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python置参与关键字参

Python的参依照不同的方式,可以有不同的分类,这里以“置参”与“关键字参”两类进行讨论.A. 区分置参和关键字参:在定义函的时候,一般有两种方式来指定参,比如python的内置工厂函int(x, base=10) 就包含了两种不同的参,第一个参 x, 第二个参 base, 这个参还有个默认值 参x就是置参,而参base就是关键字参;所以关键字参通常是以“key=value”的方式出现在函的定义当的,而置参则只有参的名字出现;据此就可以识别置参和关键字参B. 在定义函时候两种参的不同点:关键字参因为是以key=value的方式出现在函定义时候的参列表,并且在函对该参引用的是key, 所以这个参在函的参列表置无关紧要. 但是置参则不同,如果函定义时候,其参列表里面全部是置参,那么在函定义的时候,这些参在参列表置也无关紧要.

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python求均值、、众的方法

首先需要据源,这里随便写了一个:nums = 求均值和均可以使用numpy库的方法:import numpy as np #均值np.mean(nums)#np.median(nums)求众方法一 :在numpy没有直接的方法,但是也可以这样实现:import numpy as np counts = np.bincount(nums)#返回众np.argmax(counts)     其np.bincount 方法返回了一个长度为nums最大值的列表,列表的每个值代表其索引值出现在nums的次,例如返回,代表0在nums出现2次,而1在nums出现1次,3在nums没有出现。    然后再使用np.argmax就能得到众啦。但是,由于索引值是从0开始的,所以这种求众的方法只能用在非负据集。 求众方法二——直接利用scipy下stats模块【推荐】:from scipy import stats stats.mode(nums)

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    Python 保留指定用round就可以了吗?

    在项目实践,程序员经常会收到产品经理保留指定的需求。在Python语言,我们通常会使用内置函round来完成这个功能,保留指定的小。round的用法非常简单。例如:? 那么,这个函是否就是一个完美的解决方案呢?答案是否定的,round这个函存在这样几个缺点。1,round有时候无法正确地四舍五入。实际上round这个函的舍入的原则是:四舍六入五平分。 五平分就是出现5时,是进加一还是舍去基本是一半一半的。?2,round会自动舍去末尾的0.?有没有什么方法能够规避以上缺点呢?可以试试这个方法。 这个函能够很好地解决四舍五入和末尾为0的这两个问题。注意的是,为了规避末尾为0的问题,这个函的返回值是一个str类型。其输入参可以是float类型或者str类型,但推荐使用str类型。 根据四舍五入原则保留指定的方法,你get到了吗???

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    python刷题】据流

    据流的思路:维护一个大顶堆和一个小顶堆;import heapqclass MedianFinder(object): def __init__(self): initialize your

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    python-leetcode295-双堆】据流的

    是有序列表间的。如果列表长度是偶则是间两个的平均值。 例如, 的是 3 的是 (2 + 3) 2 = 2.5设计一个支持以下两种操作的据结构:void addNum(int num) - 从据流添加一个整据结构。 double findMedian() - 返回目前所有元素的。 += 1 #首先明确的是python的heapq是小顶堆 #heappushpop:将num放入堆,然后弹出并返回heap的最小元素。 )print(:,m.findMedian())m.addNum(7)print(:,m.findMedian())过程:负号只是占用。?

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    Python-据解析-职信息-

    ,下一步就是从整个 HTML 提取目标据。 ① 使用 re 模块解析网页据根据前面所分析的网页源代码;查找所有的职名称。在 HTML 源代码,职名称对应的文本于标签 。首先,以 (.*?) 查找所有的职详情链接。职详情链接的文本于开始标签 ,且 有着唯一的属性,可以与其它 进行区分。 查找职类别、招聘人、地点、发布时间。 职类别、招聘人、地点、发布时间对应的文本都于开始标签 和结束标签 。(.*?)会发现,HTML 的源代码表格的表头文本也于 和 ,且于匹配结果的前4个。 截取所有招聘人 counts_list = others_list # 从 others_list 截取所有工作地点 location_list = others_list # 从 others_list

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    python 实现在无序找到方法

    一、问题描述1、求一个无序组的, (若组是偶,则是指间两个字之和除以2,若组是奇,则是指最置。 要求:不能使用排序,时间复杂度尽量低2、例如: lists = , 为 = (2+3)2 = 2.5 lists = , 为 2 3、算法思想:利用快速排序思想(但是并不是全部使用):任意挑选一个元素 ,以该元素为key, 划分组为两个部分,如果左侧组长度刚好为(n-1)2, 那么key就为, 若左侧组长度 < (n-1)2 , 那么点在右侧,反之,在左侧。 :设置reduce程序分隔符的置二,python streaming 实现某个字段的排序1, 输入据: cat data.txt (间是tab键) 11 2 11 3 11 4 1 11 1 11 实现在无序找到方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考。

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    P1168

    题目描述给出一个长度为N的非负整序列A,对于所有 ]的。 个。输入输出格式 输入格式: 输入文件median.in的第1行为一个正整N,表示了序列长度。 第2行包含N个非负整 输出格式: 输出文件median.out包含 行,第i行为 的。 输入输出样例输入样例#1: 71 3 5 7 9 11 6输出样例#1: 1356说明对于20%的据,N ≤ 100;对于40%的据,N ≤ 3000;对于100%的据,N ≤ 100000。

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    python的左移和右

    移  >真正需要记住就是: 在学没有溢出的前提下,对于正和负,左移以为都相当于乘以2的1次方,左移n 就相当于乘以2的n次方 右移一相当于除以2,右移n相当于除以2的n次方,这里取的是商 ,不要余移: 例如:3

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    据流

    题目描述如何得到一个据流?如果从据流读出奇值,那么就是所有值排序之后间的值。如果从据流读出偶值,那么就是所有值排序之后间两个的平均值。 我们使用Insert()方法读取据流,使用GetMedian()方法获取当前读取据的。解题思路我们可以将据排序后分为两部分,左边部分的据总是比右边的据小。 那么,我们就可以用最大堆和最小堆来装载这些据:最大堆装左边的据,取出堆顶(最大的)的时间复杂度是O(1)最小堆装右边的据,同样,取出堆顶(最小的)的时间复杂度是O(1)从据流拿到一个后, 先按顺序插入堆:如果左边的最大堆是否为空或者该小于等于最大堆顶的,则把它插入最大堆,否则插入最小堆。 要获取的话,直接判断最大堆和最小堆的size,如果相等,则分别取出两个堆的堆顶除以2得到,不然,就是最大堆的size要比最小堆的size大,这时直接取出最大堆的堆顶就是我们要的

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    据流

    题目描述如何得到一个据流?如果从据流读出奇值,那么就是所有值排序之后间的值。如果从据流读出偶值,那么就是所有值排序之后间两个的平均值。 并且右半边元素都大于左半边 * private PriorityQueue right = new PriorityQueue(); public void setN(int n) { N = n; } * 当前据流读入的元素个 * private int N = 0; public void insert(Integer val) { * 插入要保证两个堆存于平衡状态 * if (N % 2 == 0) { * N 为偶的情况下插入到右半边

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    python-leetcode480-双堆】滑动窗口的

    是有序序列最间的那个。如果序列的大小是偶,则没有最间的;此时是最间的两个的平均。 例如:,是 3,是 (2 + 3) 2 = 2.5给出一个组 nums,有一个大小为 k 的窗口从最左端滑动到最右端。窗口有 k 个,每次窗口向右移动 1 。 你的任务是找出每次窗口移动后得到的新窗口元素的,并输出由它们组成的组。示例:给出 nums = ,以及 k = 3。 3 -1 -3 5 6 因此,返回该滑动窗口的组 。 这题本来是要用双堆的但是python的heapq是小顶堆,对于处理负时,转换成大顶堆就不适合了,因此换种方法了。核心思想:维护一个有序的滑动窗口,自然而然可以使用bisect库。

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    1303:

    1303: 图Time Limit: 1 Sec  Memory Limit: 162 MBSubmit: 1383  Solved: 902Description给出1~n的一个排列,统计该排列有多少个长度为奇的连续子序列的是指把所有元素从小到大排列后,间的。Input第一行为两个正整n和b ,第二行为1~n 的排列。Output输出一个整,即为b的连续子序列个

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    寻找

    2.返回据的: double findMedian(),返回其维护的据的定义: 1.若据个为奇是该组排序后间的。 -> 2 2.若据个为偶是该组排序后间的两个字的平均值。 -> 2.5class MedianFinder{public: MedianFinder(){ } void addNum(int num){将据结构添加一个整 } double findMedian (){返回该据结构维护的据 }};思考与分析如何获取? 存储结构使用组,每次添加元素或查找时对组排序, 再计算结果时间复杂度1.若添加元素时排序,addNum复杂度O(n),findMedian复杂度O(1) 2.若查询时排序,addNum复杂度

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    R

    统计上,分亦称分点,是指将一个随机变量的概率分布范围分为几个等份的值点,常用的有(即二分)、四分、百分等。 在统计学,p分的计算使用如下公式计算:? p分R使用quantile()计算分,其形式如下:quantile(x, probs = seq(0, 1, 0.25), na.rm = FALSE, names = TRUE, type = 7, ...)其,参x为据对象;probs给出相应的百分;na.rm表示是否允许包含缺失值;names为逻辑值,指示是否为结果给出命名属性;type为分为的算法,取值1~9,默认为7。 除了该函之外,还可以使用fivenum函或summary函来求分。 计算其5分。编写R程序如下:x

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    MySQL查询

    569# 员工薪水题目描述: ?预期答案: ?解法1既然是求解,我们首先想到的是根据的定义进行求解:奇字时,间的字;偶字时,间两个的均值。 这里计字总为N,则N为奇排序编号是(N+1)2=N2+0.5N为偶排序编号是N2和N2+1 进一步地,N为奇和N为偶是互斥的,求解出的排序编号也是互斥的,也就是说3个排序编号不会同时取得整 解法2除了根据的排序编号来定置,实际上还可以换种思路但仍然是在其排序编号上做文章:如果一个,那么就意味着正序和逆序时其置是一致的:更严谨的说,奇字是正逆序排序一致,偶字时 ----571# 给定字的频率查询刚才一道题是对给定的一组字查询,顶多也就是要进行分组后查询。那如果给定的字不是字全样本,而是字+频率呢?题目描述:? 实际上,根据字及频率,可以稍微变形得到字排序编号的首末区间,然后判断的编号存在于哪个字的首末区间即可找到

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    Day63:据流

    剑指Offer_编程题——据流题目描述: 如何得到一个据流?如果从据流读出奇值,那么就是所有值排序之后间的值。 如果从据流读出偶值,那么就是所有值排序之后间两个的平均值。我们使用Insert()方法读取据流,使用GetMedian()方法获取当前读取据的。 牛客网python定义的参如下所示: ?   本代码用到了python自带的heapq库来实现的堆,接下来给大家介绍该函的详细知识。一种著名的据结构是堆(heap),它是一种优先队列。 我们可以声明一个List,存储每次读入的字符;然后求当前list。具体我们用java和python将其实现: 1、用java将其实现:import java.util. 总结  本题主要通过据流来考察我们对堆排序的理解与掌握。本文在做题之前给大家介绍了堆排序的相关内容,另外本文给出了两种解题思路,并且分别用java和python两门编程语言将其实现。

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    据流_63

    题目描述:如何得到一个据流?如果从据流读出奇值,那么就是所有值排序之后间的值。如果从据流读出偶值,那么就是所有值排序之后间两个的平均值。 我们使用Insert()方法读取据流,使用GetMedian()方法获取当前读取据的。思路:一般这种流式据我们都用堆处理比较好,变化小排序快. 这里定义两个堆,一个小根堆,一个大根堆,一个表识符count用于指示当前据进入堆 这里我让偶标识符进小根堆,奇标识符进大根堆,其实换一种进法也一样哦这里的要点是:我们在进一个堆的同时要从这个堆里拿一条据放到另外一个堆里 ,这样可以保障两个队列的据是平分的,另外两个顶就是值,这是为啥呢? 因为两个堆一直在进行堆顶直接的相互交换,保障堆顶一直是间字符~代码: int count=0; PriorityQueue minHeap=new PriorityQueue(); PriorityQueue

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    2021-11-03:据流的是有序列表间的

    2021-11-03:据流的是有序列表间的。如果列表长度是偶则是间两个的平均值。 例如,2,3,4 的是 3,2,3 的是 (2 + 3) 2 = 2.5。 设计一个支持以下两种操作的据结构:void addNum(int num) - 从据流添加一个整据结构。double findMedian() - 返回目前所有元素的。 进阶:如果据流所有整都在 0 到 100 范围内,你将如何优化你的算法?如果据流 99% 的整都在 0 到 100 范围内,你将如何优化你的算法?力扣295。

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    两排序

    问题描述给定两个大小为 m 和 n 的正序(从小到大)组 nums1 和 nums2。请你找出并返回这两个正序组的。 解决方案一种直观的方案为使用两路归并排序的思路,找到,其时间复杂度度为O(m + n)。对于题目要求的O(log (m+n)) 的复杂度,我们很容易想到是使用二分搜索的方式求解的。 大体思路为定义find(i, j, k)为找到nums1从i开始,nums2从j开始返回其第k个元素,find(0, 0, mid)(mid = (m + n ) 2 + 1奇情况,偶时求 mid 对于find(i, j, k)的求解,判断nums1 和 nums2 (其mid1 = i + k 2 - 1, mid2 = j + k 2 - 1)的大小若nums1 > nums2,证明第k 大的一定不在nums2只,因此该问题可以转化为find(i, mid2 + 1, k - (mid2 - j - 1))。

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      消息队列 TDMQ

      消息队列 TDMQ 是基于 Apache 顶级开源项目Pulsar自研的金融级分布式消息中间件,是一款具备跨城高一致、高可靠、高并发的分布式消息队列,拥有原生Java 、 C++、Python、GO 多种API, 支持 HTTP 协议方式接入,可为分布式应用系统提供异步解耦和削峰填谷的能力,同时也具备互联网应用所需的海量消息堆积、高吞吐、可靠重试等特性。

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