假设我们有一个栈列表和一个整数 k。我们需要找到从任意栈组合中弹出恰好 k 个元素所能达到的最大可能总和。因此，如果输入类似于 stacks = [[50, -4, -15], [2], [6, 7, 8]]，k = 4，则输出将为 39，因为我们可以从第一个栈中弹出所有 3 个元素，并从最后一个栈中弹出最后一个元素以获得 -15 + -4 + 50 + 8 = 39。为了解决这个问题，我们将遵循以下步骤 - 定义一个函数 ... 阅读更多

假设我们有一个称为 nums 的数字列表和另一个数字 k，我们需要找到每个大小为 k 的窗口中不同数字的计数列表。因此，如果输入类似于 nums = [2, 2, 3, 3, 4]，k = 2，则输出将为 [1, 2, 1, 2]，因为窗口为 [2, 2]、[2, 3]、[3, 3] 和 [3, 4]。为了解决这个问题，我们将遵循以下步骤 - c := 创建一个包含 nums 中元素及其频率的字典 ans := 一个新的列表 对于 i 从 k 到 nums 的大小，执行 插入大小 ... 阅读更多

假设我们有一个二进制矩阵，其中 0 表示空单元格，1 表示形成形状的块，现在我们需要找到形状的周长。形状内部不会有任何孔。因此，如果输入类似于 0000000111001100111000000 则输出将为 14。为了解决这个问题，我们将遵循以下步骤 - d := 0 周长 := 0 高度 := 矩阵的行数 长度 := 矩阵的列数 对于矩阵中的每一行，执行 c := 0 对于行中的每个 val，执行 如果 val 与 1 相同，则 周围 := 4 如果 c 与 length - 1 不相同，则 如果 ... 阅读更多

假设我们有两个链表 l1 和 l2，我们需要通过从 l1 开始交错这两个列表的元素来返回一个链表。如果某个链表中还有剩余的节点，则应将其附加到列表中。因此，如果输入类似于 l1 = [5, 4, 6, 3, 4, 7] l2 = [8, 6, 9]，则输出将为 [5, 8, 4, 6, 6, 9, 3, 4, 7] 为了解决这个问题，我们将遵循以下步骤 - ans := l1 当 l2 不为 null 时，执行 如果 ans 不为 null，则 如果 ans 的下一个不为 ... 阅读更多

假设我们有一个数字 n，我们需要找到数字严格递增的 n 位正整数的数量。因此，如果输入类似于 n = 3，则输出将为 84，因为数字为 123、124、125、…、678、789 为了解决这个问题，我们将遵循以下步骤 - 如果 n < 9 非零，则 返回组合 (9Cn) 否则，返回 0 让我们看看以下实现以更好地理解 - 示例 实时演示 从 math 导入阶乘为 f 类解决方案：    def solve(self, n)：       如果 n < 9：          返回 f(9) / f(n) / f(9 - n)       否则：          返回 0 ob = 解决方案() print(ob.solve(3)) 输入 3 输出 84

假设我们有一个称为 nums 的数字列表，其中每个数字显示我们可以执行的最大跳跃次数；我们需要检查我们是否可以从索引 0 开始到达最后一个索引。因此，如果输入类似于 nums = [2, 5, 0, 2, 0]，则输出将为 True，因为我们可以从索引 0 跳到 1，然后从索引 1 跳到结尾。为了解决这个问题，我们将遵循以下步骤 - n := nums 的大小 arr := 一个大小为 n 的数组并填充为 false arr[n - 1] := True 对于 i 从 ... 阅读更多

我们可能希望使用特定列的一个或多个值来创建 R 数据框的子集。例如，假设我们有一个包含列 C1、C2、C3、C4 和 C5 的数据框 df，并且这些列中的每一列都包含从 A 到 Z 的值。如果我们想使用列 C1 中的值 A 或 B 选择行，则可以执行以下操作：df[df$C1=="A"|df$C1=="B",]。请考虑以下数据框 - 示例 设置种子(99) x1

列联表考虑了两个分类变量的数值。通常，我们需要列联表来进行计数，尤其是在非参数分析中，但我们也可能希望将均值用于我们的分析。因此，我们可以使用 reshape 包中的 cast 函数，该函数可以轻松解决创建列联表的问题。请考虑以下数据框 - 示例 实时演示 设置种子(99) x1

有时数据框中充满了太多缺失值/NA，并且数据框的每一列都至少包含一个 NA。在这种情况下，我们可能希望找出每一列中存在多少个缺失值。因此，我们可以以以下方式使用 colSums 函数以及 is.na：colSums(is.na(df)) # 这里 df 指的是数据框名称。请考虑以下数据框 - 示例 实时演示 设置种子(109) x1

要模拟正态分布，我们可以在 R 中使用 rnorm 函数，但我们无法限制模拟值的范围。如果我们想模拟此分布以获得固定限制，则可以使用 truncnorm 包的 truncnorm 函数。在此函数中，我们可以传递带有和不带有均值和标准差的限制。加载和安装 truncnorm 包 - >install.packages("truncnorm") >library(truncnorm) 示例 rtruncnorm(n=10, a=0, b=10) [1] 0.76595522 0.33315633 1.29565988 0.67154230 0.04957334 0.38338705 [7] 0.75753005 0.65265304 0.63616552 0.45710877 rtruncnorm(n=50, a=0, b=100) [1] 0.904997947 0.035692016 0.402963452 1.001102057 1.445190636 0.109245234 [7] 0.205630845 0.312428027 0.465876772 0.424647787 0.309222394 0.442172805 [13] 0.365503292 1.277570451 0.235747661 1.128447123 ... 阅读更多