转自 弧度与角度的关系 一、角的两种单位“ 弧度”和“度”是度量角大小的两种不同的单位。就像“米”和“市尺”是度量长度大小的两种不同的单位一样。在flash里规定:在旋转角度...
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合并两个有序链表的方法
什么是合并两个有序链表 假设有两条链表，这两条链表分别都是升序排列的，如下图所示： 现在要求将二者合并成一条链表，并且该链表也是升序排列的，合并后的链表如下图所示： 思路 如...
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难倒Homebrew发明人的翻转二叉树到底有多简单？
什么是翻转二叉树 大家都知道Homebrew发明人Max Howell面试谷歌时，被一道翻转二叉树的题目给难倒了。那么什么是翻转二叉树呢？看看下图就明白了。 简单地说，就是对...
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反转链表及其考察的知识点
什么是反转链表 如下图所示，原来的链表指向性是从第一个节点1依次指向最后一个节点5，反转链表后，要让原来的链表中的最后一个节点变成第一个节点，并逆转整个链表的指向性。 考察的...
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汉明距离及其高效计算方式
什么是汉明距离 下面引用自维基百科： 在信息论中，两个等长字符串之间的汉明距离（英语：Hamming distance）是两个字符串对应位置的不同字符的个数。换句话说，它就是...
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栈的最简应用：leetcode #1544之整理字符串什么是栈？ 栈是大家很熟悉的一种数据结构了，人们之所以使用栈，就是为了使用其后进先出的特性。入栈和出栈是栈的两个灵魂操作。 如图所示，以Python中的list模拟栈结构，原...
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NumPy之 索引技巧
系列文章 一次性搞定NumPy入门基础知识NumPy之操控ndarray的形状NumPy之浅拷贝和深拷贝NumPy之索引技巧 利用array作为索引 索引一维ndarray ...
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1.3 向量方程（线性代数及其应用-第5版-系列笔记）内容概述 本节首先以和空间为例，引入了向量的概念、向量的几何表示，并介绍了向量的一些基本运算和性质，例如向量的加法和标量乘法、交换律、结合律等。接着引入了线性组合的概念，并将...
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NumPy之浅拷贝和深拷贝
系列文章 一次性搞定NumPy入门基础知识NumPy之操控ndarray的形状NumPy之浅拷贝和深拷贝NumPy之索引技巧 概述 NumPy经常会操作size很大的数据结构...
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NumPy之操控ndarray的形状
系列文章 一次性搞定NumPy入门基础知识NumPy之操控ndarray的形状NumPy之浅拷贝和深拷贝NumPy之索引技巧 概述 这里主要总结针对ndarray形状的三种操...
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1.2 行化简和阶梯形矩阵（线性代数及其应用-第5版-系列笔记）
内容概述 本节首先讲解了矩阵变换的两种形式：阶梯形和简化阶梯形，并讲述了这两种变换之间的关系（最重要的关系是二者的主元位置和主元列是相同的）。之所以引入这两种变换，是为了给解...
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一次性搞定NumPy入门基础知识
系列文章 一次性搞定NumPy入门基础知识NumPy之操控ndarray的形状NumPy之浅拷贝和深拷贝NumPy之索引技巧 1. 基本数据结构 NumPy最核心的数据结构就...
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1.1 线性方程组（线性代数及其应用-第5版-系列笔记）
内容概述 本节首先引入了线性方程以及线性方程组的概念，通过解一个线性方程组，指出了线性方程组解的几个一般情况（无解，有唯一解，有无穷多解）；接着，引入了矩阵的概念，指出可以利...
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《线性代数及其应用》系列笔记
写在前面的话 《线性代数及其应用》，英文名：Linear Algebra and Its Applications，是关于线性代数的一本很出色的教材。由于工作中需要用到线性代...
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@wenyiexin 你好，Unix like的系统里，.代表当前目录
pandas读取csv文件数据的方法及注意点
pandas是一个高效的数据分析工具。基于其高度抽象的数据结构DataFrame（点击这里了解DataFrame数据结构），几乎可以对数据进行任何你想要的操作。 由于现实世界...
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利用pandas对缺失值进行处理
许多原始数据集中会包含缺失值，这里总结一下常见的对缺失值的处理方式，以及如何通过pandas进行实际操作。 生成一个包含缺失值的DataFrame 通过如下代码，可以构造一个...
