我有一个无序的n项目列表,我正在试图找到该列表中最常见的项目。我编写了以下代码:
def findFrequant(L):
count = int()
half = len(L)//2
for i in L:
for j in L:
if i == j:
count += 1
if count > half:
msg = "The majority vote is {0}&
我已经尝试了以下响应时间不可接受的选项-创建索引'key‘也没有帮助(注意:两个数据集中都有重复的’key‘):
data a;
merge b
c;
by key
if b;
run;
===或===
proc sql;
create a
as select *
from b
left outer join c
on b.key;
quit;
假设我们被赋予k个排序数组,每个数组都有n个元素,我们希望将它们组合成一个kn元素的数组。
My方法:我的方法是重复使用Merge子例程,first合并first两个数组,然后将结果与第三个数组合并,然后与第四个数组合并,直到我在kth和final输入数组中合并为止。我的问题是,作为k和n的函数,忽略常数因子和低阶项,这个连续合并算法的运行时间是多少?
合并子例程:
i := 1
j := 1
for k := 1 to n do
if C[i] <D [j] then
B[k] :=C[i]
i := i +1
else
B
我有一个pandas Dataframe,它包含日期作为它的第一列,我想对它进行排序。发生的情况是,它按日期排序,但打乱了分钟的顺序,例如,这是原始文本文件。
12/20/20, 16:38 - d
12/20/20, 16:37 - a
12/20/20, 16:37 - b
12/20/20, 16:37 - c
在转换为pandas datetime、制作列、创建dataframe、对该dataframe进行排序后,我再次将其导出到另一个文本文件中,现在如下所示。
12/20/20, 16:37 - c
12/20/20, 16:37 - a
12/20/20, 16:37 - b
12
我为编写了以下代码
prof = sorted([int(input()) for x in range(int(input()))])
student = sorted([int(input()) for x in range(int(input()))])
prof_dates = len(prof)
stud_dates = len(student)
amount = 0
prof_index = 0
stud_index = 0
while stud_index < stud_dates and prof_index < prof_dates:
if stu
我读过关于算法的时间复杂性的不同主题。我试着理解和学习如何分析算法,但我仍然有些担心。因此,我希望这个题目能有助于澄清这些问题。
以下是一个问题:
给出整数n (1≤n≤10^18)。从n中移除任意位置的数字以创建新数字。从这些数字中找到最大的立方体数,包括n。如果没有任何立方体编号,则返回-1.
下面是一个解决方案。
let maxCubeNum = -1;
function isCubeNumber(num) {
let x = Math.round(Math.pow(num, 1 / 3), 0);
return x * x * x === num;
}
// gene
我被要求写两种类型的合并排序。一种是带有时间θ的二进制合并排序(N)和一种与时间O(n )的自然合并排序。我到处找,想了解他们每个人都做了些什么。我很难理解其中的不同之处,我只是需要一些解释,或者举一些很棒的例子。我写了一个合并排序,但是我拥有的是一个自然的或二进制的合并排序吗?
bool compareElements(int i, int j)
{
++COMPARE_COUNT;
//int *t = i;
return i < j;
}
void merge(int values[], int left[], int right[], int middl