8 مستودعات
Algorithms for reorganizing array elements into specific patterns that are not strictly sorted.
Distinct from Sorting Algorithms: Distinct from Sorting Algorithms: creates a specific 'wiggle' pattern rather than a monotonically increasing or decreasing order.
Explore 8 awesome GitHub repositories matching software engineering & architecture · Array Rearrangement Algorithms. Refine with filters or upvote what's useful.
This project is a curated educational resource and solution repository for algorithmic challenges, specifically focused on LeetCode problems. It serves as a technical reference for common data structures and algorithmic patterns, providing verified code implementations across multiple programming languages alongside detailed logic and complexity analysis. The repository functions as a comprehensive study guide for competitive programming and technical interview preparation. It includes specialized learning tools such as an Anki flashcard dataset for spaced repetition and a browser extension t
The project rearranges an integer array into an alternating sequence of smaller and larger elements.
This project is a library of source code implementations designed to solve algorithmic challenges and mathematical problems. It serves as a collection of solved LeetCode problems, providing a reference for data structure usage and efficient logic. The repository is a polyglot code collection, implementing the same algorithmic logic across various programming environments, including general-purpose languages, SQL for database queries, and Bash for shell scripting. The content covers a broad range of computational tasks, including data querying, text processing, and the implementation of compl
Rearranges integers so that all even elements appear before all odd elements using a two-pointer approach.
AISystem is a comprehensive AI full-stack infrastructure project covering the entire pipeline from AI chip architecture to high-level training frameworks. It encompasses the development of AI compiler frameworks, inference engines, and distributed training orchestrators designed to coordinate workloads across a heterogeneous compute stack of CPUs, GPUs, and NPUs. The project focuses on the deep integration of software and hardware, employing software-hardware co-design to align tensor layouts with physical memory structures. It provides specialized capabilities for accelerating Transformer mo
Provides dedicated hardware acceleration for tensor operations such as transposition and reduction.
This is a collection of classic computer science algorithms and data structures implemented from scratch in JavaScript. The project provides reference implementations of fundamental concepts including sorting algorithms, binary search, linked lists, and binary search trees, all built as standalone pure functions with no external dependencies. The implementations cover a range of data structures, including singly-linked, doubly-linked, and circular linked lists with full traversal and mutation operations, as well as binary search trees supporting insertion, deletion, and search. Sorting algori
Implements classic sorting algorithms such as bubble sort and selection sort for array ordering.
Flashlight هي مكتبة تعلم آلي بلغة C++ وإطار عمل للتعلم العميق مصمم لبناء وتدريب الشبكات العصبية. تعمل كمكتبة لمعالجة الموترات (Tensors) ومحرك للتمايز التلقائي يتتبع العمليات لحساب التدرجات عبر الانتشار العكسي (Backpropagation) لتحسين النموذج. يتميز المشروع بدوره كإطار عمل للتدريب الموزع، حيث يستخدم مزامنة التدرج (All-reduce) والبيئات الموزعة لتوسيع نطاق أحمال عمل التعلم الآلي عبر عقد وأجهزة متعددة. يتميز بواجهة ذاكرة غير مرتبطة بالخلفية وإدارة تعتمد على RAII لفصل عمليات الموتر عن الأجهزة الفعلية. يغطي إطار العمل مساحة قدرة واسعة بما في ذلك بناء بنيات الشبكات العصبية مع طبقات تلافيفية وخطية ومتكررة. يوفر أدوات واسعة النطاق لجبر الموترات، وإدارة مجموعات البيانات وتجميعها، وتسلسل ثنائي مرقم لحالات النموذج، وأدوات مراقبة لتتبع مقاييس التدريب واستخدام الذاكرة.
Provides operations to rearrange tensor axes and change data layout while preserving memory continuity.
Flashlight هي مكتبة تعلم آلي مستقلة بلغة C++ ومكتبة موترات تستخدم لبناء وتدريب الشبكات العصبية. تعمل كإطار عمل شامل للشبكات العصبية ومحرك للتمايز التلقائي، مما يوفر الأدوات لبناء رسوم بيانية للحساب وحساب التدرجات عبر الانتشار العكسي. يعمل المشروع كإطار عمل للتدريب الموزع، حيث يستخدم عمليات (All-reduce) لمزامنة التدرجات والمعلمات عبر عقد حساب وأجهزة متعددة. يتميز بالتكامل العميق لمعالجة الموترات عالية الأداء، وقابلية التشغيل البيني لذاكرة الجهاز الأصلية، ونظام لمزامنة الأوزان عبر العمال الموزعين لتسريع تدريب النماذج واسعة النطاق. يغطي إطار العمل مجموعة واسعة من قدرات التعلم العميق، بما في ذلك تكوين الطبقات المعيارية لتصميم بنيات معقدة مثل الكتل المتبقية (Residual blocks) والخلايا المتكررة. يوفر أدوات واسعة النطاق لإدارة البيانات للاستيعاب والجلب المسبق، إلى جانب أنظمة التسلسل لحفظ حالات النموذج. بالإضافة إلى ذلك، يتضمن مجموعة من أدوات المراقبة وقابلية المراقبة لتتبع مقاييس التدريب وقياس أخطاء التسلسل. تم تنفيذ المكتبة بلغة C++.
Rearranges tensor axes to change shape while maintaining data contiguity.
هذا المشروع عبارة عن مكتبة خوارزميات فرز JavaScript ومورد برمجي تعليمي. يوفر مجموعة من تطبيقات الفرز الكلاسيكية المصممة لتعليم المنطق الكامن وراء تقنيات ترتيب البيانات الشائعة. يعمل المشروع كدليل مرجعي تقني، حيث يقدم تطبيقات لطرق فرز مختلفة إلى جانب تفسيرات لتعقيد الوقت والمساحة الخاص بها. يركز على تطبيق أنماط علوم الكمبيوتر الأساسية داخل بيئة JavaScript. تغطي المكتبة مجموعة واسعة من خوارزميات الفرز، بما في ذلك الطرق القائمة على المقارنة مثل الفرز السريع (quicksort)، وفرز الدمج (merge sort)، وفرز الكومة (heapsort)، بالإضافة إلى التقنيات القائمة على التوزيع مثل فرز الجذر (radix sort) وفرز الدلو (bucket sort). كما تتضمن تطبيقات تكرارية أساسية مثل فرز الفقاعة (bubble sort) وفرز الإدراج (insertion sort).
Provides a comprehensive library of classic array sorting algorithms for educational and practical use.
xtensor is a C++ multidimensional array library for numerical computing that provides N-dimensional containers with an interface mirroring the NumPy API. It utilizes a lazy evaluation expression engine to defer numerical computations until assignment, which minimizes memory allocations and intermediate copies. The library features a foreign memory array adaptor that allows it to wrap external buffers, such as NumPy arrays, to perform numerical operations in-place without duplicating data. It further optimizes performance through lazy broadcasting and a system that manages the lifetime of temp
Implements tensor transposition, flipping, rolling, and rotation to change the orientation of array elements.