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链表删去总和零的连续节点(哈希

题目 给你一个链表的头节点 head,请你编写代码,反复删去链表由 总和 0 的连续节点组成的序列,直到不存在这样的序列为止。 删除完毕后,请你返回最终结果链表的头节点。...对于链表的每个节点,节点的:-1000 <= node.val <= 1000....哈希 建立包含当前节点的前缀和sumKey,当前节点指针Value的哈希 当sum在哈希存在时,两个sum之间的链表可以删除 先将中间的要删除段的哈希清除,再断开链表 循环执行以上步骤 ?...,0 newHead->next = head; ListNode *prev = newHead, *cur = head, *temp; unordered_map...it = m.find(sum); if(it == m.end()) m[sum] = cur; else//找到了一样的

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在Python机器学习如何索引、切片和重塑NumPy数组

这是一个数据,其中一行代表一个新的发现,代表一个新的特征。 也许你通过使用自定义代码生成或加载数据,现在你有了二维列表。每个列表表示一个新发现。...例如,你可以使用括号操作符[]来访问元素,指定零偏移索引来检索。...例如,索引-1代数组的最后一项。索引-2代倒数第二项,-5代当前示例的第一项。...例如,一些库(如scikit-learn)可能需要输出变量(y)的一维数组被重塑二维数组,该二维数组由一对应的结果组成。...我们可以使用数组的shape属性的大小来指定样本(行)和(时间步长)的数量,并将特征数固定为1。

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01-03章 检索排序数据第1章 了解SQL第2章 检索数据第3章

主键(primary key) 有一(或几列),用于唯一标识一行。...任何列作为主键的条件: 任意两行都不具有相同的主键值; 一行都必须具有一个主键值(主键不允许NULL); 主键不允许修改或更新; 主键值不能重用(某行删除,它的主键不能赋给以后的新行...第2章 检索数据 2.1 SELECT语句 用于从一个或多个检索信息,必须指定两条信息,想选择什么,什么地方选择。...关键字(keyword) 作为SQL组成部分的保留字,关键字不能用作的名字。 2.2 检索单个 用SELECT语句Products检索名为prod_name的。...数据的格式化是表示问题,而不是检索问题。因此,表示(如把上面的价格显示正确的十进制数值货币金额)一般在显示该数据的应用程序规定。

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MySQL插入数据与更新和删除数据

插入完整的行 需要指定插入的名和行。一般插入操作没有返回,举例, 分析:第一cust_id。这是因为在,该由MySQL自动增量,所以指定一个。 注意,虽然此语法简单,但并非安全。...所以,纵使与的次序不同,也可以完成插入操作。因此当比给出列名的时候,必须正确的给出。 如果的定义允许,可以选择在操作时忽略某些。忽略的必须满足如下条件, 1....该定义允许; 2. 给出默认; 注意,避免影响到数据库瞬时速度,可以将插入操作降低优先级。,此操作同样适用于和。 插入多行 插入多行,只需要在每组用圆括号并且逗号隔开即可。...插入检索出的语句 一般用来插入单行,但是与结合后,可以使用所谓的,举例说明 分析:使用custnew中将所有数据导入customers。语句将检索信息传入。...2、为了删除,可以赋值。 删除数据 使用语句,进行删除操作,形式如下 - 删除特定行; - 删除所有的行。

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机器学习 - 模型离线评估

正确被检索的 item(TP) 占所有应该检索到的 item(TP+FN) 的比例。上述例子是100%(20女生/(20女生+ 0 误判为男生的女生)) $F_1$ 也会高。...\frac{1}{P} + \frac{1}{R} F_1 = \frac{2PR}{P+R} = \frac{2TP}{2TP+FP+FN} 混淆矩阵 Confusion Matrix 混淆矩阵的代表了预测类别...,的总数表示预测该类别的数据的数目;一行代表了数据的真实归属类别,一行的数据总数表示该类别的数据实例的数目。...ROC 曲线是评估二分类器最重要的指标之一,中文名为“受试者工作特征曲线”。逻辑回归里面,我们会设一个阈值,大于这个正类,小于这个负类。如果我们减小这个阀值,那么更多的样本会被识别为正类。...AUC(Area Under Curve)被定义 ROC 曲线下的面积,显然这个面积的数值不会大于1。随机挑选一个正样本以及一个负样本,分类器判定正样本高于负样本的概率就是 AUC

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SQL CREATE INDEX 语句- 提高数据库检索效率的关键步骤

SQL CREATE INDEX 语句 SQL CREATE INDEX 语句用于在创建索引。 索引用于比其他方式更快地数据库检索数据。用户无法看到索引,它们只是用于加速搜索/查询。...默认情况下,AUTO_INCREMENT 的起始 1,插入一条新记录它就会递增 1。...在上面的示例,IDENTITY 的起始 1,插入一条新记录它就会递增 1。 提示: 要指定 "Personid" 应从 10 开始递增 5,请将其更改为 IDENTITY(10,5)。...默认情况下,AUTOINCREMENT 的起始 1,插入一条新记录它就会递增 1。...要将新记录插入 "Persons" ,我们必须使用 nextval 函数,此函数 seq_person 序列检索下一个: INSERT INTO Persons (Personid, FirstName

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2022-09-25:给定一个二维数组matrix,数组的每个元素代表一棵树的高度。 你可以选定连续的若干行组成防风带,防风带的防风高度这一的最大

2022-09-25:给定一个二维数组matrix,数组的每个元素代表一棵树的高度。...你可以选定连续的若干行组成防风带,防风带的防风高度这一的最大 防风带整体的防风高度,所有防风高度的最小。...比如,假设选定如下三行 1 5 4 7 2 6 2 3 4 1、7、2的,防风高度7 5、2、3的,防风高度5 4、6、4的,防风高度6 防风带整体的防风高度5,是7、5、6的最小 给定一个正数...求防风带整体的防风高度最大。 答案2022-09-25: 窗口内最大和最小问题。 代码用rust编写。

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《MySQL入门很轻松》第3章:数据库的创建与操作

(1)数据:数据库的数据与我们日常生活中使用的表格类似,由和行组成。其中,代表一个相同类型的数据。...又称为一个字段,的标题称为字段名;一行包括 若千信息,一行数据称为一个元组或一条记录,它是有一定意义的信息组合,代表一个实体或联系;一个数据库由一条或多条记录组成,没有记录的称为空。...(5)索引:使用索引可快速访问数据库的特定信息。索引是对数据库中一或多进行排序的一种结构,类似于书籍的目录。...(7)默认:默认是当在创建或插入数据时,没有指定具体数据项赋予事先设定好的。...(2)(col):具有相同数据类型的数据的集合。 (3)行(row):一行用来描述某条记录的具体信息。 (4)(value):行的具体信息,每个必须与该的数据类型相同。

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Pandas 数据分析技巧与诀窍

SQLite或MS Excel文件。...第一个参数是条目数,第二个参数是其生成假数据的字段/属性。...在不知道索引的情况下检索数据: 通常使用大量数据,几乎不可能知道一行的索引。这个方法可以帮你完成任务。因此,在因此,在“数据”数据框,我们正在搜索user_id等于1的一行的索引。...当然,如果愿意的话,您可以让它们保持原样,但是如果您想添加值来代替空,您必须首先声明哪些将被放入哪些属性(对于其空)。 所以这里我们有两,分别称为“标签”和“难度”。...missing = {‘tags’:’mcq’, ‘difficulty’: ‘N’} data.fillna(value = missing, inplace = True) 数据帧获取已排序的样本

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GEO数据库使用教程及在线数据分析工具

GDS样本指的是同一个平台,也就是说,它们共享一组共同的探测元素。假设GDS每个样本测量值以等效方式计算,即背景处理和标准化等考虑因素在整个数据集中是一致的。...5.GEO2R GEO2R是一个交互式web工具,它允许用户比较GEO系列的两组或两组以上的样本,以便识别在不同实验条件下表达不同的基因。结果显示按重要性排序的基因。...结果在浏览器显示按p排列的前250个基因的。p最小的基因最显著。单击一行显示该基因的基因表达谱图。图中的每个红条表示原始提交者提供的样例记录的value中提取的表达式度量。...使用Select columns特性修改包含哪些数据和注释。有关数据含义的信息在Summary statistics部分中提供。...查看分布对于确定选择的样本是否适合进行比较非常重要。通常,以中间中心的表示数据是标准化的和可交叉比较的。 ? (2)Options ?

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深入浅出 MySQL 索引(一)

MySQL 的索引,就相当于图书馆的检索目录,它是帮助 MySQL 系统快速检索数据的一种存储结构。...我们可以在索引按照查询条件,检索索引字段的,然后快速定位数据记录的位置,这样就不需要遍历整个数据了。而且,数据的字段越多,数据记录越多,速度提升越是明显。...优点2:保证数据的唯一性 通过创建唯一索引,可以保证数据库一行数据的唯一性。注意这里是唯一索引,通过关键字 UNIQUE 来创建唯一索引。 比如说员工的每个员工 id 都是唯一的。...stu_no:学生编号,插入样本数据时自增的数字 stu_name:学生姓名,插入样本数据时随机的英文字母组合 age:学生年龄,插入样本数据时会随机分布年龄 classId:班级 id,插入样本数据时会随机分布班级...联合索引(二级索引,组合索引)特点 同时多个建立索引。

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【机器学习】算法性能评估常用指标总结

TP:正确肯定的数目; FN:漏报,没有正确找到的匹配的数目; FP:误报,给出的匹配是不正确的; TN:正确拒绝的非匹配对数; 如下表所示,1代正类,0代负类: 预测1 预测0 实际1 True...TPR、FPR&TNR 引入两个新名词。.../  提取出的信息条数 Recall = 提取出的正确信息条数 /  样本的信息条数 为了能够评价不同算法的优劣,在Precision和Recall的基础上提出了F1的概念,来对Precision和...= 70% * 100% * 2 / (70%+ 100%) = 82.35% 由此可见,正确率是评估捕获的成果目标成果所占得比例;召回率,顾名思义,就是关注领域中,召回目标类别的比例;而F,则是综合这二者指标的评估指标...Motivation1:在一个二分类模型,对于所得到的连续结果,假设已确定一个阀值,比如说 0.6,大于这个的实例划归正类,小于这个则划到负类

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机器学习——信用卡反欺诈案例

['Time']) # map高级函数:将Time的每个元素作用于lambda函数 特征选择 1 # Class中值0的True,1False,生成的cond0行数不变 2 # cond0...= credit['Class'] == 0 3 # Class中值0的False,1True,生成的cond0行数不变 4 # cond1 = credit['Class'] ==...cond0True的(284315) 19 # print("credit['V1'][cond0] >>>>", credit['V1'][cond0]) 20 # 筛选出存在于V1且在cond0...K个近邻, K个近邻随机挑选N个样本进行随机线性插, 构造新的少数样本,同时将新样本与原数据合成,产生新的训练集。...(y_test, y_) 21 # print('混合矩阵 >>>>', cm, type(cm)) 22 # Recall------“正确被检索的正样本item(TP)"占所有"应该检索到的item

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聚集索引:SQL Server 进阶 Level 3

聚集索引 我们首先提出以下问题:如果不使用非聚集索引,需要多少工作才能在中找到一行?在搜索请求的行意味着扫描无序一行吗?...了解群集索引的基础知识 聚簇索引键可以由您选择的任何组成; 它不必以主键基础。 在我们的例子,最重要的是最左边的一是一个外键,即SalesOrderID。...由于索引和是一样的,所以都在索引。 在上创建聚簇索引不会影响在该上创建非聚簇索引的选项。 选择聚集索引键 每个最多可以有一个聚簇索引。表格的行只能是一个序列。...1:检索单行 我们的第二个查询检索单个销售订单的所有行,您可以在2看到执行的详细信息。...每个只能有一个聚簇索引。 哪些应该是聚簇索引键的决定是您将为任何表格做出的最重要的索引决定。 在我们的四级,我们将重点逻辑转向物理,介绍页面和范围,并检查索引的物理结构。

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『干货』机器学习算法常用性能指标

- TP:正确肯定的数目;   - FN:漏报,没有正确找到的匹配的数目;   - FP:误报,给出的匹配是不正确的;   - TN:正确拒绝的非匹配对数; 如下表所示,1代正类,0代负类:...| True Positive(TP)| False Negative(FN)| | 实际0|False Positive(FP)|True Negative(TN)| TPR、FPR & TNR 引入两个新名词.../ 提取出的信息条数 Recall = 提取出的正确信息条数 / 样本的信息条数   为了能够评价不同算法的优劣,在Precision和Recall的基础上提出了F1的概念,来对Precision...= 70% * 100% * 2 / (70% + 100%) = 82.35%   由此可见,正确率是评估捕获的成果目标成果所占得比例;召回率,顾名思义,就是关注领域中,召回目标类别的比例;而F...引入 ROC 曲线的动原因 Motivation1:在一个二分类模型,对于所得到的连续结果,假设已确定一个阀值,比如说 0.6,大于这个的实例划归正类,小于这个则划到负类

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机器学习算法常用指标总结

TP:正确肯定的数目;   FN:漏报,没有正确找到的匹配的数目;   FP:误报,给出的匹配是不正确的;   TN:正确拒绝的非匹配对数;   如下表所示,1代正类,0代负类: ? 一....TPR、FPR&TNR 引入两个新名词。.../ 提取出的信息条数 Recall = 提取出的正确信息条数 / 样本的信息条数   为了能够评价不同算法的优劣,在Precision和Recall的基础上提出了F1的概念,来对...= 70% * 100% * 2 / (70% + 100%) = 82.35%   由此可见,正确率是评估捕获的成果目标成果所占得比例;召回率,顾名思义,就是关注领域中,召回目标类别的比例...Motivation1:在一个二分类模型,对于所得到的连续结果,假设已确定一个阀值,比如说 0.6,大于这个的实例划归正类,小于这个则划到负类

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