问题节选自<<数据结构.算法与应用(C++语言描述)>>, 思路与代码为原创, 如有疏漏及问题欢迎指正 问题描述: 一辆列车有n节车厢, 车厢排列乱序(如: 284657139), 但整体车厢序号连续(序号整体没有断), 每节车厢要停靠不同的站台. 现有n个车站从1到n编号, 列车按照从1到n的顺序经过车站, 列车要在车厢号和车站号相同时, 将车厢卸下, 为了便于卸载, 需 要将车厢重新顺序排列. 重排后列车只需每次卸下最后一节车厢即可, 为了方便重排, 现有入轨道, 出轨道以及三

堆栈(Stack)是一种特殊的线性表,是一种操作只允许在尾端进行插入或删除等操作的线性表.表尾允许进行插入删除操作,称为栈顶(Top),另一端是固定的,称为栈底(Bottom).栈的操作使按照先进后出或后进先出的原则进行的. 用一片连续的存储空间来存储栈中的数据元素,称为顺序栈(Sequence Stack).类似于顺序表,用一维数组来存放栈中的数据元素.缺点:浪费存储空间. 用链式存储结构来存储的栈为链栈(Linked Stack).链栈通常用单链表来表示. Stack using Syste

前言:找了上课时数据结构的教程来看,但是用的语言是c++,所以具体实现在网上搜大神的博客来看,我看到的大神们的博客都写得特别好,不止讲了最基本的思想和算法实现,更多的是侧重于实例运用,一边看一边在心里隐隐歌颂大神的厉害,然后别人的厉害不是我的,所以到底看得各种受打击+头昏脑涨,写这个系列是希望自己能够总结学到东一块.西一下的知识,因为水平有限+经验不足,所以在此只说最基础的思想,附上我自己的算法实现(肯定还有更优解),如果要想看进阶版的,可以在园里搜“数据结构”,各种语言实现和进阶提升的文章有很

一.大致学习 堆棧是一种面向表的数据结构,堆棧中的数据只能在标的某一短进行添加和删除操作,是一种典型的(LIFO)数据结构. 现实生活中的理解:自助餐厅的盘子堆,人们总是从顶部取走盘子,当洗碗工把洗好的盘子放回盘子堆的时候也是放在盘子堆的顶部. Stack类实现堆棧:Stack<T> number=new Stack<T>(); Stack类是ICollection接口的一个实现(foreach),它代表了一个LIFO群集或一个堆棧,在.NET中作为循环缓冲来实现的,这使得能动态地

数据结构中的棧在C#中的实现 一.大致学习 棧是一种面向表的数据结构,棧中的数据只能在标的某一短进行添加和删除操作,是一种典型的(LIFO)数据结构. 现实生活中的理解:自助餐厅的盘子堆,人们总是从顶部取走盘子,当洗碗工把洗好的盘子放回盘子堆的时候也是放在盘子堆的顶部. Stack类实现棧:Stack<T> number=new Stack<T>(); Stack类是ICollection接口的一个实现(foreach),它代表了一个LIFO群集或一个棧,在.NET中作为循环缓冲来

Python 数据处理之对 list 数据进行数据重排(为连续的数字序号) # user ID 序号重新排,即,原来是 1,3,4,6 ,排为 1,2,3,4 # item ID 序号重新排,too 使用 方法: df3['userid_reset'] = df3['userid'].rank(ascending=1, method='dense') df3['itemid_reset'] = df3['itemid'].rank(ascending=1, method='dense') 参数意

题目描述: 中文: 给定一个单链表 L:L0→L1→…→Ln-1→Ln ,将其重新排列后变为: L0→Ln→L1→Ln-1→L2→Ln-2→… 你不能只是单纯的改变节点内部的值,而是需要实际的进行节点交换. 示例 1: 给定链表 1->2->3->4, 重新排列为 1->4->2->3. 示例 2: 给定链表 1->2->3->4->5, 重新排列为 1->5->2->4->3. 英文: Given a singly li

一.三大编程范式 1.面向过程编程 2.函数式编程 3.面向对象编程 二.编程进化论 1.编程最开始就是无组织无结构,从简单控制流中按步写指令 2.从上述的指令中提取重复的代码块或逻辑,组织到一起(比方说,你定义了一个函数),便实现了代码重用,且代码由无结构走向了结构化,创建程序的过程变得更具逻辑性 3.我们定义函数都是独立于函数外定义变量,然后作为参数传递给函数,这意味着:数据与动作是分离的 4.如果我们把数据和动作内嵌到一个结构(函数或类)里面,那么我们就有了一个'对象系统'(对象就是数据与

NoteBook of <Data Analysis with Python> 3.IPython基础 Tab自动补齐 变量名 变量方法 路径 解释 ?解释, ??显示函数源码 ?搜索命名空间 %run命令 %run 执行所有文件 %run -i 访问变量 Ctrl-C中断执行 %paste可以粘贴剪切板的一切文本 一般使用%cpaste因为可以改 键盘快捷键 魔术命令 %timeit 检测任意语句的执行时间 %magic显示魔术命令的详细文档 %xdel v 删除变量,并清除其一切引用 注册

http://www.cnblogs.com/batteryhp/p/5046450.html 对数据进行分组并对各组应用一个函数,是数据分析的重要环节.数据准备好之后,通常的任务就是计算分组统计或生成透视表.groupby函数能高效处理数据,对数据进行切片.切块.摘要等操作.可以看出这跟SQL关系密切,但是可用的函数有很多.在本章中,可以学到: 根据一个或多个键(可以是函数.数组或DataFrame列名)拆分pandas对象 计算分组摘要统计,如计数.平均值.标准差.,或自定义函数 对Data

http://www.cnblogs.com/batteryhp/p/5006274.html pandas是本书后续内容的首选库.pandas可以满足以下需求: 具备按轴自动或显式数据对齐功能的数据结构.这可以防止许多由于数据未对齐以及来自不同数据源(索引方式不同)的数据而导致的常见错误.. 集成时间序列功能 既能处理时间序列数据也能处理非时间序列数据的数据结构 数学运算和简约(比如对某个轴求和)可以根据不同的元数据(轴编号)执行 灵活处理缺失数据 合并及其他出现在常见数据库(例如基于SQL的

哈希表 学习笔记 参考翻译自:<复杂性思考> 及对应的online版本:http://greenteapress.com/complexity/html/thinkcomplexity004.html 使用哈希表可以进行非常快速的查找操作,查找时间为常数,同时不需要元素排列有序 python的内建数据类型:字典,就是用哈希表实现的 为了解释哈希表的工作原理,我们来尝试在不使用字典的情况下实现哈希表结构. 我们需要定义一个包含 键->值 映射 的数据结构,同时实现以下两种操作: add(k

本节介绍Series和DataFrame中的数据的基本手段 重新索引 pandas对象的一个重要方法就是reindex,作用是创建一个适应新索引的新对象 ''' Created on 2016-8-10 @author: xuzhengzhu ''' ''' Created on 2016-8-10 @author: xuzhengzhu ''' from pandas import * print "--------------obj result:-----------------"

  数据结构的分类依据?基本的"数组"在python中是列表, 数据结构的作用?容器,盛放数据,是由原子组成的分子.可以将一群数据进行整合.拆分.重排. 3.2 列表 列表是啥?顺序表,可以同时存放任意类型数据,可变. 如何创建列表?3种方式,[ ],list().列表推导. test = ["lizhixin", 1991, 180.0, True] >>> b = ('lizhixin', 1991, 180.0, False) >>

以下题目均非原创,只是汇总 python数据分析部分 1. 如何利用SciKit包训练一个简单的线性回归模型 利用linear_model.LinearRegression()函数 # Create linear regression object regr = linear_model.LinearRegression() # Train the model using the training sets regr.fit(data_X_train, data_y_train) 2. 例举几个

朋友用ansible导出了一个文件,文件中包含上千台机器的磁盘信息,他想要知道哪些机器最需要赶紧扩磁盘.思路是,按剩余磁盘空间百分数,从小到大对文本内容重新排序.下面是具体实现. 源文件ip.txt的格式是这样的: | success | rc= >> /dev/sda1 .1T 28G 982G % /export | success | rc= >> /dev/sda2 .6T 15G .5T % /export 下面是.py文件.运行这个python脚本后,可以生成ip_so

[Python练习题 024] 给一个不多于5位的正整数,要求:一.求它是几位数,二.逆序打印出各位数字. ---------------------------------------------- 这题如果不用递归,实在太简单了!!!代码上: str = input('请输入一个不多于5位的正整数:') print('这个数字是%s位数,逆序为%s.' % (len(str), str[::-1])) 输出结果如下: 请输入一个不多于5位的正整数:45931这个数字是5位数,逆序为13954

转自:http://blog.csdn.net/gzlaiyonghao/article/details/1483728 本文最初发表于恋花蝶的博客http://blog.csdn.net/lanphaday,欢迎转载,但请务必保留原文完整,并保留本声明. [python]用profile协助程序性能优化          上帝说:“选择了脚本,就不要考虑性能.”我是很支持这句话的,使用脚本要的就是开发速度.良好的扩展性以及可维护性.可惜到了最后,我们的程序难免会运行得太慢,我们的客户不能忍受,

*:first-child { margin-top: 0 !important; } body>*:last-child { margin-bottom: 0 !important; } /* BLOCKS =============================================================================*/ p, blockquote, ul, ol, dl, table, pre { margin: 15px 0; } /* HEAD

数据分析和建模大部分时间都用在数据准备上,数据的准备过程包括:加载,清理,转换与重塑. 合并数据集 pandas对象中的数据可以通过一些内置方法来进行合并: pandas.merge可根据一个或多个键将不同DataFrame中的行连接起来,实现类似于数据库中的连接操作. pandas.cancat表示沿着一条轴将多个对象堆叠到一起. 实例方法combine_first可以将重复数据编接在一起,用一个对象中的值填充另一个对象的缺失值. 下面将进行分别讲解: 1.数据库风格的DateFrame合并

本节介绍Series和DataFrame中的数据的基本手段 重新索引 pandas对象的一个重要方法就是reindex,作用是创建一个适应新索引的新对象 >>> from pandas import Series,DataFrame >>> obj=Series([4.5,7.2,-5.3,3.6],index=['d','b','a','c']) >>> obj d 4.5 b 7.2 a -5.3 c 3.6 dtype: float64#rein