-
哈希散列表(C++力扣题解上)
目录 哈希表原理: 哈希的分类 哈希集合: 哈希映射: 哈希STL函数的使用: 1:存在重复元素 2:只出现一次的数字 3:两个数组的交集 4:快乐数 5:赎金信(字母异位词的开始)
-
数数字Digit Counting(Python)
把前n(n 思路: 这道题就是统计频数的,首先想到的就是利用字典 法一: num = input()l = []for i in num:l.append(i)countDict = di
-
统计字符串每个字符出现的次数
str是个只包含小写字母的字符串,以下是统计每个字符出现的频数int[] cnt = new int[26];toCharArray()for (char ch : str.toCharA
-
【统计学习方法】第四章 朴素贝叶斯
模型定位:朴素贝叶斯属于分类模型、生成模型 GitHub地址 基本概念 条件概率:P(A∣B)=P(AB)P(B)P(A|B)=frac{P(AB)}{P(B)}P(A∣B)=P(B)P(AB
-
价值计数的百分位数
使用collections.Counter用于解决第一个问题(计算,结合频率表)以下朱利安Palard的建议下,我实现了第二个问题(从计算频数表百分位数):from collections impor
-
KMmeans聚类学习的使用介绍:
一、KMeans算法介绍: KMeans算法名称中的K代表类别数量,Means代表每个类别内样本的均值,所以KMeans算法又称为K-均值算法。KMeans算法以距离作为样本间相似度的度量标准,将距
-
[单项选择题] 导频污染的判决标准是指Ec>-95dBm的导频数目超过()个,并且最强导频与第4强导频电平差<5dB
[单项选择题] 导频污染的判决标准是指Ec>-95dBm的导频数目超过()个,并且最强导频与第4强导频电平差A.1B.2C.3D.5A.1B.2C.3D.5正确答案:C[单项选择题] 导频污染的
-
[单项选择题] 导频污染的判决标准是指Ec>-95dBm的导频数目超过()个,并且最强导频与第4强导频电平差<5dB
[单项选择题] 导频污染的判决标准是指Ec>-95dBm的导频数目超过()个,并且最强导频与第4强导频电平差A.1B.2C.3D.5A.1B.2C.3D.5正确答案:C[单项选择题] 导频污染的
-
[多项选择题] 下面关于PILOT
[多项选择题] 下面关于PILOT_INC说法正确的是()A.当PILOT_INC越小时,则可用导频相位偏置数越多,剩余集中的导频数增加B.当PILOT_INC较大时,则可用导频相位偏置数减少,剩余集
-
羊肺能吃吗
羊肺是可以吃的。羊肺是牛科动物山羊或绵阳的肺部器官,含有丰富蛋白质、铁、硒等营养元素,有补益肺气,利尿行水的作用。羊肺性平、味甘,能补肺气、调水道;可用于肺痿咳嗽,消渴,小便不利或频数。羊肺最主要的功
-
正偏态和负偏态怎么区分
据统计,所有数字的平均值和差异可能是作为一个指数分布偏斜(偏态分布),如平均数大于所有已知的正向偏态(正偏态);相反,它被称为负偏态(negativeskewness)。如果频数分布的高峰向左偏移,长
-
数学频率是什么
数学中,频率的意思是指:落在不同小组中的数据个数为该组的频数,频数与总数的比为频率。在变量分配数列中,频数(频率)表明对应组标志值的作用程度。频数(频率)数值越大表明该组标志值对于总体水平所起的作用也
-
k方公式怎么用
1、K的平方的观测值是实际频数与理论频数差值平方与理论频数之比的累计和。2、K的平方的观测值越大,说明“X与Y有关系”成立的可能性越大。3、计算公式:K^2 = n*(ad - bc)八2[(a+b
-
家庭制作山药干的方法
家庭制作山药干的方法:1、把山药去除两头洗干净,切成20厘米长左右的小段。2、锅内放水,放上蒸架。水开以后放入山药段。3、大约蒸15分钟就可以了,不要蒸的太烂。4、蒸好的山药,待其冷却,用刨子去其皮。
-
算法设计大赛T13 - T14
T13 编写一个高效的算法来搜索 m x n 矩阵 matrix 中的一个目标值 target 。该矩阵具有以下特性:每行的元素从左到右升序排列。 每列的元素从上到下升序排列。 思路: 这题对pyt
-
什么是不等距数列?
亦称“异距数列”。指各个组的组距大小不完全相等的组距数列。凡标志值的变动不太均匀,现象性质的变动并不是以它的数量绝对变化为基础的,而是以数量的相对变化程度为基础的,则可采用不等距分组。 不等距数列的各
-
12345的众数是多少
在12345中没有众数。众数是指在统计分布上具有明显集中趋势点的数值,代表数据的一般水平,也是一组数据中出现次数最多的数值。在“12345”中,每一个数值出现的次数都是一样的,
-
海量日志数据,提取出某日访问百度次数最多的那个IP?
利用hash映射,将数据映射到小文件中,取1000为例,然后在各个小文件中进行hashmap统计各个串的出现频数,对应进行快排序或者堆排序,找出每个文件中最大频数的,最后将每个文件中最多的取出再进行
-
寻找热门查询,300万个查询字符串中统计最热门的10个查询?
利用hash映射,将数据映射到小文件中,取1000为例,然后在各个小文件中进行hashmap统计各个串的出现频数,对应进行快排序或者堆排序,找出每个文件中最大频数的,最后将每个文件中最多的取出再进行