创建矩阵 import numpy as np # 创建矩阵 matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]]) 向量 # 行向量 vector_row = np.array([1, 2, 3]) # 列向量 vector_column = np.array([[1],
**下三角矩阵(lower triangular):**M是一个下三角矩阵,当且仅当i<j时,M(i,j)=0 在一个n行的下三角矩阵中,非0区域的第一行有1个元素,第二行有2个元素,……第n行有个
上回说到,无论是 COO 格式的稀疏矩阵还是 DOK 格式的稀疏矩阵,进行线性代数的矩阵运算的操作效率都非常低。至于如何优化线性代数的矩阵运算的操作效率,继续改进三元组的存储方式可能不好办了,需要换一种存储方式。至于存储方式也不需要我们去实现,SciPy 已经实现了这样的稀疏矩阵存储方式,它就是另一个板块,这个板块共有 4 种稀疏矩阵格式,分别是{BSR, CSC, CSR, LIL},这一回先介绍 LIL 格式的稀疏矩阵!
大家好,我是「程序员小熊」,就职于「华为」。今天给大家带来一道与数组相关的题目,这道题同时也是脸书和彭博的面试题,即力扣上的第 283 题-移动零。
大家好,我是「程序员小熊」,就职于华为。今天给大家带来一道与数组相关的题目,这道题同时也是脸书和彭博的面试题,即力扣上的第283题-移动零。
初始化的含义是创建变量时赋予其一个初始值,而赋值的含义是把对象的当前值擦去,并用一个新值替代它。
思路:创建一个临时数组nonZeroElements,遍历nums,将nums中非0元素赋值到nonZeroElements中,而后按顺序将nonZeroElements赋值到nums上,未遍历的元素置0;
大家好,我是「程序员小熊」,就职于「华为」。在上期 你不可不会的几种移动零的方法 中,小熊主要介绍了「末尾补零」和「交换零元素与非零元素」两种方法解答力扣第283题-移动零。
一、pair历史概述 C++标准库的第1版(C++98),提供了一个简单的class,用来处理类型不同的两个(一对)值,这个就是pair。到了C++11,pair被重新定义,有了很大扩展 pair与tuple: tuple在TR1被引入,它是对pair的扩展 tuple在后面详细概述。 二、pair概述 特点: 一个pair保存两个数据,pair是一个用来生成特定类型的模板 当创建一个pair时,我们必须提供两个类型名,pair的数据成员具有对应的类型 C++标准库内部多出用到了pair: 例如容器map、
官方文档地址:https://tensorflow.google.cn/api_guides/python/sparse_ops
给定一个数组 nums,编写一个函数将所有 0 移动到数组的末尾,同时保持非零元素的相对顺序。
转置运算是一种最简单的矩阵运算,对于一个m*n的矩阵M( 1 = < m < = 10000,1 = < n < = 10000 ),它的转置矩阵T是一个n*m的矩阵,且T( i , j )=M( j , i )。显然,一个稀疏矩阵的转置仍然是稀疏矩阵。你的任务是对给定一个m*n的稀疏矩阵( m , n < = 10000 ),求该矩阵的转置矩阵并输出。矩阵M和转置后的矩阵T如下图示例所示。
处理好的区间,分为两个部分,左边为非零元素,右边全部为零,所以dest是一个分界线
前面已经介绍了 index_select 和 mask_select 两个选择函数,这两个函数通过一定的索引规则从输入张量中筛选出满足条件的元素值,只不过 index_select 函数使用索引 index 的索引规则,而 mask_select 函数使用布尔掩码 mask 的索引规则。
上回说到 LIL 格式的稀疏矩阵的 rows 属性和 data 属性是一个其元素是动态数组的数组。其在内存中的存储方式为一个外围定长数组的元素是指向对应动态数组的基地址的指针。这一回,我们需要把这样的指针给消去。然而,仅仅是为什么要消去就是一个很复杂的问题,复杂到完全不能直接回答。因此,首先我需要针对 CPU 访问内存数据的过程外加上程序的局部性原理这两个基础的背景知识进行讲解。
上回说到,计算机存储稀疏矩阵的核心思想就是对矩阵中的非零元素的信息进行一个必要的管理。然而,我们都知道在稀疏矩阵中零元素的分布通常情况下没有什么规律,因此仅仅存储非零元素的值是不够的,我们还需要非零元素的其他信息,具体需要什么信息很容易想到:考虑到在矩阵中的每一个元素不仅有值,同时对应的信息还有矩阵的行和列。因此,将非零元素的值外加上其对应的行和列构成一个三元组(行索引,列索引,值)。然后再按照某种规律存储这些三元组。
链接: https://leetcode.cn/problems/move-zeroes
张量是一种多线性函数,用于表示矢量、标量和其他张量之间的线性关系,其在n维空间内有n^r个分量,每个分量都是坐标的函数。张量在坐标变换时也会按照某些规则作线性变换,是一种特殊的数据结构,在MindSpore网络运算中起着重要作用。
类的基本思想是数据抽象data abstraction和封装encapsulation。数据抽象是一种依赖于接口interface和实现implementation分离的编程技术。类的接口包括用户所能执行的操作;类的实现则包括类的数据成员、负责接口实现的函数体以及定义类所需的各种私有函数。
假设p是指针,当delete p;时,后面一定要p=NULL将p指向空 cin cout cerr 都是iostream类型的对象。cout<<"hello world"<<endl; 其中cout是左操作数对象,<<是操作符,作用是将右操作数写到左操作数对象,"hello world"是右操作数,前面半句话的意思是将hello world写入cout对象。同理,<<endl是将endl写入cout,endl表示刷新缓冲区并换行。 std::cout ::是作用域操作符,表示std名空间下的cout,用来
C++ 语言 的 标准模板库 ( STL , Standard Template Library ) 中 的 vector 容器 是一种 " 动态数组 " , 该容器 的 大小 可以在运行时 动态 增长 或 缩小 ;
类似于函数,但是其()中的参数不是真的函数参数,在编译器进行宏展开时对()里的参数进行"一对一"的替换。
找到非零元素的索引和值 语法 k = find(X) k = find(X)返回一个向量,其中包含数组X中每个非零元素的 线性索引 。 如果X是一个向量,那么find返回一个与X方向相同的向量 如果X是一个多维数组,那么find返回结果的线性索引的列向量 如果X不包含非零元素或为空,则find返回一个空数组 k = find(X,n) k = find(X,n)返回与X中的非零元素对应的前n个索引 k = find(X,n,direction) k = find(X,n,direction),其中dire
一、C++类的定义 C++中使用关键字 class 来定义类, 其基本形式如下:
Many language and library facilities rely on default constructors to initialize their elements, e.g. T a[10] and std::vector<T> v(10). A default constructor often simplifies the task of defining a suitable moved-from state for a type that is also copyable.
**三对角矩阵(tridiagonal):**M是一个三对角矩阵,当且仅当|i-j|>1时,M(i,j)=0。 在一个rows×rows的三对角矩阵中,非0元素排列在如下三条对角线上: 1)主对角
在矩阵中,若数值为0的元素数目远远多于非0元素的数目,并且非0元素分布没有规律时,则称该矩阵为稀疏矩阵;与之相反,若非0元素数目占大多数时,则称该矩阵为稠密矩阵。定义非零元素的总数比上矩阵所有元素的总数为矩阵的稠密度。
稀疏矩阵是指矩阵中大部分元素为零的矩阵。在实际应用中,很多矩阵都是稀疏的,比如网络图、文本数据等。由于矩阵中存在大量的零元素,因此稀疏矩阵的存储和计算都具有一定的特殊性。
在初阶阶段,我们已经接触过STL中的部分容器,比如:vector、list、deque。forward_list(C++11)等,这些容器统称为序列式容器,因为其底层为线性序列的数据结构,里面 存储的是元素本身。那什么是关联式容器?它与序列式容器有什么区别?
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。这种直接访问的特性使得散列表在处理查询操作时非常高效。因此,无论是进行数据检索、缓存操作,还是实现关联数组,散列表都是一种非常有用的工具。这种高效性使得散列表在需要快速查找和访问数据的场景中特别有用,比如在搜索引擎的索引中。散列表的基本实现涉及两个主要操作:插入(Insert)和查找(Lookup)。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。这是因为在散列表中,不同的键可能会被哈希到同一位置。这是散列表实现中的一个重要挑战。常见的冲突解决方法有开放寻址法和链地址法。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。当一个元素被插入到散列表中时,如果当前位置已经存在另一个元素,那么下一个空闲的单元将用于存储新的元素。然而,这个方法的一个缺点是,在某些情况下,可能会产生聚集效应,导致某些单元过于拥挤,而其他单元过于稀疏。这可能会降低散列表的性能。链地址法是一种更常见的解决冲突的方法,其中每个单元都存储一个链表。当一个元素被插入到散列表中时,如果当前位置已经存在另一个元素,那么新元素将被添加到链表的末尾。这种方法的一个优点是它能够处理更多的冲突,而且不会产生聚集效应。然而,它也有一个缺点,那就是它需要更多的空间来存储链表。总的来说,散列表是一种非常高效的数据结构,它能够快速地查找、插入和删除元素。然而,为了保持高效性,我们需要处理冲突并采取一些策略来优化散列表的性能。例如,我们可以使用再哈希(rehashing)技术来重新分配键,以更均匀地分布散列表中的元素,减少聚集效应。还可以使用动态数组或链表等其他数据结构来更好地处理冲突。这些优化策略可以显著提高散列表的性能,使其在各种应用中更加高效。
🔎🔎如果说代码有灵魂,那么它的灵魂一定是👉👉算法👈👈,因此,想要写出💚优美的程序💚,核心算法是必不可少的,少年,你渴望力量吗😆😆,想掌握程序的灵魂吗❓❗️那么就必须踏上这样一条漫长的道路🏇🏇,我们要做的,就是斩妖除魔💥💥,打怪升级!💪💪当然切记不可😈走火入魔😈,每日打怪,拾取经验,终能成圣🙏🙏!开启我们今天的斩妖之旅吧!✈️✈️
当定义一个类时,我们显式或者隐式地指定此类型对象拷贝、移动、赋值和销毁时做什么。一个类通过定义五种特殊的成员函数来控制这些操作:
本节我们将学习vector容器的使用和操作,让我们学习起来吧! 库函数网址查询:https://legacy.cplusplus.com/reference/vector/vector/?kw=vector
vector 是 STL 中的容器之一,其使用方法类似于数据结构中的 顺序表,得益于范型编程和 C++ 特性的加持,vector 更强大、更全能;在模拟实现 vector 时,还需要注意许多细枝末节,否则就很容易造成重复析构及越界访问
通过下面primer中的一道习题,可以更深刻的了解,析构函数,复制构造函数,赋值操作符重载,默认构造函数的使用。 但是我的结果与primer习题解答里面的并不相同,可能是编译器不同的原因导致。 // test1107.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。 // #include "stdafx.h" #include <iostream> #include <vector> using namespace std; struct Exam{ Exam(){ cout<<"Exam()"<<e
上回说到,CSR 格式的稀疏矩阵基于程序的空间局部性原理把当前访问的内存地址以及周围的内存地址中的数据复制到高速缓存或者寄存器(如果允许的话)来对 LIL 格式的稀疏矩阵进行性能优化。但是,我们都知道,无论是 LIL 格式的稀疏矩阵还是 CSR 格式的稀疏矩阵全都把稀疏矩阵看成有序稀疏行向量组。然而,稀疏矩阵不仅可以看成是有序稀疏行向量组,还可以看成是有序稀疏列向量组。我们完全可以把稀疏矩阵看成是有序稀疏列向量组,然后模仿 LIL 格式或者是 CSR 格式对列向量组中的每一个列向量进行压缩存储。然而,模仿 LIL 格式的稀疏矩阵格式 SciPy 中并没有实现,大家可以尝试自己去模仿一下,这一点也不难。因此,这回直接介绍模仿 CSR 格式的稀疏矩阵格式——CSC 格式。
对象和对象之间的关系:分别使用不同的内存来存储数据,使用相同的内存上的函数(一份函数拷贝)
直接说答案,这个问题无法实现。原因是因为std::vector容器的插入一定会调用类对象的构造函数或者移动构造函数。
机器之心转载 来源:Jacen的技术笔记 作者:Jacen 对于想要入门C++的同学来说,《C++ Primer》是一本不能错过的入门书籍,它用平易近人的实例化教学激发学生的学习兴趣,帮助学生一步步走进C++的大门。在本文中,作者Jacen用两万多字总结了《C++ Primer 中文版(第五版)》1-16章的阅读要点,可以作为该书的阅读参考。注:原书更为详细,本文仅作学习交流使用。 第一章 开始 1.1 编写一个简单的C++程序 int main() { return 0; } 每个C++程序都包含一个或多
数组是存储同一类型数据的数据结构,使用数组时需要定义数组的大小和存储数据的数据类型。
注意vector的圆括号与花括号初始化是不同的:圆括号是通过调用vector的构造函数进行初始化的,如果使用了花括号那么初始化过程会尽可能会把花括号内的值当做元素初始值的列表来处理。如果初始化时使用了花括号但是提供的值又无法用来列表初始化,那么就考虑用这些值来调用vector的构造函数了。
通常,矩阵的大部分值都是零,因此在矩阵中,将数值为0的元素的数目远远大于非0的元素的数目,并且非0元素分布无规律时,称为稀疏矩阵;反之,则称为稠密矩阵。
类型说明符,随后紧跟着一个或者多个变量名组成的列表,其中变量名以逗号分隔,最后以分号结束。
题目描述:Given an array nums, write a function to move all 0’s to the end of it while maintaining the relative order of the non-zero elements. 给定一个数组 nums,编写一个函数将所有 0 移动到数组的末尾,同时保持非零元素的相对顺序。
//这个概念是为了实现限制成员函数仅仅用于左值或右值,带有引用修饰词的成员函数,不必是虚函数
地址:https://leetcode-cn.com/problems/move-zeroes/
对于一个n*n的稀疏矩阵M(1 <= n <= 1000),采用三元组顺序表存储表示,查找从键盘输入的某个非零数据是否在稀疏矩阵中,如果存在则输出OK,不存在则输出ERROR。稀疏矩阵示例图如下:
Lambda我们可以将其理解为一个未命名的内联函数。 与任何函数类似,一个lambda具有一个返回类型,一个参数列表和一个函数体。 但与函数不同,lambda可能定义在函数内部。 一个lambda表达式具有如下形式: [capture list] (parameter list) ->return type {function body} capture list: 捕获列表,是一个lambda所在函数中定义的局部变量列表(通常为空) parameter list:参数列表 return type:返回类型 function body:函数体 但是与普通函数不同,lambda必须使用尾置返回来指定返回类型 我们可以忽略参数列表和返回类型,但必须永远包含捕获列表和函数体
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