我想知道你是否会使用插入或选择几乎排序的文件.他们两个平均做多少掉期？我听过两个N/2并O(n)用于选择!我知道插入时你必须扫描数组的已排序部分以找到放置新元素的位置但是在选择中,你必须扫描数组的整个未排序部分以找到要添加到未排序子数组开头的下一个元素.
解决这个问题的合乎逻辑的方法是什么？我在这里找到了解决方案：代码看起来很简单的解决方案，但我在逻辑上很难理解它。
从同一个博客我无法理解这一行，
所以以1结尾的数等于DP[n-1]。
有没有更简单的方法可以解释这个解决方案？
我使用 Twitter 的 Sentiment140 数据集进行情感分析
代码：
从推文中获取文字：
tweet_tokens = []
[tweet_tokens.append(dev.get_tweet_tokens(idx)) for idx, item in enumerate(dev)]
从 token 中获取未知单词
words_without_embs = []
[[words_without_embs.append(w) for w in tweet if w not in word2vec] for tweet in tweet_tokens]
len(words_without_embs)
代码的最后一部分，计算向量作为左右单词（上下文）的平均值
vectors = {} # alg
for word in words_without_embs:
mean_vectors = []
for tweet in tweet_tokens:
if word in tweet:
idx = tweet.index(word)
try:
mean_vector = np.mean([word2vec.get_vector(tweet[idx-1]), word2vec.get_vector(tweet[idx+1])], axis=0)
mean_vectors.append(mean_vector)
except:
pass
if tweet == tweet_tokens[-1]: # last iteration
mean_vector_all_tweets = np.mean(mean_vectors, …我想这将是一个非常简单的答案.但是这里.
长格式的数据.像这样
d <- data.frame(cbind(numbers = rnorm(10),
year = rep(c(2008, 2009), 5),
name = c("john", "David", "Tom", "Kristin", "Lisa","Eve","David","Tom","Kristin","Lisa")))
如何仅使用2008年和2009年出现的名称行获取新数据框？(即只有大卫,克里斯汀,丽莎和汤姆).
提前致谢
我在R中的数据帧中有一行,它由长度为0s 1s和2s的序列组成.所以"01","010","201","102","00012"......这样的事情.
我想找到一种方法来确定字符串中的最后一个字符是否是最大的数字.为了其他目的,我将数据框中的行保留为字符非常重要.所以基本上我想取substr(x,nchar(x),nchar(x))并确定它是否是一个数字,是字符串中最大的数字.
我对如何做到这一点感到非常迷茫,因为我对正则表达式并不熟悉,我必须在将元素作为字符和数字处理之间来回反复.
提前致谢.
〜莫林
我写了下面的代码来检查anagram是否想知道这是完美的,有没有更好的方法在目标C中实现相同的
-(BOOL) findAnagram :(NSString *) string1 :(NSString *) string2
{
int len = string1.length;
if (len != string2.length)
{
return false;
}
for (int i=0; i < len; i++)
{
int h = 0;
int q = 0;
for (int k = 0; k < len ; k ++)
{
if ([string1 characterAtIndex:i] == [string1 characterAtIndex:k])
{
h++;
}
if ([string1 characterAtIndex:i] == [string2 characterAtIndex:k])
{
q++;
}
}
if (h!=q)
{
return false;
}
}
return TRUE;
}
我正在为matlab寻找基于GPU的深度学习库.你知道任何重要的建议吗？
我正在尝试初始化一个锯齿状的数组.为什么这不起作用:
int *arr[10];
for (int *row : arr)
row = new int[10];
它运行但是arr是不可读的.
在这种情况下,如何正确使用这种形式的"for"？
否则,我怎样才能初始化X行的锯齿状数组,每行是Y元素并将全部设置为零？
给定N个工作,其中每个工作由以下三个元素表示.
1)开始时间
2)完成时间.
3)利润或价值相关.
找到作业的最大利润子集,使子集中没有两个作业重叠.
我知道一个动态编程解决方案,其复杂度为O(N ^ 2)(接近LIS,我们必须检查以前的元素,我们可以合并当前间隔并采用合并给出最大值的区间直到第i个这个解决方案可以使用二进制搜索和简单排序进一步改进为O(N*log N)!
但是我的朋友告诉我,甚至可以通过使用Segment Trees和二分搜索来解决它!我不知道我将在哪里使用Segment Tree以及如何使用.
你能帮我吗？
根据要求,抱歉没有评论
我正在做的是根据起始索引进行排序,通过合并先前的时间间隔和它们的最大可获得值,将最大可获得值存储到DP [i]中i!
void solve()
{
int n,i,j,k,high;
scanf("%d",&n);
pair < pair < int ,int>, int > arr[n+1];// first pair represents l,r and int alone shows cost
int dp[n+1];
memset(dp,0,sizeof(dp));
for(i=0;i<n;i++)
scanf("%d%d%d",&arr[i].first.first,&arr[i].first.second,&arr[i].second);
std::sort(arr,arr+n); // by default sorting on the basis of starting index
for(i=0;i<n;i++)
{
high=arr[i].second;
for(j=0;j<i;j++)//checking all previous mergable intervals //Note we will use DP[] of the mergable interval due to optimal substructure
{
if(arr[i].first.first>=arr[j].first.second)
high=std::max(high …language-agnostic algorithm dynamic-programming segment-tree
我有以下基于MNIST示例的代码。它有两种修改方式：
1）我没有使用单热向量，所以我只使用 tf.equal(y, y_)
2）我的结果是二进制的：0或1
import tensorflow as tf
import numpy as np
# get the data
train_data, train_results = get_data(2000, 2014)
test_data, test_results = get_data(2014, 2015)
# setup a session
sess = tf.Session()
x_len = len(train_data[0])
y_len = len(train_results[0])
# make placeholders for inputs and outputs
x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, x_len])
y_ = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, y_len])
# create the weights and bias
W = tf.Variable(tf.zeros([x_len, 1]))
b = tf.Variable(tf.zeros([1]))
# initialize everything
sess.run(tf.initialize_all_variables())
# create the "equation" for y …