点这里 7-6 A-B 本题要求你计算A−B。不过麻烦的是,A和B都是字符串 —— 即从字符串A中把字符串B所包含的字符全删掉,剩下的字符组成的就是字符串A−B。
7-6 连续因子 题目 7-6 连续因子 (20 分) 一个正整数 N 的因子中可能存在若干连续的数字。例如 630 可以分解为 3×5×6×7,其中 5、6、7 就是 3 个连续的数字。
本文链接:https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/99697104 7-6 出生年 (15 分) ?
本文链接:https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/98481886 7-6 列车调度 (25 分) 火车站的列车调度铁轨的结构如下图所示。 7-6 列车调度 (25 分) - mumu - CSDN博客 这个问题分析起来挺简单的。我想的是整一个数组,比前面大的小,就把大的换成这个小的,比前面的大就存到下一个。
本文链接:https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/101473028 7-6 部分排序 (15 分) 对于一组数据,我们可以只对原先处在中间位置的那些元素进行排序 输入格式: 在一行内输入n r a1 a2 ... an 其中,不大于200的正整数n表示该组数据的个数;不大于200的非负整数r表示该组数据两端各自留有r个数不参与排序,若r+r>=n,则该组数据无需排序 整数a1 a2 ... an是该组的n个数据,且都在8位以内。 输出格式: 排序之后的序列,元素之间用一个空格间隔,最后一个元素之后不加空格。
本文链接:https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/97867095 7-6 统计字符出现次数 (20 分) 本题要求编写程序,统计并输出某给定字符在给定字符串中出现的次数
- 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
7-6 整除光棍 这里所谓的“光棍”,并不是指单身汪啦~ 说的是全部由1组成的数字,比如1、11、111、1111等。传说任何一个光棍都能被一个不以5结尾的奇数整除。
从两个角度来看: 时间上,不对数据进行处理的KNN算法分类时间为6.98ms,而使用PCA将64维的数据降到2维的数据后进行KNN算法分类的时间为2.99ms,这得益于数据特征维度的大幅降低,当然这也是降维的一个非常重要的意义 当然这也很好理解,因为毕竟原始数据是64维的数据,如果降低到2维的话,特征信息损失的非常多。 通过实验的两个结果可以看出,对于从64维降到2维的数据来说,2维数据能够保留原来数据总方差的14.5% + 13.7% = 28.2%,而剩下71.8%在将数据从64维降到2维的过程中丢失了。 我们可以将数据降维到2维数据,通过可视化的方式来直观的观察数据。比如在digits数据中,将其降维到2维数据,然后对其进行可视化。 ? 比如对于digits数据集来说,如果仅仅是为了区分蓝色点和紫色点,二维数据就足够了。
求两个整数的最大公约数。 输入格式: 输入两个整数,以空格分隔。 输出格式: 输出最大公约数。 输入样例: 9 18 输出样例: 9 # include # include int gys(int a,int b){ if(a<b){ int temp=a; a=b; b=temp; } while(b!=0){ int i=a%b; a=b; b=i; } return a; } int main(){ int a,b; scanf("%d %d",&a,&b
大家应该都会玩“锤子剪刀布”的游戏:两人同时给出手势,胜负规则如图所示: 现要求你编写一个控制赢面的程序,根据对方的出招,给出对应的赢招。但是!
---- --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“
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!
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?
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。
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?
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?
习题7-6 统计大写辅音字母 英文辅音字母是除A、E、I、O、U以外的字母。本题要求编写程序,统计给定字符串中大写辅音字母的个数。
np.array([1, 6, 7, 8, 12]) diff_x1 = np.diff(a) print("diff_x1",diff_x1) # diff_x1 [5 1 1 4] # [6-1,7- diff_x3 \n",diff_x3) # diff_x3 # [[[ 5]] [6-1] # # [[ 1]] [8-7] # # [[-11]] [1-12] # # [[ 1]] [7-
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?