sort方法接收一个函数作为参数，这里嵌套一层函数用来接收对象属性名，其他部分代码与正常使用sort方法相同. var arr = [ {name:'zopp',age:0}, {name...value2 = b[property]; return value1 - value2; } } console.log(arr.sort(compare('age'))) 如何根据参数不同...//数组根据数组对象中的某个属性值进行排序的方法 //使用例子：newArray.sort(sortBy('number',false)) //表示根据number属性降序排列;若第二个参数不传递...，默认表示升序排序 //@param attr 排序的属性 如number属性 //@param rev true表示升序排列，false降序排序 sortBy: function
有一个小需求：使用Python编写一个函数，两个列表arrayA和arrayB作为输入，将它们合并，删除重复元素，再对去重的列表进行排序，返回最终结果。...如果按照一步一步的做可以简单的写出如下Python代码： # Challenge: write a function merge_arrays(), that takes two lists of integers...arrayA + arrayB arrayD = list(set(arrayC)) arrayE = sorted(arrayD) return arrayE 我们可以对上述代码进行简化...，直接先将arrayA+arrayB合并，然后使用set函数将合并后的arrayA+arrayB转换成集合，这样就取到去重的效果，最后对对集合调用sorted函数进行排序返回即可。...，在Pycharm中的执行结果如下：
key2 string key3 string } testData := []a1{ a1{"1","2", "3"}, a1{"4","5", "6"}, } 上面的代码定义了一个结构体...，声明了一个数组。...采用循环变量可以修改数组中结构体的取值： for i := 0; i < len(testData); i++ { testData[i].key3 = "999" } fmt.Printf(..."%v", testData) 输出：[{1 2 999} {4 5 999}] 采用 range 获取的下标值，然后用下标方式引用的数组项也可以直接修改： for idx, _ := range testData...{ testData[idx].key3 = "999" } fmt.Printf("%v", testData) 输出：[{1 2 999} {4 5 999}] 采用 range 获取数组项不能修改数组中结构体的值
2022-04-17：给定一个数组arr，其中的值有可能正、负、0， 给定一个正数k。 返回累加和>=k的所有子数组中，最短的子数组长度。 来自字节跳动。力扣862。...答案2022-04-17： 看到子数组，联想到结尾怎么样，开头怎么样。 预处理前缀和，单调栈。 达标的前缀和，哪一个离k最近？ 单调栈+二分。复杂度是O(N*logN)。 双端队列。...} let mut l: isize = 0; let mut r: isize = 0; for i in 0..N + 1 { // 头部开始，符合条件的，...ans = get_min(ans, i as isize - dq[l as usize]); l += 1; } // 尾部开始，前缀和比当前的前缀和大于等于的
2024-12-25：特殊数组Ⅱ。用go语言，一个数组被称为“特殊数组”，如果它的每一对相邻元素的奇偶性不同。...给定一个整数数组 nums 和一个二维整数矩阵 queries，我们需要判断对于每一个查询 queries[i] = [fromi, toi]，对应的子数组 nums[fromi..toi] 是否为特殊数组...大体步骤如下： 1.首先通过函数isArraySpecial来判断数组中每一对相邻元素的奇偶性是否不同，以确定是否为特殊数组。...5.将每个查询的结果存储在布尔数组res中，并返回该数组作为输出。 总的时间复杂度： • 对数组nums的遍历需要O(n)的时间复杂度，其中n为数组的长度。...• 对查询二维矩阵queries的遍历需要O(q)的时间复杂度，其中q为查询矩阵的长度。 • 因此，总的时间复杂度为O(n + q)。
2023-04-19：给定一个非负数组arr任何两个数差值的绝对值，如果arr中没有，都要加入到arr里然后新的arr继续，任何两个数差值的绝对值，如果arr中没有，都要加入到arr里一直到arr大小固定...重复进行此操作，直到 list 不再发生变化为止，此时 list 的长度即为最终 arr 的长度。时间复杂度：O(n ^ 2)，其中 n 是 arr 的长度。...我们首先观察题目，发现每次增加的差值都是 arr 中已有的数值之间的差值，因此我们可以考虑对 arr 中的数值进行拆分，把每个数值拆成其所有可能的因子。...接下来，我们可以根据 factors 中的元素计算出所有可能的差值，并放入到一个新的列表 diffs 中。注意，为了避免重复计算，我们只需要计算 diffs 中不存在的差值即可。...最后，我们可以将 diffs 中的元素加入到 arr 中，并对 arr 进行去重操作。如果 arr 不再发生变化，说明 arr 的长度已经固定，此时 arr 的长度即为最终结果。
2022-08-24：给定一个长度为3N的数组，其中最多含有0、1、2三种值，你可以把任何一个连续区间上的数组，全变成0、1、2中的一种，目的是让0、1、2三种数字的个数都是N。返回最小的变化次数。...统计0,1,2扣去N/3的个数之和。比如1,1,1，1有3个，多了两个；而0和2都是0个，不统计；所以结果是2。时间复杂度：O(N)。代码用rust编写。...m的 return if once(arr, &mut cnt, m) { 1 } else { 2 }; }}// 只有一种数是少于N/3fn once(arr: &mut Vec...2// 少的数 0fn modify(arr: &mut Vec, more: i32, more_t: i32, less: i32, less_t: i32) -> bool {...// 少的数，和，另一种数other，能不能平均！都是10个！
2022-04-14：小美有一个长度为n的数组， 为了使得这个数组的和尽量大，她向会魔法的小团进行求助。 小团可以选择数组中至多两个不相交的子数组， 并将区间里的数全都变为原来的10倍。...小团想知道他的魔法最多可以帮助小美将数组的和变大到多少? 来自美团。 答案2022-04-14： 动态规划。 时间复杂度：O(N)。 空间复杂度：O(N)。 代码用rust编写。代码如下： #!...arr[0...i]原始累加和 // 2) dp[i-1] + arr[i] // 3) magic[i] // : arr[0..i]范围上，可以没有10倍区域、或者有10倍区域但是最多有一个的情况下....j]范围上，j一定要在10倍区域里，并且只有一个10倍区域的情况下，最大累加和 // 可能性1：只有arr[j]是10倍，arr[0..j-1]没有10倍 // 可能性2：magic[j-1] +....j]范围上，j一定要在10倍区域里，并且只有一个10倍区域的情况下，最大累加和 // 可能性1：只有arr[j]是10倍，arr[0..j-1]没有10倍 // 可能性2：magic[j-1] +
2022-05-23：给定一个数组arr，你可以随意挑选其中的数字， 但是你挑选的数中，任何两个数a和b，必须Math.abs(a - b) > 1。 返回你最多能挑选几个数。 来自美团。...时间复杂度：排序的。 额外空间复杂度：O(N)。 代码用rust编写。
2023-04-19：给定一个非负数组arr 任何两个数差值的绝对值，如果arr中没有，都要加入到arr里 然后新的arr继续，任何两个数差值的绝对值，如果arr中没有，都要加入到arr里 一直到arr...重复进行此操作，直到 list 不再发生变化为止，此时 list 的长度即为最终 arr 的长度。 时间复杂度：O(n ^ 2)，其中 n 是 arr 的长度。...我们首先观察题目，发现每次增加的差值都是 arr 中已有的数值之间的差值，因此我们可以考虑对 arr 中的数值进行拆分，把每个数值拆成其所有可能的因子。...接下来，我们可以根据 factors 中的元素计算出所有可能的差值，并放入到一个新的列表 diffs 中。注意，为了避免重复计算，我们只需要计算 diffs 中不存在的差值即可。...最后，我们可以将 diffs 中的元素加入到 arr 中，并对 arr 进行去重操作。如果 arr 不再发生变化，说明 arr 的长度已经固定，此时 arr 的长度即为最终结果。
1. ndarray 多维数组对象 NumPy库中的ndarray是一个多维数组对象，由两部分组成：实际的数据值和描述这些值的元数据。...大部分的数组操作仅仅涉及修改元数据的部分，并不改变底层的实际数据。 数组中的所有元素类型必须是一致的，所以如果知道其中一个元素的类型，就很容易确定该数组需要的存储空间。...实战：绘制正弦和余弦值 为了明显看到两个效果图的区别，可以将两个效果图放到一张图中显示。Matplotlib中的subplot()函数允许在一张图中显示多张子图。...通过PySpark调用Spark的API，配合MLlib与ML库，可以轻松进行分布式数据挖掘。 MLlib库是Spark传统的机器学习库，目前支持4种常见的机器学习问题：分类、回归、聚类和协同过滤。...另一个关键的数据结构为DataFrame，用于表示二维数组，作用和R语言里的data.frame很像。 Pandas内置了很多函数，用于分组、过滤和组合数据，这些函数的执行速度都很快。
PySpark StructType 和 StructField 类用于以编程方式指定 DataFrame 的schema并创建复杂的列，如嵌套结构、数组和映射列。...StructType是StructField的集合，它定义了列名、列数据类型、布尔值以指定字段是否可以为空以及元数据。...使用 StructField 我们还可以添加嵌套结构模式、用于数组的 ArrayType 和用于键值对的 MapType ，我们将在后面的部分中详细讨论。...下面学习如何将列从一个结构复制到另一个结构并添加新列。PySpark Column 类还提供了一些函数来处理 StructType 列。...还可以在逗号分隔的文件中为可为空的文件提供名称、类型和标志，我们可以使用这些以编程方式创建 StructType。
题目 给定两个非空二叉树 s 和 t，检验 s 中是否包含和 t 具有相同结构和节点值的子树。s 的一个子树包括 s 的一个节点和这个节点的所有子孙。...（s 也可以看做它自身的一棵子树） 解题思路 如果根节点就相同，那么需要判断一下两个根节点的子节点是否都相同。
---- 0.序言 本文主要以基于AWS 搭建的EMR spark 托管集群，使用pandas pyspark 对合作单位的业务数据进行ETL —- EXTRACT（抽取）、TRANSFORM（转换）...数据接入 我们经常提到的ETL是将业务系统的数据经过抽取、清洗转换之后加载到数据仓库的过程，首先第一步就是根据不同来源的数据进行数据接入，主要接入方式有三： 1.批量数据 可以考虑采用使用备份数据库导出...缺失值的处理 pandas pandas使用浮点值NaN(Not a Number)表示浮点数和非浮点数组中的缺失值，同时python内置None值也会被当作是缺失值。...DataFrame使用isnull方法在输出空值的时候全为NaN 例如对于样本数据中的年龄字段，替换缺失值，并进行离群值清洗 pdf["AGE"] = pd.to_numeric(pdf["AGE"],...和pandas 都提供了类似sql 中的groupby 以及distinct 等操作的api，使用起来也大同小异，下面是对一些样本数据按照姓名，性别进行聚合操作的代码实例 sdf.groupBy("SEX
( ) 类似于sql中的union函数，就是将两个RDD执行合并操作;但是pyspark中的union操作似乎不会自动去重，如果需要去重就使用下面的distinct distinct( ) 去除RDD中的重复值...并把同组的值整合成一个序列这是转化操作 reduceByKey() 按照各个键，对(key,value) pair进行聚合操作，对同一key对应的value，使用聚合计算这是转化操作， 而reduce...左数据或者右数据中没有匹配的元素都用None(空)来表示。 cartesian() 笛卡尔积，也被成为交叉链接。会根据两个RDD的记录生成所有可能的组合。...集合操作 描述 union 将一个RDD追加到RDD后面，组合成一个输出RDD.两个RDD不一定要有相同的结构，比如第一个RDD有3个字段，第二个RDD的字段不一定也要等于3....intersection() 返回两个RDD中的共有元素，即两个集合相交的部分.返回的元素或者记录必须在两个集合中是一模一样的，即对于键值对RDD来说，键和值都要一样才行。
SQL中实现条件过滤的关键字是where，在聚合后的条件中则是having，而这在sql DataFrame中也有类似用法，其中filter和where二者功能是一致的：均可实现指定条件过滤。...这里补充groupby的两个特殊用法： groupby+window时间开窗函数时间重采样，对标pandas中的resample groupby+pivot实现数据透视表操作，对标pandas中的pivot_table...，当接收列名时则仅当相应列为空时才删除；当接收阈值参数时，则根据各行空值个数是否达到指定阈值进行删除与否 dropDuplicates/drop_duplicates：删除重复行 二者为同名函数，与pandas...中的drop_duplicates函数功能完全一致 fillna：空值填充 与pandas中fillna功能一致，根据特定规则对空值进行填充，也可接收字典参数对各列指定不同填充 fill：广义填充 drop...），第二个参数则为该列取值，可以是常数也可以是根据已有列进行某种运算得到，返回值是一个调整了相应列后的新DataFrame # 根据age列创建一个名为ageNew的新列 df.withColumn('
Scala下实现，也就是通过Scala+SparkAPI实现整个机器学习流程以及结果解释分析； 根据需求分解任务如下： 学习scala基本语法、数据结构、IO等； 搭建Idea+scala+spark的本地开发环境...，也就是java的void val nil:Null = null // 空值 // Nothing是所有其他类的子类 Any是所有其他类的超类 AnyRef是所有引用类的基类 var name = "...表示空值； val定义的变量为常量，其值不能改变，而var定义的则是变量，值可以随便改，这里主要关注类型为集合时，可变与不可变如何理解，这点放到后面集合时再细说； IF-ELSE val x = 1 println...pyspark到Scala Spark 代码移植的过程相信大家都有很多经验，关键在于小步前进，千万别为了图快从头到尾搞完再运行，后面调起来更要命，把项目按功能模块划分，机器学习的项目基本还是比较简单的线性结构...对于udf的使用上，区别主要在于Scala与Python的函数定义以及Python中对Lambda的使用，官方建议是少用udf，最好在functions包里找找先； 特征工程 我在这部分花的时间比较多，
---- 0.序言 本文主要以基于AWS 搭建的EMR spark 托管集群，使用pandas pyspark 对合作单位的业务数据进行ETL ---- EXTRACT（抽取）、TRANSFORM（转换...缺失值的处理 pandas pandas使用浮点值NaN(Not a Number)表示浮点数和非浮点数组中的缺失值，同时python内置None值也会被当作是缺失值。...DataFrame使用isnull方法在输出空值的时候全为NaN 例如对于样本数据中的年龄字段，替换缺失值，并进行离群值清洗 pdf["AGE"] = pd.to_numeric(pdf["AGE"],...比如，有时候我们使用数据进行用户年龄的计算，有的给出的是出生日期，有的给出的年龄计算单位是周、天，我们为了模型计算方便需要统一进行数据的单位统一，以下给出一个统一根据出生日期计算年龄的函数样例。...和pandas 都提供了类似sql 中的groupby 以及distinct 等操作的api，使用起来也大同小异，下面是对一些样本数据按照姓名，性别进行聚合操作的代码实例 pyspark sdf.groupBy
在矩阵分解在协同过滤推荐算法中的应用中，我们对矩阵分解在推荐算法中的应用原理做了总结，这里我们就从实践的角度来用Spark学习矩阵分解推荐算法。 1....Spark推荐算法概述 在Spark MLlib中，推荐算法这块只实现了基于矩阵分解的协同过滤推荐算法。...ALS函数有两个函数，一个是train,这个函数直接使用我们的评分矩阵来训练数据，而另一个函数trainImplicit则稍微复杂一点，它使用隐式反馈数据来训练模型，和train函数相比，它多了一个指定隐式反馈信心阈值的参数...，比如我们可以将评分矩阵转化为反馈数据矩阵，将对应的评分值根据一定的反馈原则转化为信心权重值。...首先做一个最简单的预测，比如预测用户38对物品20的评分。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播
