Python:实现pythagoras哥拉斯算法(附完整源码)

正则表达式是对字符串操作的一种逻辑公式, 简写为regex 作用： 给定一个正则表达式和另一个字符串，我们可以达到如下目的 1.给定的字符串是否符合正则表达式的过滤逻辑（称作‘匹配’） 2.可以通过正则表达式，从字符串中获取我们想要的特定部分 使用场景： 如何判断一个字符串是手机号？ 判断邮箱为163或126的所有邮件地址 一个爬虫，得到了一个网页的HTML源码，你只想把hello world提取出来，老办法是对象.find(’’),新办法是用正则表达式 1.正则表达式之match compile sear

今日主要内容：最短路 一、单源最短路（SSSP） 单源最短路有以下几种算法： 1、Dijkstra（DJ哥斯拉） 我们默认他的起点是1号点（这是可以自己改的） 算法流程： 初始化dis[1] = 0，其他节点：dis[i] = INF(很大)； 在没标记的节点中，找一个dis[x]最小的节点x,并将其标记 扫描出边（x,y,z）若dis[y] > dis[x] + z。则用dis[x] + z更新dis[y] 重复上述步骤 那么首先先来看一下他的最原始代码： int head[100001]; int

豆瓣影评爬取和情感分析——哥斯拉大战金刚短评（小白初学） 1、抓取网页数据 使用python爬虫技术xpath、requests进行爬取哥斯拉大战金刚的短评网页，网页地址： https://movie.douban.com/subject/26613692/comments 其中，26613692为《哥斯拉大战金刚》的电影ID号，以上网页可以获取20个影评，我们可以指定start参数来获取更多的影评，例如： https://movie.douban.com/subject/26900949/comments

魔术方法 init 初始化魔术方法 触发时机：初始化对象时触发(不是实例化触发，但是和实例化在同一个操作中) 参数：至少有一个self，接收对象 返回值无 作用：初始化对象的成员 注意：使用该方法初始化的成员都是直接写入对象当中，类中无法具有 new 因为每个init前都有一个系统内置的__new__方法，如果我要自己定义new方法，同时让系统那个new正常使用，就用super函数调 super 重写一次系统内置的new，让他正常使用 如果没有return 不会调用init只会执行new s

（hash）哈希表命令 hash 是一个string类型的field和value的映射表，hash特别适合用于存储对象。 每个 hash 可以存储 232 - 1 键值对（40多亿）

求最大深度简单，主要是最小深度有个小陷进要注意 最大深度实现 func maxDepth(root *TreeNode) int { // 递归终止条件 if root == nil { return 0 } // 递归过程 leftMaxDepth := maxDepth(root.Left) rightMaxDepth := maxDepth(root.Right) /...

算法比较 相比于第6章的广度优先算法计算的是无权图中的最短路径，狄克特斯拉算法计算的是加权图中的最短路径 算法流程 找出最便宜的节点，即可在最短时间内前往的节点。 对于该节点的邻居，检查是否有前往它们的更短路径，如果有，就更新其开销。 重复这个过程，直到对图中的每个节点都这样做了。 计算最终路径 注意事项 迪杰斯特拉适用于有向无环图，因为无向或者有环，在该算法中，你会发现它会不断的循环，因为一直有邻居。 该算法不适用于负权边，负权边的意思就是边的权重为负值。原因在于，算法本身考虑的是当前最小的

一，知识点 基本的面向对象知识 理解继承，多态，封装，不会的小伙可以看这篇超详细教程 了解基本的装饰器知识不会的小伙伴可以看这个讲解 ** 二，代码（奥特曼大战小怪兽） from abc import ABCMeta, abstractmethod from random import randint, randrange class Fighter(metaclass=ABCMeta): """战斗着""" __slots__ = ('_name', '_hp') def

关于如何使用Python绘制基本数据图形模型通过之前的数据分析软件的学习，了解了数据清洗、处理后最好是输出图形，以方便后期的数据分析报告的输出。之前学习的方法是通过是SPSS软件然后进行数据整理归类后自动生成或者相关生成对应的图形，然后今天老师教的是如何通过编码的方式从Python软件中制作图形。相比如之前的方法，Python制图可能会需要对基本数据的含义和输出数据表格的指向性更加的了解，所有的数...

【实例简介】 绘制哆啦A梦【实例截图】【核心代码】#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-# 哆啦A梦import turtledef flyTo(x, y):turtle.penup()turtle.goto(x, y)turtle.pendown()def drawEye():turtle.tracer(False)a = 2.5for i in ran...

Lasso原理与Python实现 lasso原理 Python实现 Lasso 原理     在一般的回归情形中，对于数据集(xi,yi)\left(\mathrm{x}^{i}, y^{i}\right)(xi,yi),最小二乘法估计通过计算预测值与真实值之间的最小平方和对数据进行预测，但是数据分析不常满足最小二乘估计，而提升最小二乘估计的两个标准技术：子集选择与岭回归都存在缺陷。子...

今天介绍一个有趣的第三方模块——algorithms，它提供用Python实现的一些算法和数据结构及其操作，不是简单的基本操作哦。比如各种排序算法。主要目的是用来学习哈，不是生产和工作。 若想知道模块中方法的源码可以在官网查阅，上面有详细的介绍，包括算法性能等： https://algorithms.readthedocs.io/en/latest/index.html 模块安装方法： pip i...

爱拉托斯散筛算法过程：编写一个能使用爱拉托斯散筛法求N以内的素数的程序 例如要计算100以内的素数 （1）找出sqrt(100)内是素数[2,3,5,7] （2）去掉2的倍数值 （3）去掉3的倍数值 （4）去掉5的倍数值 （5）去掉7的倍数值 （6）删除1 图例如下： 代码实现如下： import math def Evidence(number): p=[2] q=[] for i in range(3,int(math.sqrt(number))+1): fl

手写算法-python代码实现Lasso回归Lasso回归简介Lasso回归分析与python代码实现1、python实现坐标轴下降法求解Lasso调用sklearn的Lasso回归对比2、近似梯度下降法python代码实现Lasso Lasso回归简介 上一篇文章我们详细介绍了过拟合和L1、L2正则化，Lasso就是基于L1正则化，它可以使得参数稀疏，防止过拟合。其中的原理都讲的很清楚，详情可以看我的这篇文章。 链接: 原理解析-过拟合与正则化 本文主要实现python代码的Lasso回归，并用实例佐证原