问题描述 求矩阵不同行不同列元素和的最大值(最小值) 问题求解 1.通过scipy库求解 scipy.optimize库中的linear_sum_assignment方法可以求解 输入一个矩阵,参数maximize=True时找最大值,否则求解最小值 返回元素所在的行坐标,列坐标 import numpy as np from scipy.optimize import linear_sum_assignment data = np.array([[10, 3, 6], [5, 2, 4], [

数组中重复的数字 最近在复习算法和数据结构(基于Python实现),然后看了Python的各种"序列"--比如列表List.元组Tuple和字符串String,后期会写一篇博客介绍 数组 这一数据结构. 不过我们先来看<剑指Offer>中关于数组的一道面试题. 面试题3:数组中重复的数字 题目一:找出数组中重复的数字 给定一个长度为 n 的数组里的所有数字都在 0∼n−1 的范围内. 数组中某些数字是重复的,但不知道有几个数字重复了,也不知道每个数字重复了几次. 请找出数组

给定一个排序数组,你需要在原地删除重复出现的元素,使得每个元素最多出现两次,返回移除后数组的新长度. 不要使用额外的数组空间,你必须在原地修改输入数组并在使用 O(1) 额外空间的条件下完成. 示例 1: 给定 nums = [1,1,1,2,2,3], 函数应返回新长度 length = 5, 并且原数组的前五个元素被修改为 1, 1, 2, 2, 3 . 你不需要考虑数组中超出新长度后面的元素. 示例 2: 给定 nums = [0,0,1,1,1,1,2,3,3], 函数应返回新长度 le

题目描述 在一个长度为n的数组里的所有数字都在0到n-1的范围内. 数组中某些数字是重复的,但不知道有几个数字是重复的.也不知道每个数字重复几次.请找出数组中任意一个重复的数字. 例如,如果输入长度为7的数组{2,3,1,0,2,5,3},那么对应的输出是第一个重复的数字2. 思路: 使用字典dic = {},遍历 numbers数组,将每一个元素设为key 然后如果该元素不在dic中, 将key对应的值置1 ,拖过该元素在dic中,则key对应的值+=1 再次遍历number ,如果dic中有

1. 题目描述 给定一个数组 nums,有一个大小为 k 的滑动窗口从数组的最左侧移动到数组的最右侧.你只可以看到在滑动窗口内的 k 个数字.滑动窗口每次只向右移动一位. 返回滑动窗口中的最大值. 示例: 输入: nums = [1,3,-1,-3,5,3,6,7], 和 k = 3输出: [3,3,5,5,6,7] 解释: 滑动窗口的位置 最大值--------------- -----[1 3 -1] -3 5 3 6 7 3 1 [3 -1 -3] 5 3 6 7 3 1 3 [-1 -3

题目描述 在一个排序的链表中,存在重复的结点,请删除该链表中重复的结点,重复的结点不保留,返回链表头指针. 例如,链表1->2->3->3->4->4->5 处理后为 1->2->5 思路: 如果该链表当前节点与下一节点为空,则返回前当前节点. 否则,比较这两个节点的val,使用递归, 如果 当两节点值相等时,使用temp来替代 pHead.next 然后循环判断temp是否为空,若不为空,则temp指向下一节点. 如果不相等,则移动到下一节点 # -*-

题目描述: 中文: 给定一个排序链表,删除所有含有重复数字的节点,只保留原始链表中 没有重复出现 的数字. 示例 1: 输入: 1->2->3->3->4->4->5输出: 1->2->5 示例 2: 输入: 1->1->1->2->3输出: 2->3 英文: Given a sorted linked list, delete all nodes that have duplicate numbers, leaving onl

关于Python Numpy库基础知识请参考博文:https://www.cnblogs.com/wj-1314/p/9722794.html Python矩阵的基本用法 mat()函数将目标数据的类型转化成矩阵(matrix) 1,mat()函数和array()函数的区别 Numpy函数库中存在两种不同的数据类型(矩阵matrix和数组array),都可以用于处理行列表示的数字元素,虽然他们看起来很相似,但是在这两个数据类型上执行相同的数学运算可能得到不同的结果,其中Numpy函数库中的mat

python的numpy库提供矩阵运算的功能,因此我们在需要矩阵运算的时候,需要导入numpy的包. 1.numpy的导入和使用 from numpy import *;#导入numpy的库函数 import numpy as np; #这个方式使用numpy的函数时,需要以np.开头. 2.矩阵的创建 由一维或二维数据创建矩阵 from numpy import *; a1=array([1,2,3]); a1=mat(a1); 创建常见的矩阵 data1=mat(zeros((3,3)));

写一个函数,接收两个由嵌套列表模拟成的矩阵,返回一个嵌套列表作为计算结果,要求运行效果如下: >>> matrix1 = [[1, 1], [-3, 4]] >>> matrix2 = [[2, -1], [0, -5]] >>> add(matrix1, matrix2) [[3, 0], [-3, -1]] >>> matrix1 = [[1, -2, 3], [-4, 5, 6], [7, -8, 9]] >>>

1.矩阵的创建 由一维或二维数据创建矩阵 a1=array([1,2,3]); a1=mat(a1); data1=mat(zeros((3,3))); #创建一个3*3的零矩阵,矩阵这里zeros函数的参数是一个tuple类型(3,3) data2=mat(ones((2,4))); #创建一个2*4的1矩阵,默认是浮点型的数据,如果需要时int类型,可以使用dtype=int data3=mat(random.rand(2,2)); #这里的random模块使用的是numpy中的random

给定一个列表,要求删除列表中重复元素. listA = ['python','语','言','是','一','门','动','态','语','言'] 方法1,对列表调用排序,从末尾依次比较相邻两个元素,遇重复元素则删除,否则指针左移一位重复上述过程: def deleteDuplicatedElementFromList(list): list.sort(); print("sorted list:%s" % list) length = len(list) lastItem = li

科学计算离不开矩阵的运算.当然,python已经有非常好的现成的库:numpy. 我写这个矩阵类,并不是打算重新造一个轮子,只是作为一个练习,记录在此. 注:这个类的函数还没全部实现,慢慢在完善吧. 全部代码: import copy class Matrix: '''矩阵类''' def __init__(self, row, column, fill=0.0): self.shape = (row, column) self.row = row self.column = column se

摘要:如果输入中给出了一个矩阵的具体的行列数,那很好办,循环读取就行了,如果没有给你具体的行列数,而且输入中的整型数据之间还有逗号,那应该怎么来读取呢?下面给出具体代码: 一.输入没有给出矩阵的具体行列数的情况 ifstream in("input.txt"); string s; , count1=;// 分别记录行数和元素个数 while (getline(in, s)) { istringstream is(s); int inter; while (is >> in

数组中重复的数字 在上一篇博客中<剑指Offer>-- 题目一:找出数组中重复的数字(Python多种方法实现)中,其实能发现这类题目的关键就是一边遍历数组一边查满足条件的元素. 然后我们在博客用最复杂的方式学会数组(Python实现动态数组)这篇博客中介绍了数组这一结构的本质,并自己动手实现了一个动态数组. 今天我们介绍一下另一道来自<剑指Offer>的关于数组的面试题--不修改数组找出重复的数字. 不修改数组找出重复的数字 题目二:不修改数组找出重复的数字 给定一个长度为 n+

摘自:http://m.blog.csdn.net/blog/taxueguilai1992/46581861 python的numpy库提供矩阵运算的功能,因此我们在需要矩阵运算的时候,需要导入numpy的包. 1.numpy的导入和使用 from numpy import *;#导入numpy的库函数 import numpy as np; #这个方式使用numpy的函数时,需要以np.开头. 2.矩阵的创建 由一维或二维数据创建矩阵 >>> from numpy import *&

python 的 numpy 库提供矩阵运算的功能,因此我们在需要矩阵运算的时候,需要导入 numpy 的包. 1.numpy 的导入和使用 from numpy import *;#导入numpy的库函数 import numpy as np; #这个方式使用numpy的函数时,需要以np.开头. 2. 矩阵的创建 由一维或二维数据创建矩阵 from numpy import *; a1=array([1,2,3]); a1=mat(a1); 创建常见的矩阵 data1=mat(zeros((

模糊动态聚类实验 本实验所采用的模糊聚类分析方法是基于模糊关系上的模糊聚类法,也称为系统聚类分析法,可分为三步: 第一步:数据标准化,建立模糊矩阵 第二步:建立模糊相似矩阵 第三步:聚类 本程序读取Excel文件,再由程序读入,在数据标准化中采用了最大值规格法,然后通过夹角余弦法或最大最小法构造模糊相似矩阵,然后按lambda截集进行动态聚类,聚类完成后,采用Xie-Beni指标和F统计指标两种方式进行评判,选出最优聚类和lambda的最优取值. 代码如下: # -*- coding: utf-

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本节内容2016-05-30 Python介绍 发展史 Python 2 0r 3? 安装 Hello word程序 变量 用户输入 模块初识 .pyc? 数据类型初识 数据运算 if...else语句 表达式for循环 break and continue 表达式while循环 一.Ptyhon介绍 Python诞生于1989年圣诞节期间,创始人吉多•范罗苏姆(Guido Van Gossum). 最新TIOBE排行榜(http://www.tiobe.com/tiobe_index?page

前言 这篇文章,并不是对正则表达式的介绍,而是对Python中如何结合re模块使用正则表达式的介绍.文章的侧重点是如何使用re模块在Python语言中使用正则表达式,对于Python表达式的语法和详细的介绍,可以参考别的文章,这篇文章只是给出一些常用的正则表达式语法,以方便对re模块的使用进行讲解. 对正则表达式的介绍,可以参看这两篇文章: 正则表达式30分钟入门教程 正则表达式之道 注意:实验环境为 Python 3.4.3 正则表达式简介 正则表达式,又称正规表示式.正规表示法.正规表达式.