library(dplyr) unite(mtcars, "vs_am", vs, am) Merging Data Adding Columns To merge two data frames (datasets) horizontally,  use the merge function. In most cases, you join two data frames  by one or more common key variables (i.e., an inner joi

求两个数列的子列的交集 Time Limit: 1 Sec Memory Limit: 256 MB 题目连接 http://acm.uestc.edu.cn/#/problem/show/1104 Description 给两个数列A, B,长度分别为n1, n2,保证A中每个元素互不相同,保证B中每个元素互不相同..进行Q次询问,每次查找A[l1...r1]和B[l2..r2]的交集 集合 大小是多少.. 比如 A = {1,2,3,4,5,6,7},B = {7,6,5,4,3,2,1}

题目 https://uva.onlinejudge.org/index.php?option=com_onlinejudge&Itemid=8&page=show_problem&problem=1576 题意 两个元素互不相同(在自身数列中互不相同)的数列,求二者的LCS. 思路 如刘书, 非常棒的思路: 1. 明显LCS问题只要关注两个数列的交集,利用第一个数列a的元素,对第二个数列b中的元素重编号(b元素中没有出现在a数列中的可以忽略)问题就转化为最长上升子序列问题. 2.

废话少说,直接入题. 在面向对象语言中,经常会比较两个对象是否相等,而比较的大多是实体类实例,也就是封装数据的那些类实例,或者是Map.List互相嵌套成的复杂数据结构. 比较对象是否相等,常见的思路是重写equals方法,但鉴于对象的种类多变,嵌套层次复杂,仅仅靠重写equals是很难实现的. 小菜的思路是可以把对象序列化,由于这些对象均是用来表达数据结构,因此可以直接转换成JSON字符串,用字符串来描述数据结构,避免实现Serializable接口.将对象序列化成字符串后,比较是否相等就相对

假设检验的基本思想: 若对总体的某个假设是真实的,那么不利于或者不能支持这一假设的事件A在一次试验中是几乎不可能发生的.如果事件A真的发生了,则有理由怀疑这一假设的真实性,从而拒绝该假设. 实质分析: 假设检验实质上是对原假设是否正确进行检验,因此检验过程中要使原假设得到维护,使之不轻易被拒绝:否定原假设必须有充分的理由.同时,当原假设被接受时,也只能认为否定该假设的根据不充分,而不是认为它绝对正确. 1.检验指定的数列是否服从正态分布 借助假设检验的思想,利用K-S检验可以对数列的性质进行检验

1.已知json串构成的情况下判断 先构造一下场景,假设已经把各个数据都移除掉不对比的字段 图1 预期.实际结果,复杂接口返回多层嵌套json时,同下 图2 预期.实际结果值为:{child_json1:list1,child_json2:list2} 其中list1.list2为child_json,值为:[dict1,dict2] 其中dict1.dict2为child_child_json,最底层json,无嵌套,值为:{key1:value1,key2:value2} 如果一开始就直接判

目的: 通过探索文件pseudo_facebook.tsv数据来学会两个变量的分析流程 知识点: 1.ggplot语法 2.如何做散点图 3.如何优化散点图 4.条件均值 5.变量的相关性 6.子集散点图 7.平滑化 简介: 如果在探索单一变量时,使用直方图来表示该值和整体的关系,那么在探索两个变量的时候,使用散点图会更适合来探索两个变量之间的关系 案例分析: 1.根据年龄和好友数作出散点图 #导入ggplot2绘图包library(ggplot2) setwd('D:/Udacity/数据分析

记录瞬间 前段时间为了解决一些实际问题,引出了要对json字符串进行比对的需求. 觉得有意义,作以简单记录. # 比对数据 def compare_data(set_key, src_data, dst_data, noise_data, num): if isinstance(src_data, dict) and isinstance(dst_data, dict): """若为dict格式""" for key in dst_data: i

与R语言纠缠了一个星期,从快速上手的暗暗得意,到之后某些细节的纠结烦躁,过山车式体验中,我逐渐才认识了真实的R语言. 期间遇到两个很烦恼的问题,一个是让人烦躁抓狂,另一个是无意发现的重大错误. 1.      令人抓狂的rownames 若数据矩阵datamatrix如图1,无列名和行名及表头.若c1~c4分别为colnames,而r1~r5为rownames,表头为A. 图1:datamatrix 如何添加c1~c4?r1~r5? coln = c(”c1”,”c2”,”c3”,”c4”) r

所谓数组(或向量)a和b的外积,指的是a的每个元素和b的每个元素搭配在一起相乘得到的新元素.当然运算规则也可自己定义.外积运算符为 %o%(注意:百分号中间的字母是小写的字母o).比如: > a <- 1:2 > b <- 3:5 > d <- a %o% b > d [,1] [,2] [,3] [1,] 3 4 5 [2,] 6 8 10 注意维数公式为: dim(d) = c( dim(a) , dim(b) ) 实际上R语言提供了一个更为一般化得外积函数o

目录 一.吹个牛 二.事务及它的特性 三.简单看下两阶段提交的流程 四.两阶段写日志用意? 五.加餐:sync_binlog = 1 问题 六.如何判断binlog和redolog是否达成了一致 七.两阶段提交设计的初衷 - 分布式事务 八.再看MySQL两阶段写日志 九.留一个彩蛋 十.推荐阅读(公众号首发,欢迎关注白日梦) 一.吹个牛 面试官的一句:"了解MySQL的两阶段提交吗?" 不知道问凉了多少人! 这篇文章白日梦就和大家分享什么是MySQL的两阶提交到底是怎么回事!不管你原

假设存在文件file1.xlsx,其内容如下: 存在文件file2.xlsx,其内容如下: 现在我想从第七列开始,将file2所有的字符替换成file1一样的,即第七.八.九.十列不需要改变,因为file1和file2的字符一致的(3和1,2和4):从第11列开始,file1和file2的字符不一样了.我的命名规则是从第11列开始,file2的2改为3,4改1,3改为2,1改为4: 下面是代码的实现过程: install.packages("openxlsx") #安装openxlsx

---题面--- 题解: 首先有一个直观的想法,如果我们可以求出对于位置i的最长后缀回文串和最长前缀回文串,那么我们枚举分界点然后合并前缀和后缀不就可以得到答案了么? 所以我们的目标就是求出这两个数列, 我们令f[i] 表示以i为结尾的最长回文后缀的长度,g[i]表示以i为开头的最长回文后缀的长度. 由于要找回文串,因此我们先想到manacher. 然后我们可以发现对于这样一个串: 原串:xxxxxxxxxx 新串:#x#x#x#x#x#x#x#x#x#x# 我们可以观察到,假设这时我们已经求出

题目描述 Description 已知有两个字串 A$, B$ 及一组字串变换的规则(至多6个规则): A1$ -> B1$ A2$ -> B2$ 规则的含义为:在 A＄中的子串 A1$ 可以变换为 B1$.A2$ 可以变换为 B2$ -. 例如:A$＝'abcd' B$＝'xyz' 变换规则为: 'abc'->'xu' 'ud'->'y' 'y'->'yz' 则此时,A$ 可以经过一系列的变换变为 B$,其变换的过程为: 'abcd'->'xud'->'xy'-

时间序列(time series)是一系列有序的数据.通常是等时间间隔的采样数据.如果不是等间隔,则一般会标注每个数据点的时间刻度. time series data mining 主要包括decompose(分析数据的各个成分,例如趋势,周期性),prediction(预测未来的值),classification(对有序数据序列的feature提取与分类),clustering(相似数列聚类)等. 这篇文章主要讨论prediction(forecast,预测)问题. 即已知历史的数据,如何准确

魔法串 Time Limit: 3000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65535/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 1607    Accepted Submission(s): 594 Problem Description 小明和他的好朋友小西在玩一个新的游戏,由小西给出一个由小写字母构成的字符串,小明给出另一个比小西更长的字符串,也由小写字母组成,如果能通过魔法 转换使小明的串和小西的变成同

题二 字串变换 (存盘名: NOIPG2) [问题描述]: 已知有两个字串 A$, B$ 及一组字串变换的规则(至多6个规则): A1$ -> B1$ A2$ -> B2$ 规则的含义为:在 A＄中的子串 A1$ 可以变换为 B1$.A2$ 可以变换为 B2$ …. 例如:A$＝'abcd' B$＝'xyz' 变换规则为: ‘abc’->‘xu’ ‘ud’->‘y’ ‘y’->‘yz’ 则此时,A$ 可以经过一系列的变换变为 B$,其变换的过程为: ‘abcd’->‘x

Problem C Time Limit : 3000/1000ms (Java/Other)   Memory Limit : 65535/32768K (Java/Other) Total Submission(s) : 167   Accepted Submission(s) : 29 Font: Times New Roman | Verdana | Georgia Font Size: ← → Problem Description 调皮的萌萌喜欢在传输的数据上做改动,具体方法如下:

https://daniu.luogu.org/problem/show?pid=2042 一道伸展树维护数列的很悲伤的题目,共要维护两个标记和两个数列信息,为了维护MAX-SUM还要维护从左端开始的数列的最大和及到右端结束的数列的最大和. 按照伸展树的套路,给数列左右两边加上不存在的边界节点,给每个子树的空儿子指向哨兵节点. 维护最大子数列和 题目说的子数列其实要求至少包含一个元素,这就要很恶心的维护方法. (其实让max_sum可以不含元素也能过90%) 每个节点定义max_sum:该节点的

2565: 最长双回文串 Time Limit: 10 Sec  Memory Limit: 128 MBSubmit: 1842  Solved: 935[Submit][Status][Discuss] Description 顺序和逆序读起来完全一样的串叫做回文串.比如acbca是回文串,而abc不是(abc的顺序为“abc”,逆序为“cba”,不相同).输入长度为n的串S,求S的最长双回文子串T,即可将T分为两部分X,Y,(|X|,|Y|≥1)且X和Y都是回文串. Input 一行由小写

先学了R,最近刚刚上手python,所以想着将python和R结合起来互相对比来更好理解python.最好就是一句python,对应写一句R. pandas可谓如雷贯耳,数据处理神器. 以下符号: =R= 代表着在R中代码是怎么样的. pandas 是基于 Numpy 构建的含有更高级数据结构和工具的数据分析包 类似于 Numpy 的核心是 ndarray,pandas 也是围绕着 Series 和 DataFrame 两个核心数据结构展开的 .Series 和 DataFrame 分别对应于一