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在其他数都出现偶数次的数组中找到出现次数为奇数次的数

参考自程序员代码面试指南 其他数都出现偶数次的数组中找到出现奇数次的数字 整数n与0异或的结果为n，n与n异或的结果为0 public void printOddTimesNum1(int[] arrs...for(int x:arrs){ eO=eO^x; } System.out.println(eO); } 如果只有a和b出现了奇数次...如果数组中出现了两个奇数次的数 最终eO一定不等于0。那么肯定可以在32位整数eO上找到一个不为0的bit位。...假设是第k位不等于0， 说明a和b的第k位一定是一个是0，一个是1，接下来再设置一个变量记为eHasOne,然后再遍历一次数组。 这次遍历时，eHasOne只和第k位是1的整数异或，其他的数忽略。...eO^eHasOne就是另一个出现奇数次的数。

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寻找大小为n的数组中出现次数超过n2的那个数

问题描述: 在一个大小为n的数组中，其中有一个数出现的次数超过n/2，求出这个数。...所以这些都不是最优解，我们先分析一下这个题目，设该数出现的次数为x，则x满足，n/2+1为第一个数...，key出现的次数为ntime，初始化为1，代表key出现了一次，从前往后，如果某个数不等于key，则他俩抵消，key的出现次数减一，如果等于key，则key的出现次数加1，如果key的出现次数变成了0...在i前面的数全部删除完，或者起始的时候，将arry[i]放入结果 result = arry[i]; ntime = 1; //arry[i]出现的次数为...n/2所以它抵消不完，ntime最小为1 也就是说这个数出现的次数是大于等于n/2+1*/ } } return

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    2022-09-01：字符串的 波动 定义为子字符串中出现次数 最多 的字符次数与出现次数 最少 的字符次数之差。 给你一个字符串 s ，它只包含小写英文字母。

    2022-09-01：字符串的 波动 定义为子字符串中出现次数 最多 的字符次数与出现次数 最少 的字符次数之差。 给你一个字符串 s ，它只包含小写英文字母。...[]; // continuous[a][b] more a less b 连续出现a的次数 // continuous[b][a] more b less a 连续出现b的次数...[]; // appear[a][b] more a less b b有没有出现过 // appear[b][a] more b less a a有没有出现过 let mut appear...= i { // i,j // more i less j 三个变量 连续出现i，j有没有出现过，i-j max...// more j less i 三个变量 连续出现j，i有没有出现过，j-i max continuous[i as usize][j as usize] += 1;

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    Python数据可视化 热力图

    ——《马男波杰克》 [nmjk5dfnd.jpeg] 文章目录 一、matplotlib绘制热力图 二、seaborn绘制热力图 热力图：通过颜色深浅变化，优雅地展示数据的差异。...一、matplotlib绘制热力图 Matplotlib是Python著名的2D绘图库，该库仿造Matlab提供了一整套相似的绘图函数，用于绘图和绘表，是强大的数据可视化工具和做图库，且绘制出的图形美观...不包含 值为0 # 得到19列 以行政区为列名 其下面值为规划建筑面积 df[item] = [eval(df.loc[x, '规划建筑面积'][:-1]) if item in...如果是布尔型的DataFrame，则将DataFrame里True的位置用白色覆盖掉 ax：设置作图的坐标轴，一般画多个子图时需要修改不同子图的该值 **kwargs：All other keyword...不包含 值为0 # 得到19列 以行政区为列名 其下面为规划建筑面积 df[item] = [eval(df.loc[x, '规划建筑面积'][:-1]) if item in

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    我优化了进度条，页面性能竟提高了70%

    因此，我想给大家分享一下这个思路极好的进度条组件，同时它也存在非常严重的性能问题，本文末尾也会讲解一下问题所在以及优化方式 进度条的应用场景 一般进度条组件都出现在类似抖音播放视频的这样场景中，如图中底部的箭头所示...这里以React为例，Vue开发者也不用怕看不懂，主要是看思路 主要实现功能： 支持播放、暂停、重播 播放结束后，播放次数+1，并重新开始播放 不推荐的写法 组件部分 // index.tsx import...'暂停' : '播放' } 重播 { `播放次数为：${...极致的优化 先来看看一个非常常见的图 页面的渲染，大体上走的就是这5个流程。...2 = -50% 这么做了以后，我们再次用performance检验一下 可以很明显地看到页面重排重绘的次数减少了很多很多，剩余的基本都是页面最基本的重排和重绘了。

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    我优化了进度条，页面性能竟提高了70%

    因此，我想给大家分享一下这个思路极好的进度条组件，同时它也存在非常严重的性能问题，本文末尾也会讲解一下问题所在以及优化方式 Part2进度条的应用场景 一般进度条组件都出现在类似抖音播放视频的这样场景中...这里以React为例，Vue开发者也不用怕看不懂，主要是看思路 主要实现功能： 支持播放、暂停、重播 播放结束后，播放次数+1，并重新开始播放 Part3不推荐的写法 组件部分 // index.jsx...'暂停' : '播放' } 重播 { `播放次数为：${...Part6极致的优化 先来看看一个非常常见的图 页面的渲染，大体上走的就是这5个流程。...2 = -50% 这么做了以后，我们再次用performance检验一下 可以很明显地看到页面重排重绘的次数减少了很多很多，剩余的基本都是页面最基本的重排和重绘了。

    1.1K40

    AI绘画第五课：图片放大和辅助处理手段

    另外，和图生图一样，重绘幅度不适合太低或者太高，只是为了放大就0.3-0.5，想赋予AI更多想象力和发挥空间就0.5-0.7 01:37文生图：高清修复 （三）文生图：高清修复 译名有好几种：高清修复...保持默认的0数值，它会和我们设置的采样迭代次数（20）保持一致。...3.重绘幅度：等同于图生图里的重绘幅度 想要保持大的结构不发生变化，最好不超过0.5 03:05算法讲解 4.放大算法：跟上面选择的原始算法一样，决定在将那个低分辨率的版本“打回重画”的时候如何操作 （...（语义误导和分界线割裂） ●操作繁琐且相对不直观 ●偶尔“加戏”，出现莫名的额外元素 ●如果有人脸、身体等关键部位恰好处在"分界线"上的时候,很大概率会产生不和谐的画面 （解决方法：降低重绘幅度，增大缓冲区尺寸...附加功能放大 三、附加功能放大 （1）位置：在附加功能（更多）标签里 （2)功能：可以把已经绘制成为成品的图片通过人工智能算法放大到一定的尺寸 这个功能一般用在图片生成后的处理上 简单说就是一个重绘幅度为

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    手把手教你学会风险因子关联图绘制

    各位科研芝士的小伙伴，今天教大家绘制一个生信文章里经常出现的图---风险因子关联图： ? 看到这张图是不是眼前一亮的感觉，觉得你的预后类型文章就差这一张图了呢？...02 加载数据集 可以看到两个数据分别为biomarker_data和rt，一个用于绘制风险得分，一个用于绘制热图，我提前给大家准备好了相应的数据集，方便大家直接使用，学会绘图的精髓，而不是浪费时间去找数据...Note：该数据集一共包括184个样本，前面93个样本为low_risk组, 后面91个为high_risk组 ? 03 绘制生存状态散点图 利用biomarker_data： ?...接着采用ggplot2绘制，绘制的代码如下，可以看到我们在设置形状时为geom_point： ? 产生的图形如下： ?...05 绘制热图 （此处我们给其加上列聚类），绘制热图我们采用热图好搭档pheatmap来实现，关于热图其他骚操作可以关注我们之前推出的R绘图教程，对常见的医学绘图问题都进行了教学，详情点击：这可能是目前最实用的医学

    3.5K10

    R 语言绘制热图的 10 种方法

    R 语言里面可以用来绘制热图的主要包括: 今天将按照这个顺序依次为大家分享它们的绘图方法。 一、基础安装里的 heatmap 函数 所谓基础安装，即下载安装 R 语言后即可使用的包。...将行系统树图 Rowv 设置为 NA，即不显示；2. 将列系统树图设置为NA，即不显示；3. cm.colors 修改为 heat.colors，即调整了颜色的模式。 图 2....要使用非基础安装里面的包，就需要安装并加载这个包，代码如下： 要查看一个包或者一个包里面函数的详细介绍，代码为： 与 heatmap 类似的是，pheatmap 也可以同时绘制热图和系统树图，同样需要矩阵格式的原始输入...用 heatmaply 绘制的热图 这里新出现的 fontsize_row、fontsize_col 和 margins 参数分别表示行标签字体大小、列标签字体大小以及边界（下、左、上、右）。...其中 lattice 包里面的 levelplot 函数可以用来绘制热图。 图 13.

    24.9K402

    为什么我代码里面选择top1000的sd基因绘制热图呢

    比如代码里面我挑选了top1000的sd基因绘制热图，然后就可以分辨出来自己处理的数据集里面的样本分组是否合理啦。其实这个热图差不多等价于PCA分析的图，被我称为表达矩阵下游分析标准3图！...为什么挑选top1000的sd基因绘制热图 我这个热图是为了说明本分组是否合理，就是看样本的距离，这个时候你如果需要理解距离，那么你需要学习非常多细节知识。...其中 d 为距离矩阵。...centers 是初始类的个数或者初始类的中心 iter.max 是最大迭代次数 nstart 是当 centers 是数字的时候，随机集合的个数 algorithm 是算法，默认是第一个。...和npc两个分组非常明显的差异 为什么选择top1000的sd基因绘制热图其实就是个人爱好，你可以探索top500，1000，2000，5000是否有区别。

    1.7K10

    R语言绘图 | 使用pheatmap快速绘制热图

    热图是我们展示数据时常用的图形，今天小编教大家使用"pheatmap" 快速绘制热图。 首先，我们需要准备输入文件。比如，我想绘制热图来比较30个基因在6个组织里的表达情况。 ?...如图所示，第一列为基因名，第一行为不同组织的名称，整理好后保存为制表符分隔的txt格式，准备好输入文件后我们就可以开始绘制热图啦。...加载R包 library("pheatmap") ## 输入文件 exp <- read.table("input.txt",sep="\t",header=T,row.names = 1) ## 绘制热图...cellwidth：热图每格的宽度。 cellheight：热图每格的高度。 cluster_cols：对列进行聚类。 cluster_rows：对行进行聚类。 执行完代码后，热图就绘制好啦！ ?...## 对表达量取对数绘制热图 pheatmap(log((exp+1),2),cellwidth=20, cellheight=10,cluster_cols=F,cluster_rows=T) ?

    2.8K40

    【R语言】热图绘制-heatmap+RColorBrewer配色方案

    前面给大家介绍了如何使用R自带的heatmap函数+R自带的配色方案来绘制热图 ☞【R语言】热图绘制-heatmap函数+默认配色方案 ☞R语言中的颜色(一)-自带的调色板 也给大家介绍了如何使用R自带的...heatmap函数+gplots的配色方案来绘制热图 ☞【R语言】热图绘制-heatmap+gplots配色方案 ☞R语言中的颜色(二)-gplots包 也给大家介绍了如何使用R自带的heatmap函数...+grDevice的配色方案来绘制热图 ☞【R语言】热图绘制-heatmap+grDevice配色方案 ☞R语言中的颜色(三)-grDevice包 今天我们接着来聊heatmap这个函数绘制热图，这次我们使用...barplot(1:11,col=brewer.pal(11, "PiYG")) #通过colorRampPalette生成渐变色，PiYG中本身就有11中个颜色 #后面括号中的数字是要生成渐变色的个数，也为11...) 我们还能用其他的配色方案试试 #展示OrRd配色方案中的9种颜色 display.brewer.pal(9,"OrRd") 接下来我们用OrRd配色方案生成的50个渐变色来绘制热图

    2.9K20

    伴鱼事件分析平台设计

    这些条件包括： 事件类型：指用户行为，采集自埋点数据；例如登录伴鱼绘本，购买付费绘本 指标：指标分为两类，基础指标和自定义指标基础指标：总次数（pv），总用户数（uv），人均次数（pv/uv）自定义指标...例如，伴鱼绘本用户的完整购买流程可能包含以下步骤：登录 app -> 浏览绘本 -> 购买付费绘本。我们可以将这个流程设置为一个漏斗，分析整体以及每一步转化情况。...在下图的例子中，我们希望了解伴鱼绘本 app 是否足够吸引用户，因此我们设置初始事件为登录 app，后续事件为浏览绘本，留存周期为 7 天，进行留存分析。...例如，注册伴鱼绘本后，计算浏览绘本的次日留存、7 日留存可以表述为： SELECT sum(ret[1]) AS original, sum(ret[2]) AS next_day_ret...例如，在 浏览绘本 -> 购买绘本，窗口期为 2 天的这个转化路径上，转化率的计算可以被表达为： SELECT array( sumIf(count, level >= 1), sumIf(count,

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    伴鱼事件分析平台设计

    这些条件包括： 事件类型：指用户行为，采集自埋点数据；例如登录伴鱼绘本，购买付费绘本 指标：指标分为两类，基础指标和自定义指标基础指标：总次数（pv），总用户数（uv），人均次数（pv/uv）自定义指标...例如，伴鱼绘本用户的完整购买流程可能包含以下步骤：登录 app -> 浏览绘本 -> 购买付费绘本。我们可以将这个流程设置为一个漏斗，分析整体以及每一步转化情况。...在下图的例子中，我们希望了解伴鱼绘本 app 是否足够吸引用户，因此我们设置初始事件为登录 app，后续事件为浏览绘本，留存周期为 7 天，进行留存分析。...例如，注册伴鱼绘本后，计算浏览绘本的次日留存、7 日留存可以表述为： SELECT sum(ret[1]) AS original, sum(ret[2]) AS next_day_ret...例如，在 浏览绘本 -> 购买绘本，窗口期为 2 天的这个转化路径上，转化率的计算可以被表达为： SELECT array( sumIf(count, level >= 1), sumIf(count,

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    如何管理设备热点？

    什么是设备热点 当智能设备支持热点模式（AP Mode）配网时，设备会发出热点信号，显示在智能手机当Wi-Fi List，其Wi-Fi SSID为设备热点名称。...涂鸦默认热点名称为“SmartLife-XXXX”，用户可通过购买定制热点服务，定制热点名称，用以区分涂鸦公版热点。...定制热点命名规则 SL-AAAA-XXXX SL 为固定字符，不支持修改； AAAA 为您的自定义内容，总长度不超过 12 个字符，不支持分隔符“|” 、转义字符“\” 等特殊符号和表情符号； XXXX...为设备 MAC 地址后四位，由系统自动生成，不支持修改； 管理定制热点 如果有PID已出货并带有定制热点，热点会出现在App管理界面，可以查看到目前该客户可用的热点名称，如下图：...image.png 如果客户无可用定制热点，则需去增值服务购买 定制热点关联到PID。

    1.2K20

    matplotlib基础绘图命令之imshow

    在matplotlib中，imshow方法用于绘制热图，基本用法如下 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np np.random.seed(...4. origin orign参数指定绘制热图时的方向，默认值为upper, 此时热图的右上角为(0, 0), 当设置为lower时，热图的左下角为(0,0), 用法如下 plt.imshow(data...6. interpolation interprolation参数控制热图的显示形式，是一个较难理解的参数，同样的数据，不同取值对应的热图形式如下 ?...7. extent extent参数指定热图x轴和y轴的极值，取值为一个长度为4的元组或列表，其中，前两个数值对应x轴的最小值和最大值，后两个参数对应y轴的最小值和最大值，用法如下 plt.imshow...在绘制热图时，还可以结合xlim和ylim参数，来为热图的周围增加空隙，代码如下 plt.imshow(data) plt.xlim(-1, 5) plt.ylim(5, -1) plt.colorbar

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