3被抽中的概率是1 * 1/2 * 1/3 * 3/4 * 4/5 = 1/5
阿里的面试的时候做的一道笔试题:题目:写一个方法,入参为自然数n (n > 0),返回一个自然数数组,数组长度为n,元素为[1,n]之间,且每个元素不重复,数组中各元素顺序要求随机;
首先看一道题目:有一个大小为100的数组,里面的元素是从 1 到 100,随机从数组中选择50个不重复数。
笔试时,遇到一个算法题:差不多是 在n个不同的数中随机取出不重复的m个数。洗牌算法是将原来的数组进行打散,使原数组的某个数在打散后的数组中的每个位置上等概率的出现,刚好可以解决该问题。
洗牌算法是随机打乱一组数据的算法。常用的洗牌算法有随机置换算法和Fisher-Yates算法。随机置换算法是在数组中随机交换元素的位置,而Fisher-Yates算法是从数组的末尾向前遍历,并在遍历过程中与随机位置交换元素。
本篇文章,我将以数组为基础,探索“在线洗牌”的原理。同时,我会以多种方式编写这个原理的代码。还等什么,继续往下看~
简单来说 Fisher–Yates shuffle 算法是一个用来将一个有限集合生成一个随机排列的算法(数组随机排序)。这个算法生成的随机排列是等概率的。同时这个算法非常高效。
一副扑克54张牌,有54!种排列方式。最佳的洗牌算法,应该能够等概率地生成这54!种结果中的一种
要求:给定一个长度为n的有序数组,要求将其完全打乱,每个元素在任何位置出现的概率均为1/n。
选文 | 吴佳乐 翻译|黄念 校对|冯琛 姚佳灵 作者 |Mike Bostock 素材来源 | bost.ocks.org 独立心灵的力量被高估了……真正的力量源自于外部能提高认知能力的帮助。 ——唐纳德 本文重点研究算法。然而,这里讨论的技术适用于更广泛的问题空间:数学公式、动态系统、过程等。基本上,任何需要理解代码的地方。 那么,为什么要可视化算法呢?甚至为什么要去可视化呢?这篇文章将告诉你,如何利用视觉去思考。 算法是可视化中一种迷人的用例。要将一种算法可视化,我们不只是将数据拟合到图表中,况且也
按照我们正常的抽奖的最简单做法,一般是把工号写到一个球上面,摇 n 次,然后每次摇出1个号,该号码即为中奖号码,同时将该球拿出去,重复 n 次。
很多学习Python的朋友在项目实战中会遇到不少功能实现上的问题,有些问题并不是很难的问题,或者已经有了很好的方法来解决。当然,孰能生巧,当我们代码熟练了,自然就能总结一些好用的技巧,不过对于那些还在刚熟悉Python的同学可能并不会那么轻松。
很多学习 Python 的朋友在项目实战中会遇到不少功能实现上的问题,有些问题并不是很难的问题,或者已经有了很好的方法来解决。当然,孰能生巧,当我们代码熟练了,自然就能总结一些好用的技巧,不过对于那些还在刚熟悉 Python 的同学可能并不会那么轻松。
本次给大家推荐一个学习这些技巧的很好的资源“30-seconds-of-python”,所有技巧方法只要30秒就能get到,完全可以利用业务时间不断积累。下面赶紧来看一下。
承接上一篇:理解 P/NP 问题时,我产生了一种已经触碰到人类认知天花板的错觉?!
我们知道,在 Python 里面,可以使用 random.shuffle打乱一个列表,如下图所示:
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。
JavaScript 开发中有时会遇到要将一个数组随机排序(shuffle)的需求,一个常见的写法是这样: function shuffle(arr) { arr.sort(function () { return Math.random() - 0.5; }); } 或者使用更简洁的 ES6 的写法: function shuffle(arr) { arr.sort(() => Math.random() - 0.5); } 我也曾经经常使用这种写法,不久前才意识到,这种写
在写这篇蚁群算法推文期间,小编曾一度崩溃,只是换掉原文算例,即将“60个城市随机生成距离”换成Oliver30等标准实例,跑出来的结果就惨不忍睹,实是被按在地上摩擦。正如鲁迅先生《狂人日记》中所写:凡事总须研究,才会明白。小编怀着一颗虔诚滴心,遍查全网,亲身试验诸般方法,尽管最终由于学识浅薄,还是没有成功解决,但对启发式算法的了解却也加深了几分。
先来思考一个问题:有一个大小为 100 的数组,里面的元素是从 1 到 100 按顺序排列,怎样随机的从里面选择 1 个数?
按照指定的长度生成字符串,如果字符串长度不够,可以按照设定的字符在其左右两端补齐,默认为空格字符串。
大家好,我是渔夫子。本号新推出「go工具箱」系列,意在给大家分享使用go语言编写的、实用的、好玩的工具。
按照指定的长度生成字符串,如果字符串不够,可以按照设定的字符串内容在左右两边进行填充,默认空格为填充字符。
大家好,今天我继续给大家分享本系列文章的最后一部分,感谢你对本系列文章的持续关注,希望对你的日常工作有所帮助。
刚好在一篇掘文《# 卡牌大师:玩转“洗牌算法”,幸运女神在微笑 (^_^)》中研究了乱序洗牌算法,如果公开算法来抽奖,那不得是:有理有据,百口莫辩!
对于2维的频率表,我们可以使用R语言的卡方检验函数chisq.test()来进行独立性检验,用以判断行变量和列变量之间是否相关。其实独立性检验本身就是用来判断变量之间相关性的方法,如果两个变量彼此独立,那么两者统计上就是不相关的。
Python是目前最流行的语言之一,它在数据科学、机器学习、web开发、脚本编写、自动化方面被许多人广泛使用。它的简单和易用性造就了它如此流行的原因。
Python 是机器学习最广泛采用的编程语言,它最重要的优势在于编程的易用性。如果读者对基本的 Python 语法已经有一些了解,那么这篇文章可能会给你一些启发。作者简单概览了 30 段代码,它们都是平常非常实用的技巧,我们只要花几分钟就能从头到尾浏览一遍。
以下方法可以检查给定列表是不是存在重复元素,它会使用 set() 函数来移除所有重复元素。
先将数组最后一位元素作为参考点,将这个参考点和数组其他位置的元素(使用随机数获得)交换位置(当然也有不改变其位置的情况);
本文是 30 个极简任务,初学者可以尝试着自己实现;本文同样也是 30 段代码,Python 开发者也可以看看是不是有没想到的用法。
这是卷积神经网络学习路线的第19篇文章,主要为大家介绍一下旷世科技在2017年发表的ShuffleNet V1,和MobileNet V1/V2一样,也是一个轻量级的卷积神经网络,专用于计算力受限的移动设备。新的架构利用两个操作:逐点组卷积(pointwise group convolution)和通道混洗(channel shuffle),与现有的其他SOTA模型相比,在保证精度的同时大大降低了计算量。ShuffleNet V1在ImageNet和MS COCO上表现出了比其他SOTA模型更好的性能。论文原文见附录。
Python是数据科学和机器学习、web开发、脚本编写、自动化等领域中许多人使用的最流行的语言之一。这种流行的部分原因是它简单易学。
在本文中,我们将简要介绍30个简短的代码片段,您可以在30秒内理解和学习这些代码片段。
学 Python 怎样才最快,当然是实战各种小项目, 只有自己去想与写,才记得住规则。本文是 30 个极简任务,初学者可以尝试着自己实现;本文同样也是 30 段代码,Python 开发者也可以看看是不是有没想到的用法。
在解释特定的高效 CNN 模型之前,我们先检查一下高效 CNN 模型中组成模块的计算成本,然后看一下卷积是如何在空间和通道中执行的。
原标题 | 30 Helpful Python Snippets That You Can Learn in 30 Seconds or Less
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