首页 > 其他分享 >2024-10-24 学习人工智能的Day14 pandas(1)

2024-10-24 学习人工智能的Day14 pandas(1)

时间：2024-10-24 18:20:44浏览次数：3  
标签：24 10 Series DataFrame Day14 result pd print data

一、基础

1、概述

  • Pandas 是一个开源的第三方 Python 库，从 Numpy 和 Matplotlib 的基础上构建而来
  • Pandas 名字衍生自术语 “panel data”（面板数据）和 “Python data analysis”（Python 数据分析）
  • Pandas 已经成为 Python 数据分析的必备高级工具，它的目标是成为强大、灵活、可以支持任何编程语言的数据分析工具
  • Pandas 是 Python 语言的一个扩展程序库，用于数据分析
  • Pandas 是一个开放源码、BSD 许可的库，提供高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具
  • Pandas 一个强大的分析结构化数据的工具集，基础是 Numpy（提供高性能的矩阵运算）
  • Pandas 可以从各种文件格式比如 CSV、JSON、SQL、Microsoft Excel 导入数据
  • Pandas 可以对各种数据进行运算操作，比如归并、再成形、选择，还有数据清洗和数据加工特征
  • Pandas 广泛应用在学术、金融、统计学等各个数据分析领域
  • Pandas 的出现使得 Python 做数据分析的能力得到了大幅度提升，它主要实现了数据分析的五个重要环节：加载数据、整理数据、操作数据、构建数据模型、分析数据

2、安装

pip install pandas -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

3、内置数据结构

Pandas 在 ndarray 数组（NumPy 中的数组）的基础上构建出了两种不同的数据结构，分别是 Series（一维数据结构）、DataFrame（二维数据结构）：

  • Series 是带标签的一维数组，这里的标签可以理解为索引，但这个索引并不局限于整数，它也可以是字符类型，比如 a、b、c 等
  • DataFrame 是一种表格型数据结构，它既有行标签，又有列标签
数据结构维度说明
Series1该结构能够存储各种数据类型，比如字符数、整数、浮点数、Python 对象等，Series 用 name 和 index 属性来描述数据值。Series 是一维数据结构，因此其维数不可以改变
DataFrame2DataFrame 是一种二维表格型数据的结构，既有行索引，也有列索引。行索引是 index，列索引是 columns。 在创建该结构时，可以指定相应的索引值

4、Series

Pandas Series 类似表格中等一个列（column），类似于一维数组，可以保存任何数据类型 Series 由索引（index）和列组成，函数：

函数名参数
pandas.Series(data,index,dtype)data：一组数据（ndarray 类型）
index：数据索引标签，如果不指定，默认从 0 开始
dtype：数据类型，默认会自己判断
copy：表示对 data 进行拷贝，默认为 False

4.1 创建 Series 对象的方式

4.1.1 创建 Series 空对象
import pandas as pd

# Series 空对象
def one():
    series_one = pd.Series(dtype='f8')
    print('空对象：\n', series_one)

直接赋值创建Series 对象

series_one = pd.Series([1,2,3,4,5], dtype='f8')
print('Series对象：\n', series_one)
4.1.2 ndarray 创建 Series 对象
import pandas as pd
import numpy as np

# ndarray 创建 Series 对象
def two():
    array_one = np.array(['小明','小红','小紫'])
    index = np.arange(3)
    series_one = pd.Series(data=array_one, index=index)
    print('ndarray 创建 Series 对象：')
    print(series_one)
4.1.3 字典创建 Series 对象
import pandas as pd

# 字典创建 Series 对象
def three():
    data = {"name":"陈蕾","gender":"男"}
    result = pd.Series(data=data)
    print('字典创建 Series 对象：')
    print(result)
4.1.4 标量创建 Series 对象
# 标量创建 Series 对象
def four():
    result = pd.Series(data=5,index=[1,2,3,4,5])
    print('标量创建 Series 对象：')
    print(result)

4.2 访问 Series 数据

import pandas as pd

def five():
    data = {"name": "陈蕾", "gender": "男"}
    result = pd.Series(data=data)
    print(result["name"])
    print(result[1])

4.3 Series 常用属性

名称属性
axes以列表的形式返回所有行索引标签
dtype返回对象的数据类型
empty返回一个布尔值，用于判断数据对象是否为空
ndim返回输入数据的维数
size返回输入数据的元素数量
values以 ndarray 的形式返回 Series 对象
index返回一个RangeIndex对象，用来描述索引的取值范围

案例：

import pandas as pd

def six():
    result = pd.Series(['a','b','c','d','e'])
    print("以列表的形式返回所有行索引标签：",result.axes)
    print("返回对象的数据类型：",result.dtype)
    print("返回一个布尔值，用于判断数据对象是否为空",result.empty)
    print("返回输入数据的维数：",result.ndim)
    print("返回输入数据的元素数量：",result.size)
    print("以 ndarray 的形式返回 Series 对象：",result.values)
    print("返回一个 RangeIndex 对象，用来描述索引的取值范围：",result.index)

输出：

以列表的形式返回所有行索引标签： [RangeIndex(start=0, stop=5, step=1)]
返回对象的数据类型： object
返回一个布尔值，用于判断数据对象是否为空： False
返回输入数据的维数： 1
返回输入数据的元素数量： 5
以 ndarray 的形式返回 Series 对象： ['a' 'b' 'c' 'd' 'e']
返回一个 RangeIndex 对象，用来描述索引的取值范围： RangeIndex(start=0, stop=5, step=1)

4.4 Series 常用方法

4.4.1 head() 和 tail()

查看 Series 的某一部分数据，使用 head() 或者 tail() 方法。其中 head() 返回前 n 行数据，默认显示前 5 行数据，tail() 返回后 n 行数据，默认为后 5 行

案例：

import pandas as pd

# head() 返回前 n 行数据，默认显示前 5 行数据，tail() 返回后 n 行数据，默认为后 5 行
def seven():
    result = pd.Series(['a','b','c','d','e','f'])
    print("head() 返回前 5 行数据：")
    print(result.head())
    print("tail() 返回后 5 行数据：")
    print(result.tail())
4.4.2 isnull() 和 nonull()

isnull() 和 nonull() 用于检测 Series、DataFrame 中的缺失值。所谓缺失值，顾名思义就是值不存在、丢失、缺少

  • isnull()：如果为值不存在或者缺失，则返回 True
  • notnull()：如果值不存在或者缺失，则返回 False

案例：

import pandas as pd

'''
    isnull() 和 nonull() 用于检测 Series 中的缺失值
        isnull()：如果为值不存在或者缺失，则返回 True
        notnull()：如果值不存在或者缺失，则返回 False
'''
def eight():
    result = pd.Series(['a','b','c','d','e','f',None])
    print("isnull()如果为值不存在或者缺失，则返回 True：")
    print(result.isnull())
    print("notnull()如果值不存在或者缺失，则返回 False：")
    print(result.notnull())
    #过滤掉缺失值
    print(result[result.notnull()])

5、DataFrame

  • DataFrame 一个表格型的数据结构，既有行标签（index），又有列标签（columns），它也被称异构数据表，所谓异构，指的是表格中每列的数据类型可以不同，比如可以是字符串、整型或者浮点型等。

  • DataFrame 的每一行数据都可以看成一个 Series 结构，只不过，DataFrame 为这些行中每个数据值增加了一个列标签

  • 同 Series 一样，DataFrame 自带行标签索引，默认为“隐式索引”即从 0 开始依次递增，行标签与 DataFrame 中的数据项一一对应当然你也可以用“显式索引”的方式来设置行标签

  • DataFrame 构造方法如下：

函数名参数
pd.DataFrame( data, index, columns, dtype, copy)data：一组数据（ndarray、series, map, lists, dict 等类型）
index：索引值，或者可以称为行标签
coumns：列标签，默认为 RangeIndex （0, 1, 2, …, n）
dtype：数据类型
copy：默认为 False，表示复制数据 data

5.1 创建 DataFrame 对象

创建 DataFrame 对象的方式：

  • 列表
  • 字典
  • Series
  • Numpy ndarrays
  • 另一个 DataFrame
5.1.1 创建 DataFrame 空对象
import pandas as pd

# 创建 DataFrame 空对象
def one():
    result = pd.DataFrame()
    print(result)
5.1.2 列表创建 DataFrame 对象

案例：

import pandas as pd

# 列表创建 DataFrame 对象
def three():
    data = ['小明','小红','小紫']
    column = ['name']
    result = pd.DataFrame(data=data,columns=column)
    print(result)
5.1.2 列表嵌套列表创建 DataFrame 对象

案例：

import pandas as pd

# 列表创建 DataFrame 对象
def three():
    data = [['小米', 18], ['小红', 19], ['小紫', 20]]
    result = pd.DataFrame(data=data,columns=['name','age'])
    print(result)
5.1.3 列表嵌套字典创建 DataFrame 对象

**案例：**如果其中某个元素值缺失，也就是字典的 key 无法找到对应的 value，将使用 NaN 代替。

import pandas as pd

# 列表嵌套字典创建 DataFrame 对象
def four():
    data = [{'name': "张三", 'age': 18},{'name': "小红", 'gender': "男", 'age': 19}]
    result = pd.DataFrame(data=data)
    print(result)
5.1.4 字典创建 DataFrame 对象

案例：

import pandas as pd

# 典创建 DataFrame 对象
def five():
    data = {"name":['小米','小红','小紫'],"age":[18,19,20]}
    result = pd.DataFrame(data=data)
    print(result)
5.1.5 字典嵌套列表创建一个 DataFrame 对象

**案例：**如果键 key 在字典键中不存在，对应值为 NaN。

import pandas as pd

# 字典嵌套列表创建一个 DataFrame 对象
def six():
    data = [{'name': "张三", 'age': 18},{'name': "小红", 'gender': "男", 'age': 19}]
    result = pd.DataFrame(data=data,index=['one','two'],columns=['name','age'])
    result1 = pd.DataFrame(data=data,index=['one','two'],columns=['name','gender'])
    print(result)
    print(result1)
5.1.6 Series 创建 DataFrame 对象

**案例：**对于 one 列而言，此处虽然显示了行索引 ‘d’，但由于没有与其对应的值，所以它的值为 NaN。

import pandas as pd

# Series 创建 DataFrame 对象
def seven():
    data = {'one': pd.Series([1, 2, 3], index=['a', 'b', 'c']),
            'two': pd.Series([1, 2, 3, 4], index=['a', 'b', 'c', 'd'])}
    result = pd.DataFrame(data=data)
    print(result)

第一列Series比第二列少一个元素，则以NaN填充，数据类型转换为float

5.2 列索引操作

​ DataFrame 可以使用列索（columns index）引来完成数据的选取、添加和删除操作

5.2.1 选取数据
import pandas as pd

# 选取数据
def eight():
    data = {'one': pd.Series([1, 2, 3], index=['a', 'b', 'c']),
            'two': pd.Series([1, 2, 3, 4], index=['a', 'b', 'c', 'd'])}
    result = pd.DataFrame(data=data)
    print(result)
    print(result['one'])
5.2.2 添加数据

**案例1：**添加新列

import pandas as pd

# 添加数据
def nine():
    data = {'one': pd.Series(data=[1, 2, 3], index=['a', 'b', 'c']),
            'two': pd.Series(data=[1, 2, 3, 4], index=['a', 'b', 'c', 'd'])}
    result = pd.DataFrame(data=data)
    result['three'] = pd.Series(data=[11, 22, 33], index=['a', 'b', 'c'])
    print("使用 df['列'] = 值，插入新的数据列：")
    print(result)

案例2：在指定的位置插入新列

使用insert方法在指定位置插入新列，参数：

  • loc: 插入位置的列索引。
  • column: 新列的名称。
  • value: 要插入的 Series。
# 创建一个 DataFrame
data = {
    'A': [1, 2, 3, 4],
    'B': [5, 6, 7, 8],
    'C': [9, 10, 11, 12]
}
df = pd.DataFrame(data, index=['a', 'b', 'c', 'd'])

# 使用 insert 方法在位置 1 插入新列 'D'
df.insert(1, 'D', [13, 14, 15, 16])

print("插入新列后的 DataFrame:")
print(df)
5.2.3 修改数据
import pandas as pd

# 修改数据
def ten():
    data = {'one': pd.Series(data=[1, 2, 3], index=['a', 'b', 'c']),
            'two': pd.Series(data=[1, 2, 3, 4], index=['a', 'b', 'c', 'd'])}
    result = pd.DataFrame(data=data)
    print(result)
    result['two'] = pd.Series(data=[1,2,3],index=['a','b','c'])
    print("修改数据：")
    print(result)
5.2.4 删除数据

. 通过drop方法删除 DataFrame 中的数据，默认情况下，drop() 不会修改原 DataFrame，而是返回一个新的 DataFrame。

语法：

DataFrame.drop(labels=None, axis=0, index=None, columns=None, level=None, inplace=False, errors='raise')

参数：

  1. labels：
    • 类型：单个标签或列表。
    • 描述：要删除的行或列的标签。如果 axis=0，则 labels 表示行标签；如果 axis=1，则 labels 表示列标签。
  2. axis：
    • 类型：整数或字符串，默认为 0。
    • 描述：指定删除的方向。axis=0 或 axis=‘index’ 表示删除行，axis=1 或 axis=‘columns’ 表示删除列。
  3. index：
    • 类型：单个标签或列表，默认为 None。
    • 描述：要删除的行的标签。如果指定，则忽略 labels 参数。
  4. columns：
    • 类型：单个标签或列表，默认为 None。
    • 描述：要删除的列的标签。如果指定，则忽略 labels 参数。
  5. level：
    • 类型：整数或级别名称，默认为 None。
    • 描述：用于多级索引（MultiIndex），指定要删除的级别。
  6. inplace：
    • 类型：布尔值，默认为 False。
    • 描述：如果为 True，则直接修改原 DataFrame，而不是返回一个新的 DataFrame。
  7. errors：
    • 类型：字符串，默认为 ‘raise’。
    • 描述：指定如何处理不存在的标签。‘raise’ 表示抛出错误，‘ignore’ 表示忽略错误。

**案例1：**删除列

import pandas as pd

result = pd.DataFrame()
result['one'] = pd.Series([1, 2, 3, 4], index=['a', 'b', 'c', 'd'])
result['two'] = pd.Series([5, 6, 7, 8], index=['a', 'b', 'c', 'd'])
print(result)

result1 = result.drop(['one'],axis=1)
print(result1)

案例2：删除行

result = pd.DataFrame()
result['one'] = pd.Series([1, 2, 3, 4], index=['a', 'b', 'c', 'd'])
result['two'] = pd.Series([5, 6, 7, 8], index=['a', 'b', 'c', 'd'])
print(result)

result1 = result.drop(['a'],axis=0)
print(result1)

案例3：直接删除原DataFrame和行或列

result = pd.DataFrame()
result['one'] = pd.Series([1, 2, 3, 4], index=['a', 'b', 'c', 'd'])
result['two'] = pd.Series([5, 6, 7, 8], index=['a', 'b', 'c', 'd'])
print(result)

result.drop(['a'], axis=0, inplace=True)
print(result)

5.3 行索引操作

5.3.1 loc 选取数据

df.loc[] 只能使用标签索引，不能使用整数索引。当通过标签索引的切片方式来筛选数据时，它的取值前闭后闭，也就是只包括边界值标签（开始和结束）

loc方法返回的数据类型：

1.如果选择单行或单列，返回的数据类型为Series

2.选择多行或多列，返回的数据类型为DataFrame

3.选择单个元素(某行某列对应的值)，返回的数据类型为该元素的原始数据类型（如整数、浮点数等）。

语法：

DataFrame.loc[row_indexer, column_indexer]

参数：

  • row_indexer：行标签或布尔数组。
  • column_indexer：列标签或布尔数组。

案例：

import pandas as pd

# 创建一个示例 DataFrame
data = {
    'A': [1, 2, 3, 4],
    'B': [5, 6, 7, 8],
    'C': [9, 10, 11, 12]
}
df = pd.DataFrame(data, index=['a', 'b', 'c', 'd'])

# 使用 loc 选择数据
print(df.loc['a'])  # 选择行标签为 'a' 的行
print(df.loc['a':'c'])  # 选择行标签从 'a' 到 'c' 的行
print(df.loc['a', 'B'])  # 选择行标签为 'a'，列标签为 'B' 的元素
print(df.loc[['a', 'c'], ['A', 'C']])  # 选择行标签为 'a' 和 'c'，列标签为 'A' 和 'C' 的数据
5.3.2 iloc 选取数据

​ iloc 方法用于基于位置（integer-location based）的索引，即通过行和列的整数位置来选择数据。

语法：

DataFrame.iloc[row_indexer, column_indexer]

参数：

  • row_indexer：行位置或布尔数组。
  • column_indexer：列位置或布尔数组。

案例：

import pandas as pd

# 创建一个示例 DataFrame
data = {
    'A': [1, 2, 3, 4],
    'B': [5, 6, 7, 8],
    'C': [9, 10, 11, 12]
}
df = pd.DataFrame(data, index=['a', 'b', 'c', 'd'])

# 使用 iloc 选择数据
print(df.iloc[0])  # 选择第 0 行的数据
print(df.iloc[0:2])  # 选择第 0 到 1 行的数据
print(df.iloc[0, 1])  # 选择第 0 行，第 1 列的元素
print(df.iloc[[0, 2], [0, 2]])  # 选择第 0 和 2 行，第 0 和 2 列的数据
5.3.3 切片多行选取

​ 通过切片的方式进行多行数据的选取

案例：

import pandas as pd

# 创建一个示例 DataFrame
data = {
    'A': [1, 2, 3, 4],
    'B': [5, 6, 7, 8],
    'C': [9, 10, 11, 12]
}
df = pd.DataFrame(data, index=['a', 'b', 'c', 'd'])

# 使用 df[0:2] 选择前两行
result = df[0:2]
print(type(result))  # 输出: <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
print(result)

切片获取行和通过iloc方法获取行从结果上没有区别，切片是基于位置的切片操作，iloc是基于位置的索引操作。

5.3.4 添加数据行

append() 方法用于将一个 Series 或 DataFrame 追加到另一个 DataFrame 的末尾。

语法：

DataFrame.append(other, ignore_index=False, verify_integrity=False, sort=False)

参数：

  1. other：
    • 类型：Series 或 DataFrame。
    • 描述：要追加的数据。
  2. ignore_index：
    • 类型：布尔值，默认为 False。
    • 描述：如果为 True，则忽略原 DataFrame 的索引，并生成新的整数索引，索引值默认从0开始。
  3. verify_integrity：
    • 类型：布尔值，默认为 False。
    • 描述：如果为 True，则在创建具有重复索引的 DataFrame 时引发 ValueError。
  4. sort：
    • 类型：布尔值，默认为 False。
    • 描述：如果为 True，则在追加之前对列进行排序。

案例：

import pandas as pd

# 创建一个示例 DataFrame
data = {
    'A': [1, 2, 3],
    'B': [4, 5, 6]
}
df = pd.DataFrame(data, index=['a', 'b', 'c'])

# 创建一个示例 Series
new_row = pd.Series({'A': 7, 'B': 8}, name='d')

# 使用 append 追加 Series
df = df.append(new_row)

print(df)

# 创建另一个示例 DataFrame
new_data = {
    'A': [9, 10],
    'B': [11, 12]
}
new_df = pd.DataFrame(new_data, index=['e', 'f'])

# 使用 append 追加 DataFrame
df = df.append(new_df)

print(df)

案例2：添加新行

使用loc方法添加新行

# 创建一个 DataFrame
data = {
    'A': [1, 2, 3, 4],
    'B': [5, 6, 7, 8],
    'C': [9, 10, 11, 12]
}
df = pd.DataFrame(data, index=['a', 'b', 'c', 'd'])

# 添加新行 'e'
df.loc['e'] = [17, 18, 19, 20]

print("添加新行后的 DataFrame:")
print(df)
5.3.5 删除数据行

​ 您可以使用行索引标签，从 DataFrame 中删除某一行数据。如果索引标签存在重复，那么它们将被一起删除。使用的是 drop 函数

案例：

import pandas as pd
    
# 删除数据行
def sixteen():
    data = {'one': pd.Series([1, 2, 3], index=['a', 'b', 'c']),
            'two': pd.Series([1, 2, 3, 4], index=['a', 'b', 'c', 'd'])}
    result = pd.DataFrame(data=data)
    print("原数据：")
    print(result)
    print("drop 函数删除值：", )
    result2 = result.drop('a')
    print(result2)

5.4 常用属性和方法

​ DataFrame 的属性和方法，与 Series 基本相同

名称属性和方法描述
T行和列转置。
axes返回一个仅以行轴标签和列轴标签为成员的列表。
dtypes返回每列数据的数据类型。
emptyDataFrame中没有数据或者任意坐标轴的长度为0，则返回True。
ndim轴的数量，也指数组的维数。
shape返回一个元组，表示了 DataFrame 维度。
sizeDataFrame中的元素数量。
values使用 numpy 数组表示 DataFrame 中的元素值。
head()返回前 n 行数据。
tail()返回后 n 行数据。

案例：

data = {"A": [1, 2, 3, 4], "B": [5, 6, 7, 8]}
df = pd.DataFrame(data=data, index=['a', 'b', 'c', 'd'])
print(df.T)
print(df.axes)
print(df.dtypes)
print(df.empty)
print(df.ndim)
print(df.shape)
print(df.size)
print(df.values)
print(df.head(3))
print(df.tail(3))

标签：24,10,Series,DataFrame,Day14,result,pd,print,data
From： https://blog.csdn.net/ctrey_/article/details/143216238

相关文章

  • 双通道16bit 10G 采样，带宽2.5 GHz
    今天，Spectrum很高兴地宣布，我们的下一代超快AWG卡的发布。M5i.63xx系列来了！TodaySpectrumInstrumentationispleasedtoannouncethereleaseofournextgenerationofultrafastAWGcards.TheM5i.63xxseriesishere!双通道和单通道型号现已推出四款新板卡，输出速率......
  • 都市 天际线2|豪华中文|V1.1.10F1-天成之境-盛世华庭+全DLC|解压即撸|
     都市天际线II Cities:SkylinesII城市天际线通过有史以来最逼真的城市建造游戏，从头开始建设一座城市，并将其转变为繁荣的大都市。以前所未有的庞大规模进行建造，您的创意和问题解决能力都将面临全新层次的考验。利用深度模拟与生动运转的经济系统，您将能毫不......
  • 2024-10-24 瀑布流（vue3）
    效果图： 代码： <template><divid="waterfallContainer"class="waterfall-container"><divv-for="(column,columnIndex)incolumns":key="columnIndex"class="waterfall-column">......
  • 拉普拉斯变换10.24
    目录1.拉普拉斯变换2.拉普拉斯收敛域3.导数的拉普拉斯变换推导过程5.传递函数6.电感电阻电路动态方程拉氏变换常数输入L逆变换7.控制系统传递函数8.非零初始状态的传递函数1.拉普拉斯变换\[\mathscr{L}[f(t)]=F(s)=\int^\infty_0f(t)e^{-st}dt\]$s=\sigma+j\ome......
  • 多校A层冲刺NOIP2024模拟赛12
    多校A层冲刺NOIP2024模拟赛12\(T1\)A.Alice和璀璨花\(65pts/65pts/65pts\)部分分测试点\(1\sim10\)：设\(f_{i,j}\)表示前\(i\)位中生长趋势子序列长度为\(j\)时的末尾最小元素，然后进行暴力转移。测试点\(11\sim13\)：观察到至多选择\(\left\lceil\log_......
  • 20241024比赛总结
    T1数位设\(dp_{i,0/1}\)表示前i位，最后一段是/不是d倍数的方案数令\(d=2^x5^ym\)可以将模d同余转化为模\(2^x\)，\(5^y\),\(m\)分别同余因为\(2^{20}=1048576>10^6\)所以，当\(j<=i-20\)时，前两项的结果均为0所以首先可以开两个前缀和，求sum[i-1]*10+s[i]-'0'对前两项的取模结果......
  • 24.10.24
    A大家使用了整体二分+可撤销并查集，倍增等方法...考虑线段树合并。在跑Kruskal时，如果一个询问的两个点在同一个连通块内，那么这个询问就是可回答的，但是可回答不一定要回答，因为如果此后加的边权相同那么其实里面的点还能再往外走。所以在加边时如果新加的边权大于连通块边权，那......
  • 2024牛客暑期多校训练营9 B.Break Sequence
    设\(f_i\)表示最后一个区间以\(a_i\)结尾的方案总数，也即前\(i\)个数的方案总数。最后的答案是\(f_n\)。很容易得到转移方程：\[f_i=\sum_{j=1}^{i-1}f_j\]其中，需要保证\(a_i\sima_j\)是一个合法区间才能累加，这个检查的过程可以通过\(j\)倒序并计算不合法的数的个......
  • 『模拟赛』多校A层冲刺NOIP2024模拟赛12
    Rank挂了不少，还行A.Alice和璀璨花签。一眼最长上升子序列，昨天在AT专题里刚见过，不过赛时没想到离散化之后树状数组，所以打的动态开点，结果细节挂了30pts。和最长上升子序列思路基本一致，直接区间查询\([1,a_i-1]\)的最大值，然后在\(a_i\timesb_{f_i}\)插入\(f_i\)......
  • 10.23 闲话
    10.23闲话图论复习还有2天就复赛了，现在暂时不知道做啥题了，写一下这两天复习的图论知识。1.存图方式(1.)邻接矩阵没什么好说的，最简单的存图方式，一眼就会。定义矩阵数组\(a[n][n](n为点的数量数)\)，\(a[u][v]=w\)代表\(u,v\)之间存在一条权值为\(w\)的路径。由于采用......

赞助商

阅读排行

网站主页关于我们联系我们网站地图

本网站内容转载自其他媒体，侵权联系[admin##ips99.com]。

Copyright © 2020-2023 IPS99 版权所有 IPS99