import numpy a = numpy.array([[,], [,]]) b = numpy.array([[,], [,]]) 星乘表示矩阵内各对应位置相乘,矩阵a*b下标(0,0)=矩阵a下标(0,0) x 矩阵b下标(0,0): 点乘表示求矩阵内积,二维数组称为矩阵积(mastrix product). 数学上的概念 不一样 1.乘积用于矩阵相乘,表示为C=A*B,A的列数与B的行数必须相同,C也是矩阵,C的行数等于A的行数,C的列数等于B的列数.Cij为A的第i行与B的第j列的点

目录 一.二叉搜索树的相同判断 二.问题引入 三.举例分析 四.方法探讨 4.1 中序遍历 4.2 层序遍历 4.3 先序遍历 4.4 后序遍历 五.总结 六.代码实现 一.二叉搜索树的相同判断 二叉搜索树是一种特殊的二叉树,在一定程度上是基于二分查找思想产生的,在它的任何一个节点node处,node的左子树中的所有元素都比node本身的数值要小,而node的右子树中的所有元素都比node本身要大. 二.问题引入 与普通的二叉树不同,任意给一串不重复的数字,就可以确定一棵二叉搜索树,例如:当给定

输入一颗二叉树,判断这棵树是否为二叉平衡树.首先来看一下二叉平衡树的概念:它是一 棵空树或它的左右两个子树的高度差的绝对值不超过1,并且左右两个子树都是一棵平衡二叉树.因此判断一颗二叉平衡树的关键在于求出左右子树的高度差,而二叉树的高度又是怎么定义的呢?二叉树的高度指的是从根节点到叶子节点所有路径上包含节点个数的最大值.所以我们可以得出,父亲节点的高度与左右子树高度的关系为:父亲节点的高度=max(左子树高度,右子树高度)+1,同时我们知道,叶子节点的高度值为1(或则0,这里定义1或者0对判断结

给定一个二叉树,判断其是否是一个有效的二叉搜索树. 假设一个二叉搜索树具有如下特征: 节点的左子树只包含小于当前节点的数. 节点的右子树只包含大于当前节点的数. 所有左子树和右子树自身必须也是二叉搜索树. 示例 1:输入:   2   / \ 1   3输出: true输入:   5   / \ 1   4     / \   3   6输出: false解释: 输入为: [5,1,4,null,null,3,6].     根节点的值为 5 ,但是其右子节点值为 4 .​ 思路1:递归判断是否

98. 验证二叉搜索树 题目来源:https://leetcode-cn.com/problems/validate-binary-search-tree 题目 给定一个二叉树,判断其是否是一个有效的二叉搜索树. 假设一个二叉搜索树具有如下特征: 节点的左子树只包含小于当前节点的数. 节点的右子树只包含大于当前节点的数. 所有左子树和右子树自身必须也是二叉搜索树. 示例 1: 输入: 2 / \ 1 3 输出: true 示例 2: 输入: 5 / \ 1 4 / \ 3 6 输出: false

二叉堆是一种完全二叉树,我们可以使用列表来方便存储,也就是说,用列表将树的所有节点存储起来. 如下图,是小根堆方式的二叉堆,假设父节点的下标为p,则他的左孩子下标为2P+1,右孩子下标为2P+2 class BuildHeap: """构建一个小根堆二叉树 预先定义一个下标为0的元素,实际没有用途,只是为了方便计算乘除 假设节点下标为i 父节点下标为i//2 左子节点2i 右子节点2i+1 不加下标为0时,假设父节点下标i,子节点为2i+1,右子节点2i+2 "&q

# -*- coding: utf-8 -*- class BSTNode(object): def __init__(self, key, value, left=None, right=None): self.key, self.value, self.left, self.right = key, value, left, right class BST(object): def __init__(self, root=None): self.root = root @classmetho

我的思路比较low直接看官方题解吧... class Solution: def numTrees(self, n: int) -> int: G = [0] * (n+1) G[0],G[1]=1,1 for i in range(2,n+1): for j in range(1,i+1): G[i] += G[j-1]*G[i-j] return G[n]

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

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

建议:如果只是处理(小)数据的,用R.结果更可靠,速度可以接受,上手方便,多有现成的命令.程序可以用.要自己搞个算法.处理大数据.计算量大的,用python.开发效率高,一切尽在掌握. 概述 在真实的数据科学世界里,我们会有两个极端,一个是业务,一个是工程.偏向业务的数据科学被称为数据分析(Data Analysis),也就是A型数据科学.偏向工程的数据科学被称为数据构建(Data Building),也就是B型数据科学. 从工具上来看,按由业务到工程的顺序,这个两条是:EXCEL >> R

Given a matrix consists of 0 and 1, find the distance of the nearest 0 for each cell. The distance between two adjacent cells is 1. Example 1: Input: 0 0 0 0 1 0 0 0 0 Output: 0 0 0 0 1 0 0 0 0 Example 2: Input: 0 0 0 0 1 0 1 1 1 Output: 0 0 0 0 1 0

稀疏矩阵的定义: 具有少量非零项的矩阵(在矩阵中,若数值0的元素数目远多于非0元素的数目,并且非0元素分布没有规律时,)则称该矩阵为稀疏矩阵:相反,为稠密矩阵.非零元素的总数比上矩阵所有元素的总数为矩阵的稠密度. 稀疏矩阵的两个动机:稀疏矩阵通常具有很大的维度,有时甚大到整个矩阵(零元素)与可用内存不想适应:另一个动机是避免零矩阵元素的运算具有更好的性能. 稀疏矩阵的格式 存储矩阵的一般方法是采用二维数组,其优点是可以随机地访问每一个元素,因而能够容易实现矩阵的各种运算.对于稀疏矩阵,采用二维数

本课程中所有作业将使用Python来完成.Python本身就是一种很棒的通用编程语言,现在在一些流行的库(numpy,scipy,matplotlib)的帮助下,它为科学计算提供强大的环境. 我们希望课程中的大部分人都有一些Python和numpy的经验:对于其他人来说,本教程将作为Python用于科学计算的速成课程. 基本数据类型 与大多数语言一样,Python有许多基本类型,包括整数,浮点数,布尔值和字符串.这些数据类型的行为方式与其他编程语言相似. 数字: 整数和浮点数的工作方式与其他语言

随着人工智能.大数据的时代到来,学习Python的必要性已经显得不言而喻.我经常逛youtube,发现不仅仅是以编程为职业的程序员,证券交易人员,生物老师,高级秘书......甚至许多自由撰稿人,设计师都在学习Python. 看过李开复老师的演讲和书籍的同学就知道,我一点也没有言过其实.对于学习Python的重要性,这里不再赘述.今天整理的教程,是给零基础的同学入门Python. 入门知识 Linux入门知识 学习使用Vim编辑器 快速认识&掌握Git 基础学习 MySQL基础入门 SQLAlc

2019/3/30 二元线性回归--矩阵公式法_又名:对于python科学库的糟心尝试_ 二元线性回归严格意义上其实不过是换汤不换药,我对公式进行推导,其实也就是跟以前一样的求偏导并使之为零,并且最终公式的严格推导我大概也只能说是将将理解,毕竟最初的矩阵一开始都不太清楚应该是什么样子的,其中,Coursera的课程起到了非常显著的帮助. 其实这个部分我并不想写太多,因为理解并不是十分透彻,总体来讲,感觉就是一个公式的事情,其中对于python数据类型以及python库函数的使用反而耗费的时间更多

矩阵定义:[摘自百度百科] 由 m × n 个数aij排成的m行n列的数表称为m行n列的矩阵,简称m × n矩阵.记作: 这m×n 个数称为矩阵A的元素,简称为元,数aij位于矩阵A的第i行第j列,称为矩阵A的(i,j)元,以数 aij为(i,j)元的矩阵可记为(aij)或(aij)m × n,m×n矩阵A也记作Amn. 元素是实数的矩阵称为实矩阵,元素是复数的矩阵称为复矩阵.而行数与列数都等于n的矩阵称为n阶矩阵或n阶方阵. 基本运算: 矩阵运算在科学计算中非常重要而矩阵的基本运算包括矩阵的加

https://leetcode.com/problems/knight-dialer/ 在如下图的拨号键盘上,初始在键盘中任意位置,按照国际象棋中骑士(中国象棋中马)的走法走N-1步,能拨出多少种不同的号码. 解法一:动态规划,逆向搜索 class Solution { public: vector<vector<,},{,},{,},{,},{,,}, {},{,,},{,},{,},{,}}; ; int knightDialer(int N) { ; ; i<=; i++) {

第一篇 基本概念 01 什么是数据结构 02 什么是算法 03 应用实例-最大子列和问题 第二篇 线性结构 01 线性表及其实现 02 堆栈 03 队列 04 应用实例-多项式加法运算 05 小白专场-多项式乘法与加法运算-c语言实现 05 小白专场-多项式乘法与加法运算-python语言实现 第三篇 树(上) 01 树与树的表示 02 二叉树及存储结构 03 二叉树的遍历 04 小白专场-树的同构-c语言实现 04 小白专场-树的同构-python语言实现 第三篇 树(中) 01 二叉搜索树

数据结构动图展示网站 树的概念 树(英语:tree)是一种抽象数据类型(ADT)或是实作这种抽象数据类型的数据结构,用来模拟具有树状结构性质的数据集合.它是由n(n>=1)个有限节点组成一个具有层次关系的集合.把它叫做"树"是因为它看起来像一棵倒挂的树,也就是说它是根朝上,而叶朝下的.它具有以下的特点: 每个节点有零个或多个子节点: 没有父节点的节点称为根节点: 每一个非根节点有且只有一个父节点: 除了根节点外,每个子节点可以分为多个不相交的子树: 节点的度:一个节点含有的子树的

二元正态分布可视化本体 由于近来一直再看kaggle的入门书(sklearn入门手册的感觉233),感觉对机器学习的理解加深了不少(实际上就只是调包能力加强了),联想到假期在python科学计算上也算是进行了一些尝试学习,觉得还是需要学习一下机器学习原理的,所以重新啃起了吴恩达的cs229,上次(5月份的时候?)就是在多元高斯分布这里吃的瘪,看不下去了,这次觉定稳扎稳打,不求速度多实践实践,尽量理解数学原理,所以再次看到这部分时决定把这个分布复现出来,吴恩达大佬用的matlab,我用的pytho