地毯填补问题python代码

地毯填补问题（Carpet Filling Problem）是指在一个长方形地毯上填补一些小正方形，要求填补的小正方形相互不重叠，且不能有任何一个小正方形超出地毯的边界。下面是一个简单的 Python 代码实现：

def carpet_filling(n, m, k, x, y):
    """
    n: 地毯的行数
    m: 地毯的列数
    k: 小正方形的个数
    x: 小正方形的行坐标列表
    y: 小正方形的列坐标列表
    """
    carpet = [[0] * m for _ in range(n)]  # 初始化地毯
    count = 0  # 计数器，记录填补的小正方形的个数
    for i in range(k):
        row, col = x[i], y[i]
        if carpet[row][col] == 0:  # 如果该位置还未填补过小正方形
            carpet[row][col] = 1  # 填补小正方形
            count += 1
    return count

这个函数接受五个参数，分别是地毯的行数 `n`、列数 `m`、小正方形的个数 `k`，以及小正方形的行坐标列表 `x` 和列坐标列表 `y`。函数首先初始化一个大小为 `n x m` 的地毯，然后遍历小正方形的坐标列表，如果该位置还未填补过小正方形，则填补小正方形并将计数器加一。最后返回计数器的值，即填补的小正方形的个数。

相关问题

填补缺失值python代码

以下是三种常见的填补缺失值的Python代码：

1. 用固定值填充缺失值

data['分数'] = data['分数'].fillna('-1')

2. 用均值填充缺失值

data['分数'] = data['分数'].fillna(data['分数'].mean())

3. 用众数填充缺失值

data['分数'] = data['分数'].fillna(data['分数'].mode())

knn填补异常值python代码

KNN（K-最近邻）是一种常用的填补异常值的方法。下面是使用Python实现KNN填补异常值的代码示例：

首先，我们导入必要的库和数据集：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.impute import KNNImputer

# 导入数据集
df = pd.read_csv('data.csv')

接下来，我们需要将数据集中的异常值替换为NaN：

# 将数据集中的异常值替换为NaN
df.replace('?', np.nan, inplace=True)

然后，我们使用KNNImputer类实现KNN填补异常值：

# 创建KNNImputer对象
imputer = KNNImputer(n_neighbors=3)

# 使用KNN填补异常值
df_filled = pd.DataFrame(imputer.fit_transform(df))

最后，我们可以将填补好的数据集保存到本地文件中：

# 将填补好的数据集保存到本地文件中
df_filled.to_csv('data_filled.csv', index=False)

完整代码如下：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.impute import KNNImputer

# 导入数据集
df = pd.read_csv('data.csv')

# 将数据集中的异常值替换为NaN
df.replace('?', np.nan, inplace=True)

# 创建KNNImputer对象
imputer = KNNImputer(n_neighbors=3)

# 使用KNN填补异常值
df_filled = pd.DataFrame(imputer.fit_transform(df))

# 将填补好的数据集保存到本地文件中
df_filled.to_csv('data_filled.csv', index=False)