散列表是实现字典操作的一种有效数据结构，最坏情况的查找时间是$\theta (n)$，平均查找时间为$O(1)$。
散列表是普通数组概念的推广，数组可以直接寻址。
当实际存储的关键字数目比全部可能的关键字总数要小时，可以使用散列表来替代直接数组寻址。

分治 Divide and Conquer

将问题划分为互不相交的子问题。递归地求解子问题的解，再将这些解组合起来，得到原问题的最优解。（eg. 归并排序算法 $T(n)$）

1. 分解原问题为若干子问题，这些子问题是原问题的规模较小的实例。
   eg. 分解带排序的n个元素的序列成各具n/2个元素的两个子序列。 - - -$D(n)=\theta (1)$
2. 解决这些子问题。
   如果子问题规模足够小（基本情况），就直接求解，否则（递归情况）使用递归进行求解。
   eg. 使用归并排序递归地排序两个子序列。 - - -$2T(n/2)$
3. 合并这些子问题的解获得原问题的解。
   eg. 合并两个已排序的子序列以产生已排序的答案。 - - -$C(n)=\theta (n)$

相关概念

点估计point estimator：
偏差bias：预测值和真实值之间的差异
方差variance：描述预测值作为随机变量的离散程度
泛化generalization：在先前未观察的输入上表现良好的能力

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Quick Start

卷积运算的定义

卷积是对两个实变函数的一种特殊的线性运算，满足交换律和结合律。连续形式如下：

其中x(·)是输入信号强度(input)，w(·)是权重，也称作核函数(kernel function)。