动态规划是一种常用且高效的算法技术,用于解决一类具有重叠子问题和最优子结构性质的问题。在本篇博客中,我们将重点介绍动态规划的基本概念与特点,探讨其在解决典型问题中的应用,并通过实例代码演示动态规划算法的实现,每行代码都配有详细的注释。
排序算法是一种将一组数据按照特定的规则进行排列的方法。排序算法通常用于对数据的处理,使得数据能够更容易地被查找、比较和分析。
在刚学python时候,我们都知道字符串(String)、列表(list)和元组(tuple)序列化数据类型支持切片操作。
给你一个整数数组 nums 和一个整数 k 。你可以将 nums 划分成一个或多个 子序列 ,使 nums 中的每个元素都 恰好 出现在一个子序列中。
github地址,阅读原文可查看仓库代码: https://github.com/trekhleb/javascript-algorithms/
在Python社区中,有一个著名的问题是关于最长递增子序列的,在不同的面试中也会被问到。这是一个Leetcode ,问题说:给定一个未排序的整数数组,找出该数组的最长递增子序列或子集的长度。
今天分享的题目来源于 LeetCode 第 300 号问题:最长上升子序列。这道题在 腾讯 笔试中出现过 3 次。
斗地主中,大小连续的牌可以作为顺子,有时候我们把对子拆掉,结合单牌,可以组合出更多的顺子,可能更容易赢。 那么如何合理拆分手上的牌,合理地拆出顺子呢?我们今天看一道非常有意思的算法题,连续子序列的划分问题。 这是力扣中的第 659 题「分割数组为连续子序列」,题目很简单: 给你输入一个升序排列的数组nums(可能包含重复数字),请你判断nums是否能够被分割成若干个长度至少为 3 的子序列,每个子序列都由连续的整数组成。 函数签名如下: bool isPossible(vector<int>& nums)
Python是一门功能强大且易学的编程语言,在数据处理、列表操作等方面表现尤为出色。索引和切片是Python中常用的操作,用于访问列表、字符串等数据结构中的元素。本文将详细介绍Python中索引和切片的使用方法,让我们深入探索这些强大的功能。
归并排序(MERGE-SORT)是利用归并的思想实现的排序方法,该算法采用经典的分治(divide-and-conquer)策略(分治法将问题分(divide)成一些小的问题然后递归求解,而治(conquer)的阶段则将分的阶段得到的各答案"修补"在一起,即分而治之)。
最近,北大学霸的LeetCode刷题笔记在GitHub上疯传!已经有不少人靠它手撕算法题,拿下了字节、腾讯等大厂offer!
因为只能交换距离偶数倍的位置,因此相当于比较两个字符串相同奇偶性下标上的元素是否相等。
安装 Python 环境是使用 Python 进行编程的第一步。Python 官网提供了 Windows、Linux 和 macOS 等主流操作系统的安装包,可以前往官网下载对应版本的 Python 并进行安装。
leetcode每日一题:376.摆动序列:https://leetcode-cn.com/problems/wiggle-subsequence/
timsort是一种混合、稳定高效的排序算法,源自合并排序和插入排序,旨在很好地处理多种真实数据。它由Tim Peters于2002年实施使用在Python编程语言中。该算法查找已经排序的数据的子序列,并使用该知识更有效地对其余部分进行排序。这是通过将已识别的子序列(称为运行)与现有运行合并直到满足某些条件来完成的。从版本2.3开始,Timsort一直是Python的标准排序算法。如今,Timsort 已是是 Python、 Java、 Android平台 和 GNU Octave 的默认排序算法。
这道题目是给两个单词 word1 和 word2,每次只能从中删除一个字符,最后两单词相等,求最少删除次数。
https://leetcode-cn.com/problems/longest-increasing-subsequence/
最近又有不少老铁在后台留言说,想进大厂,但是算法不好。最近我整理了一份刷题实录,这份刷题实录,也让我进了心仪的大厂。现在开放分享给大家。希望对大家有所帮助。
给你一个整数数组 nums,数组中共有 n 个整数。132 模式的子序列 由三个整数 nums[i]、nums[j] 和 nums[k] 组成,并同时满足:
accumulate(iterable: Iterable, func: None, initial:None)
✅作者简介:人工智能专业本科在读,喜欢计算机与编程,写博客记录自己的学习历程。 🍎个人主页:小嗷犬的博客 🍊个人信条:为天地立心,为生民立命,为往圣继绝学,为万世开太平。 🥭本文内容:Python 序列类型 更多内容请见👇 Python 入门基础专栏 Python 字符串 Python 常用字符串方法 ---- Python 序列类型 1.什么是序列类型 2.通用序列类型操作 2.1 索引 2.2 切片 2.2.1 步长 2.3 连接和复制 2.4 in 和 not in 2.5 count
Python 今年还是很火,不仅是编程语言排行榜前二,更成为互联网公司最火热的招聘职位之一。伴随而来的则是面试题目越来越全面和深入化。有的时候不是你不会,而是触及到你的工作边缘,并没有更多的使用,可是面试却需要了解。
归并排序是一种分治策略的排序算法。它将一个序列分为两个等长(几乎等长)的子序列,分别对子序列进行排序,然后将排序结果合并起来,得到完全有序的序列。这个过程递归进行,直到整个序列有序。归并排序的时间复杂度为O(nlogn),空间复杂度为O(n)。
前言 你知道Python的Itertools库被认为是Python的瑰宝吗?一些用户甚至认为它是最酷和最令人惊叹的Python库之一。我们可以使用Itertools模块来丰富我们的应用程序,并在更短的
RDKit在2000-2006年期间在Rational Discovery开发和使用,用于构建吸收、分布、代谢、代谢、毒性和生物活性的预测模型。2006年6月Rational Discovery被关闭,但该工具包在BSD许可证下作为开源发布。目前,RDKit的开源开发由诺华积极贡献,其中包括诺华捐赠的源代码。
在边界内做事情:从数学上可以证明N个任意随机数的排序,复杂度不可能比N乘以log(N)更低,这是数学给出的极限(边界)。
流程控制是python语法很重要的一个分支,主要包括我们经常用到的判断语句、循环语句以及各种表达式,这也是上一篇文章没有介绍表达式的原因,在这篇文章中会更加系统全面的讲解这三方面的基础知识。
当一个化合物合成出来之后,化学工作者常常关心的是分子中某一部分(如功能团)的有关信息,因而,亚结构(substructure)检索,从某种角度上讲,对于化学工作者来说是最为重要的手段。
算法 PERMUTE-BY-SORTING 是一种基于排序的随机排列算法,它通过将输入数组中的元素按照优先级排序,然后根据优先级依次将元素插入到输出数组中,从而生成一个均匀随机排列。
最长递减子序列问题是找到给定序列的子序列,其中子序列的元素按排序顺序从高到低排列,并且子序列尽可能长。该子序列不一定是连续的或唯一的。
给定一些标记了宽度和高度的信封,宽度和高度以整数对形式 (w, h) 出现。当另一个信封的宽度和高度都比这个信封大的时候,这个信封就可以放进另一个信封里,如同俄罗斯套娃一样。
合成生物学研究本着师法自然、改造自然及超越自然的理念,其核心是通过人工方式将基因元件优化改造和重新组合,以得到满足需要的人工生物系统。获取性能优异的生物元件是构建和控制人工生物系统的基础。
上文我们一起学习了解了3种基础的简单排序算法(冒泡算法/简单选择排序算法/快速插入排序算法),这三种算法简单归纳是:
Sequential Recommender Systems: Challenges, Progress and Prospects(IJCAI2019)
HTML5学堂-码匠:前几期“算法之旅”跟大家分享了冒泡排序法和选择排序法,它们都属于时间复杂度为O(n^2)的“慢”排序。今天跟大家分享多种排序算法里使用较广泛,速度快的排序算法 —— 快速排序法 [ 平均时间复杂度为O (n logn) ]。 Tips 1:关于“算法”及“排序”的基础知识,在此前“选择排序法”中已详细讲解,可点击文后的相关文章链接查看,在此不再赘述。 Tips 2:如果无特殊说明,本文的快速排序是从小到大的排序。 快速排序法的原理 快速排序是一种划分交换排序,它采用分治的策略,通常称其
当迭代的对象是一个list对象的时候,他打印的是每一个list对象 for i in [1,2,3,4]: pritn(i) 打印的结果: 1 2 3 4
用户-商品交互的时间顺序可以揭示出推荐系统中用户行为随时间演进的序列性特征。用户与之交互的商品可能受到用户曾经接触的商品的影响。但是,用户和商品数量的大量增加,使得序列推荐系统仍然面临很多重要问题:(1)对短时用户兴趣建模的困难;(2)捕捉用户长期兴趣的困难;(3)对商品共现模式的建模效率较低。为了应对这些挑战,本文提出了一个记忆增强的图神经网络(memory augmented graph neural network, MA-GNN),以捕捉用户的长期和短期兴趣。
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归并排序(Merge sort)是建立在归并操作上的一种有效的排序算法。该算法是采用分治法(Divide and Conquer)的一个非常典型的应用。
Given an integer array nums, find the contiguous subarray (containing at least one number) which has the largest sum and return its sum.
数学中存在这样一个序列,它充满魔力,在实际工程中也有一部分的应用。今天就打算分享一下这个序列,它在 Google S2 中是如何使用的以及它在图论中,其他领域中的应用。这个序列就是德布鲁因序列 De Bruijn。
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