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按列翻转得到最大值等行数（查找相同的模式，哈希计数）

题目 给定由若干 0 和 1 组成的矩阵 matrix，从中选出任意数量的列并翻转其上的 每个 单元格。 翻转后，单元格的值从 0 变成 1，或者从 1 变为 0 。...返回经过一些翻转后，行上所有值都相等的最大行数。 示例 1： 输入：[[0,1],[1,1]] 输出：1 解释：不进行翻转，有 1 行所有值都相等。...示例 2： 输入：[[0,1],[1,0]] 输出：2 解释：翻转第一列的值之后，这两行都由相等的值组成。...示例 3： 输入：[[0,0,0],[0,0,1],[1,1,0]] 输出：2 解释：翻转前两列的值之后，后两行由相等的值组成。...解题 一开始想是不是动态规划 看答案是找最多出现的模式，如11011，00100，反转第3列后变成11111,00000，都是1或者0 那把0开头的或者1开头的，选一种，全部翻转，用哈希表计数，找到最多出现的

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Mysql常用查询语句

(date) = ‘$_POST[date]’ ORDER BY date ; 注：SQL语言中提供了如下函数，利用这些函数可以很方便地实现按年、月、日进行查询 year(data):返回data表达式中的公元年分所对应的数值...二十对统计结果进行排序 函数SUM([ALL]字段名) 或 SUM([DISTINCT]字段名),可实现对字段的求和，函数中为ALL时为所有该字段所有记录求和,若为DISTINCT则为该字段所有不重复记录的字段求和... DESC,price ASC 二十一单列数据分组统计 SELECT id,name,SUM(price) AS title,date FROM tb_price GROUP BY pid ORDER... BY title DESC 注:当分组语句group by排序语句order by同时出现在SQL语句中时，要将分组语句书写在排序语句的前面，否则会出现错误 二十二多列数据分组统计 多列数据分组统计与单列数据分组统计类似...) AS sumprice  FROM tb_price GROUP BY pid ORDER BY sumprice DESC 注：group by语句后面一般为不是聚合函数的数列，即不是要分组的列

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Oracle学习笔记_05_分组函数

MIN([DISTINCT|ALL]expr) -- 求最小值，忽略空值 SUM([DISTINCT|ALL]n) -- 求和，忽略空值  注...),min(salary),min(last_name),min(hire_date) from employees; 5.count() coung(*)包含空值、重复值，count(expr)过滤空值...] --即为对哪些列进行分组 [ORDER BY column]; 注： （1）SELECT 中出现的列，如果未出现在分组函数中，则GROUP BY子句必须包含这些列         （2...）WHERE 子句可以某些行在分组之前排除在外        （3）不能在GROUP BY 中使用列别名        （4） 默认情况下GROUP BY列表中的列按升序排列        （5） GROUP...BY 的列可以不出现在分组中  2.示例 按多个字段进行分组 select department_id,job_id,avg(salary),sum(salary) from employees group

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时间序列&日期学习笔记大全（下）

(np.random.randn(3), index=dr) ts.asfreq(pd.offsets.BDay()) # 改变频率后，补充空值的方法 ts.asfreq(pd.offsets.BDay...() # 对指定列的group求平均值 r['A'].mean() # 对特定的几列的group求平均值 r[['A', 'B']].mean() # 对特定列的group求和，求平均值，求标准差 r[...'A'].agg([np.sum, np.mean, np.std]) # 对整个数据框按group求和，求均值 r.agg([np.sum, np.mean]) # 对不同列求不同的统计数据 r.agg...DatetimeIndex，可以用on将日期列传入 # 按M（月份）来重新采样，传入日期列 df.resample('M', on='date').sum() # MultiIndex里有日期，那就用level...16. resample的遍历 # name是分组依据，group是分数后的数据 for name, group in resampled: print("Group: ", name)

1.1K10

常用SQL查询语句，值得回看不要错过，好记性不如多看看！

date) = ‘$_POST[date]’ ORDER BY date ; 注：SQL语言中提供了如下函数，利用这些函数可以很方便地实现按年、月、日进行查询 year(data):返回data表达式中的公元年分所对应的数值...二十、对统计结果进行排序 函数SUM([ALL]字段名) 或 SUM([DISTINCT]字段名),可实现对字段的求和，函数中为ALL时为所有该字段所有记录求和,若为DISTINCT则为该字段所有不重复记录的字段求和...DESC,price ASC 二十一、单列数据分组统计 SELECT id,name,SUM(price) AS title,date FROM tb_price GROUP BY pid ORDER...BY title DESC 注:当分组语句group by排序语句order by同时出现在SQL语句中时，要将分组语句书写在排序语句的前面，否则会出现错误 二十二、多列数据分组统计 多列数据分组统计与单列数据分组统计类似...AS sumprice FROM tb_price GROUP BY pid ORDER BY sumprice DESC 注：group by语句后面一般为不是聚合函数的数列，即不是要分组的列 二十三

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Python 数据分析初阶

df.set_index('id') 按照特定列的值排序 df.sort_values(by=['age']) 按照索引列排序 df.sort_index() 如果 pr 列的值大于 3000 ， group...列显示 hight , 否则显示 low df['group'] = np.where(df['pr'] > 3000, 'hight', 'low') 对复合多个条件的数据进行分级标记 df.loc...iloc: 按位置进行提取 ix: 可以同时按标签和位置进行提取 具体的使用见下： df.loc[3]: 按索引提取单行的数值 df.iloc[0:5]: 按索引提取区域行数据值 df.reset_index...(): 重设索引 df=df.set_index('date'): 设置 date 为索引 df[:'2013']: 提取 2013 之前的所有数据 df.iloc[:3,:2]: 从 0 位置开始...，并生成数据表 数据筛选 使用与、或、非三个条件配合大于、小于、等于对数据进行筛选，并进行计数和求和。

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esproc vs python 4

userName和date排序 A6: A.merge(xi,…) ，归并计算A(i)|…，A(i)对[xi,…]有序，将多个序表/排列按指定字段xi有序合并，xi省略按主键合并，若xi省略且A没有主键则按照...A4：按照STOCKID和DATE分组，同时对各组进行计算，if(x,true,false),这里是如果INDICATOR==ISSUE,if()函数等于QUANTITY的值，否则为0，将此结果在该组中求和后添加到字段...ISSUE，如果INDICATOR==ISSUE，if()函数等于0，否则为QUANTITY的值，将此结果在该组中求和后添加到字段ENTER。...B7:定义b,c两个变量，b作为OPEN字段的初始值， B8:建立新表，其中STOCKID为A6的STOCKID，将时间序列B5按顺序插入新序表，作为新字段DATE,c作为OPEN字段，将B6中的ENTER...python pandas的dataframe结构是按列进行存储的，按行循环时就显得特别麻烦。

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2-SQL语言中的函数

SELECT * FROM employees WHERE hiredate=STR_TO_DATE('4-3 1992','%m-%d %Y'); # DATE_FORMAT(date,format...搭配使用 # 分组函数 /* 分类：sum 求和，avg 平均值，max 最大值，min 最小值 特点： 1. sum,avg可以处理数值型数据，max,min,count可以处理任何类型数据 2....利用having语句筛选，位置在group_by字句的后面 # 分组查询 /* 语法： SELECT 分组函数,列（要求出现在group_by后面） FROM 表 【WHERE 筛选条件】 GROUP...含义：又称为多表查询，当查询的字段来自于多个表时，就会用到连接查询 分类： 按年代分类：sql92标准（仅支持内连接），sql99标准（除了全外连接外都支持）【推荐】 按功能分类：内连接（包括等值连接...EXISTS 后面（表子查询） 按结果集的行列数不同： 标量子查询（结果集只有一行一列） 列子查询（结果集只有一列多行） 行子查询（结果集有一行多列） 表子查询（结果集一般多行多列）

2.8K10

【数据库设计和SQL基础语法】--查询数据--聚合函数

注意事项 MIN 函数通常与 GROUP BY 子句结合使用，用于对不同组的数据计算最小值。 结果是一个数值，表示满足条件的列值的最小值。 MIN 函数是 SQL 中用于计算最小值的关键聚合函数。...3.2 聚合函数与 GROUP BY 结合使用 在 SQL 中，聚合函数与 GROUP BY 子句结合使用，用于对数据进行分组并对每个分组应用聚合函数，从而得到按组计算的结果。...column1), ()); 用法示例 按照不同列进行分组求和： SELECT department, city, SUM(sales) AS total_sales FROM sales_data GROUP..., column2, ...); 用法示例 按照多列进行层次性聚合求和： SELECT year, quarter, month, SUM(revenue) AS total_revenue FROM..., column2, ...); 用法示例 按照多列进行多维聚合求和： SELECT year, quarter, month, SUM(revenue) AS total_revenue FROM sales_data

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【数据库设计和SQL基础语法】--查询数据--聚合函数

注意事项 MIN 函数通常与 GROUP BY 子句结合使用，用于对不同组的数据计算最小值。 结果是一个数值，表示满足条件的列值的最小值。 MIN 函数是 SQL 中用于计算最小值的关键聚合函数。...3.2 聚合函数与 GROUP BY 结合使用 在 SQL 中，聚合函数与 GROUP BY 子句结合使用，用于对数据进行分组并对每个分组应用聚合函数，从而得到按组计算的结果。...column1), ()); 用法示例 按照不同列进行分组求和： SELECT department, city, SUM(sales) AS total_sales FROM sales_data GROUP..., column2, ...); 用法示例 按照多列进行层次性聚合求和： SELECT year, quarter, month, SUM(revenue) AS total_revenue FROM..., column2, ...); 用法示例 按照多列进行多维聚合求和： SELECT year, quarter, month, SUM(revenue) AS total_revenue FROM sales_data

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SQL基础-->分组与分组函数

使用group by column1，column2,..按columm1,column2进行分组，即column1,column2组合相同的值为一个组 二、常用分组函数： */ AVG([DISTINCT...求和，忽略空值 /* 三、分组函数语法：*/ SELECT [column,] group_function(column), ......带有expr参数的函数的数据类型可以为CHAR,VARCHAR2,NUMBER,DATE. 所有分组函数都忽略空值。...： SELECT 中出现的列，如果未出现在分组函数中，则GROUP BY子句必须包含这些列 WHERE 子句可以某些行在分组之前排除在外 不能在GROUP BY 中使用列别名 默认情况下GROUP...BY列表中的列按升序排列 GROUP BY 的列可以不出现在分组中 七、分组过滤： 使用having子句 having使用的情况： 行已经被分组 使用了组函数 满足having子句中条件的分组将被显示

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MySQL【第四章】——普通级（函数）

索引： 函数定义    1.类似Java定义方法    2.可以带参数    3.必须有返回值(一行一列) ，重点：java方法可以没有返回值，数据库函数必须要有返回值       select...()/STR_TO_DATE()    DATE_FORMAT()：将日期转换成字符串    STR_TO_DATE()：将字符串转换成日期    查询各学生的年龄，只按年份来算    按照出生日期来算...by ... having     1) SUM()：求和。...常与GROUP BY一起使用，也可单独使用    2) AVG()：求平均值。常与GROUP BY一起使用，也可单独使用    3) MAX()：求最大值。...常与GROUP BY一起使用，也可单独使用    4) MIN()：求最小值。常与GROUP BY一起使用，也可单独使用    5) COUNT()：统计记录的条数。

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pandas用法-全网最详细教程

： df.dtypes 4、某一列格式： df['B'].dtype 5、空值： df.isnull() 6、查看某一列空值： df['B'].isnull() 7、查看某一列的唯一值： df['B']...) 3、按照特定列的值排序： df_inner.sort_values(by=['age']) 4、按照索引列排序： df_inner.sort_index() 5、如果prince列的值>3000，group...列显示high，否则显示low： df_inner['group'] = np.where(df_inner['price'] > 3000,'high','low') 6、对复合多个条件的数据进行分组标记...df_inner=df_inner.set_index('date') 5、提取4日之前的所有数据 df_inner[:'2013-01-04'] 6、使用iloc按位置区域提取数据 df_inner.iloc...7、适应iloc按位置单独提起数据 df_inner.iloc[[0,2,5],[4,5]] #提取第0、2、5行，4、5列 8、使用ix按索引标签和位置混合提取数据 df_inner.ix[:'2013

5.6K30

最强最全面的大数据SQL面试题和答案（由31位大佬共同协作完成）

本文目录： 一、行列转换 二、排名中取他值 三、累计求值 四、窗口大小控制 五、产生连续数值 六、数据扩充与收缩 七、合并与拆分 八、模拟循环操作 九、不使用distinct或group by去重 十、...分组按b字段排序，对c累计求和 输出结果如下所示： a b sum_c 2014 A 3 2014 B 4 2014 C 6 2015 A 4 2015 D 7...分组按b字段排序，对b取累计求和比例 输出结果如下所示： a b ratio_c 2014 A 0.50 2014 B 0.67 2014 C 1.00 2015 A...[b的组首]分组，排序 from ( select a, b, a-b_rn as repair_a--根据b列值出现的次序,修复a列值为b首次出现的a列值,称为b的[...列分组,按a列排序,得到b列各值出现的次序 from t13 )tmp1 )tmp2--注意，如果不同的b列值，可能出现同样的组首值，但组首值需要和a列值 一并参与分组，故并不影响排序。

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