# 如何在Python中实现nshash算法
nshash算法是一种被广泛使用的哈希算法，通过将数据转换为固定长度的哈希值，提供快速的数据检索能力。对于刚入行的小白开发者来说，理解和实现这个算法是一个值得学习的过程。本文将会为你详细阐述如何在Python中实现nshash算法。
## 实现流程
下面是实现nshash算法的整体流程：
| 步骤 | 描述
python字典与hashable的关系最近在写代码的时候发现了一个问题：我有一系列的元组（实际上是强化学习的state和action），它们要作为字典的键，而值是reward，我以前一直认为只有字符串才能作为键，然后就用str()函数将元组转化成string类型，后来要画图，又要得到字典的键，得到的是带有元组括号的一些杂七杂八的东西。。。 后来才想起来不可变类型都是可散列的，都可以作为键。。。
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2023-10-17 14:07:58
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中国人有句话叫“天下文章一大抄”，但是在正规场合下“抄”是要付出代价的，比如考试、写论文是不能抄的，一旦被发现后果相当严重。在互联网出现之前，“抄”很不方便，一是“源”少，而是发布渠道少；而在互联网出现之后，“抄”变得很简单，铺天盖地的“源”源源不断，发布渠道也数不胜数，博客论坛甚至是自建网站，而爬虫还可以让“抄”完全自动化不费劲。这就导致了互联网上的“文章”重复性很高。这里的“文章”只新闻、博客
原创
2020-12-31 21:19:19
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A*算法python简单可视化实现A*算法详解：A*算法详解python实现:使用堆优化加快查找最小代价点 详细流程都写在注释里了使用方法：# 参数为地图高、宽、方格尺寸、起点坐标（0开始）、终点坐标（0开始）、延迟时间
demo = MiniMap(20, 30, 30, (0, 0), (29, 19), 0.05)鼠标左键单击方格添加/删除障碍物，中键重置路径（不改变障碍物），右键开始寻路。
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2023-09-03 11:53:14
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今天一个Python学习的干货。几个印度小哥，在GitHub上建了一个各种Python算法的新手入门大全，现在标星已经超过2.6万。这个项目主要包括两部分内容：一是各种算法的基本原理讲解，二是各种算法的代码实现。传送门在此：https://github/TheAlgorithms/Python简单介绍下。算法的基本原理讲解部分，包括排序算法、搜索算法、插值算法、跳跃搜索算法、快速选择算
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2023-07-04 20:26:32
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一、算法简介1、定义算法是一组完成任务的指令；有限步骤内解决数学问题的程序；为解决某项工作或某个问题，所需要有限数量的机械性或重复性指令与计算步骤。2、算法的条件（5）输入性，输出性，明确性，有限性，有效性。3、时间复杂度O(1) < O(logn) < O(n) < O(nlogn) < O(n^2) < O(n!)4、常见的大O运行时间（n一般为元素的个数）：O(
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2023-08-10 15:24:31
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1.算法定义 算法（Algorithm）是指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。也就是说，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷，或不适合于某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。一个
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2023-06-30 11:55:06
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算法的五大特性：1、输入：有0个或多个输入2、输出：有0个或多个输出3、确定性：算法每一步都有一定的含义，不会出现二义性4、有穷性：算法在执行有限的步骤之后会结束，而不是无线循环执行。5、可行性：算法的每一步都是可行的 如果 a+b+c=1000，且 a^2+b^2=c^2（a,b,c 为自然数），如何求出所有a、b、c可能的组合? &nbs
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2024-05-17 01:30:40
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#七种基本算法：解析算法，枚举算法，递推算法，递归算法，排序算法，查找算法，分治算法#解析算法#1.根据定义计算组合数import math
n, i = input("请输入整数n,i:").split(' ')
n = int(n)
i = int(i)
b = math.factorial(n) / (math.factorial(i) * math.factorial(n - i))
pr
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2023-06-21 22:09:13
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1.项目背景萤火虫算法（Fire-fly algorithm，FA）由剑桥大学Yang于2009年提出 , 作为最新的群智能优化算法之一,该算法具有更好的收敛速度和收敛精度,且易于工程实现等优点。本项目通过FA萤火虫优化算法寻找最优的参数值来优化支持向量机回归模型。2.数据获取本次建模数据来源于网络(本项目撰写人整理而成)，数据项统计如下： 数据详情如下(部分展示)：3.数据预处理3.1
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2024-01-05 10:55:23
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1、斐波那契数列函数：>>> def fib(n):
a,b = 0, 1#初始化，多重赋值
while b < n:
print(b,end=' ')
a,b = b, a+b
>>> fib(10)
1 1 2 3 5 82、用递归法求和>>> def mysum(L):
if not L:
return 0
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2023-08-10 14:59:22
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1、冒泡排序冒泡排序比较常见，面试很多都会问到这个算法，其原理比较简单，代码实现也很简单# 冒泡排序
# 先定一个一个需要排序的列表
l = [7,2,3,1,4,5,6,9,8]
# 统计一下长度
n = len(l)
## 先遍历所有元素
for i in range(len(l)):
## 最后还剩多少个元素需要对比排序，因为本身自己不需要排序，所以-1，之前已经拍过多少个数字了，还
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2023-06-15 11:47:15
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斐波那锲数列def fib(num):
a = 0
b = 1
n = 0
while n < num:
a, b = b , a + b
yield a
n += 1
print('done')
for i in fib(9):
print(i)
print(fib(9))杨辉三角def tr
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2023-06-21 22:26:05
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louvain社团检测算法(python) 这里写目录标题louvain社团检测算法(python)壹、完整代码贰、分步解释1.为网络中的每个节点分配一个社团；2. 算法初始化3. 第一阶段循环4. 第一阶段文字图片双解释5.第二个阶段6.获得社团7.两个阶段进行循环8. 主函数进行调用运行9整体代码 壹、完整代码参考连接： 贰、分步解释Louvain分为循环迭代的两个阶段。假设有V个节点的加权网
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2023-11-23 13:03:32
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Python中数据结构和算法的理解：Python中数据结构指的是静态的描述数据元素之间的关系，算法指的是解决问题的方法或步骤，换句话说算法是为了解决实际问题而设计的，数据结构是算法需要处理的问题载体数据结构和算法是一名程序开发人员的必备基本功，所以需要我们平时不断的主动去学习积累，接下来将自在文章中为大家具体介绍这两个知识点，希望对大家有所帮助。引入概念先来看一道题:如果 a+b+c=1000，且
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2023-08-21 15:45:11
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我们先来看几个概念1、算法算法：一种解决问题的方法和思想2、时间复杂度计算 1 + 2 + 3 + … + 100先看下面这段代码：tot = 0
for x in range(1,101):
tot += x
print(tot)分析：进入循环体后，tot += x 等价于 tot = tot + xtot + x为一个基本运算=赋值运算符为一个基本运算循环体执行了 100次，则程序一共
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2023-06-16 20:39:12
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最近思考了一下未来，结合老师的意见，还是决定挑一个方向开始研究了，虽然个人更喜欢鼓捣。深思熟虑后，结合自己的兴趣点，选择了NLP方向，感觉比纯粹的人工智能、大数据之类的方向有趣多了，个人还是不适合纯粹理论研究 :)。发现图书馆一本语言处理方面的书也没有后，在京东找了一本书--《NLP汉语自然语言处理原理与实践》，到今天看了大约150页，发现还是很模糊，决定找点代码来看。 从最简单
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2023-12-18 14:58:30
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简单查找这个算法应该是最普通的算法or最直接的算法了 工作原理:在一数组里面找一个数按顺序一个一个查找如果匹配，则返回索引如果在过完一遍数组都没有匹配到，则输出none 代码展示（python）: 1 def Simple_Search(list, item):
2 for i in range(0, len(list) - 1):
3
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2023-08-09 14:14:42
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A*作为最常用的路径搜索算法，值得我们去深刻的研究。路径规划项目。先看一下维基百科给的算法解释：https://en.wikipedia.org/wiki/A*_search_algorithmA *是最佳优先搜索它通过在解决方案的所有可能路径（目标）中搜索导致成本最小（行进距离最短，时间最短等）的问题来解决问题。 ），并且在这些路径中，它首先考虑那些似乎最快速地引导到解决方案的路径。它是根据加权
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2023-06-29 11:52:31
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前言之前将公开课上学习视频中高斯混合模型（GMM）及其EM算法反反复复看了几遍之后并将所有公式重新推导了一遍，现在利用Python进行手写进一步加深理解。 Python代码#!/usr/bin/python3
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time : 2018/7/19 10:17
# @Author : DaiPuwei
# @FileName: GMM.py
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2023-09-12 09:05:51
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