例62：有一个已经排好序的数组，要求C语言实现输入一个数后，按原来排序的规律将它插入数组中。...解题思路：假设数组a有n个元素，而且已按升序排列，在插入一个数时按以下方法处理： 如果插入的数num比a数组最后一个数大，则将插入的数放在a数组末尾。... } printf("\n");//换行 printf("输入要插入的数：\n");//提示语句 scanf("%d",&num);//键盘录入要插入的数 end=a[9];//将最后一个数赋值给...end if(num>end)//先和最后一个数比大小 { a[10]=num; } else { //小于的话，依次比较，直到比插入的数大 for(...以上，如果你看了觉得对你有所帮助，就给小林点个赞，分享给身边的人叭，这样小林也有更新下去的动力，跪谢各位父老乡亲啦~ C语言 | 将一个数按大小顺序插入数组中 更多案例可以go公众号：C语言入门到精通
Python 用散列表来实现 dict。 散列表其实是一个稀疏数组（总是有空白元素的数组称为稀疏数组）。在一般书中，散列表里的单元通常叫做表元（bucket）。...在 dict 的散列表当中，每个键值对都占用一个表元，每个表元都有两个部分，一个是对键的引用，一个是对值的引用。因为每个表元的大小一致，所以可以通过偏移量来读取某个表元。...Python会设法保证大概还有三分之一的表元是空的，当快要达到这个阀值的时候，会进行扩容，将原散列表复制到一个更大的散列表里。 如果要把一个对象放入到散列表里，就先要计算这个元素键的散列值。...添加新元素跟上面的过程几乎一样，只不过在发现空表元的时候会放入这个新元素，不为空则为散列重复，继续查找。 当往 dict 里添加新元素并且发生了散列冲突的时候，新元素可能会被安排存放到另一个位置。...无论何时，往 dict 里添加新的键，python 解析器都可能做出为字典扩容的决定。扩容导致的结果就是要新建一个更大的散列表，并把字典里已有的元素添加到新的散列表里。
从这100个文件中，各取第一个字符串，放入数组，然后比较大小，把最小的那个字符串放入合并后的大文件，并从数组中删除。...假设，这最小字符串来自13.txt这个小文件，就再从该小文件取下一个字符串并放入数组，重新比较大小，并且选择最小的放入合并后的大文件，并且将它从数组中删除。...优先级队列，即堆： 将从小文件中取出的字符串放入小顶堆，则堆顶元素就是优先级队列的队首，即最小字符串 将这个字符串放入大文件，并将其从堆中删除 再从小文件中取出下一个字符串，放入到堆 循环该过程，即可将...无论何时需查询当前的前K大数据，都可以里立刻返回给他 5 利用堆求中位数 求动态数据集合中的中位数： 数据个数奇数 把数据从小到大排列，第 \frac{n}{2}+1 个数据就是中位数 数据个数是偶数...{n}{2} 个数据 即可从一个堆不停将堆顶数据移到另一个堆，以使得两个堆中的数据满足上面约定。
low…high]拷贝进aux[low…high]中 辅助数组aux的任务有两项：比较元素大小， 并在aux中逐个取得有序的元素放入原数组a中 （通过1使aux和a在low-high的位置是完全相同的！...将较小的元素放入原数组a中（若a[0]已被占则放在a[1]…依次类推），并取得较小元素的下一个元素， 和另一个序列中较大的元素比较。...先比较aux中2和1的大小，因为2>1，所以将1放入a[0]。这时， 游标 i 不动， 游标 j 右移， 游标 k 右移。 ? 比较aux中2和3的大小，因为2<3，所以将2放入a[1]。...比较aux中4和3的大小，因为3<4，所以将3放入a[2]。这时， 游标 i 不动， 游标 j 右移， 游标 k 右移。 ? ? ? ? ?...由图示易知， 因为外部sort和merge的参数顺序是相同的， 所以，无论递归过程中辅助数组和原数组的角色如何替换，对最后一次调用的merge而言（将整个数组左右半边合为有序的操作）， 最终被排为有序的都是原数组
python 的字典内部使用的数据结构是 hash 表 一、hash 表相关概念 哈希表其实是一个稀疏数组（总是有空白元素的数组称为稀疏数组）。...在 dict 的散列表当中，每个键值对都占用一个表元，每个表元都有两个部分，一个是对键的引用，另一个是对值的引用。因为所有表元的大小一致，所以可以通过偏移量来读取某个表元。...只不过对于新增，在发现空表元的时候会放入一个新元素；对于更新操作，在找到相对应的表元后，原表里的值对象会被替换成新值。...无论何时往字典里添加新的键，Python 解释器都可能做出为字典扩容的决定。扩容导致的结果就是要新建一个更大的散列表，并把字典里已有的元素添加到新表里。...这个过程中可能会发生新的散列冲突，导致新散列表中键的次序变化。 上面提到的这些变化是否会发生以及如何发生，都依赖于字典背后的具体实现，因此你不能很自信地说自己知道背后发生了什么。
更改ndarray的大小将创建一个新数组并删除原来的数组。 NumPy数组中的元素都需要具有相同的数据类型，因此在内存中的大小相同。...换句话说，为了高效地使用当今科学/数学基于Python的工具（大部分的科学计算工具），你只知道如何使用Python的原生数组类型是不够的 - 还需要知道如何使用NumPy数组。...关于数组大小和速度的要点在科学计算中尤为重要。举一个简单的例子，考虑将1维数组中的每个元素与相同长度的另一个序列中的相应元素相乘的情况。...所有的ndarray都是同质的：每个条目占用相同大小的内存块，并且所有块都以完全相同的方式进行解释。如何解释数组中的每个项是由一个单独的数据类型对象指定的，其中一个对象与每个数组相关联。...Out[7]: array([ 0, 1, 4, 9, 16]) 基本操作 copyto(dst, src[, casting, where]) 将值从一个数组复制到另一个数组
算法图解 来看一下归并排序的执行过程如下图： 接下来考虑如何使用C#代码实现一个归并排序算法？...比较两个指针所指的元素大小，将较小的元素加入 temp 数组中，并将对应的指针向后移动一位。 重复步骤 3，直到其中一个指针超出了数组的范围。 将另一个数组中剩余的元素加入 temp 数组中。...在合并过程中，如果前半部分（图解左侧）和后半部分（图解右侧）之间有相同元素，先把前半部分中相同的值放入临时数组temp，再把后半部分中的相同的值放入临时数组temp，那么就能保证值相同的元素在合并前后的先后顺序不变...无论输入数组的初始状态如何，归并排序的时间复杂度都保持不变。 「内存消耗：」很明显，归并排序使用了额外的内存空间，所以它不是原地排序算法。...在任意时刻，只会有一个函数在执行，也就只会有一个临时数组temp在使用，占用的临时空间内存最大也不会超过 n 个数据的大小，对应的空间复杂度也就是 O(n) 。
标签：Python，Pillow库 本文介绍如何使用Python给图像添加水印（文本或图片）。前面，我们已经学习了： 使用Python批量给图片添加文本 这里，尝试给图片添加Logo和文本。...让我们将两个图像文件加载到Python中。这是相同的图像，但格式不同，一个是PNG，另一个是JPG。让我们看看这两个图像文件之间的差异。 图1 对于计算机来说，图像文件基本上是一组数字。...将这两个图像文件加载到NumPy数组将有助于可视化这个概念。 示例PNG和JPG图像的大小均为1100 x 1100像素。然而，shape属性中的最后一个数字不同：JPG是3，而PNG是4。...换句话说，对于每个RGB值为[255,255,255,180]的像素，我们将alpha通道设置为0，以使像素完全透明。 由于我们已经将图像的RGBA值放入Numpy数组中，因此操纵颜色很容易。...我们首先将水印图像的大小调整为基础图像的1/5，当然也可以使用另一种适合你需要的大小。 图6 然后，将创建一个与基础图像大小相同的空“画布”，并将此画布设置为处处透明。
my_dict.keys() 在 Python3 中返回值是一个 "视图","视图"就像是一个集合，而且和字典一样速度很快。但在 Python2中，my_dict.keys() 返回的是一个列表。...散列表其实是一个稀疏数组（总有空白元素的数组叫稀疏数组），在 dict 的散列表中，每个键值都占用一个表元，每个表元都有两个部分，一个是对键的引用，另一个是对值的引用。...因为所有表元的大小一致，所以可以通过偏移量来读取某个表元。python 会设法保证大概有1/3 的表元是空的，所以在快要达到这个阈值的时候，原有的散列表会被复制到一个更大的空间。...如果要把一个对象放入散列表，那么首先要计算这个元素的散列值。Python内置的 hash() 方法可以用于计算所有的内置类型对象。如果两个对象在比较的时候是相等的，那么它们的散列值也必须相等。...5、往字典里添加新键可能会改变已有键的顺序 无论何时向字典中添加新的键，Python 解释器都可能做出为字典扩容的决定。
根据上图的类关系图，我们研究一下源码中，类与类之间的关系，方法是如何从抽象到具体的。 一、Iterable 接口 Iterable 是最顶层的接口，继承这个接口的类可以被迭代。...判断类： isEmpty()：判断集合是否不含有任何元素； contains()：判断集合中是否含有至少一个对应元素； containsAll()：判断集合中是否含另一个集合的所有元素； 操作类： add...因为是新实例，所以对原数组的操作不会影响新数组，反之亦然； 它有一多态方法参数为T[]，此时调用 toArray()会将内部数组中的元素全部放入指定数组，如果结束后指定数组还有剩余空间，那剩余空间都放入...在 JDK8 之前，接口没有默认实现，如果抽象类还不提供一个实现，那么无论实现类是否需要这个方法，那么他都一定要实现这个方法，这明显不太符合我们设计的初衷。...finishToArray(r, it) : r; } 其中，在 finishToArray(r, it) 这个方法里涉及到了一个扩容的过程： // 成员变量，允许数组理论允许的大小 private static
对于一个二进制二维数组，装箱问题可以视为如何将多个矩形子块（即一组1的集合）紧凑地放入有限大小的容器中。这种问题也称为二维装箱问题（2D Bin Packing Problem）。...目标是将这些块放入 bin 中，使得每个块都不与其他块或 bin 的边界重叠。同时，还需计算出在将所有块放入 bin 之后，剩余的空位置数量。...如果有足够的空间，则使用 packing 函数将块放入 bin 中。重复步骤 1 和 2，直到将所有块都放入 bin 中或没有更多空间来放置块。计算 bin 中剩余的空位置数量。...以下是在 Python 中实现上述算法的代码示例：def isSpaceFree(bin, row, column, block): """检查 `bin` 中是否有足够的空间来放置指定大小的块。...然后，它创建一个 bin 二维数组。接下来，它遍历块的大小列表，并尝试将每个块放入 bin 中。如果找到一个足够的空间来放置块，则将块放入 bin 中，并继续尝试将下一个块放入 bin 中。
即从集合的一端放入事物，再从另一端去获取它们，事物放入集合的顺序和被取出的顺序是相同的。 队列通常被当做一种可靠的将对象从程序的某个区域传输到另一个区域的途径。...队列在并发编程中尤为重要，因为它们可以安全地将对象从一个任务传输到另一个任务。...虽然这可以通过继承 AbstractCollection 而很容易地实现，但是无论如何还是要被强制去实现 iterator() 和 size() 方法，这些方法 AbstractCollection 没有实现...虽然可以在运行时创建数组，但是一旦创建数组，就无法更改数组的大小 Collection 保存单一元素，而 Map 包含相关联的键值对。...各种 Collection 和各种 Map 都可以在你向其中添加更多的元素时，自动调整其尺寸大小。
每一次需要申请内存的时候，总会申请大块内存，将申请的内存大小记录在 allocated 中，而实际使用的内存大小记录在 ob_size 中。...这个缓冲池与列表不一样的是，数组中每个元素指向的是一个单链表的头指针，这个链表中元组对象的 ob_item[0] 指向下一个元组，且每个元组长度一致。...上述这种边界情况十分罕见，为了避免这种情况出现，还是避免出现在元组中放入可变序列这种操作。 字典 Python 中另外一种十分重要的数据结构就是字典，在各种程序中被广泛使用。...键的次序取决于添加顺序 当往 dict 里添加新键而又发生散列冲突的时候，新键可能会被安排存放到另一个位置。...往字典里添加新键可能会改变已有键的顺序 无论何时往字典里添加新的键，Python 解释器都可能做出为字典扩容的决定。扩容导致的结果就是要新建一个更大的散列表，并把字典里已有的元素添加到新表里。
但是，同一个函数(cv2_resize)在一个数组上运行比另一个数组慢 100 倍，为什么捏？...换句话说，步幅定义了数组在内存中的布局。无论好坏，numpy 在数组形状和数据类型方面非常灵活，因为它支持许多不同的步幅值。...而且，如果这种侮辱还不够，cv2.resize 使用 (width, height) 元组作为目标大小，将产生一个形状为 (height, width) 的输出数组。...同样地，如果我们将这个数据重新解释为一个具有 numpy 的默认步幅的 (height, width) 数组，我们将隐式地对图像进行转置。但是调整大小并不在乎！...Python 和 C/C++/Rust 混合——无论是具有大量 Python 扩展 API 的 C 程序，还是在 C 中完成所有繁重工作的 Python 程序——似乎在高性能、数值、桌面/服务器领域占据主导地位
2^16 个桶），把剩余的低 16 位放入该桶对应的 Container 中。...由于数组是有序的，存储和查询时都可以通过二分查找快速定位其在数组中的位置。 后面会讲解为什么超过最大容量 4096 时变更 Container 类型。...下面我们具体看一下数据如何被存储的，例如，0x00020032（十进制131122）放入一个 RBM 的过程如下图所示： ?...由于每个 Bitmap Container 需要处理低 16 位数据，也就是需要使用 Bitmap 来存储需要 8192 B（2^16/8）, 而一个 Long 值占 8 个 B，所以数组大小为 1024...下面我们具体看一下数据如何被存储的，例如，0xFFFF3ACB（十进制4294916811）放入一个 RBM 的过程如下图所示： ?
NumPy是用于Python的科学计算库。它是数据科学领域中许多其他库（例如Pandas）的基础。 在机器学习领域，无论原始数据采用哪种格式，都必须将其转换为数字数组以进行计算和分析。...广播描述了在算术运算期间如何处理具有不同形状的数组。我们将通过示例来理解和练习广播的细节。 我们首先需要提到数组的一些结构特性。...维度:索引的数量 形状:数组在每个维度上的大小 大小:数组中元素的总数。 尺寸的计算方法是将每个维度的尺寸相乘。我们来做一个简单的例子。...广播在这种情况下提供了一些灵活性，因此可以对不同形状的数组进行算术运算。 但是有一些规则必须满足。我们不能只是广播任何数组。在下面的例子中，我们将探索这些规则以及广播是如何发生的。...换句话说，如果维度中的大小不相等，则其中之一必须为1。 考虑以下示例。我们有几个二维数组。二维尺寸相等。但是，它们中的一个在第一维度上的大小为3，而另一个在大小上为1。
01背包 二维dp数组01背包 完整C++测试代码 总结 下面我们将进入01背包优化环节----滚动数组 一维dp数组（滚动数组） 一维dp01背包完整C++测试代码 总结 ---- 01背包 有N件物品和一个最多能被重量为...例如：一个物品的价值是-2，但对应的位置依然初始化为0，那么取最大值的时候，就会取0而不是-2了，所以要初始化为负无穷。 这样才能让dp数组在递归公式的过程中取最大的价值，而不是被初始值覆盖了。...其实都可以！！但是先遍历物品更好理解。 那么我先给出先遍历物品，然后遍历背包重量的代码。...---- 3.一维dp数组如何初始化 关于初始化，一定要和dp数组的定义吻合，否则到递推公式的时候就会越来越乱。...因为一维dp的写法，背包容量一定是要倒序遍历（原因上面已经讲了），如果遍历背包容量放在上一层，那么每个dp[j]就只会放入一个物品，即：背包里只放入了一个物品。
List 的行为和数组几乎完全相同： List 内部按照放入元素的先后顺序存放，每个元素都可以通过索引确定自己的位置， List 的索引和数组一样，从 0 开始。...中时,其大小将会动态地增长.内部的元素可以直接通过 get 与 set 方法进行访问,因为 ArrayList 本质上就是一个数组。...Iterator 对象知道如何遍历一个 List ，并且不同的 List 类型，返回的 Iterator 对象实现也是不同的;只要实现了 Iterable 接口的集合类都可以直接用 for each 循环来遍历...，可以放入 null，但只能放入一个 null，两者中的值都不能重复;TreeSet 是有序的，因为它实现了 SortedSet 接口。...默认初始容量和扩容机制： HashTable 中的 hash 数组初始大小是 11，增加的方式是 old*2+1。HashMap 中 hash 数组的默认大小是 16，而且一定是 2 的指数。
resize与reshape功能类似，主要有3点区别： resize面向对象操作时，执行inplace操作，调用np.resize类方法时则不改变原数组形状；而reshape无论如何都不改变原数组形状...唯一的区别在于在处理一维数组时：hstack按axis=0堆叠，且不要求两个一维数组长度一致，堆叠后仍然是一个一维数组；而column_stack则会自动将两个一维数组变形为Nx1的二维数组，并仍然按axis...permutation、shuffle，对给定序列实现随机排列，前者返回一个新数组，后者是inplace操作 seed，因为计算机中的随机数严格讲都是伪随机，需要依赖一个随机数种子来不断生成新的随机数，...除了随机数包，numpy下的另一个常用包是线性代数包，常见的矩阵操作均位于此包下。由于点积dot()和向量点积vdot()操作使用较为频繁，所以全局可用。...13 关于广播机制 可能困扰numpy初学者的另一个用法是numpy的一大利器：广播机制。
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