这个问题的输入是实数的数组A[1...n]。您需要通过对一个连续子序列A[i],A[i+1],...A[j] of A的所有数进行求和,找出可以得到的最高值。如果A不包含负数,那么这个问题就很简单,可以通过总结A的所有元素来解决。但是,当A包含正数和负数的混合时,就变得更加棘手了。空子序列的数目之和为0。
在O(n^3)中存在一个求解这个问题的强
我试图在data.table中的列中识别一个连续的递增序列,并为每个唯一的连续序列分组指定一个标识符,但我很难想出一种向量化的方法来快速识别这些序列。我环顾四周,并没有发现任何只使用data.table语法和命令以向量化的方式来完成此操作的东西,也许这是不可能的。library(data.table)
DT <- dat
我有R中的病人状态的长向量,是按时间顺序排序的,还有一个相关的病人I的标签。这个向量是数据帧的一个元素。我想给连续的数据行贴上标签,这些数据的病人状态相同。如果状态发生变化,则恢复到其原始值,这将是三个单独的事件。这与我搜索过的duplicated或match已经足够的大多数情况不同。一个例子是大致如下:
s
如何在恢复简单模型的同时从表中恢复已删除的行?数据库位于2014中。在用新的数据覆盖数据之前,我已经设法在fn_dblog表中找到了它们。我能用它做点什么吗?SELECT * FROM fn_dblog(NULL, NULL) WHERE Operation = 'LOP_DELETE_ROWS'WHERE
我正面临一个问题,使用导入到我的Simulink块工作空间的数据。在对实际的Simulink模块实现该方法之前,我做了一个简单的框图来模拟结果。我发现在这个网站()上,Simulink求解器所采取的步骤与输入时间向量中指定的步骤不同。我将时间向量设置为零,但有一个错误。a.time=[];
错误:“为”‘test/ from workspace“指定的连