来源丨https://python.plainenglish.io/20-extremely-useful-python-one-liners-you-must-know
题目链接:https://leetcode-cn.com/problems/combinations/
设「S={x1, x2, … , xn}」 是有序集, 且「x1 < x2 < … < xn」, 表示有序集S的二叉搜索树利用二叉树的结点存储有序集中的元素。
排序的相关概念 排序的分类 根据在排序过程中带排序的记录是否全部被放置在内存中,排序分为: 内排序 外排序 1.内排序 内排序是在排序整个过程中,带排序的所有记录全部放置在内存中。 影响内排序的主要因素: 时间性能。(主要受比较和移动两种操作的影响) 辅助空间。 算法的复杂性。 内排序的分类 根据排序过程中借助的主要操作,内排序分为: 插入排序 交换排序 选择排序 归并排序 2.外排序 外排序是由于排序的记录个数太多,不能同时放置在内存中,整个排序过程需要在内外存之间多次交换数据才能进行。 按照算法的复杂
在Python中,我们可以使用下划线、字母和数字来命名函数。单词之间的下划线并没有太大的意义——它们只是通过在单词之间创建空格来提高可读性。这就是众所周知的s蛇形命名风格。例如,calculate_mean_score比calculatemeanscore更容易阅读。你可能知道,除了这种使用下划线的常见方式,我们还在函数名之前加上一个或两个下划线(例如:_func,__func) 来表示类或模块内的私有化函数,那些没有以下划线为前缀的名称被认为是公共 API。
#define ARG_COUNTX(…) A1X(VA_ARGS) #define A3X(x) x //使宏定义在同一级展开 #define A1X(…) A3X(A4X(VA_ARGS, 3, 2, 1, 0)) #define A4X(1, 2, 3, count, …) count
算法设计题(10分) (1)阅读下列递归算法,写出非递归方法实现相同功能的C程序。 void test(int &sum) { int x; scanf(x); if(x=0) sum=0 el
摘 要 本文将详细介绍Scala的基础语法。 Scala的变量声明 package com.itunic.scala /** * Created by ITUNIC on 2016/11/6. */ object VariableDemo { def main(args: Array[String]) { //使用val定义的变量值是不可变的,相当于java里用final修饰的变量 val i = 1 //使用var定义的变量是可变得,在Scala中鼓励使用val var
目录,自然也就是指我们常说的文件夹了,一个文件夹里面是可以有很多个子文件夹和子文件的。
apply函数族是R语言中数据处理的一组核心函数,通过使用apply函数,我们可以实现对数据的循环、分组、过滤、类型控制等操作。但是,由于在R语言中apply函数与其他语言循环体的处理思路是完全不一样的,所以apply函数族一直是初学者玩不转的一类核心函数。很多R语言新手,写了很多的for循环代码,也不愿意多花点时间把apply函数的使用方法了解清楚,最后把R代码写的跟C似得。
上述例子中直接将结果进行print,在实际应用中基本不会这么做。一般会将输出结果以向量或其他形式储存。如下:
2、在进行矩阵之间的运算时,假设a,b表示两个矩阵,a*b表示矩阵a与矩阵b进行矩阵相乘,a.*b表示矩阵a中的元素与矩阵b中的元素按位置依次相乘,得到的结果作为新矩阵相同位置的元素。
看到三个for循环,时间复杂度的O(n3)。这速度,实在是太慢了。我们来优化优化。
目录 递归函数 1、定义:函数在运行的过程中,直接和间接调用了自身,就是递归函数 2、递推到回溯的流程图: 递归函数 📷 1、定义:函数在运行的过程中,直接和间接调用了自身,就是递归函数 python默认的最大递归深度为1000次 实例如下: import sys # 获取最大递归深度 print(sys.getrecursionlimit()) # 结果 1000 # 修改最大递归深度为2000 sys.setrecursionlimit(2000) print(sys.getrecurs
给定一个仅包含数字 2-9 的字符串,返回所有它能表示的字母组合。答案可以按任意顺序返回。给出数字到字母的映射如下(与电话按键相同)。注意 1 不对应任何字母。
工作已经有一段时间了,有的时候会跟同事们打趣:“如果你让我现在去手写一个快速排序,我怕是真的写不出来”。
12种,分别是:1、2、3、11,12、13、21、22、23、31、32、33
叁岁学编程:用最简单的大白话理解编程,欢迎大家关注,留言,提问,希望和大家一起提升!
在同一个进程中只要有一个线程获取了全局解释器(cpu)的使用权限,那么其他的线程就必须等待该线程的全局解释器(cpu)使用权消失后才能使用全局解释器(cpu),即时多个线程直接不会相互影响在同一个进程下也只有一个线程使用cpu,这样的机制称为全局解释器锁(GIL)。
阶乘:也是数学里的一种术语;阶乘指从1乘以2乘以3乘以4一直乘到所要求的数;在表达阶乘时,就使用“!”来表示。如h阶乘,就表示为h!;阶乘一般很难计算,因为积都很大。
可以理解为在定义的函数内部调用函数自己,形成一个回路。既然形成了一个回路,那么必须要有一个退出的方式。而这种退出的方式一般都是采用条件判断来实现的。
0.概述 前面介绍了语言的演进以及一些基础概念后,从本篇开始进入了语言的核心问题中。这一篇讨论的是语言计算模型(大致可以用控制流来表述),大致如下7种: 顺序执行:最基本的流程控制,按部就班的一条一条按顺序执行; 选择:根据运行时的某些条件来决定执行那些,如if else等; 迭代:反复(或特定次数)的执行一段代码,如for循环; 过程抽象:把一段代码抽象成一个简单的过程单元,用来完成某项特定的代码逻辑(后续第5篇博客子程序和控制抽象讨论); 递归:一个表达式直接或者间接的调用自身; 并发:两个或更多程序片
原文:https://www.jianshu.com/p/876931436177
3、递归函数一定要设置递归的出口,即当函数满足一个条件时,函数不再执行,目的防止出现死循环;设置当n=1时 ,我们让函数返回1,return后面的代码不在执行。使用return返回值,当我们调用函数的时候需要使用变量进行接收,才能在控制台有输出结果。
可以看到,计算f(5)和f(4)中都要计算f(3),但这两次f(3)会重复计算,这就是递归的最大问题,对于同一个f(a),不能复用。
1、使用 for循环,定义一个累加求和函数sum2(n),for循环的作用就是循环遍历。
python支持函数式编程范式,对于函数,还有更加高级的玩法,首先介绍高阶函数的概念。所谓高阶函数,就是可以将函数作为参数输入的一种函数。在python中,常用的高阶函数有以下几种
昨天讲到作用域,回顾下概念:作用域是一套用来管理引擎如何在当前作用域以及嵌套的子作用域中根据标识符名称进行变量查找的规则。
Scala是一种多范式的编程语言,其设计的初衷是要集成面向对象编程和函数式编程的各种特性。Scala运行于Java平台(Java虚拟机),并兼容现有的Java程序。
前言 大概花了一周的时间把八大基础排序过了一遍,这篇博文主要是用来回顾一下八大基础排序的要点和一些总结~ 回顾: 冒泡排序就这么简单 选择排序就这么简单 插入排序就这么简单 快速排序就这么简单 归并排序就这么简单 堆排序就这么简单 希尔排序就这么简单 基数排序就这么简单 总的来说:快速排序是用得比较广泛的一个排序,也是经常出现的一个排序,应该重点掌握~ 二、八大排序总结 2.1冒泡排序 思路: 俩俩交换,大的放在后面,第一次排序后最大值已在数组末尾。 因为俩俩交换,需要n-1趟排序,比如10个数,需要9趟
示例: 输入:"23" 输出:["ad", "ae", "af", "bd", "be", "bf", "cd", "ce", "cf"].
这段代码是使用turtle库创建一个图形界面,绘制了一组彩色的正方形和圆形,最终呈现出一幅图案。以下是对代码的解析:
魔法方法、属性和迭代器 本文内容全部出自《Python基础教程》第二版 在Python中,有的名称会在前面和后面都加上两个下划线,这种写法很特别。前面几章中已经出现过一些这样的名称(如__future__),这种拼写表示名字有特殊含义,所以绝不要在自己的程序中使用这样的名字。在Python中,由这些名字组成的集合所包含的方法称为魔法(或特殊)方法。如果对象实现了这些方法中的某一个,那么这个方法会在特殊的情况下(确切地说是根据名字)被Python调用。而几乎没有直接调用它们的必要。 本章会详细
但是如果按照上述递归函数的方法写,每次递归只能返回一颗树,我们需要的是多颗树,我们可以将不同的根结点装入List然后返回,实际上,上述代码可以改写成
这四个定义的目的是要在函数间建立一种相对的级别。给定两个函数,通常存在一些点,在这些点上的一个函数的值小于另一个函数的值,因此,像 这样的声明是没有什么意义的。于是,比较相对增长率(relative rate of growth)。虽然N较小时,1000N要比 大,但 以更快的的速度增长,因此
前往 官网下载 对应平台对应工具。另外Python2.7版本和3.3版本并不兼容,所以开发时请注意使用Python的版本。
参考文献 《算法竞赛宝典》--张新华 算法流程 //递归解决枚举问题 // // Created by cloud on 2019/5/4. // //全排列算法-深搜字典序 #include <io
快速排序属于交换排序,是一种不稳定排序,平均时间复杂度为 O(nlog2^n),最好情况时间复杂度为O(nlog2^n),最坏情况时间复杂度为O(n^2)。 <?php function quick
递归 特性 必须有明确的结束条件; 每进入深一层递归,问题规模比上层应有所减少; 递归效率不高,层次更多会导致栈溢出; def calc(n): print(n) if n // 2 > 0: return calc(n // 2) calc(10) 📷 函数式编程 计算机:在计算机层面,CPU执行的是加减乘除以及各种判断和跳转指令代码,因而汇编是最贴近计算机的语言,越接近计算机底层的语言执行效率越高; 计算:指数学意义上的计算,越抽象的计算,离计算机硬件越远,效率越低; 定义:一种抽象程度
来自:juejin.im/post/5b9e6341e51d450e51626374
前面我们学习过六种排序——直接插入排序、希尔排序、直接选择排序、堆排序、冒泡排序和快速排序,今天我们就来学习归并排序🥳🎉🎉🎉
使用该硬币:由于每个硬币可以被选择多次(容量允许的情况下),因此方案数量应当是选择「任意个」该硬币的方案总和:
递归介绍 本来预算此章节是继续写快速排序的,然而编写快速排序往往是递归来写的,并且递归可能不是那么好理解,于是就有了这篇文章。 在上面提到了递归这么一个词,递归在程序语言中简单的理解是:方法自己调用自己 递归其实和循环是非常像的,循环都可以改写成递归,递归未必能改写成循环,这是一个充分不必要的条件。 那么,有了循环,为什么还要用递归呢??在某些情况下(费波纳切数列,汉诺塔),使用递归会比循环简单很多很多 话说多了也无益,让我们来感受一下递归吧。 我们初学编程的时候肯定会做过类似的练习: 1+2+3+4+..
本来预算此章节是继续写快速排序的,然而编写快速排序往往是递归来写的,并且递归可能不是那么好理解,于是就有了这篇文章。
在Java中,生成斐波那契数列的方法通常是使用循环或递归。下面分别介绍这两种方法。
编写一个函数,输入n为偶数时,调用函数求1/2+1/4+...+1/n,当输入n为奇数时,调用函数1/1+1/3+...+1/n,输出结果示例:
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本文给大家介绍如何使用python和第三方库来实现数学运算中的阶乘以及阶乘累计求和。
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