1,什么是算法的时间和空间复杂度 算法(Algorithm)是指用来操作数据,解决程序问题的一组方法,对于同一个问题,使用不同的算法,也许最终得到的结果是一样的,但是在过程中消耗的资源和时间却会有很大的区别. 那么我们应该如何去衡量不同算法之间的优劣呢? 主要还是从算法所占用的时间和空间两个维度取考量. 时间维度:是指执行当前算法所消耗的时间,我们通常使用时间复杂度来描述. 空间维度:是指执行当前算法需要占用多少内存空间,我们通常用空间复杂度来描述 因此,评价一个算法的效率主要是看它的时间复杂度

数据结构之线性表(python版) 单链表 1.1  定义表节点 # 定义表节点 class LNode(): def __init__(self,elem,next = None): self.elem = elem self.next = next_ 1.2  单向链表 # LList 类的定义 单链表 (单向) class LList(): def __init__(self): # 这里并没有继承 LNode类 在加入数据时候引用了 LNode类 self.head = None def

第一章 python基础一 ​在此不再赘述为什么学习python这门编程,网上搜索一箩筐.我在此仅说一句python的好,用了你就会爱上它. 本python示例代码1000+带你由浅入深的了解python基础知识,基本语法,基本编程技巧,脚本编写到项目编写. 本书所有示例代码在Ubuntu16.04+Python 3.5.2+pycharm下运行成功. 示例1:Hello World程序 1.在解释器下编写程序 2.在linux 下创建一个文件叫hello.py(告诉别人这是用python写的代

本例子实现了如何自定义线性节点集合,具体代码如下: using System; using System.Collections; using System.Collections.Generic; namespace LineNodeDemo { class Program { static void Main(string[] args) { LineNodeCollection lineNodes = new LineNodeCollection(); lineNodes.Add(new

说明: 1.python版本为:python2.7 2.zabbix版本为:zabbix3.4 3.通过python脚本调用zabbix的api接口可以实现批量增删改查主机的信息. 示例如下: #-*- coding:utf-8 -*- import requests, json #初始化参数 server_url = "http://zabbix3.test.com/api_jsonrpc.php" header = {"Content-Type": "

示例3:Python获取当前环境下默认编码(字符编码demo1.py) 字符编码,python解释器在加载py文件中的代码时,会对内容进行编码(默认ASCII),windows系统默认编码为GBK,Ubuntu系统下的pycharm默认为utf8.查看Ubuntu系统的默认编码方法: 示例:Python 2.x版本下的字符编码 所以为了兼容2.×版本,代码前写上# -*- coding: utf-8 -*-

线性表 1 定义 线性表是由 \(n(n>=0)\)个数据元素(节点)\(a1.a2.a3.-.an\) 成的有限序列.该序列中的所有节点都具有相同的数据类型.其中,数据元素的个数 \(n\) 称为线性表的长度. 当n=0时,称为空表.当n>0时,为非空的线性表,记作(a1,a2,-,an). 线性表的主要存储结构: 顺序存储结构:顺序表 链式存储结构:单链表.双链表.循环链表 2 顺序表 定义:把线性表的节点按逻辑顺序依次存放在一组地址连续的存储单元中,用这种方法存储的线性表称为顺序表,即顺

下载ZeroMq: wget https://github.com/zeromq/zeromq4-1/releases/download/v4.1.5/zeromq-4.1.5.tar.gz 解压: $ .tar.gz $ zeromq $ cd zeromq 编译安装: $sudo ./configure $sudo make $sudo make install python学习zeromq的地址:https://learning-0mq-with-pyzmq.readthedocs.io/

http request:put # 定义函数:refresh segement # curl -X PUT -s --user "****:*****" -H 'Content-Type: application/json' -d '{"startTime":1515283200000, "endTime":1515369600000, "buildType":"REFRESH"}' "****

<Machine Learning in Action> 为防止连续乘法时每个乘数过小,而导致的下溢出(太多很小的数相乘结果为0,或者不能正确分类) 训练: def trainNB0(trainMatrix,trainCategory): numTrainDocs = len(trainMatrix) numWords = len(trainMatrix[0]) pAbusive = sum(trainCategory)/float(numTrainDocs) p0Num = ones(num

C++调Python,代码粘贴如下: #include <iostream> #include <Python.h> using namespace std; void HelloWorld(); void Add(); void TestTransferDict(); void TestClass(); int main() { cout << "Starting Test..." << endl; cout << &quo

三大相关系数:pearson, spearman, kendall 统计学中的三大相关性系数:pearson, spearman, kendall,他们反应的都是两个变量之间变化趋势的方向以及程度,其值范围为-1到+1. 0表示两个变量不相关,正值表示正相关,负值表示负相关,值越大表示相关性越强. 1. person correlation coefficient(皮尔森相关性系数) 皮尔逊相关系数通常用r或ρ表示,度量两变量X和Y之间相互关系(线性相关) (1)公式 皮尔森相关性系数的值等于它

原文地址:http://www.360doc.com/showweb/0/0/874025604.aspx 「 Python3 实现火车票查询工具 」   相信很多人学Python都是冲着它强大的爬虫功能去的,下面的两门课程都和爬虫有关.它们都相当实用,一个关乎出行,一个关乎你的幸福...... 「 Python实现火车票查询工具 」很适合用来入门爬虫.你将学习到爬虫最重要的两个步骤——数据的爬取和数据可视化.完成项目后,你只需要敲一行命令就能获得你想要的车票信息,墙裂推荐各位小伙伴学习. 效果

示例5:用户输入和格式化输出2(用户输入demo1)

示例:用户输入和格式化输出(用户输入demo1)

示例2:变量赋值,打印拼接(var.py) 变量定义的规则: 变量名只能是字母.数字或下划线的任意组合 变量名的第一个字符不能是数字 以下关键字不能声明为变量名 ['and', 'as', 'assert', 'break', 'class', 'continue', 'def', 'del', 'elif', 'else', 'except', 'exec', 'finally', 'for', 'from', 'global', 'if', 'import', 'in', 'is', 'la

import sys import json def main(): # json dump dump_data = {"api.version": sys.api_version} with open("../data/data.json", "w") as f: json.dump(dump_data, f) # json load with open("../data/data.json", "r")

logging.ini日志配置文件内容示例: [loggers] keys=root,demo [handlers] keys=consoleHandler,timedRotatingFileHandler [formatters] keys=simpleFmt [logger_root] level=DEBUG handlers=consoleHandler [logger_demo] level=DEBUG handlers=timedRotatingFileHandler qualname

object Closure { def function1(n: Int): Int = { val multiplier = (i: Int, m: Int) => i * m multiplier.apply(n, 2) } def function2(m: Int => Int) = m def function3(f: (Int, Int) => Int) = f val function4 = (x: Int) => x + 1 val function5 = (x:I

先看看基本界面: 在上图中,左侧为产品的整个树形图 目前产品有4种状态: 1.普通产品,颜色为黑色 2.需要拼版的产品,颜色为绿色 3.拼版的产品(例如印刷件),基准件为红色 4.拼版的产品,非基准件,灰色(计算需求时灰色的不参与需求计算) 右侧区域为拼版产品的详细信息区域,包含了拼版的图片(可以放置多个图片及多文本信息) 包含部件部门描述了此部件上面可以产出些什么东西,下面则是用料和工艺信息 此设计的初衷及特色 实施过ERP的人都知道,传统的BOM对于合在一起生产的产品结构难以描述,计算用料也

源代码: #-*- coding: UTF-8 -*- from numpy import * import numpy def lda(c1,c2): #c1 第一类样本,每行是一个样本 #c2 第二类样本,每行是一个样本 #计算各类样本的均值和所有样本均值 m1=mean(c1,axis=0)#第一类样本均值 m2=mean(c2,axis=0)#第二类样本均值 c=vstack((c1,c2))#所有样本 m=mean(c,axis=0)#所有样本的均值 #计算类内离散度矩阵Sw n1=c