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2018南京大学计算机夏令营机试题

,而这题n-1个数字是以随机顺序连接在一起形成的字符串,没有告诉我们是如何划分的,要找出缺失的数字也没那么简单了。...分析本题特点,只要能找到字符串s的合理划分方法,从s中提取出n-1个数字,缺失的那个数字自然就找出来了,所以本题的关键就在于字符串s的划分。具体怎么划分呢?...可能有人要问了,第i个字符不是还可以向前和第i-1个字符结合?当然可以,但是这种情况就和第i-1个字符向后与第i个字符结合的情况重叠了,所以对这种情况不做考虑。...s,缺失的数字存放在ans中,字符串划分方法存放在split中 void createSample(int& ans,vector& split) { int m,num=0;...s的划分,index为字符串s的下标,cnt为已经划分出的数字个数,existed标记已经划分出了的数字,myAns为求解出的缺失的数字 void backtrack(int index,int cnt

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你真的知道Python的字符串怎么用

正如《你真的知道Python的字符串是什么?》...在此,简单回顾一下:七种拼接方式从实现原理上划分为三类,即格式化类(%占位符、format()、template)、拼接类(+操作符、类元祖方式、join())与插值类(f-string),在使用上,我有如下建议...split() 方法的第二个参数是一个数字,默认是缺省,缺省时全分隔,也可以用 maxsplit 指定拆分次数。...字符判断 判断字符串是否(只)包含某些字符内容,这类使用场景也很常见,例如在网站注册时,要求用户名只能包含英文字母和数字,那么,当校验输入内容时,就需要判断它是否只包含这些字符。...尽管如此,为了体现严谨性,我试着再聊聊“Python 字符串可以做的事”,从相反的维度补充回答这个问题。

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使用 scikit-learn 玩转机器学习——决策树

使用 CART 解决分类问题时,会使用待预测样本所在的叶子节点所有的数据进行投票,决定未知样本的类别;当使用 CART 解决回归问题时,会使用待预测样本所在的叶子节点所有的样本输出的平均值,表示未知样本的输出值...决策树在使用数据训练的过程中会建立一棵树,使用这棵树预测未知样本的类别或回归值。在构建决策树时,我们会遍历数据的每一维特征,并在每一位特征上进行插值,以搜索最大信息增益或最小的子区间的信息熵之和。...criterion: 字符串,可选‘gini’或者‘entropy’,分别表示要使用基尼系数或熵进行决策区间的划分,默认选‘gini’; max_depth: 整型型数字,用来规定决策树的最大深度;...min_samples_split: 可以使整型或浮点型数字,用来规定如果进行一次决策区间的划分至少要包含多少个样本; min_samples_leaf: 可以使整型或浮点型数字,用来规定每个叶子节点至少要包含多少个样本...我们可以先在 scikit-learn 中的 tree 的 export_graphviz() 函数中传入必要的信息实例化一个图例,将图例传给 graphviz 的 source() 函数即可绘制出你训练过的决策树的结构

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正则表达式——Java程序员懂你

正则表达式使用反斜杠\转义特殊字符,java中使用两个反斜杠\\ ?...+\\d+";// 以加号开头接整数的字符串 09:37:59[testRegExp]: +010 这两段的意思是我们要匹配加号,但加号本身又是正则表达式的一部分运算符,所以要加\\将其转义为普通字符...String方法中的正则表达式 上面提到过java字符串中的split,replace等方法,他们是支持正则表达式的,所以不要只用他们的字符串简单操作,划分替换的部分,还可以应用一下正则表达式,正则表达式给了我们编程上一个模糊查询的作用...,对比起来直接使用字符串本身作为搜索参数,一个正则表达式可以代表的内容更加丰富。...split方法 String regex = " ";// 按空格划分字符串 regex = "\\W+";// 正则选择出非单词字符,split过滤一遍以后剩下纯单词,删除其他符号 regex =

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slice、splice、split用法与区别

分享面试题目:计划每天更新一个面试题或者代码题 https://blog.csdn.net/weixin_38961318/ 1)slice 划分 数组: 1、slice中存在2个参数,slice...(start,end),start表示数组索引,end是数字位置,若只存在一个参数则显示参数位置到最后 举例: var a=[1,2,3,4,5]; a.slice(0,3)=[1,2,3]; a.slice...(3)=[4,5]; # 可以看第二个参数减去第一个参数的值,为几一般就是显示几个数字 2、slice中存在为负数的参数 则用array.length和参数相加,再划分 举例: var a=[1,2,3,4,5...a.splice(1,1,'e','f'); # 结果 var a={'a','e','f','c'}; 3)split 分裂 分开 split(separator,limit)separator可以是正则表达式...,为空时返回单个字符串 limit设置分割的数量 举例: var a="01234"; a.split("",3)=["0","1","234"];

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计数问题 两行代码解决 Python

具体操作就是:两个循环,外循环实现从1到n的所有整数,内循环实现每一个整数的各位上的数字比对,采用和10取余的方式取出它的各位,一次和10取余可以取出个位上的数字,之后让其除以10,就可以把十位上的数字拉到各位...要注意Python中的 / 不只是整除,python不是静态类型语言,数据类型是在程序执行过程中确定的,所以我们需要把结果强制转换成整型操作。...首先划分结构,为了方便理解,我把这两行代码拆开成下面这个模样: n,x=map(int,input().split()) a=[str(i) for i in range(0,n+1)] b=("...比如说我们想创建一个列表[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9],常规的操作是这样的: a=[] for i in range(10): a.append(i) print(a) 但是使用列表推导式可以一行代码搞定...好了,来到我们文章的末尾的count函数 str.count()函数 这个函数就很优秀了,它可以用来统计字符串里面某个字符(串)出现的次数。

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NLPer入门指南 | 完美第一步

毕竟,机器识别的是数字,而不是我们语言中的字母。在机器学习中,这可能是一个棘手的问题。 那么,我们如何操作和处理这些文本数据构建模型呢?答案就在自然语言处理(NLP)的奇妙世界中。...我已经为每个方法提供了Python代码,所以你可以在自己的机器上运行示例用来学习。 1.使用python的split()函数进行标识化 让我们从split()方法开始,因为它是最基本的方法。...它通过指定的分隔符分割给定的字符串后返回字符串列表。默认情况下,split()是以一个或多个空格作为分隔符。我们可以把分隔符换成任何东西。让我们来看看。...句子标识化: 要执行句子标识化,可以使用re.split()函数,将通过传递一个模式给函数将文本分成句子。...你可以使用以下命令安装NLTK: pip install --user -U nltk NLTK包含一个名为tokenize()的模块,它可以进一步划分为两个子类别: Word tokenize:我们使用

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Python 最常见的 120 道面试题解析

你如何把字符串的第一个字母大写? 如何将字符串转换为全小写? 如何在 python 中注释多行? Python 中的文档字符串是什么? 目的是什么,不是和运营商?...在 Python 中解释“re”模块的 split(),sub(),subn()方法。 什么是负指数,为什么使用它们? 什么是 Python 包? 如何在 Python 中删除文件?...python 是否使用了访问说明符? 如何在 Python 中创建一个空类? object()有什么作用? 基本 Python 编码 用 Python 编写程序执行冒泡排序算法。...用 Python 编写程序检查数字是否为素数。 用 Python 编写程序检查序列是否是回文序列。 写一个单行,用于计算文件中大写字母的数量。...给定两个字符串str1和str2以及可以在str1上执行的操作。查找所需的最小编辑数(操作)将'str1'转换为'str2' 给定0和1的二维矩阵,找到最大的广场,其中包含全部1。

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数据分析入门系列教程-决策树实战

在 sklearn 中,可以使用如下方式构建决策树分类器 from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier clf = DecisionTreeClassifier...ID3 算法使用的是 entropy,CART 算法使用的则是 gini。 splitter 特征划分点选择标准,可选参数,默认是 best,可以设置为 random。...min_samples_split 内部节点再划分所需最小样本数,可选参数,默认是2。当节点的样本数少于 min_samples_split 时,不再继续分裂。...数据集字符串转换成数字 将数据集中的字符串数据转换成数字类型数据 print(df.dtypes) >>> satisfaction_level float64 last_evaluation...现在我们要做的是把字符串转换成数字,所以可用使用 cat 这个属性,因为对于 sales 和 salary 两个特征,它们都是类别类型的数据,比如 sales 的 support,product_mng

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K 近邻算法

回归预测:虽然KNN更常用于分类问题,但它也可以用于解决回归问题。在回归任务中,KNN通过找到最近的K个邻居,并根据它们的值预测连续的输出变量。 医疗诊断:KNN算法可以辅助医生进行疾病的诊断。...因此需要使用一个测试集测试学习器对新样本的判别能力。(2比8) 留出法:将数据集划分成两个互斥的集合:训练集,测试集。 交叉验证:将数据集划分为训练集,验证集,测试集 (验证集用于参数调整)。...它可以随机地将数据集划分为两个子集,并可以指定划分的比例或数量。这个方法适用于大多数机器学习任务,特别是需要将数据集划分为训练集和测试集的情况。...交叉验证法   K-Fold交叉验证,将数据随机且均匀地分成k分 第一次使用标号为0-8的共9份数据做训练,而使用标号为9的这一份数据进行测试,得到一个准确率 第二次使用标记为1-9的共9份数据进行训练...数据集:可以从MNIST数据集或UCI欧文大学机器学习存储库中获取手写数字的数据。

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【Python字符串攻略】:玩转文字,编织程序的叙事艺术

一.字符串基础 在Python中,字符串(str)可以被定义为一系列字符 (characters),这些字符可以是字母、数字或者其他任意字符。...type函数查看类型 ❤️四.字符串索引 字符串是扁平序列,不可变序列 我们可以使用索引来访问字符串中的特定字符。...例如: # 获取 'rld' print(my_string[-3:]) # 切出 倒数第三个数据开始 到 最后一个数据结束 输出结果: rld 六.字符串切片-步长 在切片中,还可以使用步长控制返回的元素之间的距离...start 和 stop 表示从头到尾,并使用步长为2获取所有偶数位置的元素。...可以使用索引和切片来访问和操作这些字符。在 Python 中,字符串是不可变序列,即它们的元素不能被更改,只能通过复制或拼接等方式创建新的字符串

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【每周一坑】自动翻译 | 【解答】单词本

各位都有实现?在本文后半段,我们会来做具体分析。 在这之前,先给出新的目标: 自动给添加的单词增加翻译、音标等信息 效果演示: ?...接口建议使用金山词霸的查词接口: http://open.iciba.com/index.php?c=wiki&t=cc 简单申请一下 key 就可以使用,还没限制。...当然你也可以考虑有道或者百度翻译的接口。具体使用就是你们要解决的问题了,下次我们再来具体说。...---- 【解答】单词本 上次的问题,可以划分成几个部分: 通过命令行输入单词。这个用 input 就可以。 保存文件并记录添加的日期。...当前日期可以从 datetime 模块的 datetime.date.today() 获取,转成字符,拼接起来后,通过基本的文件读写进行保存。 判断单词已存在。用 in 判断。 提示现有单词总数。

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Python字符串(str)功能详细分析

使用单引号或者双引号都可以表示字符串   注意:没有单符号的数据类型   示例: ‘a’ “a”  2.创建字符串   代码演示:   str1 = "hello" str2 = "abc1234"...所以字符串的操作都会生成一个新的变量存放。  ...,width是填充之后整个字符串的长度 print(str1.rjust(40,"%")) #zfill(width)   返回一个指定宽度的字符串,将原字符串居右对齐,剩余的部分使用数字0填充 print...\n', '有朋自远方,\n', '不亦乐乎\n'] print(s.split('\n'))  # ['', '论语', '学而不思则罔,', '思而不学则殆。'...#使用场景:在一定情境下,可以实现字符串的简单加密,加密规则可以自定义 #maketrans()   定义加密,创建字符映射的转换表,结果为字典,通过key:value的方式 #translate(table

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机器学习入门 8-6 验证数据集与交叉验证

01 划分训练集和测试集的局限性 前几个小节通过引入过拟合和欠拟合的概念,让大家理解使用train_test_split方法划分出测试集的意义。 ?...但是将数据集划分为训练集和测试集这种方式真的靠谱??? ? 02 验证集的引入 将数据集划分为训练集和测试集当然要比只使用训练集来得到模型靠谱合理的多。 ?...这个问题就在于,通过测试集评估模型的好坏,如果模型在测试集上表现的不好,此时就需要重新调节模型参数,调节参数的方向变成了拟合测试集,很有可能最终得到的模型过拟合了这个测试集,可以想象一些虽然是使用训练集训练得到模型...使用kNN算法对手写数字进行识别,在这个过程中训练模型相应的进行调参。...现在得到了使用交叉验证计算最终得到最好的k和p,那最终的准确率就是交叉验证得到的0.982

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