在日常生活和工作中，我们都会或多或少的使用Excel中的计算公式函数，比如求和公式、平均数公式等。今天为大家整理了一些在线Excel中可以引入的公式函数。
翻译 | 王柯凝 责编 | suisui 【导读】Numpy是一个开源的Python科学计算库，专用于存储和处理大型矩阵，相比Python自身的嵌套列表结构要高效很多，是数据分析、统计机器学习的必备工具。Numpy还是深度学习工具Keras、sk-learn的基础组件之一。 此处的70个numpy练习，可以作为你学习numpy基础之后的应用参考。练习难度分为4层：从1到4依次增大。 快来试试你的矩阵运算掌握到了什么程度： 1.导入模块numpy并以np作为别名，查看其版本 难度：1 问题：导入模块num
选择排序算法的时间复杂度为O(n^2)，其中n是待排序数组的大小。尽管其时间复杂度较高，但选择排序算法比较简单易懂，并且在某些特定情况下，例如对于小规模的数组来说，其性能可能表现得比其他高级排序算法要好。
从每次循环中我们可以知道选择排序，实际上就是先确认起始位置的索引，假设第一个是最小位置，从剩余元素中找到比第一个位置小的值，如果剩余的元素有比它小，那么确认当前索引为最小索引值，并交换两个元素的位置。
直接选择排序是一种简单的排序算法。它的工作原理是每一次从未排序部分选出最小（或最大）的一个元素，存放到排序序列的起始位置，然后再从剩余未排序元素中继续寻找最小（或最大）元素，然后放到已排序序列的末尾。以此类推，直到所有元素均排序完毕。这种算法的时间复杂度为O(n^2)，其中n是待排序元素的数量，因此在处理大数据集时效率较低。然而，它的实现简单，对于小规模的数据排序是一个不错的选择。
比较完一轮，已经找出最小值1。那我们把1放到已排序部分，索引0的位置作为已排序的位置，把1交换过去。
二分查找算法，也称为折半查找算法，是一种在有序数组中查找特定元素的高效算法。它的基本思想是将查找的区间逐渐缩小，直到找到目标元素或者确定目标元素不存在。
今天给大家带来的是二分查找及其变种的总结，大家一定要看到最后呀，非常非常用心的一篇文章，废话不多说，让导演帮我们把镜头切到袁记菜馆吧！
题目：我现在需要实现一个栈，这个栈除了可以进行普通的push、pop操作以外，还可以进行getMin的操作，getMin方法被调用后，会返回当前栈的最小值，你会怎么做呢？你可以假设栈里面存的都是int整数。
1. 题目 35. 搜索插入位置 2. 描述 给定一个排序数组和一个目标值，在数组中找到目标值，并返回其索引。如果目标值不存在于数组中，返回它将会被按顺序插入的位置。 你可以假设数组中无重复元素。 示例 1: 输入: [1,3,5,6], 5 输出: 2 示例 2: 输入: [1,3,5,6], 2 输出: 1 示例 3: 输入: [1,3,5,6], 7 输出: 4 示例 4: 输入: [1,3,5,6], 0 输出: 0 3. 思路 首先对目标值进行判断，可以分为以下三种情况
该公号有个「面试现场」的专题，感觉写的很不错，看了挺有收获，特地转载一篇过来给大伙，希望你们也能有所收获。如果喜欢的话，可以关注该公号呢----「互联网侦察」。这次绝不是商业互吹，哈哈。
如果你是一名数据科学家，你很有可能使用Python或R编程。但是有一个叫Julia的新成员承诺在不影响数据科学家编写代码和与数据交互的情况下拥有c一样的性能。
字符串是字符的有限序列。当然，真正的麻烦来自于人们问一个角色是什么。英语演讲熟悉的字符是字母A，B，C等，用数字和常用标点符号在一起。这些字符通过ASCII标准进行了标准化，并映射到0到127之间的整数值。当然，还有许多其他非英语语言使用的字符，包括带有重音和其他修饰的ASCII字符变体，相关的脚本（例如西里尔字母和希腊语）以及与ASCII和英语完全无关的脚本，包括阿拉伯语，中文，希伯来语，北印度语，日语和韩语。该统一标准解决了一个字符的复杂性，通常被认为是解决该问题的权威标准。根据您的需要，您可以完全忽略这些复杂性，而假装仅存在ASCII字符，或者可以编写可以处理任何字符或处理非ASCII文本时可能遇到的编码的代码。Julia使处理普通ASCII文本简单而有效，而处理Unicode则尽可能简单而高效。特别是，您可以编写C样式的字符串代码来处理ASCII字符串，并且它们在性能和语义方面都将按预期工作。如果此类代码遇到非ASCII文本，它将以明确的错误消息正常地失败，而不是默默地引入损坏的结果。当这个情况发生时，
在前面的文章中，其实已经把效率比较高的排序算法给分析过了，比如比较通用的快排，归并排序和堆排，还有用于特定场景的计数排序等。本篇我们把剩下的几种效率一般的排序算法给介绍一下，分别是插入排序，希尔排序和选择排序。
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二分查找适用于对于有序数组的精确查找，例如从一个有序数组中找到指定元素的索引，可将时间复杂度从普通枚举的 O(n) 降至 O(log n) ，前提是数组必须是有序的，否则是没有办法使用二分查找的。二分查找的思想虽然简单，不过在实现过程中会有很多细节问题需要注意，例如判断循环是用left < right还是用left <= right，right是取最右的元素还是取数组的边界。本文想通过七个例题，约定一种规则或是模板，从此让写二分查找不再出现模棱两可的局面。
冒泡排序和选择排序是两种常用的排序算法，用于将一个无序列表按照特定顺序重新排列。本篇博客将介绍冒泡排序和选择排序的基本原理，并通过实例代码演示它们的应用。
要设计一个 O(nlgn) 时间的算法来求一个 n 个数的序列的最长单调递增子序列，我们可以使用动态规划结合二分查找的方法，也就是经典的“最长递增子序列”（Longest Increasing Subsequence, LIS）问题。
这个不是lintcode里的题目，但是感觉很经典，放在这里。 给定一个数组，在这个数组中找到最大值和最小值。 最近在看一点算法书，看到分治法经典的金块问题，实质就是在一个数组中找到最大值和最小值的问题。 我们用分治法来做，先把数据都分成两两一组，如果是奇数个数据就剩余一个一组。 如果是偶数个数据，就是两两一组，第一组比较大小，分别设置为max和min，第二组来了自己本身内部比较大小，用大的和max进行比较，决定是否更新max，小的同样处理，以此类推。 如果是奇数个数据，就把min和max都设为单个的那个数据，其他的类似上面处理。 书上说可以证明，这个是在数组中（乱序）找最大值和最小值的算法之中，比较次数最少的算法。 瞄了一眼书上的写法，还是很简单的，一遍过。
将数组中的相邻两个元素进行比较，将比较大（较小）的数通过两两比较移动到数组末尾（开始），执行一遍内层循环，确定一个最大（最小）的数，外层循环从数组末尾（开始）遍历到开始（末尾）。
上一篇文章咱们已经聊过「 冒泡排序 」和「 插入排序 」了，今天我们来看一看「 选择排序 」。「 选择排序 」虽然在实际应用中没有「 插入排序 」广泛，但它也是我们学习排序算法中必不可少的一种。「 冒泡排序 」和「 插入排序 」都是在两层嵌套循环中慢慢比较元素，不停的调整元素的位置。而「 选择排序 」就比较直接了，属于不出手则已，一出手，相应的元素就必须要到位，元素的位置就不会再变了。
原作者: 2016 Nicolas P. Rougier MIT协议 翻译版权归我所有
min(A)也会产生这个结果，因为'omitnan'是默认选项 使用“includes enan”标志返回NaN
选择排序（Selection Sort）是一种简单直观的排序算法。它的工作原理如下，首先在未排序序列中找到最小（大）元素，存放到排序序列的起始位置，然后，再从剩余未排序元素中继续寻找最小（大）元素，然后放到已排序序列的末尾。以此类推，直到所有元素均排序完毕。选择排序无论什么数据进去都是 O(n²) 的时间复杂度。所以用到它的时候，数据规模越小越好。唯一的好处可能就是不占用额外的内存空间了吧。
第四阶段我们进行深度学习(AI)，本部分（第一部分）主要是对底层的数据结构与算法部分进行详尽的讲解，通过本部分的学习主要达到以下两方面的效果：
有一个数组，每一个元素都是一个整数，现在要你寻找一个 ii 和 jj 满足，i<ji<j 且 ai<ajai<aj 并使得 aj–aiaj–ai 最大。
选择排序是一种简单直观的排序算法。它的工作原理如下：在未排序序列中找到最小(大)元素,交换到起始位置,该元素为已排序序列的起始元素，继续在剩余未排序元素中找到最小(大)元素,交换到未排序序列起始位置，重复第二步,直到所有元素均排序完毕。
计数排序（Counting Sort）是一种非比较排序算法，其核心思想是通过计数每个元素的出现次数来进行排序，适用于整数或有限范围内的非负整数排序。这个算法的特点是速度快且稳定，适用于某些特定场景。在本文中，我们将深入探讨计数排序的原理、步骤以及性能分析。
冒泡排序是一种交换排序，它的基本思想是：两两比较相邻记录的关键字，如果反序则交换，直到没有反序的记录的为止，这里的反序指的是不符合当前指定排序规则的数字
排序是一个非常经典的问题，它以一定的顺序对一个数组（或一个列表）中的项进行重新排序（可以进行比较的，例如整数，浮点数，字符串等）。
例如： 下面的字符列表按其 ASCII 值的升序排序。也就是说，具有较小 ASCII 值的字符将比具有较高 ASCII 值的字符先放置。
Julia是于2012年发布的一种函数式编程语言。它的创建者希望将Python的可读性和简单性与以C语言为代表的静态编译语言的速度相结合。
整数和浮点值是算术和计算的基础。例如，1是一个整数，1.0而是一个浮点数。 以下是julia 中常见的数字类型：
大家好，我是苏州程序大白。下面讲讲C#中基础搜索算法。 数据搜索是基础的计算机编程工作, 而且人们对它的研究已经很多年了. 本章只会看到搜索问题的一个内容, 即根据给定的数值在一个列表（数组）中进行搜索. 有两种对列表内数据进行搜索的方法：顺序搜索和二叉搜索. 当数据项在列表内随机排列的时候可以使用顺序搜索, 而当数据项在列表内有序排列的时候则会用到二叉搜索。
对于许多开发人员而言，编写采访编码的过程会引起焦虑。涉及的内容太多，常常感觉很多与开发人员在日常工作中所做的事情无关，这只会增加压力。
先看一下两个例子： 十个成绩，求总分，最高分，最低分 //输入10个成绩，求总分，最高，最低 var arr=new Array(67,45,56,12,90,98,23,43,56,99,97); var g=0; var d=arr[0];//定义最小开始时等于第一个数 var z=0; for(var i=0;i<arr.length;i++){ z=z+arr[i]; if(arr[i]>g){
我们要做的是找到点a到点g的最小距离,并且点与点之间会有权值,这时候我们可以使用迪杰斯特拉算法 使用这个算法,路径是这样的. 首先先把上图转化成邻接矩阵.
heapq模块实现了Python中的堆排序，并提供了有关方法。让用Python实现排序算法有了简单快捷的方式。
选择排序是一种简单排序算法。这是一个基于位置比较的算法，通常实现是左边是已经排好序的元素列表，右边是待排序的元素。当然，一开始的时候，我们认为都是未经排序的。
本章介绍使用Python实现场景的几种排序算法。分别有冒泡算法、快速排序、插入排序、希尔排序、选择排序、堆排序、归并排序、计数排序、桶排序、基数排序。
697. 数组的度 给定一个非空且只包含非负数的整数数组 nums，数组的度的定义是指数组里任一元素出现频数的最大值。 你的任务是在 nums 中找到与 nums 拥有相同大小的度的最短连续子数组，返回其长度。 示例 1： 输入：[1, 2, 2, 3, 1] 输出：2 解释： 输入数组的度是2，因为元素1和2的出现频数最大，均为2. 连续子数组里面拥有相同度的有如下所示: [1, 2, 2, 3, 1], [1, 2, 2, 3], [2, 2, 3, 1], [1, 2, 2], [2
英文 | https://blog.devgenius.io/10-useful-javascript-one-liners-that-you-should-use-in-2023-f0966d968e19
举例来说，这个网址http://www.example.com/dir/page.html协议是http://，
了解一个知识，必须先要从其含义开始。 什么是分块索引查找算法呢，分块查找是折半查找和顺序查找的一种改进方法，分块查找由于只要求索引表是有序的，对块内节点没有排序要求，因此特别适合于节点动态变化的情况。 首先，所以查询需要一个索引表和一个待排序数组。索引表有当前起止索引和块区域内最大的值；
给定一个整数数组 A，对于每个整数 A[i]，我们可以选择任意 x 满足 -K <= x <= K，并将 x 加到 A[i] 中。
线段树（Segment Tree）也叫区间树，其本质上是一种二分搜索树，不同点在于线段树中每个节点不再是存放单纯的元素，而是存放了一个可以表示区间的值，通常是该区间合并后的值。并且每个区间会被平均分为2个子区间，作为它的左右子节点。比如说根节点存放了区间 [1，10]，那么就会被分为区间 [1，5] 作为左子节点，区间 [6，10] 作为右子节点。
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