子集 单词搜索 删除无效的括号 子集 解法一 递归+回溯 class Solution { public List> subsets(int[] nums)...的下标 // visited 为是否访问过 // i,j为当前访问元素的行与列下标 public boolean dfs(char[][] board,String word,int...} } visited[i][j] = false; } return false; } } 删除无效的括号...removeInvalidParentheses(String s) { int leftRemove = 0; int rightRemove = 0; // 找到左右括号删除最小的数量...(res,str.substring(0,i)+str.substring(i+1),leftRemove-1,rightRemove,i); } //删除右括号
给一整数 n, 我们需要求前n个自然数形成的集合的所有可能子集中所有元素的和 样例 给出 n = 2, 返回 6 可能的子集为 {{1}, {2}, {1, 2}}....子集的元素和为 1 + 2 + 1 + 2 = 6 给出 n = 3, 返回 24 可能的子集为 {{1}, {2}, {3}, {1, 2}, {1, 3}, {2, 3}, {1, 2, 3}}...子集的和为: 1 + 2 + 3 + (1 + 2) + (1 + 3) + (2 + 3) + (1 + 2 + 3) = 24 递归 这是个数学题，找到规律就容易做了。...看红色的，是每一个相对于上一个增加的子集，红色的把绿色的去掉就是上一个全部的子集，n的子集应该有一个n-1子集的两倍，还多了什么呢？...就是多了很多个n，有多少个呢，就是n-1的子集数，这个值应该是2^n-1。看规律容易看来，另外也是可以推导的： n个自然数取组合数应该是： ? 这个是高中学的，很简单，二项式定理。
查看R的数据结构 从数据结构中对数据进行子集化。...1.将数据读入R 无论要执行的R中的具体分析是什么，通常都需要导入数据用于分析。...数据框和矩阵变量： `dim()`：返回数据集的维度 `nrow()`：返回数据集中的行数 `ncol()`：返回数据集中的列数 `rownames()`：返回数据集中的行名称 `colnames()`...索引表示一个向量中的元素数目（桶中的隔室编号）。R索引从1开始。编程语言如Fortran，MATLAB和R从1开始计数，符合人类的思维模式。...逻辑运算符包括大于（>），小于（<）和等于（==）。R中逻辑运算符的完整列表如下所示： 操作符号 描述 > 大于 > = 大于或等于 < 少于 <= 小于或等于 == 等于 ！
子集和问题 Description 子集和问题的一个实例为〈S,t〉。其中，S={ x1 ， x2 ，…，xn }是一个正整数的集合，c是一个正整数。...子集和问题判定是否存在S的一个子集S1，使得： 。 试设计一个解子集和问题的回溯法。...对于给定的正整数的集合S={ x1 ， x2 ，…，xn }和正整数c，计算S 的一个子集S1，使得： 。...Input 输入数据的第1 行有2 个正整数n 和c（n≤10000，c≤10000000），n 表示S 的大小，c是子集和的目标值。接下来的1 行中，有n个正整数，表示集合S中的元素。...Output 将子集和问题的解输出。当问题无解时，输出“No Solution!”。
---title: "向量取子集和元素的修改方法"output: html_documentdate: "2023-03-09"---1.向量取子集的方法——用"[]"中括号取子集（1）按照逻辑值取子集...%in% c(9,13)]## [1] 9（2）按照位置取子集：中括号里是单独的下标或由下标组成的向量x <- 8:12x[4] #取第4个元素## [1] 11x[2:4]...5个元素分别改为80和20x## [1] 80 9 10 11 20Attention:R语言里的修改，都要赋值，没有赋值就没有发生过！...3.取子集与赋值出现歧义的解决方法生成10个随机数，用向量取子集的方法，取出其中小于-2的值z = rnorm(n=10,mean=0,sd=18)z## [1] 15.080018 37.348448...这是因为"-2"与前面的"<"紧贴一起，与R语言赋值符号产生歧义,赋值的优先级高于小于-2，因此z输出为2.解决方法：在负数与"<"之间加空格，或者将负数用括号括起来z = rnorm(n=10,mean
title: "数据框取子集、修改和连接的方法" output: html_document date: "2023-03-18" 先生成一个数据框df1作为示例数据框 df1 <- data.frame...（1）按列取子集：用"$"符号 df1$gene #df1后加"$"，再按tab键可以直接选择df1的列名 ## [1] "gene1" "gene2" "gene3" "gene4"...df1$score ## [1] 5 3 -2 -4 mean(df1$score) #计算scroe这一列的均值 ## [1] 0.5 （2）按名字取子集： df1[,"gene"] ## [1...up ## 3 gene3 down ## 4 gene4 down （3）按逻辑值取（条件）子集： df1[df1$score>0,] #取score>0的行 ## gene...对于x逻辑值向量，用于取子集的逻辑值向量与x对应即可，不必须由x生成。
Sample Input 4 1 2 3 4 Sample Output 0 1 3 7 题意： 求1 2 3 ... n 的 所有子集中和为偶数的子集个数，mod 1000000007...分析： 数学归纳法证明和为偶数的子集有2n-1-1个： 当n=1时，有a1=0个 假设n=k时，有ak=2k-1-1个子集和为偶数， 若k+1为偶数，则ak个子集加上这个偶数，和还是偶数，这个偶数单独一个集合...，和就是这个偶数，ak+1=ak*2+1=2k-1 若k+1为奇数，前k个数共有2k个子集，其中一个空集和为0，和为奇数的子集有2k-1-ak=2k-1个，和为奇数的子集加上k+1这个数，和变成了偶数...，因此ak+1=ak+2k-1=2k-1 综合1,2得系列1 2 ... n 和为偶数的子集有2n-1-1个 接下来用快速幂即可。
所谓子集和就是在一个数组中找出它的子集，使得该子集的和等于某个固定值。...ArrayList(); //用于存放求取子集中的元素 @Getter private List res = new ArrayList();...step++; getSubSet(A, m, step); list.remove(list.size() - 1); //回溯执行语句，删除列表最后一个元素...如果数据量比较大的时候，将很难完成运算。 现在我们用栈和哈希缓存来加速这个算法。主要是缓存计算结果，不用每次都去getSum中把list的和算一遍。...可以参考本人这篇博客动态规划、回溯、贪心，分治 public class SubSet { private List list = new ArrayList(); //用于存放求取子集中的元素
前言 昨天写的[[102-R数据整理12-缺失值的高级处理：用mice进行多重填补]]，后台收到了一位朋友有意思的反馈。...是我的取子集操作出了问题吗？亦或是，sample 函数有什么魔法？ 一起来探索一下吧。...用小样本继续测试 那么，会不会是我本身取子集的方式出了问题呢？对小样本的sample 与直接获得sample 指定种子结果，分别测试一下。...，怀疑和取子集有关： > my_data4[c(4,4,4),] Ozone Solar.R Wind Temp Month Day 4 18 313 11.5 62...set.seed(1)，并没有第一步就被数据框进行取子集操作，其使用的实际是该种子的下一批种子。
数据框属性 dim(df1) 数据框属性，返回行数列数 nrow(df1) 数据框行数 ncol(df1) 数据框列数 rownames(df1) 数据框行名...1，第3行的第1和第2列 c....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$score <- c(12,23,50,2) c.改行名和列名 rownames(df1) = c("r1...","r2","r3","r4") 修改行名 d.只修改某一行/列的名 colnames(df1)【2】 = "CHANGE" 将第二列的名字改为CHANGE e.两个数据框的连接merge merge
# nrow(df1) #输出行数 ncol(df1) #输出列数 # rownames(df1) #输出行名 colnames(df1) #输出列名 数据框取子集 数据主要操作为按列取子集，取出来的为向量...#取第二列 df1[c(1,3),1:2] # 取第一行和第三行以及第一列和第二列，注意逗号前后不同的向量，分别表示取得行和列！！！...增加一列 在$后面写一个不存在的列名表示增加一列 df1$p.value <- c(0.01,0.02,0.07,0.05) df1 #改行名和列名 rownames(df1) <- c("r1",..."r2","r3","r4") #只修改某一行/列的名 colnames(df1)[2] <- "CHANGE" # | 或符号前后不可以连接字符，只能用于数字，逻辑值 两个数据框的连接 test1 60] 删除变量 rm(l) #删除一个变量 rm(df1,df2) #删除多个变量 rm(list = ls()) #删除全部变量 图片
(列名 =向量(列的内容), 列名 =向量(列的内容))###由已有数据转换或处理得到读取表格文件df2 <- read.csv("gene.csv")R语言内置数据属性dim(df1)#维度nrow(...df1)#行数ncol(df1)#列数rownames(df1)#行名colnames(df1)#列名取子集:取列: $按坐标: [] #2,2取第二行第二列按名字,c('gene','change')...df1$p.value <- c(0.01,0.02,0.07,0.05)改行和列名--赋值全部：rownames(df1) <- c("r1","r2","r3","r4")一个-取出后赋值：colnames...= "NAME")# name为test1需要合并的列的列名矩阵matrix -**二维，只允许一种数据类型新建 <- matrix()取子集-[]转置-t()转换为数据框: as.data.frame...()画热图pheatmap::pheatmap()列表list:可装万物新建 <- list(m1 = , m2=)取子集[[]]、$补充：元素的“名字”-names()难点：数据框按逻辑值取子集删除变量
iris 2、数据框的属性 #3.数据框属性 # dim(df1) nrow(df1) ncol(df1) # rownames(df1) colnames(df1) 注意：dim()读取行数列数、nrow...()读取行数、ncol()读取列数、rownames()读取行名、colnames()读取列名 3、数据框取子集 ①、$:取数据框中的某一项 #4.数据框取子集 df1$gene mean(df1$...df1$p.value <- c(0.01,0.02,0.07,0.05) df1 答案是不存在是增加，存在是修改 #改行名和列名 rownames(df1) <- c("r1","r2","r3",..."r4") #只修改某一行/列的名 colnames(df1)[2] <- "CHANGE" 6、数据框的连接 我们如何将这两个数据框连接起来呢？...： 二、矩阵 ①、新建矩阵和取子集 ##### 矩阵和列表 m <- matrix(1:9, nrow = 3) colnames(m) <- c("a","b","c") #加列名 m m[2,] m
#看行数和列数nrow(df1) #只看行数ncol(df1) #只看列数#经常把行列搞反怎么办，跟我念三遍：row是横排成行；colum是纵队为列；rownames(df1) #看所有行名colnames...df1[,-ncol(df1)]-（3）按名字取子集df1[,"gene"] #取“gene”那一列df1[,c('gene','change')] #取“gene”那一列和“change”那一列...y和x %in% y的区别：前者是x和y对应位置一对一比较，是等位运算；后者是x每一个元素都要和y里所有的元素比一遍；4.数据框修改#改一个格df1[3,3] 60]# 删除 rm(l) #删除1个rm(df1,df2) #删除多个用 逗号隔开rm(list = ls()) #删除全部——用ls列出所有东西，然后把他们都删掉；等价于清空控制台
概述 已知由n（n>=2）个正整数构成的集合A ，将其划分成两个不相交的子集A1和A2，元素个数分别为n1和n2，A1和A2中元素之和分别为S1和S2。...设计一个尽可能高效的划分算法，满足|n1-n2|最小且|S1-S2|最大。要求： 1）给出算法的基本设计思想。 2）根据设计思想，采用C或C++语言描述算法，关键之处给出注释。...3）说明你所设计算法的平均时间复杂度和空间复杂度。 ---- 算法思想 根据快速排序的思想，把找到最佳的划分，把最小的[n/2]个数放到A1，其余的数放到A2。分组结果即为题意所求。...2）若i<[n/2]，则枢轴及之前的所有元素均属于A1，继续对i之后的元素进行划分。 3）若i>[n/2]，则枢轴及之后的所有元素均属于A2，继续对i之前的元素进行划分。...cout<<"划分结果为："<<endl; Print(data,size/2); Print(data+size/2,size-size/2); cout<<"最大子集和的差为
行名、列名)dim为维度，对数据框使用，输出(行数，列数)，nrow输出行数，ncol输出列数dim(df1)nrow(df1)ncol(df1)rowname输出行名，colname输出列名*注意没有..."s"，善用Tab可以防止错误rownames(df1)colnames(df1)数据框取子集"$"取子集df1$gene为对数据框df1列名的向量取子集*输入df1$后按tab键可以输出待选的列名mean...(df1$score) #对取出的向量可以进行运算坐标取子集df1[2,2] #取出(行数，列数)的单元格df1[2,] #取出第二行的所有内容df1[,2] #取出第二列的所有内容，同df1$df1[...) df1修改行名和列名rownames(df1) <- c("r1","r2","r3","r4") #修改所有行名colnames(df1)[2] <- "CHANGE" #列出所有行名后取出下标为...不支持l$m1 #取出名为m1的成分变量的删除rm(l) #删除列表lrm(df1,df2) #删除变量df1与df2rm(list = ls()) #清空所有变量附作业答案及解释# 练习3-1# 1
= 3)) #数据框的读取 df df = read.csv("gene.csv") #数据框的属性 dim(df) #查看行数和列数 nrow(df) #查看行数 ncol(df) #查看列数 rownames...(df) #查看行名 colnames(df) #查看列名 输出结果： 图片 图片 数据框的操作 #数据框取子集 df$change #按列名取一列，返回一个向量 df[,1] #按列号取一列，返回一个向量...(df)[1] = "genes" #修改列名 df #数据框取子集进阶 df[df$score > 4,] #提取出score>4的行 df$gene[df$score>4] #提取出score>4的基因...(l) = c("a","b","c") v l v[["a"]] #向量利用元素名字取子集 l[["a"]] #列表利用元素名字取子集 输出结果： 图片 变量的删除 删除一个变量 rm(v) 删除多个变量...rm(df,m,l) 删除所有变量 rm(list = ls())
R的使用 在Rstudioy中新建项目（R project） File-New Project-New Directory-New Project-Directory name-Creat...~~ k2 <- rep(1:6,each = 2);k2 boxplot(k1~k2) # k1作为x, k2作为y 取交集会去重复，而%in%取子集不会 赋值符号（ 0, 数据框按照逻辑取子集，TURE对应的行/列留下，FALSE对应的行/列丢掉。...=5]#取gene的方式，类似于向量取子集 df1[,length(df1)] #获取最后一列数据 df1[,-length(df1)] #删除最后一列数据 数据框修改 df1[3,3] 54] #向量取子集 删除 rm() rm(list=ls()) ctrl+L #清空控制台 调整顺序的方式 ac(1,3,2),
)#查看df1的行数 ## [1] 4 ncol(df1)#查看df1的列数 ## [1] 3 rownames(df1)#查看行名 ## [1] "1" "2" "3" "4" colnames(df1...按坐标取子集 按名字取子集 df1$score# $取子集 ## [1] 5 3 -2 -4 df1[2,2]#取df1第二行第二列的元素，单取一行是数据框。...- hard k 0#逻辑值向量 df1[k,]#取子集-向量k逻辑值为TRUE的行组成的数据框 ## gene chance score p.value ## r1...$score>0]#取子集-向量k逻辑值为TRUE的第一列，也就是筛选score>0的第一列 ## [1] "gene1" "gene2" "gene3" "gene4" 删除变量 rm(x)#删除1个...rm(df,m)#删除多个,逗号隔开 ## Warning in rm(df, m): object 'df' not found rm(list = ls())#删除全部 #清空控制台快捷键control
（没有赋值就可以直接使用的数据，例如iris） 2.新建数据框* 读取文件 df2<-read.csv("gene.csv") df2 #读取"gene.csv"文件，赋值df2 3.数据框属性 4.数据框取子集...df1$gene #"$"前是数据框名称 后是列名；提取该列的向量 #按名字取子集 df1 行，列 图片 5.数据框修改 取子集，赋值 #改行名和列名 rownames(df1) <- c(..."r1","r2","r3","r4") #修改全部行名 #只修改某一行/列的名 colnames(df1){2} <- "CHANGE" #修改一个列名 6.两个数据框的连接 按照共同的列名取交集...= F,cluster_rows = F) #修改默认聚类 列表新建和取子集（列表可装万物） x[1] x$m1 #列表取子集 元素的“名字”-names（） 后置的难点 数据框按照逻辑值取子集 #...将逻辑值赋值给k，按逻辑值在df1中取子集**实战中会经常遇到 删除变量 数据结构总结 以上来源，生信技能树
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