题目:原题链接(中等) 标签:哈希表、双指针 解法时间复杂度空间复杂度执行用时Ans 1 (Python)O(N)O(N)O(N)O(N)O(N)O(N)304ms (81.07%)Ans 2 (Python)Ans 3 (Python) 解法一: class Solution:def numSubarraysWithSum(self, A: List[int], S: int) -> int:count = collections.Counter({0: 1})ans = 0last = 0for n in A:last += nif last - S in count:ans += count[last - S]count[last] += 1return ans
一维的list去重可以用set(list),但是二维的list转set就会报错 unhashable type: ‘list’ 原因是set传进来的是不可哈希的变量 Python中那么哪些是可哈希元素?哪些是不可哈希元素? 可哈希的元素有:int、float、str、tuple 不可哈希的元素有:list、set、dict 为什么 list 是不可哈希的,而 tuple 是可哈希的 (1)因为 list 是可变的在它的生命期内,你可以在任意时间改变其内的元素值。 (2)所谓元素可不可哈希,意味着是否使...
1、python中的二维数组,主要有list和numpy.array两种 1 >>import numpy as np2 3 >>a=[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]4 >>a5 [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]6 >>type(a)7 <type list>8 9 >>b=np.array(a)"""List 转为 array""" 10 >>type(b) 11 <type numpy.array> 12 >>b 13 array=([[1,2,3], 14 [4,5,6], 15 [7,8,9]])2、list对应的索引输出情况: 1 >>a[1][1]2 53 4 >>a[1]5 [4,5,6]6 7 >>a[1][:]8 [4,5,6]9 10 ...
有3个办公室,8个老师(A-H)。把8个老师随机分配到3个办公室,并且打印出来。 #引入随机库import random #8个老师随机分配#定义办公室列表和老师列表,因为办公室要放老师,所以是二维数组offices = [[],[],[]] #3个办公室names = ["A","B","C","D","E","F","G","H"] #8个老师#主程序语句:拿出每一个老师,为其随机找到一个办公室,把老师的名字放进办公室for name in names: #把每个老师的名字拿出来 index = random.ran...
转自:https://www.cnblogs.com/focus-z/p/13799524.html 1 ### python 对数组按某行或某列进行排序2 # 链接:https://www.cnblogs.com/liyuxia713/p/7082091.html3 import numpy as np4 5 arr = [[ 8, 7, 6, 5],6 [ 4, 3, 2, 1],7 [12, 11, 10, 9]]8 9 a = np.array(arr) 10 11 print(按最后一列 顺序 排序: \n , a [ np.lexsort(a.T) ] ) 12 print(按最后一列 逆序 排序: \n , a[np.lexsort(-a.T)] ) 13 p...
题目 给定一个数组 A,将其划分为两个不相交(没有公共元素)的连续子数组 left 和 right, 使得: left 中的每个元素都小于或等于 right 中的每个元素。 left 和 right 都是非空的。 left 要尽可能小。 在完成这样的分组后返回 left 的长度。可以保证存在这样的划分方法。示例 1: 输入:[5,0,3,8,6] 输出:3 解释:left = [5,0,3],right = [8,6] 示例 2: 输入:[1,1,1,0,6,12] 输出:4 解释:left = [1,1,1,0],right = [6,12]...
给定一个已按照升序排列 的有序数组,找到两个数使得它们相加之和等于目标数。函数应该返回这两个下标值 index1 和 index2,其中 index1 必须小于 index2。说明: 返回的下标值(index1 和 index2)不是从零开始的。 你可以假设每个输入只对应唯一的答案,而且你不可以重复使用相同的元素。示例:输入: numbers = [2, 7, 11, 15], target = 9输出: [1,2]解释: 2 与 7 之和等于目标数 9 。因此 index1 = 1, index2 = 2 。 numbe...
NumPy(Numerical Python的简称)是Python数值计算最重要的基础包。大多数提供科学计算的包都是用NumPy的数组作为构建基础。 NumPy的部分功能如下:ndarray,一个具有矢量算术运算和复杂广播能力的快速且节省空间的多维数组。 用于对整组数据进行快速运算的标准数学函数(无需编写循环)。 用于读写磁盘数据的工具以及用于操作内存映射文件的工具。 线性代数、随机数生成以及傅里叶变换功能。 用于集成由C、C++、Fortran等语言编写...
108. 将有序数组转换为二叉搜索树题目将一个按照升序排列的有序数组,转换为一棵高度平衡二叉搜索树。 本题中,一个高度平衡二叉树是指一个二叉树每个节点 的左右两个子树的高度差的绝对值不超过 1。 示例: 给定有序数组: [-10,-3,0,5,9],一个可能的答案是:[0,-3,9,-10,null,5],它可以表示下面这个高度平衡二叉搜索树:0/ -3 9/ /-10 5 解题思路思路:递归 先看题目所给出的要求以及限制。将按照升序排列的有序数组,转换...
题目:输入一个整数数组,实现一个函数来调整该数组中数字的顺序,使得所有奇数位于数组的前半部分,所有偶数位于数组的后半部分。 示例: 输入:nums = [1,2,3,4]输出:[1,3,2,4] 注:[3,1,2,4] 也是正确的答案之一。 来源:力扣(LeetCode)链接:https://leetcode-cn.com/problems/diao-zheng-shu-zu-shun-xu-shi-qi-shu-wei-yu-ou-shu-qian-mian-lcof 思路:使用双指针,类似于二分查找法的操作。 Python解法: 1 class Soluti...
NumPy提供了迭代器对象NumPy.nditer,是一个高效的多维迭代器对象,可以使用它对数组进行迭代,使用Python的标准迭代器接口访问数组元素。 示例import numpy as np a = np.array([[1,2,3,4],[2,4,5,6],[10,20,39,3]]) print("打印数组:") print(a); print("\n") print("数组迭代:") for x in np.nditer(a): print(x, end= ) print("\n") 输出打印数组: [[ 1 2 3 4][ 2 4 5 6][10 20 39 3]]数组迭代: 1 2 3 4 2 ...
要创建ndarray数组对象,除了使用底层的ndarray构造函数(ndarray.array()),还可以使用下面介绍的函数。 numpy.empty empty函数创建未初始化数组,可以指定数组形状和数据类型。 语法如下所示:numpy.empty(shape, dtype = float, order = C) 参数:shape: 指定数组的形状。 dtype: 数组项的数据类型。默认值是浮点数。 order: 默认顺序是c语言形式的内存顺序(按行排列)。也可以设置为Fortran语言形式的内存顺序(按列排列):order...
背景 实现一维numpy数组 a = array([1,0,3])转换为2维的 1-hot数组 b = array([[0,1,0,0], [1,0,0,0], [0,0,0,1]])python实现示例代码 import numpy as npif __name__ == '__main__':ind = np.array([1, 0, 3])x = np.zeros((ind.size, ind.max() + 1))x[np.arange(ind.size), ind] = 1print(x)结果展示 [[0. 1. 0. 0.][1. 0. 0. 0.][0. 0. 0. 1.]]fancy indexing介绍 fancy indexing:传递索引数组来一次返回多个数组元素。 索引为...
1 2 给你一个数组 nums ,数组中有 2n 个元素,按 [x1,x2,...,xn,y1,y2,...,yn] 的格式排列。3 4 请你将数组按 [x1,y1,x2,y2,...,xn,yn] 格式重新排列,返回重排后的数组。5 6 7 8 示例 1:9 10 输入:nums = [2,5,1,3,4,7], n = 3 11 输出:[2,3,5,4,1,7] 12 解释:由于 x1=2, x2=5, x3=1, y1=3, y2=4, y3=7 ,所以答案为 [2,3,5,4,1,7] 13 示例 2: 14 15 输入:nums = [1,2,3,4,4,3,2,1], n = 4 16 输出:[1,4,2,3,3,2,4,1]...
(一)Introduction 引入问题:找到丢失的数字算法实现1:求和相减 算法实现2:异或运算 A^A=0 A^0=A A^B=B^A ======================================== (1^2^3...x^...n)^ (1^2^3...0^...n) --------------- 0^0^0...x^...0=x1. 时间复杂度与空间复杂度 O(1) < O(logn)<O(n)<O(nlogn)<O(n2)<O(n3)<O(n!) 2. 主项定理 T(n):解决这个问题所花的时间 aT(n/b):每个大问题可以分解成a个小问题(所需要的小问题的个数),每个小问题的s...