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用于查找子列表总和的 Python 程序

在本文中，我们将学习一个 python 程序来查找子列表的总和。...将迭代器索引处的相应值添加到上面定义的 resultSum 变量（给定开始和结束索引中的元素总和） 打印子列表的结果总和（从开始到结束索引）。...使用累积总和方法将前面的元素值添加到当前索引值中。...− 使用 for 循环，使用 len（） 函数循环直到输入列表的长度（返回对象中的项数）。 如果当前索引为 0，则上一个索引处将没有元素，因此请使用 continue 语句继续迭代。...否则将前一个元素的值添加到当前元素（累计总和）。 使用 if 条件语句检查给定的起始索引是否为 0。 在输入列表的给定结束索引处打印元素，如果上述 if 条件为真。

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贪心——53. 最大子数组和

1 题目描述 最大子数组和 给你一个整数数组 nums ，请你找出一个具有最大和的连续子数组（子数组最少包含一个元素），返回其最大和。 子数组 是数组中的一个连续部分。...全局最优:选取最大"连续和” 局部最优的情况下，并记录最大的“连续和”，可以推出全局最优。...从代码角度上来讲:遍历nums，从头开始用count累积，如果count一旦加上nums[i]变为负数，那么就应该从nums[i+1]开始从0累积count了，因为已经变为负数的count，只会拖累总和...nums.length; i++){ count += nums[i]; sum = Math.max(sum, count); // 取区间累计的最大值（...相当于不断确定最大子序终止位置） if (count <= 0){ count = 0; // 相当于重置最大子序起始位置，因为遇到负数一定是拉低总和

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最大子序和，又贪心又DP

最大子序和 力扣题目链接：https://leetcode-cn.com/problems/maximum-subarray 给定一个整数数组 nums ，找到一个具有最大和的连续子数组（子数组最少包含一个元素...局部最优：当前“连续和”为负数的时候立刻放弃，从下一个元素重新计算“连续和”，因为负数加上下一个元素 “连续和”只会越来越小。...全局最优：选取最大“连续和” 局部最优的情况下，并记录最大的“连续和”，可以推出全局最优。...从代码角度上来讲：遍历nums，从头开始用count累积，如果count一旦加上nums[i]变为负数，那么就应该从nums[i+1]开始从0累积count了，因为已经变为负数的count，只会拖累总和...相当于不断确定最大子序终止位置） if (count <= 0){ count = 0; // 相当于重置最大子序起始位置，因为遇到负数一定是拉低总和

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贪心算法：最大子序和

最大子序和 题目地址：https://leetcode-cn.com/problems/maximum-subarray/ 给定一个整数数组 nums ，找到一个具有最大和的连续子数组（子数组最少包含一个元素...如果 -2 1 在一起，计算起点的时候，一定是从1开始计算，因为负数只会拉低总和，这就是贪心贪的地方！...全局最优：选取最大“连续和” 「局部最优的情况下，并记录最大的“连续和”，可以推出全局最优」。...从代码角度上来讲：遍历nums，从头开始用count累积，如果count一旦加上nums[i]变为负数，那么就应该从nums[i+1]开始从0累积count了，因为已经变为负数的count，只会拖累总和...相当于不断确定最大子序终止位置） result = count; } if (count <= 0) count = 0; // 相当于重置最大子序起始位置

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100天搞定机器学习|day44 k均值聚类数学推导与python实现

然后定义样本与其所属类的中心之间的距离的总和为损失函数 ? 其中 ? 为第l个类的均值或中心 ? , ? 是指示函数，取值1或0. k均值聚类就是求解最优化问题： ?...3、k均值聚类算法 k均值聚类的算法是一个迭代过程， 首先： 对于给定中心值 ? ,求划分C，是目标函数极小化： ?...即，类中心确定的情况下，将样本分到一个类中，使样本和其所属类的中心之间的距离总和最小。 然后： 对于给定的划分C，再求各个类的中心 ? ，是目标函数极小化。 ?...即，划分C确定的情况下，使样本和其所属类的中心之间的距离总和最小。求解结果，对于每个包含 ? 个样本的类 ? ，更新其均值 ? ： ? 重复以上两个步骤，知道分化不在改变。...= minIndex: # 找到了一个新聚类中心 flag = True # 重置标志位为True，继续迭代 # 将minIndex和minDist

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Java之for循环语句基本使用

注意事项和细节说明 ForDetail.java 循环条件是返回一个布尔值的表达式 for(;循环判断条件;) 中的初始化和变量迭代可以写到其它地方，但是两边的分号不能省略。...一个死循环操作：定义一个变量 j 观察变化 for(;;){ System.out.println("你好，兮动人"+(j++)); } 循环初始值可以有多条初始化语句，但要求类型一样，并且中间用逗号隔开...先死后活 : 先考虑固定的值，然后转成可以灵活变化的值 // //思路分析 //打印1~100之间所有是9的倍数的整数，统计个数 及 总和 //化繁为简 //(1) 完成 输出 1-100的值...//(2) 在输出的过程中，进行过滤，只输出9的倍数 i % 9 ==0 //(3) 统计个数 定义一个变量 int count = 0; 当 条件满足时 count++; //(4) 总和..., 定义一个变量 int sum = 0; 当条件满足时累积 sum += i; int count = 0; //统计9的倍数个数 变量 int sum = 0; //总和 for(int

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扩展mysql - 手把手教你写udf

如果xxx_init()返回一个错误，SQL声明会退出并给出错误信息，而主函数和去初始化函数并没有被调用。否则，主函数xxx()对每一行都被调用一次。...对于象SUM()一样工作的集合函数，你也必须提供如下的函数： l xxx_clear()（在5.1版本中必须） 对一个新组重置当前集合值为初试集合值，但不插入任何参量。...l xxx_reset() 当MySQL在一个新组中发现第一行时调用这个函数。它对这个组重置任何内部总和变量，然后使用给定的UDF_ARGS参量作为内部总和值的第一个值。...l xxx_clear() 当MySQL需要重置总和结果时调用此函数。对每一个新组，在开始之时调用它，但是它也可以被调用来为一个没有匹配行在其中的查询重置值。...对一个集合UDF，MySQL在组内所有行被处理之后调用xxx()函数。这里你应该一般不会接触到它的UDF_ARGS参量，但是取而代之地根据内部总和变量返回给你值。

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3 个不常见但非常实用的Pandas 使用技巧

创建一个示例 DataFrame 。...class": ["A","B","C","D"] * 25, "amount": np.random.randint(10, 100, size=100)}) df.head() 我们创建有一个...它计算列中值的累积和。以下是我们通常的使用方式： df["cumulative_sum"] = df["amount"].cumsum() df.head() 这样就获得了金额列值的累积总和。...但是它只是全部的总和没有考虑分类。在某些情况下，我们可能需要分别计算不同类别的累积和。 Pandas中我们只需要按类列对行进行分组，然后应用 cumsum 函数。...df[df["class"]=="A"].head() 类·的累积总和列包含为每个类单独计算的累积值总和。 3、Category数据类型 我们经常需要处理具有有限且固定数量的值的分类数据。

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实时计算大数据处理的基石-Google Dataflow

图五 窗口处理 和以前一样，输入的数据在累积，直到它们被完全处理，然后产生输出。在这种情况下，我们得到四个输出而不是一个输出：四个基于这个两分钟事件时间窗口中的单个输出。...，-14 观察到最后的价值 8 22 22 总和 22 51 22 丢弃：每个窗格仅包含在该特定窗格期间到达的值。...因此，观察到的最终值并未完全捕获总和。但是，如果您要自己对所有独立窗格求和，那么您将得到22的正确答案。 累积：每个窗格结合了特定窗格期间到达的值，加上从先前的窗格中的所有值。...因此，正确观察到的最终值可以捕获22的总和。 累积和撤回：每个窗格都包含新的累积模式值以及前一个窗格值的缩进。...因此，观察到的最后一个（非回缩）值以及所有物化窗格的总和（包括撤回）都为您提供了22的正确答案。这就是撤回如此强大的原因。 ?

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实时计算大数据处理的基石-Google Dataflow

图五 窗口处理 和以前一样，输入的数据在累积，直到它们被完全处理，然后产生输出。在这种情况下，我们得到四个输出而不是一个输出：四个基于这个两分钟事件时间窗口中的单个输出。...，-14 观察到最后的价值 8 22 22 总和 22 51 22 丢弃：每个窗格仅包含在该特定窗格期间到达的值。...因此，观察到的最终值并未完全捕获总和。但是，如果您要自己对所有独立窗格求和，那么您将得到22的正确答案。 累积：每个窗格结合了特定窗格期间到达的值，加上从先前的窗格中的所有值。...因此，正确观察到的最终值可以捕获22的总和。 累积和撤回：每个窗格都包含新的累积模式值以及前一个窗格值的缩进。...因此，观察到的最后一个（非回缩）值以及所有物化窗格的总和（包括撤回）都为您提供了22的正确答案。这就是撤回如此强大的原因。 ?

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R语言蒙特卡洛计算和快速傅立叶变换计算矩生成函数

p=13734 ---- 对精算科学来说，当我们处理独立随机变量的总和时，特征函数很有趣，因为总和的特征函数是特征函数的乘积。 ...介绍 在概率论中，让   对于   和   对于   是一些随机变量的累积分布函数  ，即  。什么是矩生成函数  ，即   ？ 如何编写   ？...（因为它是一个实值常量），在这里  。 所以最后，我们计算  。观察一下   给定   是具有密度的（绝对）连续随机变量。观察所有  ， 和  ，即   给定   是指数分布。...现在，如果我们使用泰勒展开式 和 如果我们看一下该函数在0点的导数的值，那么  可以为某些随机矢量在更高维度上定义一个矩生成函数  ， 如果要导出给定分布的矩，则一些矩生成函数很有趣。...并假设泊松计数变量的均值为 > lambda <- 100 同样，可以使用蒙特卡洛模拟。

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Kotlin 集合 聚合操作详解

如果对SQL语法比较熟悉小伙伴。那就应该能够更清晰的理解聚合的含义了。 引读 集合有关系的，其他几篇文章介绍。...()}") println("返回总和Sum：${text.sum()}") } //返回 列表数量：9 返回集合最大值Max：9 返回集合最小值Min：1 返回平均值Average：5.0 返回总和...这两个方法主要就是可以将集合对象按照自定义的方式进行累积。 fold：你可以定义初始累积值。 reduce：不能定义初始累积值，从集合第一个元素开始累积。 结合示例我们来理解一下这两个函数的意义吧。...总结：在fold和reduce中，第一个参数是累积值，第二个参数是集合元素变量 sum 除了是累加的结果值，也可以是累积，可以累除，可以字符串拼接等等。...第一个元素就是下标，第二个元素是累积值， 第三个元素就是当前集合变量。

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Presto Web UI

查询控件下面每一行都代表一个查询。每行的最左列展示查询有关信息。最右列展示查询 SQL 文本以及查询状态，如下图所示查询摘要示例： ? 我们来看一下每个查询的详细信息。最上面一行左侧内容是查询ID。...如果在运行 Presto CLI 时指定 –user 标志，那么显示的用户将更改为我们指定的值。...客户端还可以使用 Presto CLI 的 –source 标志以及 JDBC 连接字符串属性将其设置为任何所需的值。...因为它是一个比较简单的查询，所以只有两个 Stage。Stage 0 是运行在 Coordinator 上的单任务 Stage，负责合并 Stage 1 中任务的结果并执行最终聚合。...Stage 1 是一个运行在不同 Works 上的分布式 Stage。该 Stage 负责读取数据并计算部分聚合。

5.6K21

mysql聚合统计数据查询缓慢优化方案

经常会处理计算数据列总和、数据行数等统计问题。 随着业务发展，这些表会越来越大，如果处理不当，查询统计的速度也会越来越慢，直到业务无法再容忍。...sql聚合函数 在mysql等数据中，都会支持聚合函数，方便我们计算数据。...常见的有以下方法 取平均值 AVG() 求和 SUM() 最大值 MAX() 最小值 MIN() 行数 COUNT() 演示几个简单使用的sql语句： 查询u_id为100的订单总数 select...在这种聚合函数中，结果需要遍历每一条数据来计算，比如我们统计订单总和，就需要每一行都读取订单金额，然后加起来。...需要注意的是，如果有退款等场景会影响减少数据，记得也相应地做操作处理 当我们需要统计8月份的数据时候，则只需要遍历计算这一个月的三十来行数据。

6.6K20

3.Prometheus监控入门之指标与标签使用说明

答: 在Prometheus中指标是基础它标志着采集或抓取监控项,并且指标的数值是有上升或者下降的变化,从而使得监控某一个时间段中某个监控项的变化分布情况。...指标名称整体结构: library_name_unit_suffix 规则语法: 1) 蛇形命名法: 指标名称的每个部分都应该是小写的并采用下划线进行分隔，如node_uname_info。...["127.0.0.1:9100"],"labels": {"instance": "test","idc": "beijing"}}] 4) 在 alertmanager 警报时按照设置的标签名称和值进行判断并执行相对应的报警通知...路径访问的次数, 为了解决多种同类型、同工作的指标的数量，我们通常采用标签来进行处理, 例如http_requests_total{path="/login"} Tips: 汇总指标的分位数打破了有关总和或平均值的规则...Logical disks, disk I/O ✓ logon User logon sessions memory Memory usage metrics msmq MSMQ queues mssql SQL

4.1K10

图解Kafka中的数据采集和统计机制

Sample, 创建的时候设置 初始化值 和 Sample起始时间(当前时间) ,并保存到样品列表里面 判断这个Sample是否完成(超过窗口期),判断的逻辑是 当前时间 - 当前Sample的开始时间...,如果下一个还没创建则创建新的,如果下一个已经存在,则重置这个Sample 拿到最终要使用的Sample后, 将数据记录到这个Sample中。...,只统计这个滑动窗口的样本数据, 过期的样本数据会被重置(过期数据不采纳), 如下图所示 组合所有样本数据并进行不同维度的统计并返回数值, 因为不同场景想要得到的数据不同，所以这个只是一个抽象方法,需要实现类来实现这个计算逻辑...,比如如果是计算平均值 Avg, 它的计算逻辑就是把所有的样本数据值累加并除以累积的次数 那我们再来看看不同的统计实现类 Avg 计算平均值 一个简单的SampledStat实现类 它统计所有样本最终的平均值...所有样本窗口总和值 每个样本累积每一次的记录值, 统计的时候 把所有样本的累计值 再累积返回 Rate 样本记录统计求速率 Rate 也是实现了 MeasurableStat接口的,说明 它也有

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图解Kafka中的数据采集和统计机制

Sample, 创建的时候设置 初始化值 和 Sample起始时间(当前时间) ,并保存到样品列表里面 判断这个Sample是否完成(超过窗口期),判断的逻辑是 当前时间 - 当前Sample的开始时间...,如果下一个还没创建则创建新的,如果下一个已经存在,则重置这个Sample 拿到最终要使用的Sample后, 将数据记录到这个Sample中。...,只统计这个滑动窗口的样本数据, 过期的样本数据会被重置(过期数据不采纳), 如下图所示 组合所有样本数据并进行不同维度的统计并返回数值, 因为不同场景想要得到的数据不同，所以这个只是一个抽象方法,需要实现类来实现这个计算逻辑...,比如如果是计算平均值 Avg, 它的计算逻辑就是把所有的样本数据值累加并除以累积的次数 那我们再来看看不同的统计实现类 Avg 计算平均值 一个简单的SampledStat实现类 它统计所有样本最终的平均值...所有样本窗口总和值 每个样本累积每一次的记录值, 统计的时候 把所有样本的累计值 再累积返回 Rate 样本记录统计求速率 Rate 也是实现了 MeasurableStat接口的,说明 它也有

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图解Kafka中的数据采集和统计机制 |

Sample, 创建的时候设置 初始化值 和 Sample起始时间(当前时间) ,并保存到样品列表里面 判断这个Sample是否完成(超过窗口期),判断的逻辑是 当前时间 - 当前Sample的开始时间...,如果下一个还没创建则创建新的,如果下一个已经存在,则重置这个Sample 拿到最终要使用的Sample后, 将数据记录到这个Sample中。...,只统计这个滑动窗口的样本数据, 过期的样本数据会被重置(过期数据不采纳), 如下图所示 组合所有样本数据并进行不同维度的统计并返回数值, 因为不同场景想要得到的数据不同，所以这个只是一个抽象方法,需要实现类来实现这个计算逻辑...,比如如果是计算平均值 Avg, 它的计算逻辑就是把所有的样本数据值累加并除以累积的次数 那我们再来看看不同的统计实现类 Avg 计算平均值 一个简单的SampledStat实现类 它统计所有样本最终的平均值...所有样本窗口总和值 每个样本累积每一次的记录值, 统计的时候 把所有样本的累计值 再累积返回 Rate 样本记录统计求速率 Rate 也是实现了 MeasurableStat接口的,说明 它也有

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