1、快速排序快速排序是，设定一个基准，从两头出发把小于基准的序列统一在左边，大于基准的序列在右边。时间复杂度：平均O(nlogn)2、冒泡排序冒泡排序是，通过和相邻的元素比较，重复遍历。时间复杂度：O(n^2)3、直接选择排序直接选择排序是一种，把前面无序区最小的元素放到有序区的最后。时间复杂度：O(n^2)4、堆排序堆排序，是一种类似二叉树进行排序的方法，通过升序或者降序，保证父节点比子节点都大
概念强化学习，主要是主体agent根据处境state，做出行为action，并且最大化奖励reward的过程。开始进行强化学习时，神经网络的系数可随机初始化。依据环境给予的反馈，神经网络可以用预测的奖励和实际奖励之差来调整权重，改进其对状态－动作对的解析。参考：强化学习DeepLearning4j
1、词频向量化defonehotembedding(df,index):flag=Falsetmpdf=dfiflen(set(list(df[index])))>1:vec=CountVectorizer(token_pattern=r"(?u)\b\w+\b",min_df=1,stop_words=None)tmpdf=pd.DataFrame(vec.fit_tr
pythondefsolution(line):a,b=line.strip().split()returnstr(int(a)+int(b))JavaprivatestaticStringsolution(Stringline){//在此处理单行数据String[]array=line.split("");intcount=0;for(inti=0;i<array.le
作者：管理员链接：https://www.nowcoder.com/discuss/276来源：牛客网importjava.util.Scanner;publicclassMain{publicstaticvoidmain(String[]args){Scannerin=newScanner(System.in);while(in.hasNextInt()){//注意while处理多个casein
动态规划个人理解的动态规划就是，把大问题分解为好几个小问题，然后通过保存式搜索的方法，进行更快的解决。这更像是递归的优化方法。示例最长上升子序列一个数的序列bi，当b1<b2<...<bS的时候，我们称这个序列是上升的对于给定的个序列(aaa)，我们可以得到一些上升的子序列(ai1,ai2,...,aiK)，这里1<=i1<i2<...<iK<=N
时间序列处理方法1、ARIMA模型ARIMA模型，是统计学中的常见对时间序列处理的模型，全称为自回归移动平均模型。ARIMA模型主要有p,d,q三个参数。p--代表预测模型中采用的时序数据本身的滞后数(lags),也叫做AR/Auto-Regressive项d--代表时序数据需要进行几阶差分化，才是稳定的，也叫Integrated项。q--代表预测模型中采用的预测误差的滞后数(lags)，也叫做M
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