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更多好文请关注↑ 问： 我正在尝试将 find 的结果保存为数组。这是我的代码： #!...如果 为 0，则复制所有行 -O origin 从索引 开始赋值给 变量。...语句 array=() 创建了一个空数组； 2. 每次执行 read 语句时，都会从标准输入中读取以 null 分隔的文件名。-r 选项告诉 read 不要处理反斜线字符。...由于我们省略了要读取的名称，shell 将输入放入默认名称：REPLY。 3. 语句 array+=("$REPLY") 将新文件名附加到数组 array 中。 4....如何将Bash数组的元素连接为分隔符分隔的字符串 如何在Bash中连接字符串变量 更多好文请关注↓
下面的矩阵就是一个典型的稀疏矩阵： 优化稀疏矩阵数据存储的方法 1.直接存储为二维矩阵 使用二维矩阵作为电子表格的存储方法具有简单直接的优点，可以避免频繁地创建或删除内存段。...具体来说，可以将需要查找的元素作为键，将存储这些元素的数据结构作为值，然后将它们存储在一个哈希表中。这样，当需要查找某个元素时，只需要使用该元素作为键，通过哈希表的查找操作即可快速找到对应的值。...3.通过数组存储方式优化 在稀疏矩阵中，我们可以使用三个不同的数组来存储行索引、列偏移、和其中的值，而不是直接在二维矩阵中存储值。 存储的三个数组： 值 =>单元格中的值。...行索引=>单元格的行索引。 列偏移=>这里每个索引都代表列，并且该数组将行开始的索引值存储在 Row 数组中。...总结 相较于传统的数组存储或键值对存储，稀疏矩阵存储采用一种基于行索引的数据字典存储方法，这种方法在处理松散布局的表格数据时表现出色。
为字典设值时，在下标中使用和字典的键类型相同的键，并把一个和字典的值类型相同的值赋给这个下标： var numberOfLegs = ["spider": 8, "ant": 6, "cat": 4]...numberOfLegs 字典的类型被推断为 [String: Int]。字典创建完成后，该例子通过下标将 String 类型的键 bird 和 Int 类型的值 2 添加到字典中。...Dictionary 类型之所以如此实现下标，是因为不是每个键都有个对应的值，同时这也提供了一种通过键删除对应值的方式，只需将键对应的值赋值为 nil 即可。...通过传入数组长度和初始值 0.0 到数组的构造器，将矩阵中每个位置的值初始化为 0.0。关于数组的这种构造方法请参考 创建一个带有默认值的数组。...该 Matrix 实例的 grid 数组按照从左上到右下的阅读顺序将矩阵扁平化存储： 将 row 和 column 的值传入下标来为矩阵设值，下标的入参使用逗号分隔： matrix[0, 1] = 1.5
临接表 我们可以使用临接表这种动态数据结构来表示图，临接表由图中每个顶点的相邻顶点列表所组成。我们可以使用数组、链表、散列表或字典来表示相邻顶点列表，如下图所示描述了临接表这种数据结构。...类内部，声明一个数组用来存储图中所有顶点的名字（vertices），声明一个字典来存储临接表（adjList）。 字典会使用顶点的名字作为键，邻接顶点列表作为值。...，对应的字典值为一个空数组 向图中添加边（addEdge） addEdge方法接收两个参数: 要进行连接的两个顶点（v，w） 添加顶点前，验证要添加的两个顶点是否在图中，如果不存在则需要先调用addVertex...// 在临接表中设置顶点v作为键，对应的字典值为一个空数组 this.adjList.set(v, []); } } // 添加线，连接顶点...为了方便起见，我们创建了一个数组，这个数组包含了图中的所有顶点，我们遍历数组，将数组中的每个顶点添加进我们的图中。
您可以通过在下标括号中提供字典键类型的键并将字典值类型的值分配给下标来在字典中设置值： var numberOfLegs = [“spider”: 8, “ant”: 6, “cat”: 4] numberOfLegs...注意 Swift的Dictionary类型将其键值下标实现为接受并返回可选类型的下标。对于上面的numberOfLegs字典，键值下标接受并返回类型为Int?或“可选int”的值。...Dictionary类型使用可选的下标类型来模拟并非每个键都有一个值的事实，并通过为该键分配一个nil值来为该值来提供删除该值的方法。...矩阵中的每个位置的初始值为0.0。为了实现这一目标，数组的大小和0.0的初始单元格值被传递给数组初始化器，该初始化器创建和初始化正确大小的新数组。...此Matrix实例的grid数组实际上是矩阵的扁平版本，从左上角读取到右下角： 矩阵中的值可以通过将行和列值传递到下标中来设置，并用逗号分隔： matrix[0, 1] = 1.5 matrix[1,
散列表 散列表（Hash Table）是一种非常重要的数据结构，它允许我们根据键（Key）直接访问在内存存储位置的数据。这种数据结构是一种特殊类型的关联数组，对于每个键都存在一个唯一的值。...它被广泛应用于各种程序设计和应用中，扮演着关键的角色。散列表的主要优点是查找速度快，因为每个元素都存储了它的键和值，所以我们可以直接访问任何元素，无论元素在数组中的位置如何。...插入操作将一个键值对存储到散列表中，而查找操作则根据给定的键在散列表中查找相应的值。这两种操作都是 O(1) 时间复杂度，这意味着它们都能在非常短的时间内完成。...这种时间复杂度在散列表与其他数据结构相比时，如二分搜索树或数组，显示出显著的优势。然而，为了保持散列表的高效性，我们必须处理冲突，即当两个或更多的键映射到同一个内存位置时。...开放寻址法是一种在散列表中解决冲突的方法，其中每个单元都存储一个键值对和一个额外的信息，例如，计数器或下一个元素的指针。
Dictionaries 字典（Dictionary）存储（键，值）对，类似于 Java 中的 Map 或 JavaScript 中的对象。...最重要的区别之一是元组可以用作字典中的键和集合的元素，而列表则不能。...由于数组可能是多维的，因此必须为数组的每个维度指定一个切片： import numpy as np # 创建一个 3x4 的二维数组 a = np.array([[1,2,3,4], [5,6,7,8...要计算向量的内积、将向量乘以矩阵或乘以矩阵，使用 dot 函数。dot 函数既可以作为 NumPy 模块中的函数使用，也可以作为数组对象的实例方法使用。...例如，假设希望将一个常量向量加到矩阵的每一行，可以这样做： import numpy as np # 将向量v加到矩阵x的每一行， # 结果存储在矩阵y中 x = np.array([[1,2,3],
dict2) 删：del(dict[key]) 查：dict[key] or dict.get(key,default= value) 改：dict[key] = value 判断是否在字典的键中：dict.has_key...(key) 列表形式返回字典的键or值：dict.keys() or dict.values() 列表形式返回字典的(key,value)元祖：dict.items() 四、set集合 新建：set1...L2中值不改变L1中的值； array中通过下标范围获取新列表arr2=arr1[0:2]，arr1和arr2共享变量空间，修改arr2中值时arr1中的值也改变； 2、多维数组 arr...六、matrix矩阵 新建：m = matrix(arr1/list1) or m = matrix(arr2/list2) 传入一维or二维数组/列表，生成的矩阵永远是二维的； 查：1、下标获取值m[...： m+-*/value都是对矩阵中每个元素操作；m1+-m2 对两个矩阵对应元素操作；m1*m2 矩阵乘法；multiply(m1,m2)，两个矩阵对应元素相乘； 七、相互转换 matrix<——list
，取0,3,6，9 tuple01[：：3] #从头到为尾，步长为3 （4）元组中的元素值是不允许修改的，禁止删除或添加元素，可以del删除整个元祖 （5）连接...])创建一个新字典，以序列 seq 中元素做字典的键，val 为字典所有键对应的初始值 4 dict.get(key, default=None)返回指定键的值，如果值不在字典中返回default值 5...的键/值对更新到dict里 10 dict.values()以列表返回字典中的所有值 11 pop(key[,default])删除字典给定键 key 所对应的值，返回值为被删除的值。...key值必须给出。 否则，返回default值。 12 popitem()随机返回并删除字典中的一对键和值。...或 A：2*3*4 与 B：3*4可以运算，A的每个3*4和B运算；但B：2*4则不能；要求B和A低的维度形状相同； （3）矩阵积： arr01
稀疏矩阵的存储方式及优化 直接存储为二维矩阵 直接使用二维矩阵会简单直接地存储整个电子表格，这样你不必每次都创建或删除一段内存。...通过键值对(Map, Dictionary)优化 在这种方法中，只有在单元格有值时，我们才将单元格的值和位置存储在一起，使用HashMap或者Dictionary这些数据结构可以很容易的做到.。...通过稀疏矩阵存储方式优化 在稀疏矩阵中，我们可以使用三个不同的数组来存储行索引、列偏移、和其中的值，而不是直接在二维矩阵中存储值。以这种方式按列压缩稀疏矩阵 存储的三个数组： 值 =>单元格中的值。...行索引=>单元格的行索引。 列偏移=>这里每个索引都代表列，并且该数组将行开始的索引值存储在 Row 数组中。...和上面一样，来看看这种方式的复杂度： 空间：O(N) 插入：O(N) 删除：O(N) 搜索：O(N) 访问：O(1) 相较于传统的数组存储或是键值对存储，稀疏矩阵存储构建了基于行索引为 Key 的数据字典
2022-05-06：给你一个整数数组 arr，请你将该数组分隔为长度最多为 k 的一些（连续）子数组。分隔完成后，每个子数组的中的所有值都会变为该子数组中的最大值。...返回将数组分隔变换后能够得到的元素最大和。 注意，原数组和分隔后的数组对应顺序应当一致，也就是说，你只能选择分隔数组的位置而不能调整数组中的顺序。...解释： 因为 k=3 可以分隔成 1,15,7 2,5,10，结果为 15,15,15,9,10,10,10，和为 84，是该数组所有分隔变换后元素总和最大的。...若是分隔成 1 2,5,10，结果就是 1, 15, 15, 15, 10, 10, 10 但这种分隔方式的元素总和（76）小于上一种。 力扣1043. 分隔数组以得到最大和。...答案2022-05-06： 从左往右的尝试模型。0到i记录dpi。 假设k=3，分如下三种情况： 1.i单个一组dpi=i+dpi-1。 2.i和i-1一组。 3.i和i-1和i-2一组。
在 JavaScript 中就是对象，以为对象不能有两个相同的键。 EACAScript 6 中的 Set 数据结构就是集合的一种实现，它类似数组，但是成员都是唯一的。...#字典 字典和集合很相像，集合是以[值, 值]的形式储存的。字典则是以[键, 值]的形式来储存元素的，字典也称为 “映射” 字典储存的是[键, 值]对，其中键名是用来查询特定元素的。...EACAScript 6 中的 Map 数据结构就是字典的一种实现，它类似对象。 #散列表（散列映射 Hash） 散列算法：尽可能快得在数据结构中找到一个值。...处理散列表中的冲突（冲突原因：同一个位置只能存放一个值） 分离链接：为散列表的每一个位置都创建一个链表并将元素存放在里面。...#特点 有环或者无环的 有向图或者无向图 加权或者未加权的 是否是强连接的 #图的表示 邻接矩阵：是使用二维数组（矩阵）来描述图 领接表：使用动态数据结构（链表、数组、字典）来描述图 关联矩阵：矩阵的行表示顶点
遍历字符串y中的每个字符，并使用d.get(ch, 0)获取字符ch在字典d中的值，如果字符不存在，则返回默认值0。 将字符ch作为键，将其对应的值加1，并更新字典d。...使用sorted()函数对字典d的键值对按照键进行排序。 使用for循环遍历排序后的键值对，并打印每个键值对的键和值。...使用sorted()函数对字典count的键值对按照键进行排序。 使用for循环遍历排序后的键值对，并打印每个键值对的键和值。...在二维空间中，2范数可以看作是向量的长度或矩阵的最大奇异值。 通过 np.linalg.norm 函数，可以方便地计算矩阵或向量的不同范数。...这两个数组用来创建一个网格，其中x数组中的每个元素与y数组中的每个元素对应，构成一个二维坐标系。这个操作将用于生成三维曲面的坐标。
图的表示方法 在计算机中，图可以通过两种主要的方式进行表示：邻接矩阵和邻接表。 2.1 邻接矩阵表示法 邻接矩阵是一个二维数组，用来表示图中节点之间的连接关系。...如果有边连接，那么矩阵元素的值通常为 1 ，否则为 0 。 2.2 邻接表表示法 邻接表是一种更加节省空间的图表示方法，它使用一个字典或者数组来存储每个节点及其相邻节点的列表。...C'], 'C': ['A', 'B'] } 在邻接表中，字典的键代表图中的节点，对应的值为一个列表，包含了与该节点相邻的节点。...图的创建和基本操作 在 Python 中，我们可以使用字典来表示邻接表，使用嵌套列表来表示邻接矩阵。下面我们通过示例代码来演示图的创建和基本操作。..._directed = directed 然后，我们实现添加节点和边的方法。对于无向图，当添加节点时，我们只需在邻接表中添加一个键为节点，值为空列表的项。
= len(fr.readlines()) #get the number of lines in the file # 定义返回样本的集二维数组; 只取了3个数据所以定义为3...; hoRatio = 0.50 #hold out 10% # 这个上面已经解释过了， 将文件中的样本数据生成矩阵; 或者说是二维数组; datingDataMat...; def img2vector(filename): # 用来存储每个图片拉成向量后的结果，这里的图片是32*32所以是1024; returnVect = zeros((1,1024...)) # fr = open(filename) # 二维矩阵的取值，或者是二维数组的取值; for i in range(32): # 在文件中每行存储的是图像的一行像素...txt classNumStr = int(fileStr.split('_')[0]) hwLabels.append(classNumStr) # 将每个文件中存放的手写体数字
但是如何存储上述的 ElementData 仍然存在问题,简单使用列表存储会导致元素访问速度由之前的O(1)变为O(m)(m为稀疏矩阵中的非0元素个数),使用字典存储应该是一种优化方案,但是同样存在元素节点负载较大的问题...这里尝试使用字典存储方式实现一下稀疏矩阵,考虑到需要提供字典键,我们可以将元素的位置信息通过一一映射的方式转换为键值(这里采用简单的拼接方式,细节见源码),同样是因为一一映射的缘故,通过键值我们也可以获得元素的位置信息...,基于此,字典中只需存储元素的数值即可,无需再存储元素的位置信息,可以节省一部分内存消耗....但如果考虑到数据缓存,代码复杂度等因素,个人还是建议将多维数组展平为一维数组,并提供多维方式的访问接口: // C++ // create array T* array = new T[row * col...,除非你能确定处理的矩阵密度大部分都小于临界值.
字典实例创建完成之后通过下标脚本的方式将整型值2赋值到字典实例的索引为bird的位置中。 更多关于字典（Dictionary）下标脚本的信息请参考读取和修改字典。...或者说“可选的int”，不是每个字典的索引都能得到一个整型值，对于没有设过值的索引的访问返回的结果就是nil；同样想要从字典实例中删除某个索引下的值也只需要给这个索引赋值为nil即可。...一个下标脚本参数是最常见的情况，但只要有合适的场景也可以定义多个下标脚本参数。如下例定义了一个Matrix结构体，将呈现一个Double类型的二维矩阵。...通过传入数组长度和初始值0。0到数组的一个构造器，将Matrix中每个元素初始值0。0。关于数组的构造方法和析构方法请参考创建一个空数组。...在阅读顺序从左上到右下的Matrix实例中的数组实例grid是矩阵二维数组的扁平化存储： ?
这就是哈希表解决哈希冲突的一种方式。可以看出，哈希表的作用就是将一些键值对映射到一个数组中，在这种实现方式下比二维数组更省内存。...Generally: 哈希表和二维数组做哈希，时间复杂度上区别不大，但是二维数组更消耗内存; 哈希表是基于数组实现的 题主所说的字典，如果是Python中的字典的话，本质上就是哈希，但是PyDict的Hash...哈希表在理想情况 / 平均下可以 查询，但C++中的map 由于是平衡树实现的，因此均摊查询复杂度是 ....所以STL中的字典速度是要比哈希表慢的... 哈希表可以理解为一维数组。...一维的这种数组叫做稀疏数组，二维的这种数组叫做稀疏矩阵。而对稀疏数组跟稀疏矩阵都有专门的保存算法。...从数学角度，哈希表可能是个稀疏数组，或者如果你认为它是二维的话，那就是个稀疏矩阵，如果这样的话，在存取时，它往往需要用专门的办法优化其存储占用。
，计算的是这两个数组对应下标元素的乘积和，即：内积；对于二维数组，计算的是两个数组的矩阵乘积；对于多维数组，结>果数组中的每个元素都是：数组a最后一维上的所有元素与数组b倒数第二维>上的所有元素的乘积和...；对于多维数组，计算的结果数组中的每个元素是：数组a和b最后一维的内积，因此a和b的最后一>维长度必须相同： inner(a,b)[i,j,k,m] = sum(a[i,j,:]*b[k,m,:])...()传入两个参数数组，a为N*N的二维数组，b为长度为N的一维数组，满足 : a * x = b，解得x矩阵即是N元一次方程的解； np.linalg.lstsq()传入的参数数组不要求a数组为正方形... 掩码数组可以使用各种下标对象对其进行存取，在被掩码的部分值为masked>，可以设置某个位置值为ma.masked使其失效； 3....load()会自动识别npz>文件，并且返回类似字典的对象，通过数组名为键，可以提取其中的数组； savetxt()、loadtxt()函数可以读写保存一维而二维数组的文本文件，输出>为间隔符分开的文本
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