可变分区管理内存分配算法有那些,各有什么有缺点
连续分配： 首次适应算法（较快，简单，碎片多），最大适应分配算法（以期不留下小碎片）， 最佳适应分配算法（慢，复杂，碎片少）。 都需要碎片整理。
离散分配：分段管理（逻辑性好），分页管理，段页式管理（最好，当然也复杂）。
决策树法分为那几个步骤
1、特征选择
特征选择决定了使用哪些特征来做判断。在训练数据集中，每个样本的属性可能有很多个，不同属性的作用有大有小。因而特征选择的作用就是筛选出跟分类结果相关性较高的特征，也就是分类能力较强的特征。在特征选择中通常使用的准则是：信息增益。-算法
2、决策树生成
选择好特征后，就从根节点触发，对节点计算所有特征的信息增益，选择信息增益最大的特征作为节点特征，根据该特征的不同取值建立子节点；对每个子节点使用相同的方式生成新的子节点，直到信息增益很小或者没有特征可以选择为止。-分区
3、决策树剪枝
剪枝的主要目的是对抗「过拟合」，通过主动去掉部分分支来降低过拟合的风险。
【简介】
决策树是一种解决分类问题的算法，决策树算法采用树形结构，使用层层推理来实现最终的分类。
什么叫java中的二分查找法
1、算法概念。
二分查找算法也称为折半搜索、二分搜索，是一种在有序数组中查找某一特定元素的搜索算法。请注意这种算法是建立在有序数组基础上的。
2、算法思想。
①搜素过程从数组的中间元素开始，如果中间元素正好是要查找的元素，则搜素过程结束；
②如果某一特定元素大于或者小于中间元素，则在数组大于或小于中间元素的那一半中查找，而且跟开始一样从中间元素开始比较。
③如果在某一步骤数组为空，则代表找不到。
这种搜索算法每一次比较都使搜索范围缩小一半。
3、实现思路。
①找出位于数组中间的值，并存放在一个变量中（为了下面的说明，变量暂时命名为temp）；
②需要找到的key和temp进行比较；
③如果key值大于temp，则把数组中间位置作为下一次计算的起点；重复① ②。
④如果key值小于temp，则把数组中间位置作为下一次计算的终点；重复① ② ③。
⑤如果key值等于temp，则返回数组下标，完成查找。
4、实现代码。
/**
* description : 二分查找。
* @param array 需要查找的有序数组
* @param from 起始下标
* @param to 终止下标
* @param key 需要查找的关键字
* @return
*/
public static 《E extends Comparable《E》》 int binarySearch(E array, int from, int to, E key) throws Exception {
if (from 《 0 || to 《 0) {
throw new IllegalArgumentException(“params from & length must larger than 0 .“);
}
if (from 《= to) {
int middle = (from 》》》 1) + (to 》》》 1); // 右移即除2
E temp = array[middle];
if (temp.compareTo(key) 》 0) {
to = middle - 1;
} else if (temp.compareTo(key) 《 0) {
from = middle + 1;
} else {
return middle;
}
}
return binarySearch(array, from, to, key);
}
