List元素类: public class MultiPointSearchingRet { public int ID { get; set; } public string PlateNumber { get; set; } public int VehicleBrand1 { get; set; } public string BrandName { get; set; } } 实现了IEqualityComparer的比较类: public class MultiPointSearchi…

for循环方式求交集 #!/usr/bin/env python #coding:utf-8 #取交集 #定义两个序列对象,求alist与blist对象的交集元素 alist = [2,9,3,4,5,6,7,8] blist = [9,2,1,10,33,2,3] #定义一个空list对象,放最终的结果 reslut = [] #遍历alist对象 for x in alist: if x in blist: #如果alist对象中有元素在blist对象里则添加到reslut对象 reslut…

2014年12月16日 17:15:09 初始化一串全为0的二进制; 现有一串无序的整数数组; 如果整数x在这个整数数组当中,就将二进制串的第x位置为1; 然后顺序读取这个二进制串,并将为1的位转换成整数,顺序存放到新的集合中,就是排好序的了 排序代码: function sort() { // var_dump(PHP_INT_MAX, PHP_INT_SIZE); // int 9223372036854775807 // int 8 $bitmap = array_fill(0, 50,…

求交集多边形面积 Time Limit:1000MS Memory Limit:30000KB Total Submit:98 Accepted:42 Description 在平面上有两给定的凸多边形,若两凸多边形相交,则它们的交集也是一个凸多边形.若两凸多边形不相交,指的是两凸多边形相离或仅限于边界点与边上相交,则相交面积为0.如图所示: 你的任务是编程给出交集多边形的面积. 两给定的凸多边形按顺时针方向依次给出多边形每个顶点的坐标. Input 输入文件第一行为一整数M,表示第一个凸多边形…

方法一: a=[1,2,3] b=[1,3,4] c=list(set(a).intersection(set(b))) print c #[1,3] 这种方法是先把list转换为set,再用set求交集的方法完成list求交集. set是一个无序不重复元素集,基本功能包括关系测试.消除重复元素.集合对象还支持并.交.差.对称差等. set支持x in set, len(set) 和 for x in set.作为一个无序的集合,set不记录元素位置或插入点,因此,set不支持indexing,…

两集合求交集 思路: 1. 每一次从B数组中取一值,然后在A数组里逐个比较,如果有相等的,则保存.该算法复杂度为 O(MN). M, N 分别为数组 A B 的长度. 2. 因为A B 都排过序,所以,每一次从B数组取值后,可以利用二分查找看是否在数组A里有B所对应的值,这样复杂度变成了O(N lg M). 这里,如果N 比 M 大,可以从A中取值,然后在B中判断是否有A的值,这样,复杂度为  O(M lg N). 3. 利用hashtable. 先把A中的值存在hashtable里,然后对于每…

def diff(listA,listB): #求交集的两种方式 retA = [i for i in listA if i in listB] retB = list(set(listA).intersection(set(listB))) print "retA is: ",retA print "retB is: ",retB #求并集 retC = list(set(listA).union(set(listB))) print "retC1 is…

文章转自微信公众号:机器视觉那些事 *******************************************************************公众号:机器视觉那些事儿********** * 1. 算法功能:Blob分析--粘连颗粒检测* 2. 算法思路:* (1)简单的阈值分割:* (2)计算连通域connection:* (3)基于距离变换的分水岭区域分割,使用算子distance_tansform,watersheds* (4)盆地与原连通域求交集,分离粘连颗粒…

一.有序集合求交集的方法有 a)二重for循环法,时间复杂度O(n*n) b)拉链法,时间复杂度O(n) c)水平分桶,多线程并行 d)bitmap,大大提高运算并行度,时间复杂度O(n) e)跳表,时间复杂度为O(log(n)) 以下是方法的具体介绍: 方案一:for * for,土办法,时间复杂度O(n*n) 每个搜索词命中的网页是很多的,O(n*n)的复杂度是明显不能接受的.倒排索引是在创建之初可以进行排序预处理,问题转化成两个有序的list求交集,就方便多了. 方案二:有序list求交集…

集合求交集: set1 = {1,2,3,4,5} set2 = {4,5,6,7,8} 交集:set3 = set1 & set2 print(ste3) #结果为{4,5} 或者ste1.intersection(set2) 去除列表中重复的元素: li = [1,2,3,4,5,5,5,6] set1 = set(li) #先把列表转化为集合 li = list(set1) #再把集合转化为列表 print(li)…