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better bench 简介：CS博士；研究领域：类脑计算、持续学习、AI、数据挖掘、自然语言处理、数学建模。
解决LeetCode "搜索旋转排序数组" 问题的Python实现代码。代码使用了二分查找算法，首先检查目标值是否存在于数组中，然后通过比较数组中间值与数组首尾值来确定应该在数组的哪一半继续搜索，直到找到目标值或搜索范围为空。如果找到目标值，返回其索引；如果搜索结束仍未找到，返回 -1。
两种解决LeetCode "搜索二维矩阵" 问题的方法的Python实现。第一种方法是从二维矩阵的右上角开始线性搜索，通过比较当前元素与目标值来决定搜索方向。第二种方法是将二维矩阵视为一维数组进行二分查找，通过计算中间元素的行列索引来更新搜索区间。两种方法都旨在高效地判断目标值是否存在于给定的有序二维矩阵中。
本文提供了一种使用快慢指针法在原地删除升序数组中重复元素的Python实现，返回删除后数组的新长度，同时保持元素的相对顺序。
文章讨论了生成模型和判别模型在数据挖掘中的区别、原理、优缺点，并提供了一些常见的模型示例。
LeetCode "合并区间" 问题的Python实现代码。
本文提供了参加"钉钉杯大学生大数据挑战赛"初赛B的航班数据分析与预测项目的Python代码实现Baseline。内容包括题目背景、思路分析、训练集和测试集的预处理、模型训练与预测、特征重要性分析，以及代码下载链接。预处理步骤涉及读取数据、时间信息处理、前序航班延误时间计算、天气信息匹配等。模型训练使用了Gradient Boosting Classifier，并对模型的准确率和特征重要性进行了评估。
在Deepin 20系统上安装和使用Apache Spark的详细教程，包括安装Java JDK、下载和解压Spark安装包、配置环境变量和Spark配置文件、启动和关闭Spark集群的步骤，以及使用Spark Shell和PySpark进行简单操作的示例。
LeetCode "买卖股票的最佳时机 II" 问题的Python代码实现，采用贪心算法在股票价格上升的每一天买入并卖出，以获得最大利润。
LeetCode "加油站" 问题的Python实现代码，采用了一种优化的贪心算法。代码中通过两个指针i和j来模拟汽车的行驶过程，remain变量用来记录当前剩余油量。如果在某次循环中能够回到起始点i，则返回起始点索引；如果无法完成一圈，则移动到下一个可能的起始点继续尝试，直到找到可行的起始点或确定无法绕圈。如果整个过程结束后仍未找到解决方案，则返回-1。
本文是关于2022年海尔公司数据挖掘工程师岗位的笔试题目分享，包括18个逻辑选择题和2个初级编程题。选择题覆盖了数学规律、字母顺序、单词排序、数列规律和加密方法等；编程题包括计算数字中奇数位之和，以及判断信号发送和接收字符串是否一致并输出错误字符的函数。文章还提供了部分题目的解析和编程题的代码示例。
本文介绍了参加"钉钉杯大学生大数据挑战赛"初赛A的银行卡电信诈骗危险预测项目的Baseline方案，包括问题分析、Python实现（含数据探索、模型训练调参、特征工程、模型评价和可视化）、以及代码下载链接。
文章提供了解决LeetCode "摆动序列" 问题的Python实现代码，通过遍历整数数组并使用两个变量 down 和 up 来记录正差和负差摆动序列的长度，最终返回最长摆动子序列的长度。
解决LeetCode "最接近的三数之和" 问题的Python实现，通过排序和双指针法，记录并更新与目标值最接近的三数之和。
LeetCode "三数之和" 问题的Python实现代码，通过排序、双指针和跳过重复元素的方法找出所有和为0的不重复三元组。
关于SHEIN公司数据挖掘工程师岗位的笔试题目分享，包括10个选择题（涉及Naive Bayes、XGBoost与LightGBM原理及对比分析、逻辑回归等），2个问答题（讨论逻辑回归特征离散化的原因和机器学习中常见的最优化方法），以及2个编程题（二叉树的最小深度和硬币找零问题的动态规划解法）。
解决LeetCode "跳跃游戏"问题的Python实现代码，使用了贪心算法的思路。代码中初始化最远可到达位置 max_k，并遍历数组 nums，通过更新 max_k 来记录每次能跳到的最远位置，如果在任何时刻 max_k 大于或等于数组的最后一个索引，则返回 True，表示可以到达数组的末尾；如果当前索引 i 超出了 max_k，则返回 False，表示无法继续前进。时间复杂度为 O(n)，空间复杂度为 O(1)。
在Matlab上安装并运行冰壶仿真游戏的详细教程，包括编译环境准备、通过APP安装或直接运行源代码的方式，以及游戏的基本操作步骤。
解决Matlab使用Mex时出现的"Real Time Execution"错误的步骤，即通过安装"MATLAB 支持 MinGW-w64 C/C++ 编译器"这个包来确保编译器设置正确。
主成分分析（PCA）的原理和算法过程。
首先对气球的结束坐标进行排序，然后使用贪心算法，按顺序选择每个气球的结束坐标作为射箭的点，只要气球的开始坐标大于前一个气球的结束坐标，就意味着需要多一支箭，更新最小箭数。这种方法可以确保以最少的箭数引爆所有气球。
文章提供了解决LeetCode "分发饼干" 问题的Python实现代码，使用了排序和贪心算法。首先将孩子的胃口值和饼干的尺寸分别进行升序排序，然后通过双指针的方式遍历，尝试为每个孩子分配尺寸足够大的饼干，直到所有的孩子都得到满足或饼干分配完毕，返回满足的孩子数量的最大值。
解决LeetCode "柠檬水找零" 问题的Python实现代码，使用了贪心算法。代码中定义了三个变量来跟踪5美元、10美元和20美元账单的数量。对于每个顾客，计算需要找零的金额，并尽可能使用面额较大的账单进行找零，同时更新各种面额账单的数量。如果无法为任何一位顾客提供正确的找零，则返回False；如果能够为所有顾客提供找零，则返回True。
解决LeetCode "盛最多水的容器" 问题的Python实现代码，使用了双指针的方法来找出能够容纳最多水的两条线。代码中定义了两个指针i和j，分别从数组的两端向中间遍历，通过计算两个指针所指高度的较小值与它们之间的距离的乘积来更新最大面积res。
解决WPS中Mathtype插件选项卡显示为灰色且无法使用的问题的步骤，包括安装宏组件VBA WPS，复制特定的文件到WPS安装目录和启动目录，并在完成这些步骤后重新打开WPS以使选项卡可用。
合并K个升序链表的方法：使用数组排序的暴力求解法、使用小顶堆的高效方法，以及分而治之的策略，并提供了相应的Python实现代码。
合并两个有序数组的方法：正向双指针法和逆向双指针法，都具有O(m+n)的时间复杂度，但前者的空间复杂度为O(m+n)，后者的空间复杂度为O(1)，并给出了Python语言的实现代码。
两种判断链表是否为回文的方法：使用栈和拆分为两个链表后反转对比，并给出了相应的Python代码实现。
在不使用sort函数的情况下对包含红色、白色和蓝色元素的数组进行排序的方法：插入排序法和单指针交换法，并提供了相应的Python实现代码。
在不使用额外空间的情况下，将链表中的奇数和偶数索引节点重新排序的方法，并提供了相应的Python实现代码。
解决LeetCode "K 个一组翻转链表" 问题的三种方法：使用栈、尾插法和虚拟节点顺序法，并提供了每种方法的Python实现代码。
文章介绍了两种解决LeetCode上"滑动窗口最大值"问题的方法：使用大堆树和双向递减队列，提供了详细的解析和Python代码实现。
文章提供了三种删除链表中特定值节点的方法：迭代法、虚拟节点迭代删除法和递归法，并给出了相应的Python实现代码。
使用栈的方法来解决LeetCode上的"接雨水"问题，通过计算柱子之间的凹槽来确定能接多少雨水，并给出了Python语言的实现代码。
文章介绍了如何实现一个循环双端队列，包括其操作如插入、删除、获取队首和队尾元素，以及检查队列是否为空或已满，并提供了Python语言的实现代码。
文章介绍了PageRank算法的基本概念和数学模型，包括如何通过一阶马尔科夫链定义随机游走模型以及如何计算网页的重要性评分，并提供了PageRank迭代算法的具体步骤。
Apriori关联算法，这是一种用于发现数据集中频繁项集和关联规则的数据挖掘技术，通过迭代过程找出满足最小支持度阈值的项集。
LeetCode题目“739. 每日温度”的Python解决方案，使用单调栈来高效地计算出每天需要等待多少天才能遇到更暖天气的答案。
LeetCode题目“946. 验证栈序列”的Python解决方案，通过模拟栈的压入和弹出操作来验证给定的两个序列是否能通过合法的栈操作得到。
K-Means聚类算法的基本介绍，包括算法步骤、损失函数、优缺点分析以及如何优化和改进算法的方法，还提到了几种改进的K-Means算法，如K-Means++和ISODATA算法。
LeetCode上题目“155. 最小栈”的Python解决方案，通过维护一个包含当前值和最小值的元组栈来实现在常数时间内获取栈中最小元素的功能。
LeetCode上题目“224. 基本计算器”的Python解决方案，通过使用栈来解析和计算包含加减运算及括号的算术表达式。
LeetCode上题目“20. 有效的括号”的Python解决方案，使用栈数据结构来验证括号序列的有效性。具体实现中，会在栈中预先放置一个特殊字符以避免在弹出操作时出现空栈错误，并通过匹配左右括号来判断括号序列是否有效。
LeetCode上题目“138. 复制带随机指针的链表”的Python解决方案，包括两种方法：一种是在每个节点后复制一个新节点然后再分离出来形成新链表；另一种是构建一个字典来跟踪原始节点与其副本之间的映射关系，从而处理新链表的构建。
通过使用两个虚拟节点(dummy nodes)来分别收集小于特定值 x 的节点和大于等于 x 的节点，最终将这两部分链表合并起来形成结果链表。
LeetCode上题目“92. 反转链表 II”的Python解决方案，其中包括两种方法：一种是头插法，另一种是迭代法。迭代法涉及先截取链表的一部分，然后反转这部分链表，最后将反转后的部分重新连接到原链表中。
介绍了几种不同的方法来合并多个已排序的链表，包括暴力求解、使用小顶堆以及分而治之策略。
采用双指针法来找出两个链表的相交起始节点，并详细解释了算法的时间和空间复杂度。
LeetCode上第206题“反转链表”问题的Python解决方案，其中包括了使用迭代方法来实现链表的反转。
在Mac系统下使用VSCode的LeetCode插件时遇到“leetcode.toggleleetcodecn”命令找不到的错误解决方法，主要是通过从Nodejs官网下载并安装最新版本的Node.js来解决环境配置问题。
第十届“泰迪杯”数据挖掘挑战赛C题的解决方案，专注于问题三“本地旅游图谱构建与分析”，介绍了基于OTA和UGC数据的旅游产品关联分析方法，使用支持度、置信度、提升度来计算关联度得分，并进行了结果可视化，同时指出了方案的改进方向。
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