给你一个 R 行 C 列的整数矩阵 A。矩阵上的路径从 [0,0] 开始,在 [R-1,C-1] 结束。
《剑指 Offer(第 2 版)》通行全球的程序员经典面试秘籍。剖析典型的编程面试题,系统整理基础知识、代码质量、解题思路、优化效率和综合能力这 5 个面试要点。
基于单元格的导航图将地图划分为多个正方形单元或者六边形组成的规则网络,这种导航图易于理解和使用,结构相对简单,易于动态增加建筑物或者障碍等,适用于即时战略游戏或者塔防游戏,寻路以网格为单位,精准的寻路需要大量的节点,对内存要求比较高。另外在环境中包含的不同地形,也许需要通过额外信息进行存储,这也需要一定开销。
给定一个 m x n 二维字符网格 board 和一个字符串单词 word 。如果 word 存在于网格中,返回 true ;否则,返回 false 。
对于每个单元格,你可以往上,下,左,右四个方向移动。你不能在对角线方向上移动或移动到边界外(即不允许环绕)。
给你一个下标从 0 开始的二维数组 grid ,数组大小为 2 x n ,其中 grid[r][c] 表示矩阵中 (r, c) 位置上的点数。 现在有两个机器人正在矩阵上参与一场游戏。
给你一个下标从 0 开始的整数矩阵 grid ,矩阵大小为 m x n ,由从 0 到 m * n - 1 的不同整数组成。 你可以在此矩阵中,从一个单元格移动到 下一行 的任何其他单元格。如果你位于单元格 (x, y) ,且满足 x < m - 1 ,你可以移动到 (x + 1, 0), (x + 1, 1), ..., (x + 1, n - 1) 中的任何一个单元格。注意: 在最后一行中的单元格不能触发移动。
同步GitHub在此 ? https://github.com/TeFuirnever/GXL-Skill-Tree 剑指 Offer(C++版本)系列:总目录和一些提高效率的说明 剑指 Offer(
本次的周赛是第323场,是LeetCode官方的学习福利专场。除了前10名可以获得盲盒奖励之外,还有一些排名在幸运位置的同学可以获得LeetBook的奖励。并且,只要通过一题,就可以获得力扣的学习专属福利。属于是普天同庆大礼包了。
《魔兽世界》的老玩家都知道,密保卡曾经被用于登录验证,以保证账号安全。今天我用.NET Core模拟了一把密保卡(也叫矩阵卡)的实现,分享给大家。
在本文中,我们将通过 Python 代码和逻辑来设计一款您在智能手机上经常玩的 2048 游戏。如果您对游戏不熟悉,强烈建议您先玩一下游戏,以便了解游戏的基本功能。
读取 XLS、XLSX、XLSM、XLTX 和 XLTM 电子表格文件。 【注】xlsread 仅读取 7 位 ASCII 字符,不支持非相邻范围。
给你一个下标从 0 开始、大小为 m x n 的矩阵 grid ,矩阵由若干 正 整数组成。
连接运算符是:&,可以将两个或多个项目连接成一个项目,这些项目可以是数字、文本(使用引号括起来)、公式结果,等等。
稀疏矩阵是指矩阵中大部分元素为零的矩阵。在实际应用中,很多矩阵都是稀疏的,比如网络图、文本数据等。由于矩阵中存在大量的零元素,因此稀疏矩阵的存储和计算都具有一定的特殊性。
表格结构识别是表格区域检测之后的任务,其目标是识别出表格的布局结构、层次结构等,将表格视觉信息转换成可重建表格的结构描述信息。这些表格结构描述信息包括:单元格的具体位置、单元格之间的关系、单元格的行列位置等。在当前的研究中,表格结构信息主要包括以下两类描述形式:1)单元格的列表(包含每个单元格的位置、单元格 的行列信息、单元格的内容);2)HTML代码或Latex代码(包含单元格的位置信息,有些也会包含单元格的内容)。
报表,从来都是商业领域的主角,而随着商业智能(BI),大数据时代的到来,报表更加成为了业务系统的核心组成。因此传统的格式已经无法满足新的需求,最终用户期望在一张报表中看到更多的汇总、分类信息,而往往这些汇总和分类信息是不固定的,比如下面这张报表
语法 MIN(number1,number2,...) Number1, number2,... 是要从中找出最小值的 1 到 30 个数字参数。
有时候,不一定会查找到精确的值,如果是这样的话,应该可以找到最接近的值。有很多公式可以实现,然而本文不使用公式,而是使用VBA代码来实现。
给定一个包含 m x n 个元素的矩阵(m 行, n 列),请按照顺时针螺旋顺序,返回矩阵中的所有元素。
Spread的公式计算引擎支持300多种内置函数,并支持通过内置函数和运算符来自定义公式。支持的函数包括日期、时间函数、工程计算函数、财务计算函数、逻辑函数、数学和三角函数、统计函数、文本函数等。 公式计算引擎支持单元格的引用、表单的交叉引用、循环引用、函数嵌套等。 放置公式在单元格中 你可以添加一个公式到一个单元格或单元格区域内。 你还可以向一行或者一列中所有的单元格添加公式。该公式是一个具有说明公式字符串的公式,通常是包含一个函数,运算符和常数的集合体。 当把一个公式分配到行或列的时候,这个公式为每一个
最近接了一个新需求,需要获取一些信用黑名单数据,但是找了很多数据源,都是同样的几张图片,目测是excel表格的截图,就像下面这样:
字符串 originalText 使用 斜向换位密码 ,经由 行数固定 为 rows 的矩阵辅助,加密得到一个字符串 encodedText 。
另有一个索引数组 indices,indices[i] = [ri, ci] 中的 ri 和 ci 分别表示指定的行和列(从 0 开始编号)。
我在编程教学方面不是专家,但当我想更好掌握某一样东西时,会试着找出让自己乐在其中的方法。比方说,当我想在 shell 编程方面更进一步时,我决定用 Bash 编写一个扫雷游戏来加以练习。
使用Range.Rows.Count和Range.Columns.Count属性。
一个机器人从坐标 [0, 0] 的格子开始移动,它每次可以向左、右、上、下移动一格(不能移动到方格外),也不能进入行坐标和列坐标的数位之和大于k的格子。
真实数据集中不同维度的数据通常具有高度的相关性,这是因为不同的属性往往是由相同的基础过程以密切相关的方式产生的。在古典统计学中,这被称为——回归建模,一种参数化的相关性分析。
导语:近年以来,强化学习在人工智能所充当的角色越来越重要了,很多研究机构和大学都将强化学习与深度学习相结合打造高性能的系统。因此,本文注重描述强化学习的基本概念与实现,希望能为读者介绍这一机器学习分支的巨大魅力。 强化学习其实也是机器学习的一个分支,但是它与我们常见监督学习和无监督学习又不太一样。强化学习旨在选择最优决策,它讲究在一系列的情景之下,通过多步恰当的决策来达到一个目标,是一种序列多步决策的问题。该学习算法能帮助我们公式化表达生物体以奖励为动机(reward-motivated)的行为。比如说,让
导语:近年以来,强化学习在人工智能所充当的角色越来越重要了,很多研究机构和大学都将强化学习与深度学习相结合打造高性能的系统。因此,本文注重描述强化学习的基本概念与实现,希望能为读者介绍这一机器学习分支的巨大魅力。 (文末有资源分享) 强化学习其实也是机器学习的一个分支,但是它与我们常见监督学习和无监督学习又不太一样。强化学习旨在选择最优决策,它讲究在一系列的情景之下,通过多步恰当的决策来达到一个目标,是一种序列多步决策的问题。该学习算法能帮助我们公式化表达生物体以奖励为动机(reward-motivate
如下图1所示,列A中是原来的数据,列B中是从列A中提取后的数据,其规则是:提取不重复的数据,并将出现次数最多的放在前面;如果出现的次数相同,则保留原顺序。示例中,“XXX”和“DDD”出现的次数最多,均为3次,但“XXX”在原数据中排在“DDD”之前,因此提取的顺序为“XXX、DDD”。
「处理Excel表格需要用到openpyxl模块,该模块需要手动安装pip install openpyxl」
底层模型概述 Spread控件提供了很多模型,这些模型提供了自定义控件的基础架构。同时,这些模型作为底层模板,派生出了更多通用的快捷对象。 在不使用Spread的底层模型的情况下,你可以完成许多任务。通过使用Spread设计器或者快捷对象(如单元格、列和行)的属性,你可以在表单上实现许多改变。但是因为表单模型是所有快捷对象的基础,因此在通常情况下,使用表单模型要比使用快捷对象的速度要快。例如,在代码中使用快捷对象设置一个属性值: fpSpread1.Sheets[0].Cells[0, 0].Value =
来源:Deephub Imba 本文约3000字,建议阅读5分钟 本文将介绍CNN应用于解决简单的二维路径规划问题。 卷积神经网络(CNN)是解决图像分类、分割、目标检测等任务的流行模型。本文将CNN应用于解决简单的二维路径规划问题。主要使用Python, PyTorch, NumPy和OpenCV。 任务 简单地说,给定一个网格图,二维路径规划就是寻找从给定起点到所需目标位置(目标)的最短路径。机器人技术是路径规划至关重要的主要领域之一。A、D、D* lite 和相关变体等算法就是为解决此类问题而开发的。
题目:有一幅以 m x n 的二维整数数组表示的图画 image ,其中 image[i][j] 表示该图画的像素值大小。
很多人无法理解这个函数,我开始也一样。但是学了VBA之后,我发现这尼玛就是个VBA函数,就像SUMPRODUCT函数是一个伪装成普通函数的数组函数一样。
给出 R 行 C 列的矩阵,其中的单元格的整数坐标为 (r, c),满足 0 <= r < R 且 0 <= c < C。
接下来,让我们通过招聘网站上获取的一份职位数据集,像剥洋葱一样去认识一下这位既熟悉又陌生的朋友。
方法: 直接调用invokeCode,入参为已定义好的DataTable,出参为去重后的DataTable,代码如下
选择零件号,显示相应的零件图;选择员工姓名,显示该员工相片,等等,都是选择单元格中的值而显示相应的图片的例子,也就是说基于单元格的值查找并显示对应的图片,单元格的值改变,图片也自动改变。效果如下图1所示。
还是先来介绍一下我的背景:昨天突然接到了这样的活,需要用python解析Excel中多个sheet文件的内容,并最终展示成格式化的json。一想,这个我拿手啊,记得shigen之前有一篇这样的文章:如何在终端查看excel内容,岂不是可以直接派上场了。然而事实是我大意了,我没有考虑到excel中存在的部分单元格是函数计算出来的情况。为了更好的说明问题,我先来模拟一个表格看看:
选自Medium 作者:Aneek Das 机器之心编译 参与:蒋思源 近年以来,强化学习在人工智能所充当的角色越来越重要了,很多研究机构和大学都将强化学习与深度学习相结合打造高性能的系统。因此,本文注重描述强化学习的基本概念与实现,希望能为读者介绍这一机器学习分支的巨大魅力。 强化学习其实也是机器学习的一个分支,但是它与我们常见监督学习和无监督学习又不太一样。强化学习旨在选择最优决策,它讲究在一系列的情景之下,通过多步恰当的决策来达到一个目标,是一种序列多步决策的问题。该学习算法能帮助我们公式化表达生物体
导语:这个案例来自于excelxor.com,真是太佩服了!这样复杂的要求都能够用公式解决,这样的解决方法都能够想到!
给定一个 m x n 二维字符网格 board 和一个单词(字符串)列表 words, 返回所有二维网格上的单词 。
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在Excel中,有一组基于判断条件执行计算的数据库函数,共12个,也称之为D-函数,例如DMIN、DMAX和DSUM函数。当执行单独的计算且数据集具有字段名称(列标签)时,这些函数非常强大。
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