Có Video Toán và thuật toán mỗi ngày

df = data_cleaned
# Chia dữ liệu thành các đoạn nhỏ và thực hiện hồi quy tuyến tính trên từng đoạn
window_size = 50
slopes = []

for i in range(len(df) - window_size):
    x = np.arange(window_size).reshape(-1, 1)
    y = df["Diameter"].iloc[i:i + window_size].values.reshape(-1, 1)
    model = LinearRegression().fit(x, y)
    slopes.append(model.coef_[0][0])

# Tìm điểm mà tại đó hệ số góc của hồi quy tuyến tính thay đổi đáng kể
slopes = np.array(slopes)
change_point = np.argmax(np.abs(np.diff(slopes)))

# In ra điểm thay đổi
print(f"Điểm thay đổi của dữ liệu: {change_point + window_size // 2}")

# In ra điểm thay đổi
change_point_index = change_point + window_size // 2
print(f"Điểm thay đổi của dữ liệu: {change_point_index}")

# Điểm cuối cùng của dữ liệu
end_point_index = len(df) - 1
print(f"Điểm cuối cùng của dữ liệu: {end_point_index}")

# Tính khoảng cách giữa điểm thay đổi và điểm cuối cùng
distance = end_point_index - change_point_index
distance_adjusted = round(distance * 0.1, 1)
print(f"Khoảng cách giữa điểm thay đổi và điểm cuối cùng: {distance} vị trí index")

# Vẽ biểu đồ
plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.plot(df["Diameter"].values, label="Data")
plt.axvline(x=change_point + window_size // 2, color='red', linestyle='--', label='Change Point')
plt.axvline(x=end_point_index, color='blue', linestyle='--', label='End Point')

# Vẽ mũi tên hai chiều giữa hai điểm
plt.annotate('', xy=(change_point_index, df["Diameter"].max()/2),
             xytext=(end_point_index, df["Diameter"].max()/2),
             arrowprops=dict(arrowstyle='<->', color='green'))

# Thêm chú thích về khoảng cách
plt.text((change_point_index + end_point_index) / 2, df["Diameter"].max()/2+10,
         f'Khoảng cách: {distance_adjusted}' 'mm',
         horizontalalignment='center', fontsize=8, color='green')

plt.title("Chart dữ liệu")
plt.xlabel("Index")
plt.ylabel("Diameter")
plt.legend()
plt.grid(True)
plt.show()

# Definition for a binary tree node.
# class TreeNode:
#     def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
#         self.val = val
#         self.left = left
#         self.right = right
class Solution:
    def helper(self, inorder: List[int], postorder: List[int]) -> Optional[TreeNode]:
        if len(inorder) == 0 or len(postorder) == 0:
            return None
        if len(inorder) == 1:
            return TreeNode(inorder[0])
        if len(postorder) == 1:
            return TreeNode(postorder[0])
        
        rootNodeVal = postorder[len(postorder) - 1]
        rootPos = 0
        for i in range(len(inorder)):
            if inorder[i] == rootNodeVal:
                rootPos = i
                break
        leftInorder = inorder[:rootPos]
        rightInorder = []
        if rootPos + 1 < len(inorder):
            rightInorder = inorder[rootPos + 1:]
        leftPostorder = postorder[:len(leftInorder)]
        rightPostorder = postorder[len(leftInorder):len(postorder) - 1]
        leftNode = self.helper(leftInorder, leftPostorder)
        rightNode = self.helper(rightInorder, rightPostorder)
        return TreeNode(rootNodeVal, leftNode, rightNode)
    def buildTree(self, inorder: List[int], postorder: List[int]) -> Optional[TreeNode]:
        return self.helper(inorder, postorder)