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初出茅庐的小白
2019-09-21 21:22
已编辑
声网Agora_视频算法组_图像算法工程师
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商汤算法第二题找top k 相近的训练数据怎么做的?
😂😂写了一个查找最大最小值的函数,先O(NlogN)排序训练值和测试值差值绝对值的大小,然后O(N)找到最接近的数的下标,然后向两边找k-1个绝对值差比较小的数,时间复杂度应该是O(NlogN)?用用例测了下没问题,想知道是哪里出了问题。大佬来交流下,
#商汤科技#
#笔试题目#
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GentleWhisper
中央广播电视中等专业学校 Java
我是排序后用一个跨度k的滑动窗口,自己测试都对,提交0,一直不爽在调试,浪费70分钟无果,自闭了😭
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发布于 2019-09-22 12:04
响亮的名字1231
广东工业大学 算法工程师
第二题: def method(train_data, test_data, n, m, k): train_data.sort() test_data = zip(test_data, range(m)) test_data.sort(key=lambda x: x[0]) test_data, test_index = zip(*test_data) result = [] train_left = 0 train_right = k - 1 for i in range(m): d_left = train_data[train_left] - test_data[i] if train_right + 1 < n: d_right = train_data[train_right + 1] - test_data[i] while (abs(d_right) < abs(d_left)) or \ (abs(d_right) == abs(d_left) and train_data[train_right + 1] == train_data[train_left]): train_left += 1 train_right += 1 if train_right + 1 >= n: break d_left = train_data[train_left] - test_data[i] d_right = train_data[train_right + 1] - test_data[i] result.append([train_data[train_left], train_data[train_right]]) result = zip(result, test_index) result.sort(key=lambda x: x[1]) result, test_index = zip(*result) for r in result: r = map(str, r) print(" ".join(r)) [n, m, k] = [6, 3, 2] train_data = [1, 50, 3, 4, 100, 2] test_data = [75, 3, 30] method(train_data, test_data, n, m, k)
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发布于 2019-09-21 21:12
牛客00g
地平线机器人_auto_算法工程师
开始用numpy找索引,后来发现不能用numpy然后自己些,快写完时间没了
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发布于 2019-09-21 21:11
dxhsmwqc
快手_算法工程师
如果有重复数据咋办啊 题目也没说
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发布于 2019-09-21 21:03
暂无评论,快来抢首评~
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