随笔分类 - 编程语言
摘要：__author__ = 'Aaron Yang' __email__ = 'byang971@usc.edu' __date__ = '6/30/2020 3:44 PM' result = list() def dfs(graph, visited, init_node): if init_no
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摘要：__author__ = 'Aaron Yang' __email__ = 'byang971@usc.edu' __date__ = '6/30/2020 11:50 AM' def bfs(graph, init_node): visited = [init_node] # List to ke
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摘要：在有向无环图DAG中， 使用拓扑排序，将获得一个包含所有顶点的一个列表组合， 因此可以用来遍历DAG。 步骤 从 DAG 图中选择一个 没有前驱（即入度为0）的顶点并输出。 从图中删除该顶点和所有以它为起点的有向边。 重复 1 和 2 直到当前的 DAG 图为空或当前图中不存在无前驱的顶点为止。后一
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摘要：生成树 from heapq import heapify, heappush, heappop from itertools import count """ https://www.cnblogs.com/xuchunlin/p/7247346.html """ def huffman(node
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摘要：目标 带权重的有向图上单源最短路径问题。且权重都为非负值。如果采用的实现方法合适，Dijkstra运行时间要低于Bellman-Ford算法。 思路 选择一个节点开始蔓延 计算自身到连接它的一级节点之间的距离， 全部作为候选集 在候选集中，找到距离最短的，对应的那个节点 删除这个节点在候选集中的信息
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摘要：问题的描述 在这里就不赘述了，你能搜到这篇文章，那肯定知道只算法的背景是啥 解决思路 男生向还未拒绝其的女生中选出优先级最高的，并向其求婚 女生如果没有已经被优先级更高的男生求婚，则答应（女生以后可以反悔）。 如果反之，则拒绝 对此步骤进行loop，直到没有求婚发生 这篇文章，讲一个自己实现的GS算
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摘要：python中，* 号除了用来做数量乘法，还有其他的用处。 结论 概括的来说，就是对修饰的变量进行拆分, 对修饰的形式参数进行参数聚集。 单*号，将被修饰的变量按元素方式拆分, 对修饰的形式参数进行参数聚集。 双**号，将被修饰的变量按键值对进行拆分, 对修饰的形式参数进行参数聚集。 修饰实例变量时
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摘要：实验结论 如果需要在循环结束后获得结果，推荐列表解析； 如果不需要结果，直接使用for循环, 列表解析可以备选; 除了追求代码优雅和特定规定情境，不建议使用map 如果不需要返回结果 这里有三个process, 每个任务将通过增加循环提高时间复杂度 def process1(val, type=No
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摘要：选择合适的数据结构 考虑不同的应用场景，应选择不同的数据结构 比如在查找多于插入的场景中，考虑字典Dict是不是更适合; 因为在Python3中, 字典Dict 通过hash把key映射到hash table的不同位置(或者说不同的bucket中)， 因此查找操作的复杂度为 O(1)； 而列表lis
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