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。一个算法应该具有
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2023-08-11 18:45:53
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时间复杂度：假设存在函数g，使得算法A处理规模为n的问题示例所用时间为T(n)=O(g(n))→渐进函数，那么则称O(g(n))是算法A的时间复杂度
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2023-05-22 22:01:20
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一、简介定义和特征定义：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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2024-03-11 10:18:42
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python数据结构及算法一. 数据结构与算法1. 算法的概念：算法是独立存在的一种解决问题的方法和思想2. 算法的特征：输入，输出，有穷性，确定性，可行性3. 时间复杂度是实现算法程序所需要的时间，即算法的优劣4. 数据结构是指数据对象中数据元素之间的关系5. 程序 = 数据结构 + 算法6. 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二. 顺序表1. 顺序表：将元素顺序地
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2023-06-21 00:46:07
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python简单算法总体介绍**算法：**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。算法具有以下特
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2023-07-11 19:03:56
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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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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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算法（Algorithm）：一个计算过程，解决问题的方法：分为：时间复杂度空间复杂度（最好情况，一般情况，最坏情况） 一、时间复杂度： 定义：用来评估算法运行效率的一个东西 同样计算一组数字，用不同的方法计算，计算这个过程所花费的时间一般情况下是不同的。 时间复杂度的分类：O(1)print('Hello World') O(n)for i
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2023-05-30 20:32:45
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算法分析 1.首先我们通过 ‘计算前n个整数的和’ 的两个不同算法，来体验下同种问题下不同算法之间的差异。计算前n个整数的和，这里使用初始化值为0的累加器变量来迭代n个整数。（一个简单的累加函数）def sumOfN(n):
theSum=0
for i in range(1,n+1):
theSum=theSum +i
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2023-08-14 12:58:11
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回溯算法定义回溯算法实际上**基于DFS(深度优先搜索)**的一个类似枚举的
原创
2022-11-29 16:24:00
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1前言 用一条垂直于X轴或者Y轴的直线将蓝色点和黄色点成功分离，无论这个直线是怎么选取，这个分类都不可能达到100％的准确率。当年感知机的提出为我们解决线性问题提供了解题思路，当面对异或问题的时候，感知机却无能为力。后来引入了激活函数，解决了异或问题，给感知机注入了活力。回到正题，当一条直线无法正确划分这个分类的时候，要怎么做呢？引入激活函数，可以吗？2BaggingBa
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2024-08-06 09:52:54
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NMS即non maximum suppression即非极大抑制，顾名思义就是抑制不是极大值的元素，搜索局部的极大值。在最近几年常见的物体检测算法（包括rcnn、sppnet、fast-rcnn、faster-rcnn等）中，最终都会从一张图片中找出很多个可能是物体的矩形框，然后为每个矩形框为做类别分类概率。 就像上面的图片一样，定位一个车辆，最后算法就找出了一堆的方框，我
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2023-08-14 22:14:46
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Python Louvain算法详解
在这篇文章中，我们将深入探讨如何在Python中实现Louvain算法，这是一种广泛应用于社区检测的问题。通过一系列的步骤指导和代码示例，我们会确保你能够有效地运用这一算法进行图数据分析。
## 环境准备
在开始之前，确保你的开发环境已准备好。此部分将介绍前置依赖的安装，包括所需的Python库，以及Python版本的兼容性。
| 组件 |
# Python Louvain算法详解
## 简介
Louvain算法是一种用于发现社区结构的算法，它能够将复杂的网络图划分为多个子图，并将具有相似连接的节点分为同一个社区。本文将介绍如何使用Python实现Louvain算法，并详细解释每一步需要做的事情和相应的代码。
## 流程
以下是实现Louvain算法的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 |
原创
2023-08-02 13:47:15
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# Python 算法详解 PDF 制作指南
在学习 Python 的过程中，往往需要将自己的学习笔记整理成文档形式，比如 PDF 文件，方便自己复习与分享。下面我们将介绍如何将 Python 算法的内容整理并转化为 PDF 文档。整个流程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------------|----------
# Python 算法详解 pdf 实现步骤
## 1. 简介
在这篇文章中，我将教授你如何实现“Python 算法详解 pdf”。我将分步骤解释整个实现过程，并提供相应的代码示例和注释。
## 2. 实现步骤
下表展示了实现“Python 算法详解 pdf”所需的步骤。
| 步骤 | 动作 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 导入所需的Python库 |
| 步骤2 | 创
原创
2024-01-25 12:39:32
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类别不平衡问题 类别不平衡问题，顾名思义，即数据集中存在某一类样本，其数量远多于或远少于其他类样本，从而导致一些机器学习模型失效的问题。例如逻辑回归即不适合处理类别不平衡问题，例如逻辑回归在欺诈检测问题中，因为绝大多数样本都为正常样本，欺诈样本很少，逻辑回归算法会倾向于把大多数样本判定为正常样本，这样能达到很高的准确率，但是达
1. 梯度下降法的作用梯度下降法用来求函数的极小值，且是一种迭代算法，由于计算机效率高，在机器学习中经常使用。梯度下降法常求凸函数（如机器学习中各种代价函数）的极小值，因为凸函数只有一个极小值，使用梯度下降法求得的极小值就是最小值。与其对应的有梯度上升法，用来求函数的极大值，两种方法原理一样，只是计算的过程中正负号不同而已。凸函数的数学定义：某个向量空间的凸子集（区间）上的实值函数，如果在其定义域
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2023-08-21 13:23:28
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基本的魔法方法
__new__(cls[, ...])
new 是在一个对象实例化的时候所调用的第一个方法
它的第一个参数是这个类，其他的参数是用来直接传递给 init 方法
new 决定是否要使用该 init 方法，因为 new 可以调用其他类的构造方法或者直接返回别的实例对象来作为本类的实例，如果 new 没有返回实例对象，则 init 不会被调用
new 主要是用于继承一个不可变的类型比如一
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2024-07-25 14:59:23
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文章目录冒泡排序快速排序插入排序选择排序希尔排序归并排序各个算法的时间复杂度附：二分法 冒泡排序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（升序或降序排列），就如同碳酸饮料中二氧化碳的气泡最终会上浮到顶端一样，故名“冒泡排序”。原理：比较相邻的元素。如果第一个比第二个大（小），就交换他们的顺序。针对所有的元素重复以上的步骤，除了最后一个。最后的元素会是最大（小）的数。步骤
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2023-09-06 11:46:08
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