在解决LeetCode “1288.删除重复区间”时，需要对N×2的input_list按照如下规则排序：- 对于input_list的元素u：先按照u[0]升序排列；u[0]相同的，按照u[1]降序排列解法：利用list的sort方法，为其设定多个key即可：intervals = [[1,4],[3,6],[2,8],[3,4]]
intervals.sort(key=lambda u:(u[
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2023-07-23 20:01:25
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选择排序package cn.hxd.sort;
/**
* 选择排序
* @author Administrator
*
*/
public class SelectionSort {
public static double[] selectionSort(double[] list) {
for(int i=0;i<list.length-1;i++) {
doub
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2023-05-29 15:51:26
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## 多维列表：Python随机数字
### 1. 引言
在 Python 编程中，多维列表是一种非常常见的数据结构。它是一种特殊的列表，可以包含其他列表作为其元素。多维列表可以用来表示和存储具有多个维度的数据，例如矩阵、图像和二维表等。在本文中，我们将探讨如何使用 Python 创建和操作多维列表，并介绍如何生成随机数字填充多维列表。
### 2. 多维列表的定义和访问
多维列表可以看作
原创
2023-08-28 06:56:51
148阅读
# Python列表数字随机排序的实现方法
## 引言
在 Python 中，列表是一种非常常用的数据结构，用于存储一系列的元素。有时候，我们需要对列表中的元素进行排序，以便更好地处理数据。本文将介绍如何使用 Python 实现列表数字随机排序的方法，并帮助初学者快速掌握这一技巧。
## 方法概述
下面是实现“Python列表数字随机排序”的步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
| ---
原创
2024-01-14 04:59:55
66阅读
引：无序数列生成# 引用随机模块
import random
# createRandomList函数用于生成随机数列，接收一个参数n（数列的长度）
def createRandomList(n):
# 创建一个空列表
randomList = []
# 向空列表中写入n个随机数
for i in range(n):
# append()方法为：
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2023-07-28 10:37:01
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引言：闲来想到冒泡排序中的列表数据的排序，就想试试用随机数生成一个列表来排序试试，于是做了一下实验，本人实在是属于入门阶段，研究了一下终究还是完成了1.在python中用random生成一个列表。 （0,1000）指列表中的数取值范围0~1000之间，list列表数的lenth=10。import random
list=[random.randint(0,1000)for i in range(
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2023-06-16 17:14:26
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一、冒泡排序1.1、冒泡的原理比较相邻的元素。如果第一个比第二个大，就交换他们两个。对每一对相邻元素做同样的工作，从开始第一对到结尾的最后一对。在这一点，最后的元素应该会是最大的数。针对所有的元素重复以上的步骤，除了最后一个。持续每次对越来越少的元素重复上面的步骤，直到没有任何一对数字需要比较。2.1、冒泡排序的代码实现defbubble_sort(seq):
count=len(seq)for
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2023-08-12 14:22:23
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把随机数的生成和冒泡排序法结合起来
原创
2022-11-20 21:26:37
234阅读
前言： 在此总结python中常见用于生成随机数、随机数组、随机小数、随机数列表等的各种方法，会持续更新！！！ 目前使用的库函数为：random库numpy库… 文章目录一、random库生成随机*1.1生成随机整数1.2生成随机浮点数1.3随机选择1.4生成随机数列表二、numpy.random库生成随机数组2.1产生随机数组2.2 排序操作2.3 随机数生成器 一、random库生成随机*ra
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2023-08-29 21:09:09
369阅读
生成n个，在0-100之间的不重叠的随机数。分别使用列表和集合来实现。列表法实现时核心是判断新生成的随机数是否已经存在于列表中，可以使用 if x not in list进行判断。集合法使用时则不用担心重叠问题，因为集合天然不允许重叠。使用while len(numbers) < n作为while循环的条件，即可生成一组长度为n的不重叠随机数。Notes:向列表中添加元素使用list.app
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2023-07-02 19:08:01
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冒泡排序的概念冒泡排序（英语：Bubble Sort）是一种简单的排序算法。它重复地走访过要排序的数列，一次比较两个元素，如果他们的顺序错误就把他们交换过来。走访数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换，也就是说该数列已经排序完成。这个算法的名字由来是因为越小的元素会经由交换慢慢“浮”到数列的顶端。冒泡排序的算法运作比较相邻的元素。如果第一个比第二个大，就交换他们两个。对每一对相邻元
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2024-04-18 12:26:18
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利用Python实现产生无重复随机数字今天在和朋友聊天时朋友提出了上面这个问题：如何利用Python产生一串无重复的随机数字，注意所产生的数字必须是无重复且随机的。我们知道产生随机数，Python有一个模块是random，只需要import random然后调用其方法就可以了，但是如何做到无重复呢？下面是我们总结的几种可行的方法，其中最后一种方法的做法十分巧妙，建议读者思考和理解。实现random
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2023-06-14 09:05:31
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随机数在实际生活中，随机数的应用范围非常广，包括物理仿真、统计采样、密码学、博彩等。获 得随机数的方法一般有2种，一种是基于物理现象由硬件产生，得到真随机数；另一种是由数值算法产生，得到伪随机数。对于很多应用，如仿真来说，数值方法是 最好的，因为数值方法得到的随机数并不是随机的，但是这些数看起来足够随机，并且随机数之间无关联，符合中心极限定理。更重要的是，这种方法很快并且占用 内存很少。在很多场合
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2023-11-21 08:40:20
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最近两天开始学习python，今天尝试着自己写一个小的demo，想要生成一组随机数的列表。方法一：import random
l1=list()
num=int(input('请输入需要生成包含几个数字的列表？'))
while num > 0:
for x in [random.randrange(1, 20 )]:
l1.append(x )
n
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2023-06-30 10:40:22
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方法一：np.random.rand()**导入numpy,利用库中的random下的rand函数生成0~1之间的浮点数import numpy as npA=np.random.rand(10) #10 是生成10个浮点数print(A)结果：[0.40124652 0.61431566 0.328454110.71494409 0.13877407 0.530638080.59480026 0
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2024-06-22 06:54:34
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1、np.random.rand 用于生成[0.0, 1.0)之间的随机浮点数， 当没有参数时，返回一个随机浮点数，当有一个参数时，返回该参数长度大小的一维随机浮点数数组，参数建议是整数型，因为未来版本的numpy可能不支持非整形参数。
import numpy as np
>>> np.random.rand(10)
array([ 0.89103033, &nbs
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2023-05-26 13:08:38
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需要的库：import sysimport time sys.setrecursionlimit(1000000) #手动设置递归深度,如果不设置,当数字取多一些时,快速排序,归并函数因为利用了递归, 会溢出,报错 首先先建立一个函数得出1000个大小在（0，9999）之间的随机数# 随机生成0-10000之间的数值
def getrandata(num):
a =
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2023-08-09 17:09:38
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1、np.random.rand 用于生成[0.0, 1.0)之间的随机浮点数， 当没有参数时，返回一个随机浮点数，当有一个参数时，返回该参数长度大小的一维随机浮点数数组，参数建议是整数型，因为未来版本的numpy可能不支持非整形参数。importnumpy as np>>> np.random.rand(10)
array([0.89103033, 0.60550521, 0
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2023-06-19 13:30:51
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python-随机函数random.sample()可以从指定的序列中，随机的截取指定长度的片断，不作原地修改，不重复。random.random()函数是这个模块中最常用的方法了，它会生成一个随机的浮点数，范围是在0.0~1.0之间。random.uniform()正好弥补了上面函数的不足，它可以设定浮点数的范围，一个是上限，一个是下限。random.randint()随机生一个整数int类型，
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2023-09-16 22:13:57
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# 导入random（随机数）模块
import random
print(random.randint(0, 9))随机生成0到9之内的数字，注意是整数以下黄色在单独使用时需要调用 randomimport random产生一个 1 到 10 的随机整数:random.randint(1,10)产生一个 0 到 1 的随机浮点数:random.random()产生一个 1.1 到 5.4 之间的
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2023-07-01 12:02:57
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