python算法模板

np.mean 是 NumPy 库中的一个函数，用于计算数组中所有元素的均值。它的使用方式是在导入 NumPy 后使用 np.mean() 函数，并传入要计算均值的数组作为参数。例如：

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
mean = np.mean(arr)

print(mean)

输出结果为：

3.0

这里，np.mean() 函数计算了数组 arr 中所有元素的均值，并将结果赋值给变量 mean。最后，通过打印 mean，我们可以得到数组的均值为 3.0。

相关问题

Python算法模板

以下是一些Python算法模板的示例：

1. 贪心算法模板：

def greedy_algorithm():
    # 初始化变量
    # ...
    
    # 迭代过程
    while condition:
        # 选择最优解
        # 更新变量
        # ...
    
    # 返回结果
    # ...

2. 递归算法模板：

def recursive_algorithm():
    # 设置递归终止条件
    if condition:
        # 返回结果
        # ...
    
    # 递归调用
    recursive_algorithm(subproblem)
    
    # 处理当前层逻辑
    # ...

3. 动态规划算法模板：

def dynamic_programming():
    # 初始化dp数组
    # ...
    
    # 迭代过程
    for i in range(n):
        for j in range(m):
            # 更新dp数组
            # ...
    
    # 返回结果
    # ...

4. 二分查找算法模板：

def binary_search(nums, target):
    left, right = 0, len(nums) - 1
    
    while left <= right:
        mid = (left + right) // 2
        
        if nums[mid] == target:
            # 找到目标值
            # ...
            return
        
        elif nums[mid] < target:
            left = mid + 1
        
        else:
            right = mid - 1
    
    # 没有找到目标值
    # ...

python 算法模板

以下是常见的Python算法模板：

1. 二分搜索（实数搜索、整数搜索）

def check(k):
    # 根据题目要求（难点），返回True或False

# 实数搜索
def bin_float_search(l, r):
    while r - l > 0.001:  # 精度
        mid = (l + r) / 2
        if check(mid):
            l = mid
        else:
            r = mid
    mid = (l + r) / 2
    return mid

# 整数搜索
def bin_int_search(l, r):
    while l < r:
        mid = (l + r) >> 1
        if check(mid):
            r = mid
        else:
            l = mid + 1
    return mid

2. 前缀和、差分数组
前缀和是指数组中每个位置前面所有元素的和，差分数组是指数组中每个位置与前一个位置的差值。

# 前缀和
prefix_sum = [0] * (n + 1)
for i in range(1, n + 1):
    prefix_sum[i] = prefix_sum[i - 1] + nums[i - 1]

# 差分数组
diff = [0] * n
for i in range(1, n):
    diff[i] = nums[i] - nums[i - 1]