Python - Set
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Um set em Python é um tipo de dados para conjuntos não ordenados sem elementos duplicados que suporta operações matemáticas como união, intersecção e diferença. Sets podem ser criados usando chaves ou a função set() e elementos podem ser adicionados, removidos ou verificados na coleção. Sets são implementados como hash tables para otimizar operações com complexidade de O(m+n) para união, O(min(m,n)) para intersecção e O(m) para diferença.
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Programando para web com python - Introdução a Python
O documento apresenta uma palestra sobre a linguagem de programação Python. Resume os principais pontos da seguinte forma:
1) Apresenta breve histórico da linguagem Python, criada em 1990 por Guido van Rossum com foco em usuários como físicos e engenheiros.
2) Discutem as principais características da linguagem como interpretação, tipagem dinâmica, controle de fluxo por indentação, orientação a objetos e biblioteca padrão rica.
3) Explicam porque Python é uma boa opção para
Python Session - 3
Python Session - 3
Escape Sequence
Data Types
Conversion between data types
Operators
Python Numbers
Python List
Python Tuple
Python Strings
Python Set
Python Dictionary
Python : Data Types
All data values in Python are encapsulated in relevant object classes. Everything in Python is an object and every object has an identity, a type, and a value. Like another object-oriented language such as Java or C++, there are several data types which are built into Python. Extension modules which are written in C, Java, or other languages can define additional types.
To determine a variable's type in Python you can use the type() function. The value of some objects can be changed. Objects whose value can be changed are called mutable and objects whose value is unchangeable (once they are created) are called immutable.
Introduction to python
Python is a multi-paradigm programming language created in 1989 by Guido van Rossum. It is based on ABC and Modula-3 and was named after Monty Python. Python has a simple syntax and dynamic typing and memory management. It can be used for web development, data science, scientific computing, and more. The core philosophy is summarized in the Zen of Python document. Python code is written, tested, and executed using integrated development environments like PyCharm or directly from the command line.
Camada de Transporte Redes Tanenbaum
O documento discute a camada de transporte em redes de computadores, descrevendo suas funções principais de fornecer transferência de dados confiável e econômica entre aplicações. Detalha os protocolos de transporte TCP e UDP da Internet, incluindo o estabelecimento e encerramento de conexões TCP e o controle de fluxo e congestionamento.
Python Variable Types, List, Tuple, Dictionary
METHODS DESCRIPTION
copy() They copy() method returns a shallow copy of the dictionary.
clear() The clear() method removes all items from the dictionary.
pop() Removes and returns an element from a dictionary having the given key.
popitem() Removes the arbitrary key-value pair from the dictionary and returns it as tuple.
get() It is a conventional method to access a value for a key.
dictionary_name.values() returns a list of all the values available in a given dictionary.
str() Produces a printable string representation of a dictionary.
update() Adds dictionary dict2’s key-values pairs to dict
setdefault() Set dict[key]=default if key is not already in dict
keys() Returns list of dictionary dict’s keys
items() Returns a list of dict’s (key, value) tuple pairs
has_key() Returns true if key in dictionary dict, false otherwise
fromkeys() Create a new dictionary with keys from seq and values set to value.
type() Returns the type of the passed variable.
cmp() Compares elements of both dict.
Python strings
This document discusses various string operations in Python including: finding the length of a string; accessing and slicing characters; the difference between strings and lists; converting case; checking character types; splitting strings; finding substrings; reading and printing strings; concatenation and repetition; iterating through strings with for loops; and common string methods like isalpha, isdigit, lower, upper, title, join, split, count, find, index. It also provides examples of problems involving anagrams, pangrams, unique characters, and removing duplicates from strings.
Python - Introdução Básica
Este documento apresenta uma introdução à linguagem de programação Python. Ele discute as características e implementações da linguagem, tipos de dados como números, strings e listas, e conceitos como variáveis, funções, orientação a objetos e módulos. O documento é dividido em três partes cobrindo tópicos como apresentação, introdução e detalhes da linguagem.
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To determine a variable's type in Python you can use the type() function. The value of some objects can be changed. Objects whose value can be changed are called mutable and objects whose value is unchangeable (once they are created) are called immutable.
Introduction to python
Python is a multi-paradigm programming language created in 1989 by Guido van Rossum. It is based on ABC and Modula-3 and was named after Monty Python. Python has a simple syntax and dynamic typing and memory management. It can be used for web development, data science, scientific computing, and more. The core philosophy is summarized in the Zen of Python document. Python code is written, tested, and executed using integrated development environments like PyCharm or directly from the command line.
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This document discusses various string operations in Python including: finding the length of a string; accessing and slicing characters; the difference between strings and lists; converting case; checking character types; splitting strings; finding substrings; reading and printing strings; concatenation and repetition; iterating through strings with for loops; and common string methods like isalpha, isdigit, lower, upper, title, join, split, count, find, index. It also provides examples of problems involving anagrams, pangrams, unique characters, and removing duplicates from strings.
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Recursividade
O documento discute recursividade e apresenta alguns conceitos e exemplos. Em três frases:
A recursividade é uma forma de resolver problemas dividindo-os em subproblemas menores da mesma natureza até chegar a um caso trivial. Isso é ilustrado com exemplos como o cálculo fatorial e a multiplicação usando somas sucessivas. A implementação de funções recursivas no computador usa uma pilha de execução para gerenciar os chamados recursivos.
Estrutura de dados - Implementação de filas com listas
O documento descreve como implementar uma fila usando uma lista simplesmente encadeada. Ele define estruturas de dados para os nós da lista e para a fila, e fornece funções para criar, inserir, remover, verificar se está vazia, imprimir e liberar a fila.
NumPy.pptx
NumPy is a Python package that provides multidimensional array and matrix objects as well as tools to work with these objects. It was created to handle large, multi-dimensional arrays and matrices efficiently. NumPy arrays enable fast operations on large datasets and facilitate scientific computing using Python. NumPy also contains functions for Fourier transforms, random number generation and linear algebra operations.
List in Python
Lists in Python allow storing and manipulating multiple items in a single variable. They can contain elements of different data types like strings, integers, and booleans. Lists can be accessed using indexes, sorted, copied, and joined. Common list methods include append(), insert(), remove(), pop(), sort(), and reverse() to add, remove, and rearrange list elements.
Standard template library
The document discusses the C++ Standard Template Library (STL). It provides three main components - containers, algorithms, and iterators. Containers like vectors, lists, and maps store and organize data. Algorithms like sort, search act on the containers. Iterators are generalized pointers that interface between containers and algorithms. The STL achieves efficiency through templates and provides commonly used data structures and algorithms out of the box.
Presentation on python data type
This document discusses Python data types. It explains that Python can determine data types and everything is an object with an identity and type. The main data types covered are numbers, strings, lists, tuples, sets, and dictionaries. It provides examples and descriptions of each data type, including that numbers, strings and tuples are immutable while lists and dictionaries are mutable. It also discusses Boolean values and built-in functions related to numeric data types.
Hashing notes data structures (HASHING AND HASH FUNCTIONS)
A Hash table is a data structure used for storing and retrieving data very quickly. Insertion of data in the hash table is based on the key value. Hence every entry in the hash table is associated with some key.
HASHING AND HASH FUNCTIONS, HASH TABLE REPRESENTATION, HASH FUNCTION, TYPES OF HASH FUNCTIONS, COLLISION, COLLISION RESOLUTION, CHAINING, OPEN ADDRESSING – LINEAR PROBING, QUADRATIC PROBING, DOUBLE HASHING
Introdução a python
O documento discute a introdução à linguagem de programação Python. Aborda tópicos como tipos de dados primitivos, variáveis, operadores matemáticos e lógicos, estruturas de controle como if/else e loops while e for. Também apresenta listas e strings como estruturas de dados fundamentais em Python.
Estrutura de dados - Aula de Revisão (Linguagem C/C++, Função, Vetor, Matriz,...
O documento apresenta os principais conceitos da linguagem C, incluindo estruturas de dados como vetores e matrizes, uso de ponteiros, funções e diretivas de compilação.
Sets in python
This document contains information about a mentoring program run by Baabtra-Mentoring Partner. It includes:
- A disclaimer that this is not an official Baabtra document
- A table showing a mentee's typing speed progress over 5 weeks
- An empty table to track jobs applied to by the mentee
- An explanation of sets in Python, including how to construct, manipulate, perform operations on, and iterate over sets
- Contact information for Baabtra
Introduction to Python
The document provides an introduction to Python programming. It discusses installing and running Python, basic Python syntax like variables, data types, conditionals, and functions. It emphasizes that Python uses references rather than copying values, so assigning one variable to another causes both to refer to the same object.
Introduction to programming with python
Introduction to programming with python slides from the seminar held in "World University of Bangladesh(WUB)"
Stl Containers
The document discusses the key components of the Standard Template Library (STL) in C++, including containers, iterators, and algorithms. It explains that STL containers manage collections of objects, iterators allow traversing container elements, and algorithms perform operations on elements using iterators. The main STL containers like vector, list, deque, set, and map are introduced along with their basic functionality. Iterators provide a common interface for traversing container elements. Algorithms operate on elements through iterators but are independent of container implementations.
Python data type
Python data type- Numeric- Integer, Float, Complex Number, Dictionary, Boolean, Set, Sequence- String, List and Tuple
Python list
The document discusses lists in Python, including how to create, access, modify, loop through, slice, sort, and perform other operations on list elements. Lists can contain elements of different data types, are indexed starting at 0, and support methods like append(), insert(), pop(), and more to manipulate the list. Examples are provided to demonstrate common list operations and functions.
Struktur Data Tree
Dokumen tersebut membahas tentang struktur data tree, termasuk definisi tree, contoh penggunaannya, representasi tree, jenis-jenis tree seperti binary tree, operasi-operasi pada tree seperti insert, search, traverse, dan implementasinya dalam bahasa pemrograman.
Lista Duplamente Encadeada
Este documento descreve listas duplamente encadeadas, incluindo sua estrutura de nós com ponteiros para frente e para trás, e como implementar operações como busca, inserção e remoção nestas listas.
Lists
This document provides an overview of lists in Python. It defines lists as ordered and changeable collections that allow duplicate elements. It describes how to create, access, modify, loop through, add and remove elements from lists. Built-in list methods like append(), pop(), sort(), count() and their usage are explained. The document also shows examples of sorting lists, removing failed grades, shuffling words to create anagrams, and reading/writing lists from user input.
Stacks Implementation and Examples
The document summarizes lecture 2 of the CIS-122 Data Structures course. It covers applications of stacks like arithmetic expressions, recursion, quicksort, and towers of Hanoi. It also discusses stack implementations using arrays and linked lists and provides examples of infix to postfix conversion and evaluating arithmetic expressions using a stack.
pandas - Python Data Analysis
This document provides an overview of Python for data analysis using the pandas library. It discusses key pandas concepts like Series and DataFrames for working with one-dimensional and multi-dimensional labeled data structures. It also covers common data analysis tasks in pandas such as data loading, aggregation, grouping, pivoting, filtering, handling time series data, and plotting.
Python - Dicionários
Dicionários são implementados usando tabelas hash para armazenar pares chave-valor, onde cada valor tem uma chave única associada que pode ser usada para acessá-lo rapidamente, e exemplos em Python mostram como criar, percorrer e deletar elementos de um dicionário.
Binary heap
Uma Binary Heap é uma árvore binária completa ou quase completa onde os elementos são dispostos de forma a respeitar a propriedade da Min-Heap ou Max-Heap. A Binary Heap pode ser implementada como um array, onde cada posição é considerada pai de outras duas posições. Elementos podem ser inseridos ou removidos em tempo O(logN) através de correções para manter a propriedade da heap.
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Destaque
Python - Dicionários
Dicionários são implementados usando tabelas hash para armazenar pares chave-valor, onde cada valor tem uma chave única associada que pode ser usada para acessá-lo rapidamente, e exemplos em Python mostram como criar, percorrer e deletar elementos de um dicionário.
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Tabela Hash
Uma tabela hash é uma estrutura de dados que associa chaves de pesquisa a valores de forma rápida, utilizando uma função hash para calcular a posição de armazenamento. Tabelas hash resolvem o problema de busca em arrays, permitindo acesso em O(1). Colisões podem ocorrer quando chaves diferentes geram a mesma posição, e técnicas como encadeamento lidam com isso.
Expressões Regulares com Python 3
Expressões regulares são padrões de caracteres usados para associar sequências de caracteres em texto. Elas podem ser usadas para extrair, substituir ou validar partes de texto e são implementadas no Python por meio do módulo re. Os métodos match e search desse módulo verificam se há correspondência entre uma expressão regular e uma string, retornando um objeto Match ou None.
Algoritmos gulosos
Algoritmos gulosos são aqueles que fazem escolhas locais ótimas a cada decisão sem reconsiderar opções, como o algoritmo de Dijkstra. Geralmente são usados em problemas de otimização para encontrar subconjuntos com menor ou maior custo que satisfaçam certas propriedades, como no problema do troco que busca a menor quantidade de moedas para um valor dado.
Busca em largura - BFS
A busca em largura é um algoritmo de busca em grafos não informada que explora todos os vértices vizinhos de um vértice inicial, marcando-os como visitados e adicionando-os em uma fila. Os vértices são removidos da fila e explorados em ordem de chegada, garantindo que nenhum vértice seja visitado mais de uma vez. A complexidade de tempo é O(|E| + |V|) e a de espaço é O(|V|), onde |E| é o número de arestas e |V| o número de vért
Listas, tuplas, conjuntos e dicionários
As estruturas de dados listas, tuplas, conjuntos e dicionários em Python são apresentadas. Listas armazenam elementos ordenados e modificáveis, tuplas armazenam elementos imutáveis e mais rápidos, conjuntos armazenam itens não duplicados para operações matemáticas, e dicionários armazenam pares chave-valor não ordenados. Complexidades de tempo de cada estrutura são explicadas.
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A análise assintótica descreve o comportamento de algoritmos para grandes valores de entrada, ignorando valores pequenos. Ela mede a complexidade no pior, médio e melhor caso e busca expressar o tempo de execução de forma independente da linguagem de programação usada. A notação "Grande-O" representa a complexidade no pior caso, enquanto notações como theta e ômega analisam outros casos.
Programação dinâmica
Programação dinâmica é um método para resolver problemas de otimização de forma eficiente através da memorização das soluções de subproblemas, evitando recalcular sobreposições. Aplica-se quando os subproblemas têm subestrutura ótima e há sobreposição. Um exemplo é o cálculo de Fibonacci, que pode ser otimizado de exponencial para linear usando programação dinâmica.
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O documento descreve Redes Neurais Artificiais, incluindo que são modelos computacionais inspirados no sistema nervoso central capazes de aprendizado de máquina e reconhecimento de padrões. Exemplos de aplicação incluem reconhecimento de voz e escrita. O documento também discute como redes neurais artificiais são abstrações da biologia trazidas para a computação.
Problema do Caixeiro Viajante
O documento descreve o problema do caixeiro viajante (PCV), no qual se busca determinar a rota mais curta para visitar todas as cidades exatamente uma vez e retornar à cidade de origem. O PCV é um problema NP-difícil que tem aplicações práticas e pode ser abordado por métodos exatos ou heurísticos, sendo os métodos heurísticos mais eficientes computacionalmente, embora não garantam a solução ótima.
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O documento descreve o algoritmo de Simulated Annealing, que é uma metaheurística inspirada no processo de resfriamento lento em metais. O algoritmo começa com uma alta temperatura e gera soluções aleatórias, aceitando também soluções de piora. Conforme a temperatura cai, diminui a probabilidade de aceitar soluções de piora até encontrar uma boa solução próxima do ótimo global.
Input and Output
The document discusses various methods for reading data from files in Python, including reading the entire file content into a string, reading the file in chunks, reading one line at a time, and reading all lines at once into a list. It demonstrates counting the total number of characters or getting the average line length for a sample haiku file using different reading methods.
Agrupamento (clustering) - K-Means
K-Means é uma técnica de agrupamento não hierárquica que busca minimizar a distância dos elementos a um conjunto de k centros iterativamente, onde k é o número de clusters definido pelo usuário. O algoritmo inicializa os centros dos grupos e associa cada ponto ao centro mais próximo, recalculando os centros a cada iteração até que nenhum elemento mude de grupo.
Fila de prioridades
Uma fila de prioridades é uma fila onde cada elemento possui uma prioridade que determina sua posição na fila, de modo que o elemento com a maior prioridade é removido primeiro. A fila de prioridades permite ordenar os elementos de acordo com suas prioridades ao contrário de uma fila normal FIFO. Exemplos de aplicações incluem filas de pacientes para transplantes e escalonamento de processos por prioridade.
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O documento descreve o algoritmo de Kosaraju para encontrar componentes fortemente conexos em um grafo. O algoritmo realiza uma DFS no grafo original e em seu transposto, empilhando os vértices visitados. Uma segunda DFS nos vértices empilhados encontra os componentes.
Maratona de Programação com STL
O documento apresenta a biblioteca padrão do C++ (STL) e seus principais componentes como containers, algoritmos e funções. Exemplos mostram como utilizar containers como vector, stack, set, queue e list para armazenar diferentes tipos de dados, assim como algoritmos de ordenação e busca. O documento também sugere como resolver o problema "Agente 004" usando estruturas de dados da STL como grafos e filas de prioridade.
Backtracking - Gerar todos os subconjuntos
O documento descreve o algoritmo de backtracking para gerar todos os subconjuntos possíveis de um conjunto. Ele usa uma função recursiva F que gera os subconjuntos incrementando um vetor de bool que indica a inclusão de cada elemento. A função faz podas (backtracking) quando não é possível encontrar mais soluções pelo caminho atual.
Problema das N rainhas (Backtracking)
O documento descreve o problema das N rainhas, que envolve colocar N rainhas em um tabuleiro NxN de forma que elas não possam se atacar. A solução proposta é realizar backtracking para tentar todas as posições válidas para cada rainha, verificando a cada passo se há ataques. O algoritmo é implementado em C++ para gerar todas as soluções possíveis para o problema.
Algoritmo de Knuth-Morris-Pratt - KMP
O documento descreve o algoritmo KMP (Knuth-Morris-Pratt) para busca de padrões em strings. Ele é eficiente pois realiza a busca em tempo linear O(n) através de um pré-processamento que constrói uma função de prefixo para a string padrão, evitando comparações redundantes quando ocorrem mismatches. O algoritmo consiste nas fases de pré-processamento para construir a função de prefixo e matching de strings, onde utiliza a função de prefixo para saber a partir de qual posição reiniciar a busca após um mismatch.
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Árvores de Decisão
Árvores de decisão classificam dados através de uma estrutura de nós e folhas para representar regras condicionais que preveem uma saída categórica. Elas dividem recursivamente um problema complexo em subproblemas mais simples usando atributos para guiar a classificação das instâncias. Árvores de decisão são úteis para problemas onde os dados são representados por pares atributo-valor e cada atributo tem poucos valores possíveis.
Colored de Bruijn Graphs
O documento descreve o uso de grafos de De Bruijn coloridos para detectar variantes genéticas em múltiplas amostras simultaneamente. Os grafos de De Bruijn coloridos adicionam cores aos nós e arestas para representar diferentes amostras, permitindo a análise conjunta de vários genomas sem referência. Algoritmos como bubble-calling e path divergence são usados para identificar variantes observando divergências entre as cores. Isso permite a detecção precisa de variantes em qualquer espécie sem necessidade de uma referência adequada.
Maratona de Programação
A maratona de programação é uma competição entre equipes para resolver problemas de programação no menor tempo possível utilizando um computador por equipe e linguagem C++. Participar pode ajudar a aplicar conhecimentos, viajar, construir networking e até conseguir emprego. Exige muito treino para dominar problemas complexos de strings, grafos e estruturas de dados.
Bioinformática
O documento apresenta uma introdução à bioinformática, abordando conceitos como DNA, RNA, sequenciamento, big data e ferramentas de bioinformática. O texto explica que a bioinformática é multidisciplinar e envolve biologia e computação, sendo útil para análise e interpretação de dados biológicos visando aplicações como estudos de doenças e desenvolvimento de tratamentos.
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O documento descreve várias ferramentas de bioinformática como TASSEL para análise de características por associação, evolução e ligação, detectando SNPs, e GATK para detecção de variações genéticas. Ele também menciona ferramentas para agrupamento de sequências biológicas.
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O documento discute a importância da bioinformática para analisar grandes volumes de dados gerados por sequenciamento de DNA. A bioinformática envolve estudos de sequências de biomoléculas usando computadores e permite integrar conhecimentos de diferentes áreas como engenharia, matemática e biologia molecular. O sequenciamento de genomas produz informações sobre a anatomia molecular de espécies que podem levar a novos descobrimentos científicos.
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O documento apresenta o problema da maior subsequência palíndroma (LPS) e uma solução eficiente usando programação dinâmica. Em três frases: (1) LPS é encontrar a maior subsequência que é um palíndroma em uma string dada; (2) Uma abordagem exponencial resolve subproblemas repetidamente, enquanto a programação dinâmica evita isso; (3) O algoritmo constroi uma matriz e preenche células de baixo para cima representando strings de tamanhos crescentes para encontrar a LPS em tempo quadrático.
Problema da Mochila 0-1 (Knapsack problem)
O documento descreve o problema da mochila 0-1, no qual o objetivo é selecionar um conjunto de itens de modo a maximizar o valor total dentro da capacidade máxima de uma mochila. O documento discute abordagens gulosas e de programação dinâmica para resolver o problema, concluindo com uma recorrência recursiva para calcular a solução ótima de forma eficiente.
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O documento apresenta uma palestra sobre Bioinformática com Biopython. Resume os objetivos da palestra de incentivar o uso de Python em Bioinformática e otimizar tempo com Biopython. Descreve o que é Biopython, instalação, uso de objetos Seq e parsers Bio.SeqIO para lidar com formatos como FASTA e genbank. Apresenta exemplos de complementar sequências, tradução, alinhamentos, BLAST e visualização de dados.
Estruturas de dados com C++ e STL
O documento apresenta uma introdução ao uso da biblioteca padrão STL do C++ para resolução de problemas de programação competitiva, destacando que a STL possui diversas estruturas e algoritmos implementados que podem ajudar a escrever menos código e obter melhores resultados. É apresentado o uso de vetores, strings, pilhas, filas, mapas, conjuntos e classes básicas, assim como algoritmos de ordenação, busca e geração de permutações.
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Python - Set
- 1. Python - Set Marcos Castro
- 2. Set • Tipo de dados para conjuntos (sets). • Um conjunto (set) é uma coleção não ordenada que não possui elementos duplicados. • Objetos set suportam operações matemáticas tais como união, intersecção, diferença. 2
- 3. Set • Para criar um conjunto em Python, pode-se utilizar as chaves ou a função set(). 3
- 4. Set 4
- 7. Set • Set é implementado como hash table, similar aos dicionários, mas com otimizações pois em um conjunto nós precisamos apenas das chaves. • União: O(m + n) • Intersecção: O(min(m,n)) • Diferença: O(m). 7