创建数组，赋值3个元素，数组的索引就是0，1，2，没有3索引，因此我们不能访问数组中不存在的索引，程序运 行后，将会抛出 ArrayIndexOutOfBoundsException 数组越界异常。在开发中，数组的越界异常是不能出现的，一 旦出现了，就必须要修改我们编写的代码。
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本专题主要介绍哈希表和指针两种方法来解决该类问题，从两个数之和引申到三个数之和，再从四个数之和的问题上思考如何构建出一种通用的代码（可以解决N个数之和）。本文主要内容是通过001问题来初步了解数组求和的两种常用方法。
创建数组，赋值 3 个元素，数组的索引就是 0 ， 1 ， 2 ，没有 3 索引，因此我们不能访问数组中不存在
/* 练习题（1） 数组遍历：就是依次输出数组中的每一个元素。 注意：数组提供了一个属性length，用于获取数组的长度。 格式：数组名.length */ class ArrayTest
欢迎回到这个关于神经网络编程的系列。在这篇文章中，我们将学习张量的Reduction 运算。
定义：堆就是用数组实现的完全二叉树，并且根据堆属性来排序，决定节点在树中的顺序
列表（list）、 元组（tuple） 和字典（dict）是Python中非常常用的三种集合类型数据结构，这三种数据结构都可用于保存多个数据项，这对于编程而言是非常重要的。这是因为程序不仅需要使用单个变量来保存数据，还需要使用多种数据结构来保存大量数据，而列表、元组和字典就可满足保存大量数据的需求。
这个自动编号称为数组索引(index)，可以通过数组的索引访问到数组中的元素。
统计运算非常常用。本文介绍Pandas中的统计运算函数，这些统计运算函数基本都可以见名知义，使用起来非常简单。
在Python中，可以使用内置函数max和min来分别找出一个列表中的最大值和最小值。这两个函数非常简单易用，无需编写任何复杂的代码即可找到指定列表中的最大或最小值。
B+ 树为了维护索引有序性，在插入新值的时候需要做必要的维护。如果插入的值比最大值id大，则只需要最后记录后面插入一个新记录。如果新插入的ID值在原先的有序中间，就相对麻烦了，需要逻辑上挪动后面的数据，空出位置。如果所在的数据页已经满了，根据 B+ 树的算法，这时候需要申请一个新的数据页，然后挪动部分数据过去。这个过程称为页分裂。在这种情况下，性能自然会受影响。 除了性能外，页分裂操作还影响数据页的利用率。原本放在一个页的数据，现在分到两个页中，整体空间利用率降低大约 50%。 当然有分裂就有合并。当相邻两个页由于删除了数据，利用率很低之后，会将数据页做合并。合并的过程，可以认为是分裂过程的逆过程。 基于上面的索引维护过程说明，我们来讨论一个案例： 你可能在一些建表规范里面见到过类似的描述，要求建表语句里一定要有自增主键。当然事无绝对，我们来分析一下哪些场景下应该使用自增主键，而哪些场景下不应该。 自增主键是指自增列上定义的主键，在建表语句中一般是这么定义的： NOT NULL PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT。 插入新记录的时候可以不指定 ID 的值，系统会获取当前 ID 最大值加 1 作为下一条记录的 ID 值。 也就是说，自增主键的插入数据模式，正符合了递增插入的场景。每次插入一条新记录，都是追加操作，都不涉及到挪动其他记录，也不会触发叶子节点的分裂。 而有业务逻辑的字段做主键，则往往不容易保证有序插入，这样写数据成本相对较高。 除了考虑性能外，我们还可以从存储空间的角度来看。假设你的表中确实有一个唯一字段，比如字符串类型的身份证号，那应该用身份证号做主键，还是用自增字段做主键呢？ 由于每个非主键索引的叶子节点上都是主键的值。如果用身份证号做主键，那么每个二级索引的叶子节点占用约 20 个字节，而如果用整型做主键，则只要 4 个字节，如果是长整型（bigint）则是 8 个字节。 显然，主键长度越小，普通索引的叶子节点就越小，普通索引占用的空间也就越小。 所以，从性能和存储空间方面考量，自增主键往往是更合理的选择。 有没有什么场景适合用业务字段直接做主键的呢？还是有的。比如，有些业务的场景需求是这样的：
0.月总结1.访问数组2.broadcast机制3.np.bincount()4.np.argmax()5.联合求解6.作者的话
给定一个整数数组，编写一个函数，找出索引 m 和 n ，只要将索引区间 [m,n] 的元素排好序，整个数组就是有序的。（默认是递增有序数组）
6.12自我总结 一.numpy模块 import numpy as np约定俗称要把他变成np 1.模块官方文档地址 https://docs.scipy.org/doc/numpy/referen
格式：数据类型[ ] 变量名 = new 数据类型[ ] {数据1, 数据2 , 数据3, …}；
索引： 每一个存储到数组的元素，都会自动的拥有一个编号，从0开始，这个自动编号称为数组索引 (index)，可以通过数组的索引访问到数组中的元素。 格式：
首先，这是一个名为 Solution 的类定义，它实现了一个方法 maxAlternatingSum。该方法接受一个参数 nums，它是一个整数列表，并且返回一个整数作为结果。
程序运行后，将会抛出ArrayIndexOutOfBoundsException数组越界异常。
从「若干副扑克牌」中随机抽 5 张牌，判断是不是一个顺子，即这 5 张牌是不是连续的。2 ～ 10 为数字本身，A 为 1，J 为 11，Q 为 12，K 为 13，而大、小王为 0 ，可以看成任意数字。A 不能视为 14。
0.作者的话1.访问数组2.broadcast机制3.np.bincount()4.np.argmax()5.联合求解6.求取精度7.作者的话
排名这个功能目前我用的不怎么多，但还是简单说明一下。排名用到了rank方法。默认情况下，rank通过将平均排名分配到每个组来打破平级关系。
索引系统需要通过主查询来获取所有的文档信息，一个简单的实现是整个表的数据到内存，但是这可能会导致整个表被锁定，并且使其它操作被阻止（例如：在MyISAM格款式上INSERT操作）。同时，会浪费大量的内存来存储查询结果。喜欢它的问题。 为了避免出现这样的情况。CoreSeek/Sphinx支持一种被称为 区段查询的技术. 首先，CoreSeek/Sphinx从数据库中取出文档ID的最小值和最大值。将由最大值和最小值定义自然数区间分成若干份，一次获取数据。建立索引。现举比例如以下：
在学习数组之前我们先来了解一下容器，生活中的容器比如水杯是用来装水的，衣柜是装衣服的，Java中的容器是用来存储数据的，将多个数据存储到一起，每个数据称为该容器的元素。
在很多应用中，我们通常需要按照优先级情况对待处理对象进行处理，比如首先处理优先级最高的对象，然后处理次高的对象。最简单的一个例子就是，在手机上玩游戏的时候，如果有来电，那么系统应该优先处理打进来的电话。
给定一个数组 prices ，它的第 i 个元素 prices[i] 表示一支给定股票第 i 天的价格。
####访问list 1.列表是有序的数据集，通过列表名[索引]的方式访问列表中的元素 2.索引编号 3.从左向右依次为0，1，2，3，…，n – 1 4.从右向左一次为-1，-2，-3，…，-n 5.访问元素的索引必须存在，否则报错 6.元素修改 7.通过直接给 列表名[索引] 修改对应索引位置的值 8.修改元素的索引必须存在，否则报错 9.删除 del
python经常作为机器学习的首选，有一个统计，50%以上的机器学习开发者使用python。在学习机器学习之前需要熟悉以下几个python模块： numpy Python没有提供数组，列表（List）可以完成数组，但不是真正的数组，当数据量增大时，它的速度很慢。所以Numpy扩展包提供了数组支持，同时很多高级扩展包依赖它。是以矩阵为基础的数学计算模块，纯数学。 SciPy SciPy是数学，科学和工程的开源软件。 它包括用于统计，优化，集成，线性代数，傅里叶变换，信号和图像处理，ODE解算器等的模块。Sci
实际工程中发现，Python做for循环非常缓慢，因此转换成numpy再找效率高很多。numpy中有两种方式可以找最大值（最小值同理）的位置。
2021-05-30：数组的元素个数一定大于2,请问两个不相邻元素的和的最大值是多少？
合并是指将多个张量在某个维度上合并为一个张量，比如我们要将某学校所有的考试成绩单进行合并，张量A中记录了该学校1-4班的50名学生的9门科目的成绩，此时对应的shape就是[4,50,9]，张量B记录了5-10班的成绩，此时的shape就是[6,50,9]，我们合并这两个张量就能够得到该学校全部成绩的张量C为[10,50,9]，此时张量合并的用处就得以体现了。
一、数组的定义 1. 格式一 数据类型[] 数组名 = new 数据类型[数组长度]; 例：int[] array = new int[5]; 即：定义存储 5 个 int 型数据元素的数组容器。 2. 格式二 数据类型[] 数组名 = new 数据类型[] {元素1， 元素2， ··· ， 元素n}; 例：int[] array = new int[] {1, 2, 3, 4, 5}; 即：定义存储 1, 2, 3, 4, 5 的数组容器。 3. 格式三 数据类型[] 数组名 = {元素
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堆排序的时间复杂度O(N*logN),额外空间复杂度O(1)，是一个不稳定性的排序
早起学习加油加油!!!发现忘了好多CSS的内容了,得抽空复习一下... 发现前面200P应该都是我能轻松掌握的知识!加快速度! 数组 数组的概念: Q: 之前学习的变量,只能存储一个值.如果我们
原标题：Neural Network Batch Processing - Pass Image Batch To PyTorch CNN
堆(Heap)是计算机科学中一类特殊的数据结构的统称。堆通常是一个可以被看做一棵完全二叉树的数组对象。
元组(tuple)是一种静态的(immutable)或者说是不可变(unchangeable)的数据结构，里面的元素按照一定的顺序排列。它是静态的，所以元组里的元素不能被修改。
大家好，本节课我们来讨论一下java中的数组，之前我们在学习变量的时候，发现变量可以帮助我们存储数据，但是遗憾的是，每个变量只能帮我们存储1个数据，比如说，int age = 10; 那么age只能存储一个年龄，如果说我想要存储全班同学的年龄应该怎么办呢？当然可以定义好多的变量来存储，不过这样的话肯定是不够好的，所以java语言为我们提供了数据来解决这个问题。
一、numpy简介 numpy官方文档：https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/?v=20190307135750 numpy是Python的一种开源的数
前言 我们在页面上渲染数据时，通常会根据特定规则来对数据进行一个排序，然后再将其渲染到页面展示给用户。 那么对数据进行排序有很多种方式，哪一种效率高？哪一种稳定性好？那一种占用内存小？本文将详解经典的八大排序算法以及三种搜索算法，并用TypeScript将其实现，欢迎各位对上述问题迷惑的开发者阅读本文。
{1,2,3,4,5,6}：提前初始化数组的元素，可以有任意多个，但元素的类型要和前面定义的数据类型相匹配。
函数定义：torch.max(input, dim, max=None, max_indices=None，keepdim=False)
翻译 | 王柯凝 责编 | suisui 【导读】Numpy是一个开源的Python科学计算库，专用于存储和处理大型矩阵，相比Python自身的嵌套列表结构要高效很多，是数据分析、统计机器学习的必备工具。Numpy还是深度学习工具Keras、sk-learn的基础组件之一。 此处的70个numpy练习，可以作为你学习numpy基础之后的应用参考。练习难度分为4层：从1到4依次增大。 快来试试你的矩阵运算掌握到了什么程度： 1.导入模块numpy并以np作为别名，查看其版本 难度：1 问题：导入模块num
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