一开始,很容易想到用双指针去定位两个相同字符的最远区间,然后使用重叠区间合并的思维去得到最终片段。大方向双指针思路是对的,不过没有优化,所以复杂度较高,但能AC
坚持看完每一篇文章,践行自己最初想学好数据分析的目标,我们不像在学校那样,我们现在要提高效率,必须给自己定位目标以驱动型学习,这样才能学好一件事,李笑来说过,给自己正在做的事情赋予伟大的意义,这就是理想。
以数组 intervals 表示若干个区间的集合,其中单个区间为 intervals[i] = [starti, endi] 。请你合并所有重叠的区间,并返回 一个不重叠的区间数组,该数组需恰好覆盖输入中的所有区间 。
“两个指针”是一种模式,其中两个指针串联遍历数据结构,直到一个或两个指针都达到特定条件。两个指针在排序数组或链接列表中搜索对时通常很有用;例如,当您必须将数组的每个元素与其他元素进行比较时。
译自:New in Grafana Mimir: Introducing out-of-order sample ingestion
Bedtools是由犹他大学昆兰实验室开发的基因组算法工具集,用于广泛的基因组学分析任务。它堪称是基因组分析工具中的瑞士军刀。其设计灵活,可以轻松地与其他命令行工具集成,如 awk、grep、sort 等,使得它成为基因组研究和数据分析中不可或缺的工具之一。此外,bedtools 支持多种基因组数据格式,其中最常用的是 BED 格式,但也支持 VCF、GFF 和其他一些标准格式。由于其广泛的应用和功能,bedtools 成为了生物信息学家和基因组学者工具箱中的标准工具之一
Bedtools是处理基因组信息分析的强大工具集合,本文列出自己学习其官方文档的几个点,对后面计算不同样品peak相似性的脚本做了下更新和调整,使用起来更为简单方便。 内容摘要 区域注释,如peak注释,peak分布分析,peak与调控元件交集等。 区域合并,如求算多样品peak合集,或合并重叠区域 区域互补,如得到非基因区 利用比对结果对测序广度和深度评估 多样品peak相似性计算,评估ChIP类区域结果的样品相似性。 bedtools主要功能 bedtools: flexible tools for
对于许多开发人员而言,编写采访编码的过程会引起焦虑。涉及的内容太多,常常感觉很多与开发人员在日常工作中所做的事情无关,这只会增加压力。
参考链接: Python | pandas 合并merge,联接join和级联concat
文章采用了GPU加速的trick,本质上还是描述的LI-SLAM,里程计基于关键帧进行固定滞后平滑优化,然后在全局建图模块再一次进行因子图的优化。时间上通过GPU加速体素格GICP因子和IMU预积分因子的计算以及融合。
http://mpvideo.qpic.cn/0bf2qaabqaaavqaky23fjzqvbagddcaaagaa.f10002.mp4?dis_k=63c36b7a49f8b9f1a1ca40e
Python数据分析——数据加载与整理 总第47篇 ▼ (本文框架) 数据加载 导入文本数据 1、导入文本格式数据(CSV)的方法: 方法一:使用pd.read_csv(),默认打开csv文件。 9、
作者 | Francesco Palma,Davide Burba,Lewis Tunstall,Thomas Boys
1)Tumble Count Window:累积固定个数的元素就视为一个窗口,该类型的窗口无法像时间窗口一样事先切分好。
在本博客中,我们将讨论在构建流数据平台时如何利用 Hudi 的两个最令人难以置信的能力。
面试锦囊系列一直有收到大家的反馈,包括后台内推成功的消息、朋友的同事从创业小公司成功跳到huawei等等,非常高兴小破号的这些整理分享能够真正地帮助到大家
http://xfxuezhang.cn/index.php/archives/231/
Given a set of non-overlapping intervals, insert a new interval into the intervals (merge if necessary). You may assume that the intervals were initially sorted according to their start times. Example 1: Given intervals [1,3],[6,9], insert and merge [2
我们社区陆续会将顾毅(Netflix 增长黑客,《iOS 面试之道》作者,ACE 职业健身教练。)的 Swift 算法题题解整理为文字版以方便大家学习与阅读。
关于Clickhouse的索引的查询过程,我们先手来了解几个概念,MarkRange:在ClickHouse中是用于定义标记区间的对象。index_granularity:标记多个小的区间数据组成的粒度。MergeTree按照index_granularity的间隔粒度,将一段完整的数据划分成了多个小的间隔数据段,一个具体的数据段即是一个MarkRange。MarkRange与索引编号对应,使用start和end两个属性表示其区间范围。通过与start及end对应的索引编号的取值,即能够得到它所对应的数值区间。而数值区间表示了此MarkRange包含的数据范围。
这是一个实际业务需求中的问题。某一直播业务表中记录了如下格式的用户进出直播间日志数据:
pandas和python标准库提供了一整套高级、灵活的、高效的核心函数和算法将数据规整化为你想要的形式!
要移除尽可能少的间隔数,那么首先要知道有哪些部分是重叠了的,发生重叠后,就要尽量移除范围更大的,来保证更多范围小的可以留下。
这里,并没有指定要用哪个列进行连接,如果没有指定,就会默认将重叠列的列名当作连接键。这里连接的结果是按照笛卡儿积的逻辑实现的。在这个例子中表现不太明显,我们再看下一个例子。
Windows(窗口)是处理无限数据流的核心。窗口将流分解成有限大小的”桶”,在上面我们可以进行计算。本文将重点介绍 Flink 中的窗口,以及常见的窗口类型。
之前写了两篇文章分别是图像单应性矩阵变换与图像拼接,图像拼接中使用单应性矩阵实现图像特征对齐,从而为图像拼接特别是无缝拼接打下基础,看一下上一篇我的图像拼接效果如下:
力扣上类似的问题是会员题目,你可能没办法做,但对于这种经典的算法题,掌握思路还是必要的。
写css,你少不了与margin打交道。你真的了解margin吗?你知道margin有什么特性吗?你知道什么是垂直外边距合并?margin在块元素、内联元素中的区别?什么时候该用padding而不是margin?你知道负margin吗?你知道负margin在实际工作中的用途吗?常见的浏览器下margin出现的bug有哪些?……
原理:设置一个定时器,如果在设定的时间间隔内事件再次触发,就会清除上一次的定时器并重新设置和计时,直到指定时间间隔内没有再次触发,才会执行函数
昨天,我偶然间翻看一个热门讨论帖子,里面分享了一位同学参加字节跳动面试的经历,令人印象深刻的是,他的第二轮面试仅用了 25 分钟便宣告结束,并迅速得到了结果,效率确实高效。
用原始数据data1和合并计算后的结果进行差异计算,所得的结果即为另一部分所要结果。
分治法的基本思想: 将一个规模为 n 的问题分解为 k 各规模较小的子问题, 这些子问题互相独立且与原问题是同类型问题。 递归地解这些子问题, 然后把各个子问题的解合并得到原问题的解。 分治法所能解决的问题一般具有的几个特征是: 该问题规模缩小到一定程度就可以容易地解决; 该问题可以分解为若干个规模较小的同类型问题; 利用该问题分解出的子问题的解可以合并为该问题的解; 原问题分解出的各个子问题是相互独立的, 即子问题之间不包含公共的子问题。 分治法可以解决的具体问题:矩阵连乘、大数乘法、二分法搜索、快速排序
Flink 社区希望能够将 Flink 的 Streaming 实时计算能力和 Lakehouse 新架构优势进一步结合,推出新一代的 Streaming Lakehouse 技术,促进数据在数据湖上真正实时流动起来,并为用户提供实时离线一体化的开发体验。Flink 社区内部孵化了 Flink Table Store (简称 FTS )子项目,一个真正面向 Streaming 以及 Realtime的数据湖存储项目。2023年3月12日,FTS进入 Apache 软件基金会 (ASF) 的孵化器,改名为 Apache Paimon (incubating)。
我们经常需要在一个时间窗口维度上对数据进行聚合,窗口是流处理应用中经常需要解决的问题。Flink的窗口算子为我们提供了方便易用的API,我们可以将数据流切分成一个个窗口,对窗口内的数据进行处理
随着无人机的快速发展,倾斜摄影行业迎来了一个新的浪潮,越来越多的人利用无人机从事测绘行业的相关数据采集工作。在数据采集过程当中遇到了各种各样的问题,导致飞出来的数据不达标,无法完成模型重建工作。这里根据自己的接触对倾斜摄影过程当中重叠度、传感器、焦距、飞行速度、拍照间隔等参数以及他们之间的相互关系做一个简单的梳理。如有不当或错误之处敬请指正。
今天是LeetCode专题的第33篇文章,我们一起来看LeetCode的第56题,它的难度是Medium。
大部分的高并发处理基本都是在后端处理,但是在部分特殊情况下,后端无法阻止用户行为,需要前端做配合。例如在抢购、秒杀等场景。
分治算法思想很大程度上是基于递归的,也比较适合用递归来实现。顾名思义,分而治之。一般分为以下三个过程:
抛开移动的过程只看移动完成的结果。记图片左上角为顶点 (0, 0),正方形边长为 N,要使得两张图片有重叠,那么其中一张图片移到的某一点 (x, y) 一定与另外一张图片的顶点 (0, 0) 重合。
合并区间模式是一种处理重叠区间的有效手段。在很多包含区间的问题中,我们可能需要去找出重叠的部分或将重叠部分合并。给定两个区间,其关联方式有如下六种:
在列表中插入一个新的区间,你需要确保列表中的区间仍然有序且不重叠(如果有必要的话,可以合并区间)。
这是一篇较为完整的介绍Apache Paimon和Flink进阶应用的文章,你最好收藏一波。
算法一:快速排序算法 快速排序是由东尼·霍尔所发展的一种排序算法。在平均状况下,排序 n 个项目要Ο(n log n)次比较。在最坏状况下则需要Ο(n2)次比较,但这种状况并不常见。事实上,快速排序通常明显比其他Ο(n log n) 算法更快,因为它的内部循环(inner loop)可以在大部分的架构上很有效率地被实现出来。 快速排序使用分治法(Divide and conquer)策略来把一个串行(list)分为两个子串行(sub-lists)。 算法步骤: 1 从数列中挑出一个元素,称为
快速排序是由东尼·霍尔所发展的一种排序算法。在平均状况下,排序 n 个项目要Ο(n log n)次比较。在最坏状况下则需要Ο(n2)次比较,但这种状况并不常见。
快速排序是由东尼·霍尔所发展的一种排序算法。在平均状况下,排序n个项目要Ο(nlogn)次比较。在最坏状况下则需要Ο(n2)次比较,但这种状况并不常见。事实上,快速排序通常明显比其他Ο(nlogn)算法更快,因为它的内部循环(innerloop)可以在大部分的架构上很有效率地被实现出来。
算法一:快速排序算法 快速排序是由东尼·霍尔所发展的一种排序算法。在平均状况下,排序 n 个项目要Ο(nlogn) 次比较。在最坏状况下则需要Ο(n2) 次比较,但这种状况并不常见。事实上,快速排序通常明显比其他Ο(nlogn) 算法更快,因为它的内部循环(innerloop)可以在大部分的架构上很有效率地被实现出来。 快速排序使用分治法(Divideandconquer)策略来把一个串行(list)分为两个子串行(sub-lists)。 算法步骤: 1. 从数列中挑出一个元素,称为「基准」(pivot),
快速排序是由东尼·霍尔所发展的一种排序算法。在平均状况下,排序 n 个项目要 Ο(n log n) 次比较。在最坏状况下则需要 Ο(n2) 次比较,但这种状况并不常见。
今天的力扣打卡题是 57. 插入区间 ,我们再顺便练习两道类似的简单区间题目,比如:判断区间是否重叠(252. 会议室)、56. 合并区间。这类面试题目还挺讨巧的,因为不需要掌握什么数据结构与算法的先验知识,看懂题目之后模拟一遍即可,很容易考察出应聘者到底会不会写代码。
假设单体应用可用率为99.99%,即使拆分后每个微服务的可用率还是保持在99.99%,总体的可用率还是下降的。因为凡是依赖都可能会失败,凡是资源都是有限制的,另外网络并不可靠,有可能一个很不起眼的微服务模块高延迟最后导致整体服务不可用
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