薰衣草PK向日葵的博客

题目某年 百度的面试题。一串首尾相连的珠子有 m 个，共有 N 种颜色（N <= 10）。设计一个算法，取出其中一段，要求包含所有 N 种颜色，并且长度最短。思路使用一个额外的数组 flags 存储颜色计数。若遍历的当前序列中包含了第 i 种颜色，则将数组中第 i 号元素值加 1。使用双指针遍历原珠子数组 beads ，分别表示最短包含 N 种颜色珠子的最短子串的首尾。两个指针，一开始都指向头结点 指针一往后移动，在范围内，当包含了所有颜色的时候，停下来。 指针二往后移动，

题目输入两个链表，找出它们的第一个公共结点。分析对于公共结点，解释应该是：如果两个单向链表存在公共节点，那么从第一个公共节点开始到最后一个节点都是公共节点。也就是说，相同的点，不仅值相同，后继节点也相同，那么同理公共结点后面的点也是不仅值相同，而且后继节点也相同。这样的话，就可以把两条链条看成Y字型了，某一个结点后面的点全部一样。例如下图中，链表 6 - 7 就是两个链表的公共链表，而节点6就是第一个公共节点。方法一最直观的当然就是暴力法——双重循环。那么在第一链表上顺序遍历

《剑指Offer》，面试题32的题目：输入一个整数n，求从1到n这n个整数的十进制表示中1出现的次数。例如输入12，从1到12这些整数中包含1的数字有1、10、11和12，所以1一共出现了5次。思路分析1位数，1~9中，1一共出现了1次；2位数，10~99中，10-19的十位上一共出现了 10*1=10 次，对于每个十位开头的数字 10~19、20~29，每个数个位上出现的是1-9中1出现的次数，共有9个区间 9*1=9 次；3位数，100~999，100~199 百位上出现了 1.

题目输入两个字符串，从第一字符串中删除第二个字符串中所有的字符。例如，输入”They are students.”和”aeiou”，则删除之后的第一个字符串变成”Thy r stdnts.”。第一种思路直接通过遍历，我们依次判定第一个字符串中是否存在第二个字符串中的第 i 个字符。如果存在，则删除该字符。该方法的时间复杂度为O(n^2)。代码def DeleteString(str1, str2): if str1 is None or str2 is None:

题目输入一个字符串，输出该字符串中字符的所有组合。例如abc，它的组合有a、b、c、ab、ac、bc、abc。第一种思路使用递归求解，可以考虑长度为n的字符串中m个字符的组合，设为C(n, m)，原问题的解即为C(n, 1)、C(n, 2)……C(n, n)的总和。对于求C(n, m)，从第一个字符开始。每个字符都有两种情况，要么被选中，要么不被选中。如果被选中，递归求解C(n-1,m-1)； 如果未被选中，递归求解C(n-1,m)。不管哪种方式，n的值都会减少。递归的终止条件是n=0或

题目描述给定一个数组序列，需要求选出一个区间，使得该区间是所有区间中经过如下计算的值最大的一个：区间中的最小数 * 区间所有数的和最后程序输出经过计算后的最大值即可，不需要输出具体的区间。如给定序列[6 2 1]则根据上述公式，可得到所有可以选定各个区间的计算值：[6] = 6 * 6 = 36;[2] = 2 * 2 = 4;[1] = 1 * 1 = 1;[6,2] = 2 * 8 = 16;[2,1] = 1 * 3 = 3;[6, 2, 1] = 1 * 9 =.

我搜了好多讲解的，觉得这个博主是最能把小白讲懂的了。分享给大家一起学习~首先，如果你还没有对yield有个初步分认识，那么你先把yield看做“return”，这个是直观的，它首先是个return，普通的return是什么意思，就是在程序中返回某个值，返回之后程序就不再往下运行了。看做return之后再把它看做一个是生成器（generator）的一部分（带yield的函数才是真正的迭代器），好了，如果你对这些不明白的话，那先把yield看做return,然后直接看下面的程序，你就会明白yield的.

执行tensorflow程序时报错：tensorflow.python.framework.errors_impl.FailedPreconditionError: Attempting to use uninitialized value matching_filenames [[Node: matching_filenames/read = Identity[T=DT_S...

使用cv2显示图片：import tensorflow as tfimport cv2 as cvimage = cv.imread('F:\CODES\n07740461_173.jpg')cv.imshow("input", image)报错：解决1：将图片路径的 “\” 改为 “/” ，即可正确显示。image = cv.imread('F:/CODES/...

在使用TensorFlow处理图片文件时，需要用到图像读取库：from pillow import Image，但这时候执行会报错，ModuleNotFoundError: No module named 'pillow'缺少PIL模块，但是我觉得Anaconda应该都包含这些模块了吧，好吧，还是重装一下试试吧。去pillow官网看一下http://pythonware.com/pro...

CondaHTTPError: HTTP 000 CONNECTION FAILED for url &lt;https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pk刚开始安装好TensorFlow（CPU）环境后，安装对应的jupter notbook时就报这种类型的错误，想着我不习惯用notebook，所以就没在意。这次是需要用到pillow包，安...

报错1：No module named ‘kNN’解决：转而在Spyder中，先保存在自己的学习目录中，然后在命令提示符完成操作，保证目录要一致，也就是下面图中打马赛克的4个。 报错： name ‘reload’ is not defined解决：先调用imp标准库模块中可用的reload函数, 再模块重载报错：ValueError: invalid l...

安装Anacondahttps://www.anaconda.com/download/（不推荐，官网下载慢）https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/（推荐：清华大学开源软件镜像站进行下载并配置镜像）安装Virtual Studiohttps://visualstudio.microsoft.com/zh-ha...

1.安装Anaconda首先，电脑上已经安装了Anaconda了。Anaconda 官网下载地址：https://www.continuum.io/downloads，也可以使用清华开源软件镜像：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/先看一下安装的Anaconda版本吧，输入命令：conda --versio...

数据清洗数据清洗主要是删除原始数据集中地无关数据、重复数据、平滑噪声数据，筛选掉与挖掘主题无关的数据，处理缺失值、异常值等。缺失值处理的方法可分为3类：删除记录、数据插补和不处理。 删除含有缺失值的记录的方法有很大的局限性，它是以减少历史数据来换取数据的完备，会造成资源的大量浪费，将丢弃了大量隐藏在这些记录中的信息。尤其在数据集本来就包含很少记录的情况下，删除少量记录可能会严重影响

在Python中有很多编写图形程序的方法，一个简单的启动图形化程序设计的方法是使用Python内嵌的Turtle模块。Turtle是Python内嵌的绘制线、圆以及其他形状（包括文本）的图形模块。它很容易学习并且使用简单。一个Turtle实际上是一个对象，在导入Turtle模块时，就创建了对象，然后，可以调用Turtle对象的各种方法完成不同的操作。当创建一个Turtle对象时，它的位置被设定在（0,0）处——窗口的中心，而且它的方向被设置为向右。Turtle模块用笔来绘制图形。默认情况下，笔是向下

这篇文章总结了一些与Python2.6相比Python3.0中的新特性。Python3是一个不向后兼容的版本，有了很多的改变，这些对于Python开发者来说是非常重要的，虽然多数人说Python3真正流行起来还需要一段时间，但是Python3确实有了很大的改进，现在也是时间来学习Python3了。在真正理解Python3中的一些变化之后，会发现其实Python3的变化并没有想象的那么多，主要是修复

对于初学者，Python的安装也许并不容易，尤其面临python版本的困境，浪费了很多宝贵的时间，甚至让人放弃的感觉。我在安装Python后下载各个包分别安装时，感觉非常烦人，尤其是scipy，在windows上基本安装不上，也浪费了大量的时间，然后无意间发现网上有人大力推荐Anaconda，我就试了一下，首先相比较而言，它的安装极其简便，而且可以完美的兼容python2.7和python3.5，