2021年6月22日,vivo 2022届提早批 数据挖掘 一面 2道题

1.输入一个数组，统计数组中有多少个数是7的倍数或者含有数字7

判断一个数是不是7的倍数能够直接用取余的方法，判断一个数中是否含有数字7，这里提供两种方法：一种是将数字转换成字符串，用 in 进行判断；另外一种是将数字转换成字符串，用 find 方法，若是不包含会返回 -1。

代码以下：

def get_num_1(nums):
    res = 0
    for i in nums:
        if i % 7 ==0 or str(i).find('7') != -1:
            res +=1
    return res
nums = [7,21,34,777,666,888,63]
print(get_num_1(nums))


def get_num_2(nums):
    res = 0
    for i in nums:
        if i % 7 ==0 or '7' in str(i):
            res +=1
    return res
nums = [7,21,34,777,666,888,63]
print(get_num_2(nums))
复制代码

七月在线AI充电季，开宝箱免费学正价课！

更有200本纸质书等，来就送！猛戳>>>*AI充电季，开宝箱免费学正价课，200本纸质书等包邮送！-七月在线 (julyedu.com)开宝箱，100%有奖！

2.背包问题

2.0-1背包问题

题目描述：给定物品的重量weights=[1, 2, 5, 6, 7] ，对应的价值values=[1, 6, 18, 22, 28] ， 背包能装的最大重量为capicity=11。问：咱们用这个背包装什么物品能得到最大价值？ 注意：每件物品只有一件。而且最终重量不能超过背包所能承载的重量。

本题解析参考：www.pianshen.com/article/207…

分析：

首先，说明一下，本题采用动态规划， 由于问题的自己含最优子结构。 咱们先给出转态转移方程：

c(i, w) 表示包容量为w时，考虑前i个物品所能得到的最大价值。。 i表示第i个物品，w表示包容量

第一种状况： 当前物品的重量超过了包的承载量，显然装不上，那它当前的最大价值就是原有包中的价值（不装这个物品时的最大价值）。

第二种状况：当前物品的重量没有包承载量大。则说明当前这个物品能够装进去。 那咱们就得考虑了： 装这个物品价值大仍是不装这个物品价值大？ 从两种状况中选最大的。

右下角的40, 就是咱们所能得到的最大价值

接着，咱们还须要输出得到最大价值的时候，咱们拿了什么物品。

从右下角的40开始， 背包容量为11，因为40 与上一行的40相等， 说明咱们没有装第五个物品（由于当背包容量为11，装第四个物品的时候，价值已经到达了40）。 紧接着， 在背包容量为11时，对应第三个物品，最大价值是25， 因此，咱们装了第四个物品。 此时，咱们的背包容量变为W-w4 即：11-6=5。 因此，对于第三个物品，咱们直接考虑在背包容量为5的时候， 能够看出价值是18，考虑有没有装第三个？ 由于背包容量为5时，第二个物品所对应的最大价值为7. 因此咱们装了第三个物品。 接在：W剩 - w3 = 5-5 = 0 。 咱们就能够得出背包中装了第三个和第四个物品。

代码实现：

#  01 背包问题
def bag_01(weights, values, capicity):
 
    # [*, *, *, *, *, *, *, *, *, *, *, *]
    # [*, *, *, *, *, *, *, *, *, *, *, *]
    # [*, *, *, *, *, *, *, *, *, *, *, *]
    # [*, *, *, *, *, *, *, *, *, *, *, *]
    # [*, *, *, *, *, *, *, *, *, *, *, *]
    # [*, *, *, *, *, *, *, *, *, *, *, *]
    n = len(values)
    f = [[0 for j in range(capicity+1)] for i in range(n+1)]
    for i in range(1, n+1):
        for j in range(1, capicity+1):
            f[i][j] = f[i-1][j]
            if j >= weights[i-1] and f[i][j] < f[i-1][j-weights[i-1]] + values[i-1]:
                f[i][j] = f[i-1][j-weights[i-1]] + values[i-1]
    return f
 
def show(capicity, weights, f):
    n = len(weights)
    print("最大价值:", f[n][capicity])
    x = [False for i in range(n)]
    j = capicity
    for i in range(n, 0, -1):
        if f[i][j] > f[i-1][j]:
            x[i-1] = True
            j -= weights[i-1]
    print("背包中所装物品为:")
    for i in range(n):
        if x[i]:
            print("第{}个".format(i+1))
 
if __name__ == '__main__':
    # weights 指的是物品的重量
    # values 指的是物品的价值
    # capicity 指的是袋子能装的重量
    n = 5
    weights = [1, 2, 5, 6, 7]
    values = [1, 6, 18, 22, 28]
    capicity = 11
    m = bag_01(weights, values, capicity)
    # 打印矩阵
    for i in range(len(m)):
        print(m[i])
 
    # 接下来输出要装的物品
    show(capicity, weights, m)
复制代码

---

七月在线AI充电季，开宝箱免费学正价课！

更有200本纸质书等，来就送！猛戳>>>*AI充电季，开宝箱免费学正价课，200本纸质书等包邮送！-七月在线 (julyedu.com)开宝箱，100%有奖！