Python programs are executed by an interpreter. When you use Python interactively, the special variable _ holds the result of the last operation. Python is a dynamically typed language where variable names are bound to different values, possibly of v…

说明: 该部分内容为<OpenCV Computer Vision with Python>读书笔记. 1.读入文件与保存. import cv2 image=cv2.imread('a.jpg') cv2.imwrite('b.jpg',image) 2.以灰度方式 读取进来(此时会丢失部分信息).然后将其保存. import cv2 grayImage = cv2.imread('a.jpg', cv2.CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE) cv2.imwrite('b.png…

文章提纲 全书总评 C01.Python 介绍 Python 版本 Python 解释器 Python 之禅 C02.Python 基础知识 基础知识 流程控制: 函数及异常 函数: 异常 字符串 获取键盘输入: 字符串处理 字符串操作 正则表达式 C05. 容器(Container)与集合(Collections) 元组(Tuple) 列表(List) 字典(Dictionary) 集合(Collections) C06.Python 标准库 数学模块:math 时间模块:time,datet…

大致扫了一遍,具体的代码基本都没看了,毕竟我还不懂python,并且在手机端的排版,这些代码没法看. 有收获,至少了解到以下几点: 一. Python的语法挺有意思的     有一些类似于JavaScript这种动态语言的特性在里面,比如多值赋值.比如Lambda表达式等,有机会可以找本python的入门书籍来看看,下面是2017年6月的最新语言排行版,可以看到,传统语言一直在衰退比如c.c#.Java.c++.php.perl等,而一些适应互联网发展的新兴语言一直在增长,比如Python.Ja…

3.1.4 无序链表中的顺序查找 符号表中使用的数据结构的一个简单选择是链表,每个结点存储一个键值对,如以下代码所示.get()的实现即为遍历链表,用equals()方法比较需被查找的键和每个节点中的键.如果匹配成功我们就返回null.put()的实现也是遍历链表,用equals()方法比较需被查找的键.如果匹配成功我们就用第二个参数指定的值更新和改键现关联的值,否则我们就用给定的键值对创建一个新的节点并将其插入到链表的开头.这种方法也被称为顺序查找:在查找中我们一个一个地顺序遍历符号表中的所有…

2.4.5 堆排序 我们可以把任意优先队列变成一种排序方法.将所有元素插入一个查找最小元素的有限队列,然后再重复调用删除最小元素的操作来将他们按顺序删去.用无序数组实现的优先队列这么做相当于进行一次插入排序.用基于堆底优先队列这样做等同于哪种排序?一种全新的排序方法!我们就用堆来实现一种经典的排序算法——堆排序(Heap sort). 堆排序可以分为两个阶段.在堆的构造阶段中,我们将原始数组重新组织安排进一个堆中:然后在下沉排序阶段,我们从堆中按递减顺序取出所有元素并得到排序结果.为了和我们已经…

· 学后心得体会与部分习题实现 心得体会: 曾经只是了解了优先队列的基本性质,并会调用C++ STL库中的priority_queue以及 java.util.PriorityQueue<E>中的优先队列封装类,但是没有看过源码,也并不曾知道实现方法用到了堆结构. 优先队列通过堆进行插入元素和删除最小元素的两种高效操作来维护元素集合,每个操作的时间都为对数级(logN).堆结构及其操作符合优先队列的全部特点,另附有高效率,用来描述与实现优先队列再合适不过. 在学习过程中,在对于堆结构众多操作的…

命题Q.对于一个含有N个元素的基于堆叠优先队列,插入元素操作只需要不超过(lgN + 1)次比较,删除最大元素的操作需要不超过2lgN次比较. 证明.由命题P可知,两种操作都需要在根节点和堆底之间移动元素,而路径的长度不超过lgN.对于路径上的每个节点,删除最大元素需要两次比比较(除了堆底元素),一次用来找出较大的子节点,一次用来确定该子节点是否需要上浮. 对于需要大量混杂的插入和删除最大元素操作的典型应用来说,命题Q意味着一个重要的性能突破(详见优先队列增长数量级表).使用有序或是无序数组的优…

3.1.3 用例举例 在学习它的实现之前我们还是应该先看看如何使用它.相应的我们这里考察两个用例:一个用来跟踪算法在小规模输入下的行为测试用例和一个来寻找更高效的实现的性能测试用例. 3.1.3.1 行为测试用例 为了在小规模的的输入下跟踪算法的行为,我们用一下测试用例测试我们对符号表的所有实现.这段代码会从标准输入接受多个字符串,构造一张符号表来将i 和第i 个字符串相关联,然后打印符号表.我们假设所有的字符串都只有一个字母.一般我们会使用”S E A R C H E X A M P L E”…

3.1.2 有序的符号表 典型的应用程序中,键都是Comparable的对象,因此可以使用a.compare(b)来比较a和b两个键.许多符号表的实现都利用Comparable接口带来的键的有序性来更好地实现put()和get()方法.更重要的事在这些实现中,我们可以认为符号表都会保持键的有序并大大扩展它的API,根据键的相对位置定义更多实用的操作.例如,假设键是时间,你肯呢个会对最早或是最晚或是给定时间段内的所有键等感兴趣.在大多数情况下实现put()和get()方法背后的数据结构都不难实现这…