如果一个序列中 至少有三个元素 ,并且任意两个相邻元素之差相同,则称该序列为等差序列。
给定一个整型数组,找出主元素,它在数组中的出现次数严格大于数组元素个数的二分之一。假定一定存在这样的主元素。 样例 给出数组[1,1,1,1,2,2,2],返回 1
给定一个长度为n的数列a1,a2,⋯,an a1,a2,⋯,an,每次可以选择一个区间[l,r] ,使这个区间内的数都加1或者都减1。
蔚来汽车联名力扣周赛的题目涉及的算法都很常见,但是都带了一点思维,作为头脑风暴是个不错的选择。
差分数组前 i 项和等于第 i 项的值 sum[i] = a[i] = dif[i] + sum[i-1] = dif[1] +dif[2] +...+dif[i]
题目链接 题目大意: 假设有面值为1、2、3、、、n元的硬币,每种硬币都有无限个,要凑出S元,最少需要多少个硬币?
给你一个长度为 n 的整数数组 nums 和 一个目标值 target。请你从 nums 中选出三个整数,使它们的和与 target 最接近。
引言:首先我们怎样认识结构体?结构体在c语言基础以及数据结构中的地位是什么?可以说,结构体作为了一种中间比较重要的桥梁基础,是从基础的C语法过渡到C数据结构必不可少的一种重要数据结构。以及配合指针,成就C语言的灵魂所在。
1、NumPy 是一个功能强大的第三方库(需要自己安装),主要用于对多维数组执行计算;
分析:找到数组中长度最小的元素min(从后面更快的例子来看,这个好像不需要~),然后从min的第一字符开始,去查找剩余元素是否在相同位置是同一个字符。
题目链接 题目大意: 给定一个排序数组,你需要在 原地 删除重复出现的元素,使得每个元素只出现一次,返回移除后数组的新长度。 不要使用额外的数组空间,你必须在 原地 修改输入数组 并在使用 O(1) 额外空间的条件下完成
补充拓展:python利用sympy库对某个函数求导,numpy库使用该求导结果计算的程序
从数学角度来分析,MACD指标是根据均线的构造原理,对股票收盘价进行平滑处理,计算出算术平均值以后再进行二次计算,它是属于趋向类指标。
【导读】序列数据十分常见,但由于隐私,法规限制了对有用数据的访问,这极大地减慢了对研发至关重要的有用数据的访问。因此产生了对具有高度代表性但又完全私有的合成序列数据的需求。本文介绍了生成序列工具的DoppelGANger。它基于生成对抗网络(GAN)框架生成复杂顺序数据集。
对于一个给定的数组或序列,我们定义前缀和数组prefixSum,其中prefixSum[i]表示原数组中前i个元素的和。即prefixSum[i] = nums[0] + nums[1] + ... + nums[i-1]。特别地,prefixSum[0] = 0。
当然也有同学有跟简单的方法来写,但是需要一定的理解力,就是把低分为的实现方法打印和调用换一个位置变可实现
LeetCode.jpg 题目:验证回文字符串 描述:给定一个字符串,验证它是否是回文串,只考虑字母和数字字符,可以忽略字母的大小写。 说明:本题中,我们将空字符串定义为有效的回文串。 案例1: 输入: "A man, a plan, a canal: Panama" 输出: true 案例2: 输入: "race a car" 输出: false 方案一:将字符串中时字母和数字的元素添加到一个数组中,复制该数组然后逆转和原数组比较 代码一: func isPalindrome(_ s: String) -
假设我要播放下一张图片,就把浅绿色图片的类名给到绿色图片,这样绿色图片就能到浅绿色的位置,同理把绿色图片的类名给黄色,把黄色的类名给下一个
直接来代码 public static float levenshtein(string str1, string str2) { //计算两个字符串的长度。 int len1 = str1.Length; int len2 = str2.Length; //建立上面说的数组,比字符长度大一个空间 int[,] dif = new int[len1 + 1, l
使用Levenshtein(莱文斯坦)编辑距离来实现相似度算法 所谓Levenshtein距离,是指两个字串之间,由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数,操作包括一切你使用的手段将一个字符串转换成另一个字符串,比如插入一个字符、删除一个字符..等等;操作次数越少,说明两个字符串距离Levenshtein Distance越小,表示两个字符串越相似。
昨天最后的一个函数是Lag,那么今天的第一个函数是和昨天的lag很类似,Lag可以将前一条观测下移,然后求差值,那么今天这个函数是可以直接求上下观测的差值...下来看看这段代码...
FarmerJohn 有n头牛,它们按顺序排成一列。 FarmerJohn 只知道其中最高的奶牛的序号及它的高度,其他奶牛的高度都是未知的。现在 FarmerJohn 手上有RRR条信息,每条信息上有两头奶牛的序号(a和b),其中b奶牛的高度一定大于等于a奶牛的高度,且a,b之间的所有奶牛的高度都比a小。现在FarmerJohn想让你根据这些信息求出每一头奶牛的可能的最大的高度。(数据保证有解)
边奶娃边刷题,最后一题不会,所以本次周赛重点讲一下第三题,使用位压缩DP解组合问题。
貌似三个月没有更新博客园了,当时承诺的第二篇金融数据分析与挖掘这几天刚好又做了总结,在国内经济不景气的现在来对这个话题结个尾。
Levenshtein 距离,又称编辑距离,指的是两个字符串之间,由一个转换成另一个所需的最少编辑操作次数。
今早刚看到一则新闻,说是腾讯云丢了某个客户的数据,原因是硬盘bug导致“写进去的数据读出来并不是之前写入的数据”,当然,不管具体是不是这个原因,详情如何,不做评论。本次冬瓜哥就来聊聊这个数据静默损毁(silent corruption)的一系列底层知识。
本文介绍基于R语言中的UBL包,读取.csv格式的Excel表格文件,实现SMOTE算法与SMOGN算法,对机器学习、深度学习回归中,训练数据集不平衡的情况加以解决的具体方法。
题目链接 题目大意: 给出n个整数的数组a,数组的元素可能是1或者2; 现在想要找到一个最小的位置k满足: 𝑎1⋅𝑎2⋅…⋅𝑎𝑘=𝑎𝑘+1⋅𝑎𝑘+2⋅…⋅𝑎𝑛
我一直喜欢报纸之类的东西,可以在较短的时间内提供足够的信息。在这里,我为前端开发列了一个比较数组的方法清单。介绍一些基于“属性”值对数组进行排序的方法。
打开电脑面对林林总总的图标,找到对应的程序,快速启动显得尤为重要.这样有利于提高我们的效率 先上一张Launchy的图 就是这款小巧的工具,界面如上。接下来介绍这款工具的使用技巧 1.安装成功后
本文介绍基于Python语言,读取Excel表格文件数据,以其中某一列数据的值为标准,对于这一列数据处于指定范围的所有行,再用其他几列数据的数值,加以数据筛选与剔除;同时,对筛选前、后的数据分别绘制若干直方图,并将结果数据导出保存为一个新的Excel表格文件的方法。
DeveloperSharp是一个研发中大型项目必备的系统平台。也是一个低代码平台。
前言:SO_REUSEPORT是提高服务器性能的一个特性,从Linux3.9后支持,本文从内核5.9.9的源码分析SO_REUSEPORT的实现,因为内核源码非常复杂,尽量把自己的思路说一下。大家有兴趣的可以自己研究。
本文考虑在序列推荐中对各种辅助信息进行融合来提升下一个商品的预测性能。大多数方法采用注意力方法,但是不同异构信息的混合相关性给注意力机制带来了额外的干扰,并且embedding的早期集成限制了注意力机制的表达能力。
序列数据(具有时间依赖性的数据)在业务中非常常见,从信用卡交易到医疗保健记录再到股票市场价格。但是,隐私法规限制并极大地减慢了对研发至关重要的有用数据的访问。这就产生了对具有高度代表性但又完全私有的合成顺序数据的需求,这至少可以说是具有挑战性的。
本文介绍基于Python语言,读取Excel表格文件数据,并将其中符合我们特定要求的那一行加以复制指定的次数,而不符合要求的那一行则不复制;并将所得结果保存为新的Excel表格文件的方法。
FIFA 2022世界杯已经落幕!关于哪支球队将赢得冠军的讨论,也有了明确答案。恭喜梅西!恭喜阿根廷!赛前 ShowMeAI 使用数据科学和机器学习的技能,开发一个基于历史数据的模型来预测 FIFA 2022 世界杯比赛结果。现在尘埃落定,让我们一起看看机器学习的预测与实际比赛结果,有多大大大大的差距吧!
Video_Type = models.CharField(max_length=50)
公众号内回复: CSP-S2021 即可获取下载链接,直接打印电子版让孩子做即可,文件包含
算法的重要性,我就不多说了吧,想去大厂,就必须要经过基础知识和业务逻辑面试+算法面试。所以,为了提高大家的算法能力,后续每天带大家做一道算法题,题目就从LeetCode上面选 !
为了更好利用向量化来加速,滑动窗口使用np.lib.stride_tricks.sliding_window_view(x, win)提取,它会返回所有x[i]开头并且长度为win的数组的数组。
/* 功能:四则运算 日期:2013-03-16 */ #include<stdio.h> #include<stdlib.h>
这一场赛题的质量不错,难度梯度非常好,很有层次。并且思维题居多,没有侧重某种算法或数据结构的考察。
“socket中有一个主要的数据结构sock_common,在它里面有两个联合体。”
本文介绍基于Python中ArcPy模块,对大量栅格遥感影像文件批量进行相减做差的方法。
本文介绍基于Python语言gdal等模块对遥感影像加以处理的详细代码与操作。
◆ 一、背景描述 我们知道数据数据库的恢复模型决定了可以执行哪些类型的备份。在本节中,我们将讨论每个备份选项以及如何使用 SSMS 和 T-SQL 执行这些备份。 在本文中我们讨论如下内容: 完整备份 差异备份 文件备份 文件组备份 部分备份 仅复制备份 镜像备份 事务日志备份 ◆ 二、SQLSERVER备份类型 ◆ 2.1 SQL Server 完整备份 最常见的 SQL Server 备份类型是完整备份,也称为数据库备份。这些备份会创建数据库的完整备份以及事务日志的一部分,因此可以恢复数据库。这是最
漫画 | 一台Linux服务器最多能支撑多少个TCP连接?文章里有介绍服务器能支撑的连接数远不止65535,但客服端呢,是不是受限于此呢,本文给你解惑。
每个路口的机动车道有三个方向,分别是左转、直行、右转,同时路口有一条人行道; 每行输入有四个数字l,s,r,p,分别表示左转、直行、右转、人行道的交通信号灯是否亮起;
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云