14、书店问题的算法实现

书店问题的算法实现

1. 问题背景

一家书店需要一个程序来处理销售记录,统计每本书的销售数量以及每个出版社的销售数量,并生成按出版社字母顺序排列的列表用于重新订购。这个需求可以通过编程来实现,使得书店的日常管理更加高效和准确。

2. 算法设计

为了实现上述需求,我们将大问题分解为更小的问题,逐步解决每个子问题。以下是具体步骤:

  1. 读取销售文件 ( readIn() )
    - 从文件中读取销售记录。
    - 解析每一行数据,提取书名和出版社信息。

  2. 对数据进行排序 ( sort() )
    - 按照出版社名称对数据进行排序,以便后续处理。

  3. 压缩重复项 ( compact() )
    - 统计每个出版社的销售数量。
    - 去除重复项,汇总销售数据。

  4. 输出结果 ( print() )
    - 格式化输出结果,生成按出版社字母顺序排列的列表。

3. 具体实现

3.1 文件读取与解析

首先,我们需要编写一个函数来读取销售文件并解析每一行数据。假设销售文件的格式为每行包含书名和出版社信息,中间用逗号分隔。

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根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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