本文目录一览：
- 1、java二分搜索算法怎样实现？
- 2、北大青鸟java培训：搜索算法功能应用的实现？
- 3、java中哪种查找算法最有效率
- 4、大学java中都学过哪些经典算法？请学过的朋友解答下
java二分搜索算法怎样实现？
应该要用递归方法吧？ binarySearch()方法应该要带四个参数（数组，要查找的数值，查找范围的最左边下标，查找范围的最右边下标）。然后就利用递归方法在 if (x a[middle]) 和 else 后面通过修改查找范围自调用binarySearch()方法；
北大青鸟java培训：搜索算法功能应用的实现？
搜索可以说对于用户来说是一个非常好的使用体验的功能设计，而我们能够提供的搜索算法数据越多，得到的结果也越准确。
今天贵阳北大青鸟就一起来了解一下，关于搜索算法的几种实现方式。
1.理解数据，并使用分层抽样数据是确定整个过程策略的核心。
图像质量可能会引入复杂性，需要谨慎处理。
了解目录中的图像以及用户在视觉搜索期间上传的图像非常重要2.数据增强是关键，特别是图像旋转。
当训练数据不能包含真实场景中可能发生的所有变化时，数据扩充是训练神经网络的关键步骤。
当用户使用手机拍摄对象时，很可能图像出现被裁剪、旋转、变得模糊或者没有被缩放到合适的尺寸等情况。
3.提取语义签名时尽可能多地使用监督信息正如上文中提到的，尽可能多地使用监督信息是非常重要的。
这有助于训练分类器关注信息性内容而忽略其他非信息性区域。
4.签名的熵分析这一步通常会被大型信息检索系统的系统设计所忽略。
评估给定的签名容量内是否包括了足够的有效信息是至关重要的。
5.当标签为粗粒度标签时，类内方差是很重要的。
我们使用粗粒度叶子类别标签代替产品ID来训练神经网络。
部分原因是由于叶子类别虽然是粗粒度的，但是更容易获得。
6.用排除法提高搜索速度和精度专为高速度和高精度而设计的排除法具有强大的能力。
例如，如果输入图像包含运动鞋，那么没有必要搜索裙子、桌子、计算机的库存清单。
java中哪种查找算法最有效率
这个问题不能一概而论
如果有一种算法优于其他算法，那么其他算法就不存在了不是？
所以，要看在什么情况下，那么有这么几个方面
背景数量级和匹配数量级，就是说你要在多少数据中查找多少数据。
背景数据差异度，背景数据如果包罗万象，或者都是数字，那么选择的算法区别就大了
背景数据整理程度。很多人在选择查找算法时不考虑这个，但是这在实际应用中很有异议，比如数据都排序过和没有排序过，可想而知算法的选择有很大的不同。
匹配方式，是用“等于” 这种方式匹配，还是用like这种方式匹配，也对算法有很大影响。
大学java中都学过哪些经典算法？请学过的朋友解答下
¤ 归并排序算法
¤ 枚举法
¤ 数字全排列问题
¤ 优化高精度减法
¤ 高精度阶乘
¤ 高精度减法
¤ 高精度乘法
¤ Dijkstra最短路径（一点到各顶点最短路径）
¤ 八皇后问题
¤ 快速排序算法
¤ 地图四色问题
¤ 穿越迷宫
¤ 常用排序算法
¤ 二分查找法完整版
¤ 标准快速排序算法
¤ 一躺快速排序法
¤ 快速排序算法
¤ 插入排序算法
¤ 选择排序算法
¤ 冒泡排序算法
¤ 统计算法
¤ 常用算法——广度优先搜索
¤ 常用算法——深度优先搜索