编写回溯算法文章时,文章里用到了八皇后案例。文章的初衷是为了讲好回溯算法,体现算法的核心逻辑,没有在案例的子逻辑上费太多心思。导致阅读过文章的粉丝留言说,检查皇后位置是否合法的代码略显冗余。回头再审查时,也觉得言之有理。
现在给你一个班级所有人的名字和期末考试成绩,现在让你写一个程序能够查询班级中一个人在班级里考试的排名(成绩降序)。这时你就能想到一个方法:将成绩和名字作为键值对存到一个数组里,然后按照成绩降序排序,再按照某种方式把名字作为下标,存入其所对应的排名存进去。代码的话大概是这个样子:
要搞明白 Go 语言的内存管理,就必须先理解操作系统以及机器硬件是如何管理内存的。因为 Go 语言的内部机制是建立在这个基础之上的,它的设计,本质上就是尽可能的会发挥操作系统层面的优势,而避开导致低效情况。
JavaScript 本身不提供多维数组,但是,可以通过定义元素数组来创建多维数组,其中每个元素也是另一个数组,出于这个原因,可以说 JavaScript 多维数组是数组的数组,即嵌套数组。定义多维数组的最简单方法是使用数组字面量表示法。
最近在加班加点处理一个agv相关的任务,印象比较深的是将agv给的json数据转换为一个图片。最终的简化需求是将某坐标系下的二维点数据转换为一张图片的像素。Ok,首先的问题是如何将二维的数据映射到栅格坐标系。先看数据例子:
在计算机里,所有的数据结构本质上其实都可以归为两类:数组和链表。对于链表,我将会在第03 与第 04 讲中着重讲解。今天我将要和你一起探索数据结构中最基本的知识点——数组(Array)。
假设有一个需求是这样的:在200亿个随机整数中找出某个数是否存在其中?要求效率高,而且要节省内存。
这里对第二种使用方法简单介绍一下:虽然我们把常量字符串"hi boy "作为初始值赋给字符指针pstr,但是**实际上pstr只是把这个常量字符串的首地址,即’h’的地址给存储起来了。**后续我们可以用%s的方式打印整个字符串。
离散化是离散数学中的概念。离散化算法,指把无限空间中的离散数据映射到一个有限的存储空间中,并且对原数据进行有序索引化。主打压缩的都是精化。
今天小鹿就早早起床开始正准备更新今日的文章,我熟练的敲打着键盘,突然出现了下面的情况:
在编程中,算法的重要性不言而喻,没有算法的程序是没有灵魂的。可见算法的重要性。 然而,在学习算法之前我们需要掌握数据结构,数据结构是算法的基础。 我在大学的时候,学校里的数据结构是用C语言教的,因为对C语言也不是很了解,所以掌握得不是特别好,在网上找的一些学习资料里也基本都是用C语言来进行数据结构的教学。 那么,从本篇文章开始,我将用Java语言来介绍数据结构,当然,数据结构过后就是算法。
今天的内容干货满满,还烦请大家仔细观看。首先真是一个值得纪念的日子,历时5个月,终于把《Head First设计模式》这本书给二刷完成了。想起第一次看的时候,也是做了各种目标,竟然没能坚持到最后。
当一个数组中大部分元素为0,或者为同一个值的数组时,可以使用稀疏数组来保存该数组。
经过前面的学习,目前我们才探索了指针的冰山一角,指针作为C语言中一个非常非常非常重要的知识点,它远远不止我们前面了解的这些内容,从今天的篇章开始,我们将陆续揭开指针的面纱,希望各位朋友能够通过这段时间的学习,更近一步的了解指针。
上篇文章 Union-Find 并查集算法详解 很多读者对于 Union-Find 算法的应用表示很感兴趣,这篇文章就拿几道 LeetCode 题目来讲讲这个算法的巧妙用法。
位图:一种常用的数据结构,代表了有限域中的稠集(dense set),每一个元素至少出现一次,没有其他的数据和元素相关联。在索引,数据压缩,海量数据处理等方面有广泛应用。
数组是C语言中高频使用的工具,数组能将一组同类型的元素集合在一起,在进行调用或排序时很方便,由于有了数组,我们可以用数组名引用一系列变量,然后再通过下标索引的方式访问具体元素。数组还有一个特点:数组名表示首元素地址,这就意味着数组跟指针有着密切的联系,或者数组是指针的一种特殊表现形式。
我们平时编写的代码最后都会交给CPU来执行,如何能巧妙利用CPU写出性能比较高的代码呢?看完这篇文章您可能会有所收获。
在数据科学和机器学习领域,理解数据的维度是至关重要的。Python作为一种强大而灵活的编程语言,提供了丰富的工具和库来处理各种维度的数据。本文将介绍Python中数据维数的概念,以及如何使用Python库来处理不同维度的数据。
CUDA用于并行计算非常方便,但是GPU与CPU之间的交互,比如传递参数等相对麻烦一些。在写CUDA核函数的时候形参往往会有很多个,动辄达到10-20个,如果能够在CPU中提前把数据组织好,比如使用二维数组,这样能够省去很多参数,在核函数中可以使用二维数组那样去取数据简化代码结构。当然使用二维数据会增加GPU内存的访问次数,不可避免会影响效率,这个不是今天讨论的重点了。 举两个代码栗子来说明二维数组在CUDA中的使用(亲测可用): 1. 普通二维数组示例: 输入:二维数组A(8行4列) 输出:二维数
先来看一个实际需求 编写的五子棋程序中,有存盘退出和续上盘的功能 那么存盘退出与续上盘应该怎样实现?
指针数组 的 结构特征 是 , 数组中的每个元素 , 即每个指针变量 可以 指向不同大小的 内存块 ;
numpy对于多维数组的运算在默认情况下并不使用矩阵运算,进行矩阵运算可以通过matrix对象或者矩阵函数来进行;
在最基本的层面上,Pandas 对象可以认为是 NumPy 结构化数组的增强版本,其中行和列用标签而不是简单的整数索引来标识。我们将在本章的过程中看到,Pandas 在基本数据结构之上提供了许多有用的工具,方法和功能,但几乎所有后续内容都需要了解这些结构是什么。因此,在我们继续之前,让我们介绍这三个基本的 Pandas 数据结构:Series,DataFrame和Index。
之前我们操作Numpy的数组时,都是通过索引来操作的。针对二维数组,使用索引可以完成对行、列的操作。但是这是非常不直观的。可以把二维数组想象成一个excel表格,如果表格没有列名,操作起来会非常麻烦,针对这种情况,Numpy提供了结构化数组用来操作每列数据。
上面的代码相当于定义了一个3*4的二维数组,即二维数组的长度为3,二维数组中的每个元素又是一个长度为4的数组,接下来通过一个图来表示这种情况,如下图所示。
#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS 1 #include "test.h" int main() { //1、定义指针 int a = 10; //指针定义的语法 : 数据类型 * 指针变量名; int * p; //让指针记录变量a的地址 p = &a; cout << "a的地址为: " << &a << endl; // 000000A73899F734 cout << "指针p为: " << p << endl; // 000000A73899F734 //2、使用指针 //可以通过 解引用 的方式来找到 指针 指向的内存 // 指针前加 * 代表解引用,找到指针指向的内存中的数据 cout << "a = " << *p << endl; //a=10 //对指针 指向的内存 重新赋值 *p = 1000; cout << "a = " << a << endl; //1000 cout << "*p = " << *p << endl; //1000 }
今天我要给大家分享一些自己日常学习到的一些知识点,并以文字的形式跟大家一起交流,互相学习,一个人虽可以走的更快,但一群人可以走的更远。
根据输入文章,撰写摘要总结。
一维数组的切片语法格式为array[index1:index2],意思是从index1索引位置开始,到index2索引(不包括index2)位置结束的一段数组。例如:
在计算机编程中,数组是一种基本的数据结构,用于存储相同类型的元素。而二维数组作为数组的一种扩展,允许我们以类似表格的方式存储和处理数据。在Go语言中,二维数组是一个重要的概念,本文将深入探讨Go语言中的二维数组,包括定义、初始化、遍历以及应用场景等方面。
大家好,很高兴又和大家见面啦!前面咱们已经把函数的相关知识点学习完了,今天咱们将开始进入数组内容的学习。在本篇章中,我会给大家带来一维数组与二维数组的详细内容,接下来我们就开始今天的正题吧!
散列表(Hash Table)是一种非常重要的数据结构,它允许我们根据键(Key)直接访问在内存存储位置的数据。这种数据结构是一种特殊类型的关联数组,对于每个键都存在一个唯一的值。它被广泛应用于各种程序设计和应用中,扮演着关键的角色。散列表的主要优点是查找速度快,因为每个元素都存储了它的键和值,所以我们可以直接访问任何元素,无论元素在数组中的位置如何。这种直接访问的特性使得散列表在处理查询操作时非常高效。因此,无论是进行数据检索、缓存操作,还是实现关联数组,散列表都是一种非常有用的工具。这种高效性使得散列表在需要快速查找和访问数据的场景中特别有用,比如在搜索引擎的索引中。散列表的基本实现涉及两个主要操作:插入(Insert)和查找(Lookup)。插入操作将一个键值对存储到散列表中,而查找操作则根据给定的键在散列表中查找相应的值。这两种操作都是 O(1) 时间复杂度,这意味着它们都能在非常短的时间内完成。这种时间复杂度在散列表与其他数据结构相比时,如二分搜索树或数组,显示出显著的优势。然而,为了保持散列表的高效性,我们必须处理冲突,即当两个或更多的键映射到同一个内存位置时。这是因为在散列表中,不同的键可能会被哈希到同一位置。这是散列表实现中的一个重要挑战。常见的冲突解决方法有开放寻址法和链地址法。开放寻址法是一种在散列表中解决冲突的方法,其中每个单元都存储一个键值对和一个额外的信息,例如,计数器或下一个元素的指针。当一个元素被插入到散列表中时,如果当前位置已经存在另一个元素,那么下一个空闲的单元将用于存储新的元素。然而,这个方法的一个缺点是,在某些情况下,可能会产生聚集效应,导致某些单元过于拥挤,而其他单元过于稀疏。这可能会降低散列表的性能。链地址法是一种更常见的解决冲突的方法,其中每个单元都存储一个链表。当一个元素被插入到散列表中时,如果当前位置已经存在另一个元素,那么新元素将被添加到链表的末尾。这种方法的一个优点是它能够处理更多的冲突,而且不会产生聚集效应。然而,它也有一个缺点,那就是它需要更多的空间来存储链表。总的来说,散列表是一种非常高效的数据结构,它能够快速地查找、插入和删除元素。然而,为了保持高效性,我们需要处理冲突并采取一些策略来优化散列表的性能。例如,我们可以使用再哈希(rehashing)技术来重新分配键,以更均匀地分布散列表中的元素,减少聚集效应。还可以使用动态数组或链表等其他数据结构来更好地处理冲突。这些优化策略可以显著提高散列表的性能,使其在各种应用中更加高效。
此处遍历时 , 注意指针的步长 ,传入一个二级指针 char ** , 会出错 , 如果传入 二级指针 , array[i] 等同于 *(array + i) , array 的步长是 10 ;
目录 前言 一维数组 创建一维数组 一维数组的使用 数组作参数 认识 JVM 内存区域划分 数组做参数基本用法 理解引用类型 认识 null 数组作为方法的返回值 二维数组 二维数组的长度 二维数组的遍历 数组练习 ---- 前言 ---- 本章主要讲解: 一维数组的定义和使用 数组在内存的基本存储知识 二维数组的定义和使用 数组练习 一维数组 ---- 什么是数组: 数组本质上就是让我们能 "批量" 创建相同类型的变量(相同的类型) 注:特别是表示大量的数据,用数组非常便捷 创建一维数组 基本
在追求高效代码的路上,我们不可避免地会遇到代码的性能瓶颈。为了了解、解释一段代码为什么低效,并尝试改进低效的代码,我们总是要了解硬件的工作原理。于是,我们可能会尝试搜索有关某个架构的介绍、一些优化指南或者阅读一些计算机科学的教科书(如:计算机组成原理)。但以上的内容可能都太过繁琐、细节太多,在阅读的过程中,我们可能会迷失在纷繁的细节中,没法很好地将知识运用到实践中。
C++中的一维数组可以存储线性结构的数据,二维数组可以存储平面结构的数据。如班上所有学生的各科目成绩就有二个维度,学生姓名维度和科目成绩维度。
本专栏是自己学Java的旅途,纯手敲的代码,自己跟着黑马课程学习的,并加入一些自己的理解,对代码和笔记 进行适当修改。希望能对大家能有所帮助,同时也是请大家对我进行监督,对我写的代码进行建议,互相学习。
代码都是由 CPU 跑起来的,我们代码写的好与坏就决定了 CPU 的执行效率,特别是在编写计算密集型的程序,更要注重 CPU 的执行效率,否则将会大大影响系统性能。
上一篇文章当中曾经提到过,同样大小的数据,使用Numpy的运算速度会是我们自己写循环来计算的上百倍甚至更多。并且Numpy的API非常简单,通常只要简单几行代码就可以完成非常复杂的操作。
数据结构包括:线性结构和非线性结构。所以博主会通过这两个角度来对线性结构和非线性结构进行梳理归纳。
在线练习: http://noi.openjudge.cn/ https://www.luogu.com.cn/
多维列表:list[axis1_index,axis2_index],通过不同轴上的坐标获取
首先我们需要明确的是:二维数组在内存中是连续的,比如一个二维数组int a[2][3]={1,2,3,4,5,6},可以视作是两个一维数组构成的,即int a0[3] ={1,2,3},int a1[3] = {4,5,6},我们知道,一维数组在内存中是连续的一块内存,并且数组名a0,a1代表的就是该数组首元素的地址,而正因为二维数组的内存中的地址也是连续的,所以a1的首元素的地址就为a0数组首元素的地址+a0中元素的个数,因此,我们就可以通过让指针不断+1来访问其中的每一个元素,不用再考虑行与列的限制。
练习1:一个学习小组有 5 个人,每个人有三门课的考试成绩。求全组分科的平均成绩和 各科总平均成绩。
装箱问题(Bin Packing Problem)是一类经典的优化问题,其目标是将一系列项目(通常具有不同的体积或重量)分配到尽量少的箱子中,使得每个箱子的容量不被超出。这种问题在物流、资源分配、内存管理等领域有广泛应用。
安装并使用PandasPandas对象简介Pandas的Series对象Series是广义的Numpy数组Series是特殊的字典创建Series对象Pandas的DataFrame对象DataFrame是广义的Numpy数组DataFrame是特殊的字典创建DataFrame对象Pandas的Index对象将Index看作不可变数组将Index看作有序集合
在Python 3.5(含)以前,字典是不能保证顺序的,键值对A先插入字典,键值对B后插入字典,但是当你打印字典的Keys列表时,你会发现B可能在A的前面。
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