如何选择动态生成行的第n个子行 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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

问与答83：如何从一行含有空值的区域中获取第n个数值？

现在我想在单元格B3至F3中使用公式来获取分数，其中单元格B3中是G3:L3中的第1个分数值，即G3中的值45；C3中是第2个分数，即H3中的值44，依此类推。如何编写这个公式？ ?...(注意，输入完后要按Ctrl+Shift+Enter组合键) 先看看公式中的： IF($G3:$L3"",COLUMN($G3:$L3)) 得到数组： {7,8,9,FALSE,11,12} 公式中的...7,8,9,FALSE,11,12},1) 得到： 7 代入INDEX函数，得到： =INDEX($A$3:$L$3,7) 对于INDEX函数来说，如果省略其参数column_num，则直接取参数array中的第...row_num个元素，即G3中的值，结果为： 45 当公式向右拖时，COLUMN()-COLUMN($A$1)的值递增，这样会依次取数组{7,8,9,FALSE,11,12}中第2、3、4、5小的值，传递给...INDEX函数后分别取单元格H3、I3、K3、L3中的值。

1.2K2 0

探索CSS：从入门到精通Web开发（二）

你将学到： CSS基础知识：我们会从CSS的基础语法和常用属性开始，让你了解如何使用CSS来设置网页的样式，包括文字样式、颜色、布局等方面。...响应式设计：随着移动设备的普及，响应式设计已经成为Web开发的标配。我们将介绍如何利用CSS媒体查询和弹性布局来创建适应不同屏幕尺寸的网页。...：inline-block转换成行内块元素 display：inline 转化成行内元素特殊注意：p标签中不要嵌套div p h等块级元素 a标签内部不能嵌套a标签盒子模型：页面中的每一个标签多可以称为盒子...：hidden 二：给父元素设置border-top 或者padding-top 三：转换成行内元素四：设置浮动结构伪类选择器：选择器：E:first-child{} 匹配父元素第一个子元素...E:last-child{}匹配父元素最后一个选择器 E:nth-child（n）{}匹配父元素第n个元素 E:nth-last-child（n）匹配父元素倒数第n个元素 n可以取值2n 4n

1781 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

探索CSS：从入门到精通Web开发（二）

你将学到： CSS基础知识：我们会从CSS的基础语法和常用属性开始，让你了解如何使用CSS来设置网页的样式，包括文字样式、颜色、布局等方面。...响应式设计：随着移动设备的普及，响应式设计已经成为Web开发的标配。我们将介绍如何利用CSS媒体查询和弹性布局来创建适应不同屏幕尺寸的网页。...：inline-block转换成行内块元素 display：inline 转化成行内元素特殊注意：p标签中不要嵌套div p h等块级元素 a标签内部不能嵌套a标签盒子模型：页面中的每一个标签多可以称为盒子...：hidden 二：给父元素设置border-top 或者padding-top 三：转换成行内元素四：设置浮动结构伪类选择器：选择器：E:first-child{} 匹配父元素第一个子元素...E:last-child{}匹配父元素最后一个选择器 E:nth-child（n）{}匹配父元素第n个元素 E:nth-last-child（n）匹配父元素倒数第n个元素 n可以取值2n 4n

1481 0

探索CSS：从入门到精通Web开发（二）

你将学到： CSS基础知识：我们会从CSS的基础语法和常用属性开始，让你了解如何使用CSS来设置网页的样式，包括文字样式、颜色、布局等方面。...响应式设计：随着移动设备的普及，响应式设计已经成为Web开发的标配。我们将介绍如何利用CSS媒体查询和弹性布局来创建适应不同屏幕尺寸的网页。...：inline-block转换成行内块元素 display：inline 转化成行内元素特殊注意：p标签中不要嵌套div p h等块级元素 a标签内部不能嵌套a标签盒子模型：页面中的每一个标签多可以称为盒子...：hidden 二：给父元素设置border-top 或者padding-top 三：转换成行内元素四：设置浮动结构伪类选择器：选择器：E:first-child{} 匹配父元素第一个子元素...E:last-child{}匹配父元素最后一个选择器 E:nth-child（n）{}匹配父元素第n个元素 E:nth-last-child（n）匹配父元素倒数第n个元素 n可以取值2n 4n

1611 0

MIT-线性代数笔记（7-11）

第 08 讲求解 Ax=b：可解性与结构 ? ?...已知矩阵Am×n，秩为r，那么自由变量为n-r，即dim(N(A))=n-r 第 10 讲四个基本子空间 ? ?...n维空间中存在两个子空间，一个r维的行空间，一个n-r维的零空间，维数和为n。和另一个结论相似：r个主变量，n-r个是自由变量，加起来是n。　　...m维空间中存在两个子空间，一个r维的列空间，一个m-r维的左零空间，维数和为m。　　左零空间的基 ?...基的问题列空间：主列组合就是一组基零空间：一组特殊解就是一组基行空间：通过初等行变换变换成行最简式，行空间的一组基即是行最简形R的前r(秩数)行。

8571 0

Python 之抽丝剥茧聊动态规划

路线 1 的子问题有 2个，路线 1_1和路线1_2。求解 2 个子问题的最大值后，再在 2 个子问题中选择最大值8，最后路线 1的最大值为3+8=11。...路线 2 的子问题有 2个，路线 2_1和路线2_2。求解 2 个子问题的最大值后，再在 2 个子问题中选择最大值2，最后路线 2的最大值为8+2=10。...当第 3 行放开后，更新路线 1和路线2的最大值，对于原始问题而言，它只需要再在 2 个子问题中选择最大值 11，最终问题的解为7+11=18。如果放开第 4 行，将重演上述的过程。...很显然最后结果，他们这个团队一定是第 1名。把子问题的值传递给另一个子问题，这便是状态转移。当然在转移过程中，一定会存在一个表达式，用来计算如何转移。...用来保存每一个子问题状态的表称为 dp 表，其实就是前面递归中的缓存器。用来计算如何转移的表达式，称为状态转移方程式。

2613 0

C++ 不知算法系列之初识动态规划算法思想

反正，到时从路线 1 和路线 2 的结果中再选择一个最大值就是。把第 3 行放开后，路线 1 就要重新更新最大值，如上图所示，路线 1也可以分解成子问题，分解后，也只需要关心子问题的返回结果。...路线 1 的子问题有 2个，路线 1_1和路线1_2。求解 2 个子问题的最大值后，再在 2 个子问题中选择最大值8，最后路线 1的最大值为3+8=11。...路线 2 的子问题有 2个，路线 2_1和路线2_2。求解 2 个子问题的最大值后，再在 2 个子问题中选择最大值2，最后路线 2的最大值为8+2=10。...当第 3 行放开后，更新路线 1和路线2的最大值，对于原始问题而言，它只需要再在 2 个子问题中选择最大值 11，最终问题的解为7+11=18。如果放开第 4 行，将重演上述的过程。...很显然最后结果，他们这个团队一定是第 1名。把子问题的值传递给另一个子问题，这便是状态转移。当然在转移过程中，一定会存在一个表达式，用来计算如何转移。用来保存每一个子问题状态的表称为 dp 表。

4321 1

动态规划解决背包问题

2.动态规划算法与分治算法类似，其基本思想也是将带求解问题分解成若干个子问题，然后从这些子问题的解得到原问题的解。...3.与分治算法不同的是，适合用于动态规划求解的问题，经分解得到子问题往往不是互相独立的（即下一个子阶段的求解是建立在上一个子阶段的基础上，进行进一步的求解）； 4.动态规划可以通过填表的方式来逐步推进，...得到最优解；动态规划算法解决背包问题背包问题是指一个给定容量的背包，若干个具有一定价值和重量的物品，如何选择物品放入背包使物品价值最大，其中又分为01背包和完全背包（完全背包指的是每种物品有无限件可用...即对于给定的n个物品，设v[i]、w[i]分别为第i个物品的价值和重量，c为背包容量。再令v【i】[j]表示在第i个物品中能够装入容量为j的背包中的最大价值。...j的背包中的最大价值 int[][] v = new int[n + 1][m + 1]; //初始化第一行和第一列为0 这里也可以不用写因为默认值就为0

3271 0

贪吃的猴子

输入描述第一行为数组numbers的长度第二行为数组numbers的值，每个数字通过空格分开第三行输入为N，表示获取的次数1 N 的子序列，使得这个子序列的和最大。这个子序列可以从数组的开头或末尾获取。...状态转移：对于每个 k，我们可以选择从数组的开头或末尾获取香蕉，更新 dp 数组。结果：最终结果是 dp[0][n-1] 中的最大值。...前缀和：计算前缀和数组 prefix_sum，用于快速计算任意子数组的和。动态规划：dp[k][i] 表示从数组的第 i 个元素到第 i + k - 1 个元素中，猴子获取 k 次香蕉的最大值。...对于每个 k，我们遍历所有可能的起始位置 i，并更新 dp[k][i]。更新时，可以选择从数组的开头或末尾获取香蕉，取两者中的最大值。返回结果：最终结果是 dp[N][0]。

280 0

简单易学的机器学习算法——分类回归树CART

算法的回归树在进行树的左右子树划分时，有一个很重要的量，即给定的值，特征值大于这个给定的值的属于一个子树，小于这个给定的值的属于另一个子树。...这个给定的值的选取的原则是使得划分后的子树中的“混乱程度”降低。如何定义这个混乱程度是设计CART算法的一个关键的地方。在ID3算法中我们使用的信息熵和信息增益的概念。信息熵就代表了数据集的紊乱程度。...(数据集2) 从图上我们可以看出可以将数据集划分成两个子树，即左右子树，并分别在左右子树上做线性回归。同样的道理，下图可以划分为5个子树。结果为： ? (数据集1的结果) ?...= size(dataSet);%计算数据集的大小 DataTemp = dataSet(:,feature)';%变成行 %计算行中标签列的元素大于value的行...= size(dataSet);%计算数据集的大小 DataTemp = dataSet(:,feature)';%变成行 %计算行中标签列的元素大于value的行

1.3K4 0

【数据结构和算法】相等行列对

一、题目描述给你一个下标从 0 开始、大小为 n x n 的整数矩阵 grid ，返回满足 Ri 行和 Cj 列相等的行列对 (Ri, Cj) 的数目。...[[3,1,2,2],[1,4,4,5],[2,4,2,2],[2,4,2,2]] 输出：3 解释：存在三对相等行列对： - (第 0 行，第 0 列)：[3,1,2,2] - (第 2 行, 第 2...列)：[2,4,2,2] - (第 3 行, 第 2 列)：[2,4,2,2] 提示： n == grid.length == grid[i].length 1 n <= 200 1 行的时间复杂度为O(n^2)，再套上一层遍历每一列时间复杂度就为O(n^3)。...row_seq = "" # 每一行新建一个字符串 # 生成行数字序列字符串 for j in range(n):

1071 0

简单易学的机器学习算法——分类回归树CART

算法的回归树在进行树的左右子树划分时，有一个很重要的量，即给定的值，特征值大于这个给定的值的属于一个子树，小于这个给定的值的属于另一个子树。...这个给定的值的选取的原则是使得划分后的子树中的“混乱程度”降低。如何定义这个混乱程度是设计CART算法的一个关键的地方。在ID3算法中我们使用的信息熵和信息增益的概念。信息熵就代表了数据集的紊乱程度。...(数据集2) 从图上我们可以看出可以将数据集划分成两个子树，即左右子树，并分别在左右子树上做线性回归。同样的道理，下图可以划分为5个子树。结果为： ? (数据集1的结果) ?...= size(dataSet);%计算数据集的大小 DataTemp = dataSet(:,feature)';%变成行 %计算行中标签列的元素大于value的行...= size(dataSet);%计算数据集的大小 DataTemp = dataSet(:,feature)';%变成行 %计算行中标签列的元素大于value的行

7371 0

9.动态规划（2）——子集和问题

子集和问题可描述如下：给定n个正整数W=(w1, w2, …, wn)和正整数M，要求寻找这样一个子集I⊆{1, 2, 3, ..., n},使得∑wi=M,i∈I[1]。...举例：S=(7, 34, 4, 12, 5, 3)，W=6，是否存在S的一个子集，它的元素之和等于W。　　这个问题同样有多种解法，在本文中利用动态规划的思想进行求解，那么就需要推导出一个递推公式。...实际上我们从这里进行划分为两部分：　　　　1)不包括第i个元素的前i个子集，即s[i - 1, j]；　　　　2)包括第i个元素的前i个子集。　　...对于第二种情况能明确一点就是s[i, X]中的i是确定的，关键是j，j此时如何定义？...利用数学中的“特值法”，举例集合(3, 34, 9)，是否存在给定子集的元素之和等于37，此时i=2（子集为(3, 34)），j = 37，此时“包括第i个元素的前i个子集”这种情况下，s[2, 37]

2.2K8 0

matlab中wavedec2,wavedec2函数详解

)(我不讨论它) 3.参数说明:对图像X用wname小波基函数实现N层分解, 这里的小波基函数应该根据实际情况选择,具体选择办法可以搜之或者 help WFILTERS .输出为c,s. c为各层分解系数...s的结构:是储存各层分解系数长度的,即第一行是A(N)的长度(其实是A(N)的原矩阵的行数和列数), 第二行是H(N)|V(N)|D(N)|的长度, 第三行是 H(N-1)|V(N-1)|D(N-1)的长度..., 倒数第二行是H(1)|V(1)|D(1)长度, 最后一行是X的长度(大小) 从上图可知道：cAn的长度就是32*32，cH1、cV1、cD1的长度都是256*256。...到此为止，你可能要问C的输出为什么是行向量? 1、没有那一种语言能够动态输出参数的个数，更何况C语言写的Matlab 2、各级详细系数矩阵的大小(size)不一样，所以不能组合成一个大的矩阵输出。...因此，把结果作为行向量输出是最好，也是唯一的选择。

2.9K2 1

动态规划中篇：爬楼梯

在本推送中，我们将解决以下两个问题：动态规划牺牲空间换来了什么？动态规划如何提升时间性能的？...因此，动态规划法，通过牺牲空间，换来了时间效率，这称作 time-memory trade-off 。需要弄明白的是，动态规划通过牺牲空间，是如何获得执行效率的呢？...这个问题便是动态规划的核心所在，它将某个子问题的计算结果保存到这个内存表中，为之后的问题提供服务，以此来提升执行效率。...一个人到达第 i 层楼底包括两种方法：选择从第 i-1 层再爬1步到选择从第 i-2 层再爬2步到因此，如果用 dp[i] 表示达到第 i 层楼梯的所有方法，那么它进一步等于到达第 i-1 层楼梯的方法加上到达第...用到了O(n)的空间复杂度，记录已经算过的爬到第i-2层和第i-1层的解，然后通过递推公式得到爬到第i层的解。

1.2K9 0

CSS入门5-选择器

那么如果你作为开幕式的负责人，你该如何安排呢？让哪个队伍穿什么颜色的衣服，哪个人负责在前面举旗，哪些人喊什么口号，做什么动作。作为负责人，你会如何安排下去呢？...唯一标识-id选择器我们想找到如上所述代码的第一行的hi，让它显示成蓝色，也就是准确找到某一个元素给他匹配指定样式有什么办法呢？...、边框颜色、outline颜色的样式 :link 未访问 :visited 已访问 a:link{color: red;} a:visited{color: green;} 2、动态伪类...(n) 选择父元素的第n个子元素，父元素是E，子元素是F E F:nth-last-child(n) 选择父元素的倒数第n个子元素，父元素是E，子元素是F E F:nth-of-type(n) 选择父元素的具有指定类型的第...n个子元素，父元素是E，子元素是F E F:nth-last-of-type(n) 选择父元素的具有指定类型的倒数第n个子元素，父元素是E，子元素是F E:first-of-type 选择父元素中具有指定类型的第

8323 0

经典动态规划：0-1背包问题的变体

今天来看看背包问题的思想能够如何运用到其他算法题目。...而且，不是经常有读者问，怎么将二维动态规划压缩成一维动态规划吗？这就是状态压缩，很容易的，本文也会提及这种技巧。...这个前文经典动态规划：0-1 背包问题已经详细解释过了，状态就是「背包的容量」和「可选择的物品」，选择就是「装进背包」或者「不装进背包」。第二步要明确dp数组的定义。...或者说对于本题，含义是对于给定的集合中，若只对前 4 个数字进行选择，存在一个子集的和可以恰好凑出 9。...注意到dp[i][j]都是通过上一行dp[i-1][..]转移过来的，之前的数据都不会再使用了。

5434 0

回溯算法和动态规划，到底谁是谁爹？文末送书

今天就用力扣第 494 题「目标和」来详细对比一下回溯算法和动态规划，真可谓群魔乱舞：注意，给出的例子 nums 全是 1，但实际上可以是任意正整数哦。...不是的，「如何凑出 target」和「如何把 target 减到 0」其实是一样的。...那么，这个问题如何用动态规划思想进行优化呢？二、消除重叠子问题动态规划之所以比暴力算法快，是因为动态规划技巧消除了重叠子问题。如何发现重叠子问题？看是否可能出现重复的「状态」。...个物品，第 i 个物品的重量为 nums[i - 1]（注意 1 N），每个物品只有一个，请问你有几种不同的方法能够恰好装满这个背包？...[j]; } } } return dp[n][sum]; } 然后，发现这个 dp[i][j] 只和前一行 dp[i-1][..]

8772 0

3个学生的linux视频学习笔记

视频以bowtie2这一比对软件为例，首先搜索到软件的下载地址，选择对应自己系统的软件版本，最好是选择二进制下载方式，这样下载好之后解压就相当于安装好了，可以直接使用了，若非二进制格式，则需要先解压（unzip...top: 实时动态地查看系统的整体运行情况。...:查找符合模式的行 -n ：列出行号 cut ：选择每行指定位置输出 sort : 排序 tr：将一组字符变成另一组字符。...-d + | bc -s 将每个文件合并成行而不是按行粘贴 -d 指定不同于空格或tab键的域分隔符。...test.bed # -n显示行号 cat test.bed |wc #wc统计行 head -1 test.bed #显示第一行 tail -1 test.bed #显示最后一行 less

1.6K3 1

【算法——动态规划】蓝桥ALGO-1007 印章（CC++）

状态转移方程：确定如何从已知状态推导出新的状态。这一步通常被称为状态转移方程。它描述了如何利用子问题的解来构造更大问题的解。...自顶向下（Top-Down，记忆化递归）：通过递归的方式自上而下地解决问题，但每当需要计算一个子问题时，先检查这个子问题是否已经计算过。如果计算过，则直接取出结果，否则计算并存储结果。 2....输入格式一行两个正整数n和m 输出格式一个实数P表示答案，保留4位小数。...n种选择。...另一种就是普通的动态规划情况了，分最后一张是否重复的情况，第i-1前的都凑好了，第i张就算前面的已经取得印章，如果第i-1前的还差一张凑齐，第i张就要凑齐最后一张。

981 0

点击加载更多

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