for i in range(feature_num): data[:, i] = (data[:, i] - minimums[i]) / (maximums[i] - minimums[i])
时间: 2023-12-27 11:02:53 浏览: 25
这段代码是对于一个二维数组data中的每一列进行归一化处理,使得每一列数据的值都在0到1之间。其中,feature_num为data数组的列数,minimums和maximums分别为每一列数据的最小值和最大值。该代码使用了Python中的for循环和numpy库的数组切片,可以有效地提高数据处理的效率。
相关问题
maximums, minimums = \ training_data.max(axis=0), \ training_data.min(axis=0)
这段代码是在对训练数据进行归一化处理,其中`training_data`是一个二维数组,每一列代表一个特征,每一行代表一个样本。`max(axis=0)`表示沿着列方向取最大值,`min(axis=0)`表示沿着列方向取最小值,这样得到的`maximums`和`minimums`是一个一维数组,分别存储了每个特征的最大值和最小值。然后可以通过以下代码对训练数据进行归一化处理:
```
normalized_data = (training_data - minimums) / (maximums - minimums)
```
这样处理后,每个特征的取值范围都被映射到了0到1之间。
You are given an array a1,a2,…,an, where all elements are different. You have to perform exactly k operations with it. During each operation, you do exactly one of the following two actions (you choose which to do yourself): find two minimum elements in the array, and delete them; find the maximum element in the array, and delete it. You have to calculate the maximum possible sum of elements in the resulting array. Input The first line contains one integer t (1≤t≤104) — the number of test cases. Each test case consists of two lines: the first line contains two integers n and k (3≤n≤2⋅105; 1≤k≤99999; 2k<n) — the number of elements and operations, respectively. the second line contains n integers a1,a2,…,an (1≤ai≤109; all ai are different) — the elements of the array. Additional constraint on the input: the sum of n does not exceed 2⋅105. Output For each test case, print one integer — the maximum possible sum of elements in the resulting array. Example inputCopy 6 5 1 2 5 1 10 6 5 2 2 5 1 10 6 3 1 1 2 3 6 1 15 22 12 10 13 11 6 2 15 22 12 10 13 11 5 1 999999996 999999999 999999997 999999998 999999995 outputCopy 21 11 3 62 46 3999999986 Note In the first testcase, applying the first operation produces the following outcome: two minimums are 1 and 2; removing them leaves the array as [5,10,6], with sum 21; a maximum is 10; removing it leaves the array as [2,5,1,6], with sum 14. 21 is the best answer. In the second testcase, it's optimal to first erase two minimums, then a maximum.
解题思路:
本题是一道贪心题目。我们首先考虑一下,每次操作后,数组的长度都会减少1。因此,我们可以将操作分为两步:
- 删除两个最小值
- 删除一个最大值
假设当前数组为 $a$,长度为 $n$,最小值为 $m_1$ 和 $m_2$,最大值为 $M$。则删去 $m_1$ 和 $m_2$ 后,数组变为 $a'$,长度为 $n-2$。删去 $M$ 后,数组变为 $a''$,长度为 $n-1$。
我们考虑一下,如果我们删去 $m_1$ 和 $m_2$ 后,下一步应该删去哪个数,能够使得答案最大。我们发现,如果我们删去 $M$,那么剩下来的数的大小关系不会发生变化。因此,我们可以先删去 $m_1$ 和 $m_2$,然后将剩下的数按照从大到小的顺序排序,再依次删去前 $k-1$ 个数。
如果我们删去 $M$,那么我们需要考虑,下一步应该删去哪两个数,能够使得答案最大。我们发现,如果我们将 $M$ 删掉后,剩下的数可以分为两部分:第一部分是所有小于等于 $m_2$ 的数,第二部分是所有大于 $m_2$ 的数。因此,我们需要在这两个部分中选择两个数来进行删除。我们可以考虑选择第一部分中的最小值 $x$ 和第二部分中的最小值 $y$,使得 $x+y$ 最小。这是因为,如果我们选择了一个较大的数,那么这个数就会对后续的选择产生影响,可能会导致答案不是最优的。
因此,我们可以先将数组排序,然后按照上述策略进行操作,每次操作后更新数组长度和答案即可。
时间复杂度分析:排序的时间复杂度为 $O(n\log n)$,每次操作的时间复杂度为 $O(1)$,总时间复杂度为 $O(tn\log n)$。
参考代码: