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利用元组作为函数的返回值，求序列中的最大值、最小值和元素个数。

min_val, length # 测试 seq = [1, 2, 3, 4, 5] max_val, min_val, length = get_sequence_info(seq) print("最大值...：", max_val) print("最小值：", min_val) print("元素个数：", length) 解释一下代码： 第1行定义了一个名为get_sequence_info的函数，输入参数是一个序列...第2~4行在序列上使用内置函数max、min、len分别求出序列的最大值、最小值和元素个数。 第5行使用元组以逗号分隔的方式返回以上三个结果。...第811行创建一个序列`seq`，并在第1315行调用get_sequence_info函数，将返回元组中的值赋给对应的变量max_val、min_val和length。 最后输出相关信息。...使用元组作为函数返回值的好处是可以方便地在函数返回多个数值，而不需要显式构建字典或列表等数据结构。

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Python numpy np.clip() 将数组中的元素限制在指定的最小值和最大值之间

NumPy 库来实现一个简单的功能：将数组中的元素限制在指定的最小值和最大值之间。...b = np.clip(a, 1, 8) 这是本段代码中最关键的部分。np.clip 函数接受三个参数：要处理的数组（在这里是 a），最小值（在这里是 1），和最大值（在这里是 8）。...此函数遍历输入数组中的每个元素，将小于 1 的元素替换为 1，将大于 8 的元素替换为 8，而位于 1 和 8 之间的元素保持不变。处理后的新数组被赋值给变量 b。...np.clip 的用法和注意事项 基本用法 np.clip(a, a_min, a_max)函数接受三个参数：第一个参数是需要处理的数组或可迭代对象；第二个参数是要限制的最小值；第三个参数是要限制的最大值...对于输入数组中的每个元素，如果它小于最小值，则会被设置为最小值；如果它大于最大值，则会被设置为最大值；否则，它保持不变。

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    Python: 求解数组中不相邻元素之和的最大值（动态规划法）

    动态规划法，是通过把原问题分解为相对简单的子问题的方式求解复杂问题的方法，常常适用于有重叠子问题和最优子结构性质的问题，动态规划方法所耗时间往往远少于朴素解法。...有一道题是这样的：在一维数组arr中，找出一组不相邻的数字，使得最后的和最大。...比如：有个数组arr为[1, 2, 4, 1, 7, 8, 3]，那么最优的结果为 1 + 4 + 7 + 3= 15。 解题思路：针对数组内的每个数字，都存在选和不选的两种情况。...对于最后一个数字3，如果选了3，则8就不能选，再继续判断前两位，也就是7的情况。如果不选3，则直接判断前一位，也就是8的情况。每个数字都有选和不选两种可能，选取这两种情况中的最佳解。...参考资料： [1] 动态规划(https://zh.wikipedia.org/wiki/%E5%8A%A8%E6%80%81%E8%A7%84%E5%88%92) [1] 数组不相邻元素之和的最大值(

    1.9K30

    如何从有序数组中找到和为指定值的两个元素下标

    如何从有序数组中找到和为指定值的两个元素下标?...例如:{2, 7, 17, 26, 27, 31, 41, 42, 55, 80} target=72.求得值为17和55,对应下标为:2,8 思考下,只要将元素自己与后面的所有元素相加计算一下,就能找到对应的两个值...换个思路,在这个有序数组中,可以使用2个指针分别代表数组两侧的两个目标元素.从目标数组的两侧,向中间移动;当两个指针指向的元素计算值,比预定值target小了,那左侧指针右移下,重新计算;当计算值大于target...时,右侧指针左移下,直到两个元素和与target相等.这种方法叫做搜索空间缩减,这也是这道题的关注点.这种方法的时间复杂度只有O(2*n)(非严谨说法),是非常高效的一种方法了....一起看下指针如何移动的, 1. 2+80>72,j左移; 2. 2+55<72,i右移 3. 7+55<72,i右移 4. 17+55=72,计算结束 可见,两个指针只移动了3次,就计算出结果

    2.3K20

    js递归算法实现，数组长度为5且元素的随机数在2-32间不重复的值

    生成一个长度为5的空数组arr。  生成一个（2－32）之间的随机整数rand。...把随机数rand插入到数组arr内，如果数组arr内已存在与rand相同的数字，则重新生成随机数rand并插入到arr内[需要使用递归实现，不能使用for/while等循环] 最终输出一个长度为5，且内容不重复的数组...arr[index]=randomNumber(arr); return nArr(length,arr); } 错误学习 Math.floor(Math.random()*31+2); 这样的写法是不严谨的...，俺学习到了 (●’◡’●) 取范围区间值应该这样写： Math.floor(Math.random() * (max - min + 1)) + min; 原因如下： // 在 2 - 5 区间内生成随机数...p2 在 [0, 5] 之间等概取值 // 可能性见下 // p1 2 2 2 2 2 2 // p2 0 1 2 3 4 5 // result 2 2 2 3 4 5 可见 result 取到 2 的概率大于

    1.6K21

    文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （228）-- 算法导论16.4 5题

    独立子集则是指在一个拟阵中，任意两个元素都不属于同一个依赖关系的元素集合。 现在，我们考虑如何将一个所需最优化解为最小权重最大独立子集的加权拟阵问题转换为标准的加权拟阵问题。...在标准的加权拟阵问题中，我们希望找到一个独立子集，使得这个子集中所有元素的权重之和最小。...如果我们要解决的是最小权重最大独立子集问题，这意味着我们需要找到一个独立子集，使得这个子集中所有元素的权重之和最大。...假设存在一个更大的独立子集S'，那么在归一化之前，S'的权重之和应该大于贪心算法找到的解S的权重之和。...接下来，我们证明贪心算法在归一化后的加权拟阵问题上找到的解是最小权重最大独立子集。假设存在一个权重更小的最大独立子集S''，那么在归一化之前，S''的权重之和应该小于贪心算法找到的解S的权重之和。

    11720

    集成聚类系列（一）：基础聚类算法简介

    K-means的具体思想：给定聚类个数k并随机选定k个聚类中心c_k，计算所有数据点与k个聚类中心的欧式距离，再对k个距离值进行排序，找到每个数据点最近的聚类中心。...遍历完后更新聚类中心，以此类推，直至误差值也就是每个簇内部数据点与中心的距离之和小于一个给定值并且聚类中心无变化时，就得到了最终的聚类结果。...基于层次的聚类算法通常会用平均距离，最大距离，最小距离作为衡量距离的方法，算法如果使用最大距离来度量类与类的距离时，称为最远邻聚类算法；当使用最小距离作为衡量类与类之间的距离时，称为邻聚类算法。...在此之后，DBSCAN算法反复从p的邻域中找寻密度可达对象集中元素，继续查找子集的密度可达对象集，当没有新的点构成聚类中心点时，聚类过程结束。...SOM算法的具体思路是：首先初始化一些很小的随机数b并赋值给所有的映射节点，然后计算输入向量与输出映射节点的欧式距离值，排序后找出的值最小映射节点称为获胜节点，重新把输入向量映射到获胜节点，调节该获胜节点向量的权重值

    1.6K50

    浅谈线性基

    同样的，线性基是一种特殊的基，它通常会在异或运算中出现，它的意义是：通过原集合S的某一个最小子集S1使得S1内元素相互异或得到的值域与原集合S相互异或得到的值域相同。...线性基中任意数的**异或和不等于 0**。 线性基的大小之和原集合的大小有关，并且是满足性质 1,2 的前提下，大小最小的。换句话说，就是线性基的大小固定且最小。...给定一个集合，求取一些数异或和的最大值/最小值。 给定一个集合，取任意多个数字异或，求异或和的第 k 小。 线性基的删除操作 我们来一个一个分析。 1....求最大值/最小值 很显然，如果能使高位为 1，那么宁可舍弃低位的 1，所以只要从高到低枚举每一位是否能使答案的该位变为 1 即可。...因为我们在构造线性基的时候保证了每一位的 d[i] 的最高位必定是 i，因此用最小的 d[i] 异或别的数，得到的结果必定大于 d[i]，证毕。 3.

    60110

    流形学习方法概述

    令矩阵B= ,则B为 的矩阵,对应元素 (内积)，接下来就是比较繁多的数学推导了 因为距离需保持不变，则 由于降维前样本需要标准化中心化，所以这里的变换后的Z也是去除量纲的，即 所以矩阵B的每行之和均为...所以有 tr(B)为矩阵B的迹，即对角线元素之和 综合上面的式子，代入 可以得到 所以这样就求出来了内积矩阵B，但是如何求得矩阵Z呢，且注意B= ,有什么想法吗？...Z，所以一般都是谁未知谁做优化问题的自变量 这里的求解可以用到线性代数或高等代数的结论 设二次型 ,在约束条件 下的极大值为A的最大特征值，极小值为A的最小特征值，假设 为A的最小特征值， 为A...的最大特征值，且利用X=PY将f(X)化为标准型f(Y) = ,故 ,所以有 ，由于 ，所以结论得证 所以这里就选用矩阵 的最小n'个特征值对应的特征向量组成的矩阵即为降维后的矩阵Z 步骤...标准化原始数据集X 根据策略选取最近的k个元素的近邻集 根据公式计算权重向量 构建矩阵 对该矩阵进行特征值求解，n'个最小的特征值对应的特征向量即为低维流形Z 总结 流形学习还有其他的方法，比如拉普拉斯特征映射等

    1.2K20

    离散数学图论

    (G)被定义为vertex connectivity的记号，就是将当前这个图变得不连通要移除的最小顶点数目。其中，我们知道Kn是无论如何都是连通的。...在当前已确认的顶点中要找到下一个最小权值的顶点，将这个顶点拿到已确认的集合里，然后将已确认顶点集合到未确认部分的所有距离都按最小（由最开始的顶点出发得到的距离里的最小值）来更新一遍，直到走完整个图。...解法比较直观，即找到权值最小的边的两个顶点出发，每一步都是贪心取最小权值直到走完这个图并且回到顶点。将这两个顶点的路径对比，权值较小的那一个就是权值和最小的哈密顿回路。...重复寻找路径、删去和加上m这一步骤，直到source无论如何都不能到达sink，此时达到最大流。...那么任一条管道中的流量都 ≤ c（K）。 在这里还有一个定理，最大流的值等于最小割集capacity。 至此，离散数学的图部分介绍完毕。

    2.5K30

    机器学习与深度学习习题集答案-1

    对于k分类问题，混淆矩阵为kxk的矩阵，它的元素 ? 表示第i类样本被分类器判定为第j类的数量 ? 如果所有样本都被正确分类，则该矩阵为对角阵。主对角线的元素之和 ?...样本集D的熵不纯度定义为 ? 熵用来度量一组数据包含的信息量大小。当样本只属于某一类时熵最小，当样本均匀的分布于所有类中时熵最大。因此，如果能找到一个分裂让熵最小，这就是我们想要的最佳分裂。...样本集的Gini不纯度定义为 ? 当样本属于某一类时Gini不纯度的值最小，此时最小值为0；当样本均匀的分布与每一类时Gini不纯度的值最大。 误分类不纯度。样本集的误分类不纯度定义为 ?...和上面的两个指标一样，当样本只属于某一类时误分类不纯度有最小值0，样本均匀的属于每一类时该值最大。...分裂规则将节点的训练样本集分裂成左右两个子集，分裂的目标是把数据分成两部分之后这两个子集都尽可能的纯，因此我们计算左右子集的不纯度之和作为分裂的不纯度，显然求和需要加上权重，以反映左右两边的训练样本数。

    2.8K11

    机器学习中的目标函数总结

    同号，且强分类器预测值的绝对值越大，损失函数的值越小，反之越大。 对于二分类和多分类问题，都可以用欧氏距离作为分类的损失函数。...是要求解的基向量。 线性判别分析是一种有监督的数据降维算法，其基本思想是通过线性投影来最小化同类样本间的差异，最大化不同类样本间的差异。...任意两个子集之间的交集为空 ? 对于任意两个子图，其顶点集合为和，它们之间的切图权重定义为连接两个子图节点的所有边（即跨两个子图的边）的权重之和 ?...这可以看作两个子图之间的关联程度，如果两个子图之间没有边连接，则该值为0。从另一个角度看，这是对图进行切割时去掉的边的权重之和。 对图顶点子集 ? ，定义这种分割的代价为： ? 其中 ? 为 ?...第一种方法是用图的顶点数进行归一化，由此得到优化的目标为 ? 其中 ? 为子集的元素数，称为RatioCut。另外一种归一化方案为 ? 其中vol是图中所有顶点的加权度之和 ? 称为NCut。

    1.5K20

    机器学习入门之范数与正则化

    范数把一个向量映射为一个非负值的函数，我们可以将一个向量x，经范数后表示点距离原点的距离，那么L^p范数定义如下： ? 其中p属于R，p大于等于1。...例如：每当x中某个元素从0增加到m，则对应的L1范数也会增加m。也就是每个元素绝对值之和。也被称为是"稀疏规则算子"。 ?...（3）L2范数：是欧几里得范数，表示从原点出发到向量x确定的点的欧几里得距离。在快接近源值时L2范数增长缓慢，对于区分恰好是零的元素和非零但值很小的元素的情况就不适用了(转为L1范数)。...（4）Loo范数，表示最大范数，只是统计向量中的最大值，也就是最大幅值的元素的绝对值。 （5）Frobenius范数，类似于L2范数，用来衡量矩阵的大小！...得到的是稀疏解（最优解常出现在顶点上，且顶点上的 w 只有很少的元素是非零的）。 ? L2正则 凸函数，处处可微分，且易于优化。 ?

    1.7K20

    LeetCode 700题 题解答案集合 Python

    寻找旋转排序数组中的最小值 153 寻找旋转排序数组中的最小值 LeetCode-Python-154....根到叶路径上的不足节点 1080 根到叶路径上的不足节点 LeetCode-Python-1085. 最小元素各数位之和 1085 最小元素各数位之和 LeetCode-Python-1086....叶值的最小代价生成树 1130 叶值的最小代价生成树 LeetCode-Python-1131. 绝对值表达式的最大值 1131 绝对值表达式的最大值 LeetCode-Python-1133....与目标颜色间的最短距离 1182 与目标颜色间的最短距离 LeetCode-Python-1184. 公交站间的距离 1184 公交站间的距离 LeetCode-Python-1185....两个数组间的距离值（数组） 1385 两个数组间的距离值 LeetCode-Python-1386. 安排电影院座位（数组） 1386 安排电影院座位 LeetCode-Python-1387.

    2.4K10

    聚类学习

    性能度量 从本质上讲，我们希望聚类形成簇内方差尽可能小而簇间方差尽可能大的分类结果，即相同类别的元素尽可能相似而归属不同类别的元素尽可能不同。 对数据集 ? ，假定通过聚类给出的簇划分为 ?...是满足以下性质的非空样本子集： 连接性connectivity： ? 最大型maximality： ? 不难证明，若 ? 为核心对象，则由其密度可达的所有样本组成的集合记为 ? 满足连接性与最大性。...AGNES是一种自底向上聚合策略的层次聚类算法，它先将数据集中每个样本看成一个初始聚类簇，然后在算法运行的每一步中找到最近的两个聚类簇进行合并，该过程不断重复直至达到预设的聚类簇个数，关键在于如何计算连个聚类簇之间的距离...1.计算距离的方式 最小距离： ? 最大距离： ? 平均距离：： ? 当聚类簇距离分别由 ? 、 ? 或 ?...；聚类簇距离度量函数 ? ；聚类簇数 ? 输出：簇划分 ? 每个样本最为单独一类， ? 计算任意两个样本簇间的距离： ? 找到距离最近的两个聚类簇 ? 和 ? ，将其合并 ?

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    LeetCode周赛255 状态压缩DP与集合问题

    5850.找出数组的最大公约数 给你一个整数数组 nums ，返回数组中最大数和最小数的 最大公约数 。 两个数的 最大公约数 是能够被两个数整除的最大正整数。...从矩阵的 每一行 中选择一个整数，你的目标是 最小化 所有选中元素之 和 与目标值 target 的 绝对差 。 返回 最小的绝对差 。 a 和 b 两数字的 绝对差 是 a - b 的绝对值。...如果可以由数组 arr 删除部分元素（也可能不删除或全删除）得到数组 sub ，那么数组 sub 就是数组 arr 的一个 子集 。sub 的元素之和就是 arr 的一个 子集的和 。...是arr所有子集所有数之和的集合。...题解：（参考leetcode网站） 这个题使用DFS搜索来处理，可以证明，sums中最小值和次小值的差一定是 一个待求元素的绝对值，根据这个求出来的值，可以把sums平分成两半，对于找到的dif，可以把

    98930

    JS算法_知识点精讲

    例如：最小值，一般赋合理范围的最大值(Number.MAX_SAFE_INTEGER) 如果已知最大范围，我们也可以给一个定值。...用广度优先(BFS)的顺序遍历二叉树，很容易知道 「每层」最左边或者最右边的节点 「每层」的最大值或者最小值 也就是说，关于二叉树的题目如果出现「层」的概念，尝试用广度优先来解决问题。...这个处理方式和在数组中处理「三数之和」的道理是一样的 利用getNext找到与当前index值不同的下标 ---- 没有重复元素集合的全排列 题目描述： ❝给定一个「没有重复数字」的集合，请找出它的所有全排列...如果要求列举出「所有」的解决，那选择用「回溯法」解决 如果求一个问题的「最优解」(最大值或者最小值)，或者求问题的「数目」，那选择「动态规划」 在采用动态规划时，总是用「递归」的思路分析问题，即「把大问题分成小问题...」内如何选择才能使物品的「总价格最高」。

    2.2K10
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