给你一个整数数组nums,请计算数组的中心位置。 数组中心位置是数组的一个下标，其左侧所有元素相乘的积等于右侧所有元素相乘的积。 数组第一个元素的左侧积为1，最后一个元素的右侧积为1。 如果数组有多个中心位置，应该返回最靠近左边的那一个。 如果数组不存在中心位置，返回-1。
作为一个对线性代数一无所知的开发者，想快速对向量和矩阵进行一个了解和认识，那么本文就正好适合你。
第三行，首先会对 a.x 进行查找，没有找到就会先赋值 undefined，即：{n: 1, x: undefined}。此时 a 和 b 都指向同一个对象。然后 a 变量又赋值成一个新的对象：{n: 2}，最后把新的 a 赋值给 x（前面的 a. 已经被替换成了原来的 a 所指向的那个内存中的对象），x 就有值了，b 就变成了：
原题地址 image.png image.png 题解： image.png 不清楚参数是整数还是负数，我们先用变量保存 获取参数是绝对值 因为js中数组有内置的反转函数（reverse），我们将数字转为字符串在转为数组后进行反转，在转为字符串 转为字符串后我们将它与model变量相乘，如果原本的参数大于1就*1，如果原本参数就是小于1的负数就*-1 因为题目规定了反转好的数字有范围限制，我们来进行范围对比 **计算符号为求次幂，例如：2**31就是求2的31次幂 对比后返回计算结果
作为开发者，我们总是寻找机会来提高应用程序的性能。当涉及到网络应用时，我们主要在代码中进行这些改进。
有很多方法可以解决这个问题，例如使用web worker或后台线程。GPU减轻了CPU的处理负荷，给了CPU更多的空间来处理其他进程。同时，web worker仍然运行在CPU上，但是运行在不同的线程上。
在一些电商网站,或一些活动页上,看到一些特效,比如:抽奖时,点击图片,实现图片的随机切换,数字的随机切换等,为了吸引用户的注意力,增加网页的互动性,这个效果是怎么实现的呢
在前面的文章中（js算法初窥02（排序算法02-归并、快速以及堆排）我们学习了如何用分治法来实现归并排序，那么动态规划跟分治法有点类似，但是分治法是把问题分解成互相独立的子问题，最后组合它们的结果，而动态规划则是把问题分解成互相依赖的子问题。 那么我还有一个疑问，前面讲了递归，那么递归呢？分治法和动态规划像是一种手段或者方法，而递归则是具体的做操作的工具或执行者。无论是分治法还是动态规划或者其他什么有趣的方法，都可以使用递归这种工具来“执行”代码。 用动态规划来解决问题主要分为三个步骤：1、定义
（2）列表、元组、字符串这几种类型的对象与整数之间的乘法，表示对列表、元组或字符串进行重复，返回新列表、元组、字符串。
在前面的文章中（js算法初窥02（排序算法02-归并、快速以及堆排）我们学习了如何用分治法来实现归并排序，那么动态规划跟分治法有点类似，但是分治法是把问题分解成互相独立的子问题，最后组合它们的结果，而动态规划则是把问题分解成互相依赖的子问题。
前面的一系列文章跟大家分享了各种数据结构和算法的实现，本文将分享一些算法的设计技巧：分而治之、动态规划，使用这些技巧可以借算法来解决问题，提升自己解决问题的能力，欢迎各位感兴趣的开发者阅读本文。
动态规划，英文：Dynamic Programming，简称DP，将问题分解为互相重叠的子问题，通过反复求解子问题来解决原问题就是动态规划，如果某一问题有很多重叠子问题，使用动态规划来解是比较有效的。
Strassen 算法是一种用于矩阵乘法的分治算法，它将原始的矩阵分解为较小的子矩阵，然后使用子矩阵相乘的结果来计算原始矩阵的乘积。
NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。是在学习机器学习、深度学习之前应该掌握的一个非常基本且实用的Python库。
http://mpvideo.qpic.cn/0bc3wuakqaaahaahlnlbp5rvbnodvc2qbkaa.f10002.mp4?dis_k=bfa73c7566839a49774553e
一行神奇的js代码，当时我就震惊了，这不就是传说中的ZB神奇么… … 哈哈。写本篇文章的缘由是之前看到了一段js代码，如下：
阶乘(factorial)是基斯顿·卡曼(Christian Kramp, 1760 – 1826)于1808年发明的运算符号。阶乘，也是数学里的一种术语，是指从1乘以2乘以3乘以4一直乘到所要求的数。例如所要求的数是4，则阶乘式是1×2×3×4，得到的积是24，24就是4的阶乘。如果所要求的数是n，则阶乘式是1×2×3×……×n，设得到的积是x，x就是n的阶乘。在表示阶乘时，就使用“！”来表示，如n阶乘，就表示为n!。 根据阶乘的定义，我们不难得到求解阶乘的递推式。
解题思路： 我们需要获得两个字符串表示的正整数num1和num2的乘积，而且记过依旧以字符串形式输出。
给你一个整数数组 nums 。令 product 为数组 nums 中所有元素值的乘积。返回 signFunc(product) 。
新年第一篇技术类的文章，应该算是算法方面的文章的。看标题：快速幂和矩阵快速幂，好像挺高大上。其实并不是很难，快速幂就是快速求一个数的幂（一个数的 n 次方）。
MMULT表示矩阵乘法（matrix multiplication）。学习过前面文章的朋友，可能已经意识到乘法矩阵在Excel公式中有很多应用。
einsum函数是NumPy的中最有用的函数之一。由于其强大的表现力和智能循环，它在速度和内存效率方面通常可以超越我们常见的array函数。但缺点是，可能需要一段时间才能理解符号，有时需要尝试才能将其正确的应用于棘手的问题。
我们把只包含质因子 2、3 和 5 的数称作丑数（Ugly Number）。求按从小到大的顺序的第 n 个丑数。
题目：假设有一个很长的花坛，一部分地块种植了花，另一部分却没有。可是，花不能种植在相邻的地块上，它们会争夺水源，两者都会死去。
人工智能不但可以理解语音或图像，帮助医学诊断，还存在于人们生活的方方面面，机器学习可以理解为系统从原始数据中提取模式的能力。
2. 数组2,数组3,…，可选，指定想要相乘并相加的数组数据。数组个数不超过255个。
最近我以电子版的形式出了第二本书《Python 从入门到入迷》，然后定期更新书中的内容，最先想到的便是 einsum。
np.multiply(array1,array2) 该函数用于数组中对应位置上的数相乘。 一维向量 二维数组 np.dot(array1,array2) 两个数组都是一维向量 数组中
给定一个整数数组 nums ，找到一个具有最大乘积的连续子数组（子数组最少包含一个元素），返回其最大乘积。如输入[-2,1,-3]返回1。
本文主要探讨什么时候使用SUMPRODUCT函数更有效，而什么时候应该使用SUMIFS函数代替SUMPRODUCT函数。
>>> a1=array([1, 2, 3]) >>> a2=array([0.3, 0.2, 0.3]) >>> a1*a2 array([ 0.3, 0.4, 0.9]) >>> a1=array([1, 2, 3]) >>> a2=array([0.3, 0.2, 0.3]) >>> a1*a2 array([ 0.3, 0.4, 0.9])
给定一个数组 A[0,1,…,n-1]，请构建一个数组 B[0,1,…,n-1]，其中 B[i] 的值是数组 A 中除了下标 i 以外的元素的积, 即 B[i]=A[0]×A[1]×…×A[i-1]×A[i+1]×…×A[n-1]。不能使用除法。
对于一阶线性方程的求解有多种方式，这里将介绍利用高斯消去法解一阶线性方程组。在介绍高斯消去法前需要对《线性代数》做一下温习，同时在代码中对于矩阵的存储做一个简要介绍。 通常遇到矩阵我们会利用二维数组来进行对矩阵数值的存储（例如前几篇中动态规划中对于求解矩阵初始化就是利用二维数组），但在计算机的内存中是没有“二维”这种存储方式的，内存都是以“一维”的方式存储数据，那么这就带来一个问题，在代码层面定义一个二维数组时，计算机内部是怎么存储的呢？ int[][] array = new int[3][3];
而如果该函数被下面调用了，已经判断了a的长度和b的长度是相等的，所以这里只是单独的抽出来而已
先来看一个示例。下图1所示的工作表中，在单元格区域B2:B5中是一组成本数据，在单元格B8中是净成本率，想要计算每项净成本，然后将它们相加。一种方法是，在辅助列中逐项计算净成本，然后使用SUM函数将这些净成本数值相加，正如下图1所示。
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今天继续来学习《剑指Offer》系列的一道经典题目，依旧给出了非常详细的题解和精美的配图与动画。
算法的重要性，我就不多说了吧，想去大厂，就必须要经过基础知识和业务逻辑面试+算法面试。所以，为了提高大家的算法能力，这个公众号后续每天带大家做一道算法题，题目就从LeetCode上面选 ！
有这么一种情况，相信有很多小伙伴们都有遇到：需要比较两个工作表或两个工作簿微妙的改动之处，该如何快速且便捷地找出不同之处？
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