前言 面试的时候经常有面试官喜欢问如何进行冒泡排序?这个问题相信能难倒一批英雄好汉,本篇就详细讲解如何用python进行冒泡排序。 一、基本原理 1.概念: 冒泡排序(Bubble Sort),是一种计算机领域的较简单的排序算法。 它重复地走访过要排序的数列,一次比较两个元素,如果他们的顺序错误就把他们交换过来。走访数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换,也就是说该数列已经排序完成。 这个算法的名字由来是因为越大的元素会经由交换慢慢“浮”到数列的顶端,故名。 2.算法原理: 冒泡排序算法的运作如下:(从后
前言 很多时候我们走着走着就会忘记当初为什么而出发。就像数据分析一样,现在被炒得很热,但是数据分析究竟在分析些什么呢?很多新人可能被唬住了,其实这些在我们以前的统计学中都学过。 不管是用Python还是R,其实和用Excel一样,只不过现在之所以用Python、R是因为大数据时代么,数据太多,Excel的处理能力跟不上,但是这些都只是一个工具而已,核心还是围绕统计学不变的。 今天就来聊聊我们该从哪些方向去分析(描述)数据。 总体概览指标: 总体概览指标又称统计绝对数,是反映某一数据指标的整体规模大小,总量多
实现思路: 使用双重for循环,内层变量为i, 外层为j,在内层循环中不断的比较相邻的两个值(i, i+1)的大小,如果i+1的值大于i的值,交换两者位置,每循环一次,外层的j增加1,等到j等于n-1的时候,结束循环
“判断图中是否有环”是一道经常出现在面试中经典的算法题,我们今天就来讲讲这道题的含义和解法,包含Python编码全过程。
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期末考试结束了,公众号今天恢复更新,这是19年第一篇技术文。大学的期末考试经历了很多次,第一次这么认真的准备,当然是因为对自己的要求提高了,之前只想着及格就OK,这次对自己的要求是每科都90+(已经有一科完成这个小目标了)在Python考试中暴露了自己之前学习过程中的很多问题,所以打算这个寒假将之前自己所写的Python教程进行一次复盘,公众号会提供更加优秀的Python教程,同时还会对机器学习做一个简单的知识讲解,这个假期重点放在数据结构和算法上,大部分的推文会是LeetCode刷题和PTA刷题。今天这篇文章是贪心算法系列的第二篇--分发糖果。
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问题重述 某厂生产一种弹子锁,其槽数高度可以用1到6中取5个来表示。其限制条件是:至少在5个中有3个不同的数;相邻槽的高度相差不能为5。在实际试验中,发现若二锁对应5个槽的高度中有4个相同,另一个差1则可能互开,否则,不可能互开。如果60个锁具装一箱,求一批锁的多少及装箱数,并要求提出一种方案,使团体顾客减少或不再抱怨,并对于所提出的方案,求出其最大无互开的箱数,并衡量原来随机装箱时,顾客抱怨互开的程度。 问题分析 锁具个数 首先把锁具及装箱问题抽象成数学概念,以5个数字的一个符合条件的组合或组成一个列表
这个算法的名字由来是因为越大的元素会经由交换慢慢“浮”到数列的顶端(升序或降序排列),就如同碳酸饮料中二氧化碳的气泡最终会上浮到顶端一样,故名“冒泡排序”。
"数组"结构其实就是一排紧密相邻的可数内存,并提供了一个能够直接访问单一的数据内容的计算方法.我们其实可以想象一下自家的信箱,每一个信箱都有住址,其中路名就是名称.而信箱号码就是索引,如下图所示,邮递员可以按照信件上的住址把信件直接投递到指定的信箱中,这就是好比程序设计语言中数组的名称是表示一块紧密相邻内存的起始地址位置,而数组的索引就是来表示从此内存起始地址的第几区块.
冒泡排序重复地走访需要排序的元素列表,依次比较两个相邻的元素,如果顺序(如从大到小或从小到大)错误就交换它们的位置。重复地进行直到没有相邻的元素需要交换,则元素列表排序完成。
冒泡排序是一种简单的排序算法。它适合小规模数据的排序,并且其效率比较低。冒泡排序是一种交换排序,它的基本思想是:两两比较相邻记录的关键字,如果反序则交换,直到没有反序的记录为止。
我们在编写程序尤其是与网络请求相关的程序,如调用web接口、运行网络爬虫等任务时,经常会遇到一些偶然发生的请求失败的状况,这种时候如果我们仅仅简单的捕捉错误然后跳过对应任务,肯定是不严谨的,尤其是在网络爬虫中,会存在损失有价值数据的风险。
作为市政厅的官员,你需要随机 选择 3 栋建筑。 然而,为了确保多样性,选出来的 3 栋建筑 相邻 的两栋不能是同一类型。
冒泡排序(英语:Bubble Sort)是一种简单的排序算法。它重复地遍历要排序的数列,一次比较两个元素,如果他们的顺序错误就把他们交换过来。遍历数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换,也就是说该数列已经排序完成。这个算法的名字由来是因为越小的元素会经由交换慢慢“浮”到数列的顶端。
冒泡排序 思想 每次将相邻的两个元素进行比较,大的元素放在右边 每次比较完毕,最大的元素一定回到最右边 下次比较的时候,已经排好序的数不需要再进行排序 算法稳定 内外两层的控制: 外层控制总共比较多少轮 内层控制每次比较的次数 时间复杂度 最优时间复杂度:O(n) 最坏时间复杂度:O(n^2) python def bubble_sort(alist): # 冒泡排序 n = len(alist) # 外层循环控制走多少趟:最后一个数到达末尾,无需再进行比较 for j i
2048 这段时间火的不行啊,大家都纷纷仿造,“百家争鸣”,于是出现了各种技术版本号:除了手机版本号,还有C语言版、Qt版、Web版、java版、C#版等,刚好我接触Python不久,于是弄了个Python版——控制台的2048,正好熟悉下Python语法,程序执行效果例如以下:
冒泡排序(Bubble Sort)也是一种简单直观的排序算法。它重复地走访过要排序的数列,一次比较两个元素,如果他们的顺序错误就把他们交换过来。走访数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换,也就是说该数列已经排序完成。这个算法的名字由来是因为越小的元素会经由交换慢慢“浮”到数列的顶端。
这一题如果直接数学上解析求解的话应该会是挺难的一道题,不过在这里我的解法就比较暴力了,直接按照题意说的对范围内的每个数字进行各个位的求和然后对其进行计数就是了。
最近的一些文章都可能会很碎,写到哪里是哪里,过一阵子会具体的整理一遍,这里其它的类型题先往后排一排,因为蓝桥最后考的也就是对题目逻辑的理解能力,也就是dp分析能力了,所以就主要目标定在这里,最近的题目会很散,很多,基本上都是网罗全网的一些dp练习题进行二次训练,准备比赛的学生底子薄的先不建议看啊,当然,脑子快的例外,可以直接跳过之前的一切直接来看即可,只需要你在高中的时候数学成绩还可以那就没啥问题,其实,dp就是规律总结,我们只需要推导出对应题目的数学规律就可以直接操作,可能是一维数组,也可能是二维数组,总体来看二维数组的较多,但是如果能降为的话建议降为,因为如果降为起来你看看时间复杂度就知道咋回事了,那么在这里祝大家能无序的各种看明白,争取能帮助到大家。
初次接触变量分箱是在做评分卡模型的时候,SAS软件里有一段宏可以直接进行连续变量的最优分箱,但如果搬到Python的话,又如何实现同样或者说类似的操作呢,今天就在这里简单介绍一个办法——卡方分箱算法。
伪随机数生成算法在计算机科学领域应用广泛,比如枪击游戏里子弹命中扰动、数据科学里对样本进行随机采样、密码设计、仿真领域等等,背后都会用到伪随机数生成算法。
比较相邻的元素。如果第一个比第二个大,就交换他们两个。 对每一对相邻元素作同样的工作,从开始第一对到结尾的最后一对。这步做完后,最后的元素会是最大的数。 针对所有的元素重复以上的步骤,除了最后一个。 持续每次对越来越少的元素重复上面的步骤,直到没有任何一对数字需要比较。 以上节选自维基百科
给定n个矩阵{A1,A2,…,An},其中Ai与Ai+1是可乘的,i=1,2 ,…,n-1。如何确定计算矩阵连乘积的计算次序,使得依此次序计算矩阵连乘积需要的数乘次数最少。 例如: A1={30x35} ; A2={35x15} ;A3={15x5} ;A4={5x10} ;A5={10x20} ;A6={20x25} ; 结果为:((A1(A2A3))((A4A5)A6)) 最小的乘次为15125。 原问题为n个矩阵连乘,将原问题分解为子问题,即当n等于1,2,3.....时。 n==1时,单一矩阵
今天还是讲一下金融风控的相关知识,上一次我们有讲到,如果我们需要计算变量的IV值,从而判断变量的预测能力强弱,是需要对变量进行离散化的,也就是分箱处理。那么,今天就来给大家解释一下其中一种分箱方式 —— 卡方分箱处理。
2048 这段时间火的不行啊,大家都纷纷仿造,“百家争鸣”,于是出现了各种技术版本:除了手机版本,还有C语言版、Qt版、Web版、java版、C#版等,刚好我接触Python不久,于是弄了个Python版——控制台的2048,正好熟悉下Python语法,程序运行效果如下:
邻接矩阵的优点和缺点都很明显。优点是简单、易理解,对于大部分图结构而言,都是稀疏的,使用炬阵存储空间浪费就较大。
这段时间我会把蓝桥杯官网上的所有非VIP题目都发布一遍,让大家方便去搜索,所有题目都会有几种语言的写法,帮助大家提供一个思路,当然,思路只是思路,千万别只看着答案就认为会了啊,这个方法基本上很难让你成长,成长是在思考的过程中找寻到自己的那个解题思路,并且首先肯定要依靠于题海战术来让自己的解题思维进行一定量的训练,如果没有这个量变到质变的过程你会发现对于相对需要思考的题目你解决的速度就会非常慢,这个思维过程甚至没有纸笔的绘制你根本无法在大脑中勾勒出来,所以我们前期学习的时候是学习别人的思路通过自己的方式转换思维变成自己的模式,说着听绕口,但是就是靠量来堆叠思维方式,刷题方案自主定义的话肯定就是从非常简单的开始,稍微对数据结构有一定的理解,暴力、二分法等等,一步步的成长,数据结构很多,一般也就几种啊,线性表、树、图、再就是其它了。顺序表与链表也就是线性表,当然栈,队列还有串都是属于线性表的,这个我就不在这里一一细分了,相对来说都要慢慢来一个个搞定的。蓝桥杯中对于大专来说相对是比较友好的,例如三分枚举、离散化,图,复杂数据结构还有统计都是不考的,我们找简单题刷个一两百,然后再进行中等题目的训练,当我们掌握深度搜索与广度搜索后再往动态规划上靠一靠,慢慢的就会掌握各种规律,有了规律就能大胆的长一些难度比较高的题目了,再次说明,刷题一定要循序渐进,千万别想着直接就能解决难题,那只是对自己进行劝退处理。加油,平常心,一步步前进。
定义:算法(Algorithm)是指解题方案的准确而完整的描述,是一系列解决问题的清晰指令,算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。也就是说,能够对一定规范的输入,在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷,或不适合于某个问题,执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。
杨辉三角,是二项式系数在三角形中的一种几何排列,在中国南宋数学家杨辉1261年所著的《详解九章算法》一书中出现。它具有以下的特征:1、最外层的数字始终是 1 2、第二层是自然数列 3、第三层是三角数列 4、三角数列相邻数字相加可得方数数列 5、每一层的数字之和是一个2倍增长的数列 6、斐波那契数列(按一定角度排列) 7、素数(在杨辉三角里,除了第二层自然数列包含了素数以外,其他部分的数字都完美避开了素数。) 8、可以被特定数整除的数字形成了奇妙的分形结构
1、每一项的值等于他左上角的数和右上角的数的和,如果左上角或者右上角没有数字,就按0计算。
小猿会从最基础的面试题开始,每天一题。如果参考答案不够好,或者有错误的话,麻烦大家可以在留言区给出自己的意见和讨论,大家是要一起学习的 。
在Python中,有些名称很特别,开头和结尾都是两个下划线。我们可能用过一些,如__future__。这样的拼写表示名称有特殊意义,因此绝不要在程序中创建这样的名称。在这样的名称中,很大一部分都是魔法(特殊)方法的名称。如果你的对象实现了这些方法,它们将在特定情况下(具体是那种情况取决于方法的名称)被Python调用,而几乎不需要直接调用。
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大家好,我是Python进阶者。 是不是觉得很诧异?明明上周刚发布了这篇:分享一道用Python基础+蒙特卡洛算法实现排列组合的题目(附源码),今天又来一篇,名曰番外篇!其实今天是想给大家分享【🌑(这是月亮的背面)】大佬的解法,拍案叫绝! 📷 前情回顾 前几天在才哥交流群里,有个叫【Rick Xiang】的粉丝在Python交流群里问了一道关于排列组合的问题,初步一看觉得很简单,实际上确实是有难度的。 题目是:一个列表中有随机15个数,没有重复值。从列表里面任意选5个数,如何选出来
使用 Python 进行数据处理的时候,常常会遇到判断一个数是否在一个区间内的操作。我们可以使用 if else 进行判断,但是,既然使用了 Python,那我们当然是想找一下有没有现成的轮子可以用。事实上,我们可以是用 interval 这一个库来完成我们需要的操作。
很久以前推送过这样一篇文章,Python使用matplotlib绘制正多边形逼近圆周
本期题目:机器人活动区域 🤖🕹️ 题目 现有一个机器人,可放置于 M×N 的网格中任意位置, 每个网格包含一个非负整数编号, 当相邻网格的数字编号差值的绝对值小于等于 1 时, 机器人可以在网格间移动 问题: 求机器人可活动的最大范围对应的网格点数目。🤖💻 说明: 网格左上角坐标为 (0,0) ,右下角坐标为 (m−1,n−1) 🌐 机器人只能在相邻网格间上下左右移动 🤖👣 输入 第 1 行输入为 M 和 N ,M 表示网格的行数 N 表示网格的列数 之后 M 行表示网格数值,每行 N 个数值(数值大小用
众所周知,计算机是从 0 开始计数,而不是我们平时常用的从1开始计数,但你有想过为什么吗?
Python3冒泡排序 概述 冒泡排序(Bubble Sort),是一种计算机科学领域的较简单的排序算法。 它重复地走访过要排序的数列,一次比较两个元素,如果他们的顺序错误就把他们交换过来。 走访数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换,也就是说该数列已经排序完成。 算法原理 冒泡排序算法的运作如下: 比较相邻的元素。如果第一个比第二个大,就交换他们两个。 对每一对相邻元素作同样的工作,从开始第一对到结尾的最后一对。在这一点,最后的元素应该会是最大的数。 针对所有的元素重复以上的步骤,除了最后一个。 持续每
这道题是给一个字符串s和一个单词数组,找到数组里面最长的单词,该单词可以通过删除s的某些字符来得到。如果答案不止一个,返回长度最长且字典序最小的单词。如果答案不存在,返回空字符串。
最近在复习算法和数据结构(基于Python实现),然后看了Python的各种“序列”——比如列表List、元组Tuple和字符串String,后期会写一篇博客介绍 数组 这一数据结构。
选择性搜索是在对象检测中使用的区域提议算法。它的设计速度很快,召回率很高。它基于基于颜色,纹理,大小和形状兼容性的相似区域的分层分组计算。
上周末的时候参加 LeetCode 周赛,碰到了一道题。感觉很有意思,而且收获也不小,记录一下。
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马上中秋了,不得不说,已经感受到了浓浓的中秋气氛,大家吃月饼都快吃“吐”了,毕竟公司之间月饼送来送去的。。
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