面试的时候被问到这样一个问题:有A.B两个数组,找出B中有A中没有的所有元素(换言之即是求差集B-A).当时比较紧张,用了最原始的双重嵌套循环逐个比较,很显然这种时间复杂度高达O(n2)的算法相当low. 回去之后经过思考,有了一个新的思路,即先对A.B进行排序,时间复杂度为O(nlog2n),再对排序后的数组同时遍历进行比较,这里的时间复杂度为O(n),这样总体的时间复杂度为O(nlog2n),效率比之前有了改进.(PS:在网上搜索过之后,发现还有hash的方法可以更简单,这里暂不详叙.) 于

一.如何删除数据里中的某一列 1)打开文件open() 2)for循环读取文件的每一行 strip()--去除首尾的空格,split()--以空格分割数据.返回list数据 /** 这一部分对数据集进行操作 **/ 3)用join()函数将列表数据转化成字符串 4)将数据写入文件write() 例:删除文件的第列数据.python实现代码如下# -*- coding: utf-8 -*""" Created on Mon Jun 15 09:44:49 2015 @autho

原文链接:http://blog.guoyb.com/2016/12/03/bad-py-style/ 最近在看一些陈年老系统,其中有一些不好的代码习惯遗留下来的坑:加上最近自己也写了一段烂代码导致服务器负载飙升,所以就趁此机会总结下我看到过/写过的自认为不好的 Python 代码习惯,时刻提醒自己远离这些"最差实践",避免挖坑. 下面所举的例子中,有一部分会造成性能问题,有一部分会导致隐藏 bug,或日后维护.重构困难,还有一部分纯粹是我认为不够 pythonic.所以大家自行甄别,

大家都知道python是脚本语言,源码可以直接执行,有时需要提高执行效率或者保密(因为有时候不想让使用人看到源码文件),那就涉及到python编译了,那么该如何做呢? 有两种方法可以做到. 1.一种是直接使用命令编译成pyc或者pyo文件. 新建test.py文件,代码如下: #!/usr/bin/python print "hello world!" 编译成pyc文件使用命令: python -m py_compile test.py -m py_compile是加载py_compi

前言 对于一门编程语言,没接触到“优化”和“库代码”的源码理解程度,不足以谈“掌握”二字. 本篇的学习笔记,同时也意味着自己终于触及到了Python的junior国际水准.(joke) 要学的东西有很多,尤其是年纪大了后对编程语言要有一个“体系”:[Code] 大蛇之数据工程,方便自己复习. 编程语言的理解没大问题后,就是稳固“实践能力”,将编程模块化:[Code] 变态之人键合一,编程变为“堆积木”的效果. 工程能力的最终目的还是迎合市场,解决现实中的问题:[AI] 深度数据 - Data,产

1. 公司禁用了 python 我的主业是桌面开发,偶尔也需要搞搞数据和算法.最近在用 python 处理一些工作,正搞得热火朝天,突然 python 就不能用了,一查记录原来是 IT 管理员禁止我使用 python. 不清楚为啥 IT 管理员会盯上 python,总之先提交了解封的需求.在等 IT 给我解封的期间我不想中断自己的工作,只好自己想办法运行 python.我知道有很多在线运行 python 的环境,而且微软自己也有 Codespaces 和 Remote Development E

技术背景 在前面几篇博客中我们介绍了容器的使用(博客1.博客2.博客3.博客4.博客5),容器是一种系统级的隔离方案,更多的强调资源上的隔离.而这里我们要介绍的python的虚拟环境,更加强调的是依赖的管理.假如一个python项目需要依赖于numpy==1.20.1的版本,另一个python项目必须依赖于numpy==1.20.2的版本.虽然我们也可以直接使用docker或者其他的容器方案来隔离编程环境,但是这会消耗比较大的资源,因为我们并不需要重新构造一整个系统.因此python也提供了一种

划重点: 其中dataset_path = ''表示在Python工作文件夹 dataset_path = '..'表示在Python工作文件夹的上级文件夹 dataset_path = '某某文件夹/'表示在Python工作文件夹的某个下级文件夹   Python 数据集的相对路径/选择上级文件夹   选取相对路径关键在于两行代码 import os dataset_path = '' datafile2 = os.path.join(dataset_path, '跨境审核辅助表.xls')

整个看了一圈下来,感觉Golang的日志包在管理多线程安全的情况下,提供了最小粒度的工具.并没有提供什么复杂的过滤器之类的生成. 实现了一个demo来记录一下日志分类日志打印等实现: package main import ( "log" "os" "io/ioutil" "io" ) var ( Trace *log.Logger // 记录所有日志 Info *log.Logger // 重要的信息 Warning *lo

Node.js知识点学习 一.基本概念 Node.js,或者 Node,是一个可以让 JavaScript 运行在服务器端的平台.可以说,Node.js开创了javascript模块化开发的先河,早期的javascript需求都很简单,基本都是写成函数的,然后是面向过程的写法,后来慢慢的引入面向对象开发思想,再后来就慢慢写成 类.最后node.js的出现才开始有了js模块化开发的概念,这使得臃肿的js代码免去了命名冲突等一系列开发难题. Node最大的特点就是采用了异步式I/O与事件驱动的架构设

今天我们来开一个新系列. 从零学习rustlang. 简单介绍下rustlang: Rust 是一门系统级编程语言,被设计为保证内存和线程安全,防止段错误产生.作为系统级编程语言,它的基本理念是 “零开销抽象”.理论上来说,它的速度与 C/C++ 同级.Rust 可以被归为通用的.多范式.编译型的编程语言,类似 C/C++.与这两门编程语言不同的是,Rust 是线程安全的!Rust 编程语言的目标是,创建一个安全和并发的软件系统.它强调安全性.并发和内存控制.尽管 Rust 借用了 C/C++

笔记-Python-性能优化 1.      开始 1.1.    python性能差么? 做一个判断前,先问是不是. python运行效率低是事实. 1.2.    为什么? 原因: Python是动态语言, 一个变量所指向的对象在运行时才能确定,编译器做不了预测,也就无从优化:与此相对的是在静态语言中,编译时就确定了运行时的代码. python是解释执行,但不支持jit python中一切都是对象,每个对象都需要维护引用计数,增加了额外的工作: GIL,不解释 垃圾回收 这个可能是所有具有垃

MindSpore技术理解(下) 4 GraphEngine 由于深度学习算法需要进行大量的计算,很多公司都设计了自己的深度学习专用处理器(如谷歌的张量处理器.阿里巴巴的含光等),华为也发布了自主设计的神经网络处理单元(Neural Processing Unit,NPU)--昇腾系列芯片.可以借助 GE 在 GPU.CPU.昇腾系列芯片上操作 MindSpore 定义的模型. 如图 1 所示,GE 位于 ME 和设备之间.GE 将 ME 的输出数据流图作为输入,在 GE 内部执行某些 图处理操

所有内容都在python源码和注释里,可运行! ########################### #说明: # 撰写本文的原因是,笔者在研究博文“http://python.jobbole.com/83563/”中发现 # 原内容有少量笔误,并且对入门学友缺少一些信息.于是笔者做了增补,主要有: # 1.查询并简述了涉及的大部分算法: # 2.添加了连接或资源供进一步查询: # 3.增加了一些lib库的基本操作及说明: # 4.增加了必须必要的python的部分语法说明: # 5.增加了对

1.重命名,Python中文路径各种错误,所以需要先将所有文件的路径名全都改成中文.用的是MAC系统,所以WIN下的命令行批处理没法解决,所以用C来完成 // Created by Carl on 16. // Copyright (c) 2016年 Carl. All rights reserved. // #include <iostream> #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h&

对数据库查询,将得到一个数据集: rs=AccessDB.GetData("select * from log where f_code='600259' limit 5,5") 结果的每行对应一个元组: 数据集是一个游标,只能用一次,如果需要反复查询,可以转换为列表再操作. 但是,如果只能通过逐行循环来处理,就和以前的程序没啥区别了.我设定了一个小目标:合计一下第8列(金额),看Python能否有所不同. 尝试1:用map取出第8列,再用reduce合并. 其中需要注意,reduce

(转载请注明出处:http://blog.csdn.net/buptgshengod) 1.背景 决策书算法是一种逼近离散数值的分类算法,思路比較简单,并且准确率较高.国际权威的学术组织,数据挖掘国际会议ICDM (the IEEE International Conference on Data Mining)在2006年12月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法中,C4.5算法排名第一.C4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法,其核心算法是ID3算法. 算法的主要思想就是将数据集依照特

给定数据集data,数据集对应的标签label index = [i for i in range(len(data))] random.shuffle(index) data = data[index] label = label[index] (1)首先,获得数据集的所有index,其实就是0,1,2,....,num-1(这里的num是数据集中含有的examples的个数,注意,python的索引是从0开始的,所以,第一个元素索引为0,最后一个元素索引为num-1) [数据集中函数的样本个

有两个序列a,b,大小都为n,序列元素的值任意整形数,无序:要求:通过交换a,b中的元素,使[序列a元素的和]与[序列b元素的和]之间的差最小. 1. 将两序列合并为一个序列,并排序,得到sourceList2. 拿出最大元素Big,次大的元素Small3. 在余下的序列S[:-2]进行平分,得到序列max,min4. 将Small加到max序列,将Big加大min序列,重新计算新序列和,和大的为max,小的为min. 如下,提供递归版本和迭代版本的解体思路: #!/usr/bin/env py