我编写了一个简单的算法来返回字符串的所有可能排列的列表,如下所示:
def get_permutations(sequence):
'''
Enumerate all permutations of a given string
sequence (string): an arbitrary string to permute. Assume that it is a
non-empty string.
Returns: a list of all permutations of sequence
'''
if len(sequence)
我只想检查下面的代码是否具有阶乘时间复杂度。即O(n!)如果n是my_str中的字符数。据我所知,我可能漏掉了什么。
def perms(a_str):
stack = list(a_str)
results = [stack.pop()]
while stack:
current = stack.pop()
new_results = []
for partial in results:
for i in range(len(partial) + 1):
new_r
def get_permutations(s):
if(len(s) == 0):
print("No string given.")
return None
if(len(s) > 2):
permutations = get_permutations(s[:-1])
last_letter = s[-1]
#Creates a list 'permutations' for first two letters of string
#like f
我是新的节目,并希望任何专家提供建议。
根据给定的流程图,我是否在正确的轨道上?
如何对代码进行改进以确保健壮性?
流程图
码
// r is row, c is column
int r = 1, c = 1;
do {
if (r <= 4)
{
if (c <= 10)
{
System.out.print("*");
c += 1;
}
els
我使用python的scikits.sparse.cholmod得到对称矩阵的cholesky因式分解。
我将cholesky()的结果与matlab的chol()进行了比较。结果有差异,一些行和列互换。我试图迭代分解得到特征值,这种差异似乎是有问题的。
这是我的代码:
import numpy as np
from scipy.sparse import csr_matrix
from scipy.sparse import csc_matrix
from scikits.sparse.cholmod import cholesky
A = csr_matrix([[1,2,0,0], [