假设我们有一个大小为 n 的排序且不重复的整数列表，我们需要找到范围内 [1 到 n+1] 的第一个不在数组中的正数。因此，如果输入类似于 nums = [0, 5, 1]，则输出将为 2，因为 2 是 1 到 5 范围内第一个缺失的数字。要解决此问题，我们将遵循以下步骤 -target := 1对于 arr 中的每个 i，执行以下操作：如果 i 等于 target，则target := target + 1返回 target让我们看看以下实现以更好地理解 -示例 实时演示类解决方案：... 阅读更多

假设我们有一个名为 nums 的数字列表，我们需要找到第一个缺失的正数。换句话说，数组中不存在的最小正数。数组也可以包含重复项和负数。因此，如果输入类似于 nums = [0, 3, 1]，则输出将为 2要解决此问题，我们将遵循以下步骤 -nums := 包含 nums 中所有正数的一个集合如果 nums 为空，则返回 1对于范围 1 到 nums 大小 + 2 中的每个 i，执行以下操作：如果 i 不在 nums 中，则返回 i让我们... 阅读更多

假设有一个数组，并且该数组已排序，假设该数组在某个未知的枢轴处旋转。因此，我们需要从该旋转数组中找到最大值。因此，如果数组类似于 [3, 4, 5, 1, 2]，则输出将为 5。要解决此问题，我们将遵循以下步骤 -low := 0 且 high := 数组的最后一个索引，n := 数组的大小，ans := 0当 low < high 时，执行以下操作：mid := (low + high) / 2如果 arr[mid] < arr[high]，则 ans := ans 和 arr[high] 中的最大值，low := mid + 1否则如果 arr[mid] > arr[high]，则 ans := ans 和 arr[mid] 中的最大值，high := mid – 1否则如果 low = mid，则 ans := ans 和... 阅读更多

假设我们给定一个名为 ratings 的数字列表，它显示了编码人员的绩效分数。现在，经理希望向每个编码人员支付 1000 元，但如果两个编码人员相邻，他们希望向绩效更好的编码人员支付至少比绩效较差的编码人员高 1000 元。我们需要找到经理在遵循上述约束条件下可以支付的最低金额。因此，如果输入类似于 ratings = [1, 2, 5, 1]，则输出将为 7000，因为我们可以为每个相应的编码人员支付的最低金额为 [1000, 2000, 3000,... 阅读更多

假设我们有一个正数 n，我们需要检查 n 是否可以写成唯一正阶乘数之和。因此，如果输入类似于 n = 144，则输出将为 True，因为 4! + 5! = 24 + 120 = 144要解决此问题，我们将遵循以下步骤 -fact := 1res := 一个新的列表x := 2当 fact <= n 时，执行以下操作：res.append(fact)fact := fact * x++对于 res 中的每个 i，执行以下操作：如果 n >= res[i] 且 n - res[i] >= 0 且 n - res[i] < res[i]，则n := n - res[i]返回 true 当 n 等于 0 时让我们看看以下实现以更好地理解 -示例 实时演示类解决方案：def solve(self, n)：    fact = 1 ... 阅读更多

假设我们有两个值 0 和 1，那么这些值的组合有多少种可能，答案是 8，这些组合是 (0,0)、(1,0)、(0,1)、(1,1)。在 R 中，我们可以使用 expand.grid 函数来创建这些组合，但要将其保存在数据框中，我们需要使用 as.data.frame 函数。示例 实时演示df1

标准正态分布的均值为零，标准差为 1。因此，当我们用三个西格玛限绘制它时，我们在 X 轴上有六个点指的是围绕零的正负。如果定义了限制，则可以显示具有较大宽度的绘图，这将改变曲线的显示。我们可以通过为标准正态变量及其密度创建序列来做到这一点。考虑以下对应于限制和密度的向量 -x

使用 corrplot 函数创建的相关矩阵图中相关系数值的大小范围为 0 到 1，0 表示最小，1 表示最大，默认值为 1。要更改此大小，我们需要使用 number.cex 参数。例如，如果我们想将大小减半，则可以使用 number.cex = 0.5。示例考虑以下矩阵 - 实时演示set.seed(99) M corrplot(cor(M), addCoef.col="black")输出将相关系数值的大小更改为 0.75 -corrplot(cor(M), addCoef.col="black", number.cex=0.75)输出将相关系数值的大小更改为 0.30 -> corrplot(cor(M), addCoef.col="black", number.cex=0.30)输出阅读更多

假设我们有一个名为 nums 的排序数字列表，我们需要找到给定列表中每对数字之间的绝对差之和。这里我们将考虑 (i, j) 和 (j, i) 是不同的对。如果答案非常大，则将结果模 10^9+7。因此，如果输入类似于 nums = [2, 4, 8]，则输出将为 24，因为 |2 - 4| + |2 - 8| + |4 - 2| + |4 - 8| + |8 - 2| + |8 - 4|。要解决此问题，我们将遵循以下步骤 -m ... 阅读更多

在数据分析中，我们经常需要分组均值，尤其是在使用方差分析技术的情况下，因为这些技术有助于我们根据其集中趋势度量和变异度量来比较不同的组。这可以通过使用 aggregate 函数来完成，以便输出可以保存在数据框对象中。在下面的示例中，我们可以看到如何完成此操作，还可以检查最终的对象类型。示例考虑以下数据框 - 实时演示set.seed(109) Salary