话说美食街上有个煎包店,1块钱2个,2块钱3个,3块钱5个,5块钱8个。人们笑称之为斐波拉切煎包。 在数学上,斐波纳契数列被以递归的方法定义:F(0)=0,F(1)=1, F(n)=F(n-1)+F
按照题目的要求, 今天给出两个思路, 个人觉得迭代会比较容易思考出来, 先给出迭代的思路.
特征选择与降维技术是机器学习和数据分析中常用的方法,它可以帮助我们减少数据集的维度并提取最相关的特征,从而提高模型的性能和效率。在本文中,我们将使用Python来实现一些常见的特征选择与降维技术,并介绍其原理和实现过程。
与许多其他高级编程语言一样,Python语言提供了使用sorted()函数对数据进行开箱即用的功能。示例:
本文给大家介绍如何使用python和第三方库来实现数学运算中的阶乘以及阶乘累计求和。
本文就给大家介绍如何使用python和第三方库来实现数学运算中的阶乘以及阶乘累计求和。
本文主要包括利用递归和栈的方法实现二叉树的前序、中序、后序遍历! 144. 二叉树的前序遍历 给定一个二叉树,返回它的 前序遍历。 示例: 输入: [1,null,2,3] 1 \ 2 / 3 输出: [1,2,3] 解题思路 1.1 树的前序遍历--非递归方法(栈) 因为先访问根节点,所以直接将root的val放入答案(ans)容器 利用stack来储存root。 当左子树遍历完后,取出root接着遍历右子树。 C++实现: /** * Definition
从n个不同元素中任取m(m≤n)个元素,按照一定的顺序排列起来,叫做从n个不同元素中取出m个元素的一个排列。当m=n时所有的排列情况叫全排列。
目录 排序流程: python实现 源自:百度百科- 快速排序算法 排序流程: 快速排序算法通过多次比较和交换来实现排序,其排序流程如下: 首先设定一个分界值,通过该分界值将数组分成左右两部分。 将大于或等于分界值的数据集中到数组右边,小于分界值的数据集中到数组的左边。此时,左边部分中各元素都小于或等于分界值,而右边部分中各元素都大于或等于分界值。 然后,左边和右边的数据可以独立排序。对于左侧的数组数据,又可以取一个分界值,将该部分数据分成左右两部分,同样在左边放置较小值,右边放置较大值。右侧的数组数
快速排序(Quick Sort)是一种高效的分治排序算法,它选择一个基准元素,将数组分成两个子数组,小于基准的放在左边,大于基准的放在右边,然后递归地排序子数组。快速排序通常比冒泡排序和选择排序更高效,特别适用于大型数据集。本文将详细介绍快速排序的工作原理和Python实现。
其他排序算法的Python实现请参考:Python版归并排序算法(附Python程序__name__属性用法演示视频),侏儒排序算法原理与Python实现,Python版基于递归的冒泡排序算法,Python版快速排序算法,Python版选择排序算法,Python版冒泡法排序算法。 本文再给出Python版的堆排序算法,这样的话关于排序算法基本上就全了。本文代码主要借助于标准库heapq中的入堆和出堆函数来实现,属于原地排序,直接影响原来的列表。 from heapq import heappush, he
Python自身作为一门编程语言,它有多种实现。这里的实现指的是符合Python语言规范的Python解释程序以及标准库等。这些实现虽然实现的是同一种语言,但是彼此之间,特别是与CPython之间还是有些差别的。
问题1:对于列表形如 list_1 = [[1, 2], [3, 4, 5], [6, 7], [8], [9]] 转化成列表 list_2 = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] 的问题。
归并排序(Merge Sort)是一种分治排序算法,它将数组分成两个子数组,分别对子数组进行排序,然后合并两个有序子数组以得到一个有序数组。归并排序是一种高效的排序算法,具有稳定性和适用性广泛的特点。本文将详细介绍归并排序的工作原理和Python实现。
给定整数n和m, 满足n能被2m整除。对于一串连续递增整数数列1, 2, 3, 4…, 每隔m个符号翻转一次, 最初符号为’-‘;。
236.搜索旋转排序数组 Search in Rotated Sorted Array
希望小小詹同学学习同时能便于他人~ 本文用Python实现了快速排序、插入排序、希尔排序、归并排序、堆排序、选择排序、冒泡排序共7种排序算法。 一、快速排序 1.介绍 快速排序由
将两个升序链表合并为一个新的 升序 链表并返回。新链表是通过拼接给定的两个链表的所有节点组成的。
本文实例讲述了python二分查找算法的递归实现方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 这里先提供一段二分查找的代码: def binarySearch(alist, item): first = 0 last = len(alist)-1 found = False while first<=last and not found: midpoint = (first + last)//2 if alist[midpoint] == item: found = True else: if ite
适用教材: 董付国,应根球.《中学生可以这样学Python》.清华大学出版社,2017. 第8章 常用算法的Python实现 8.4 递归算法案例分析 视频内容
Python 计算机视觉 SimpleCV—开源的计算机视觉框架,可以访问如OpenCV等高性能计算机视觉库。使用Python编写,可以在Mac、Windows以及Ubuntu上运行。 自然语言处理 NLTK —一个领先的平台,用来编写处理人类语言数据的Python程序 Pattern—Python可用的web挖掘模块,包括自然语言处理、机器学习等工具。 TextBlob—为普通自然语言处理任务提供一致的API,以NLTK和Pattern为基础,并和两者都能很好兼容。 jieba—中文断词工具。 Sno
Given an array where elements are sorted in ascending order, convert it to a height balanced BST. For this problem, a height-balanced binary tree is defined as a binary tree in which the depth of the two subtrees of every node never differ by more than 1.
放一张我自己画的图,里面记录了函数执行的每一步的过程。重点在注意形参和实参的传递问题。
使用递归实现全排列。123实现全排列! 法1: 上面定义了两个列表,一个列表存的是需要全排列的数据,另一个列表是当做栈来用的,可以把这个递归想成一棵树,在最顶端是包含所有值得列表,之后
上面定义了两个列表,一个列表存的是需要全排列的数据,另一个列表是当做栈来用的,可以把这个递归想成一棵树,在最顶端是包含所有值得列表,之后从这个列表中循环拿掉一个值,到了第二层,这时候栈里面存放的就是拿出来的那个数据,这一层的一个值里面就少了刚刚拿掉的值,一直到最后这个列表为空的时候,栈里面存的就是这个排列的结果,
汉诺塔属于比较经典的问题,详见以前的文章Python模拟汉诺塔问题移动盘子的过程,基于非递归算法的汉诺塔游戏之Python实现。 本文代码功能:模拟移动汉诺塔上的盘子,并实时显示3根柱子上盘子的情况。
经典递归 汉诺塔问题 背景故事 传说印度某间寺院有三根柱子,上串64个金盘。寺院里的僧侣依照一个古老的预言,以上述规则移动这些盘子;预言说当这些盘子移动完毕,世界就会灭亡。这个传说叫做梵天寺之塔问题(Tower of Brahma puzzle)。但不知道是卢卡斯自创的这个传说,还是他受他人启发。 若传说属实,僧侣们需要 (2的64次方 − 1) 步才能完成这个任务;若他们每秒可完成一个盘子的移动,就需要5845亿年才能完成。整个宇宙现在也不过137亿年。 游戏规则: 1.借助B柱子将A柱子上面的圆盘
今天的算法是插值,细分是牛顿插值。关于插值可能大家听到最多的就是图像插值,比如100元的摄像头有4K的分辨率???其实这里就是使用的插值算法,通过已经有的数据再生成一些,相当于提升了数据的量。如果我们想放大图像,我们需要使用过采样算法来扩展矩阵。
这篇文章主要介绍了决策树的python实现方法,详细分析了决策树的优缺点及算法思想并以完整实例形式讲述了Python实现决策树的方法,具有一定的借鉴价值,需要的朋友可以参考下 本文实例讲述了决策树的python实现方法。分享给大家供大家参考。具体实现方法如下: 决策树算法优缺点: 优点:计算复杂度不高,输出结果易于理解,对中间值缺失不敏感,可以处理不相关的特征数据 缺点:可能会产生过度匹配的问题 适用数据类型:数值型和标称型 算法思想: 1.决策树构造的整体思想: 决策树说白了就好像是if-else结构一
Given a binary tree, find its maximum depth. The maximum depth is the number of nodes along the longest path from the root node down to the farthest leaf node. For example: Given binary tree [3,9,20,null,null,15,7], 3 / \ 9 20 / \ 15 7
假设数组的长度为0~7这8个数字,且乱序排序,并且每次取正中间的值作为基线值 basevalue 。那么可结合二分查找的思想可知递归调用 logn +1 次,即树深为 logn+1 ,如下图所示:
專 欄 ❈PytLab,Python 中文社区专栏作者。主要从事科学计算与高性能计算领域的应用,主要语言为Python,C,C++。熟悉数值算法(最优化方法,蒙特卡洛算法等)与并行化 算法(MPI,OpenMP等多线程以及多进程并行化)以及python优化方法,经常使用C++给python写扩展。 知乎专栏:化学狗码砖的日常 blog:http://pytlab.org github:https://github.com/PytLab ❈ 前言 最近由于开始要把精力集中在课题的应用上面了,这篇总结之后算法
面试题目: 1. 用PYTHON实现一个扁平化的字典,如{'a': {'b': '1'}}扁平化处理后变成{'a.b': 1}? 解题思路: 1. 由于字典可能是无限嵌套的,所以第一印象就想到采用递归
链接: https://leetcode.cn/problems/climbing-stairs/
O(1)40ms (73.85%)Ans 2 (Python)Ans 3 (Python)
假设有一个1~100之间的数字,你来猜这个数是多少,每猜一次可以得到三种回答:正确、大了或小了。如何保证用最少的次数猜对?很多人会想到先猜50,如果猜大了,说明答案比50小,然后猜25...用这种方法,每次都可以将数字的范围缩小一半,对于1~100之间的任何数,最多都只需要7次就能找到答案。
如果列表较长,元素较多,以上常规方法实现起来就比较吃力了,以下我们采用递归方式实现。
递归思想: 取出数组中第一个元素放到最后,即a[1]与a[n]交换,然后递归求a[n-1]的全排列
01 引言 欢迎关注 算法channel ! 交流思想,分享知识,找到迈入机器学习大门的系统学习方法,并在这条道路上不断攀登,这是小编创办本公众号的初衷。 本公众号会系统地推送基础算法及机器学习/深度学习相关的全栈内容,包括但不限于:经典算法,LeetCode题目分析,机器学习数据预处理,算法原理,例子解析,部分重要算法的不调包源码实现(现已整理到Github上),并且带有实战分析,包括使用开源库和框架:Python, Numpy,Pandas,Matplotlib,Sklearn,Tensorflow等
AI摘要:在数学中,最大公约数(GCD)是两个整数之间的一种重要关系,而贝祖等式则进一步揭示了GCD的深层次应用。本文通过深入浅出的方式,详细推导扩展欧几里得算法的公式,从欧几里得算法开始,一步步揭示其背后的数学原理,并最终实现计算GCD及其贝祖系数的Python代码。无论你是否具备高等数学背景,这篇文章将带你探索如何巧妙地利用扩展欧几里得算法解决实际问题,让你在数学的世界中发现更多的趣味和应用。 扩展欧几里得算法公式推导与Python实现
You are climbing a stair case. It takes n steps to reach to the top. Each time you can either climb
今天我们来使用Python实现递归算法求指定位数的斐波那契数列 首先我们得知道斐波那契数列是什么? 斐波那契数列又叫兔子数列 斐波那契数列就是一个数列从第三项开始第三项的值是第一项和第二项的和依次类推
2.有些树的每个节点的子节点之间可以是无序的,两个子节点之间甚至可以交换位置。而(有序)二叉树中,每个节点的子节点之间需要区分是左子节点还是右子节点,即使整棵树就两个节点。
分治是一种将大问题分解成相同任务的小问题的方法,常见的分治思想之一就是归并排序(mergeSort)
希望时间的流逝不仅仅丰富了我们的阅历,更重要的是通过提炼让我们得以升华,走向卓越。 1Tags 排序算法 链表 树 图 动态规划 Leetcode Python Numpy Pandas Matplotlib 数学分析 线性代数 概率论 数据预处理 机器学习 回归算法 分类算法 聚类算法 集成算法 推荐算法 自然语言处理 Kaggle Tensorflow
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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 。
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