随笔分类 - algorithm
摘要：在数据处理中，经常有高频数据转成低频，秒级数据转成分钟、小时数据等。我们将讨论以下方法： 使用 Pandas 的 resample 方法： 示例：将天数据转化成月数据。 代码示例： import pandas as pd import numpy as np # 创建随机成绩score数据 df =
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摘要：在数据处理中，分箱、分组是一种常见的技术，用于将连续数据的间隔分组到“箱”或“桶”中。我们将讨论以下两种方法： 使用 Pandas 的 between 和 loc 方法： between 方法返回一个布尔向量，指示 Series 元素是否位于给定的边界值之间。 loc 方法用于根据条件选择数据。 示
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摘要：问题 假设我们有一张超大的订单表（N亿），里面有order_id、user_id等字段。 能通过order_id快速查找对应订单 能通过user_id快速查找该用户具有的订单列表 像上面这样的要求改怎样做呢？通过哈希订单ID取模？那如何满足通过用户ID快速查找订单列表呢？ 什么是基因算法 理论： H
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摘要：一次遍历获取多级嵌套菜单 category_lists = [ {"id": 1, "name": "食品", "parent_id": 0}, {"id": 2, "name": "手机", "parent_id": 0}, {"id": 3, "name": "华为", "parent_id":
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摘要：二叉树递归遍历 # Definition for a binary tree node. # class TreeNode: # def __init__(self, val=0, left=None, right=None): # self.val = val # self.left = left
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摘要：def quick_sort(left, right, data): if left < right: mid = find_mid(left, right, data) quick_sort(left, mid-1, data) quick_sort(mid+1, right, data) ret
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摘要：def merge_sort(arr): length = len(arr) if length <= 1: return arr mid = length // 2 left = merge_sort(arr[mid:]) right = merge_sort(arr[:mid]) return
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摘要：def find_max(arr, size): # 从后往前遍历 # 父节点为i 子结点为2i+1 和 2i+2 for i in range(size-1, 0, -1): # 记录父节点 parent = i//2 # 记录子节点 child = i # 比较子节点大小 if i < size
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