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RSS订阅原创 【力扣字符串相乘】官方题解注释
给定两个以字符串形式表示的非负整数 num1 和 num2，返回 num1 和 num2 的乘积，它们的乘积也表示为字符串形式。注意：不能使用任何内置的 BigInteger 库或直接将输入转换为整数。输入: num1 = “123”, num2 = “456”num1 和 num2 都不包含任何前导零，除了数字0本身。输入: num1 = “2”, num2 = “3”num1 和 num2 只能由数字组成。输出: “56088”
2024-01-31 23:42:21
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原创 python实现数据结构中常用的几种排序算法
插入排序一、直接插入直接插入排序的特点：空间复杂度为O(1)——需要一个位置来存储当前待排序元素平均时间复杂度为O(n^2)——一轮可以确定一个元素位置，需N轮，若每轮都需进行N次，则需要n*n的时间是一种稳定的排序算法，适用于链式、顺序存储——由该算法的实现过程中采取的方式决定整个算法与数组初始状态无关以从小到大排序为例，依次将元素Ki与Ki-1 Ki-2…K1比较，比较结果大于Ki的关键字后移一个位置，当Ki≥Kj时，Ki插入在实现过程中从第二个元素往后依次开始，每个元素倒着和前面已经
2021-04-15 14:22:19
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原创 ML-knn:基于K近邻的多标签数据表示方法（毕设论文学习三）
KNN介绍KNN学习是一种监督学习方法。它的工作机制为：给定测试样本，基于某种距离度量找出训练集中与其最靠近的k个训练样本，然后基于这k个“邻居”的信息来进行预测。KNN学习与其他学习方法的最大不同之处：它是“懒惰学习”的著名代表，没有显示的训练过程，在训练阶段仅把样本保存，训练时间开销为零， 待收到测试样本后在进行处理。在这里，k值的选择会对分类结果有显著影响；另一方面，采用不同的距离计算方式，找出的“近邻”可能有显著差别，从而也会对分类结果有显著不同。ML-KNN是什么ML-KNN是一种算法
2021-02-18 15:35:19
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原创 ML-knn:基于K近邻的多标签数据表示方法（毕设论文学习二）
解读如何计算评价指标参考文章一参考文章二以参考文章一中的下图表格为例HL的计算海明损失——用来评估一个样本被错分多少次，例如，一个样本不属于标签A但是被错分成标签A，或者是，一个样本属于标签A，但是没有被预测为标签A。m–样本个数M –所有标签总个数Y i –样本i实际标签的集合Z i–样本i预测标签的集合Δ–两个集合的对称差，异或由公式取绝对值有，该计算不讨论正负，只讨论次数对于样本一，预测集和实际标签集相同，因此分子为0对于样本二首先，预测集和实际标签集中都有2，则2属于
2021-01-29 22:07:22
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原创 ML-knn:基于K近邻的多标签数据表示方法（毕设论文学习一）
概述多标签学习是文档分类问题的一种解决方案，其中每个文档会有多个相关主题。这一方案主要通过分析已知标签集的训练实例来预测未知实例可能属于的标签集。Ml-knn是基于传统的K最近邻算法提出的多标签学习方法。能够完成对酵母基因功能分析、自然场景分类和自动网页分类的任务。它主要分为一下几个部分：确定所给未知实例在训练集中的K个最近邻利用最大后验原理，结合最近邻的统计信息进行分析确定所给实例的标签集初步认识学习系统的目标：输出一个能够优化强调特定评估指标的多标签分类器 ，或形式为X*Y—&g
2021-01-23 19:23:33
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原创 蓝桥杯RepresentativeSampling与字典树
蓝桥杯RepresentativeSampling与字典树1.相关参考参考文章：字典树基础知识参考代码：RepresentativeSampling参考代码来源2.问题描述【题目描述】 来自ABBYY的小明有一个与“细胞与遗传学研究所”的合作。最近，研究所用一个新的题目考验小明。题目如下。 有由n个细胞组成的一个集合（不一定不同）每个细胞是一个由小写拉丁字母组成的字符串。科学家给...
2020-03-08 19:39:11
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空空如也
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