R错误，在FUN(newX[，i]，...)中:min没有非缺失的参数；返回Inf - 腾讯云开发者社区

在遇到 i 字符时对已填入字符进行反转，时间复杂度是 O(n^2)；使用队列和标记位可以优化时间复杂度，在遇到 i 时修改标记位和写入方向，在最后输出时根据标记位输出，避免中间的反转操作。...在题解一预处理的基础上，同样走一次 BFS 也能够算出最大安全系数，思路类似于 Dijkstra 最最短路算法中使用当前最短路最短的节点去松弛相邻边，我们优先让当前曼哈顿距离最大的节点去松弛相邻节点，以保证每个节点都能够从较大的路径转移过来...heap.offer(intArrayOf(Math.min(node[0], safe[newX][newY]), newX, newY)) visit[newX][newY...n - 1] 连通时返回结果。...为了让替换后的 total_profit 的减少量尽可能小，我们应该替换已选列表中利润最小同时重复的节点。

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2.Python3扩展知识之笔试操作总结(二)

关键字参数是指函数在调用的时候,带上参数的名字去指定具体调用的是哪个参数,从而可以不用按照参数的顺序调用函数,可以有效避免因不小心搞乱参数的顺序导致的BUG出现。...在嵌套的函数中,如果希望在内部函数修改外部函数的局部变量,应该使用什么关键字？ #!...)) print(demo()) # 其实大家仔细看看就明白了,当 demo = fun1() 的时候,只要 a 变量没有被重新赋值,fun1() 就没有被释放也就是说局部变量 x 就没有被重新初始化。...字典：在Pythgon中叫“映射”、“哈希”、“散列”或者“关系数组”等等 Python 调用内部的散列函数,将键（Key）作为参数进行转换,得到一个唯一的地址（这也就解释了为什么给相同的键赋值会直接覆盖的原因...sum()BIF有个缺陷,就是如果参数里有字符串类型的话就会报错,写出一个新的实现过程自动“无视”参数里的字符串并返回正确的计算结果? #!

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Python学习总结（1）—turtle海龟作图

clearstamps(n) 清除多个印章 n缺省为清除全部印章 n为正数是清除前几个印章 n为负数是清除后几个印章【前后次序以印章出现顺序为准】 undo() 撤消没有参数。...() 返回画笔颜色 pencolor(‘AColor’) 设置画笔颜色 AColor可以是代表颜色的字符串；可以是一个r,g,b三元元组；可以是r,g,b三个数以逗号间隔 fillcolor()...返回填充颜色 fillcolor(AColor) 填充颜色 AColor可以是代表颜色的字符串；可以是一个r,g,b三元元组；可以是r,g,b三个数以逗号间隔 6.填充 filling() 返回是否填充...clear() 清空图案从屏幕中删除指定海龟的绘图。不移动海龟。海龟的状态和位置以及其他海龟的绘图不受影响。...如果 fun 值为 None，则移除现有的绑定 fun – 一个函数，调用时将传入两个参数表示在画布上点击的坐标。

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R语言进行机器学习方法及实例（一）

是，0 其它，中：1是，0，其它）优点：简单且有效，对数据分布没有要求，训练阶段很快；缺点：不产生模型，在发现特征之间的关系上的能力有限，分类阶段很慢，需要大量的内存，名义变量和缺失数据需要额外处理...coef(object,s=NULL,exact=FALSE) object：glmnet返回的对象； newx：用来预测的矩阵，也可以是系数矩阵；这个参数不能用于type=c(""coefficents...nonzero”类型对每个s中的值返回一个列表，其中包含非0参数的索引； exact：这个参数仅仅对于用于预测的s（lambda）值不同于原始模型的拟合的值时，这个参数起到作用。...matrix返回矩阵的形式包括各类的概率。class返回树的分类。否则返回一个向量的结果。可以使用R包rpart.plot中rpart.plot函数对回归树结果可视化。 ...下篇文章会说到监督学习中的神经网络和支持向量机，还有其他非监督学习的一些方法。本文可以作为一个速查和简单的入门，一些函数只列举了部分重要的参数，具体的使用参数可以通过查看R里面的帮助获得。

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Matlab求解非线性规划（fmincon函数的使用）

介绍在Matlab中，fmincon 函数可以求解带约束的非线性多变量函数(Constrained nonlinear multivariable function)的最小值,即可以用来求解非线性规划问题...matlab中，非线性规划模型的写法如下 m i n f ( x ) s . t . { A ⋅ x ≤ b A e q ⋅ x = b e q c ( x ) ≤ 0 c e q ( x )...为非线性约束（返回向量的函数） f(x) 为目标函数（返回标量的函数） 2....,lb,ub,nonlcon,options) x的返回值是决策向量x的取值，fval的返回值是目标函数f(x)的取值 fun是用M文件定义的函数f(x),代表了(非)线性目标函数 x0是x的初始值..., 也可以写成lb的各分量都为 -inf, ub的各分量都为inf nonlcon是用M文件定义的非线性向量函数约束 options定义了优化参数，不填写表示使用Matlab默认的参数设置 3.

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C++ 万字长文第二篇---拿下字节面试

i++ 和 ++i 的区别 ++i 返回对象的引用，i++ 必须产生一个临时对象保存更改前对象的值并返回，所以导致在大对象的时候产生的比较大的复制开销，效率较低。...缺点：对象的隐式拷贝是 C++ 中是错误和性能问题的来源之一。它也降低了代码的可读性，并使得对象子程序中的传递和改变变得难以跟踪。...空类的大小在 C++ 中规定类的大小不为 0，空类大小为 1，当类不包含虚函数和非静态成员时，其对象大小也为 1。若存在虚函数，则需要存储一个虚函数指针大小，在 32 位上为 4 字节。...static 修饰成员函数静态成员函数在代码区分配内存。静态成员函数和非静态成员函数的区别在于非静态成员函数存在 this 指针，而静态成员函数不存在，所以静态成员函数没有类对象也可以调用。...缺点在于在非并行计算中，效率未必有 for 循环快，并且不容易调试，对于没学过的程序员来说可读性差。

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【LeetCode 周赛】渐入佳境

在题解一中，我们会重复计算同一段交替子序列的，我们可以使用一次遍历，再交替子序列终止时避免重复回退到该子序列内部。...需要注意的是，由于不同的交替子序列可能存在 1 位重叠，所以要把 i 指针指向 j 指针，而不是指向 j 指针的下一位，才能保证没有缺失。...重新放置石块（Medium） https://leetcode.cn/problems/relocate-marbles/ 题解（模拟 + 散列表）在每部操作中，我们会将位置 moveFrom[i]...= childRet) ret = Math.min(ret, childRet) } } val finalRet = if (INF == ret...剩下一个问题是怎么表示一个唯一的块，我们可以规定块中 4 个点中的其中一个点作为块的代表元（以右下角的点为例），然后将该点的行和列压缩到一个 Long 变量中来唯一标识不同的块。

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多目标优化算法（一）NSGA-Ⅱ（NSGA2）

多目标优化算法（一）NSGA-Ⅱ(NSGA2) 注：没有想到这篇博客竟然有很多人查看，这是我去年写的算法，里面难免会有一些错误，大家可以看看评论区，这里的matlab代码写的不太好，是以C语言思维写的，...Pareto等级：在一组解中，非支配解Pareto等级定义为1，将非支配解从解的集合中删除，剩下解的Pareto等级定义为2，依次类推，可以得到该解集合中所有解的Pareto等级。...2.将种群中参数 n p = 0 n_p=0 np=0的个体放入集合 F 1 F_1 F1中。...p(i).s=[p(i).s j]; end end %%%将种群中参数为n的个体放入集合F(1)中 if(p(i).n==0) chromo(i...图8 ZDT6 pareto最优解对比图（绿色为理论值，红色为实验值）从结果中可以看出，除ZDT4以外，找到的解几乎全部是pareto前端上的点，并且解在目标空间上分布十分均匀，该算法对于非凸非均匀的多目标函数最优解的寻找还是十分有效的

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Data Structure_Visualization排序可视化走迷宫生成迷宫扫雷

在渲染过程中需要改变就是这几个颜色了。所以动态的效果主要来源就是通过改变着几个值即可。...同时还需要各种辅助函数，比如是否是在整区域里面的，返回当前区域的值等等。...深度优先首先还是递归实现，递归比较方便，首先要准备递归函数，和上述的一样，走四个方向，一个一个尝试，如果下一个格子是在这个图里面，是一条路，而且还没有被访问过，那么久可以继续走，否则就需要返回。...go的参数是开始的参数，开始不能直接从入口开始，因为入口是我们新加的，不符合迷宫节点的规矩，比如每一个格子相差两个点，但是出口和第一个点差一个而已。...这样就有一定的随机性了。可以看到在很多空白的小格子很容易让别人猜到我们是怎么生成的。所以可以加上如果没有遍历到的格子全部变黑色。

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NA、Inf、NaN、NULL等值处理

在R中也是这样，比如： 2 / 0 ## 正无穷大 [1] Inf -2 / 0 ## 负无穷大 [1] -Inf Inf也可参与一些运算，比如： 2/Inf...[1] TRUE is.infinite(2/0) [1] TRUE NaN 有些运算会导致结果为非数值，在R中用NaN来表示，比如： 0 / 0 [1] NaN Inf - Inf...[1] NaN Inf / Inf [1] NaN 在R中，用is.nan()来判断是否为非数值，比如： is.nan(2) [1] FALSE is.nan(NA) ## 缺失值NA...一般常用在函数参数中，表示该参数没有被赋予任何值。也经常用在初始化变量，表示变量没有任何内容，因此它的长度为0。...is.na(x)] ## 删除缺失值 [1] 2 5 8 sum(is.na(x)) ## 缺失值的个数 [1] 2 对于处理含有缺失值的向量，很多函数在默认参数下不能工作，比如：

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教你几招R语言中的聚合操作

在R语言中提供了几种实现数据聚合的常用函数，它们分别是基于stats包中的aggregate函数、基于sqldf包中的sqldf函数以及基于dplyr包中的group_by函数和summarize函数。...； by：指定分组变量，必须以列表的形式传递，如by = list(variable)； FUN：指定分组聚合的统计函数，可以是R自带的函数也可以是用户自定义函数；......：指定FUN函数的其他参数值； simplify：bool类型的参数，是否将聚合结果以简洁的向量或矩阵形式输出，默认为TRUE； drop：bool类型的参数，是否删除无用的组合值（即通过by参数完成的变量组合...尽管sqldf函数可以借助于SQL语法实现数据的聚合，但是使用该函数时容易产生异常错误，例如参数drv的值指定错误，就会导致sqldf函数无法生成结果（根据经验，参数drv的值设置为’SQLite’时，...：指定数据库中的哪些变量需要用作分组变量； add：bool类型的参数，是否在已分组的数据框上再添加group_by的分组设置，默认为FALSE；summarise(.data, ...) .data：

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R语言与点估计学习笔记（EM算法与Bootstrap法）

因为不同的分布有着不同的参数，所以在R的基本包中并没有给出现成的函数，我们通常使用人机交互的办法处理矩估计的问题，当然也可以自己编写一些函数。...首先，来看看R中给出的一些基本分布，如下表： ?...虽然R中基本包中没有现成求各阶矩的函数，但是对于给出的样本，R可以求出其平均值（函数：mean），方差（var），标准差（sd），在fBasics包中还提供了计算偏度的函数skewness(),以及计算峰度的...在单参数场合，我们可以使用函数optimize（）来求极大似然估计值，函数的介绍如下： optimize(f = , interval = , ..., lower = min(interval),...(x){ ga<-1 for(i in 1:length(x)){ ga<-ga*gamma(x[i]+1) } ga } 三、EM算法 EM算法是一种在观测到数据后，用迭代法估计未知参数的方法

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水位上升的泳池中游泳（困难）

题目描述在一个 N x N 的坐标方格 grid 中，每一个方格的值 grid[i][j] 表示在位置 (i,j) 的平台高度。现在开始下雨了。...因为此时的水位是 3，坐标方格中的平台没有比水位 3 更高的，所以你可以游向坐标方格中的任意位置示例2: 输入: [[0,1,2,3,4],[24,23,22,21,5],[12,13,14,15,16...按照题意，我们需要找的是从左上角点到右下角点的最优路径，其中最优路径是指途径的边的最大权重值最小，然后返回最优路径中的最大权重值。...因此在以最优解 min 为分割点的数轴上具有两段性，那么可以使用「二分」找到 min：注意：「二分」的本质是两段性，并非单调性。只要一段满足某个性质，另外一段不满足某个性质，就可以用「二分」。...接着分析，假设最优解为 min，我们在 [l, r] 范围内进行二分，当前二分到的时间为 mid 时：能到达右下角：必然有 min <= mid，让 r = mid 不能到达右下角：必然有 min >

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【LeetCode 周赛】一道 01 背包变型题

fun distanceTraveled(mainTank: Int, additionalTank: Int): Int { return mainTank * 10 + Math.min...(x, y) 相邻对中的 x 时，下一个数 y 可以选择什么数，即从 x 到 y 存在单向边。...使用状态压缩可以解决这个问题，我们定义 f(x, s) 表示最后选择 x，且已选择列表为 s 的情况下的方案数，其中 s 中的二进制位表示不同下标的数的选择与未选择状态，通过 s 就可归纳多种排列方案，...需要考虑到优先让付费油漆匠刷最低开销的墙的贪心方案是错误的。...val INF = 0x3F3F3F3F val n = cost.size // 刷墙时间超过 n 没有意义 val dp = IntArray(n +

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r语言中对LASSO回归，Ridge岭回归和弹性网络Elastic Net模型实现|附代码数据

glmnet 解决以下问题在覆盖整个范围的λ值网格上。这里l（y，η）是观察i的负对数似然贡献；例如对于高斯分布是。 ...线性回归这里的线性回归是指两个模型系列。一个是 gaussian正态_分布_，另一个是 mgaussian多元正态_分布_。正态_分布_ 假设我们有观测值xi∈Rp并且yi∈R，i = 1，......从上面我们可以看到，0.01不在序列中，因此尽管没有太大差异，但还是有一些差异。如果没有特殊要求，则线性插补就足够了。用户可以根据拟合的对象进行预测。...除中的选项外 coef，主要参数是 newx的新值矩阵 x。type 选项允许用户选择预测类型：*“链接”给出拟合值因变量与正态分布的“链接”相同。...由于Cox回归模型对未作任何假定，因此Cox回归模型在处理问题时具有较大的灵活性；另一方面，在许多情况下，我们只需估计出参数 (如因素分析等)，即使在未知的情况下，仍可估计出参数。

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python入门到放弃-函数专题

return：在函数执行的时候，如果遇到return，则直接返回，和while循环中break一样 1、如果函数什么都不写，不写return，没有返回值，得到的是Nano 2、在函数中间或者末尾写...return，返回的是None 3、在函数中写 return 值，返回的是一个值 4、在函数中有返回多个返回值，return 值1、值2、值3......"女") #如果不想使用默认值也可以自己设定 #注意点: #必须先声明位置参数,才能声明默认值参数,否则会有问题 #例子 # def stu_inf(name,sex='男',age): #很明显这种写法是错误的...，调用fun4，打印龙大队，接着调用fun2打印鲁炎七.命名空间把存放名字和值的关系的空间叫做命名空间 #命名空间分类 1.全局命名空间：在py文件中，函数外声明的变量都属于全局命名空间 2.局部命名空间...通过数据的转换也可以获取生成器生成器函数 1.函数中如果由yield函数就是生成器函数 2.生成器函数在执行的时候，默认不会执行函数体，会返回生成器 3.yield：相当于return可以返回数据，但是

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（数据科学学习手札19）R中基本统计分析技巧总结

在获取数据，并且完成数据的清洗之后，首要的事就是对整个数据集进行探索性的研究，这个过程中会利用到各种描述性统计量和推断性统计量来初探变量间和变量内部的基本关系，本篇笔者便基于R，对一些常用的数据探索方法进行总结...describe()函数： Hmisc包中的describe()函数可返回变量和观测的数量、缺失值和唯一值的数目、平均值、分位数，以及五个最大的值和五个最小的值： > library(Hmisc) >...describe()计算描述性统计量：在psych包中，可以通过describe()来计算非缺失值的数量、平均数、标准差、中位数、截尾均值、绝对中位数、最小值、最大值、值域、偏度、峰度和平均值的标准误差...同样地，在R中完成这个任务有若干种方法：利用aggregate()来对数据数组求描述性统计量： aggregate(data,by,fun)，其中data为待考察的数据所在的数据框，至少有两列，其中一列为分组依据的类别型数据...；Spearman等级相关系数则衡量分级定序变量之间的相关程度；Kendall’s Tau相关系数也是一种非参数的等级相关度量。

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R语言工具变量与两阶段最小二乘法

我们使用z作为d的工具变量第1阶段：在和上回归，并将d的拟合值保存为d.ddxxzz ## ## Call: ## lm(formula = d ~ x + z) ## ## Residuals:...2阶段：在和上回归y x d.hat ## ## Call: ## lm(formula = y ~ x + d.hat) ## ## Residuals: ## Min 1Q Median...点击标题查阅往期内容 R方和线性回归拟合优度 R语言用于线性回归的稳健方差估计 stata具有异方差误差的区间回归 R语言在逻辑回归中求R square R方 R语言Poisson回归的拟合优度检验...R语言使用 LOWESS技术图分析逻辑回归中的函数形式 R语言stan泊松回归Poisson regression R语言用Rcpp加速Metropolis-Hastings抽样估计贝叶斯逻辑回归模型的参数...glm，样条glm，梯度增强，随机森林和深度学习模型分析 R语言中的block Gibbs吉布斯采样贝叶斯多元线性回归 R语言用线性模型进行预测：加权泊松回归，普通最小二乘，加权负二项式模型，多重插补缺失值

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C++ 重载操作符

C++ 几乎可以重载全部的运算符，而且只能够重载C++中已经有的。 · 不能重载的运算符：“.”、“.*”、“::”、“?:” · 重载之后运算符的优先级和结合性都不会改变。...可以重载为类的非静态成员函数；可以重载为非成员函数。重载单目运算符，前置的单目运算符不需要提供形参。如 ++ -- *= +=... 而后置的单目运算符是需要提供参数来区别前置（为了重载）的。...，而后置++ 返回的只是一个右值。...m.getY() : this.sizeY; Matrix _new(newX,newY); for( int i = 0; i< newX; i++ ){...重载时需要从左至右依次声明参与预算的各个参数这个时候可以理解为以重载的形式写的常规函数。非成员函数的重载操作符参数，不能全为普通类型。

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手把手教你使用R语言做LASSO 回归

LASSO 回归也叫套索回归，是通过生成一个惩罚函数是回归模型中的变量系数进行压缩，达到防止过度拟合，解决严重共线性的问题，LASSO 回归最先由英国人Robert Tibshirani提出，目前在预测模型中应用非常广泛...在新格兰文献中，有大牛提出，对于变量过多而且变量数较少的模型拟合，首先要考虑使用LASSO 惩罚函数。今天我们来讲讲怎么使用R语言通过LASSO 回归构造预测模型。...首先我们要下载R的glmnet包，由 LASSO 回归的发明人，斯坦福统计学家 Trevor Hastie 领衔开发。...加载需要的包，导入数据（还是我们既往的SPSS乳腺癌数据），删除缺失值 library(glmnet) library(foreign) bc <- read.spss("E:/r/Breast cancer...我们这个图中有两条虚线，一个是均方误差最小时的λ值，一个是距离均方误差最小时一个标准误的λ值，有点拗口没关系，我们只要知道它是多少就可以了 cvfit$lambda.min#求出最小值 cvfit$lambda

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LeetCode 周赛上分之旅 # 37 多源 BFS 与连通性问题

2.Python3扩展知识之笔试操作总结(二)

Python学习总结（1）—turtle海龟作图

R语言进行机器学习方法及实例（一）

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