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剑指offer 变态跳台阶

这道题确实是挺变态的,用排列组合一点思路没有,是一道找规律的题目,把n相应的方法数写出来就可以了。这道题弄得爷要吐了,一开始根本没往找规律方向去想。题目:一只青蛙一次可以跳上1级台阶,也可以跳上2级……它也可以跳上n级。求该青蛙跳上一个n级的台阶总共有多少种跳法。思路:关于本题,前提是n个台阶会有一次n阶的跳法。分析如下:说明:1)这里的f(n) 代表的是n个台阶有一...

2019-12-10 21:03:40

剑指offer 跳台阶

题目介绍:一只青蛙一次可以跳上1级台阶,也可以跳上2级。求该青蛙跳上一个n级的台阶总共有多少种跳法(先后次序不同算不同的结果)。思路:本题可以有两种思路,一种是通过组合排列来计算跳法总次数,一种是通过斐波那契数列特性来计算。组合排列法:本方法有一坑,就是在计算时,n的值过大会导致排列组合数值的溢出,此处,通过随算随除的方式将排列组合的计算进行优化。int jumpF...

2019-12-10 20:14:16

两个栈实现一个队列

本题先前在复习王道时碰到过,当时因为写伪代码,只是想让两个栈来回倒,没有考虑其他问题;这次在做题时直接写系统提示我栈调用次数太多,段错误了。错误代码如下:class Solution{public: void push(int node) { stack1.push(node); } int pop() { int head;...

2019-12-10 15:38:26

爬取某单位网页上发布的文书信息

因为听说某单位的网页反爬机制弱,所以我作死爬了该单位近期发布的文书信息,学习相关案例并对自己以示警戒。首先打开该网页对应的html代码分析想要得到的信息存在哪里。经过分析,得知这些位置是存放文书对应表项的地方。然后找页码链接,先爬下6页来学习学习。 得到这两个位置之后,就可以写代码了,下面附代码:from bs4 import BeautifulSoupimport r...

2019-01-19 20:52:12

爬取B站弹幕

最近几天学习爬虫,便爬取了B站的弹幕,本篇博文记录的是爬取弹幕的方法一,近期会更新方法二。下面是流程:1.随意打开一个B站视频,按F12,点开network按键,在左上方的输入区输入 list 便可找到相应的弹幕数据包。 点开这个包是这个形式的网站这里面就有明文的弹幕,但通过requests获得的response是经过utf-8编码加密过的,想要获得弹幕内容还要解密。下...

2019-01-18 16:59:51

python学习笔记——6. 模块和高级用法

模块即C++中的库 # 用import导入模块import mathprint(math.sqrt(16)) # => 4.0# 也可以从模块中导入个别值from math import ceil, floorprint(ceil(3.7)) # => 4.0print(floor(3.7)) # => 3.0# 可以导入一个模块中所有值# 警告...

2018-08-14 22:45:41

python学习笔记——5. 类与面向对象

#关于python类的封装class People(): haha = 100 def __init__(self, name, age, id): self.id = id self.age = age self.name = name def say(self): print("My name is",...

2018-08-14 22:42:37

python学习笔记——4. 函数

更新: 函数的闭包特性:1,发生在嵌套函数中;2,内层函数用到了外层函数的变量;3,外层函数返回了内部函数的函数名def Hanshu1(b): a = 3 def Hanshu2(c): print(a+b+c) return Hanshu2x = Hanshu1(7)x(2)x(6)有闭包作用的装饰器:# 装饰器会将内部函数...

2018-08-14 22:30:41

python学习笔记——3. 流程控制和迭代器

# 先随便定义一个变量some_var = 5# 这是个if语句。注意缩进在Python里是有意义的# 印出"some_var比10小"if some_var > 10: print("some_var比10大")elif some_var < 10: # elif句是可选的 print("some_var比10小")else: ...

2018-08-14 21:46:21

python学习笔记——2. 变量和集合

# print是内置的打印函数print("I'm Python. Nice to meet you!")# 在给变量赋值前不用提前声明# 传统的变量命名是小写,用下划线分隔单词some_var = 5some_var # => 5# 访问未赋值的变量会抛出异常# 参考流程控制一段来学习异常处理# some_unknown_var # 抛出NameError# ...

2018-08-14 21:27:00

python学习笔记——1. 原始数据类型和运算符

# 用井字符开头的是单行注释""" 多行字符串用三个引号 包裹,也常被用来做多 行注释"""# 整数3 # => 3# 算术没有什么出乎意料的1 + 1 # => 28 - 1 # => 710 * 2 # => 20# 但是除法例外,会自动转换成浮点数35 / 5 # => 7.05 / 3 # =&gt..

2018-08-14 20:41:52

利用最近邻算法(knn)实现手写数字分类

最近邻算法knn原理:找到最近的k个邻居(样本),在前k个样本中选择频率最高的类别作为预测结果。算法步骤为:1)算距离:给定测试对象,计算它与训练集中的每个对象的距离2)找邻居:圈定距离最近的k个训练对象,作为测试对象的近邻3)做分类:根据这k个近邻归属的主要类别,来对测试对象分类...

2018-07-13 11:44:11

OPENCV自带级联分类器程序的训练与测试

在本文中我将利用 opencv 3.0 自带级联分类器将图片集训练得出训练好的分类器,通过程序调用的方法调用训练好的分类器进而检测行人。首先应找到级联分类器的位置所在,其位置一般应在opencv安装的根目录中,选中我划出的两个程序复制到训练集文件夹中。两者的作用分别是:opencv_createsamples用于准备训练用的正样本数据和测试数据,能够生成能被opencv_traincascade程...

2018-07-12 22:42:17

利用opencv中HOGDescriptor类的行人检测接口进行 行人检测

加上这个一共做了两种版本行人检测了,一个是利用

2018-07-12 21:36:51

图像处理常用边缘检测算子总结

不同图像灰度不同,边界处一般会有明显的边缘,利用此特征可以分割图像。需要说明的是:边缘和物体间的边界并不等同,边缘指的是图像中像素的值有突变的地方,而物体间的边界指的是现实场景中的存在于物体之间的边界。有可能有边缘的地方并非边界,也有可能边界的地方并无边缘,因为现实世界中的物体是三维的,而图像只具有二维信息,从三维到二维的投影成像不可避免的会丢失一部分信息;另外,成像过程中的光照和噪声也是不可避免

2018-05-06 22:11:14

图像处理笔记二(阙值、霍夫变换、重映射)

阙值化阙值是指“边界值”,可以用于划分两类不同性质的数值的界限。阙值法是基于图像中物体和背景之间的灰度差异而进行的像素级图像分割。为了从一幅图像中提取出我们所需要的部分,应该用图像中每一个像素点的灰度值与选取的阙值进行比较,按照阙值类型确定处理方法。霍夫变换用途:在灰度图像中寻找直线或识别几何形状。原理:先将图像转化为二值图像,再将各个像素点由在笛卡尔坐标系下的坐标转化为极坐标系中的坐标,然后统计...

2018-05-06 21:59:09

图像处理方面的笔记——滤波处理和形态学处理

关于滤波处理图像滤波是指尽量保留图像细节特征的情况下对目标图像的噪声进行抑制。其目的有二:提取对象特征作为图像识别的特征模式和消除图像数字化过程中混入的噪声。消除图像中的噪声成分叫做图像的平滑化或滤波操作。信号或图像的能量大部分集中于幅度谱的低频和中频段,而在高频段,有用的信息经常被噪声淹没。故,能够降低噪声影响的滤波器的工作原理是降低高频成分幅度。

2018-05-05 22:21:21

关于opencv中ROI区域的理解

在OpenCV中,图像矩阵用Mat类来进行存储。Mat类由两部分组成:矩阵头(包括矩阵尺寸、储存方法、存储地址等信息)和一个指向存储像素矩阵的指针(根据存储方法的不同矩阵的维度也会不同)。Mat的复制拷贝由于Mat的组成亦可分为两中形式:1.只复制指向原图像矩阵的指针和信息头而不复制图像矩阵;Mat A, C;// 仅创建信息头部分 A = imread("1.jpg", CV_LOAD_...

2018-05-03 21:24:12

图论中不带权的图的邻接矩阵的平方的意义

最近做图论的题的时候遇到了这样一个选择题,问,存在某不带权图的邻接矩阵A,则A*A所得矩阵中[i][j]的意义是什么。这个题在作答的时候没怎么看,就填了:表示图中i点和j点之间有邻接边。然而大家都知道,我所填得答案是说邻接矩阵A中的[i][j]的意义,并不是A*A。所以事后我结合百度然后自己有分析了一遍,发现了其中的规律:A*A中第i行第j列的数据表示从i点走两步到j点的路径条数。

2017-11-14 21:26:05

数组实现“堆”(数据结构)

“堆”是一种特殊的树形数据结构,他满足堆的特性:父节点一定不会小于子节点(或大于)。所有的堆都有着完全二叉树的结构,与完全二叉树不同的就是堆的左子节点的值和右子节点的值没有特定的大小关系。数组实现堆相对于链表更好理解,但相应的也需要标记出数组的光标位置和数组的大小。下面以一个最大堆为例子:结构体:typedef struct Heap{ ElementType *da

2017-11-09 17:07:02

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