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必会算法:旋转有序的数组搜索

大家好,我是戴先生 今天给大家介绍一下如何利用玄学二分法找出目标值元素 想直奔主题的可直接看思路2 ##题目 整数数组 nums 按升序排列,数组的值互不相同 传递给函数之前,nums...预先未知的某个下标 k(0 <= k < nums.length)上进行了 旋转,使数组变为 [nums[k], nums[k+1], ..., nums[n-1], nums[0], nums[1...,称之为一次旋转 现将nums进行了若干次旋转 给你 旋转后 的数组 nums 和一个整数 target 如果 nums 存在这个目标值 target 则返回它的下标 否则返回 -1...这样思路就非常清晰了 二分查找的时候可以很容易判断出 当前的中位数是第一段还是第二段 最终问题会简化为一个增序数据的普通二分查找 我们用数组[1,2,3,4,5,6,7,8,9]举例说明 target...而且目标值mid=4的前边 此时,查找就简化为了增序数据的查找了 以此类推还有其他四种情况: mid值第一段,且目标值的前边 mid值第二段,且目标值的前边 mid值第二段,且目标值的后边

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Python 数组操作_python数组

tuple([1,2,3]) (7)函数: 序号 方法 1 list.append(obj)列表末尾添加新的对象 2 list.count(obj)统计某个元素列表中出现的次数...3 list.extend(seq)列表末尾一次性追加另一个序列的多个值(用新列表扩展原来的列表) 4 list.index(obj)从列表找出某个值第一个匹配项的索引位置 5 list.insert...Python字典包含了以下内置方法: 序号 函数及描述 1 dict.clear()删除字典内所有元素 2 dict.copy()返回一个字典的浅复制 3 dict.fromkeys(seq[, val...dict.has_key(key)如果键字典dict里返回true,否则返回false 6 dict.items()以列表返回可遍历的(键, 值) 元组数组 7 dict.keys()以列表返回一个字典所有的键...import pandas as pd df = pd.DataFrame(index=[1,2,3],columns=[4,5,6]) 机器学习算法,ndarray

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python数组_python数组查找指定元素

一,创建列表 创建一个列表,只要把逗号分隔的不同的数据项使用方括号括起来: member = [‘a’,’b’,’c’,’1′,’2′,3] 二,访问列表 列表索引从0开始,使用下标索引来访问列表的值...member = [‘a’,’b’,’c’,’1′,’2′,3]print “member[0]:”, member[0] 输出结果: member[0]:a 三,更新列表 1.append方法 可以列表后方添加一个元素...: member = [‘a’,’b’,’c’,’1′,’2′,3] member.append(“python”) 输出结果: [‘a’,’b’,’c’,’1′,’2′,3,’python’] 2.extend...方法 可以列表后方添加一个列表: member = [‘a’,’b’,’c’,’1′,’2′,3] member1= [‘one’,’two’,’three’] member.extend(member1...)print(member) 输出结果: [‘a’, ‘b’, ‘c’, ‘1’, ‘2’, 3, ‘one’, ‘two’, ‘three’] 3.insert方法 可以根据索引位置指定的地方插入元素

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Python 数组操作_python数组的表示形式

二、使用步骤 1.引入库 2.读入数据 总结 ---- 前言 python本身有着列表等数据结构,但是列表只是一种数据的存储容器,不具备任何计算能力。 故引入数组的概念。...(3)打印输出第一行和第二行的元素; import numpy as np array1=np.arange(10,26).reshape(4,4) print(array1[0:2][:]) 调用数组时可以有多种格式...(0,27).reshape(3,3,3) arr2=np.sqrt(arr1) print(arr2) 利用sqrt函数可以计算数组各个数字的算术平方根 ​ 如果我们在数组存在负数时输出会有警告并且会显示...输出: ​ (4)取出arr1所有小于arr2的元素,放在数组arr3; import numpy as np arr1=np.arange(0,27).reshape(3,3,3) arr2...=np.sqrt(arr1) arr2=np.where(arr2<3,9,arr2) arr3=arr1[arr1<arr2] print(arr3) ---- 使用比较运算符时其返回的一定是一维数组

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PowerBI的切片器搜索

制作PowerBI报告时,一般来说,我们都会创建一些切片器。为了节省空间,一般情况下尤其是类目比较多的时候,大多采用下拉式的: ?...不过,选项比较多的时候,当你需要查找某个或者某几个城市的销售额时,你会发现这是一件很难办的事情,比如我们要看一下青岛的销售额时: ?...那,有没有能够切片器中进行搜索的选项呢? 答案是:有的。 如图: ? 只要在Power BI Desktop的报告鼠标左键选中切片器,按一下Ctrl+F即可。...此时,切片器中会出现搜索框,搜索输入内容点击选择即可: ? 如果想同时看青岛和济南的销售额,可以选中青岛后,重新搜索济南,然后按住Ctrl点击鼠标左键即可: ?...发布到云端,同样也可以进行搜索: ? 其实如果不按快捷键,也是能够找到这个搜索按钮的,点击切片器-点击三个小点-点击搜索,它就出来了: ? Simple but useful,isn't it?

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Google搜索玩打砖块

1975年时,苹果公司的联合创始人斯蒂夫·沃兹尼亚克以及乔布斯向当时的项目主管Al Alcorn提出了这项提议;同年,Al Alcorn接受了这个打砖块的项目,并要求二人四天内设计出原型。...最终二人连夜赶工,四天之内设计完成,并且只使用了45个芯片。但乔布斯却向沃兹尼亚克隐瞒了额外奖金的事情,平分350美元之后,自己独吞了余下的额外奖金。...今天,Google将这款打砖块的游戏放在了图片搜索,只需要搜索Atari Breakout或者直接点击链接,就可以开始游戏。每次游戏一共五个球,用完则游戏结束,给出最后得分。...这里为大家提供几个其他的Google彩蛋: Google搜索”tilt”或者”askew”,搜索结果将会倾斜; 搜索”Do a barrel roll”,搜索结果将会旋转一周 Google...地图搜索任意一个国内到美国西海岸的步行路线,将会提示“横渡太平洋”。

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DNN搜索场景的应用

DNN搜索场景的应用潜力,也许会比你想象的更大。 --《阿里技术》 1.背 景 搜索排序的特征在于大量的使用了LR,GBDT,SVM等模型及其变种。...FNN的基础上,又加上了人工的一些特征,让模型可以主动抓住经验更有用的特征。 ? ? 3. Deep Learning模型 搜索,使用了DNN进行了尝试了转化率预估模型。...转化率预估是搜索应用场景的一个重要问题,转化率预估对应的输入特征包含各个不同域的特征,如用户域,宝贝域,query域等,各种特征的维度都能高达千万,甚至上亿级别,如何在模型处理超高维度的特征,成为了一个亟待解决的问题...普适的CTR场景,用户、商品、查询等若干个域的特征维度合计高达几十亿,假设在输入层后直接连接100个输出神经元的全连接层,那么这个模型的参数规模将达到千亿规模。...以上的流程,无法处理有重叠词语的两个查询短语的关系,比如“红色连衣裙”,“红色鞋子”,这两个查询短语都有“红色”这个词语,但是往常的处理,这两者并没有任何关系,是独立的两个查询ID,如此一来可能会丢掉一些用户对某些词语偏好的

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每天一道leetcode-74 二维数组搜索n

题目 leetcode-74 二维数组搜索一个数 分类(tag):二分查找这一类 英文链接: https://leetcode.com/problems/search-a-2d-matrix/ 中文链接...,13-14行就是思路第二步的体现。...right=12-1=11,也就是代码6-7行所示; mid是二者去中间值,没毛病,mid=5第10行所示; 难点就在于matrix[mid/n][mid%n]的理解,就是对于一个下标如何确定它在二维数组的位置...,对于二维数组,1来说,1是第0个数,第0/4行,3是第一个数,第0/4行,5是第2个数,第0/4行,7是第3个数,第0/4行,10是第4个数,第4/4行,11是5个数,第5/4行........观察规律可知...所以mid的下标对应的二维数组的数就是matrix[mid/4][mid%4]; 结果展示 ? 5ms的是二分查找的结果,比《剑指offer》还快了2ms。

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Python机器学习如何索引、切片和重塑NumPy数组

机器学习的数据被表示为数组Python,数据几乎被普遍表示为NumPy数组。 如果你是Python的新手,访问数据时你可能会被一些python专有的方式困惑,例如负向索引和数组切片。...本教程,你将了解NumPy数组如何正确地操作和访问数据。 完成本教程后,你将知道: 如何将你的列表数据转换为NumPy数组。 如何使用Pythonic索引和切片访问数据。...[How-to-Index-Slice-and-Reshape-NumPy-Arrays-for-Machine-Learning-in-Python.jpg] Python机器学习如何索引、切片和重塑...有关示例,请参阅帖子: 如何在Python中加载机器学习的数据 本节假定你已经通过其他方式加载或生成了你的数据,现在使用Python列表表示它们。 我们来看看如何将列表的数据转换为NumPy数组。...(3, 2) (3, 2, 1) 概要 本教程,你了解了如何使用Python访问和重塑NumPy数组的数据。 具体来说,你了解到: 如何将你的列表数据转换为NumPy数组

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Python数组求和问题

(3) 换个思路,我们将所有遍历过的值存放起来,每次遍历到一个新的值b时,我们可以查找目标值减去值b是否我们存放的值。...基于哈希表的特性,查找的时间复杂度为O(1),总时间复杂度就变为了一次for循环O(n) 回到本道题中: (1) 由于需要返回对应的索引,所以需要使用HashMap(python是dict),key...存放数组的值,value存放数组的索引,遍历数组,将遍历过的值存入dict,如果目标值减去当前值dict则证明找到了目标值。...双指针 (1) O(nlogn)-主要是快排的影响 (2) 一个有序的数组中最左边一定是最小值,而最右边一定是最大值。...(5) 当等于时由于我们需要得到左值和右值原本数组的索引,我们需要考虑以下问题。

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JavaScript 数组进行排序

(在后面的示例,此示例将有一个更广泛的版本!在此示例,我们将使用 slice() 并将带有注入数字的字符串转换为数字。这样,我们就可以对所有数组元素进行排序,其中每个元素都是相同的数据类型。...本例,我们将使用正则表达式。 正则表达式(Regex)是组成搜索模式的字符序列。搜索模式可用于文本搜索和文本替换操作。 (当第一次面对Regex时,它真的很吓人。我个人还是觉得很困惑。...撇开外观不讲,它是一种高可用性和强大的代码类型,许多情况下都很有用。).../ \d 代表数字 +意味着, ' 1次或以上' 所以,总的来说,正则表达式使我们能够找到大于9的元素并对数组的元素进行排序。...{id: 5, name: 'Sade'} {id: 8, name: 'Nicolette'} {id: 9, name: 'Megan'} */ 个人笔记: 正则表达式真的很酷,但到目前为止,我的职业生涯

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排序数组查找数字

排序数组查找数字 题目1:数字排序数组中出现的次数 统计一个数字排序数组中出现的次数。例如,输入排序数组{1,2,3,3,3,3,4,5}和数字3,由于3出现了4次,因此输出4....思路: 2分查找数组的第一个k: 1. 如果中间数字大于k,那么k只可能出现在前半段 2. 如果中间数字小于k,那么k只可能出现在后半段 3....一个长度为n-1的递增排序数组的所有数字都是唯一的,并且每个数字都在范围0~n-1之内。范围0~n-1内的n个数字中有且仅有一个数字不在该数组,请找出这个数字。...思路:因为数组有序,因此数组开始的一些数字与它们的下标相同。如果不在数组的那个数字记为m,那么所有比m小的数字下标都与它们的值相同。由于m不在数组,m+1的下标正好是m。...假设一个单调的数组里的每一个元素都在整数并且是唯一的。实现一个函数,找出数组任意一个数值等于其下标的元素。 思路: 1.

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使用insert () MongoDB插入数组

“insert”命令也可以一次将多个文档插入到集合。下面我们操作如何一次插入多个文档。...我们完成如下步骤即可: 1)创建一个名为myEmployee 的JavaScript变量来保存文档数组; 2)将具有字段名称和值的所需文档添加到变量; 3)使用insert命令将文档数组插入集合...结果显示这3个文档已添加到集合。 以JSON格式打印 JSON是一种称为JavaScript Object Notation的格式,是一种规律存储信息,易于阅读的格式。...如下的例子,我们将使用JSON格式查看输出。 让我们看一个以JSON格式打印的示例 db.Employee.find()。...这样做是为了确保明确浏览集合的每个文档。这样,您就可以更好地控制集合每个文档的处理方式。 第二个更改是将printjson命令放入forEach语句。这将导致集合的每个文档以JSON格式显示。

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Solr搜索人名的小建议

搜索人名是我们许多应用程序中经常用到的功能。比如对书店来说,按作者名检索的功能就相当重要。虽然很难起一个完美的名字,但是我们可以使用Solr的一些功能,使绝大多数英文名搜索达到绝佳的效果。...如果我们能够解决两个主要问题,人名搜索的问题就解决一大半了。 作者姓名重排,无论是文档还是查询,有些部分都被省略了:(Doug Turnbull, D. Turnbull, D. G....] [dougl] [dougla] [douglas] 有关此过滤器(以及Solr的许多其他过滤器)需要注意的是,每个生成的标记最终索引文档占据相同的位置。...现在用户搜索输入“Turnbull,D.”。然后呢?只需重复之前的操作,而不是重新搜索: AuthorsPre:“Turnbull,D.”...所以[D.]和[Douglas]索引文档处于相同的位置。这意味着,当位置重要时(如在词组查询)“D.

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Elasticsearch 实施图片相似度搜索

图片本文将帮助你了解如何快速 Elastic 实施图像相似度搜索。你仅需要:要创建应用程序环境,然后导入 NLP 模型,最后针对您的图像集完成嵌入的生成工作。就这么简单!...Eland 是一个 Python Elasticsearch 客户端,可用来 Elasticsearch 探索和分析数据,并且能够同时处理文本和图像。...图像数量太少会导致结果达不到您的期望,因为您将要搜索的空间会特别狭小,而且到搜索向量的距离会特别接近。文件夹 image_embeddings ,运行脚本并针对变量使用您的值。...您将搜索字符串输入到搜索之后,应用程序将会使用 Machine Learning _infer 终端对文本进行矢量化。...(即搜索查询),我们将会使用密集矢量并按照分数将图像排序。

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