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【PTA】7-10 方阵转置 (15分)
输入格式: 输入第一行给出一个正整数n（1≤n≤6）。随后n行，每行给出n个整数，其间以空格分隔。
1.1K30发布于 2021-09-16 - 来自专栏刷题笔记
【未完成】7-10 关于堆的判断 (25 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/98790049 7-10 关于堆的判断 (25 分) 将一系列给定数字顺序插入一个初始为空的小顶堆
64910发布于 2019-11-08 - 来自专栏刷题笔记
7-10 阿生的粉丝团 (30 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/101473111 7-10 阿生的粉丝团 (30 分) 夭折了，阿生竟然有粉丝团了，而且还是清一色的妹子
33520发布于 2019-11-08 - 来自专栏刷题笔记
7-10 功夫传人 (25分) 图 深度优先搜索
7-10 功夫传人 (25分) 一门武功能否传承久远并被发扬光大，是要看缘分的。 = 0){ id = peoples[id]; sum = sum * x; // count++; } return sum; } 当数据量特别大的 时候，每一个 得到的弟子 都要 从尾巴
62120发布于 2021-02-02 - 来自专栏全栈程序员必看
7-10 公路村村通(并查集kruskal)
最小生成树 题目链接 现有村落间道路的统计数据表中，列出了有可能建设成标准公路的若干条道路的成本，求使每个村落都有公路连通所需要的最低成本。 输入格式: 输入数据包括城镇数目正整数N（≤1000）和候选道路数目M（≤3N）；随后的M行对应M条道路，每行给出3个正整数，分别是该条道路直接连通的两个城镇的编号以及该道路改建的预算成本。 如果输入数据不足以保证畅通，则输出−1，表示需要建设更多公路。
52210编辑于 2022-09-21 - 来自专栏以终为始
7-10 公路村村通 （30 分）【最小生成树 模板】
7-10 公路村村通 （30 分） 现有村落间道路的统计数据表中，列出了有可能建设成标准公路的若干条道路的成本，求使每个村落都有公路连通所需要的最低成本。 输入格式: 输入数据包括城镇数目正整数N（≤1000）和候选道路数目M（≤3N）；随后的M行对应M条道路，每行给出3个正整数，分别是该条道路直接连通的两个城镇的编号以及该道路改建的预算成本。 如果输入数据不足以保证畅通，则输出−1，表示需要建设更多公路。
26930编辑于 2023-03-09 - 来自专栏刷题笔记
【2020HBU天梯赛训练】7-10 倒数第N个字符串
7-10 倒数第N个字符串 给定一个完全由小写英文字母组成的字符串等差递增序列，该序列中的每个字符串的长度固定为 L，从 L 个 a 开始，以 1 为步长递增。
63631发布于 2020-06-23 - 来自专栏博文视点Broadview
运营人看哪些数据？
---- --正文-- 运营人看哪些数据？ 第一大类是原始数据，包括如下几类。 （1）市场属性数据：行业数据、竞品数据，以及获得用户流量的渠道属性数据，包括渠道分类、曝光、点击、播放、流量、成本等数据。 （4）商品或内容方向的属性数据：如电商中商品的信息数据，包括分类、属性、详情页面、视频、图片等数据，或资讯内容文章的分类、作者、时效、标签等数据。 （6）运营策略干预产生的数据：本质上还是上述几类数据，只是与活动或实验等项目相关的数据会被打上某次活动或实验的标签，可以单独拿出来统计和分析。 第二大类是对原始数据的统计数据，包括如下几类。 ▊《运营之上：互联网业务的全局运营方法论与实践》 徐全安 著 10年+跨越不同行业、多次从0到1经验总结 通用运营框架、抓手方法论总结 让运营人“做且只做”有价值的工作 本书是在运营的基础职能之上对“
73510编辑于 2023-05-19 - 来自专栏刷题笔记
【未完成】7-10 至多删三个字符 (35 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/102727562 7-10 至多删三个字符 (35 分) 给定一个全部由小写英文字母组成的字符串
61710发布于 2019-11-07 - 来自专栏华章科技
数据解读城市：北京 本地人VS外地人
今天小编找来一篇运用大数据解读城市人口分布的文章，供大家阅读！
42410发布于 2018-08-13 - 来自专栏IT技术圈（CSDN）
浙大版《C语言程序设计（第3版）》题目集 练习7-10 查找指定字符
练习7-10 查找指定字符 本题要求编写程序，从给定字符串中查找某指定的字符。 输入格式： 输入的第一行是一个待查找的字符。第二行是一个以回车结束的非空字符串（不超过80个字符）。
2.5K30发布于 2020-09-15 - 来自专栏云微的一点分享
PTA 数据结构与算法题目集（中文） 7-10 公路村村通 (30分) 最小生成树（kruskal算法）
- 我的GIS/CS学习笔记：https://github.com/yunwei37/ZJU-CS-GIS-ClassNotes <一个浙江大学本科生的计算机、地理信息科学知识库 > 还有不少数据结构和算法相关的笔记以及 PTA题目 现有村落间道路的统计数据表中，列出了有可能建设成标准公路的若干条道路的成本，求使每个村落都有公路连通所需要的最低成本。 输入格式: 输入数据包括城镇数目正整数N（≤1000）和候选道路数目M（≤3N）；随后的M行对应M条道路，每行给出3个正整数，分别是该条道路直接连通的两个城镇的编号以及该道路改建的预算成本。 如果输入数据不足以保证畅通，则输出−1，表示需要建设更多公路。
46830编辑于 2023-02-11 - 来自专栏数据森麟
数据团队思考：数据人的通用技能要求
作者：木东居士 来源：木东居士 0x00 前言 最近经常遇到有朋友问下面这类问题，结合最近的一些思考，本篇聊一下，数据人该具备哪些通用的技能。 “数据开发到底用不用学算法？” 0x01 Excel 掌握指数：5颗星 掌握人群：所有数据人 Excel 是每个数据人都应该掌握的一项技能，不管是研发还是产品，Excel 应该是必备的一项基本技能。 0x02 Sql 掌握指数：4.5颗星 掌握人群：所有数据人 从研发岗来讲，数据开发、数据仓库、数据分析都应该具备 Sql 能力，这点不用多做解释。那么数据产品和数据运营是否应该掌握 Sql 呢？ 至于说数据产品和运营是否需要，居士认为，简单了解就行，不是核心技能要求。 0x04 大数据 掌握指数：4.5颗星 掌握人群：所有数据人 大数据时代，所有数据人都应该具备一定的大数据知识！ 0x05 统计学 掌握指数：4颗星掌握人群：所有数据人 统计学，玩数据的同学都应该了解一定的统计学知识！一般来讲，大部分数据分析都应该具备统计学的知识。那么问题来了？数据仓库是否也需要了解统计学？
49730发布于 2019-09-27 - 来自专栏木东居士的专栏
数据团队思考：数据人的通用技能要求
0x00 前言 最近经常遇到有朋友问下面这类问题，结合最近的一些思考，本篇聊一下，数据人该具备哪些通用的技能。 “数据开发到底用不用学算法？” “Excel 有必要学吗？” 0x01 Excel 掌握指数：5颗星 掌握人群：所有数据人 Excel 是每个数据人都应该掌握的一项技能，不管是研发还是产品，Excel 应该是必备的一项基本技能。 0x02 Sql 掌握指数：4.5颗星 掌握人群：所有数据人 从研发岗来讲，数据开发、数据仓库、数据分析都应该具备 Sql 能力，这点不用多做解释。那么数据产品和数据运营是否应该掌握 Sql 呢？ 至于说数据产品和运营是否需要，居士认为，简单了解就行，不是核心技能要求。 0x04 大数据 掌握指数：4.5颗星 掌握人群：所有数据人 大数据时代，所有数据人都应该具备一定的大数据知识！ 0x05 统计学 掌握指数：4颗星掌握人群：所有数据人 统计学，玩数据的同学都应该了解一定的统计学知识！一般来讲，大部分数据分析都应该具备统计学的知识。那么问题来了？数据仓库是否也需要了解统计学？
92230发布于 2019-07-15 - 来自专栏小小挖掘机
数据团队思考：数据人的通用技能要求
0x00 前言 最近经常遇到有朋友问下面这类问题，结合最近的一些思考，本篇聊一下，数据人该具备哪些通用的技能。 “数据开发到底用不用学算法？” “Excel 有必要学吗？” 0x01 Excel 掌握指数：5颗星 掌握人群：所有数据人 Excel 是每个数据人都应该掌握的一项技能，不管是研发还是产品，Excel 应该是必备的一项基本技能。 0x02 Sql 掌握指数：4.5颗星 掌握人群：所有数据人 从研发岗来讲，数据开发、数据仓库、数据分析都应该具备 Sql 能力，这点不用多做解释。那么数据产品和数据运营是否应该掌握 Sql 呢？ 至于说数据产品和运营是否需要，居士认为，简单了解就行，不是核心技能要求。 0x04 大数据 掌握指数：4.5颗星 掌握人群：所有数据人 大数据时代，所有数据人都应该具备一定的大数据知识！ 0x05 统计学 掌握指数：4颗星掌握人群：所有数据人 统计学，玩数据的同学都应该了解一定的统计学知识！一般来讲，大部分数据分析都应该具备统计学的知识。那么问题来了？数据仓库是否也需要了解统计学？
62320发布于 2019-11-21 - 来自专栏华章科技
写给准数据人的数据世界入门指南
接下来，再来看一句话： 成交10亿人民币！ 有些人可能已经猜到了，我要分享的这两个词就是：维度+度量。 下图中，我将重点放到大道至简几个字，以及维度+度量上，而维度和度量下面分别放了所在家族的一些其他常用词汇，我稍后会解释。 ? （能有这个问题的妹子，你真想多了……），其实这里仔细分析，无非也是涉及到维度和度量两词： 维度：人啊。 当然，则个领域，水很深，我只能简单描述一下，再深的也担心大家晕菜了——毕竟本文是写给非数据人的。（其实作者本人也讲不粗来了……哈哈） ▍ 应用 ? 我说了，我无法教你具体复杂的数据分析案例。 过去放凤姐一晚，100个人里只有5个人点，现在放了林志玲一晚，100个人居然有99个人点击。老板很高兴，而且确实成交额似乎是比过去略微高那么一点点了。
59560发布于 2018-08-15 - 来自专栏PPV课数据科学社区
假如把地球的70亿人浓缩为100人，这组数据让人感到震撼
因为有人制作了这组有趣的统计报告，把世界上的70亿人想象成100人，然后各种百分比的统计数据看起来就有点意思了. ? 统计数据看起来会是这样的： 11人在欧洲、5人在北美洲、9人在南美洲、15人在非洲、60人在亚洲 ? 49人生活在乡下、51人生活在城市 ? 12人讲中文、5人讲西班牙语、5人讲英语、3人讲阿拉伯语、3人讲印度语、3人讲孟加拉语、3人讲葡萄牙语、2人讲俄罗斯语、2人讲日语、还有62人各讲一种语言 ? 83个人能识字、17人是文盲 ? 33人是基督徒、22人是穆斯林、14人是印度教徒、7人是佛教徒、12人信仰其他宗教、还有12人没有宗教信仰 ? 26人不到14岁、66人在15-64岁之间、8人超过65岁 ? 男人有50个，女人有50个 ? 看完这组数据,假如你能上网，有手机，上过大学，还有什么理由抱怨？
1.5K40发布于 2018-04-19 - 来自专栏PPV课数据科学社区
一个资深数据人对数据挖掘解读
（一）纯粹的数据加工 侧重于变量加工和预处理，从源系统或数据仓库，对相关数据进行提取、加工、衍生处理，生成各种业务表。 文本和湿人。关于文本分析，最近朋友圈有篇分享，很有意思，号称可以让你瞬间变成湿人。原理很简单，就是先把《全宋词》分词，然后统计频数前100的词语。 数据基本上来源于仓库系统，然后运用SQL、SAS、R，提取、加工、建模和分析。 （二）数据类型 数据类型，主要包括“结构化”和“非结构化”两类数据。前者就是传统的二维表结构。 银行里面的数据，更多的是结构化数据，也有少量的非结构化数据（投诉文本、贷款审批文本等）。业务部门对非结构化数据的分析需求比较少。因此，在非结构化数据的分析建模方面，稍显不足。 互联网，更多的是网络日志数据，以文本等非结构化数据为主，然后通过一定的工具将非结构化数据转变为结构化数据，进一步加工和分析。
71250发布于 2018-04-25 - 来自专栏PPV课数据科学社区
【推荐】从设计到数据——写给非数据人的数据入门
原因很正常：大部分人都投入到了业务系统建设中（彼时，供应链管理系统、物流管理系统、认证系统、以及前台都处于开荒建设阶段）。 接下来，再来看一句话：成交10亿人民币！ （能有这个问题的妹子，你真想多了……），其实这里仔细分析，无非也是涉及到维度和度量两词： 维度：人啊。 当然，则个领域，水很深，我只能简单描述一下，再深的也担心大家晕菜了——毕竟本文是写给非数据人的。（其实作者本人也讲不粗来了……哈哈） 四. 应用 我说了，我无法教你具体复杂的数据分析案例。 过去放凤姐一晚，100个人里只有5个人点，现在放了林志玲一晚，100个人居然有99个人点击。老板很高兴，而且确实成交额似乎是比过去略微高那么一点点了。
1.2K70发布于 2018-04-23 - 来自专栏数据科学与人工智能
【数据】关于数据质量，营销人必知六问
小编邀请您，先思考： 1 如何让数据优质？ 数据驱动的广告需要优质数据。但大量的不良数据和经不起推敲的数据使用方式可能会给营销活动造成不良影响。 营销人员需要知道何时使用自己的数据，何时依赖合作伙伴。 如果你定义了一个非常精准的人群： 30-40岁，女性，在过去14天，在指定的四个区域，买了特定的某一本杂志，最后找到30人。这是一个很有价值的目标人群，但数量太少了。 例如，将Cookie数据或设备ID相匹配可能会降低数据质量。你可能会合并一堆数据，但是匹配率太低，所以最终得到的数据集没什么价值。 相反，与其他数据集合匹配良好的数据集可以提高数据质量。 当说到一个数据集与其他数据集的集成，那一般必须合并三到四个数据集，才可以清晰整理出阅读数据可见率或广告欺诈行为，但与此同时这些数据集的集成将面临相当大的复杂性。 每个营销人员都应该询问在引入新数据或分析现有数据时如何合并数据。如果你不明白数据是如何构建的，它可能导致非常错误的结论。
1.1K70发布于 2018-03-27
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