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根据N种规格中的M种规格值生成的全部规格组合的一种算法

近来在开发SKU模块的时候，遇到这样一个需求，某种商品有N（用未知数N来表示是因为规格的数组由用户制定且随时可以编辑的，所以对程序来说，它是一个未知数）类规格，每一类规格又有M个规格值，各种规格值的组合便是一个型号...，比如说，颜色是商品规格的一类，可能的值有红、黄、绿、蓝，而尺码是另一类规格，可能的取值有L、M。...刚开始的时候想到要从多个数组中依次抽取一个元素出来，感觉去进行深度遍历相当复杂，后来换了一种思路，其实每次只要把两个数组合并起来，然后把这两个数组合并的结果再与下个数组进行合并，最终，就能得出逐个抽取一个元素来进行组合的结果...} specValueList.splice(0, 1); arrGroup = generateGroup(specValueList, tempGroup); } } /** * 生成规格值组合的方法...newTempGroup.length > 0){ tempGroup = newTempGroup; } } return tempGroup; } 其中generateTrRow方法是我生成表格中的行用到的

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分配问题与匈牙利算法

种可能的情况，显然，遍历不可行。 定理 如果从成本矩阵的任一行或列的所有项中添加或减去数字，那么，所得矩阵的最优分配也是原始矩阵的最优分配。...每行的所有数字减去该行的最小项 每列的所有数字减去该列的最小项 使用横线或者竖线穿过矩阵中的所有0，并记录达成此目的所需的最少线路总数 如果线路总数等于矩阵的行数或者列数n，那么一种最优的分配是可能的，...第二步：第一列减去0，第二列减去150，第三列减去0 ? 第三步：划线以包含全部0 ? 第四步：划线数等于行数，最优分配找到。...第三步：划线以包含全部0 ? 第四步：因为线路总数小于4，故执行第五步 第五步：注意到5是未覆盖区域的最小值，存在未覆盖区域的行每行减去5 ?...然后被覆盖的列每列加5 ? 然后再执行步骤3：划线以包含全部0 ?

2.5K20
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新手入门学习python Numpy基础操作

填充的矩阵，ones(shape)则是创建1填充的，np.full((m,n)8) m行n列的全部是8的参数 a=np.linspace(1., 4., 6) #创建1到4之间，共6个元素的等值间距的数组...a=np.arange(起，止，步长) #创建 从起到至，按步长排列的数组 a= np.indices((3,3)) #创建一个堆叠的更高维度的数组 a=np.mat() #创建矩阵，array只能从列表中生成...，而mat可以从字符串或者列表中生成，比如mat（"1,2;3,4"）,而array（[1,2,3,4]），mat是矩阵、array是数组（假矩阵） 基本操作符 np中矩阵之间加减乘除是对应元素的+、-...ptp() #返回最大值减去最小值 np的索引和切片 import numpy as np data = np.arange(12).reshape((3, 4)) print(data) ##对数组元素进行索引和切片...获取指定行的前几列; print(data) print(data[[0,2], :2]) print(data[:2, [0,2]]) 以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助。

55410

3.9生信

matrix ：矩阵，整个表只允许一种数据类型 data.frame：数据框，每一列只允许一种数据类型 可以根据生成的函数或者用class或者is族函数判断。...按名字 df1【,"gene"】 df1【,c('gene','change')】 d.按条件（逻辑值） df1【df1$score>0,】 图片 图片 如何取数据框的最后一列？...ncol(df1) 知道了行数就方便取最后一列：df1【,ncol(df1)】 这样子方便代码复用。 如何取数据框除了最后一列以外的其他列？...是针对逻辑值使用 C.数据框修改 a.改一个格 df1【3,3】 <- 5 b.改一整列 df1$score <- c(12,23,50,2) c.改行名和列名 rownames(df1) = c("r1...","r2","r3","r4") 修改行名 d.只修改某一行/列的名 colnames(df1)【2】 = "CHANGE" 将第二列的名字改为CHANGE e.两个数据框的连接merge merge

1.3K30

leetcode363. Max Sum of Rectangle No Larger Than K

现有一个由整数构成的矩阵，问从中找到一个子矩阵，要求该子矩阵中各个元素的和为不超过k的最大值，问子矩阵中元素的和为多少?...思路一：暴力循环 如果我们将矩阵中的每个子矩阵都枚举出来，并计算其元素和，从而得出小于K的最大值即可。...上面一个思路的我们可以理解为以row1和row2分别作为子矩阵的上边界和下边界，以col2作为右边界，要求找到一个左边界col1，使得其划分出来的子矩阵中元素的和为小于等于k的最大值，即 max(S[(...和row2作为上下边界的子矩阵，将其中每一列的元素的和记为sum[colx](0<=colx<col)，则生成一个长度为col的整数数组sum。...本质上将数组以中间位置分割为左子数组和右子数组，分别求左子数组内和右子数组内最大的连续子数组和，并且在递归的过程中将左右子数组中的元素分别从小到大排序。

52120

R3数据结构和文件读取

[]前面是数据框或矩阵，[[]]前面是列#3单个向量4种操作：#（1）赋值加输出（2）数学计算，（3）条件判断生成的是逻辑值，生成长度相等的逻辑值（x==y，向量不一样长时，谁长取谁，（4）初级统计,（...（x有哪些元素在y不存在）#重点向量筛选(取子集)[]：中括号里面是向量（有4种生成方式）将TRUE对应的值挑选出来，FALSE丢弃。...（1）按照逻辑值（[]里面是逻辑值，与x对应，不必由x生成）：中括号里是与x等长且一一对应的逻辑值向量（13个彩色球取出蓝色和绿色，x[x%in%y]，13个数取>7,x[x>7]）；（2）按照位置：中括号里是由...>0]#相当于向量[逻辑值]，逻辑值，与x对应，不必由x生成## [1] "gene1" "gene2"## 代码思维#如何取数据框的最后一列？...#注释3如何按照数据框的某一列，给整个数据框排序order，使用order()函数按照数据框的某一列对整个数据框进行排序。

2.7K00

图解矩阵区域和

问题 给你一个 m * n 的矩阵 mat 和一个整数 K ，请你返回一个矩阵 answer ，其中每个 answer[i][j] 是所有满足下述条件的元素 mat[r][c] 的和： i - K <=...而这几部分矩形都是从(0,0)作为左上角的，面积都是已知的存储在dp中。...加上左边的dp，减去相交的部分，同时还要加上这个dp本身在矩阵中的值 dp[i][j]=mat[i][j]+dp[i-1][j]+dp[i][j-1]-dp[i-1][j-1] 1(0,0) 2(0,1...-1][j-1] 根据dp求每个格子的值 以每个格子作为中心点，根据半径可求得矩形的左上角start和右下角end，根据这2个点就可以得到上面说的4个矩形的面积了，当然还需要作边界检查，还有只有当start...点既不在第一行也不在第一列时才会产生2个需要减去的矩形，换句话说，当start点在第一行或者第一列时，只会产生一个矩形或者没有。

37030

OMP算法代码学习

('Recovery','Original') fprintf('\n恢复残差：'); norm(x_r-x)%恢复残差 　　代码解释：上述代码是直接构造一个K稀疏的信号，接下来解释一下代码中是如何构造该稀疏信号的...则我们要将等式右边产生的K个非零值随机的插到信号x的K个位置中，举个例子，比如经过排列后的Index_K（1:K）=12  56 30 17 5 2 6 98  200 85 ，则等式右边的K个非零值被放置在...） 　　接着在第17行进入了主循环，第19行M_set = K:5:N；没必要全部遍历，所以每隔5个对该点的值进行测试，但为什么要从K开始呢？...依次 选择测量次数集合M_set中的测量次数，第23行初始化P=0，后面如果残差小于某一个值时，即重构成功时，P+1。每个观测值重复1000次操作。 　　...第44行代码开始是绘图，根据稀疏度先得到测量次数的集合，然后以测量次数M为横轴，重构概率为纵轴绘制图形。 本程序运行结果： ? 　　文献中的Fig.1： ?

2.1K71

6.数据分析(1) --描述性统计量和线性回归(1)

变量 index 包含每列中对应于最大值的行索引。 要找到整个 a 矩阵中的最小值，请使用语法 a(:) 将 24×3 矩阵转换为 72×1 列向量。...然后，要找到该单一列中的最小值，请使用以下语法： min(count(:)) >> min(a(:)) ans = 0.015487125636019 %% 第二种方法：多次求最小值...>> min(min(a)) ans = 0.015487125636019 1.2、减去均值 在信号处理的时候，由于系统的随机误差，一般都会进行进行均值操作，从数据中减去均值也称为去除线性趋势...% 获取矩阵的行数和列数 [n,p] = size(a) % 计算每列的均值 mu = mean(a) % 生成一个列均值的矩阵，维度同a矩阵 MeanMat = repmat(mu,n,1) % 减去均值...在某些情况下，可合理地将这些点视为离群值，即与其余数据不一致的数据值。 以下示例说明如何从 24×3 矩阵 a 中的三个数据集中移除离群值。这儿离群值定义为偏离均值超过三倍标准差的值。

64120

matlab基础与常用语法

; %按行求和(得到一个列向量） a = sum(E,2) % a=sum(x(:));%对整个矩阵求和 a = sum(sum(E)) a = sum(E(:)) %% 基础：matlab中如何提取矩阵中指定位置的元素...; A A(2,1) A(3,2) % （2）取指定的某一行的全部元素（输出的是一个行向量） clc;A A(2,:) A(5,:) % （3）取指定的某一列的全部元素（输出的是一个列向量） clc;A...% 在Matlab中，计算矩阵A的特征值和特征向量的函数是eig(A),其中最常用的两个用法： A = [1 2 3 ;2 2 1;2 0 3] % （1）E=eig(A)：求矩阵A的全部特征值，构成向量...E=eig(A) % （2）[V,D]=eig(A)：求矩阵A的全部特征值，构成对角阵D，并求A的特征向量构成V的列向量。...（V的每一列都是D中与之相同列的特征值的特征向量） [V,D]=eig(A) %% find函数的基本用法 % 下面例子来自博客：https://www.cnblogs.com/anzhiwu815/

55010

python学习笔记第三天：python之numpy篇！

先上例子： 这里我们生成了一个一维数组a，从0开始，步长为1，长度为20。Python中的计数是从0开始的，R和Matlab的使用者需要小心。...区间的随机数数组： 四、数组操作 简单的四则运算已经重载过了，全部的'+'，'-'，'*'，'/'运算都是基于全部的数组元素的，以加法为例： 这里可以发现，a中虽然仅有一个与元素是浮点数，其余均为整数...数组可以通过asmatrix或者mat转换为矩阵，或者直接生成也可以： 再来看一下矩阵的乘法，这使用arange生成另一个矩阵b，arange函数还可以通过arange(起始，终止，步长)的方式调用生成等差数列...下面这个例子是将第一列大于5的元素（10和15）对应的第三列元素（12和17）取出来： 可使用where函数查找特定值在数组中的位置： 六、数组操作 还是拿矩阵（或二维数组）作为例子，首先来看矩阵转置：...七、缺失值 缺失值在分析中也是信息的一种，NumPy提供nan作为缺失值的记录，通过isnan判定。

2.7K50

Jelys Note之生信入门class3

2.向量是一维的【r语言的一个数据，可以被赋值】=是被装进变量里的东西，是固定的 eg.数字1：5、字符串“a”、“b”、逻辑值“T”“F”“T” 3....不能用$】【矩阵可以用中括号，y[]】 1)提取数据框的列名函数$：df1$change 【一次只能取一列】 [1] "up" "up" "down" "down" 2）平均值的函数： mean...取出来的是符合条件的子集】 筛选score > 0的基因 > df1[df1$score > 0,]内容写在逗号前取子集是按行来取子集 取df1数据框中score那一列大于0的df1值如第一行、第二行...8）如何取数据框的最后一列？ 变量[,ncol(变量)]这个函数：与最后一列绑定！！当用于批量处理的时候！...【当默认的设置不符合你的预期，可以在作者允许的范围内自定义】 （9）列表新建和取子集 #list生成列表、矩阵的函数【包容性很强！】

62310

Matlab矩阵基本操作（定义，运算）

(2) 范得蒙矩阵范得蒙(Vandermonde)矩阵最后一列全为1，倒数第二列为一个指定的向量，其他各列是其后列与倒数第二列的点乘积。可以用一个指定向量生成一个范得蒙矩阵。...在MATLAB中，函数vander(V)生成以向量V为基础向量的范得蒙矩阵。 (3) 希尔伯特矩阵在MATLAB中，生成希尔伯特矩阵的函数是hilb(n)。...生成托普利兹矩阵的函数是toeplitz(x,y)，它生成一个以x为第一列，y为第一行的托普利兹矩阵。这里x, y均为向量，两者不必等长。toeplitz(x)用向量x生成一个对称的托普利兹矩阵。...9、 矩阵的特征值与特征向量 在MATLAB中，计算矩阵A的特征值和特征向量的函数是eig(A)，常用的调用格式有3种： (1) E=eig(A)：求矩阵A的全部特征值，构成向量E。...(2) [V,D]=eig(A)：求矩阵A的全部特征值，构成对角阵D，并求A的特征向量构成V的列向量。

2.2K20

【MATLAB】矩阵操作 ( 矩阵下标 | 矩阵下标排列规则 )

文章目录 一、矩阵构造 1、获取指定位置的矩阵元素 2、获取指定行的元素 3、获取指定列的元素 二、矩阵下标排列顺序 一、矩阵构造 ---- 1、获取指定位置的矩阵元素 获取矩阵指定行列元素的方法 :...% 生成 5 阶幻方矩阵 A = magic(5) % 从 A 矩阵中获取第 2 行第 3 列元素 B = A(2,3) 2、获取指定行的元素 冒号表示全部 , 在下标中使用冒号 , 表示获取指定行.../ 列的所有元素 ; % 取出 A 矩阵的第 3 行所有元素 % : 表示全部 C = A(3,:) 运行效果 : 3、获取指定列的元素 冒号表示全部 , 在下标中使用冒号 , 表示获取指定行 /...列的所有元素 ; % 取出 A 矩阵的第 3 列所有元素 % : 表示全部 D = A(:,3) 运行效果 : 二、矩阵下标排列顺序 ---- matlab 中的矩阵下标排列是按照列进行排列的 ,...20 的元素索引 % 返回的索引值顺序是按照第一列 , 第二列进行排序 % 序号1是第1列第1行 , 序号2是第1列第2行 find(A > 20) 执行效果 : 分析结果 : 第 2 个元素

3.2K30

R tips：细究FactoMineR的z-score标准化细节

R中的做主成分分析(PCA)有很多函数，如R自带的prcomp、princomp函数以及FactoMineR包中PCA函数，要论分析简单和出图优雅还是FactoMineR的PCA函数（绘图可以搭配factoextra...在FactoMineR中是默认进行z-score处理的，z-score处理就是将特征（基因）减去均值，除以标准差。...矩阵乘法代表表达矩阵的每一列都是和这个行权重的线性组合，其结果就是一个均值。 后面的代码就是将原来的表达矩阵减去这个均值向量即可，之所以要转置是因为R中的矩阵默认是进行列方向的自动对齐。...在ec.tab函数内部，计算标准差的是（1）先计算方差：crossprod(poids/sum(poids), as.matrix(V^2)，同样的sum(poids)的值也是1可以省略，对表达矩阵的每一列的平方值进行线性组合就是方差值...另外，R中scale函数也是进行的z-score标准化，如果不注意这个scale函数就会引入Inf或者NaN值，然后就可能是代码莫名报错。

1.5K20

压缩感知重构算法之正则化正交匹配追踪(ROMP)

正则化正交匹配追踪算法流程与OMP的最大不同之处就在于从传感矩阵A中选择列向量的标准，OMP每次只选择与残差内积绝对值最大的那一列，而ROMP则是先选出内积绝对值最大的K列（若所有内积中不够K个非零值则将内积值非零的列全部选出...），然后再从这K列中按正则化标准再选择一遍，即为本次迭代选出的列向量（一般并非只有一列）。...看完论文后对算法的理解并不是很深入，下面结合博客中的算法流程来对ROMP算法流程进行解释。上述流程图讲的是正则化的过程，最多经过K次迭代可选出全部所需的原子。...接着聊聊如何选择J0 ，首先选择Jval（kk）（为与K区分，选用与代码中一样的kk形式）为基准，初始化m=kk，然后遍历m+1即（k+1，也就是此次k的下一个内积值）到K，判断Jval(kk)<=2*...接着是第21行，为什么索引值Index不直接设置为1呢，每次选择的原子有可能为几列，则这次所选择出来的原子存放的位置，应该从上次存放的最后一列的位置+1到这次所选择的原子长度加上上次存放的最后一列的位置

2K60

技术解码 | RSFEC原理分析

作者 | 蒋刚 审校 | 刘连响 ---- 今天向大家介绍下RSFEC的原理，它通过生成冗余数据来恢复丢失的信息，首先介绍下背景，之后重点介绍RSFEC如何计算冗余和恢复数据的，分为异或方式和矩阵方式，...- 异或方式编码与恢复 - 假设发送端要发的数据是a, b, c，用异或方式编码生成一个冗余包r，将4个包发送出去，网络传输过程中b丢失了，a, c, r成功到达，接受端将收到的3个包异或，计算回b，这样就恢复了数据...这里的发包顺序是S1, S2到SL，SL+1，SL+2一行一行地发送，对每一行进行异或运算生成冗余包，第一行生成R1，第二行生成R2一直到RD。数据包有D行L列，生成D个冗余包。...下面这种是交错模式，或者称列模式，每一列计算生成冗余包，计算冗余包的数据包是交错的，假如发生连续丢包，它们分摊在各列上，每一列丢失地不多容易恢复，所以它能够抗连续丢包，或者说burst突发丢包。...发送端将a ~ g、r1、r2、r3发送出去，接受端收到d ~ g、r1、r2、r3，丢失了前三个包，相应地删除编码矩阵的前三行，得到方阵，由于这个矩阵是不可逆的，所以无法将a ~ g全部解出，为什么不可逆

2.7K20

2023.4生信马拉松day3-数据结构

-数据框二维数据；约等于表格 但是：列有要求（同一列只允许同一种数据类型）；不是文件（可以导出来成为一个文件）；数据框单独拿出的一列是向量，视为一个整体；-矩阵二维数据；同一列同一行都只允许一种数据类型...load("gands.Rdata")seq(from=2,to=100,by=2)g[seq(2,100,2)]## 代码思维#如何取数据框的最后一列？...df1[,3]df1[,ncol(df1)]#如何取数据框除了最后一列以外的其他列？...#例：筛选score > 0的基因df1$score #取df1中score那一列，结果为一个含四个元素的向量df1$score > 0 #运算结果是返回四个逻辑值TRUE/FALSEdf1$score...= "NAME")6.矩阵#新建矩阵m <- matrix(1:9, nrow = 3)#加列名colnames(m) <- c("a","b","c") m#取m的子集——注意矩阵中不能使用$进行取子集

1.4K00
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