python快排算法详解

本文实例讲述了Python3删除排序数组中重复项的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 给定一个排序数组,你需要在[原地]删除重复出现的元素,使得每个元素只出现一次,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: 给定数组 nums = [1,1,2], 函数应该返回新的长度 2, 并且原数组 nums 的前两个元素被修改为 1, 2. 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 =

方法一: def dict_to_numpy_method1(dict): dict_sorted=sorted(dict.iteritems(), key=lambda d:d[0]) results=[value for key,value in dict_sorted] 方法二: def dict_to_numpy_method2(dict): keys=dict.keys() keys.sort() results=[dic[key] for key in keys] 方法三: def

本文实例讲述了Python列表常见操作.分享给大家供大家参考,具体如下: 列表是由一系列按特定顺序排列的元素组成的对象.因为列表通常包含多个元素, 所以建议给列表指定一个表示复数的名称. 我们用方括号( [] ) 来表示列表, 并用逗号来分隔其中的元素. types=['娱乐','体育','科技'] print(types) 运行结果: ['娱乐', '体育', '科技'] 可以看到,打印列表的同时,也会将方括号打印出来. 1 获取元素 要获取列表中的某个元素, 在方括号内指定元素的索引即可:

剑指offer:合并两个排序的链表,Python实现 题目描述 输入两个单调递增的链表,输出两个链表合成后的链表,当然我们需要合成后的链表满足单调不减规则. 吐槽 本来想用递归实现,但是大脑卡壳,没有想到合适的递归策略,潜意识里还是把两个链表当成两个数组来看待,写出了非递归版本的代码.写完后回看自己写的代码,逻辑不够一目了然,中间变量过多,代码过长,一定不是好代码.上网查阅,发现一个如此美妙的递归版本,哇,写的好美啊!!!看来我对递归的了解和灵活应用还不够啊,至少在链表上还不够啊!!! 解题思路

对tuple进行排序,先按照第一个元素升序,如果第一个元素相同,再按照第二个元素降序排列. L = [(12, 12), (34, 13), (32, 15), (12, 24), (32, 64), (32, 11)] L.sort(key=lambda x: (x[0], -x[1])) print(L) 结果: [(12, 24), (12, 12), (32, 64), (32, 15), (32, 11), (34, 13)] 以上这篇python按照多个条件排序的方法就是小编分享给大

本文实例讲述了Python实现对特定列表进行从小到大排序操作.分享给大家供大家参考,具体如下: 1.在系统内新建文件rizhireplacelist.txt root@kali:~# cd python/ root@kali:~/python# ls 111.txt           listsalaryver2.py  readfile2.py            rizhireplacelist.txt  rizhi.txt            tixingexcel.txt    

本文为大家分享了python爬取酷狗音乐排行榜的具体代码,供大家参考,具体内容如下 #coding=utf-8 from pymongo import MongoClient import time import requests from lxml import etree client = MongoClient() #连接mongo hello = client.hello #连接数据库 user = hello.song #连接表 headers = { 'User-Agent': 'M

快排是python经典算法之一. 1.下面讲解的是什么是快排和快排的图示. 2.快排是一种解决排序问题的运算方法. 3.快排的原理:在数组中任意选择一个数字作为基准,用数组的数据和基准数据进行比较,比基准数字打的数字的基准数字的右边,比基准数字小的数字在基准数字的左边, 第一次排序之后分为比基准数据大或比基准数据小两个部分,用刚开始的方法继续排序,直到每个排序分组中只有一个数据或没有数据为止. 4.下面以[ 7 91 23 1 6 3 79 2 ]数组为例子,进行快排运算. 5.选基准:选择数组

这样某一个特征只有0和1两种取值,数据集有三个类别.当取0的时候,假如类别A有20个这样的个体,类别B有60个这样的个体,类别C有20个这样的个体.所以,这个特征为0时,最有可能的是类别B,但是,还是有40个个体不在B类别中,所以,将这个特征为0分到类别B中的错误率是40%.然后,将所有的特征统计完,计算所有的特征错误率,再选择错误率最低的特征作为唯一的分类准则--这就是OneR. 现在用代码来实现算法. # OneR算法实现 import numpy as np from sklearn.da

反向传播的目的是计算成本函数C对网络中任意w或b的偏导数.一旦我们有了这些偏导数,我们将通过一些常数 α的乘积和该数量相对于成本函数的偏导数来更新网络中的权重和偏差.这是流行的梯度下降算法.而偏导数给出了最大上升的方向.因此,关于反向传播算法,我们继续查看下文. 我们向相反的方向迈出了一小步--最大下降的方向,也就是将我们带到成本函数的局部最小值的方向. 图示演示: 反向传播算法中Sigmoid函数代码演示: # 实现 sigmoid 函数 return 1 / (1 + np.exp(-x))