认识Python是大二的选修 单纯只是想赚学分而已 后来觉得越来越有趣。一.python简介简单来说Python 是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。Python 的设计具有很强的可读性，相比其他语言经常使用英文关键字，其他语言的一些标点符号，它具有比其他语言更有特色语法结构。当然这些在网上都能找得到，在这里我就不多说了，在每周五上课的学习过程中，我发现Python有许
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2024-07-24 06:53:47
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声明：最近发现有人利用我在百度云盘里免费分享的127课Python视频盈利，并声称获得进行销售。如果...
原创
2023-06-10 07:17:57
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在Java中，正则表达式是一种强大的工具，用于文本处理和数据提取。特别是在提取数据时，非贪心模式的使用显得尤为重要。非贪心模式允许我们在匹配字符串时更加精准，避免过度匹配，这对业务逻辑的实现有着直接的影响。本文将详细探讨在Java中如何利用正则表达式提取非贪心模式，涵盖相关业务影响、参数解析、调试步骤、性能调优、排错指南和生态扩展。
### 背景定位
在某项目实施过程中，需求方希望对一批文本内
python 贪心算法贪心算法理论基础分发饼干摆动序列最大子序列和买卖股票的最佳时机ii跳跃游戏跳跃游戏iiK次取反后最大化数组和加油站分发糖果柠檬水找零根据身高重建队列用最少数量的箭引爆气球无重叠区间划分字母区间合并区间单调递增的数字买卖股票的最佳时机含手续费监控二叉树 贪心算法理论基础选择每一阶段的局部最优，从而达到全局最优。选择贪心算法的关键在于：可以从局部最优推出整体最优。验证能不能用贪
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2023-07-28 10:36:55
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一、定义什么是贪心算法呢？所谓贪心算法是指，在对问题求解时，总是做出在当前看来最好的选择。也就是说，不从整体最优解出发来考虑，它所做出的仅是在某种意义上的局部最优解。贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解，但对范围相当广泛的许多问题都能产生整体最优解或整体最优解的近似解。贪心算法的基本思路如下：1.建立数学模型来描述问题。2.把求解的问题分成若干个子问题。3.对每个子问题求解，得到每个子问题的局
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2023-11-29 21:33:23
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贪婪与
非贪婪
模式影响
的是被量词修饰
的子表达式
的匹配行为，贪婪
模式在整个表达式匹配成功
的前提下，尽可能多
的匹配.而非贪婪
模式在整个表达式匹配成功
的前提下，尽可能少
的匹配。源字符串：aa<div>test1</div>bb<div>test2</div>cc正则表达式一：<div>.*</div>匹配结果一：<div>
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2023-12-21 12:31:18
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文章目录一、Greediness（贪婪型）（一）贪婪模式示例（二）贪婪模式的匹配过程（贪婪模式的回溯）二、Reluctant（勉强型）（一）非贪婪模式示例（二）非贪婪模式的匹配过程三、Possessive（占有型）（一）占有模式示例（二）占用模式的匹配过程 一、Greediness（贪婪型）贪婪模式，最大匹配，匹配优先。在 Greediness 的模式下，会尽量大范围的匹配，直到匹配了整个内容，
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2023-12-02 17:23:37
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python re模块匹配贪婪和非贪婪模式详解这篇文章主要介绍了python re模块匹配贪婪和非贪婪模式详解,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下python贪婪和非贪婪正则表达式通常用于在文本中查找匹配的字符串。Python里数量词默认是贪婪的(在少数语言里也可能是默认非贪婪)，总是尝试匹配尽可能多的字符；非贪婪则相反，总是尝试匹配尽
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2023-11-23 15:36:08
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本文实例讲述了Python基于贪心算法解决背包问题。分享给大家供大家参考，具体如下：贪心算法（又称贪婪算法）是指，在对问题求解时，总是做出在当前看来是最好的选择。也就是说，不从整体最优上加以考虑，他所做出的是在某种意义上的局部最优解。贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解，关键是贪心策略的选择，选择的贪心策略必须具备无后效性，即某个状态以前的过程不会影响以后的状态，只与当前状态有关。完全背包问题
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2023-11-15 13:43:10
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1.问题描述：对于著名的图的m着色，有两个主要的问题，一个是图的m色判定问题，一个是图的m色优化问题，描述如下。 图的m色判定问题: 给定无向连通图G和m种颜色。用这些颜色为图G的各顶点着色.问是否存在着色方法,使得G中任2邻接点有不同颜色。 图的m色优化问题:给定无向连通图G,为图G的各顶点着色, 使图中任2邻接点着不同颜色,问最少需要几种颜色。所需的最少颜色的数目m称为该图的色数
一、贪心算法1、定义贪心算法(贪婪算法)是指，在对问题求解时，总是做出在当前看来是最好的选择。也就是说，不从整体最优上加以考虑，他所作出的是在某种意义上的局部最优解。贪心算法并不保证会得到最优解，但是在某些问题上贪心算法的解就是最优解。要会判断一个问题能否用贪心算法来计算。2、找零问题求解（1）问题假设商店老板需要找零n元钱，钱币的面额有：100元、50元、20元、5元、1元，如何找零使得所需钱币
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2023-10-27 01:38:10
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# 非交互 Python 模式的探索
在现代编程中，Python 被广泛应用于数据分析、人工智能、自动化等多种领域。其中，非交互式模式被越来越多的开发者所青睐。这种模式允许我们通过编写代码脚本自动执行任务，而不需要与程序进行实时交互。本文将深入剖析非交互 Python 模式的概念，特点，以及其在实际应用中的使用方式，尤其是在数据处理和可视化方面。
## 什么是非交互 Python 模式？
非
原创
2024-10-23 04:02:16
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python贪心算法如何实现 python贪心算法实现代码示例python贪心算法如何实现？本篇文章小编给大家分享一下python贪心算法实现代码示例，文章代码介绍的很详细，小编觉得挺不错的，现在分享给大家供大家参考，有需要的小伙伴们可以来看看。贪心算法贪心算法(又称贪婪算法)是指，在对问题求解时，总是做出在当前看来是最好的选择。也就是说，不从整体最优上加以考虑，他所做出的是在某种意义上的局部最优
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2023-12-01 23:35:35
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贪心算法贪心算法是指，在对问题求解时，总是做出在当前看来是最好的选择。也就是说，不从整体最优上加以考虑，他所做出的是在某种意义上的局部最优解。贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解，关键是贪心策略的选择，选择的贪心策略必须具备无后效性，即某个状态以前的过程不会影响以后的状态，只与当前状态有关。贪心算法的要素1.贪心选择贪心选择是指所求问题的整体最优解可以通过一系列局部最优的选择，即贪心选择来达到
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2023-10-15 08:26:09
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贪心算法(又称贪婪算法)是指，在对问题求解时，总是做出在当前看来是好的选择。也就是说，不从整体最优上加以考虑，他所做出的的时在某种意义上的局部最优解。贪心算法并不保证会得到最优解，但是在某些问题上贪心算法的解就是最优解。要会判断一个问题能否用贪心算法来计算。贪心算法和其他算法比较有明显的区别，动态规划每次都是综合所有问题的子问题的解得到当前的最优解(全局最优解)，而不是贪心地选择;回溯法是尝试选择
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2023-10-12 08:34:42
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贪心算法（Greedy Algorithm) 简介贪心算法，又名贪婪法，是寻找最优解问题的常用方法，这种方法模式一般将求解过程分成若干个步骤，但每个步骤都应用贪心原则，选取当前状态下最好/最优的选择（局部最有利的选择），并以此希望最后堆叠出的结果也是最好/最优的解。{看着这个名字，贪心，贪婪这两字的内在含义最为关键。这就好像一个贪婪的人，他事事都想要眼前看到最好的那个，看不到长远的东西
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2024-06-19 05:41:23
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给你一个长度为 n 的整数数组，请你判断在 最多 改变 1 个元素的情况下，该数组能否变成一个非递减数列。 我们是这样定义一个非递减数列的： 对于数组中所有的 i (0 <= i <= n-2)，总满足 nums[i] <= nums[i + 1]。
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2021-02-08 20:01:00
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正则和面向对象一、正则语法1.贪婪和非贪婪当匹配次数不确定的时候，匹配模式分为贪婪和非贪婪两种。 贪婪：在能匹配成功的前提下，次数尽可能多的匹配（越多越好）。默认情况下都是贪婪 非贪婪：再能匹配成功的前提下，次数尽肯能少的匹配（越少越好）。在不确定的匹配次数后加？就是非贪婪（*?, +?, ??, {M,N}? , {M,}?, {,N}） fullmatch贪婪和非贪婪没有区别re_str =
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2023-12-09 11:25:51
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昨日内容回顾协程实际上是一个线程，执行了多个任务，遇到IO就切换切换，可以使用yield，greenlet遇到IO gevent： 检测到IO，能够使用greenlet实现自动切换，规避了IO阻塞问题。昨天没有讲到的小问题，看下面的例子： import gevent
def func():
print('eating')
gevent.spawn(func) #
非贪心捕获Demo#!/usr/bin/
python3import re#
非贪心：只要找到符合条件
的 就返回值#
贪心 ： 近可能将符合条件
的放在一次中返回content='<h>ddedadsad</h><div>graph</div>bb<div>math</div>cc'p
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2023-01-12 15:10:56
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