菜的不想解释的博客

def save_image_tensor(input_tensor: torch.Tensor, filename):“”"将tensor保存为图片:param input_tensor: 要保存的tensor:param filename: 保存的文件名“”"# assert (len(input_tensor.shape) == 2 and input_tensor.shape[0] == 1)# 复制一份input_tensor = input_tensor.clone().deta

#BFS 广度优先搜索 层序遍历def BFS(graph,s):#graph图 s指的是开始结点 #需要一个队列 queue = [] queue.append(s) seen=set()#看是否访问过该结点 seen.add(s) while (len(queue)>0): vertex=queue.pop(0)#保存第一结点，并弹出，方便把他下面的子节点接入 # print('vertex', vertex)

# 快速排序def quick_sort(array: list) -> list: """ 更简单易懂的快排。 :param array: :return: """ lower = [] # 存放小于基准值的数据 higher = [] # 存放大于基准值的数据 if len(array) <= 1: # 递归结束条件 return array pivot = array.pop() # 取列表

# 桶排序def bucketSort(nums): # 选择最大的数 max_num = max(nums) # 创建一个元素全是0的列表，当做桶 bucket = [0] * (max_num + 1) print('bucket:', bucket) # 把所有元素的个数放入桶中与其值相等的下标对应的位置 # 即其值对应位置的元素的值为其在原列表中的个数 for num in nums: bucket[num] += 1

输入: 4->2->1->3输出: 1->2->3->4输入: -1->5->3->4->0输出: -1->0->3->4->5# Definition for singly-linked list.# class ListNode:# def __init__(self, val=0, next=None):# self.val = val# self.next =

反转一个单链表输入: 1->2->3->4->5->NULL输出: 5->4->3->2->1->NULL# Definition for singly-linked list.# class ListNode:# def __init__(self, x):# self.val = x# self.next = Noneclass Solution: def reverseList