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漫画：如何在数组中找到和为 “特定值” 的两个数？

我们来举个例子，给定下面这样一个整型数组（题目假定数组不存在重复元素）： 我们随意选择一个特定值，比如13，要求找出两数之和等于13的全部组合。...由于12+1 = 13，6+7 = 13，所以最终的输出结果（输出的是下标）如下： 【1， 6】 【2， 7】 小灰想表达的思路，是直接遍历整个数组，每遍历到一个元素，就和其他元素相加，看看和是不是等于那个特定值...第1轮，用元素5和其他元素相加： 没有找到符合要求的两个元素。 第2轮，用元素12和其他元素相加： 发现12和1相加的结果是13，符合要求。 按照这个思路，一直遍历完整个数组。...在哈希表中查找1，查到了元素1的下标是6，所以元素12（下标是1）和元素1（下标是6）是一对结果： 第3轮，访问元素6，计算出13-6=7。...在哈希表中查找7，查到了元素7的下标是7，所以元素6（下标是2）和元素7（下标是7）是一对结果： 按照这个思路，一直遍历完整个数组即可。

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    求栅格序列每个像元的变化趋势和对应P值

    假设我们有某地区每一年的降水序列，一共几十年，现在想要得到每个像元上年降水的变化趋势以及趋势的显著性检验（得到P值），怎么做呢？ 思路 对于一个栅格数据，其包括元信息+数据。...我们求每个像元上年降水的变化趋势以及对应的P值，实际上只是对数据进行处理，元信息基本上是不变的。...在处理的过程中，我们是求每个像元在时间维度上的变化趋势，类似下图： 引用自arcgis网站 也就是说我们对上图中的每一个条柱时间序列求趋势即可。有了思路，就非常简单了，我们直接上代码。.../slope.tif') as src: show(src) 到这里就完成了每个像元的线性趋势计算，不过上面的代码只保存了趋势值，并没有保存R方和p值，读者根据代码改一下即可。...总结 处理栅格序列的时候，元信息一般不变，所以可以利用某一个原始数据的元信息作为模版，方便保存处理后的结果； 对于栅格数据的值，就是一个数组而已，巧用numpy的函数可以实现很多我们需要的功能； 在能简化算法的时候

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    如何从有序数组中找到和为指定值的两个元素下标

    如何从有序数组中找到和为指定值的两个元素下标?...例如:{2, 7, 17, 26, 27, 31, 41, 42, 55, 80} target=72.求得值为17和55,对应下标为:2,8 思考下,只要将元素自己与后面的所有元素相加计算一下,就能找到对应的两个值...换个思路,在这个有序数组中,可以使用2个指针分别代表数组两侧的两个目标元素.从目标数组的两侧,向中间移动;当两个指针指向的元素计算值,比预定值target小了,那左侧指针右移下,重新计算;当计算值大于target...时,右侧指针左移下,直到两个元素和与target相等.这种方法叫做搜索空间缩减,这也是这道题的关注点.这种方法的时间复杂度只有O(2*n)(非严谨说法),是非常高效的一种方法了....一起看下指针如何移动的, 1. 2+80>72,j左移; 2. 2+55<72,i右移 3. 7+55<72,i右移 4. 17+55=72,计算结束 可见,两个指针只移动了3次,就计算出结果

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    漫画：如何在数组中找到和为 “特定值” 的三个数？

    这一次，我们把问题做一下扩展，尝试在数组中找到和为“特定值”的三个数。 题目的具体要求是什么呢？给定下面这样一个整型数组： ? 我们随意选择一个特定值，比如13，要求找出三数之和等于13的全部组合。...我们以上面这个数组为例，选择特定值13，演示一下小灰的具体思路： 第1轮，访问数组的第1个元素5，把问题转化成从后面元素中找出和为8（13-5）的两个数： ? 如何找出和为8的两个数呢？...这样说起来有些抽象，我们来具体演示一下： 第1轮，访问数组的第1个元素1，把问题转化成从后面元素中找出和为12（13-1）的两个数。 如何找出和为12的两个数呢？...此时双指针重合在了一起，如果再继续移动，就有可能和之前找到的组合重复，因此我们直接结束本轮循环。 第2轮，访问数组的第2个元素2，把问题转化成从后面元素中找出和为11（13-2）的两个数。...双指针循环定位，j在左端，k在右端             for (int j=i+1,k=nums.length-1; j<nums.length; j++) {                 /

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    2021-04-17：给定一个整型数组 arr，数组中的每个值都为正数，表示完成

    2021-04-17：给定一个整型数组 arr，数组中的每个值都为正数，表示完成一幅画作需要的时间，再 给定 一个整数 num，表示画匠的数量，每个画匠只能画连在一起的画作。...所有的画家 并行工作，请 返回完成所有的画作需要的最少时间。【举例】arr=3,1,4，num=2。最好的分配方式为第一个画匠画 3 和 1，所需时间为 4。第二个画匠画 4，所需时间 为 4。...第二个画 匠画 1 和 4，所需的时间为 5。那么最少时间为 5，显然没有第一 种分配方式好。所以返回 4。arr=1,1,1,4,3，num=3。...最好的分配方式为第一个画匠画前三个 1，所需时间为 3。第二个画匠画 4，所需时间 为 4。 第三个画匠画 3，所需时间为 3。返回 4。 福大大 答案2021-04-17： 二分法。...分割数组的最大值

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    2023-10-14：用go语言，给定 pushed 和 popped 两个序列，每个序列中的 值都不重复， 只有当它们可能是在

    2023-10-14：用go语言，给定 pushed 和 popped 两个序列，每个序列中的 值都不重复， 只有当它们可能是在最初空栈上进行的推入 push 和弹出 pop 操作序列的结果时， 返回...答案2023-10-14： 大体过程如下： 1.初始化一个栈stack和索引指针i、j，分别指向pushed和popped的起始位置。...3.在入栈后，检查栈顶元素是否与popped[j]相等。若相等，则表示栈顶元素需要出栈，因此将栈顶元素出栈，同时j自增1。 4.重复步骤2和步骤3，直到遍历完pushed数组。...时间复杂度分析：遍历pushed数组的时间复杂度为O(n)，其中n为数组的长度。在每次遍历中，判断栈顶元素是否需要出栈的时间复杂度为O(1)。因此，总的时间复杂度为O(n)。...= pushed.size(); int size = 0; for (int i = 0, j = 0; i < n; i++) { // i : 入栈数组，哪个位置的数要进栈

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    2023-04-16：给定一个长度为N的数组，值一定在0~N-1范围，且每个值不重复比如，arr =

    2023-04-16：给定一个长度为N的数组，值一定在0~N-1范围，且每个值不重复比如，arr = 4, 2, 0, 3, 10 1 2 3 4把0想象成洞，任何非0数字都可以来到这个洞里，然后在原本的位置留下洞比如...返回变成任何一种有序的情况都可以，最少的数字搬动次数。来自谷歌。...对于第二种有序情况，我们可以先倒序遍历数组，找出每个数需要移动的最小距离，从而计算出需要移动的次数。最后比较这两种情况下的最小搬动次数，返回较小值即可。...注意事项：需要记录每个数是否被遍历过，以防止重复计算。数字只能搬家到洞里，并且走后留下洞，因此在交换过程中需要记录其中一个数字所在的位置作为洞的位置。...这种样子，至少交换几次// ans2 : 1 2 3 4 .... 0 这种样子，至少交换几次// m : 每个环里有几个数// next : 往下跳的位置n := len(nums)ans1, ans2

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    2022-09-27：给定一个棵树，树上每个节点都有自己的值，记录在数组nums里，比如nums = 10，表示4号点的值

    2022-09-27：给定一个棵树， 树上每个节点都有自己的值，记录在数组nums里， 比如nums[4] = 10，表示4号点的值是10， 给定树上的每一条边，记录在二维数组edges里， 比如edges...假设是三个部分为a、b、c， a部分的值是：a部分所有点的值异或起来， b部分的值是：b部分所有点的值异或起来， c部分的值是：c部分所有点的值异或起来， 请问怎么分割，能让最终的：三个部分中最大的异或值...- 三个部分中最小的异或值，最小。...for next in graph.clone()[cur as usize].iter() { //有clone，会影响性能 // 只有dfn是0的孩子，才是cur在树中的下级...// cur某个孩子是next dfs(nums, graph, *next, dfn, xor, size); // next整棵树的异或和

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    2022-09-27：给定一个棵树， 树上每个节点都有自己的值，记录在数组nums里， 比如nums = 10，表示4号点的值是10， 给定树上的每一条边

    2022-09-27：给定一个棵树，树上每个节点都有自己的值，记录在数组nums里，比如nums4 = 10，表示4号点的值是10，给定树上的每一条边，记录在二维数组edges里，比如edges8 =...假设是三个部分为a、b、c，a部分的值是：a部分所有点的值异或起来，b部分的值是：b部分所有点的值异或起来，c部分的值是：c部分所有点的值异或起来，请问怎么分割，能让最终的：三个部分中最大的异或值 -...三个部分中最小的异或值，最小。...for next in graph.clone()[cur as usize].iter() { //有clone，会影响性能 // 只有dfn是0的孩子，才是cur在树中的下级...// cur某个孩子是next dfs(nums, graph, *next, dfn, xor, size); // next整棵树的异或和

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    2023-04-16：给定一个长度为N的数组，值一定在0~N-1范围，且每个值不重复比如，arr = [4, 2, 0, 3,

    2023-04-16：给定一个长度为N的数组，值一定在0~N-1范围，且每个值不重复 比如，arr = [4, 2, 0, 3, 1] 0 1 2 3 4 把0想象成洞...，任何非0数字都可以来到这个洞里，然后在原本的位置留下洞 比如4这个数字，来到0所代表的洞里，那么数组变成 : arr = [0, 2, 4, 3, 1] 也就是原来的洞被4填满，4走后留下了洞 任何数字只能搬家到洞里...对于第二种有序情况，我们可以先倒序遍历数组，找出每个数需要移动的最小距离，从而计算出需要移动的次数。 3. 最后比较这两种情况下的最小搬动次数，返回较小值即可。 注意事项： 1....需要记录每个数是否被遍历过，以防止重复计算。 2. 数字只能搬家到洞里，并且走后留下洞，因此在交换过程中需要记录其中一个数字所在的位置作为洞的位置。...这种样子，至少交换几次 // ans2 : 1 2 3 4 .... 0 这种样子，至少交换几次 // m : 每个环里有几个数 // next : 往下跳的位置 n := len(nums

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    Python numpy np.clip() 将数组中的元素限制在指定的最小值和最大值之间

    NumPy 库来实现一个简单的功能：将数组中的元素限制在指定的最小值和最大值之间。...具体来说，它首先创建了一个包含 0 到 9（包括 0 和 9）的整数数组，然后使用 np.clip 函数将这个数组中的每个元素限制在 1 到 8 之间。...此函数遍历输入数组中的每个元素，将小于 1 的元素替换为 1，将大于 8 的元素替换为 8，而位于 1 和 8 之间的元素保持不变。处理后的新数组被赋值给变量 b。...对于输入数组中的每个元素，如果它小于最小值，则会被设置为最小值；如果它大于最大值，则会被设置为最大值；否则，它保持不变。...性能考虑：对于非常大的数组，尤其是在性能敏感场景下使用时，应当注意到任何操作都可能引入显著延迟。因此，在可能情况下预先优化数据结构和算法逻辑。

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    图像倾斜校正算法的MATLAB实现：图像倾斜角检测及校正

    p=13981 随着多媒体技术的不断发展，数码相机，高清拍照手机等多媒体设备己经在人们的生活中占据了越来越重要的地位。...基于Hough变换的图像倾斜校正算法 利用Hough变换检测的边框，确定边框直线的倾斜角度，根据倾斜角度旋转，获得校正后的图像。具体步骤如下： 图像预处理。读取图像，转换为灰度图像，去除离散噪声点。...通过阈值二值化图像。 % 确保它是8位灰度，而不是24位真彩色。grayImage = rgb2gray(rgbImage);% 通过阈值二值化图像。...---- 相关文献 1.使用opencv在python中进行图像处理的简介 2.matlab中的偏最小二乘回归（plsr）和主成分回归（pcr） 3.matlab中使用vmd变分模态分解 4.matlab...使用hampel滤波去除异常值 5.matlab使用经验模式分解emd-对信号进行去噪 6.matlab中的偏最小二乘回归（plsr）和主成分回归（pcr） 7.matlab使用copula仿真优化市场风险

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    图像倾斜校正算法的MATLAB实现：图像倾斜角检测及校正

    p=13981 随着多媒体技术的不断发展，数码相机，高清拍照手机等多媒体设备己经在人们的生活中占据了越来越重要的地位。...基于Hough变换的图像倾斜校正算法 利用Hough变换检测的边框，确定边框直线的倾斜角度，根据倾斜角度旋转，获得校正后的图像。具体步骤如下： 图像预处理。读取图像，转换为灰度图像，去除离散噪声点。...通过阈值二值化图像。 % 确保它是8位灰度，而不是24位真彩色。grayImage = rgb2gray(rgbImage);% 通过阈值二值化图像。...---- 相关文献 1.使用opencv在python中进行图像处理的简介 2.matlab中的偏最小二乘回归（plsr）和主成分回归（pcr） 3.matlab中使用vmd变分模态分解 4.matlab...使用hampel滤波去除异常值 5.matlab使用经验模式分解emd-对信号进行去噪 6.matlab中的偏最小二乘回归（plsr）和主成分回归（pcr） 7.matlab使用copula仿真优化市场风险

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    怎么在a_bool的值为True的条件拼接a和a_1?

    一、前言 前几天在Python钻石群有个叫【有点意思】的粉丝问了一道关于pandas中字符串拼接问题，如下图所示。...实现过程 这里【月神】给了一份代码，如下所示： c2['a_new'] = c2['a'] + ('_' + c2['a_1']) * c2['a_bool'] 代码运行之后，结果如下图所示： 好牛逼的解法...其实关于布尔值的用法解析，在之前的文章中，我也有写过，Python中的and和or，结果让人出乎意料之外，最开始是【小小明】大佬启蒙，之后【瑜亮老师】给我们启蒙，现在大家也都拓展了思路，下次遇到了，就可以多一个思路了...这篇文章主要盘点一个字符串拼接的问题，借助布尔值本身就是0和1的规律，直接进行运算，拓展了粉丝的思路！如果你还有其他方法，也欢迎大家积极尝试，一起学习，记得分享给我哦。...最后感谢粉丝【有点意思】提问，感谢【月神】在运行过程中给出的思路和代码建议，感谢粉丝【dcpeng】等人参与学习交流。

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    2021-06-26：给定一个只有0和1组成的二维数组，返回边框全是1的最大正方形面积。

    2021-06-26：给定一个只有0和1组成的二维数组，返回边框全是1的最大正方形面积。 福大大 答案2021-06-26： 1.自然智慧。遍历每个点，复杂度是O（N**2）。...每个点往右下看的从1到n正方形，复杂度是O（N），每个正方形，判断边框是否为1，复杂度是O（N）。所以总体时间复杂度是O（N**4），额外空间复杂度是O（1）。 2.每个正方形的边框是否为1的优化。...一个二维数组，记录dpToRight[i][j],表示当前点往右看的1的个数。另一个二维数组，记录dpToDown[i][j],表示当前点往下看的1的个数。...i := 0; i < N; i++ { for j := 0; j < M; j++ { //dp[i][j]是左上点 //获取最小值...i := 0; i < N; i++ { for j := 0; j < M; j++ { //dp[i][j]是左上点 //获取最小值

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    2021-06-26：给定一个只有0和1组成的二维数组，返回边框全是1的最大正方形面积。

    2021-06-26：给定一个只有0和1组成的二维数组，返回边框全是1的最大正方形面积。 福大大 答案2021-06-26： 1.自然智慧。遍历每个点，复杂度是O（N2）。...每个点往右下看的从1到n正方形，复杂度是O（N），每个正方形，判断边框是否为1，复杂度是O（N）。所以总体时间复杂度是O（N4），额外空间复杂度是O（1）。 2.每个正方形的边框是否为1的优化。...一个二维数组，记录dpToRighti,表示当前点往右看的1的个数。另一个二维数组，记录dpToDowni,表示当前点往下看的1的个数。...i := 0; i < N; i++ { for j := 0; j < M; j++ { //dp[i][j]是左上点 //获取最小值...i := 0; i < N; i++ { for j := 0; j < M; j++ { //dp[i][j]是左上点 //获取最小值

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