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    384 打乱数组

    Solution class: Solution(int[] nums) 使用整数数组 nums 初始化对象 int[] reset() 重设数组到它的初始状态并返回 int[] shuffle() 返回数组随机打乱后的结果...返回 [1, 2, 3] solution.shuffle(); // 随机返回数组 [1, 2, 3] 打乱后的结果。...既然有重置的话打乱的修改不是在原数组上进行。第一是新数组第二是随机位置。 ?...上面的解法效率确实是不够的,其实之前做了那么一系列数组的算法题,虽然都是初级合集的但明显我们能明白一个关于数组原地变换的一个点,就是通过交换减少规模 但这一题并不能让我们通过交换来减少一半的规模,因为随机取再与后面的交换虽然能达到一半的复杂度并全员随机打乱...总结 这一题主要需要考虑打乱是一个什么状态,操作逻辑有没有影响到“随机”,关于解法一与二采用了两种方式记录原数组与打乱的过程数组,由于解法一的打乱赋值过程分了两个容器list和result所以才可以简略的这样写一个空数组

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    Python 生成随机数_python 随机字符串

    python中生成随机数主要使用random模块和numpy库中的random函数。 前者主要用于生成随机数和实现序列中随机数和随机数列的挑选,后者用来生成a*b维的随机矩阵。...一、random模块 random模块中将近有7个函数都是可以用来生成随机数,列举如下: 1. random.random() 功能:随机生成一个[0, 1)的浮点数 示例: import random...[a, b)的浮点数 3. random.randint(a, b) 功能:随机生成一个[a, b)的整数 4. random.randrange(a, b, step) 功能:在随机生成的以<以a为始...(sequence,2) print(l) 输出: ['orange', 'banana'] 7. random.shuffle(列表) 功能:打乱一个列表的元素顺序(打乱的是列表本身,无返回值) import..., 3, 4, 3, 3, 4], [3, 4, 2, 3, 3, 2, 2], [3, 3, 3, 3, 2, 3, 2]]) 总结: (1)random模块主要用于生成随机数和实现序列中随机数和随机数列的挑选

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    python生成随机数、随机字符、随机字符串

    参考链接: Python中的随机python生成随机数、随机字符、随机字符串  本文是基于Windows 10系统环境,实现python生成随机数、随机字符、随机字符串:   Windows 10 ...PyCharm 2018.3.5 for Windows (exe)  python 3.6.8 Windows x86 executable installer   (1) 生成随机数  随机整数 ...(0, 101, 2) # 左闭右开区间 print(num) 随机浮点数  import random num = random.random() # 生成0-1之间的随机浮点数 num2 = random.uniform...(1, 10) # 生成的随机浮点数归一化到区间1-10 print(num) print(num2) (2) 生成随机字符  随机字符  import random alphabet = 'abcdefghijklmnopqrstuvwxyz...@#$%^&*()' char = random.choice(alphabet) print(char) (3) 生成随机字符串  生成指定数量的随机字符串  import random alphabet

    2.6K10

    Python 生成随机数_python建立随机数列表

    文章目录 前言 一、随机数种子 二、生成随机数 1.random() 2.ranint(a,b) 3.randrange(start,stop [,step]) 4.getrandbits(k) 三、生成随机序列...,而是对随机数的一种模拟。...random模块包含各种伪随机数生成函数,以及各种根据概率分布生成随机数的函数。今天我们的目标就是摸清随机数有几种生成方式。 ---- – 一、随机数种子 为什么要提出随机数种子呢?...咱们前面提到过了,随机数均是模拟出来的, 想要模拟的比较真实,就需要变换种子函数内的数值,一般以时间戳为随机函数种子。 例如以下案例,将随机数种子固定的时候,生成的随机数也将固定。...单一时间戳 随机时间戳 第一次结果 第二次结果 二、生成随机数 以下一生成10个1-100的随机数为例 1.random() 生成[0-1)的随机数为float型。

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    像素随机打乱的手写字体图像竟能被非监督学习方法全新重建?

    为了验证 AggMap 数据结构化的能力,作者首先将手写字体 MNIST 像素点随机排列(像素点打乱形成雪花图),然后使用 AggMap 基于雪花图进行数据结构化,来探索其结构化能力。...,通道数为1;OrgRP1: 原始的图像被打乱后的 “雪花图” ;RPAgg1: AggMap 基于被打乱后的“雪花图“而无监督重构的图像;RPAgg5: AggMap 进一步基于聚类的多通道分割的彩色图像...无监督AggMap重构随机打乱的MNIST图像 为了测试 AggMap 的特征结构化能力,作者将 MNIST 数据任意随机打乱生成「雪花图」,「雪花图」完全丢失了原有图像的数据模式。...AggMap 可以恢复随机排列的 MNIST 的原因是,作者认为尽管像素点已经随机排列(打乱),但 MNIST 的像素特征点的流形结构并没有完全改变(即拓扑结构仍然可以通过它们的成对相关性来近似),并且流形结构可以用低维的加权图来近似...非监督拟合的样本量越大,其生成的特征图谱越结构化,随机打乱的 MNIST 也越接近真实的数字。 图 5:AggMap 预拟合在不同数量的随机排列图像以重建 MINST 图像(RPAgg1)。

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