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2. Binary Search Tree Insert

class Node:
    def __init__(self,val):
        self.left=None
        self.right=None
        self.val=val
        
def insertBST(root,node):
    if root==None:
        root=node
    else:
        if root.val>node.val:
            if root.left==None:
                root.left=node
            else:
                insertBST(root.left,node)
        else:
            if root.right==None:
                root.right=node
            else:
                insertBST(root.right,node)

def inorder(root):
    if root:
        inorder(root.left)
        print root.val
        inorder(root.right)

head=root=Node(1)
node1=Node(2)
node2=Node(3)
node3=Node(4)
node4=Node(2)
insertBST(root,node1)
insertBST(root,node2)
insertBST(root,node3)
insertBST(root,node4)

def main():
    inorder(head)    
    
if __name__=="__main__":
    main()
    
3. Two ordered array find the k-th largest

def findk(A,m,B,n,k):
    if m>n:
        return findk(B,n,A,m,k)
    if m==0:
        return B[k-1]
    if k==1:
        return min(A[0],B[0])
    pa=min(k/2,m)
    pb=k-pa
    if A[pa-1]<B[pb-1]:
        return findk(A[pa:],m-pa,B,n,k-pa)
    else:
        return findk(A,m,B[pb:],n-pb,k-pb)
    return A[pa-1]




def main():
    num1=[1,1,2,9,98]
    num2=[30,31,298]
    m=len(num1)-1
    n=len(num2)-1
    result=findk(num1,m,num2,n,5)
    print result
    
if __name__=="__main__":
    main()
</pre><pre name="code" class="python">
    
            

4.DFS  BFS 

CFABDE



graph = {'A': set(['B', 'C']),
         'B': set(['A', 'D', 'E']),
         'C': set(['A', 'F']),
         'D': set(['B']),
         'E': set(['B', 'F']),
         'F': set(['C', 'E'])}
#print graph


def dfs(graph,start):
    visited=set()
    stack=[start]
    while stack:
        vertex=stack.pop()
        if vertex not in visited:
            visited.add(vertex)
            stack.extend(graph[vertex]-visited)
    return visited


def bfs(graph,start):
    visited=set()
    que=[start]
    while que:
        vertex=que.pop(0)
        if vertex not in visited:
            visited.add(vertex)
            que.extend(graph[vertex]-visited)
    return visited
    






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python 先序遍历非递归

最近看面经,基本只要考了递归一定会follow up一道非递归的算法。所以我写了一下。 主要思想是构造一个栈一直将左子树压栈,并每次读取一个 node 出栈,直到没有左子树 再看右边,依次循环 直到结束。 先看递归的方法。 def preorder(root): if root: print root.val preorder(root.left)

hyperbolechi的专栏 1829

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topological sort python recursive and iterative

Define a DAG we need to find a path so that we can follow the path and get the result. graph={'A':['B','C'],'B':['D','E'],'C':['B','F'],'D':[],'E':[],'F':[]} def dfs(graph): stack=[graph.keys()[

hyperbolechi的专栏 1395

上市公司赫芬达尔指数、企业勒纳指数(1999-2025年)

上市公司赫芬达尔指数(HHI)和勒纳指数(LI)是衡量市场结构和市场势力(垄断力量)的两个重要指标 赫芬达尔指数(HHI)可衡量一个公司在市场中的相对份额或集中度,通过计算公司在市场中份额的平方和得出。数值越小,说明市场份额分布越分散,竞争程度越高;数值越大,说明市场集中度越高,少数企业占据较大份额,垄断程度越高 勒纳指数(LI)用于衡量企业的市场势力,即企业偏离完全竞争价格、制定高于边际成本的价格的能力,数值越接近1,表示企业市场势力越强,垄断程度越高 本文借鉴刘贯春等(2021)、孙茹峰和李楠博(2024)的思路和方法,分别测算上市公司赫芬达尔指数、勒纳指数: 赫芬达尔指数 = (公司营业收入/同行业同年营业收入合计)的平方和 企业勒纳指数 =(营业收入-营业成本-销售费用-管理费用)/营业收入 一、数据介绍 数据名称:上市公司赫芬达尔指数、企业勒纳指数 数据范围:上市公司 时间范围:1999-2025年 样本数量:85810条 数据来源:上市公司年报 更新时间:2026年11月 数据说明:内含原始数据、测算结果 二、数据指标 股票代码 股票简称 年份 省份 城市 区县 省份代码 城市代码 区县代码 行业代码 行业名称 赫芬达尔指数 勒纳指数 营业收入 营业成本 销售费用 管理费用 三、参考文献 [1]刘贯春,叶永卫,张军.社会保险缴费、企业流动性约束与稳就业——基于《社会保险法》实施的准自然实验[J].中国工业经济,2021,(05):152-169. [2]孙茹峰,李楠博.金融化对企业绿色转型意向的影响研究[J].管理学报,2024,21(11):1612-1620+1677. [3]张倩肖,段义学.数字赋能、产业链整合与全要素生产率[J].经济管理,2023,45(04):5-21. [4]伍兆祥,代吉林,

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heap: take klog(n) time code is as follow" def siftdown(A, start, end): root = start child = 2 * root + 1 while child <= end: if child + 1 <= end and A[child] < A[child + 1]: child

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通信行业CentOS 7内核网络栈优化:高并发连接下UDP/TCP性能调优与系统资源管理

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从Elasticsearch的jvm.options读懂JVM参数的生效核验、内存分账与诊断兜底代码包

拿到一台机器和一个 Java 服务,怎样确认 JVM 实际吃进去了哪些参数,怎样给堆和堆外分配内存,怎样把 GC 日志、堆转储、异常栈这些“事后取证”的参数配齐,以及怎样在 JDK 8 与 JDK 9+ 之间安全迁移。 讲解的抓手是 Elasticsearch(下文简称 ES)的 jvm.options。这份文件经过 ES 团队多年打磨,又被无数生产集群验证过,几乎每一行都对应一个踩过的坑,是学习 JVM 参数最好的“样板间”。

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最近重新开始复习算法那本书,整理了一下关于insertion mergesort以及 divide and conquer的思路 insertion sort is O(n^2)  best case when it is already sorted it will be O(n) worse case is the array is reversed sorted. the mai

hyperbolechi的专栏 586

不平衡电网下自抗扰顺序模型预测PWM整流器控制仿真模型(Simulink仿真实现)

内容概要:本文围绕面向城市空中交通的多无人机路径规划问题展开研究,提出了一套融合全局规划、动态避障与局部协同调整的综合路径规划方法。研究内容涵盖基于改进RRT算法与图论的全局路径规划、基于动态风险场和动态窗口法(DWA)的模型预测控制实现动态避障,以及基于分布式协同控制的多无人机局部路径协同策略。通过Matlab平台构建仿真环境,在多种典型城市交通场景下对所提方法进行了系统性验证,结果表明该方法在路径安全性、编队稳定性与任务效率方面表现优异。文章还深入探讨了算法的创新点与未来研究方向,为复杂城市环境下多无人机系统的自主协同提供了理论支撑与技术路径。; 适合人群:具备自动化、控制理论、计算机科学或相关领域基础知识,从事无人机系统、智能交通、路径规划、多智能体协同控制等方向研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①为城市空中交通系统中的多无人机安全、高效飞行提供可靠的路径规划解决方案;②支持在复杂、动态的城市场景中开展无人机自主导航、编队飞行与协同控制的技术研究与仿真验证。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的具体实现细节、参数配置对性能的影响以及不同仿真场景下的实验设计,以深入理解各模块的集成逻辑与实际应用效果。

Matrix Chain Multiplication-geeksforgeeks

(ABC)D = (AB)(CD) = A(BCD) calculate the least calculation. 第一种方法穷举发,willl take np time. def matrixp(p,i,j): if i==j: return 0 k=i minval=10000000 while k<j: result=m

hyperbolechi的专栏 516

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