摘要：
一些预备知识： 欧拉路径： 如果在一张图中，可以从一点出发遍历所有的边，那么遍历过程中的这条路径就叫做欧拉路径。如果这条路径是闭合的，那就称为欧拉回路。简单地说，如果一张图可以被“一笔画”，那么“一笔画”的那个轨迹就叫做欧拉路径。 欧拉图判定定理： 含有欧拉回路的图称为欧拉图，含有欧拉路径的图称为半 阅读全文
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题目描述： 对于一个具有树特征的无向图，我们可选择任何一个节点作为根。图因此可以成为树，在所有可能的树中，具有最小高度的树被称为最小高度树。给出这样的一个图，写出一个函数找到所有的最小高度树并返回他们的根节点。 题解: 首先要确定一个结论，最小高度树最多只有两个。可以用反证法证明，假设有n（n>=3 阅读全文
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题目描述： 你这个学期必须选修 numCourse 门课程，记为 0 到 numCourse-1 。在选修某些课程之前需要一些先修课程。 例如，想要学习课程 0 ，你需要先完成课程 1 ，我们用一个匹配来表示他们：[0,1] 给定课程总量以及它们的先决条件，请你判断是否可能完成所有课程的学习？ 题解 阅读全文
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题目描述: 给定一个单词列表，我们将这个列表编码成一个索引字符串 S 与一个索引列表 A。例如，如果这个列表是 ["time", "me", "bell"]，我们就可以将其表示为 S = "time#bell#" 和 indexes = [0, 2, 5]。 对于每一个索引，我们可以通过从字符串 S 阅读全文
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题目描述： 有两个容量分别为 x升 和 y升 的水壶以及无限多的水。请判断能否通过使用这两个水壶，从而可以得到恰好 z升 的水？如果可以，最后请用以上水壶中的一或两个来盛放取得的 z升 水。 你允许： 装满任意一个水壶 清空任意一个水壶 从一个水壶向另外一个水壶倒水，直到装满或者倒空 题解: 题目允 阅读全文
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定义: 将数据转换为能更好地表示潜在问题的特征，从而提高机器学习性能。主要有以下五个部分 数据理解（主要在EDA部分完成） 数据清洗 特征构造 特征选择 类别不平衡问题解决 数据清洗（注意，这部分只在训练集上进行） 目的:提高数据质量，降低算法用错误数据建模的风险 1. 特征变换: 模型无法处理或者 阅读全文
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题目描述： 给定不同面额的硬币 coins 和一个总金额 amount。编写一个函数来计算可以凑成总金额所需的最少的硬币个数。如果没有任何一种硬币组合能组成总金额，返回 -1。 题解： 把amount看作背包容量，把coins[i]看作value[i]为1、weight[i]为coins[i]的物品 阅读全文
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题目描述： 0,1,,n-1这n个数字排成一个圆圈，从数字0开始，每次从这个圆圈里删除第m个数字。求出这个圆圈里剩下的最后一个数字。 例如，0、1、2、3、4这5个数字组成一个圆圈，从数字0开始每次删除第3个数字，则删除的前4个数字依次是2、0、4、1，因此最后剩下的数字是3。 题解： 剑指offe 阅读全文
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定义 探索性数据分析（Exploratory Data Analysis，EDA）是指对已有数据在尽量少的先验假设下通过作图、制表、方程拟合、计算特征量等手段探索数据的结构和规律的一种数据分析方法。一般有以下几个目的： 弄清楚数据的含义 发现数据的结构 锁定一些重要的特征（通过观察该特征不同值对应的 阅读全文
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Datawhale 零基础入门数据挖掘-Task2 数据分析 二、 EDA-数据探索性分析 2.1 EDA目标 弄清楚数据的结构以及数据能够表达出的东西 尝试结合题目的描述锁定一些重要的特征 找出一些离群的值、异常值 找出一个适用于该赛题的模型 2.2 内容介绍 载入各种数据科学以及可视化库: 数据 阅读全文