首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

2022-08-18:每一个序列都是的形式,a < b序列连接方式为,前一个序列b,要等于后一个序列a比如 :

2022-08-18:每一个序列都是[a,b]形式,a < b 序列连接方式为,前一个序列b,要等于后一个序列a 比如 : [3, 7]、[7, 13]、[13, 26]这三个序列就可以依次连接...给定若干个序列,求最大连接数量 定义尝试过程如下 arr[i] = {4, 9}表示,第i个序列4开始,9结束 pre : 代表选择一个序列,index是多少 比如选择一个序列如果是(4,9...index之前序列,不能选择 上一个选择序列,是pre号,如果pre==-1,说明之前没有选择过序列 返回题目要求那种连接方式下,最大序列数量 [5,13] [1,19] [2, 3] [79,...preEnd index [1, 3] [2, 4] [4, 7] 0 1 2 maxLen(0, -1) 0(选) -> maxLen(1, 0) 在arr[index...]选择序列,之前选,离index...最近序列,位置在preIndex 请返回,index...能链接起来序列数量最大值 答案2022-08-18: 递归。

13940
  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    2021-05-19:给定一个负数组成数组,长度一定大于1

    2021-05-19:给定一个负数组成数组,长度一定大于1,想知道数组中哪两个数&结果最大。返回这个最大结果。时间复杂度O(N),额外空间复杂度O(1)。...&结果在第30位上都不可能有1了 答案在第30位上状态一定是0, 保留剩余N个数,继续考察第29位,谁也不淘汰(因为谁也不行,干脆接受30位上没有1事实) 如果有2个, 说明答案就是这两个数(直接返回答案...答案在第30位上状态一定是1, 只把这K个数作为剩余数,继续考察第29位,其他数都淘汰掉 ........现在来到i位,假设剩余数字有M个,看看这一位是1数,有几个 如果有0个、或者1个 说明不管怎么在M个数中选择,任何两个数&结果在第i位上都不可能有1了 答案在第i位上状态一定是0, 保留剩余M...答案在第i位上状态一定是1, 只把这K个数作为剩余数,继续考察第i-1位,其他数都淘汰掉。 代码用golang编写。

    31810

    fqkit: 一个处理fastq序列小工具

    一个用于处理fastq测序文件命令行小工具,功能还在不断更新中,子命令也不多,支持gzip压缩文件输入和输出(结果文件名以.gz结尾,结果会自动压缩)。...trace} [default: debug]Global FLAGS: -q, --quiet be quiet and do not show extra informationtopn:输出一个...fq文件前N个reads,-n 参数指定数量; -q参数关闭日志subfq:从一个fq文件中随机抽取指定数量reads数(蓄水池算法),如果是超大文件且抽取read数很多可以指定-r参数节省内存,...size:快速计算fq文件reads、和各种碱基数量barcode:混库测序按照barcode序列拆分个体样本remove:从fq文件中按照read name移除reads,参数-n指定含有read name...文件,一行一个,且不包含read name前缀符号@merge:将PE测序reads交替合并成一个fq文件split:merge命令逆操作gcplot:输出fq文件gc含量结果并作图指定参数-s

    54920

    PyTimeTK: 一个简单有效时间序列分析库

    时间序列分析是数据科学重要组成部分,特别是在金融、经济、天气预报等领域。它包括分析随时间收集或索引数据点,以确定趋势、周期或季节变化。...由于时间序列数据复杂性所以分析时间序列需要复杂统计方法,我最近在Github上发现了一个刚刚发布不久Python时间工具包PyTimeTK ,它可以帮我们简化时间序列分析很多步骤。...基本功能 然后我们使用pytimekmoving_average函数来计算窗口大小为2移动平均线,这是一个时间序列分析库基本操作。...moving_avg = pytimetk.moving_average(df, window=2) print(moving_avg) 异常检测是时间序列分析一个关键方面,可以识别可能重要变化或事件异常模式...总结 pytimmetk是一个功能强大工具包,它简化了时间序列分析过程,整合了时间序列分析需要一般和复杂函数,我们直接拿来就可以使用,并且这个库是刚刚发布不久,有兴趣的话可以关注它近期发展。

    25910

    一个入栈序列为ABCDEF,则不可能出栈序列是?

    今日分享一道关于栈经典题目,笔者在秋招过程中考过两次。...题目: 一个入栈序列为ABCDEF,则不可能出栈序列是(D) A、DEFCBA B、DCEFBA C、FEDCBA D、FECDBA E、ABCDEF F、ADCBFE 分析: 该题主要是考虑栈核心思想是先进后出...,并且需要注意入栈和出栈顺序是未知,例如你可以先入栈ABCD,然后出栈D,然后入栈E,出栈E,入栈F,出栈F,然后CBA依次出栈,也就是A选项情况。...这里有一规律可记: 任何出栈元素后面出栈元素必须满足以下三点: 1、在原序列中相对位置比它小,必须是逆序; 2、在原序列中相对位置比它大,顺序没有要求; 3、以上两点可以间插进行。...我们再看选项D出栈顺序FECDBA,明显出栈元素F后面的元素C和D不满足上面规律1,所以选项D是错误,其它答案都是满足

    1.6K20

    一个诡异json反序列化问题

    前言 最近我在做知识星球中商品秒杀系统,昨天遇到了一个诡异json反序列化问题,感觉挺有意思,现在拿出来跟大家一起分享一下,希望对你会有所帮助。...案发现场 我最近在做知识星球中商品秒杀系统,写了一个filter,获取用户请求header中获取JWTtoken信息。 然后根据token信息,获取到用户信息。...这样接口中业务代码,就能通过用户上下文,获取到当前登录用户信息了。 我们token和用户信息,为了性能考虑都保存到了Redis当中。 用户信息是一个json字符串。...然后在filter中,通过一定key,获取Redis中字符串,反序列化成用户实体。...此外,这次使用了3种不同序列化工具,也看到了其中一些差异。

    13110

    2021-07-17:一个不含有负数数组可以代表一圈环形山,每

    2021-07-17:一个不含有负数数组可以代表一圈环形山,每个位置值代表山高度。比如, {3,1,2,4,5}、{4,5,3,1,2}或{1,2,4,5,3}都代表同样结构环形山。...两个方向只要有一个能看见,就算A和B可以相互看见。给定一个不含有负数且没有重复值数组 arr,请返回有多少对山峰能够相互看见。...进阶问题:给定一个不含有负数但可能含有重复值数组arr,返回有多少对山峰能够相互看见。 福大大 答案2021-07-17: 时间紧,见代码。 代码用golang编写。...int { if len(arr) < 2 { return 0 } N := len(arr) maxIndex := 0 // 先在环中找到其中一个最大值位置...getInternalSum(k int) int { return twoSelectOne(k == 1, 0, k*(k-1)/2) } // 环形数组中当前位置为i,数组长度为size,返回i一个位置

    18910

    fastjson序列化从一个服务获取数据,序列化时间有问题

    fastjson是现在国内使用最广一款json库了吧,开源自阿里巴巴,具体详情可以查看fastjson github主页, 下面直接入主题,看应用场景: 流程: 1.前端调用服务A提供接口获取展示数据...2.服务A调用服务B提供接口获取数据 3.服务A读取从服务B获取到data属性,然后强制转换成服务A中某个实体列表,代码大致如下 List payList = (List<ClassA...class ClassA{ @JSONField(format="yyyy-MM-dd HH:mm") private Date payDate; ...... } 4.服务A将整理好数据...,经过fastjson序列化后传递给前端页面 奇怪问题出现了: 服务A中classA实体里面设置序列化特性没有生效,具体原因是(List)resultMap.get("data")...强制转换结果仅仅是一个JSONArray对象,而不是List,所以在序列化时根本就不可能读到ClassA类中设置序列化特性(笔者建议打个断点看一下)。

    71150

    TimeGPT:时间序列预测一个基础模型

    大型语言模型(LLM)最近在ChatGPT等应用程序中变得非常流行,因为它们可以适应各种各样任务,而无需进一步训练。 这就引出了一个问题:时间序列基础模型能像自然语言处理那样存在吗?...一个预先训练了大量时间序列数据大型模型,是否有可能在未见过数据上产生准确预测?...如果一个数据点落在99%置信区间之外,那么模型将其标记为异常。 所有这些任务都可以通过零样本推理或一些微调来实现,这是时间序列预测领域范式根本转变。...我们有一个unique_id列来标记不同时间序列,但在本例中,我们只有一个序列。...对TimeGPT看法 TimeGPT是时间序列预测一个基础模型。它利用了Transformer架构,并在1000亿个数据点上进行了预训练,以便对新未见过数据进行零样本推断。

    35910

    PyTorch-Forecasting一个时间序列预测库

    时间序列预测在金融、天气预报、销售预测和需求预测等各个领域发挥着至关重要作用。...PyTorch- forecasting是一个建立在PyTorch之上开源Python包,专门用于简化和增强时间序列工作。...PyTorch-Forecasting提供了几个方面的功能: 1、提供了一个高级接口,抽象了时间序列建模复杂性,可以使用几行代码来定义预测任务,使得使用不同模型和技术进行实验变得容易。...这种多样化模型集确保了为您时间序列数据选择最合适方法灵活性。 3、提供各种数据预处理工具来处理常见时间序列任务,包括:缺失值输入、缩放、特征提取和滚动窗口转换等。...除了一些数据预处理工具外,还提供了一个名为 TimeSeriesDataSet PytorchDS,这样可以方便处理时间序列数据。

    52310

    用 LSTM 做时间序列预测一个小例子

    ,每一年内 12 个月里又有周期性季节性规律 ?...例如具有这样用段序列数据 “…ABCDBCEDF…”,当 timesteps 为 3 时,在模型预测中如果输入数据为“D”,那么之前接收数据如果为“B”和“C”则此时预测输出为 B 概率更大,之前接收数据如果为...numpy.reshape(testX, (testX.shape[0], 1, testX.shape[1])) 建立 LSTM 模型: 输入层有 1 个input,隐藏层有 4 个神经元,输出层就是预测一个值...上面的结果并不是最佳,只是举一个例子来看 LSTM 是如何做时间序列预测 可以改进地方,最直接 隐藏层神经元个数是不是变为 128 更好呢,隐藏层数是不是可以变成 2 或者更多呢,time...steps 如果变成 3 会不会好一点 另外感兴趣筒子可以想想,RNN 做时间序列预测到底好不好呢 ?

    8.7K30
    领券