[i]=get(it); i goesR

可视化
我是很讨厌把 while a-a0 < size/2 换成右移new Range.Iter 的，毕竟栈上分配好，

但定义式编程禁止我用不严谨的指针变量；真的干脆我也 subarray slice 了最优雅，要么 l,r,ijk 那样的面条代码也省心

绝句真的不是为CS专业的代码设计的，它就只能写成羊皮纸算法；气死了，竟然不能大方的用指针变量，而且并没有更易读
(刚才发现merge 需要copy左右数组防覆盖，可以用 ListIterator, 舒服了

#algorithm #bing 二分查找 spiral sorted ndarray
最好把它转换为1d，再转换回来以获取 '1'的位置
#py #code
def unrot(a, out):
while a.size:
out.extend(a[0]); a=np.rot90(a[1:])

#难以用concat矩阵滚出螺旋
def rot(a, m):
ia=np.reshape(range(len(a)), (m,-1))
unrot(ia, ord:=[])
return np.vectorize(lambda i:a[ord.index(i)] )(ia)

#make range(0,9) a spiral(cols=3)
[[0 1 2]
[7 8 3]
[6 5 4]]
a=rot([*range(0,9)], 3)
unrot(a, na:=[])

na[na.index(4)]=-1
print(a)
np.where(rot(na,3)==-1) #'4'=>[2,2]

def binary_search_matrix(matrix, target): 同理，可以是2d转1d
def binary_search_first_last(*a):
import bisect
left,right = (f(*a)for f in [bisect.bisect_left, bisect.bisect_right])
# 如果右边界超出了数组范围，说明目标出现1次
return (left, left if right == len(nums) else right - 1)

感觉很无语，居然为了无意义的“高性能”算法浪费2h ，还不如直接就用自己本来会的 a[ord.index(i)] 序号对应..

我发现2d.bisect 是以 (row=a[i])[0] 为线索再去 row.bisect ，这就更无聊了。Trie 前缀树至少还有 AC 的优化版(窄化为 KMP )，kD/quad 树至少还有切割公式 ，RB树有 std::(orderd_)map，但bisect 对Nd都只是Trie那样剪枝..
我觉得放在现实语境下就理所当然的策略，根本不该叫算法…


我很好奇除了用等价关系导入list里的算法，螺旋矩阵能怎么bisect，毕竟这东西本质就是list的重排序，它没啥性质可言

搜索发现这个螺旋数组 是 [4,5,6,7,0,1,2] 这种螺旋(shift..) 好奇怪的条件啊：
左右两段中，一定是有一段有序的，另一段可能有序可能无序(有序，则一定有段首值<段尾值)
需要 if nums[mid] >= nums[start] 判断左面是否有序
看的我都糊涂了，它是说 '//'状数组二分会产生 '/ _/'状无序右侧 ；算法是相当于只优化了“左侧”，对另一侧继续拆.. 这过度解读题意了。还不如直接拿拐点切分list，各自bisect()

螺旋数组 LC#54 不知为何大家用的都是Excel式四向法.. 虽然我写2048.js 时也是用了4向线性扫描了
括号匹配 LC#20 可以用调用栈，我又试了2h. bing反而误导我 😭
测试
pairs = {'(':')', '[':']', '{':'}'}
def eat(s,c0):
for c in s:
# 如果是左括号，就把它压入栈中
if c in pairs: eat(s,pairs[c])
elif c==c0:return # 如果是右括号，左括号便与之匹配
else: assert'','多余项而栈空'
assert c0=='eof','栈尚不为空'

#394 字串“编码” ，晕了，这标题为何如此民科啊！我还以为是词表替换
decodeString('hello,2[wo]rld')
'hello,woworld'

decodeString=(s)=>s.replace(/(\d+)\[(\w+)\]/,
(m,n,s)=>s.repeat(+n) )
本意是让你用 char 去累积 \d+[ ，累积[]里的字符，然后在 ']' 的时候输出repeat的文本，但这就是文本解析而已..

如你们所见，解法越简洁，我敲键盘的时间越少、敲脑门的时间越多……

#algorithm #code
题 2：取出数组中第 K 大的元素（排序 / 暴力）
直接用 a.sort();a[-k] 好了，如果是 iter:

fun Iterable<Int>.topK(k: Int) = PriorityQueue<Int>().run {
forEach@Iterable {
offer(it); if(size>k)poll() // bail out the smallest
}
return peek()
}

也可以修改快排：右先浅先，那么 左指针涨到>k 时，a[-k:] 一定是有序的
很多题目就是在原算法递归前，加优化性的断言

有序队本质上和 iter.minMax 都是逐个比较，但利用了小顶堆(二叉树数组化) 决定顺序
N叉数组化 则被用来实现 Set<A-B配对>, unionFind ，原理是 union(A,挂到B), (C,A) 后，CA的共同祖先是B, AC也该一样

题 1：实现三个线程轮流访问一个变量（加锁 / 原子）
use! java.util.concurrent atomic locks
use kotlin.concurrent

- useAtomic
at:
x AtomicInteger(0) //回合数
job:[i]
if x.get%n == i:
say("Thread $i: x = ${x.get}")
x.incrementAndGet
Thread.sleep(1000)

- useLocks
at now:
x 0
go ReentrantLock()
job:[i]
go.withLock: if x%n == i:
say("Thread $i: x = $x")
x=: +1
Thread.sleep(1000)

- job(n=3, :Fn1<Int>)
(1~n): thread {
loop $Y: fn(it)
}.join

因为x+1 只由一个核计算，不会出现赋值前x已经改变的情况

#ai #hard https://t.me/NewlearnerChannel/11418
感觉反正也看不懂。。GPT 训练流程

#math #algorithm Gauss消元 可以用来解鸡兔同笼、化学分子式等方程组😅

(#bing 第一遍就能用了，但还是有5小时“确认” 算法，最后大体没改

# 对系数组A，进行高斯消元求 Ax '=b'
def elim(A, b):
M = np.hstack((A, b.reshape(-1, 1))) # M=(A|常数项b)
n, m = A.shape; assert n==m, "没有唯一解"

# 向下找j格最强的行，换为本行
for j in range(n):
i=np.argmax(abs(M[j:, j]))+j; assert M[i,j]!=0, "主元为零"
if i!=j: #; ij=(行ji)
M[[i,j]] = M[[j,i]]
# j归一，将下行的j格消为 0
M[j] /= M[j, j]
for i in range(j + 1, n):
M[i] -= M[i,j]* M[j]

就只添加了「逆序代入」、确认了「向下归一」化简了😅 M[i] -=m[j]*M[i,j] / M[j,j]

(没错，”大无语事件“，数 学 家 们的代码太乱了，bing都不知道谁是正确…… 我甚至无法证明 逆序带入“不就是” M[:, -1]

也倒了很多苦水，包括在kt讨论组
—
无语了，你看不懂的信息能不能不要过滤掉？ 广度和深度都挺重要 OK？
如果我致力于用100行描述好本质10行的一些组件流程，我也能很有信息量

但是也要去写实质上值得100行的算法和思想的， 不能因为“没功能” 就耽搁掉

不要把设计的创作者和 CS Math 毕业生混为一谈，实现功能算法和设计做法是意义不同的
ice1k 的中文博客都删了，而且看我你至少能复制到base64,fft, 缩进解析, parse(x).toString 这些罕见功能模板……

（不过有时觉得自己很像 GPT ，写的许多代码根本没有运行过，都只是看起来正确

我想锐评几个数学文档：
- wikiZH 除了注释🙉都看不懂，自然语言噪声的极限。 所以矩阵是否有要求 n==m 啊？
- wiki 伪代码的VB式循环。 A[i, k] = 0 是啥？不该用 -= 吗
- OI wiki 根本看不懂公式和 C++ 有啥联系. L7-L13 是一段查k=max() 的面条代码🤮, EPS 是浮点误差，这和消元有个?关系
- bing 一会说 n<=m 也行，一会把 A,b 分开操作，突然又用单参数， 最后才发现 A|b = 单增广矩阵，A必须是正方

#dev #algorithm #statement 「只要搜对了接口」
把问题写出来，就等于解决问题。顺便消灭所有事后、事前的坑

所谓编程语言能力，就是这样创建「伪接口」叙事的编程习惯，带来了治未病的价值观。

伪代码，不通用、不好思考
真代码，不易于溯源和穷举

我不需要「设计模式」，因为真实生活的对象之间的模式，比刻意设计术语和样板更加深广
我没有编过程，只是用数据的算式，展示算法和用法、答案和问题的本来面貌

OCR截屏, 字符画 <10行
fib 和杨辉三角、螺旋矩阵的定义 <20行
自动重构 map({it+1},[0]) 的py代码并不困难，包括可视化的 astexplorer.net , godbolt.org
YAML式缩进不难解析, reader 和 writer 也只是格式“正则”的附属品

强类型序列化 只是让T的元类创建 cat()读, cut(写) 所需的val-类型字典
中文SQL 也“可取”
Linux内核 CRIU 能实现进程级“快照回溯”, Lua 能编写设备驱动, Docker 和 Magisk 都依赖 overlayFS

Base{16,64,32,.} 当然是64行; emoji, 也可以调整 👩🏾‍=👩+ '🏾
Trie,Suffix 用前缀分组优化的枚举，但在1行内就能创建; 稍微加个失败指针，变成AC，退化成KMP
频谱 的正逆实现只有5行,js 40行: dot(x, exp(-2j*np.pi * i/N * i.reshape((N,1))) )
解方程组: 转为矩阵版 xyz 编号为 j。逐行i化为'关于j'，其他行消(减)去j， 最终 解=M[j, -1] for j

简单是可靠的先决条件，不是可靠的牺牲品。

这列出的每一个算法，多可以用5千字来解析，但它们甚至不配被称为算法。 因为没有问题的答案、不被语境束缚的思考，在物理学和计算机上都缺少根据。
因此，我的 编程无关计算机，就像天文无关望远镜

#py 周刊

- Excel 支持 import pandas, statsmodels, matplotlib / seaborn 了, Guido 亲自推广（可能是云计算，要订阅）
- PowerToys添加“可交互”的截图
- Google 等各种大公司的技术blog #list
- #apple #design 设计师法则
- #learn 看美军的脏话官话(F-words)学英语 。

- 单靠 #sql 如何保存数据
- APL 里有的 py 基本列表处理式
- FastAPI 最佳实践 list
- async stdlib: 对比理解各种流行实现

- fixit linter: py 版本的 IDEA 自动迁移 (无AI), cffi: 我用什么 C parser 链接到.h 文件
- 用 difflib 开发一个文件比较工具
- KeymouseGo, ahkunwrapped py : 类似按键精灵的鼠标键盘录制和自动化操作
- quivr：生成式 AI 打造你的第二大脑, trafilatura: GUI 文本/评论 爬虫
检索非结构化的信息，可以理解成支持人工智能的 Obsidian。可以处理各种形式的文件如文本、图片、代码、音频和视频等，依赖于 ChatGPT、Docker、Supabase

- FastAPI + SSE new EventSource('/http流') API 下发文本消息
- 用py编写代码高亮图片生成 (carbon.now.sh ..)
- Streamlit 地图高亮生成
- Streamlit GPT4文件摘要工具

- Mojo #ai #rust: 对Py的渐强类型&优化 的语法改进 [waitlist]

def mandelbrot_0(c: ComplexFloat64) -> Int: #CPU FMA优化, 1Mojo = 15Numpy = 89CPy
    z = c, nv = 0
    for i in range(1, 200): #清晰度
      if abs(z) > 2: break
      z = z*z + c
      nv += 1
    return nv

👀 Rust 确实是资本的语言，融资1亿刀乐

#code #algorithm 埃氏素数筛

def gen_primes():
    """Generate an infinite sequence of prime numbers."""
    D = {}
    q = 2
    while True:
        if q not in D: D[q * q] = [q];yield q
        else:
            for p in D[q]: D.setdefault(p + q, []).append(p)
            del D[q]
        q += 1

#py 周刊
#recommend #tool 带有 "Android 子系统", taskmgr,... 的网页版Win12 demo 🎨
#algorithm Hello Algo 多语言实例
#tool EasySpider +可视化编程
#android 高级包管理器
js: await using fp = openFile()

Flask 深入探索: 请求上文、会话、CORS
fastapi-users：开箱即用的 FastAPI 用户管理库
Django 发送带有验证链接的电子邮件
FastAPI 使用 Tailwind CSS + SQLAlchemy
Streamlit 初学者指南: 类似 Juypter UI
Polars：快如闪电的 #rust DataFrame 库, 优化表达式和上下文、惰性
dara：轻松创建交互式 Web 图表程序 📊
Python Asyncio 之 socket() 网络编程理论详解

可视化+深入学习数据结构与算法：C++、Swift、Python、Java、C#、JavaScript
bisect,heapq 如何保持数组有序
upiano：命令行里的钢琴 FluidSynth
探索国家/文化多样性：Pyetho — 用于列出国家及其语言
深入介绍 Python 3.12 中的永生对象（如 None 关键字和小整数）
下划线的十种用法(REPL, match, i18n)


7、h2ogpt：私人文档+图像的问答 PyMuPDF 识别与提取表格
8、refact：开源编码助手，支持自动补全、代码重构、代码分析
9、dify：创建自己的 AI 应用 +CN

#py 周刊
HackerNews 等新闻聚合
本该辅助思维的工具，如何异化我们
pysentation: 在终端展示你的py代码
js anti-debug: 尝试阻止全编程界最优秀的 DevTools,
https://github.com/theajack/disable-devtool/blob/master/src/detector/sub-detector/func-to-string.ts
v0.dev: 生成预览和迭代HTML设计

Mojo 🔥 Linux版本可用, 自带 Tensor(nd),DType 支持
(ps. 这人怎么 parser 都不会写啊， (1+ 换行 1) 时解析失败,等待下一行不就行了吗？ 他只是写了个众所周知的hint
这个 let var 是干嘛啊(还有Java式的 class Benchmark..)，Python 简洁的优势都丢了

🤖 Falcon 作为当前最大的开源大模型，有 180B 参数，在 3.5 万亿词的 TII RefinedWeb 上训练
jieba的替换: pkuseg-python , hanlp

#wasm #plt 500行迷你C编译器
🥧 半手工绘制 plt.极座标直方图

📈 #algorithm min/maxHeap 有序列实现
#bin Bloom filter 集合 位运算实现 —性质类似WeakSet, 非常快

🐳 用Podman部署py包 [维护pip包]
📝 使用 Protobuf message{} 储存和传输

protoc --python_out=. .\music.proto

from music_pb2 import Library
Library().add(music).K=V
lib.SerializeToString()
lib.ParseFromString(f.read())

compress：基于个人语料库的快捷输入工具
gpt_academic #zh gui : 为 ChatGPT/GLM 提供实用化交互界面
GPT 学术优化，特别优化论文阅读/润色/写作体验，模块化设计，支持自定义快捷按钮&函数插件，支持 Python 和 C++ 等项目剖析&自译解功能，PDF/LaTex 论文翻译&总结功能