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你说你会位运算，那你用位运算来解下八皇后问题吧

基本的位运算有与、或、异或、取反、左移、右移这6种，介绍如下： & 与：只有当两位都是 1 时结果才是 1，否则为 0 。...count = 0 while(x) { x = x & (x - 1); count++; } 先介绍这么多吧，如果大家对其他的位运算技巧感兴趣可以看看文末的参考链接 巧用位运算解算法题...如图示，在其中任意一行放置一个皇后，则与此皇后同行，同列，同对角线的都不允许再放其他皇后，图中蓝色区块不允许放其他皇后。 一般我们用回溯法解八皇后。这里简单介绍一下啥是回溯法。...，所以第三位为 1） na = 00101000 (上图中的第三个图，右斜线经过第三行的第三, 五个方格，所以第三,五位为 1） 将这三个变量作或运算得到结果如下 10010000 | 00100000...问题来了，这样取反是有问题的，因为这三个变量都是定义的 int 型，为 32 位，取反之后高位的 0 全部变成了 1，而我们只想保留低 8 位（因为是 8 皇后），想把高位都置为 0，怎么办，这里就要用到位运算的黑科技了

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    栅格数据实现地理探测器：基于R语言geodetector包

    可以看到，此时tif_file_all_matrix变量是一个3列、6377265行的矩阵（Matrix）数据；其中，每一列表示每一个图层的数据，每一行则是每一个图层在同一空间位置上各自像元的数值。...从上图可以看出，每一列数据中都有很多无效值（NA值），即原本栅格图像中的无效值（NoData值）；由于在后期的地理探测器分析过程中，出现无效值会影响我们分析的结果，因此我们需要通过na.omit()函数将无效值去除...3.1 分异及因子探测   首先，我们进行分异及因子探测。在geodetector包中，我们可以基于factor_detector()函数实现这一操作。...，是否具有显著性差异。...由于生态探测是需要判断多个不同的自变量中，两两之间是否具有显著差异，所以很显然这一操作同样在只有一个自变量的情况下是没有办法执行的；因此我们需要用前述第二种代码格式，即通过c()函数，将多个自变量的名称组成一个向量

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    Day 5_R数据结构-CG

    X2 1 A 1 2 B NA 3 C NA 4 D 3 5 E NA > a[3,1]#提取变量a第三行第一列 [1] "C" > a[4,]#提取元素第四行 X1 X2 4 D...3 > a[,1]#提取元素第1列 [1] "A" "B" "C" "D" "E" > a[1]#也是提取变量第1列 X1 1 A 2 B 3 C 4 D 5 E > a[1:2]#提取变量...a的第1到第2列 X1 X2 1 A 1 2 B NA 3 C NA 4 D 3 5 E NA > a[c(1,2)]#提取一个向量包含的列 X1 X2 1 A 1 2 B...NA 3 C NA 4 D 3 5 E NA > colnames(a)#显示变量a的列名 [1] "X1" "X2" > a[X1]#新手错误，多练习，多敲打键盘 Error: object...练习中出现了相似问题，如下图： 解决方法： 确认是否保存变量名称是否在当前环境存在；我认为这种情况大多出现在变量名拼写错误，更正正确变量名即可。 内容参考微信公众号 生信星球，自己实践总结。

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    数据处理 | R-tidyr包

    ：可以指定哪些列聚到一列中 na.rm：是否删除缺失值 将示例数据集转成长数据： longdata <- gather(widedata, variable, value) longdata variable...整合两个变量之间的若干列, 而保持其他列不变： long <- gather(wide, variable, value, grade:age) long person variable value...三 多列合并为一列 unite(data, col, … , sep = " ") data::表示数据框, col:表示合并后的列名称, … :表示需要合并的若干变量, sep: = " "用于指定分隔符..., remove：是否删除被组合的列 把widedata中的person,grade, score三个变量合成一个变量information, 并变成"person-grade-score"的格式 wideunite...person, grade, score, sep= "-") wideunite information 1 A-5-89 2 B-6-98 3 C-4-90 四 一列分离为多列

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    一文了解11个常见的多变量分析方法！

    当研究者测量一群彼此间具有高度相关的变量，则在进行显著性检验钱，为避免变量数过多，造成解释上的复杂与困扰，常会先进行主成分分析，在尽量不丧失原有信息的前提下，抽取少数几个主成分，作为代表原来变量的总体性指标...也就是说，聚类分析根据对变量进行测量的观察值进行分类，以达到组内同质、组间异值的目的。其次，聚类分析完成后，通常可以进行判别分析，以识别分类的效度。...当问题的性质是探讨两个定类变量间是否独立或是关联强度时，是以卡方独立性检验来进行假设检验。...进行卡方独立性检验时，研究者必须将样本在两个定类变量上的反应，建立二维列联表（contingency table），以进一步根据列联表中各单元格（cell）的次数反应，进行显著性检验。...利用对数线性模型来解决多元列联表的问题的目的，主要就在于探讨构成列联表的多个定类变量间的关系，进而在精简原则下构建拟合的解释模型，并根据所建立的模型估计单元格参数值，以了解各变量效果对单元格次数的影响。

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    一篇文章教你如何用R进行数据挖掘

    特别的，我们需要理解一下R中缺失值的概念，NA代表缺失值，这也是预测建模的关键部分。现在，我们示例检查是否一个数据集有缺失值。 ? 缺失值的存在严重阻碍了我们正常计算数据集。...na.rm = TRUE告诉R计算时忽略缺失值，只是计算选定的列中剩余值的均值(得分)。删除在数据中的行和NA，您可以使用na.omit ?...通过R环境检查数据是否已成功加载，然后让我们来探讨数据 ? 从结果我们可以看到训练集有8523行12列数据，测试集有5681行和11列训练数据，并且这也是正确的。测试数据应该总是少一列的。...当然，你也可以试着去增加一些新变量帮助构建更好的模型，但是，增加新变量时必须使它与其他的变量之间是不相关的。如果你不确定与其他变量之间是否存在相关关系，可以通过函数cor（）来进行判断。...从左上的第一个残差拟合图中我们可以看出实际值与预测值之间残差不是恒定的，这说明该模型中存在着异方差。解决异方差性的一个常见的做法就是对响应变量取对数（减少误差）。 ? ?

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    前端玩转位运算(N皇后+Vue3位运算应用)

    位的异或 参与操作的位相同，最终结果是 0 ，否则为 1。 想要得到 1，参与操作的两个位必须不相同，也就是异或中“异”的含义。...x & -x 得到最低位的 1，代表除最后一位 1 保留，其他位全部为 0。...先来明确几个概念和需要用到的公式： n：n层 row：当前层 cols：列 pie：撇，左斜线(副对角线) na：捺，右斜线(正对角线) 二进制为 1，代表不可放置，0 相反 x & -x ：得到最低位的...row + 1 代表搜索下一行，cols ｜ p 代表目前所有可以放置皇后的列。(pie | p) na | p) >> 1，在上面思路中已经说过了，不再赘述。...shapeFlags shapeFlags 针对 VNode 的 type 进行了更详细的分类，便于在 patch 阶段，根据不同的类型执行相应的逻辑。

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    这些逻辑运算符你都使用正确了吗？

    目录 1 基本逻辑运算符 2 异或（xor） 3 all()和any() 4 实例拆解：如何筛选非零列？ ---- 正文 1 基本逻辑运算符 注：这里将数学运算符也整理了一下，权当回顾一下。...【严格等于，区别于赋值“=”】< 判断是否小于 x 是否小于等于> 判断是否大于 x >= y判断是否大于等于 x & y向量的逻辑“与”运算(x、y以及运算结果都是向量)...all中，如果所有均为TRUE，返回TRUE；反之，返回FALSE [1] FALSE > any(x) #anyl中，如果任一值为TRUE，返回TRUE；反之，返回FALSE [1] TRUE #多变量...all(x==0)) #对x数据库做列操作，判断每一列中的所有元素是否为0，，然后渠非"!"...全0列re返回1，非返回0# re = rep(NA,dim(df)[2]) for (i in 1:dim(df)[2]){ ifelse(sum(abs(df[,i]))==0,re[i] <-

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    R 语言 逻辑运算：TRUEFALSE | 专题3

    目录 1 基本逻辑运算符 2 异或（xor） 3 all()和any() 4 实例拆解：如何筛选非零列？ ---- 正文 1 基本逻辑运算符 注：这里将数学运算符也整理了一下，权当回顾一下。...【严格等于，区别于赋值“=”】< 判断是否小于 x 是否小于等于> 判断是否大于 x >= y判断是否大于等于 x & y向量的逻辑“与”运算(x、y以及运算结果都是向量)...all中，如果所有均为TRUE，返回TRUE；反之，返回FALSE [1] FALSE > any(x) #anyl中，如果任一值为TRUE，返回TRUE；反之，返回FALSE [1] TRUE #多变量...all(x==0)) #对x数据库做列操作，判断每一列中的所有元素是否为0，，然后渠非"!"...全0列re返回1，非返回0# re = rep(NA,dim(df)[2]) for (i in 1:dim(df)[2]){ ifelse(sum(abs(df[,i]))==0,re[i] <-

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    数据分析必备：掌握这个R语言基础包1%的功能让你事半功倍！（附代码）

    使用str函数浏览导入的数据集可以让用户确定读取的数据是否正确、数据中是否有默认的部分、变量的种类等信息，进而确定下一步进行数据处理的方向。...header：设置逻辑值来指定函数是否将数据文件的第一列作为列名。默认为假。 sep：不同变量之间的分隔符，特指分隔列数据的分隔符。默认值为空，可以是“,”、“\t”等。...默认值、空白 一个数据集里出现默认值（NA）或空白（“”）的情况十分常见，两者之间的区别需要根据不同的实际情况来确定。...而空白有可能并不是数据，比如在上面的演示中，V3至V6列，1～5行都是空白，这些空白不属于任何实际数据变量，是真正的空白，因而不能说这些空白是默认值。...第七列中的数据在指定将空白替换成“NA”之后，原有的空白位置被写入了“NA”，也就是说第七列的空白属于数据的一部分。

    3.4K10

    【算法技巧】位运算指南

    2、交换两个数 交换两个数相信很多人天天写过，我也相信你每次都会使用一个额外来变量来辅助交换，例如，我们要交换 x 与 y 值，传统代码如下： int tmp = x; x = y; y = tmp;...三个都是 x ^ y，就莫名交换成功了。在此我解释下吧，我们知道，两个相同的数异或之后结果会等于 0，即 n ^ n = 0。并且任何数与 0 异或等于它本身，即 n ^ 0 = n。...这里解释一下，异或运算支持运算的交换律和结合律哦。 以后你要是别人看不懂你的代码，逼格装高点，就可以在代码里面采用这样的公式来交换两个变量的值了，被打了不要找我。...其中 5 只出现了一次，其他都出现了两次，把他们全部异或一下，结果如下： 由于异或支持交换律和结合律，所以: 1^2^3^4^5^1^2^3^4 = （1^1)^(2^2)^(3^3)^(4^4)^5=...这里说一下，位运算很多情况下都是很二进制扯上关系的，所以我们要判断是否是否位运算，很多情况下都会把他们拆分成二进制，然后观察特性，或者就是利用与，或，异或的特性来观察，总之，我觉得多看一些例子，加上自己多动手

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    R语言中的特殊值及缺失值NA的处理方法

    NA可以被强制转换为任意其他数据类型的向量。 > a NA > class(a) [1] "logical" > length(a) [1] 1 可以采用is.na()进行判断。...drop_na(df,X1) # 去除X1列的NA 2 填充法 用其他数值填充数据框中的缺失值NA。...replace_na(df$X1,5) # 把df的X1列中的NA填充为5 2.3 fill() 使用tidyr包的fill()函数将上/下一行的数值填充至选定列中NA。...fill(df,X1,.direction = "up") # 将NA下一行的值填充到df的X1列中的NA 除此之外，类似原理的填充法还有均值填充法（用该变量的其余数值的均值来填充）、LOCF（last...4 回归填补法 假定有身高和体重两个变量，要填补体重的缺失值，我们可以把体重作为因变量，建立体重对身高的回归方程，然后根据身高的非缺失值，预测体重的缺失值。

    3.3K20

    【算法技巧】位运算装逼指南

    2、交换两个数 交换两个数相信很多人天天写过，我也相信你每次都会使用一个额外来变量来辅助交换，例如，我们要交换 x 与 y 值，传统代码如下： int tmp = x; x = y; y = tmp;...三个都是 x ^ y，就莫名交换成功了。在此我解释下吧，我们知道，两个相同的数异或之后结果会等于 0，即 n ^ n = 0。并且任何数与 0 异或等于它本身，即 n ^ 0 = n。...这里解释一下，异或运算支持运算的交换律和结合律哦。 以后你要是别人看不懂你的代码，逼格装高点，就可以在代码里面采用这样的公式来交换两个变量的值了，被打了不要找我。...其中 5 只出现了一次，其他都出现了两次，把他们全部异或一下，结果如下： 由于异或支持交换律和结合律，所以: 1^2^3^4^5^1^2^3^4 = （1^1)^(2^2)^(3^3)^(4^4)^5=...这里说一下，位运算很多情况下都是很二进制扯上关系的，所以我们要判断是否是否位运算，很多情况下都会把他们拆分成二进制，然后观察特性，或者就是利用与，或，异或的特性来观察，总之，我觉得多看一些例子，加上自己多动手

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    bcftools学习笔记(一)

    还可以根据样本筛选VCF文件，用法如下 bcftools view view.vcf.gz -s NA00001,NA00002 -o subset.vcf -s参数指定想要保留的样本信息，多个样本用逗号分隔...还可以过滤突变位点，过滤的条件非常多，可以根据突变位点的类型，基因型类型等等条件进行过滤，详细的参数可以参考软件的帮助文档，这里只做一个基本示例 bcftools view view.vcf.gz -k...%CHROM 代表VCF文件中染色体那一列，其他的列，比如POS, ID, REF, ALT, QUAL, FILTER也是类似的写法 [] 对于FORMAT字段的信息，必须要中括号括起来 %SAMPLE...NA00003=./. 20 76962 T C NA00001=0/1 NA00002=1/1 NA00003=1/1 更多变量的写法请参考官方文档。...NA00002 NA2 NA00003 NA3 第一列代表VCF文件中原始的样本名称，第二列代表替换后的样本名称，两类之间用空格分隔，需要注意的是，样本名不允许有空格。

    5.1K20

    数据分析必备：掌握这个R语言基础包1%的功能，你就很牛了

    使用str函数浏览导入的数据集可以让用户确定读取的数据是否正确、数据中是否有默认的部分、变量的种类等信息，进而确定下一步进行数据处理的方向。...某些数据文件内可能会预留一些变量列，但数据采集后这些预留的列并未被填满，而是仍然保留着制表符，该参数就是用来处理掉这些意义不大的制表符 blank.lines.skip：空白行是否跳过，默认为真，即跳过...默认值、空白 一个数据集里出现默认值（NA）或空白（“”）的情况十分常见，两者之间的区别需要根据不同的实际情况来确定。...而空白有可能并不是数据，比如在上面的演示中，V3至V6列，1～5行都是空白，这些空白不属于任何实际数据变量，是真正的空白，因而不能说这些空白是默认值。...第七列中的数据在指定将空白替换成“NA”之后，原有的空白位置被写入了“NA”，也就是说第七列的空白属于数据的一部分。

    2.8K50

    Tidyverse|tidyr数据重塑之gather，spread（长数据宽数据转化）

    R-tidyr主要有以下几大功能： gather—宽数据转为长数据； spread—长数据转为宽数据； unit—多列合并为一列； separate—将一列分离为多列 unit和separate可参考Tidyverse...|数据列的分分合合，一分多，多合一，本文主要介绍利用tidyr包实现长宽数据的转化。...：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value ......：可以指定哪些列聚到一列中 （同reshape2区别） na.rm：是否删除缺失值 1 转换全部列 #宽转长 mtcars_long % rownames_to_column...key：需要将变量值拓展为字段的变量 value：需要分散的值 fill：对于缺失值，可将fill的值赋值给被转型后的缺失值 mtcars_wide % spread

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