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    oracle修改sequence最大最小值_oracle最大值的记录

    maxvalue:可选的子句,决定序列生成的最大值。 start: 可选的子句,制定序列的开始位置。默认情况下,递增序列的起始值为minvalue,递减序列的起始值为maxvalue。...cycle: 可选的关键字,当序列到达最大值(maxvalue)或者最小值(minvalue)时可复位并继续下去。如果达到极限。生成的下一个数据将分别是最小值或者最大值。...如果使用NO CYCLE 选项,那么在序列达到最大值或最小值之后,如果再试图获取下一个值将返回一个错误。 order: 该选项可以保证生成的序列值是按顺序产生的。...例子: create sequence seq_dept maxvalue 99–序列产生产生的最大值。...例如: select seq_dept from dual; 当sequence的值到达了最大值之后,若选择了cycle属性,那么会复位到最小值继续增加依次循环。

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    Pandas针对某列的百分数最大值无效?(下篇)

    问了一个Pandas数据提取的问题,问题如下:大佬们,我发现个问题,请教一下,我把某一列譬如0.001什么的,转化了1%以后再对某列做print(df[df.点击 == df['点击'].max()],最大值...上一篇文章中【瑜亮老师】先取最大值所在的行,然后在转换格式展示数据。这个思路顺利地解决了粉丝的问题,这一篇文章我们一起来看看另外的一个解决思路。那如果这excel中已经有百分数了,怎么最大数?...二、实现过程 后来【论草莓如何成为冻干莓】给了一个提示如下:一般来说在Excel可以设置格式为百分数,而不是添加字符串%符号,如果是后者,把字符串型的百分数转换成小数,再取最大值 这里【瑜亮老师】给了一个代码如下

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    队列的最大值滑动窗口的最大值

    例如,如果输入数组{2,3,4,2,6,2,5,1}及滑动窗口的大小3,那么一共存在6个滑动窗口,他们的最大值分别为{4,4,6,6,6,5};针对数组{2,3,4,2,6,2,5,1}的滑动窗口有以下...解题思路 方法一:蛮力法 思路 扫描窗口k,得到最大值。对于长度为n的数组,算法时间复杂度O(nk) 显然不是最优解。...方法二:用两个栈实现队列 思路 面试题30中,我们实现过用两个栈实现了队列,可以在O(1)时间得到栈的最大值,也就可以得到队列的最大值。...第二个数字是3,比2大,所以2不可能是滑动窗口中的最大值,因此把2从队列里删除,再把3存入队列中。第三个数字是4,比3大,同样的删3存4。此时滑动窗口中已经有3个数字,而它的最大值4位于队列的头部。...第四个数字2比4小,但是当4滑出之后它还是有可能成为最大值的,所以我们把2存入队列的尾部。下一个数字是6,比4和2都大,删4和2,存6。就这样依次进行,最大值永远位于队列的头部。

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    多个探针对应同一个基因最大值的代码进化历史

    string数据库的PPI网络数据 第八讲:PPI网络数据用R或者cytoscape画网络图 第九讲:网络图的子网络获取 第十讲:hug genes如何找 最近全国巡讲的学员又问到了多个探针对应同一个基因最大值类似的问题...,我们的斯老师找到了我三年前的博客:多个探针对应一个基因,取平均值或者最大值 我看到里面的留言很有趣: 一代Array探针可以这么做,RNA seq会出现一个gene symbol对应多个isform的数据...sapply 下面代码写于2016年6月左右 library('hgu95av2.db') library(CLL) data(sCLLex) sCLLex=sCLLex[,1:8] ## 样本太多,我就前面...rownames(exprSet)) dat=exprSet ids$median=apply(dat,1,median) #ids新建median这一列,列名为median,同时对dat这个矩阵按行操作,每一行的中位数...duplicated(ids$symbol),]#将symbol这一列取出重复项,'!'

    2.7K40

    滑动窗口最大值

    滑动窗口最大值 给你一个整数数组nums,有一个大小为k的滑动窗口从数组的最左侧移动到数组的最右侧。你只可以看到在滑动窗口内的k个数字。滑动窗口每次只向右移动一位。 返回滑动窗口中的最大值。...示例 输入:nums = [1,3,-1,-3,5,3,6,7], k = 3 输出:[3,3,5,5,6,7] 解释: 滑动窗口的位置 最大值 -------------...我们可以通过维护一个单调递减的窗口来实现,当向右移动时左侧超出窗口的值弹出,因为需要的是窗口内的最大值,所以只要保证窗口内的值是递减的即可,即小于新加入的值全部弹出,最左端即为窗口最大值。...首先我们定义一个用来存储递减值的下标的窗口,以及存储最大值的组,之后循环给定的数组,如果当前遍历的数组值下标大于窗口大小并且递减下标窗口的第一个值是小于当前窗口,即第一个值在当前需要组合的窗口之外,就将其弹出...,之后从后向前遍历,如果递减窗口存在值且其中的值小于即将要加入的值就将其弹出,此时将当前遍历的值的下标加入递减窗口,最后如果窗口能够组合成k个就开始最大值即递减窗口的第一个值,将其加入最大值组,循环结束后返回即可

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    滑动窗口最大值

    返回滑动窗口中的最大值。 分析 对于每个滑动窗口,我们可以使用 O(k)O(k) 的时间遍历其中的每一个元素,找出其中的最大值。...解题 优先队列方式 思路与算法 对于「最大值」,我们可以想到一种非常合适的数据结构,那就是优先队列(堆),其中的大根堆可以帮助我们实时维护一系列元素中的最大值。...每当我们向右移动窗口时,我们就可以把一个新的元素放入优先队列中,此时堆顶的元素就是堆中所有元素的最大值。...然而这个最大值可能并不在滑动窗口中,在这种情况下,这个值在数组 {nums}nums 中的位置出现在滑动窗口左边界的左侧。...此时,堆顶元素就是滑动窗口中的最大值

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