开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

在序列集合中查找没有NaN值的最长子序列

，可以通过以下步骤来实现：

首先，遍历序列集合，找到每个序列中没有NaN值的子序列。可以使用循环和条件判断来实现。对于每个序列，可以使用以下代码来找到没有NaN值的子序列：

def find_subsequence(sequence):
    subsequence = []
    max_subsequence = []
    
    for num in sequence:
        if not math.isnan(num):  # 判断是否为NaN值
            subsequence.append(num)
        else:
            if len(subsequence) > len(max_subsequence):
                max_subsequence = subsequence
            subsequence = []
    
    if len(subsequence) > len(max_subsequence):
        max_subsequence = subsequence
    
    return max_subsequence

接下来，对于每个序列，调用上述函数来找到最长的没有NaN值的子序列。可以使用以下代码来实现：

def find_longest_subsequence(sequence_set):
    longest_subsequence = []
    
    for sequence in sequence_set:
        subsequence = find_subsequence(sequence)
        
        if len(subsequence) > len(longest_subsequence):
            longest_subsequence = subsequence
    
    return longest_subsequence

最后，调用find_longest_subsequence函数并传入序列集合，即可得到在序列集合中没有NaN值的最长子序列。

这个方法的优势是简单易懂，通过遍历序列集合并使用条件判断来找到没有NaN值的子序列。它适用于需要在序列集合中查找没有NaN值的最长子序列的场景，例如数据分析、时间序列处理等。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云云服务器（CVM）：https://cloud.tencent.com/product/cvm
腾讯云云数据库 MySQL 版：https://cloud.tencent.com/product/cdb_mysql
腾讯云人工智能平台（AI Lab）：https://cloud.tencent.com/product/ai
腾讯云物联网平台（IoT Hub）：https://cloud.tencent.com/product/iothub
腾讯云移动开发平台（移动推送）：https://cloud.tencent.com/product/umeng_push
腾讯云对象存储（COS）：https://cloud.tencent.com/product/cos
腾讯云区块链服务（BCS）：https://cloud.tencent.com/product/bcs
腾讯云元宇宙解决方案：https://cloud.tencent.com/solution/metaverse

相关搜索:MySQL:如何查找列中的值序列从序列中查找有意义的值去掉pandas中的NaN值并重新排序列在Cosmos DB中查找数字序列中的最小缺失值在pandas中查找时间序列数据中某个值的最后一个出现序列在反序列化Web API 2 C#中删除NaN值在号码序列中查找丢失的号码在向量中查找与模式不匹配的序列在序列化数组yii 2.0中查找特定值在无序列表中查找元素的有效方法

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

都能看懂的LIS（最长上升子序列）问题[通俗易懂]

有一个长为n的数列a0, a1, ……, a(n-1)。请求出这个序列中最长的上升子序列的长度。上升子序列指的是对于任意的i<j都满足ai<aj的子序列，该问题被称为最长上升子序列（LIS，Longest Increasing Subsequence）的著名问题。

02

【Day34】LeetCode算法 -- 3. 无重复字符的最长子串

解题思路：题目会给定一个字符串s，我们需要返回其中最长子串的长度，注意，这里返回的是最长子串长度而非最长子序列长度。例如：“abbcde”,最长子串是“bcde” ；最长子序列是“abcde” ；

01

最长公共子序列问题

问题描述：求两个字符序列的公共最长子序列。 ---- 最长公共子串在回到子序列问题之前，先来了解一下子串的问题。例如，HISH和FISH两个字符序列的公共最长子串就是：ISH。很容易理解。 ---- 绘制网格通过上一次背包问题的学习，给了我一些很重要的启示：每种动态规划解决方案都设计网格。动态规划可以帮助你在给定约束条件下找到最优解。问题可分解为彼此独立且离散的子问题时，就可以使用动态规划法来解决。那么，要解决这个问题的网格长什么样呢？要确定这一点，你首先得回答： 1.单元格中的值是什么？

04

golang刷leetcode: 小于等于 K 的最长二进制子序列

解释：s 中小于等于 5 的最长子序列是 "00010" ，对应的十进制数字是 2 。

01

【DP】300. Longest Increasing Subsequence

Given an unsorted array of integers, find the length of longest increasing subsequence.

03

七夕算法：521. 最长特殊序列 Ⅰ

https://leetcode-cn.com/problems/longest-uncommon-subsequence-i/

03

十道腾讯算法真题解析！

大家好，我是捡田螺的小男孩。收集了腾讯常考的十道算法题（真题）。在金三银四，希望对大家有帮助呀。

02

看一遍就理解：动态规划详解

我们刷leetcode的时候，经常会遇到动态规划类型题目。动态规划问题非常非常经典，也很有技巧性，一般大厂都非常喜欢问。今天跟大家一起来学习动态规划的套路，文章如果有不正确的地方，欢迎大家指出哈，感谢感谢~

看一遍就理解：动态规划详解

我们刷leetcode的时候，经常会遇到动态规划类型题目。动态规划问题非常非常经典，也很有技巧性，一般大厂都非常喜欢问。今天跟大家一起来学习动态规划的套路，文章如果有不正确的地方，欢迎大家指出哈，感谢感谢~

03

看一遍就理解：动态规划详解

我们刷leetcode的时候，经常会遇到动态规划类型题目。动态规划问题非常非常经典，也很有技巧性，一般大厂都非常喜欢问。今天跟大家一起来学习动态规划的套路，文章如果有不正确的地方，欢迎大家指出哈，感谢感谢~

08

最长上升子序列 LIS算法实现[通俗易懂]

有两种算法复杂度为O(n*logn)和O(n^2)。在上述算法中，若使用朴素的顺序查找在D1..Dlen查找，由于共有O(n)个元素需要计算，每次计算时的复杂度是O(n)，则整个算法的时间复杂度为O(n^2)，与原来算法相比没有任何进步。但是由于D的特点(2)，在D中查找时，可以使用二分查找高效地完成，则整个算法时间复杂度下降为O(nlogn)，有了非常显著的提高。需要注意的是，D在算法结束后记录的并不是一个符合题意的最长上升子序列！算法还可以扩展到整个最长子序列系列问题。　有两种算法复杂度为O(n*logn)和O(n^2) O(n^2)算法分析如下　　（a[1]…a[n] 存的都是输入的数）　　1、对于a[n]来说，由于它是最后一个数，所以当从a[n]开始查找时，只存在长度为1的不下降子序列；　　2、若从a[n-1]开始查找，则存在下面的两种可能性：　　（1）若a[n-1] < a[n] 则存在长度为2的不下降子序列 a[n-1],a[n]. 　　（2）若a[n-1] > a[n] 则存在长度为1的不下降子序列 a[n-1]或者a[n]。　　3、一般若从a[t]开始，此时最长不下降子序列应该是按下列方法求出的：　　在a[t+1],a[t+2],…a[n]中，找出一个比a[t]大的且最长的不下降子序列，作为它的后继。　　4、为算法上的需要，定义一个数组：　　d:array [1..n,1..3] of integer; 　　d[t,1]表示a[t] 　　d[t,2]表示从i位置到达n的最长不下降子序列的长度　　d[t,3]表示从i位置开始最长不下降子序列的下一个位置最长不下降子序列的O(n*logn)算法　　先回顾经典的O(n^2)的动态规划算法，设A[t]表示序列中的第t个数，F[t]表示从1到t这一段中以t结尾的最长上升子序列的长度，初始时设F[t] = 0(t = 1, 2, …, len(A))。则有动态规划方程：F[t] = max{1, F[j] + 1} (j = 1, 2, …, t – 1, 且A[j] < A[t])。　　现在，我们仔细考虑计算F[t]时的情况。假设有两个元素A[x]和A[y]，满足　　(1)x < y < t (2)A[x] < A[y] < A[t] (3)F[x] = F[y] 　　此时，选择F[x]和选择F[y]都可以得到同样的F[t]值，那么，在最长上升子序列的这个位置中，应该选择A[x]还是应该选择A[y]呢？　　很明显，选择A[x]比选择A[y]要好。因为由于条件(2)，在A[x+1] … A[t-1]这一段中，如果存在A[z]，A[x] < A[z] < a[y]，则与选择A[y]相比，将会得到更长的上升子序列。　　再根据条件(3)，我们会得到一个启示：根据F[]的值进行分类。对于F[]的每一个取值k，我们只需要保留满足F[t] = k的所有A[t]中的最小值。设D[k]记录这个值，即D[k] = min{A[t]} (F[t] = k)。　　注意到D[]的两个特点：　　(1)　D[k]的值是在整个计算过程中是单调不上升的。　　(2)　D[]的值是有序的，即D[1] < D[2] < D[3] < … < D[n]。　　利用D[]，我们可以得到另外一种计算最长上升子序列长度的方法。设当前已经求出的最长上升子序列长度为len。先判断A[t]与D[len]。若A[t] > D[len]，则将A[t]接在D[len]后将得到一个更长的上升子序列，len = len + 1， D[len] = A[t]；否则，在D[1]..D[len]中，找到最大的j，满足D[j] < A[t]。令k = j + 1，则有D[j] < A[t] <= D[k]，将A[t]接在D[j]后将得到一个更长的上升子序列，同时更新D[k] = A[t]。最后，len即为所要求的最长上升子序列的长度。　　在上述算法中，若使用朴素的顺序查找在D[1]..D[len]查找，由于共有O(n)个元素需要计算，每次计算时的复杂度是O(n)，则整个算法的时间复杂度为O(n^2)，与原来的算法相比没有任何进步。但是由于D[]的特点(2)，我们在D[]中查找时，可以使用二分查找高效地完成，则整个算法的时间复杂度下降为O(nlogn)，有了非常显著的提高。需要注意的是，D[]在算法结束后记录的并不是一个符合题意的最长上升子序列！　　这个算法还可以扩展到整个最长子序列系列问题，整个算法的难点在于二分查找的设计，需要非常小心注意。

02

LeetCode 1940. 排序数组之间的最长公共子序列（二分查找）

给定一个由整数数组组成的数组arrays，其中arrays[i]是严格递增排序的，返回一个表示所有数组之间的最长公共子序列的整数数组。

03

Leetcode#521. Longest Uncommon Subsequence I（最长特殊序列 Ⅰ）

给定两个字符串，你需要从这两个字符串中找出最长的特殊序列。最长特殊序列定义如下：该序列为某字符串独有的最长子序列（即不能是其他字符串的子序列）。

04

字节跳动的一道动态规划面试题

最近公司大量招人，发动了大家的力量。我也跟着一起下载了脉脉，脉脉上好多HR在招人。碰巧看见了一个猎头的动态，说这就是字节的算法面试题，你能做对几道？我大概扫了一眼，考察深度优先搜索（DFS），链表的题目不在少数，动态规划的题目也特别醒目。对DFS，链表相关题目感兴趣的可以看我之前的文章。正好我们昨天在聊动态规划的爬楼梯问题，今天我们也就来聊聊字节面试题中的最长回文子序列问题。

01

C++ 算法进阶系列之聊聊动态规划的两把刷子

递归和动态规划是算法界的两个扛把子，想进入算法之门，则必须理解、掌握这两种算法的本质。一旦参悟透这2种算法的精髓，再加上对树、图等复杂数据结构的深入理解，可以解决大部分的算法问题。

01

leetcode516. Longest Palindromic Subsequence

Given a string s, find the longest palindromic subsequence's length in s. You may assume that the maximum length of s is 1000.

01

最长递增子序列LIS的O(nlogn)的求法

最长递增子序列(Longest Increasing Subsequence)是指n个数的序列的最长单调递增子序列。比如，A = [1,3,6,7,9,4,10,5,6]的LIS是1 3 6 7 9 10。我们现在希望编程求出一个给定的数组，我们能得到LIS的长度。关于LIS的求法使用DP算法的文章也很多，时间复杂度是O(n2)，这里，我们介绍一个只需要不到15行的Python代码或者Java代码来实现一个复杂度O(nlogn)的算法。

02

Python 最常见的 120 道面试题解析

Python 今年还是很火，不仅是编程语言排行榜前二，更成为互联网公司最火热的招聘职位之一。伴随而来的则是面试题目越来越全面和深入化。有的时候不是你不会，而是触及到你的工作边缘，并没有更多的使用，可是面试却需要了解。

02

力扣每日一刷(2023.9.19)

本题刚开始其实我是按照双指针做的，当时看到这道题想都没想直接通过滑动窗口的方式确定最大的递增子序列。结果看来用例才发现他找的是子序列，不是连续子序列……

01

陶哲轩发新论文了，又是AI帮忙的那种

这次是关于欧拉函数的单调非递减序列，他通过初等论证证明了一个名为M(x)函数的渐近式。

03

文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （209）-- 算法导论15.4 6题

要设计一个 O(nlgn) 时间的算法来求一个 n 个数的序列的最长单调递增子序列，我们可以使用动态规划结合二分查找的方法，也就是经典的“最长递增子序列”（Longest Increasing Subsequence, LIS）问题。

02

DP专题 | LIS POJ - 2533

A numeric sequence of ai is ordered if a1 < a2 < ... < aN. Let the subsequence of the given numeric sequence (a1, a2, ..., aN) be any sequence (ai1, ai2, ..., aiK), where 1 <= i1 < i2 < ... < iK<= N. For example, sequence (1, 7, 3, 5, 9, 4, 8) has ordered subsequences, e. g., (1, 7), (3, 4, 8) and many others. All longest ordered subsequences are of length 4, e. g., (1, 3, 5, 8).

01

每日算法系列【LeetCode 376】摆动序列

如果连续数字之间的差严格地在正数和负数之间交替，则数字序列称为摆动序列。第一个差（如果存在的话）可能是正数或负数。少于两个元素的序列也是摆动序列。

01

LeetCode 673. 最长递增子序列的个数（DP）

1. 题目给定一个未排序的整数数组，找到最长递增子序列的个数。示例 1: 输入: [1,3,5,4,7] 输出: 2 解释: 有两个最长递增子序列，分别是 [1, 3, 4, 7] 和[1, 3, 5, 7]。示例 2: 输入: [2,2,2,2,2] 输出: 5 解释: 最长递增子序列的长度是1，并且存在5个子序列的长度为1，因此输出5。注意: 给定的数组长度不超过 2000 并且结果一定是32位有符号整数。来源：力扣（LeetCode）链接：https://leetcode-cn.co

02

Leetcode 718. Maximum Length of Repeated Subarray

文章作者：Tyan 博客：noahsnail.com | CSDN | 简书

02

精读《DOM diff 最长上升子序列》

在精读《DOM diff 原理》一文中，我们提到了 Vue 使用了一种贪心 + 二分的算法求出最长上升子序列，但并没有深究这个算法的原理，因此特别开辟一章详细说明。

05

动态规划--最长上升子序列(LIS)的长度

l例如：对于[3,1,4,2,5]，最长上升子序列的长度是3 arr = [3,1,4,5,9,2,6,5,0] def lis(arr): #dp[i]表示第i个位置的值为尾的数组的最长递增子序列的长度 #初始化数组，假定数组中每个值的最长子序列就是它自己，即都是1 dp = [1 for _ in range(len(arr))] #遍历数组 for i in range(len(arr)): #当遍历到第i个位置时，再依次从0开始遍历到

01

最喜欢dp动态规划的一次(暑期刷题)

所有的问题可能不止一种方法，但是由于是dp专题，只会讲述dp解题的方法。如果需要别的算法可以看看后续的更新。同时，这里的dp算法并不一定是最简单的效率最高的解题方法，可能别的算法更适合更方便。

01

剑指offer面试题48: 最长不含重复字符的子字符串

Given a string, find the length of the longest substring without repeating characters.(请从子字符串中找出一个最长的不包含重复字符的子字符串)

03

【算法】动态规划（三）

考虑仅用1分、5分、10分、25分和50分这5种硬币支付某一个给定的金额。例如需要支付11分钱，有一个1分和一个10分、一个1分和两个5分、六个1分和一个5分、十一个1分这4种方式。请写一个程序， 1）计算一个给定的金额有几种支付方式。 2）使用硬币最少的数量 3）使用硬币最少的数量时的组合注：假定支付0元有1种方式

01

LeetCode 522. 最长特殊序列 II

给定字符串列表，你需要从它们中找出最长的特殊序列。最长特殊序列定义如下：该序列为某字符串独有的最长子序列（即不能是其他字符串的子序列）。

02

第五篇：组件更新：完整的 DOM diff 流程是怎样的？（下）

新子节点数组相对于旧子节点数组的变化，无非是通过更新、删除、添加和移动节点来完成，而核心 diff 算法，就是在已知旧子节点的 DOM 结构、vnode 和新子节点的 vnode 情况下，以较低的成本完成子节点的更新为目的，求解生成新子节点 DOM 的系列操作。

00

最长递增子序列（LIS）[通俗易懂]

处理第二个元素 2 的时候判断是否比前面的元素 4 大，没有的话那么以 2 为结尾的 LIS 就是 2，

02

【lower_bound、upperbound讲解、二分查找、最长上升子序列(LIS)模版】

注意此模板只适用于查找a中是否存在v，存在的话则返回其中一个符合条件的位置，并不一定只有那一个位置，这个视情况而定。

02

C++——最长递增子序列问题【组合问题中的动态规划】

#include <iostream> //动态规划法:最长递增子序列之和 int IncreaseOrder(int a[],int n); using namespace std; int main() { int n; cout<<"请输入数组长度:"; cin>>n; int a[n]; int i; cout<<"请输入数组元素:"<<endl; for(i=0; i<n; i++) cin>>a[i]; for(i

03

最长公共子序列（Java）

最长公共子序列运用十分广泛，例如人脸识别，相似度比较等方面。子序列表示原字符串在不改变字符的相对顺序的情况下删除某些字符（也可以不删除任何字符）后组成的新字符串。比如：“abc”，“ac”是子序列，但“ca”不是实现代码：

02

常用算法思想之动态规划的后缀思想

思路:后缀是指要解决的子问题是原问题的后半部分，如果用字符串类描述，相当于子问题永远都是原问题的后半部分 str[i:]

01

【手绘漫画】图解LeetCode之最长上升子序列（LeetCode300题），贪心算法 + 二分查找

今天是第五期，争取每天一期，最多两天一期，欢迎大家监督我。。。公众号监督最好！！！

01

Acwing数学与简单DP（二）

也就是max(dp[i-1][j],dp[i][j-1])，再加上最后一个位置的值。

01

动态规划+二分查找解决最长递增子序列

很多读者反应，就算看了前文动态规划详解，了解了动态规划的套路，也不会写状态转移方程，没有思路，怎么办？本文就借助「最长递增子序列」来讲一种设计动态规划的通用技巧：数学归纳思想。

03

LeetCode刷题实战376：摆动序列

算法的重要性，我就不多说了吧，想去大厂，就必须要经过基础知识和业务逻辑面试+算法面试。所以，为了提高大家的算法能力，这个公众号后续每天带大家做一道算法题，题目就从LeetCode上面选！

03

从一道算法题实现一个文本diff小工具

众所周知，很多社区都是有内容审核机制的，除了第一次发布，后续的修改也需要审核，最粗暴的方式当然是从头再看一遍，但是编辑肯定想弄死你，显然这样效率比较低，比如就改了一个错别字，再看几遍可能也看不出来，所以如果能知道每次都修改了些什么，就像git的diff一样，那就方便很多了，本文就来简单实现一个。

01

最长单调递增子序列

动态规划问题：令dp[i]表示：在str[0-i]中，当以str[i]为单调递增子序列最后一个元素时，所得最长单调递增子序列的长度。递推式： dp[0]=1(第一个字符自己也为递增序列 ) 当0<=k<=i时，if(str[k]<=str[i]) max{dp[k]}+1(从第k个字符开始，现在0-k-1个字符中找到比k字符小的字符，然后在它们之中找到一个最大的，然后此值加1即为dp[i]) dp[i]表示从零到i为原序列的最长子序列的值。 #include<iostream> #include<alg

06

【一天一大 lee】摆动序列 (难度:中等) - Day20201212

如果连续数字之间的差严格地在正数和负数之间交替，则数字序列称为摆动序列。第一个差（如果存在的话）可能是正数或负数。少于两个元素的序列也是摆动序列。

02

leetcode-3. 无重复字符的最长子串

这道题要明确的一点是求最长子串而不是最长子序列。先对传进来的字符串长度进行判断，若传进来的字符串长度小于等于 1，则直接返回其长度即可，定义开始指针的位置，以及初始化最长字串的记录值，并将字符串转换为字符数组。开始遍历字符数组,外层从 1 开始，里层从 0 开始。如果前后指针的字符一样,则重新定义开始的位置为当前的位置 +1，并跳出本次循环。每两次循环执行完后都要让当前字串长度与已记录的最长子串长度进行比较，由于 start 从 0 开始的，求真正的长度时要 +1，用三目运算判断当前最长的子串与已记录的最长子串的比较且重新定义最长子串，可能还是原来的最长，也可能是当前子串最长。待遍历完成后记录的最长字串即为所求，返回即可。

04

DP：子序列模型

(2) 长度大于1——>满足前提（nums[j]<nums[i]）——>max(dp[j]+1,dp[i]) （0<=j<=i-1）

01

LeetCode 521. 最长特殊序列 Ⅰ

「最长特殊序列」定义如下：该序列为某字符串独有的最长子序列（即不能是其他字符串的子序列）。

03

Python|动态规划经典案例

——where2go 团队

04

leetcode-521-Longest Uncommon Subsequence I

题目描述：给定两个字符串，你需要从这两个字符串中找出最长的特殊序列。最长特殊序列定义如下：该序列为某字符串独有的最长子序列（即不能是其他字符串的子序列）。子序列可以通过删去字符串中的某些字符实现，但不能改变剩余字符的相对顺序。空序列为所有字符串的子序列，任何字符串为其自身的子序列。输入为两个字符串，输出最长特殊序列的长度。如果不存在，则返回 -1。示例 : 输入: "aba", "cdc" 输出: 3 解析: 最长特殊序列可为 "aba" (或 "cdc") 说明: 两个字符串长度均小于100。字

09

最长公共子串 / 子序列

本文记录寻找两个字符串最长公共子串和子序列的方法。名词区别最长公共子串（Longest Common Substring）与最长公共子序列（Longest Common Subsequence）的区别：子串要求在原字符串中是连续的，而子序列则只需保持相对顺序，并不要求连续。最长公共子串是指两个字符串中最长连续相同的子串长度。例如：str1=“1AB2345CD”,str2=”12345EF”,则str1，str2的最长公共子串为2345。动态规划如果 str1 的长度为

04

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭