一、前言 大家好，我是小诚，终于，我还是将“魔爪”伸到了算法，在编写《算法日记》之前，我也考虑过许多问题，现在网上关于leetcode算法的案例这么多，我再重新"造轮子"有没有必要。...最后和圈子中的朋友聊了聊(有能够聊天的朋友还是不错的)，其实这些担心都是多余的，在编写的过程中，我自己不仅在算法和文笔上有了进步，还可能会帮助到一些"有缘"看到文章的朋友，这样即使重复"造轮子"又如何。...诚然，这个方法如果当输入规模即n无限扩大的时候，和没有优化之前效率相差不大，**但是在面试的时候，如果你能够给面试官讲解出来，面试官会在60分的基础给你加10分**，为什么？...这10分是对你遇到问题肯钻研、并且能够找到一些提高效率的方式的一个肯定，面试官看重的不仅是你当前的一个能力，还要考量的是你的一个学习力、成长力。...，又要编程、还可能涉及到数学知识。
使用SHAP库在Python中实现SHAP值很容易，许多在线教程已经解释了如何实现。然而，我发现所有整合SHAP值到Python代码的指南都存在两个主要缺陷。...SHAP值的基本实现 无论何时，当使用各种循环构建代码时，通常最好从最内部的循环开始向外工作。试图从外部开始构建代码，按运行顺序构建代码，容易混淆且在出现问题时更难进行故障排除。...然后，我们只需在循环外添加一个空列表来跟踪每个样本的 SHAP 值，然后在循环结束时将其添加到列表中。我使用 #-#-# 来表示这些新添加的内容。...实际上，我们在上面的过程中已经准备了大部分的代码，只需要进行一些小的调整。让我们看看它的表现。 嵌套交叉验证的主要考虑因素，特别是在我们使用许多重复时，是需要花费很多时间才能运行。...通过多次重复(嵌套)交叉验证等程序，您可以增加结果的稳健性，并更好地评估如果基础数据也发生变化，结果可能会如何变化。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 迭代和递归的区别： 从“编程之美”的角度看，可以借用一句非常经典的话：“迭代是人，递归是神！”来从宏观上对二者进行把握。...递归：重复调用函数自身实现循环称为递归； 递归实际上不断地深层调用函数，直到函数有返回才会逐层的返回，递归是用栈机制实现的，每深入一层，都要占去一块栈数据区域，因此，递归涉及到运行时的堆栈开销...迭代不像递归那样对堆栈有一定的要求，另外一旦问题剖析完毕，就可以很容易的通过循环加以实现。...迭代的效率高，但却不太容易理解，当遇到数据结构的设计时，比如图表、二叉树、网格等问题时，使用就比较困难，而是用递归就能省掉人工思考解法的过程，只需要不断的将问题分解直到返回就可以了。...a.代码难理解； b.代码不如递归代码简洁； c.编写复杂问题时，代码逻辑不易想出 两者关系 a.递归中一定有迭代，但是迭代中不一定有递归；大部分可以相互转换。
实例化：__new__ 和 __init__ 在学习了Python数据结构的基础知识(例如字典、列表)之后，你应该已经看到了一些自定义类的示例，其中肯定有一个神奇的方法：__init__。...迭代：__iter__ 和 __next__ 用代码自动重复执行的某个作业，称为迭代，对此可以用for循环实现。我们将可以用于for循环的对象称为可迭代对象。...一般来说，迭代器是Python对象，可用于实现项的迭代。转换过程是通过实现 __iter__特殊方法来完成的。此外，检索迭代器的下一项涉及到__next__ 特殊方法的实现。...为了实现迭代行为，在循环过程中调用了__next__方法，从而将实例中的样本都显示出来。当样本读取完毕时，迭代结束。 4....我希望你能够更好地理解这些概念、更好地理解如何在自己的Python项目中使用特殊方法。
，也很容易理解，但是运行的效率低。...虽然自己是一个小白，但也要有一颗成为大神的心，经过自己各种尝试，于是有了第二种方法。 方法二： 在1-1000中，3的倍数最小的是3，最大的是999。5的倍数最小的是5，最大的是995。...因为要删除的值在列表中出现多次，就需要使用循环来判断是否删除了所有这样的值。...通过实战来提高自己的功力，我觉得是一个很好的方法，但是不要贪多方面突破。要从一个点突破，以战养练，以练养战。...我也是一个python小白，自己才疏学浅，很多地方不懂，如果有写的不到位的地方，欢迎小伙伴们拍砖。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 机房收费系统陆陆续续都要结束了，回顾自己敲机房的经历，一路上真的收获了不少。..., mrc.Delete , mrc.Update等，在看数据库视频的时候，老师很详细的讲过每一种语句的使用方法，而且在模块里也是这么写的 If InStr(“INSERT,DELETE,UPDATE...当然还有其他的处理方法，这只是其中一种，我觉得只要合理就可以。...3.多次重复的代码该怎么办 面向对象的一个好处就是封装好的对象可以服用，我们在敲代码的时候，不妨也可以这么想，如果一段代码总是重复实现，是不是可以写成一个公共的函数来调用呢？...所以有时候不能因为一点点困难就想到要放弃，没有什么事是过不去的，世上无难事，只要肯登攀！
肯·汤普森今天还在 Google 一线工作，与同事们一起创建了并维护着 Golang 语言，你觉得他没有接触过可以步进的现代调试器吗？还是他年纪大了学不会呢？...还有，什么是空白字符串，这涉及到系统中对空白字符的定义，对于不同的空白字符或其组合，例如空格、制表符、不可打印的空格、换行符等，当遇到这些符号时我们又如何处理呢？...比单元测试更好的方法是，对于任何代码更改，通过分析当前函数的所有消费代码，分析它们触发的所有副作用，以及所有可能影响到的边缘情况，然后测试所有代码。...并且，我发现，一旦完成多次全面检查，后面这件事也会容易很多。这看似浪费时间，其实在节省时间。 对于更复杂的算法，我会写一篇关于如何工作的页面注释。（这也是为了方便回忆和他人阅读。）...庆幸你发现的每个错误吧，这些错误可以避免成为生产问题。有时在代码审查中，有 40 多条评论也是很常见的，接受自己就好。 小结 这是一位大佬，他分享了自己接近 30 年的编程经验，很诚恳，也很实用。
从 IE 5.5 到 IE 9/IE 10，人们一直在为获得更好的浏览器支持而做着艰苦卓绝的斗争。Web 开发人员可能很担心网页调试，因为在 IE6 中打开一个网页可能就是一场噩梦。...在阅读示例代码时，我会反复回想我代码里的逻辑应该怎样写更好。大量的非运算符和比较符号会让你晕头转向。所以，我会经常回头去修改之前写好的逻辑。 8....最后我发现我的方法是错误的，重新开始也许会更容易些！所以，在一开始先做一些调研，从长远来看肯定会节省时间。 10....当出现错误时，你需要调试整个脚本才能找到解决方案时，这无疑会给你添乱。这个时候你就会想，如果当初加一些有用的注释就好了。 21....在经历了多次失败之后，当你最终对一个编程概念有了透彻的理解，你才会感觉良好，但这并不能阻止我的脑子里出现想要聘请更多人的想法。 24.
我们会发现f(n)这个方法被调用了很多次，而且其中重复率非常之高，也就是说被重复计算了很多次，如果n稍微大一点这棵树会非常庞大。...为了避免无数次重复，可以从n=1开始往上计算，并把每一个计算出来的数据，用一个数组保存，需要最终值时直接从数组中取即可，算法如下： 1 public int fib(int n) {2 int[...3、滚动数组法（这个命名是读者评论区提出来的，虽然不是很理解，不过还是采纳吧，总比我自己瞎命名好，感谢这位童鞋） 尽管上述算法已经很高效了，但我们还是会发现一个问题，其实整个数组中，每次计算时都只需要最新的...，虽然乍一看好像差别挺大，但仔细分析，也都是通过两个变量保存计算值，传递给下一次进行计算，递归的过程中也是根据n值变化逐步重复运算，和循环差不多，时间复杂度和空间复杂度也都一样，所以最初就没有单独列出来...6、矩阵快速幂法 本方法是在评论中才知道的，我也在其网上搜了一下该方法，可惜当年学的矩阵知识都又还给老师了，一时半会我是真看不懂，这里我也就不打肿脸充胖子了，给个链接：https://blog.csdn.net
这里介绍的方法与我们自学习外语的时候使用的方法是有共同之处的，例如我们要学习英语，可以使用以下三个关键的练习帮助我从笨拙地将中文单词翻译成英语，转变为直接用英语思考和回答（英语思维）。...重复这个词很多次，并在许多不同的场景中使用它，把这个词深深地刻在我的脑海里。 利用上下文线索使我能够更好地理解这个词在同义词上的用法和原因。 ?...当你第一次学习编码时，重复和语境化是必不可少的。通过不断的重复，你开始记住词汇和语法。通过项目开发，你能够理解如何以及为什么使用不同的功能和技术，并开始看到在不同的上下文环境中如何使用的代码。...但是不一定有一种简单的方法可以把新的思维方式和你所说的语言联系起来，这意味着你不仅要记住一个单词，而是要对每一个编程概念有一个新的理解。甚至你写的第一行代码，print（“你好，世界！...} 列表和向量：这个有点难，但是我发现上面说的关联的方法很有用。 在python中，列表是任何数据类型的有序项的可变集合。Python中的列表索引从0开始，不包括0。
这时需要用到一个名为for循环的控制结构。 while循环语句 在python中，当在满足某个条件的前提下，循环执行某个代码块时就需要用到while循环语句。...while循环语句的语法与if语句是类似的。当判断条件的结果为True时，才会执行后续的代码块。 range（）函数 python中可以利用range（N）函数实现重复执行某个操作N次。...，如果在程序中重复编写这个方法，将会导致程序可读性不高。...在编译的过程中，对于有相同属性和方法的对象，为了避免重复定义，可以将这些对象归纳为一个类。...有了模块，一个python文件中的方法或者变量就可以被外部访问使用，而不仅仅局限于文件内部使用。因为有了模块，python对象的抽象和复用更为通用，而不同于模块放在一起就构成了一个package包。
在程序的第三个改进中，我对代码进行了参数化，以消除相同部分的重复数据。同时，timeOfDay参数和timeOfDay循环变量替换不同的部分。...一般来说，重复代码段越长，或者程序中出现的重复副本越多，就越有必要进行重复数据删除。我不介意复制粘贴一次甚至两次代码。但是，当我的程序中存在三个或四个副本时，我通常会考虑对代码进行重复数据删除。...经过重复数据删除的示例做了同样的事情，但是涉及到一个循环、一个新的timeOfDay循环变量和一个新的函数，该函数带有一个名为timeOfDay的参数。...空的异常捕捉块 捕捉异常是确保程序即使在出现问题时也能继续运行的主要方法之一。当出现一个异常，但没有except块来处理它时，Python 程序会立即停止运行而崩溃。...最常见的代码异味是重复代码，这可能意味着有机会将代码放在函数或循环中。这确保了未来的代码更改只需要在一个地方进行。
最近换住的地方，网费到期，有两个星期没更新博客了，博客还是要坚持写的，有时候工作时遇到了相关问题，查看相关博客，还是能够得到一些思路或者灵感。...刚刚接触Python时，也在网上找了一些提高`python性能的博文看，还是另外受益匪浅，http://www.jb51.net/article/56699.htm 这篇博文还是写的不错的，可以参考。...第二种方法比一种速度快，因为第一种方法中，d = math.sqrt(x)在循环内部，每次循环过程中都会重复计算一次，增加了系统开销，这里的d = math.sqrt(x)还是个比较简单的计算，如果遇到自己定义的复杂的...可以看到方法二快于方法一，我觉得这种方法，在平时应用某个库（包括标准库和自定义库，模块）的函数时，可以这样用，比较程序搜索这个库的函数也是需要时间，如果用第一种方法，那就是循环搜索了，那肯定会划分更多的时间...五、使用多进程 由于GIT的存在，是的Python中的多线程无法充分利用多核优势来提高运行效率，但是python提供了另外一个解决方案，多进程。
---- 2.循环与迭代 2.1 传统的循环 C是三者中最年长的语言，它的循环也很具有代表性，循环结构是用来处理一系列相似的事物的，这种重复劳动是十分无趣的，所以C通常是数着数来统计重复的次数，然后看看什么时候能下班...在进行重复工作时，工作的计数器会不断产生新的值，Python要为这些产生的新值都分配空间，在少量的重复工作时，Python感觉还能吃得消，但量级一大，Python就没有这么多空间可以分配了。...---- 3.3 Python的好名声 Python是三者中诞生最晚的，它最开始是没有什么知名度的，在C与Java面前只能老老实实当小弟。...在这些过程中，Python不断改善自身，变得十分人性化，简单的语法、便捷的方法，都吸引着其他程序员去了解，程序员们也能很容易的入门。...现在，Python除了自带的标准库外，支持导入很多的外部库，大大地拓展了Python的应用范围。这一切都仰仗它一直以来的好名声，使得不断有人前赴后继贡献自己的便捷方法，为其编写外部库。
02 内存管理 严格来说，这可能并不是大数据处理中才涉及到的问题，而是由Python的变量管理特性决定的。...不同于C++中的手动回收、Java中的自动回收，Python中的对象采用引用计数管理，当计数为0时内存回收。所以，如果当一个变量不再需要使用时，最简单的办法是将其引用数-1，以加速其内存回收。...del xx gc.collect() 03 时间字段的处理 给定的大文件中，时间字段是一个包含年月日时分秒的字符串列，虽然在read_csv方法中自带了时间解析参数，但对于频繁多次应用时间列进行处理时...，其实还有更好的方法：转为时间戳。...例如，在个人的实际处理中主要用到的操作包括：按时间排序、按固定周期进行重采样、分组聚合统计等，这几个操作中无一例外都涉及到时间列的比较，如果是字符串格式或者时间格式的时间列，那么在每次比较中实际要执行多次比较
程序员从优秀到卓越的几点建议 和其他技术一样，编程也有层次阶段之分——业余爱好者、普通级别和专家级别。关于这个问题我问过很多很多次—— 如何从优秀到卓越？这是一个程序员应该扪心自问的最重要的问题。...当答案并不显而易见的时候，他们知道去哪里找答案以及如何找答案。 他们能够更深层次地理解事物。因为理解透彻，所以他们能解释每个底层的抽象层面。虽然说没有必要了解太多的层面，但理解得越透彻，总是越好。...可能我列出的只是一部分内容，但是你可以发现成为专家并不是痴人说梦。只要你肯努力肯不懈地投入于写代码，你最终也可能成为你现在心中仰望的“专家”。 也许你会说要是一次又一次地练习之后依然不能让你更擅长呢？...当你产生了怀疑不愿意这么“循规蹈矩”地走下去的时候，当你停止寻找更好的解决方案的时候，当你意识不到还有更好的解决方案的时候，当你很容易妥协的时候，当你缺乏应该了解的知识的时候，你就自己断绝了成长的道路。...如果你碰巧发现自己居住的附近有人能给你提供帮助，是堪当导师的，那就更好了。当然，互联网最适合性格内向的人。
关于一万小时定律，我想已经不用再解释了，大概就是不管你做什么事情，只要坚持一万小时，基本上都可以成为该领域的专家。为什么说没卵用呢？...那么这个所谓一万小时，顶多算是个必要条件，而非充分条件。 达·芬奇画蛋只是他的一个小故事，说明他确实很执着，但未必没有天赋。...他后面的艺术造诣也未必是从这些练习中得来，我想多半是其内心已经有了无数件艺术品，只是还没有掌握能够完美表达内心的工具而已。我相信一定有很多的人花费了不知几万个小时，也未必能望其项背。...再次，所谓的领域，是个很模糊的概念。当今时代，几乎找不出哪个领域的范围是一成不变的了。我们需要面对的，更多是变化和不确定性，这根本不是线性时间维度能够解决的问题。...所以，综上所述，在我看来，一万小时定律只是个结论，而并非指导思想。它充其量只说明了只要你肯花时间，确实能比原来做得更好（废话）。但是成为专家？呵呵，看吧。
Python对Java的领先优势正在增加，而Java在R上的领先地位正在下降。必须承认，我很惊讶地看到Java名列第二；我本来是以为是R语言。 第四，Scala的增长令人印象深刻。...第五，Julia的受欢迎程度虽然不明显，但肯定有上升的趋势。Julia将成为一种流行机器学习和数据科学编程语言吗？未来会告诉你。...到这时，到底哪种语言才是最受欢迎的编程语言呢？答案应该很清楚了。当涉及到机器学习和数据科学工作时，Python、Java和R是最流行的技能。...如果你想找一份工作，或者你只是想在业余时间学习机器学习和数据科学，你可能会得到不同的答案。 我的个人答案呢？除了有许多顶级机器学习框架的支持之外，Python对我来说很适合，因为我有计算机科学的背景。...对于开发新的算法，我也会感到很舒服，因为我的大部分职业生涯都是用这种语言编程的。但这就是我，有不同背景的人可能会觉得用另一种语言更好。一个拥有有限编程技能的统计学家肯定会更喜欢R。
我搜索关键词“机器学习”和“数据科学”一，搜索选项包括编程语言Java、C、C+++、JavaScript，还包括了Python和R，因为我知道它在机器学习和数据科学方面很受欢迎，当然还有Scala，考虑到它与...Python对Java的领先优势正在增加，而Java在R上的领先地位正在下降。必须承认，我很惊讶地看到Java名列第二;我本来是以为是R语言。 第四，Scala的增长令人印象深刻。...令我惊讶的是Lua的缺席，尽管它在一个主要的深度学习框架(orch)中使用，而Julia不存在。 到这时，到底哪种语言才是最受欢迎的编程语言呢？答案应该很清楚了。...当涉及到机器学习和数据科学工作时，Python、Java和R是最流行的技能。如果你想专注于深度学习，而不是一般的机器学习，那么，在某种程度上来说C++、C也是值得考虑的。...除了有许多顶级机器学习框架的支持之外，Python对我来说很适合，因为我有计算机科学的背景。对于开发新的算法，我也会感到很舒服，因为我的大部分职业生涯都是用这种语言编程的。
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