我正在为面试做练习,我在Glassdoor上发现了以下问题。
Given a board with black (1) and white (0), black are all connected. find the min rectangle that contains all black. An example given is
0 0 0 0 0
0 1 1 1 0
0 1 1 0 0
0 1 0 0 0
0 0 0 0 0
这个问题挑战了我对连通性的理解,下面矩阵中的1会被认为都是相互连接的吗?
0 0 0 0 0
0 1 0 1 0
0 1 0 1 0
0 1 1 1
我有一个整数序列(正和负),如下所示:
12,-54,32,1,-2,-4,-8,12,56,-22,-21,4,17,35
我需要找到这个序列的任何子序列(当然还有该子序列的起始索引和结束索引)可能出现的最差结果(较小的值总和)。
有没有办法做到这一点而不是2^n (逐个计算所有可能的序列)?
例如,使用这个简单的序列:
1,2,-3,4,-6,4,-10,3,-2
值的较小和将是子序列:
-6,4,-10 (with start index 4 and end index 6)
我正在解一个谜题,如下所示。
有一个5x5矩阵,其中一个元素为"-“,所有其他矩阵都是整数。
我可以用"-“直线(不是对角线)交换任何元素。
最后,我必须对矩阵进行排序。
以下是我所遵循的步骤:
1) Receive user input for 5x5 matrix
2) Locate the position of "-"
3) Find the eligible candidates to be swapped with "-"
4) Apply some algorithm and find the most eligible candi
我必须将矩阵表示为矩阵行的列表,使用术语[[a,b],[c,d]],并用Peano表示法表示数字。
我必须得到一行矩阵
ow(X,N,C):C是矩阵X的第N行,矩阵的列
column(X,N,C):C es矩阵X的第N列。
在矩阵的第一列和矩阵的其余部分(这是完全相同的矩阵,但没有第一列)中分解矩阵:
first_column(X,C,R): matrix X is formed by a first column C in
front of matrix R.
有人能帮帮我吗?
所以我想出了一个问题,我找过了,但没有找到答案.获得最大连续子序列和x元素的最佳方法是什么(通过说最好的方法,我的意思是最快的)
假设: A[] = {2,4,1,10,40,50,22,1,24,12,40,11,…}。然后我问:
"What is the maximum contigous subsequence on array A with 3 elements?"
请想象一下这个数组中有100000多个元素.有人能帮我吗?
谢谢你的时间和你的帮助!
我实现了弗洛伊德-沃肖尔算法。根据它们的矩阵,我可以得到正确的结果,关于两个地方之间的最短路径和距离。我的问题是如何打印从i到j的最短距离。我做了一些研究,找到了一个类似的算法。有没有人能给我解释一下它应该是怎样的,或者它是如何工作的,或者说出任何其他的建议?
PrintShortestPath(P,i,j){
if(i==j) print i
else if (P[i][j]==NULL)
print "No path from i to j"
else{
PrintShortestPath(P,i,P[i][j])
我有一个大的稀疏数据矩阵(包字,超过大量的条目)。在sklearn模型(如RandomForest )中,我可以很容易地将其视为稀疏矩阵。但是,如果我想使用Catboost,我需要将它转化为一个稠密矩阵。我想知道是否有任何有效的方法来处理Catboost,这不会导致这种情况吗?例如,任何内部内置的特性,比如TFRecords of Tensorflow,都可以加载细菌.
我在Matlab中编写本科生课程的数值方法,我发现使用大量嵌套循环的代码太慢,而使用大量浮点运算(加、乘等)的代码太慢。有没有人知道是否存在一篇关于这个事实的论文或研究(nest for循环很慢)。我理解,在大多数情况下,这取决于代码的优化程度,但通常是真的吗?在谷歌上,我找不到任何关于这一事实的论文。
我用matlab编写了这段代码
function [L,operaciones]=CholeskyInc(A)
tic
[n,m]=size(A);
operaciones = 0;
if n~= m; error('A no es cuadrada');
else
L
当计算(m)训练样本的训练数据之间的jaccard相似性时,每个训练样本具有6个特征(年龄、职业、性别、Product_range、Product_cat和Product),构成一个(m*m)相似矩阵。
我得到了矩阵的不同结果。我已经确定了问题的来源,但没有为同样的问题提供一个优化的解决方案。
在下面找到数据集的示例:
ID AGE Occupation Gender Product_range Product_cat Product
1100 25-34 IT M 50-60 Gaming XP
我读了floyd warshall算法1 let dist be a |V| × |V| array of minimum distances initialized to ∞ (infinity) 2 for each vertex v 3 dist[v][v] ← 0 4 for each edge (u,v) 5 dist[u][v] ← w(u,v) // the weight of the edge (u,v) 6 for k from 1 to |V| 7 for i from 1 to |V| 8 for j from 1 to |V| 9
我想从矩阵坐标和值的列表中初始化一个稀疏矩阵(如果这很重要的话,可以与minimum_spanning_tree一起使用)。
也就是说,我有:
coords - Nx2 array of coordinates to be set in matrix
values - Nx1 array of the values to set.
我尝试使用lil_matrix来创建这个数组
A = lil_matrix((N,N))
A[coords[:,0],coords[:,1]] = values
慢得让人难以忍受。在数组上循环并在时间上设置每个元素实际上更快。即:
for i in xrange(N