2024-09-25：用go语言，给定一个长度为 n 的整数数组 nums 和一个正整数 k， 定义数组的"能量"为所有和为 k 的子序列的数量之和。...大体步骤如下： 1.定义一个数组 f 用于记录不同和值下的子序列数量，数组长度为 k+1，初始时令 f[0] = 1 表示和为 0 时只有空子序列存在。...2.遍历给定的整数数组 nums 中的每个元素 x，对于每个 x，从 k 开始向前遍历到 0，更新 f[j] 的值： • 如果当前值 j >= x，则更新 f[j] = (f[j]*2 + f[j-x]...这表示新的和为 j 的子序列数量是原来和为 j 的子序列数量的两倍加上和为 j-x 的子序列数量。 • 如果当前值 j 的 j 无法和当前的 x 相加得到新的和值，因此只能将和为 j 的子序列数量乘以 2。 3.最终返回 f[k]，即所有和为 k 的子序列的数量之和。
最后发现只有一个这样的数据，因此可以直接删除此数据。 去掉 Iris-setosa 里萼片宽度大于 2.5 厘米的数据，然后画出其条形图。...现在所有的山鸢尾花的萼片宽度都大于 2.5 厘米。 问题 2：变色鸢尾花的几个萼片长度值接近与零 (黄色高亮)。...所有这些接近零的 sepal_length_cm 似乎错位了两个数量级，好像它们的记录单位米而不是厘米。在与实地研究人员进行了一些简短的对话后，我们发现其中一个人忘记将这些测量值转换为厘米。...然后用 mean() 求出其宽度的平均值，用其将 NaN 值全部代替，最后打印出那 5 行插补后的 DataFrame。...1.6 子集图 如果我们不想展示所有变量之间的关系图，我们可以选择子集图。 将风格设置为 whitegrid (背景变成带网格的白色)，并将横轴和纵轴赋予相同的子集变量 (都是 vars)。
分布图：这类图表显示数据如何分布在一个或多个字段中，最适合用于具有多维属性的数据。分布图的示例包括直方图、箱线图和水平图。...分布图：王者各英雄最大生命值，每个生命值区间段的英雄数量统计。 关系图：看一下最大物防与最大生命的关系。 地理空间图表：这里简单对美国和印度新冠确诊人数做一个可视化。...二、组合图表 此数据源使用王者英雄数据，之前已经关联。下面我们用此数据制作一个饼图。...首先还是新建一个图表，选择类型为 Pie Chart 选择好数据源 进行基本的设置，这里按英雄分组，统计维度为最大生命 做一些自定义的设置 点击RUN查询，这样饼图就做好了。...三、分布图表 依然使用王者英雄数据，做一个直方图 首先新建图表，选择图表类型为 Histogram 进行一些自定义设置 选择统计列为 最大生命，调整好间隔。 可以清楚的看到最大生命值的分布情况。
2024-06-26：用go语言，给定一个长度为n的数组nums和一个正整数k， 找到数组中所有相差绝对值恰好为k的子数组， 并返回这些子数组中元素之和的最大值。 如果找不到这样的子数组，返回0。...解释：好子数组中第一个元素和最后一个元素的差的绝对值必须为 3 。好子数组有 [-1,3,2] 和 [2,4,5] 。最大子数组和为 11 ，对应的子数组为 [2,4,5] 。...大体步骤如下： 1.初始化变量：设定初始答案 ans 为负无穷大（math.MinInt），创建一个空的 map minS 用来存储元素之和为某特定值的最小下标，初始化总和 sum 为 0。...• 查找 x-k 是否在 minS 中，如果在，则更新 ans 为 sum + x - minS[x-k] 与 ans 的最大值。...总的额外空间复杂度也是 O(n)，因为使用了一个 map 来存储元素之和为特定值的最小下标，当输入数组中所有元素都不相差绝对值恰好为 k 时，map 中最多会存储 n 个元素。
今天跟大家分享think-cell chart系列的第16篇——树状分布图。 大家不要困惑于该图表的名称——树状分布图，其实它用的技巧非常简单（就是基本图表的组合表达），但是达到的效果却无比惊艳。...初次看到这种图表形式是之前在练习关于财务图表中的杜邦分析法，没错这种图表起来很宏大，但是技术含量并没有多少，只要是内涵的逻辑结构分解比较重要。...一共六组数据，可以按照之前学过的柱形图数据组织结构来组织好作图数据。 然后就可以一个一个插入条形图了，插入的时候选择方向朝右。...（数据条之间可以将间距调整为零） 将每一个图表的标题拖动到图表左侧位置。 同时可以去掉图表纵轴刻度标签。 更换图表的配色（同时选中六个图表，一次性更换配色）。...为图表添加数据标签： 添加图例标签。 为图表添加参考线和指标差异。 最后为 整个图表添加图示引导线，彰显图表结构布局和层次感。
我们将基于质谱的蛋白质组分布图谱与之前发表的三种人类蛋白质或RNA图谱合并，生成了涵盖29种不同人体组织和血液细胞的蛋白质和转录本丰度的综合基线图谱。...我们包含RNA和蛋白质丰度数据的全球分布图谱提供了一个以数据驱动的方式定义主要血浆蛋白的机会。...◉ （B）水平条形图显示了定义的主要血浆蛋白的功能富集分析。◉ （C和D）（C）散点图和（D）小提琴图显示了所有个体和不同时间点的所有定量组织富集蛋白、常见组织蛋白和主要血浆蛋白的计算方差。...◉ （F和G）使用所有鉴定出的血浆蛋白质或仅使用由全球分布图谱定义的GLS为4的胰腺富集蛋白质过滤后的胰腺炎队列的均匀流形近似和投影（UMAP）。...然而，我们的数据显示，组织独立聚类，表明这些因素对变异的影响较小——这一观察结果与之前一项出版物的发现一致。 另一个局限性是，将蛋白质分配给特定组织具有挑战性，因为没有蛋白质-组织分配的黄金标准。
接下来，我们将看到各种各样的图表类型，这些图表常常会在性能分析中使用到，并且在基于数据类型的各种场景中也适用。 常用的图表类型有如下几种： 条形图（Bar chart）。...因此，当我们想要在性能分析中展示排名数据时，使用条形图是恰当的。 Catchpoint 的数字体验智能平台提供了以不同级别的分解来生成条形图的选项，这是按排名顺序展示定性数据的一个有效方法。...散点图是能直观地展示所有这些错误的方法，它绘制出了每次失败的测试运行。...直方图为查看受影响的用户数提供了一个范围桶，而累积分布图则给出了超过该性能指标阈值的用户数量的百分比。 累积分布图是一种常用的图表类型，它用百分表示性能指标。...它绘制出了性能指标大于或小于网站阈值的用户的百分比。 下图显示了网页响应时间的累积分布图。 从上面的累积分布图中，我们看到在第 90 百分位，网站的网页响应时间为 10.3 秒。
数据的视觉表达方式 人们感知信息中约83％是通过眼睛获得，视觉化信息成为最重要的信息之一，也是最容易被处理并记住的数据可视化是关于数据的视觉表现形式的研究;其中，这种数据的视觉表现形式被定义为一种以某种概要形式抽提出来的信息...1786 年出版的“商业与政治图解”中的条形图也被看成图表中的里程碑，在许多数据可视化研究中都有用到这幅条形图。...确定数据关系，选择图表形式，输出图表展示确定数据之间的关系，关系有对比，构成，分布，关联，比如（例图一）可知道三个产品的销量变化是对比关系，最后选用折线图的展示方式。...散点图，直方图，正态分布图，曲面图表现方式都能体现数据的分布关系。 例图是一个正态分布图，被称为“IQ Scale Bell-Curve”，它显示IQ从小于60到大于140的范围人数的分布情况。...好的图表应该具备哪些条件？图表的设计原则，设计误区又是什么？图表设计（二）将进行详细阐述。 感谢你的阅读，本文由 腾讯ISUX 版权所有，转载时请注明出处，违者必究，谢谢你的合作。
2024-12-11：数组最后一个元素的最小值。用go语言，给定两个整数 n 和 x，构造一个长度为 n 的正整数数组 nums，使得数组中相邻元素递增且所有元素按位与的结果为 x。...返回可能的最小 nums 数组中的最后一个元素的值。 1 <= n, x <= 100000000。 输入：n = 3, x = 4。 输出：6。...解释： 数组 nums 可以是 [4,5,6] ，最后一个元素为 6 。 答案2024-12-11： chatgpt[1] 题目来自leetcode3133。...大体步骤如下： 1.计算变量 bitCount，表示 n 和 x 转换为二进制后的位数差。 2.设置初始解 res 为 x，并初始化另一个变量 m 为 n - 1。...5.返回最终的 res 值，即可能的最小 nums 数组。 总体时间复杂度： • 该算法的时间复杂度取决于 bitCount，即 O(bitCount)。
import seaborn as sns 了解你的数据 图中使用的数据集为著名的泰坦尼克数据集(图1)，下面将数据集用变量df表示。 ?...图2:乘客“年龄”分布图。 这里x轴表示年龄，y轴表示频率。例如，对于Bins= 10的分布图，大约有50个人年龄在0到10岁之间 b.联合图 它是两个变量的组合。 这是一个二元分析的例子。...我们还得到了变量之间的散点图来反映它们的线性关系。我们可以自定义散点图为六边形图，其中，颜色越深，出现的次数就越多。...图7:是否幸存和' P-class '的计数图。 c.箱型图 这是一个总结图。它给出了一个连续变量的最大值、最小值、平均值、第一个四分位数和第三个四分位数的信息。同时，它让我们掌握了离群值的信息。...图10:“年龄”与“p-class”之间的条形图 我们可以看到，1班和2班没有10岁左右的儿童，60岁以上的儿童多集中在1班。 通常，这种图被用来填补缺失值。
最近做的一个面试题: 有一个整数数组，长度为9，数组里的值是多少不清楚，但是知道数组中有8个值是相等，其中一个小于其他8个值，目前有一个标准函数，compare(int[] a, int[] b),返回...0（相等）、1（大于）、-1（小于），最少调用compare标准函数几次一定能够找出不同的值，请描述具体步骤，并用代码实现，语言不限 思路: 先分成三组 一组三个。...每一组三个数相加，其中有一组和其他两个组不一样，然后范围就缩小到这一组,就三个数,然后可以再两两相加，然后分析这三数之间的大小,调用两次就行 之间上代码(方法虽笨,可以实现,希望有好的方法指教!!)
2025-06-22：使数组的值全部为 K 的最少操作次数。用go语言，给定一个整数数组 nums 和一个整数 k。 定义整数 h 为合法的条件是：数组中所有严格大于 h 的元素值都相同。...初始状态 • 数组: [5, 2, 5, 4, 5] • 需要将所有大于 2 的元素逐步变为 2。 第一步：选择合法的 h 我们需要选择一个合法的 h，即所有严格大于 h 的元素值都相同。...• 严格大于 2 的元素：4（所有严格大于 2 的元素都是 4），所以 h = 2 是合法的。 • 操作：将所有大于 2 的元素（即 4）变为 2。...逐步操作： • 找到当前数组中所有严格大于 k 的元素的唯一值（如果有多个唯一值，则需要分步处理）。 • 每次选择一个合法的 h（即当前数组中所有严格大于 h 的元素值相同），并将这些元素变为 h。...• 空间复杂度： • 主要使用一个集合来存储当前严格大于 k 的唯一值，空间复杂度为 O(m)，其中 m 是唯一值的数量（最多 100）。 • 因此，总的空间复杂度为 O(m)，即 O(100)。
Relplot:用于创建关系图 Displot:用于创建分布图 Catplot:用于创建分类图 这3个函数提供了一个图形级的界面，用于创建和定制不同类型的图。...hue参数根据给定列中的不同值分隔行。我们已经将性别列传递给了hue参数，因此我们可以分别看到女性和男性的分布。 多个参数决定了不同类别的栏如何显示(“dodge”表示并排显示)。...kde图创建了给定变量(即列)的核密度估计值，因此我们得到概率分布的估计值。我们可以通过将kind参数设置为“kde”来创建kde图。...我们还可以创建一个条形图来检查不同产品线的单价。与使用方框不同，条形图用一个点表示每个数据点。因此，它就像数字和分类变量的散点图。 让我们为branch和total列创建一个条形图。...这些函数提供了一个标准的语法，这使得掌握它们非常容易。在大多数情况下，我们只需要更改kind参数的值。此外，自定义绘图的参数也是相同的。 在某些情况下，我们需要使用不同类型的图表。
好久没有更新了，觉得不好意思 3.2 数据处理的R包 @Author：By Runsen （版权所有） 内容来源自己的葵花宝典 3.2.1 plyr 整理数据的本质可以归纳为：对数据进行分割（Split...），然后应用（Apply）某些处理函数，最后将结果重新组合（Combine）成所需的格式返回，简单描述为：Split - Apply - Combine。...mean（平均值）、medium（中位数）、sum（求和）、min（最小值）、max（最大值），当然还包括自定义函数 > library(plyr) > mymat <- matrix(c(1:6),...，语法如下： gather(data, key, value, na.rm = FALSE,···) data：需要被转换的宽形表 key：将原数据框中的所有列赋给一个新变量key value：将原数据框中的所有值赋给一个新变量...， count为需要分散的值。
Seaborn 是一个数据可视化库，可帮助在Python中创建有趣的数据可视化。大多数数据分析需要识别趋势和建立模型。本文将帮助您开始使用 Seaborn库创建数据可视化。...二、探究房屋面积对房屋单价的影响 —使用图形：联合分布图 （Jointplot） 联合分布图 （Jointplot）采用两个变量并一起创建直方图和散点图。...此图对于相对较大的数据集最有效。也称为Hexbin Plots。 ? 有几种类型的值可以放在 sns.jointplot 中来创建不同的图。默认情况下，联合分布图显示散点图。...让我们用“CATE”和“subway”创建一个“price”的条形图，让我们看看哪类房屋单价高。 ? 数据显示，西城区的房屋平均单价最高，石景山地区的房屋平均单价最低。 ? ?...此外，值得注意的一点是，为分类 - 连续变量创建了一个箱线图，这意味着如果x轴是分类的并且y轴是连续的，则应创建箱线图或小提琴图。
数据可视化是关于数据的视觉表现形式的研究；其中，这种数据的视觉表现形式被定义为一种以某种概要形式抽提出来的信息，包括相应信息单位的各种属性和变量【1】。...首先要获得已知数据，对其进行整理分析筛选，找到想要了解的内容，确定该数据之间的关系，选择视觉表现形式，最后输出想要的图表。...确定数据之间的关系，关系有对比、构成、分布、关联，比如（例图一）可知道三个产品的销量变化是对比关系，最后选用折线图的展示方式。...散点图、直方图、正态分布图、曲面图表现方式都能体现数据的分布关系。 例图是一个正态分布图，被称为“IQ Scale Bell-Curve”，它显示IQ从小于60到大于140的范围人数的分布情况。...那怎样的视觉元素结合能产出好的图表？好的图表应该具备哪些条件？图表的设计原则、设计误区又是什么？图表设计（二）将进行详细阐述。
对于定量数据，要想了解其分布形式是对称的还是非对称的、发现某些特大或特小的可疑值，可做出频率分布表、绘制频率分布直方图、绘制茎叶图进行直观分析；对于定性数据，可用饼图和条形图直观地显示其分布情况。...求极差 极差=最大值-最小值=3960-45=3915 2. 分组 这里根据业务数据的含义，可取组距为500，则组数如下所示。 组数=极差/组距=3915/500=7.83≈8 3....绘制频率分布直方表 根据分组区间得到如表3-4所示的频率分布表。 其中，第1列将数据所在的范围分成若干组段，其中第1个组段要包括最小值，最后一个组段要包括最大值。...习惯上将各组段设为左闭右开的半开区间，如第一个组段为[0,500)。 第2列组中值是各组段的代表值，由本组段的上限值和下限值相加除以2得到。 第3列和第4列分别为频数和频率。...）')# 设置标题 plt.show() # 展示图片 饼图的每一个扇形部分代表每一类型的所占百分比或频数，根据定性变量的类型数目将饼图分成几个部分，每一部分的大小与每一类型的频数成正比；条形图的高度代表每一类型的百分比或频数
一、销售部门-业绩分布图 这里将销售部门的业绩分为一卖业绩和复购业绩进行可视化，并且有意思的是使用到了表情符合字体(emojifont拓展包)。...整个可视化下面是可视化的效果： 整个可视化以ggplot2的绘图函数为主体，使用并列条形图的形式，使用theme_wjs()主题，配色是根据自己喜欢重新定义，同时也使用的了windows字体和emojifont...二、订单物流状态表 下面的是对销售部门整个月订单的物流状态作一个可视化，简单地使用堆积条形图作为可视化的主题。...可视化以basic plot 中的barplot函数为主体，下面是可视化的效果： 五、日进粉趋势图 之前介绍到的粉丝引流，在整个销售环节中占有重要的部分，所以进粉的量很大程度地影响业绩，我们通过日进粉趋势图可以发现一个月每日的进粉情况...我们可以采用箱线图探究两者的关系，可视化的效果如下： 十、渠道-部门-业绩构成 这个是最后的可视化了，是展示渠道-部门-业绩三者的构成关系，采用的是瀑布条形图的思想，图形的逻辑也很简单，所有就直接看效果吧
采用方法： 尾插法： 1.需要知道两个线段开始和结束 bs be as ae = null； 2.定义一个cur遍历原来的单链表 3.如果cur.data一个线段，如果相反，就放到第二个线段...4.cur为空的时候就遍历完了 注意： 1.如果第一个段没有数据，就返回第二段的开头as 2.be和as进行拼接 bs.next = as; //现有一链表的头指针 ListNode*...pHead，给一定值x， // 编写一段代码将所有小于x的结点排在其余结点之前，且不能改变原来的数据顺序，返回重新排列后的链表的头指针。...= ae.next; } } cur = cur.next; } //1.判断bs是否为空...be.next = as; //3.如果ae不为空，则需要吧ae.next置为空 if (ae !
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