Numpy介绍 编辑 一个用python实现的科学计算，包括：1、一个强大的N维数组对象Array；2、比较成熟的（广播）函数库；3、用于整合C/C++和Fortran代码的工具包；4、实用的线性代数、傅里叶变换和随机数生成函数。numpy和稀疏矩阵运算包scipy配合使用更加方便。 NumPy（N ...
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2019-04-25 09:12:34
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numpy Numpy介绍 编辑 一个用python实现的科学计算，包括：1、一个强大的N维数组对象Array；2、比较成熟的（广播）函数库；3、用于整合C/C++和Fortran代码的工具包；4、实用的线性代数、傅里叶变换和随机数生成函数。numpy和稀疏矩阵运算包scipy配合使用更加方便。 N ...
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2019-04-20 21:29:47
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一、知识小结 （懒得用键盘敲，手写） 二、解题心得体会 题目：实践——7-1 稀疏矩阵 稀疏矩阵的压缩存储方式：三元组，十字链表 #define MAX 500 typedef int datatype; typedef struct{ //定义三元组类型 int i, j; //存储非零元素的行标 ...
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2019-04-15 00:38:42
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第四章小结 这一章跟之前的学的相比，对我来说显更加困难，先是KMP我还没来得及全部吃透，又来了个稀疏矩阵。 下面是我写模式匹配时的代码，我个人觉得自己最弱的部分就是主函数前的准备工作，写的不够仔细，总是有小错误，比如，没有返回值啊，符号用错啊，下标和位置区分不开。 #include<iostream ...
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2019-04-14 18:06:04
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任选本章一道题目,谈谈你解决该题的心得体会.同时谈谈你对上次制定目标的完成情况, 以及接下来的目标. 一.第四章主要学习了串，我觉得最重要的两个内容，一个是AI核心代码，一个是稀疏矩阵的十字链表压缩存储；AI核心代码呢，老师在课堂上讲了一部分，自己也接受了挺多的，当天我就趁热打铁在通识课上回味了一下 ...
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2019-04-14 17:50:52
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第四章主要是串和数组的学习，之前对串和数组的应用仅限于对其单独处理，本章学习着重于对具体题目的实际操作，实践了串的模式匹配算法，对其有了更深入的了解，数组的应用拓展到了稀疏矩阵的存储的实现。 一．串 串的模式匹配 BF算法 首先未匹配到串尾时，将两个字符串一一匹配，可用C++自带的length()函 ...
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2019-04-14 17:47:06
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第四章的串，说实话，学的不是很好，相比于前两章来说。在第一道模式匹配那里卡很久，后来发现它没有那么复杂，最后一个点就是运行超时，用的BF算法，后来我又换了KMP算法，最后一个测试点过了，第二个没过，然后，就不知道该如何解决了。就是没有完全做对。 而稀疏矩阵那道题，我一开始看到的时候，以为三元组又是一 ...
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2019-04-14 15:55:56
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数据结构第四章 主要学习了串和数组。在本章学习中让我印象最深和最折磨我的就是，稀疏矩阵和AI的那道题。 稀疏矩阵，虽然在老师讲了三元组法后，前面都写的很顺畅，但是我卡在了最后一步，一下是我的代码过程 1 #include<iostream> 2 using namespace std; 3 4 // ...
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2019-04-14 09:52:33
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稀疏矩阵的存储是(行，列，数值)的形式，做转置的意义是保持排列顺序（即行顺序下保持列顺序）。需要注意的是，计算机只存储三维数组表 Array[terms]，而不存储其他0数字。 朴素算法是，从上到下扫描列数=k的项直到总列数Col，由于原表行号已经保持顺序，所以输出的新表里行数=k，列数顺序。复杂度 ...
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2019-04-04 20:24:24
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给定两个 稀疏矩阵 A 和 B，返回AB的结果。您可以假设A的列数等于B的行数。 题目地址：https://www.jiuzhang.com/solution/sparse-matrix-multiplication/#tag-other 本参考程序来自九章算法，由 @Roger 提供。 题目解法： ...
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2019-03-19 23:24:03
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