给定一个仅包含数字 2-9 的字符串,返回所有它能表示的字母组合。给出数字到字母的映射如下(与电话按键相同)。注意 1 不对应任何字母。
给你一个字符串 s 和一个字符规律 p,请你来实现一个支持 '.' 和 '*' 的正则表达式匹配。
上一篇文章机器学习算法复习手册——决策树在复习完基本概念之后,我给自己挖了一个坑:用python写一个决策树出来(注意,不是sklearn调包)。虽然说这个东西在几年前我写过一次,但又写一次,发现很多地方还有挺折磨我的。今天,就来填这个坑,分享一下我写的很垃圾的ID3决策树算法。
可迭代对象:可迭代的对象,内置有__iter__方法的对象都是可迭代对象,除了数字类型,所有数据类型都是可迭代对象。
——老子
既然数据结构是研究数据元素之间的基本关系,那基本关系如何表示呢?逻辑结构就是根据数据元素之间关系的不同特性,分为了4类基本结构
Given a positive integer n, break it into the sum of at least two positive integers and maximize the product of those integers. Return the maximum product you can get.
问题的复杂,加上递归本身的细节,我们想要 "学会","学好",再 "用好",是需要一个漫长的过程的。所以还希望读者有足够的耐心。
给定一个非空字符串 s 和一个包含非空单词的列表 wordDict,判定 s 是否可以被空格拆分为一个或多个在字典中出现的单词。
来源 | https://www.61mon.com/index.php/archives/208/
普遍认为Python语言诞生于1991年Python语言中的缩进在程序中长度统一且强制使用,只要统一即可,不一定是4个空格(尽管这是惯例)IPO模型指:Input Process Output字符串的正向递增和反向递减序号体系:正向是从左到右,0到n-1,反向是从右到左,-1到-n,举例
collections模块 namedtuple #命名元组 #生成可以使用名字来访问元素内容的tuple from collections import namedtuple Point = namedtuple('point',['x','y']) #一个点的命名元组 p = Point(1,2) print(p.x,p.y) deque #双端队列 #可以从头尾存取元素 from collections import deque dp = deque([1,2,3]) #
思路:当前数为i,则遍历比int(sqrt(i))+1小的所有数是是否都不可以整除,是,则是素数
一般定义: 程序调用自身的编程技巧称为递归(recursion)。 递归做为一种算法设计技巧,是指函数/过程/子程序在运行过程中直接或间接调用自身而产生的重入现象。 递归过程总是一个过程还未执行完就执行另一个过程(但是执行另一过程前会保存未执行完时候的变量值),如此反复,一直执行到边界条件,执行完余下的过程后,返回上一次未执行完的过程执行(此时使用的是当时的变量),如此反复,直到回到起始位置。 设计递归程序的基本思路: 1、先弄清楚递归的顺序。在递归的实现中,往往需要假设后续的调用已经完成,在此基础之上
给定一个完美二叉树,其所有叶子节点都在同一层,每个父节点都有两个子节点。二叉树定义如下:
解释器是比较深入的内容。虽然我试图从最基本的原理讲起,尽量让这篇文章不依赖于其它的知识,但是这篇教程并不是针对函数式编程的入门,所以我假设你已经学会了最基本的 Scheme 和函数式编程。如果你完全不了解这些,可以读一下 SICP 的第一,二章。当然你也可以继续读这篇文章,有不懂的地方再去查资料。我在这里也会讲递归和模式匹配的原理。如果你已经了解这些东西,这里的内容也许可以加深你的理解。 解释器其实不是很难的东西,可是好多人都不会写,因为在他们心目中解释器就像一个 Python 解释器那样复杂。如果
要想让输入的字符串倒序输出有很多种方法,我们可以用字符串处理函数,也可以将字符数组内的元素进行交换,在这里,我们用递归的方式来封装一个可以将字符串倒序输出的函数。
使用python写的递归程序如果递归太深, 那么极有可能因为超过系统默认的递归深度限制而出现
栈又称堆栈,是限制在表的一端进行插入和删除运算的线性表。 表中进行插入、删除操作的一端称为栈顶(top)。 栈顶保存的元素称为栈顶元素。 表的另一端称为栈底(bottom)。 当栈中没有元素时称为空栈。 向一个栈中插入元素称为进栈或入栈或压栈(push)。插入的元素是当前最新的。 从一个栈中删除元素称为出栈或退栈或弹栈(pop)。删除的元素是当前最新的。 由于栈的插入和删除仅在栈顶进行,后进栈的元素必定先出栈,所以把堆栈称为后进先出表(Last In First Out,LIFO)。 当栈满时进栈运算称为上溢;当栈空时出栈运算称为下溢。
公式P是指排列,从N个元素取M个进行排列。 公式C是指组合,从N个元素取M个进行组合,不进行排列。 N-元素的总个数 M参与选择的元素个数 !-阶乘,如 9!=9*8*7*6*5*4*3*2*1
LeetCode 算法题,更像是披着编程语法外衣的数学题,很多典型的问题都有较优的解题思路与方法。之前我都是先尽力硬磕,几个小时肝出个解法,然后匆匆写一篇题记,观摩分析下更优的解法。但这个过程缺乏对更优解法的练习,再次遇到类似题目,首先想到的还是之前自己成功的那个思路,很难应用到本该学到的新的更优的解法。就好比曾经高考的数学题,想快速解决,看到题目就得有对应的最优解题思路。
函数式编程是一种编程范式,我们在其中尝试以纯数学函数风格绑定所有内容。它是一种声明式的编程风格。它的主要焦点是“要解决什么”,而命令式风格的主要焦点是“如何解决”。它使用表达式而不是语句。计算表达式以产生值,而执行语句以分配变量。
俗话说,大事化小。递归算法也是分治的思想。我国古代的愚公移山,就是这种递归。子又生孙,孙又生子。
我们在前面的章节中,很多次的看到了在函数中调用别的函数的情况。如果一个函数在内部调用了自身,这个函数就被称为递归函数。
为了能求解从索引为0到n-1的数组元素和,可以分解为第0个数加上索引从1到n-1的数组元素和,如下:
python3.5.4 递归函数最恶心的时候莫非栈溢出(Stack overflow)。
又到了推出Python新版本的时候啦~我们已经看到 Python 3.9.1 的完整版本。一些最新特性非常惊艳,我们将介绍以下内容:
单词就是物品,字符串s就是背包,单词能否组成字符串s,就是问物品能不能把背包装满。
No.9期 递归——以阶乘为例 Mr. 王:我们介绍一个在计算机算法设计和程序设计中都非常常见的概念——递归。 小可:什么是递归呢? Mr. 王:从程序设计的角度来说,递归就是一个函数,在它的定义中调用了它本身。从算法的角度来说,递归就是一个算法对于一个输入的求解需要对这个算法在更小输入上求解的情况。 小可:这个说法听起来有点复杂啊。 Mr. 王:我们举个例子来说明吧。你一定听说过有一个数学概念叫作阶乘。 小可:我知道,阶乘就是把一个正整数一直乘以它的值减1,直到乘数为1,比如5!=5×4×3×2×1。推
题目链接:https://leetcode-cn.com/problems/word-break/
写的比较匆忙,测试用例是能全部跑通的,不过考虑内存和效率的话,还有许多需要改进的地方,所以请多指教
起始条件: N = 1 的时候, N! 为 1. 这个起始条件相当于递归的结束条件.
Python是一种高级编程语言,它在机器学习、数据分析、Web开发等领域都有广泛的应用。与其他编程语言一样,Python也支持各种算法。本文将介绍5种常见的Python算法,包括查找算法、排序算法、递归算法、动态规划算法、贪心算法,并提供代码实例。
版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 举报,一经查实,本站将立刻删除。
概念:计算及是根据指令操作数据的设备,具有功能性和可编程性。 发展:参照摩尔定律(Moore’s Law),表现为指数方式。 程序设计:计算及可编程性的体现。 程序设计语言:一种用于交互的人造语言。 编程语言的执行方式:编译和解释。 编译:将源代码一次性转换成目标代码的过程。 解释:将源代码逐条转换成目标代码同时逐条运行的过程。 静态语言:使用编译执行的编程语言,如C、C++、Java 脚本语言:使用解释执行的编程语言,如Python,JavaScript,PHP 程序的基本编写方法(IPO):Input输入 Process处理 Output输出
这个经典了, 我记得以前看过清华版数据结构第一章, 整章都是讲这个的。 写的非常不错, 可惜没有PYTHON版的, 希望什么时候出一版python的哈哈。 《天才基本法》里也有问这个上梯子的桥段。
编程的角度来看,程序调用自身的编程技巧称为递归(recursion)。 本质上将原来的问题转化成更小的同一问题。就是一个函数直接或间接调用自身的一种方法,它通常把一个大型复杂的问题层层转化为一个与原问题相似的规模较小的问题来求解。
现在,塔子哥面临一个问题,他有一个长度为 n 的字符串 s,它仅由 R 和 B 组成
一、基本概念 在计算机科学中,分治法是一种很重要的算法。字面上的解释是“分而治之”,就是把一个复杂的问题分成两个或更多的相同或相似的子问题,再把子问题分成更小的子问题……直到最后子问题可以简单的直接求解,原问题的解即子问题的解的合并。这个技巧是很多高效算法的基础,如排序算法(快速排序,归并排序),傅立叶变换(快速傅立叶变换)…… 任何一个可以用计算机求解的问题所需的计算时间都与其规模有关。问题的规模越小,越容易直接求解,解题所需的计算时间也越少。例如,对于n个元素的排序问题,当n=1时,不需任何计算。n=2
首先明确他和普通的函数调用没有什么不同,只是递归一般不是立刻可以得到结果的,要经历一连串的“挂起”、“入栈”、“出栈”的过程来解决问题。
完成一个递归程序,倒置字符数组。并打印实现过程 递归逻辑为: 当字符长度等于1时,直接返回 否则,调换首尾两个字符,在递归地倒置字符数组的剩下部分
在计算机科学中,数据结构和算法是两个非常重要的概念。数据结构是用来存储和组织数据的方式,而算法则是解决特定问题的步骤和操作。在实际应用中,选择合适的数据结构和算法对于提高程序的效率和解决实际问题的能力至关重要。
Given an array A of integers, return the length of the longest arithmetic subsequence in A.
https://leetcode-cn.com/problems/populating-next-right-pointers-in-each-node-ii/
前天我在公众号里分享一件过去做的事情:我半年多沉淀一个4200人star的Python库,以及接下来我对此库的施工计划。
函数直接或间接调用自身的过程称为递归,相应的函数称为递归函数。使用递归算法,可以很容易地解决某些问题。此类问题的示例包括汉诺塔 (TOH)、中序/先序/后序树遍历、图的 DFS 递归函数通过调用自身的副本并解决原始问题的较小子问题来解决特定问题。需要时可以生成更多的递归调用。重要的是要知道我们应该提供某种情况来终止这个递归过程。
在计算机科学中,分治法是一种很重要的算法。字面上的解释是“分而治之”,就是把一个复杂的问题分成两个或更多的相同或相似的子问题,再把子问题分成更小的子问题……直到最后子问题可以简单的直接求解,原问题的解即子问题的解的合并。这个技巧是很多高效算法的基础,如排序算法(快速排序,归并排序),傅立叶变换(快速傅立叶变换)……
本人看了vivo,阿里巴巴的校招算法题,可以明确知道绝对有动态规划。如果没有,那么出题的面试官真的没有水平。跌了N次的动态规划,Runsen最近也拼命搞动态规划。这篇文章浪费了三天时间。
本文将介绍常见八大排序,包括直接插入排序、希尔排序、选择排序、堆排序、冒泡排序、快速排序、归并排序以及计数排序(计数排序和桶排序面试基本不涉及,本文将简要介绍),本内容是重点中的重点,请务必全部掌握!
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云