每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 数据选取与简单操作: which 返回一个向量中指定元素的索引 which.max 返回最大元素的索引 which.min 返回最小元素的索引 sample 随机在向量中抽取元素 subset 根据条件选取元素 sort 升序排列元素 rev 反转所有元素 order 获取排序后的索引 table 返回频数表 cut 将数据分割为几部分 spl

6357. Hills And Valleys 自己感觉这是个好题,应该是经典题目,所以半路选手补了这道字符串的动态规划题目. 题意就是给你一个串,翻转任意区间一次,求最长的非下降子序列. 一看题面写的0≤Ai≤9 (i=1,2,⋯,n).就知道肯定有点东西,只要这么写,肯定就是有某个神奇的操作可以解决这道题目. 比赛的时候脑壳都要炸了也没想出来,补题的时候懂了,我可以定义一个b串为0123456789,这肯定是递增的,所以我翻转b的某个区间,然后去和a匹配,因为我把b再翻转回来,还是递增的.

1.取上中位数 题目: 给定两个有序数组arr1和arr2,两个数组长度都为N,求两个数组中所有数的上中位数.要求:时间复杂度O(logN).      例如:          arr1 = {1,2,3,4};          arr2 = {3,4,5,6};          一共8个数则上中位数是第4个数,所以返回3.          arr1 = {0,1,2};          arr2 = {3,4,5};          一共6个数则上中位数是第3个数,所以返回2. 思

2420: C语言习题 不等长字符串排序 时间限制: 1 Sec  内存限制: 128 MB 提交: 460  解决: 239 题目描述 在主函数中输入n(n<=10)个不等长的字符串.用另一函数对它们排序.然后在主函数输出这n个已排好序的字符串. 输入 n和n个不等长字符串 输出 n个已排好序的字符串 样例输入 5 abcd 12345678 abc 123456 ab123 样例输出 123456 12345678 ab123 abc abcd 提示 主函数已给定如下,提交时不需要包含下述主

题意:给一串由n个数字组成的字符串,选择其中一个区间进行翻转,要求翻转后该字符串的最长非降子序列长度最长,输出这个最长非降子序列的长度以及翻转的区间的左右端点 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; typedef long long ll; ; ; int n, a[maxn], dp[maxn][maxm], b[maxm]; int ans, ansl, ansr, l, r, cnt; int al[maxn][maxm], ar[ma

给定两个有序数组arr1和arr2,在给定一个整数k,返回两个数组的所有数中第K小的数.例如:arr1 = {1,2,3,4,5};arr2 = {3,4,5};K = 1;因为1为所有数中最小的,所以返回1: arr1 = {1,2,3};arr2 = {3,4,5,6};K = 4;因为3为所有数中第4小的数,所以返回3: 要求:如果arr1的长度为N,arr2的长度为M,时间复杂度请达到O(log(min{M,N})). 这题目的难度在于时间复杂度请达到O(log(min{M,N})),参

最近我用cbind函数整合数据后,再用filter过滤数据,碰到了一个大坑. 以两组独立样本t检验筛选差异蛋白为例进行说明吧. pro2 <- df2[1:6] Pvalue<-c(rep(0,nrow(pro2))) log2_FC<-c(rep(0,nrow(pro2))) for(i in 1:nrow(pro2)){ if(sd(pro2[i,1:3],na.rm = T)==0 && sd(pro2[i,4:6],na.rm = T)==0){ #两组的标准差都

def get_result_in_vector(vector, N, tmp, tmp_result): """ :param vector:所有组合的拼接 :param N:从几开始 :param tmp: :param tmp_result: 空列表,暂时存储结果 :return:所有组合 获取所有组合结果 """ for i in range(0, len(vector)): if i < len(vector[N]): tmp.a

遇到一个需求,需要对两个长度不一定相等的列表进行交叉合并.像拉拉链一样(两边的拉链不一定相等). 如: a = [1, 3, 5] b = [2, 4, 6, 8] 需将a, b 合并为 c c = [1, 2, 3, 4, 6, 8] 网上又看到定义函数,或者使用 zip,自己觉得不太理想,就想倒腾下,当然有可能下述方法已经有人想到了. 方法一: 写 for 循环 a = [1, 3, 5] b = [2, 4, 6, 8] c = [ ] for i in range( max ( len(

ValueError: shape mismatch: objects cannot be broadcast to a single shape 这个错误可能是因为传入的两个参数数据长度不一样,比如在画图的时候.

一.基本运算符号 1.基本数学计算 +.-.*./.^.%%(求模).%/%(整除)注意:求模运算两边若为小数,则整数和小数部分分别求模.例:5.6%%2.2 2.比较运算 >.<.>=.<=.==.!= 3.逻辑运算 &.|.!.&&.||.xor注意:运算符“逻辑与”和“逻辑或”存在两种形式,“&”和“|”作用在对象中的每一个元素上并且返回和比较次数相等长度的逻辑值:“&&”和“||”只作用在对象的第一个元素上. xor为异或,两

基本运算符号  1.基本数学计算  +.-.*./.^.%%(求模).%/%(整除)  注意:求模运算两边若为小数,则整数和小数部分分别求模.例:5.6%%2.2  2.比较运算  >.<.>=.<=.==.!=  3.&.|.!.&&.||.xor  注意:运算符"逻辑与"和"逻辑或"存在两种形式,"&"和"|"作用在对象中的每一个元素上并且返回和比较次数相等长度的逻辑

    R语言data.table包是自带包data.frame的升级版,用于数据框格式数据的处理,最大的特点快.包括两个方面,一方面是写的快,代码简洁,只要一行命令就可以完成诸多任务,另一方面是处理快,内部处理的步骤进行了程序上的优化,使用多线程,甚至很多函数是使用C写的,大大加快数据运行速度.因此,在对大数据处理上,使用data.table无疑具有极高的效率.这里我们主要讲的是它对数据框结构的快捷处理. 和data.frame的高度兼容 DT = data.table(x=rep(c("b&

R语言data.table包是自带包data.frame的升级版,用于数据框格式数据的处理,最大的特点快.包括两个方面,一方面是写的快,代码简洁,只要一行命令就可以完成诸多任务,另一方面是处理快,内部处理的步骤进行了程序上的优化,使用多线程,甚至很多函数是使用C写的,大大加快数据运行速度.因此,在对大数据处理上,使用data.table无疑具有极高的效率.这里主要介绍在基因组数据分析中可能会用到的函数. fread 做基因组数据分析时,常常需要读入处理大文件,这个时候我们就可以舍弃read.ta

运算符是R语言中最基础的存在,熟悉运算符的使用,是熟练使用R处理数据的基础,操作符,顾名思义,是对数据进行运算的符号,R有自己的一套操作符,实现变量的赋值,引用,运算等功能. 一,赋值符号 为变量赋值,推荐使用  var <-  expression, 把var设置为表达式的值,该赋值符号有方向性. 为参数赋值,使用 = ,R吧等号右侧表达式的值计算出来,赋值给等号右侧的变量. 二,作用域引用符 作用域引用符:: 用于引用包中的对象.当载入多个包时,后载入的包,会把之前包中的同名函数覆盖. dp

dplyr包是Hadley Wickham的新作,主要用于数据清洗和整理,该包专注dataframe数据格式,从而大幅提高了数据处理速度,并且提供了与其它数据库的接口:tidyr包的作者是Hadley Wickham, 该包用于“tidy”你的数据,这个包常跟dplyr结合使用. dplyr.tidyr包安装及载入 install.packages("dplyr") install.packages("tidyr") library(dplyr) library(t

向量:用于存储数值型.字符型或逻辑型数据的一维数组,只可以包含一种数据 向量的创建与运算 创建向量 # 创建简单向量 l <- c(2, 2, 1, 3, 8) # [1] 2 2 1 3 8 # 创建一个1至5的向量 # : --> 至 # 1:5 --> 从1到5的5个整数 n <- 1:5 # [1] 1 2 3 4 5 # 创建向量,初始默认为逻辑值FALSE v <- vector(length = 4) # [1] FALSE FALSE FALSE FALSE

R语言数据分析利器data.table包-数据框结构处理精讲 R语言data.table包是自带包data.frame的升级版,用于数据框格式数据的处理,最大的特点快.包括两个方面,一方面是写的快,代码简洁,只要一行命令就可以完成诸多任务,另一方面是处理快,内部处理的步骤进行了程序上的优化,使用多线程,甚至很多函数是使用C写的,大大加快数据运行速度.因此,在对大数据处理上,使用data.table无疑具有极高的效率.这里我们主要讲的是它对数据框结构的快捷处理. 和data.frame的高度兼容

Bellovin Time Limit: / MS (Java/Others) Memory Limit: / K (Java/Others) Total Submission(s): Accepted Submission(s): Problem Description Peter has a sequence a1,a2,...,an and he define a function on the sequence -- F(a1,a2,...,an)=(f1,f2,...,fn), whe

R语言的调试重要性不言而喻,这段时间准备改进一个R的包,但由于接触R时间不长,中间的很多东西不懂,需要重新打包调试,以对里面的很多程序有深入了解,下面从几个方面分享一下我的收获. 1.准备工作 a)R软件的下载http://cran.r-project.org/. b)下载源码包,比如我下载了tsDyn(非线性时间序列)包,http://cran.r-project.org/web/packages/available_packages_by_name.html. c)下载相关软件,这里主要指R