线性表合并算法实现与优化

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资源摘要信息:"MergeList_Sq.zip_MergeList Sq_MergeList_Sq" ### 知识点概述 该资源涉及的是数据结构中的一个重要操作:线性表的合并。本例中,需要合并的线性表按照非递减顺序排列,合并后的新线性表同样需要保持非递减的顺序。具体操作可以通过编程语言实现,例如C++,并且涉及到文件名为MergeList_Sq.cpp的源代码文件。 ### 线性表合并知识点 #### 线性表的定义 线性表是零个或多个具有相同类型的数据元素的有限序列。在数据结构中,线性表是基本的数据结构之一,它能够体现元素之间的线性关系,常见的线性表结构包括数组、链表等。 #### 非递减顺序 非递减顺序通常指的是线性表中的元素按照从小到大(或称为升序)的顺序排列,允许相邻元素之间相等。在不同的应用场景中,非递减顺序的定义可能略有差异,但总体上是指元素排序的一种形式。 #### 合并线性表的操作 合并两个已排序的线性表,并使结果仍然有序,是一种常见的数据操作。具体实现可以采用多种算法,如双指针法、归并排序中的合并步骤等。关键是合理安排指针的移动以及比较逻辑,以实现高效的合并。 #### 合并算法的实现 在编写MergeList_Sq.cpp文件时,可能会使用以下算法步骤: 1. **初始化**: 创建一个新的线性表用于存放合并后的元素。 2. **指针设定**: 为两个待合并的线性表各设置一个指针,初始指向各自的第一个元素。 3. **比较和插入**: 比较两个指针所指元素的大小,将较小的元素插入到新线性表中,并移动相应的指针。 4. **边界处理**: 当一个线性表的元素全部插入完毕后,将另一个线性表剩余的元素全部追加到新线性表的末尾。 5. **结束**: 重复步骤3和4,直到所有元素都被正确合并到新线性表中。 #### C++编程语言实现 在C++中实现线性表的合并,通常会涉及到以下概念和函数: - **数组或向量(vector)**: 用于存储线性表元素。 - **循环结构(for/while)**: 用于遍历线性表中的元素。 - **条件判断(if/else)**: 用于比较两个元素的大小,并决定元素的插入位置。 - **插入操作**: 将元素添加到新线性表的合适位置。 #### 文件命名规范 文件名"MergeList_Sq.cpp"遵循了一种编程项目中常见的命名规范,其中: - "MergeList"表示这是一个与合并线性表相关的文件。 - "Sq"可能是对数据结构(如顺序表)的一种简写。 - 后缀".cpp"表示该文件是一个C++源代码文件。 ### 技术实现提示 - **效率考虑**: 在合并线性表时,应尽量减少不必要的比较次数和元素移动次数,以提高算法效率。 - **空间使用**: 合并操作通常需要额外的空间来存放合并后的线性表,需要合理分配和管理这部分空间。 - **异常处理**: 在实际编程中,需要考虑到线性表为空或只有一个元素时的情况,以及其他可能的异常情况。 总结来说,本资源描述了线性表合并的算法实现过程,强调了排序和效率问题,并通过一个C++源代码文件名展示了具体的编程实现方向。在处理这类问题时,合理的设计算法和考虑程序的健壮性是非常重要的。

-- coding: utf-8 -- import arcpy arcpy.env.overwriteOutput = True # 输入参数 input_feature_class = arcpy.GetParameterAsText(0) # 输入要素类 join_feature_class = arcpy.GetParameterAsText(1) # 连接要素类 output_feature_class = arcpy.GetParameterAsText(2) # 输出要素类 join_fields = arcpy.GetParameterAsText(3) # 连接字段 merge_fields = arcpy.GetParameterAsText(4) # 合并字段 min_area = arcpy.GetParameter(5) # 最小面积 # 创建空间连接 arcpy.SpatialJoin_analysis(input_feature_class, join_feature_class, output_feature_class, "JOIN_ONE_TO_MANY", "", "", "INTERSECT") # 创建输出要素类的字段列表 field_list = [f.name for f in arcpy.ListFields(output_feature_class)] # 创建合并字段的字典 merge_dict = {} # 遍历输出要素类中的要素 with arcpy.da.UpdateCursor(output_feature_class, field_list) as cursor: for row in cursor: # 如果要素面积大于最小面积,则进行合并 if row[0] > min_area: # 创建合并字段的键值 merge_key = tuple([row[field_list.index(f)] for f in merge_fields.split(";")]) # 如果合并字段的键值不存在,则添加到字典中 if merge_key not in merge_dict: merge_dict[merge_key] = [] # 将当前要素的连接字段值添加到字典中 join_values = [row[field_list.index(f)] for f in join_fields.split(";")] merge_dict[merge_key].append(join_values) # 删除不符合条件的要素 else: cursor.deleteRow() # 遍历合并字段的字典,将连接字段的值合并并更新到输出要素类中 with arcpy.da.UpdateCursor(output_feature_class, merge_fields.split(";")) as cursor: for row in cursor: merge_key = tuple(row) if merge_key in merge_dict: join_values = merge_dict[merge_key] join_values = ["/".join([str(v) for v in j]) for j in join_values] row = tuple(join_values) cursor.updateRow(row)运行错误:IndentationError: unexpected indent (空间连接.py, line 18) 执行(空间连接多对一)失败。请改正代码

2023-05-25 上传

import pandas as pd import math as mt import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from Recommenders import SVDRecommender triplet_dataset_sub_song_merged = triplet_dataset_sub_song_mergedpd triplet_dataset_sub_song_merged_sum_df = triplet_dataset_sub_song_merged[['user','listen_count']].groupby('user').sum().reset_index() triplet_dataset_sub_song_merged_sum_df.rename(columns={'listen_count':'total_listen_count'},inplace=True) triplet_dataset_sub_song_merged = pd.merge(triplet_dataset_sub_song_merged,triplet_dataset_sub_song_merged_sum_df) triplet_dataset_sub_song_merged['fractional_play_count'] = triplet_dataset_sub_song_merged['listen_count']/triplet_dataset_sub_song_merged small_set = triplet_dataset_sub_song_merged user_codes = small_set.user.drop_duplicates().reset_index() song_codes = small_set.song.drop_duplicates().reset_index() user_codes.rename(columns={'index':'user_index'}, inplace=True) song_codes.rename(columns={'index':'song_index'}, inplace=True) song_codes['so_index_value'] = list(song_codes.index) user_codes['us_index_value'] = list(user_codes.index) small_set = pd.merge(small_set,song_codes,how='left') small_set = pd.merge(small_set,user_codes,how='left') mat_candidate = small_set[['us_index_value','so_index_value','fractional_play_count']] data_array = mat_candidate.fractional_play_count.values row_array = mat_candidate.us_index_value.values col_array = mat_candidate.so_index_value.values data_sparse = coo_matrix((data_array, (row_array, col_array)),dtype=float) K=50 urm = data_sparse MAX_PID = urm.shape[1] MAX_UID = urm.shape[0] recommender = SVDRecommender(K) U, S, Vt = recommender.fit(urm) Compute recommendations for test users uTest = [1,6,7,8,23] uTest_recommended_items = recommender.recommend(uTest, urm, 10) Output recommended songs in a dataframe recommendations = pd.DataFrame(columns=['user','song', 'score','rank']) for user in uTest: rank = 1 for song_index in uTest_recommended_items[user, 0:10]: song = small_set.loc[small_set['so_index_value'] == song_index].iloc[0] # Get song details recommendations = recommendations.append({'user': user, 'song': song['title'], 'score': song['fractional_play_count'], 'rank': rank}, ignore_index=True) rank += 1 display(recommendations)这段代码报错了,为什么?给出修改后的 代码

2023-06-08 上传