无论是数据中心内的整网网络拓扑,还是网络设备内的业务转发逻辑(如开源用户态网络协议栈 VPP:Vector Packet Processing)都构成一张有向图。想要从这张图中提取有用信息,就需要图论方面的相关知识。
图是一种非常灵活且强大的数据结构,它由节点(顶点)和边组成,用于表示对象之间的关系。在本文中,我们将深入讲解Python中的图,包括图的基本概念、表示方法、遍历算法以及一些实际应用。我们将使用代码示例演示图的操作和应用。
假设我们采用了一个输入的 MxM 矩阵。我们现在将使用嵌套的 for 循环对给定的输入矩阵进行逐行和按列排序。
权重(Weight):边上可以附带的权重大小,用来表示从一个顶点到另一个顶点的成本。
回溯法可以看成蛮力法的升级版,它从解决问题每一步的所有可能选项里系统地选择出一个可行的解决方案。回溯法非常适合由「多个步骤」组成的问题,并且每个步骤都有多个选项。
图是由一组节点和连接这些节点的边组成的数据结构。图可以用于表示现实世界中的各种关系和网络。
为了计算两个矩阵相加,我们创建一个新的矩阵,使用 for 迭代并取出 X 和 Y 矩阵中对应位置的值,相加后放到新矩阵的对应位置中。在这个 python 程序中,我们有两个矩阵作为 A 和 B 。让我们检查矩阵顺序,并将矩阵存储在变量中。我们必须将和矩阵初始化为元素为零。现在,我们必须使用一个嵌套循环遍历控件的每一行和每一列中的每个元素。用for求矩阵中每个元素的和,用 python 加到矩阵中。显示输出矩阵。
在MATLAB中,有一个非常有用的函数 reshape,它可以将一个矩阵重塑为另一个大小不同的新矩阵,但保留其原始数据。给出一个由二维数组表示的矩阵,以及两个正整数r和c,分别表示想要的重构的矩阵的行数和列数。重构后的矩阵需要将原始矩阵的所有元素以相同的行遍历顺序填充。如果具有给定参数的reshape操作是可行且合理的,则输出新的重塑矩阵;否则,输出原始矩阵。 具体题目链接
张量(Tensor)可以理解为广义的矩阵,其主要特点在于将数字化的矩阵用图形化的方式来表示,这就使得我们可以将一个大型的矩阵运算抽象化成一个具有良好性质的张量图。由一个个张量所共同构成的运算网络图,就称为张量网络(Tensor Network)。让我们用几个常用的图来看看张量网络大概长什么样子(下图转载自参考链接1):
Python是一门流行且应用广泛的通用编程语言,其应用包括数据科学、机器学习、科学计算等领域,以及后端Web开发、移动和桌面应用程序等方面。许多知名的公司都使用Python,如Google、Dropbox、Facebook、Mozilla、IBM、Quora、Amazon、Spotify、NASA、Netflix、Reddit等。
列表类占用的内存数倍于数据本身占用的内存,Python自带的列表类会储存每一个元素的数据信息,数据类型信息,数据大小信息等。这是因为Python语言是一种可以随时改变变量类型的动态类型语言,而C语言和Fortran语言是静态类型语言,静态类型语言一般会在建立变量前先定义变量,并且不可以修改变量的变量类型。总的来说,numpy模块有以下两个优点:
绘制螺旋轨迹路径,我们发现当路径超出界限或者进入之前访问过的单元格时,会顺时针旋转方向。
在MATLAB中,有一个非常有用的函数 reshape,它可以将一个矩阵重塑为另一个大小不同的新矩阵,但保留其原始数据。
经过一段时间对python的学习,已经能够相对熟练编写python程序并使用循环语句,通过循环语句的知识,可以轻松求出一个矩阵的各行元素之和。
为啥呢,因为深度学习中的数据量往往巨大,用for循环去跑的话效率会非常低下,相比之下,矩阵运算就会快得多。而python的矩阵“传播机制(broadcasting)”和专门用于矩阵计算的numpy包更是给了我们使用矩阵运算的理由。
Python 1.列表(list) list1 = [i for i in range(10)] list1 [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] 特点:可遍历,可索引,可切片 列表的遍历: 方式1: for i in range(len(list1)): print(list1[i]) 方式2: list1 = [i+1 for i in range(10)] for i,j in enumerate(list1): print(i,j) 0 1 1 2 2 3
给定一个包含 m x n 个元素的矩阵(m 行, n 列),请按照顺时针螺旋顺序,返回矩阵中的所有元素。
假设我们取了 n x n 矩阵。我们现在将使用下面提到的方法以蛇形模式打印输入矩阵。
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题目的意思我这里在解释一下,其实就是按照指定方向,螺旋地输出所有的矩阵元素,如下面的矩阵:(从11开始,到23结束)
在一个 n * m 的二维数组中,每一行都按照从左到右递增的顺序排序,每一列都按照从上到下递增的顺序排序。请完成一个高效的函数,输入这样的一个二维数组和一个整数,判断数组中是否含有该整数。
因为程序是为了实现对纯数值型Excel文档进行导入并生成矩阵,因此有必要对第五列文本值进行删除处理。
https://leetcode-cn.com/problems/toeplitz-matrix/
总篇链接:https://laoshifu.blog.csdn.net/article/details/134906408
该算法从起点开始,采用贪心法策略,每次遍历到起点距离最近且未访问过的顶点的邻接节点, 直到扩展到终点为止。
Given n non-negative integers representing the histogram's bar height where the width of each bar is 1, find the area of largest rectangle in the histogram.
数据检测、筛选、处理是特征工程中比较常用的手段,常见的场景最终都可以归类为矩阵的处理,对矩阵的处理往往会涉及到
这是力扣的 2352 题,难度为中等,解题方案有很多种,本文讲解我认为最奇妙的一种。
题目地址:https://leetcode-cn.com/problems/spiral-matrix-ii/ 给定一个正整数 n,生成一个包含 1 到 n2 所有元素,且元素按顺时针顺序螺旋排列的正方形矩阵。
矩阵相信大家都知道,是线性代数中的知识,就是一系列数集。顾名思义,数字组成的矩形,例如:
其实就是一个权重矩阵,用 1 代表两个结点有连接,0 表示没有连接,这样的表示方式通俗易懂,特别适合稠密图,也就是大多数结点是亮亮连接的情况。
2024-04-06:用go语言,给你两个非负整数数组 rowSum 和 colSum,
大家好,我是来自于华为的程序员小熊。最近熊哥的一位朋友,参加阿里菜鸟网络的面试,一轮面完后,面试官要求考察代码,于是昨天要求朋友参加菜鸟的机考。
一心想学习算法,很少去真正静下心来去研究,前几天趁着周末去了解了最短路径的资料,用python写了一个最短路径算法。算法是基于带权无向图去寻找两个点之间的最短路径,数据存储用邻接矩阵记录。首先画出一幅
四方密码是一种对称式加密法,由法国人Felix Delastelle发明。这种方法将字母两个一组,然后采用多字母替换密码。四方密码用4个5×5的矩阵来加密。每个矩阵都有25个字母。
https://leetcode-cn.com/problems/matrix-diagonal-sum/
请设计一个函数,用来判断在一个矩阵中是否存在一条包含某字符串所有字符的路径。路径可以从矩阵中的任意一个格子开始,每一步可以在矩阵中向左,向右,向上,向下移动一个格子。如果一条路径经过了矩阵中的某一个格子,则之后不能再次进入这个格子。 例如 a b c e s f c s a d e e 这样的3 X 4 矩阵中包含一条字符串"bcced"的路径,但是矩阵中不包含"abcb"路径,因为字符串的第一个字符b占据了矩阵中的第一行第二个格子之后,路径不能再次进入该格子。
输入一个矩阵,按照从外向里以顺时针的顺序依次打印出每一个数字。例如,如果输入如下4 X 4矩阵: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 ,则依次打印出数字:1,2,3,4,8,12,16,15,14,13,9,5,6,7,11,10. 例子图示:
思路:通过动态规划解决问题。具体思路可见python代码注释,思路参考文章和官方文档。
Python 是一门易于学习、功能强大的编程语言。它提供了高效的高级数据结构,还能简单有效地面向对象编程。Python 优雅的语法和动态类型以及解释型语言的本质,使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的理想语言。下面我们来介绍一下python列表相关的典型案例。
求二维矩阵中由 '1' 连通的岛屿个数(上下左右有 '1' 视为连通)。很明显用回溯法(DFS)求解。 (1)在递归回溯的函数外部,遍历二维矩阵,如果某个位置为 '1',则将岛屿个数加 1,并调用回溯函数。 (2)在递归回溯的函数内部,将 '1' 的位置修改为 '0'(防止重复搜索),对上、下、左、右、四个方向进行搜索(注意边界情况),如果某个位置为 '1',则继续回溯;否则结束。
对于矩阵的处理没有趁手的兵器可不行,python中比较强大的库numpy与pandas是最常用的两种。主要使用的函数有,np.vstack, np.hstack, np.where, df.loc, heapq.nlargest。这几个方法的应用已经基本上满足矩阵处理的大部分需求。本文将引入四个业务场景来介绍以上矩阵处理方法。
给定一个含有 M x N 个元素的矩阵(M 行,N 列),请以对角线遍历的顺序返回这个矩阵中的所有元素,对角线遍历如下图所示。
https://leetcode-cn.com/problems/lucky-numbers-in-a-matrix/
题图:by watercolor.illustrations from Instagram
当实现一个神经网络的时候,我们需要知道一些非常重要的技术和技巧。例如有一个包含$m$个样本的训练集,你很可能习惯于用一个for循环来遍历训练集中的每个样本,但是当实现一个神经网络的时候,我们通常不直接使用for循环来遍历整个训练集
https://leetcode-cn.com/problems/spiral-matrix/
给定一个未排序的整数数组 nums ,找出数字连续的最长序列(不要求序列元素在原数组中连续)的长度。
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