06 2018 档案
摘要："第一章 算法简介" "第二章 选择排序" "第三章 递归" "第四章 快速排序" "第五章 散列表" "第六章 广度搜索优先" "第七章 狄克斯特拉算法" "第八章 贪婪算法" "第九章 动态规划" "第十章 K最近邻算法" "第十一章 接下来如何做"
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摘要：题目 有一个长度为n序列，移除掉里面的重复元素，对于每个相同的元素保留最后出现的那个。 比方说： [1,8,7,3,8,3,1] 返回: [7,8,3,1] 算法实现 方法一: 方法二:
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摘要：需求 1. 有需要移动的文件名清单 filename.txt filename.txt 内容如下: 15542842 1582457 1282427 1532158 4542457 1582453 6552452 2.文件在files1文件夹下有filename.txt中的文件并以csv,txt,d
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摘要：对于一个DataFrame A，A.loc[k]是读取A中index为k的那一行。A.iloc[k]是读取A中的第k行。
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摘要：树 B树是一种特殊的二叉树,数据库常用它来存储数据。 反向索引 一个散列表，将单词映射到包含它的页面。这种数据结构被称为反向索引。 傅里叶变换 该算法可以将各种成分分析出来，堪称绝妙优雅！傅里叶变换非常适合用于处理信号,可使用它来压缩音乐。 并行算法 要改善性能和可扩展性,并行算法可能是不错的选择!
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摘要：K最近邻算法 简称KNN,计算与周边邻居的距离的算法，用于创建分类系统、机器学习等。 算法思路:首先特征化(量化) 然后在象限中选取目标点，然后通过目标点与其n个邻居的比较，得出目标的特征。 余弦相似度 在实际工作中,经常使用余弦相似度(cosine similarity)。假设有两位品味类似的用户
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摘要：来源 https://leetcode cn.com/problems/excel sheet column number/description/ 题目描述 代码实现 拓展 ord(c) Given a string representing one Unicode character, retu
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摘要：动态规划 动态规划先解决子问题，再逐步解决大问题。 启示 1. 动态规划可帮助你在给定约束条件下找到最优解。 2. 在问题可分解为彼此独立且离散的子问题时，就可使用动态规划来解决。 3. 每种动态规划解决方案都涉及网格。 4. 单元格中的值通常就是你要优化的值。 5. 每个单元格都是一个子问题，因此
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摘要：贪婪算法 贪婪算法很简单:每步都采取最优的做法。你每步都选择局部最优解,最终得到的就是全局最优解。 贪婪算法并非在任何情况下都行之有效。 近似算法 在有些情况下,完美是优秀的敌人。有时候,你只需找到一个能够大致解决问题的算法,此时贪婪算法正好可派上用场,因为它们实现起来很容易,得到的结果又与正确结果
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摘要：算法介绍 dijkstra算法介绍：是从一个顶点到其余各顶点的[最短路径算法，解决的是有向图中最短路径问题。迪杰斯特拉算法主要特点是以起始点为中心向外层层扩展，直到扩展到终点为止。 狄克斯特拉算法包含4个步骤 (1) 找出“最便宜”的节点,即可在最短时间内到达的节点。 (2) 更新该节点的邻居的开销
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摘要：来源 https://leetcode cn.com/problems/reverse integer/description/ 题目描述 给定一个 32 位有符号整数，将整数中的数字进行反转。 示例 1: 输入: 123 输出: 321 示例 2: 输入: 123 输出: 321 示例 3: 输入
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摘要：top查看CPU的占用情况 发现dockerd占用很大 关闭docker服务 service docker stop 扩展：开启docker服务 service docker start 或者systemctl start docker
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摘要：思路 将文件夹的文件名的区别，转化成文件内容的不同，用diff进行处理。 分别导出文件夹下的所有文件名 用diff比对两文件的差异
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摘要：题目 若 a = (1, 2, 3)，下列哪些操作是合法的? A a[1: 1] B a 3 C a[2] = 4 D list(a) 题解 答案：A B D
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摘要：在python3下学习yield用法。 程序如下： 程序报错 错误原因 python 3.x中 generator（有yield关键字的函数则会被识别为generator函数）中的next变为__next__了,next是python 3.x以前版本中的方法。
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摘要：来源 https://leetcode cn.com/problems/two sum/description/ 题目描述 给定一个整数数组和一个目标值，找出数组中和为目标值的两个数。 你可以假设每个输入只对应一种答案，且同样的元素不能被重复利用。 示例: 给定 nums = [2, 7, 11,
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摘要：来源 https://leetcode cn.com/problems/maximum subarray/description/ 题目描述 给出一个 32 位的有符号整数，你需要将这个整数中每位上的数字进行反转。 示例 1: 输入: 123 输出: 321 示例 2: 输入: 123 输出: 32
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摘要：分而治之(divide and conquer, D&C) 一种著名的递归式问题解决方法。 D&C的工作原理 找出简单的基线条件 确定如何缩小问题的规模，使其符合基线条件。 D&C将问题逐步分解。使用D&C处理列表时,基线条件很可能是空数组或只包含一个元素的数组。 快速排序 实现快速排序时,请随机地
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摘要：广度优先搜索 广度优先搜索 是一种图算法。 解决最短路径问题的算法被称为广度优先搜索。 图： 图由节点和边组成。一个节点可能与众多节点直接项链，这些节点被称为邻居。 可以使用图模拟不同的东西是如何相连的。 广度优先搜索是一种用于图的查找算法，可以帮助回答两类问题。 第一，从节点A出发，有前往节点B的
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摘要：[笔记]《算法图解》第五章 散列表 散列函数 散列函数是这样的函数,即无论你给它什么数据,它都还你一个数字。散列函数“将输入映射到数字”。 散列函数要求 它必须是一致的。 例如,假设你输入apple时得到的是4,那么每次输入apple时,得到的都必须为4 它应将不同的输入映射到不同的数字。 例如,如
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摘要：安装xml库发生报错 尝试安装lxml进行代替
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