这道题是并查集的题，写过这道题之后，我明白了一点，就是从根上改变所属father域#include#include#include#includeintp[30000+100];inta[30000+100];intfind(intx){if(p[x]==x)returnx;p[x]=find(p[x]);returnp[x]
系统 2019-08-29 22:28:15 2093
第一次python程序1、安装subilme2、新建一个文件夹来单独存放程序（建议）3、在文件夹里空白区域单击右键，选择新建文档4、在查看里勾选显示文件拓展名5、对刚才新建的文本文档重命名，改为xxx.py6、打开subilme软件，在左上角选择打开，找到刚才的xxx.py文件7、在subilme中编写程序，如图8、用快捷键Ctrl+s保存9、用windows+r键调出运行框，输入cmd，并确认10、用cd找到刚才编写的文件的位置，并运行
系统 2019-09-27 17:56:21 2092
经常地我们需要编写跨平台的脚本，但是由于不同的平台的差异性，我们不得不获得当前所工作的平台（操作系统类型）。代码如下：复制代码代码如下:importplatformdefTestPlatform():print("----------OperationSystem--------------------------")#Windowswillbe:(32bit,WindowsPE)#Linuxwillbe:(32bit,ELF)print(platform
系统 2019-09-27 17:54:01 2092
创建列表复制代码代码如下:sample_list=['a',1,('a','b')]Python列表操作复制代码代码如下:sample_list=['a','b',0,1,3]得到列表中的某一个值复制代码代码如下:value_start=sample_list[0]end_value=sample_list[-1]删除列表的第一个值复制代码代码如下:delsample_list[0]在列表中插入一个值复制代码代码如下:sample_list[0:0]=['
系统 2019-09-27 17:53:48 2092
#!/usr/bin/python#-*-coding:UTF-8-*-#######################################createdbybasededato####2018-01-02####监控#####################################importosimportjsonclassMonitor(object):def__init__(self,Cmd):self.Cmd=Cmd#vmsta
系统 2019-09-27 17:53:33 2092
漫谈如果作为一个Python入门，不了解Python装饰器也没什么，但是如果作为一个中级Python开发人员，如果再不对python装饰器熟稔于心的话，那么可能并没有量变积累到质变。我以前也看过很多讲python装饰器的文章，但是都是看了就忘。一方面是没有做太多的练习，二是对它的领会不是很深。希望引以为戒！！！郑传装饰模式如果你了解Java，你肯定听过装饰器模式。在面向对象中，装饰模式指：动态地给一个对象添加一些额外的职责。就增加一些功能来说，装饰模式比生
系统 2019-09-27 17:51:05 2092
队、栈和链表一样，在数据结构中非常基础一种数据结构，同样他们也有各种各样、五花八门的变形和实现方式。但不管他们形式上怎么变，队和栈都有其不变的最基本的特征，我们今天就从最基本，最简单的实现来看看队列和堆栈。不管什么形式的队列，它总有的一个共同的特点就是“先进先出”。怎么理解呢?就像是超市排队结账，先排队的人排在队的前面，先结账出队。这是队列的特征。而堆栈则和队列相反，它是“先进后出”，怎么理解呢?基本所有的编辑器都有一个撤销功能，就是按Ctrl+Z。当你写
系统 2019-09-27 17:50:25 2092
https://www.jianshu.com/p/3afbb01c9ed6摘要：大多数人都听说过关于Cryptocurrency，许多人也许会投资他们的加密货币。但是，投资这种不稳定的货币安全吗？怎样才能确保现投资这些硬币未来一定能带来稳定的收益呢？我们不能确定，但肯定能根据以前的价格产生一个近似值。时序模型是预测的一种方法。许多重要的应用时序预测的领域，例如：销售预测，呼叫中心的通话量，太阳的活动，海潮，股市行为等等。目录理解问题描述和数据集安装库方法
系统 2019-09-27 17:49:45 2092
更详细见：https://blog.csdn.net/Lord_sh/article/details/92653790>>>x=np.arange(0,16).reshape(4,4)>>>xarray([[0,1,2,3],[4,5,6,7],[8,9,10,11],[12,13,14,15]])>>>idx=[[1,0,0,0],[0,1,0,0],[0,1,0,0],[0,0,0,1]]>>>idx[[1,0,0,0],[0,1,0,0],[0,1,
系统 2019-09-27 17:49:14 2092
本文实例讲述了Python利用神经网络解决非线性回归问题。分享给大家供大家参考，具体如下：问题描述现在我们通常使用神经网络进行分类，但是有时我们也会进行回归分析。如本文的问题：我们知道一个生物体内的原始有毒物质的量，然后对这个生物体进行治疗，向其体内注射一个物质，过一段时间后重新测量这个生物体内有毒物质量的多少。因此，问题中有两个输入，都是标量数据，分别为有毒物质的量和注射物质的量，一个输出，也就是注射治疗物质后一段时间生物体的有毒物质的量。数据如下图：其
系统 2019-09-27 17:48:59 2092
