array

1. 数组的集合运算 1.1. 并集 np.union1d(a,b)计算数组的并集： In [1]: import numpy as np In [2]: a = np.array([1,2,3]) In [3]: b = np.array([3,4,5]) In [4]: np.union1d(a,b) Out[4]: array([1, 2, 3, 4, 5]) 1.2. 交集 np.intersect1d(a,b)计算数组的交集： In [10]: import numpy as np In [11]: a = np.array([2,3,4,5]) In [12]: b = np.array([3,5,6]) In [13]: np.intersect1d(a,b) Out[13]: array([3, 5]) 1.3. 差集 np.setdiff1d(a,b)计算结果为a集合减去b集合，也就是剩下没有在b中出现的元素： In [15]: import numpy as np In [16]: a = [1,1,2,2,3,4,5] In [17]: b = [2,5] In [18]: np.setdiff1d(a,b) Out[18]: array([1, 3, 4]) 1.4. 异或 np.setxor1d(a,b)计算a、b集合的异或结果。 In [15]:

题目描述 输入一个整数数组，实现一个函数来调整该数组中数字的顺序，使得所有的奇数位于数组的前半部分，所有的偶数位于数组的后半部分，并保证奇数和奇数，偶数和偶数之间的相对位置不变。 方法1：冒泡 O(N^2) 1 # -*- coding:utf-8 -*- 2 class Solution: 3 def reOrderArray(self, array): 4 def help(): 5 for i in range(len(array)): 6 if array[i]%2==1: 7 continue 8 j = i 9 while j < len(array)-1: 10 if array[j]%2 == 0 and array[j+1]%2!=0: 11 array[j],array[j+1]=array[j+1],array[j] 12 j+=1 13 help() 14 help() 15 return array 方法2：双端队列O(N) 1 # -*- coding:utf-8 -*- 2 from collections import deque 3 class Solution: 4 def reOrderArray(self, array): 5 d = deque() 6 for i in range(len(array)): 7 if array[i]%2=

前言 从事前端到现在也有快两年了，平时也会收集整理一些笔记放在印象笔记，不过收集过之后就在没有看过，经大佬指点，真正掌握一个知识点，最好的方式就是用自己的话把内容讲明白，就开始将以前零散的东西整合一下，和各位道友一起提高。 操作数组 印象中数组有很多方法，系统的整理一下 Array.map() 此方法是将数组中的每个元素调用一个提供的函数，结果作为一个新的数组返回，并没有改变原来的数组 let arr = [1, 2, 3, 4, 5] let newArr = arr.map(x => x*2) //arr= [1, 2, 3, 4, 5] 原数组保持不变 //newArr = [2, 4, 6, 8, 10] 返回新数组 Array.forEach() 此方法是将数组中的每个元素执行传进提供的函数，没有返回值，直接改变原数组，注意和map方法区分 let arr = [1, 2, 3, 4, 5] num.forEach(x => x*2) // arr = [2, 4, 6, 8, 10] 数组改变,注意和map区分 Array.filter() 此方法是将所有元素进行判断，将满足条件的元素作为一个新的数组返回 let arr = [1, 2, 3, 4, 5] const isBigEnough => value => value >= 3 let newArr = arr

ArrayList类的构造和使用方法 1 import java.util.ArrayList; 2 public class test { 3 public static void main(String[] args) { 4 ArrayList<String> array=new ArrayList<>(); 5 System.out.println(array); //[] 6 //add 加到末尾 7 array.add("hello"); 8 array.add("world"); 9 array.add("java"); 10 System.out.println(array); //[hello, world, java] 11 //add 插入 12 array.add(0,"javase"); 13 System.out.println(array); //[javase, hello, world, java] 14 } 15 } ArrayList类常用方法: 来源： https://www.cnblogs.com/NiBosS/p/11966272.html

学习日志—矩阵 矩阵的乘法 证明矩阵乘法的结合律，即证A(BC)=(AB)C 先令出三个矩阵 A_{m n}; B_{n p}; C_(p*q) 先看等式右边(AB)C 新矩阵第i行第j列的元素就是AB相乘后的第i行与C的第j列各元素相乘的和 A的第i行乘以B的第1列如下： \begin{equation} \left[ \begin{array}{cccc} a_{i1} & a_{i2} & … & a_{in} \end{array} \right ] \left[ \begin{array}{c} b_{11}\ b_{12}\ ... \ b_{1n} \end{array} \right ] \end{equation} 所以AB的第i行的n个元素就是A的第i行乘上B的每一列。（AB）C的第（i，j）个元素计算如下： \begin{equation} (AB)C_{(i,j)} = (\sum_{r=1}^n a_{ir}b_{r1}, \sum_{r=1}^n a_{ir}b_{r2}, …, \sum_{r=1}^n a_{ir}b_{rp}) \left( \begin{array}{c} c_{1j}\ c_{2j}\ …\ c_{rj} \end{array} \right) \ =c_{1j}(\sum_{r=1}^n a_{ij}b_{ij})+ c_

题目： 数组中有一个数字出现的次数超过数组长度的一半，请找出这个数字。例如输入一个长度为9的数组{1,2,3,2,2,2,5,4,2}。由于数字2在数组中出现了5次，超过数组长度的一半，因此输出2。如果不存在则输出0。 分析： 可以先假设数组中有超过数组长度一半的元素，找到这个元素，然后再验证。 对数组进行排序，如果有一个数字出现的次数超过数组长度的一半，那么这个元素一定是数组长度/2索引位置的那个元素，再遍历数组，统计出现的次数是否大于一半即可。 还可以利用投票法，当下一个元素与上一个元素相同时，计数+1，不同时计数-1，计数为0时重新记录数字，如果存在超过一半的元素，那么就一定是最后所记录的元素，同样的遍历数组验证一下就可以了。 程序： C++ class Solution { public: int MoreThanHalfNum_Solution(vector<int> numbers) { int count = 0; int res = 0; for(int num:numbers){ if(count == 0) res = num; if(num == res) count++; else count--; } count = 0; for(int num:numbers){ if(num == res) count++; } return count >

443. String Compression Easy Given an array of characters, compress it in-place . The length after compression must always be smaller than or equal to the original array. Every element of the array should be a character (not int) of length 1. After you are done modifying the input array in-place , return the new length of the array. Follow up: Could you solve it using only O(1) extra space? Example 1: Input: ["a","a","b","b","c","c","c"] Output: Return 6, and the first 6 characters of the input array should be: ["a","2","b","2","c","3"] Explanation: "aa" is replaced by "a2". "bb" is replaced

判断数组是否存在某个值： Array.indexOf(val) > -1 //存在 (缺陷：一是不够语义化，它的含义是找到参数值的第一个出现位置，所以要去比较是否不等于-1，表达起来不够直观。二是，它内部使用严格相等运算符（===）进行判断，这会导致对NaN的误判。) Array.includes(val) 判断对象是否存在某个字段： obj["key"] != undefined//(缺陷: 如果这个key定义了，并且就是很2的赋值为undefined） !("key" in obj) obj.hasOwnProperty("key") typeof item.editFlag === "undefined" 判断是否为空 JavaScript本身没有判断一个变量是不是空值的函数，因为变量有可能是string，object，number，boolean等类型，类型不同，判断方法也不同。所以在文章中写了一个函数，用以判断JS变量是否空值，如果是undefined， null， ''， NaN，false，0，[]，{} ，空白字符串，都返回true，否则返回false function isEmpty(v) { switch (typeof v) { case 'undefined': return true; case 'string': if (v.replace(/(^[

1. numpy.mgrid 解析： >>> np.mgrid[0:5, 0:4] array([[[0, 0, 0, 0], [1, 1, 1, 1], [2, 2, 2, 2], [3, 3, 3, 3], [4, 4, 4, 4]], [[0, 1, 2, 3], [0, 1, 2, 3], [0, 1, 2, 3], [0, 1, 2, 3], [0, 1, 2, 3]]]) 2. np.meshgrid >>> nx, ny = (3, 2) >>> x = np.linspace(0, 1, nx) >>> y = np.linspace(0, 1, ny) >>> xv, yv = meshgrid(x, y) >>> xv array([[ 0. , 0.5, 1. ], [ 0. , 0.5, 1. ]]) >>> yv array([[ 0., 0., 0.], [ 1., 1., 1.]]) >>> xv, yv = meshgrid(x, y, sparse=True) # make sparse output arrays >>> xv array([[ 0. , 0.5, 1. ]]) >>> yv array([[ 0.], [ 1.]]) 3. Python中的下划线 （1）单下划线结尾_：只是为了避免与Python关键字的命名冲突。 （2）

源代码 1 # -*- coding: utf-8 -*- 2 """ 3 Spyder Editor 4 5 This is a temporary script file. 6 """ 7 8 import numpy as np 9 a = np.array([1, 2, 3]) 10 b = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) 11 b[1,1]=10 12 print(a.shape)#3 13 print(b.shape)#(3,3) 14 print(a.dtype)#int32 15 16 import numpy as np 17 persontype = np.dtype({ 18 'names':['name', 'age', 'chinese', 'math', 'english'], 19 'formats':['S32','i', 'i', 'i', 'f']}) 20 peoples = np.array([("lisi",32,75,100, 90),("wangW",24,85,96,88.5), 21 ("ZhaoYun",28,85,92,96.5),("HuangZhong",29,65,85,100)], 22 dtype=persontype) 23 ages = peoples[:][