删除字符串中的所有相邻重复项 1047. 删除字符串中的所有相邻重复项 给出由小写字母组成的字符串 S，重复项删除操作会选择两个相邻且相同的字母，并删除它们。 ...在 S 上反复执行重复项删除操作，直到无法继续删除。 在完成所有重复项删除操作后返回最终的字符串。答案保证唯一。...解题思路：栈思想 这道题其实就像消消乐游戏，如果我们是对原字符串进行删除操作的话，那么其实时间复杂度是比较高的，所以我们考虑用一个字符串来搭载这些不相邻重复项，最后返回即可！ ...而遍历过程中，我们可以使用栈的思想，判断当前栈顶是否有元素，有的话判断栈顶元素是否和当前元素重复，因为栈顶元素就是字符串相对的上一个位置，所以我们就直接将栈顶元素 pop 掉即可！...解题过程还是比较简单的： 先将两个字符串通过栈的思想，生成各自去掉退格后的新字符串 最后比较两个新字符串是否相同即可 需要注意的是，在 pop 元素的时候，需要判断栈即字符串是否为空，是的话是不能进行
标签：VBA,用户窗体,列表框 有时候，我们想从数据表中搜索指定的内容，但匹配项往往不只一项，而我们想要将匹配项全部显示出来，如下图1所示。...图1 在Excel中，有很多方法可以实现，这里使用用户窗体和VBA代码来完成。 示例数据如下图2所示。 图2 单击“查找”按钮，弹出我们所设计的用户窗体如下图3所示。...，即如果某人正在搜索位置，则仅在位置列中搜索 With Range("Table1[" &SearchColumn & "]") ' 查找第一个匹配项 Set RecordRange...FirstAddress = RecordRange.Address RowCount = 0 Do ' 设置匹配值行中的第一个单元格...Results.AddItem Results.List(RowCount, 0) = "没有找到" End If End With End Sub 代码中的
1 题目描述 给出由小写字母组成的字符串 S，重复项删除操作会选择两个相邻且相同的字母，并删除它们。 在 S 上反复执行重复项删除操作，直到无法继续删除。 在完成所有重复项删除操作后返回最终的字符串。...2 题目示例 输入：“abbaca” 输出：“ca” 解释： 例如，在 “abbaca” 中，我们可以删除 “bb” 由于两字母相邻且相同，这是此时唯一可以执行删除操作的重复项。...4 思路 充分理解题意后，我们可以发现，当字符串中同时有多组相邻重复项时，我们无论是先删除哪一个，都不会影响最终的结果。因此我们可以从左向右顺次处理该字符串。...而消除—对相邻重复项可能会导致新的相邻重复项出现，如从字符串abba 中删除bb会导致出现新的相邻重复项aa出现。因此我们需要保存当前还未被删除的字符。一种显而易见的数据结构呼之欲出:栈。...复杂度分析 ·时间复杂度:O(n)，其中n是字符串的长度。我们只需要遍历该字符串一次。 空间复杂度:O(n)或 o(1)，取决于使用的语言提供的字符串类是否提供了类似「入栈」和「出栈」的接口。
Leetcode -844.比较含退格的字符串 题目：给定 s 和 t 两个字符串，当它们分别被输入到空白的文本编辑器后，如果两者相等，返回 true 。# 代表退格字符。...否则入栈；最后比较两个栈是否相同； bool backspaceCompare(char* s, char* t) { // 创建 s 字符串和 t 字符串的栈，存放有效的字符...strcmp(stackS, stackT); } Leetcode -1047.删除字符串中的所有相邻重复项 题目：给出由小写字母组成的字符串 S，重复项删除操作会选择两个相邻且相同的字母，并删除它们...在 S 上反复执行重复项删除操作，直到无法继续删除。 在完成所有重复项删除操作后返回最终的字符串。答案保证唯一。...示例： 输入：“abbaca” 输出：“ca” 解释： 例如，在 “abbaca” 中，我们可以删除 “bb” 由于两字母相邻且相同，这是此时唯一可以执行删除操作的重复项。
我们知道，同一个问题可以使用不同的算法来解决，而这里的不同一般来说也是可以从复杂度来看出的，当然，也不排除有相同复杂度但不同写法的算法，这里只作参考。...分析步骤 1.确定输入规模 (n)：输入规模通常是算法中主要变量的数量，例如数组的长度。 2.识别基本操作：确定算法中最耗时的操作，其他比较繁琐、或者特殊的语句忽视。...3.分析每部分的操作次数：计算基本操作在不同结构中的次数，例如循环、递归。 4.累加所有部分的操作次数：将各部分的操作次数加起来，得到总操作次数。...步骤3：分析每部分的操作次数 步骤4：累加所有部分的操作次数 分析这里的操作次数，我们可以使用更为简单的方法，请注意，这里的for循环中还嵌套了一个for循环，那么我们可以理解为：在进行大循环的时候，也会进行一次小循环...3.分析每部分的存储空间需求：计算不同部分占用的空间，如局部变量、数组、递归调用栈等。 4.累加所有部分的存储空间需求：将各部分的存储空间加起来，得到总的空间需求。
update() 使用指定的键值对字典进行更新 values() 返回字典中所有值的列表 列表/数组的方法 方法 描述 append() 在列表的末尾添加一个元素 clear() 删除列表中的所有元素...Python 在以下组中划分运算符： 算术运算符 赋值运算符 比较运算符 逻辑运算符 身份运算符 成员运算符 位运算符 算术运算符 算术运算符与数值一起使用来执行常见的数学运算： 运算符 名称 实例 +...，则具有相同的内存位置： 运算符 描述 实例 is 如果两个变量是同一个对象，则返回 true。...x is y is not 如果两个变量不是同一个对象，则返回 true。...next() 语句，或者在 for 循环中使用，则上面的例子将永远进行下去。
假定A和Φ中都是不随时间改变的常系数矩阵，状态空间有以下特点: 状态空间模型不仅能反映系统内部状态，而且能揭示系统内部状态与外部的输入和输出变量的联系; 状态空间模型将多个变量时间序列处理为向量时间序列...(3)和(4)式中的有关量可以分解为组合形式： 下标j=1,2,3分别对应于趋势项、循环项、季节项。...4卡尔曼滤波器：USD / CHF 首先，让我们下载2015年1月的USD / CHF数据。 现在，我们将尝试使用KFAS库使用卡尔曼滤波器对此时间序列进行建模。...当我们绘制时间序列时，我们提出了以下内容： 为了进行比较，我们还将计算10天移动平均值，以比较平滑性能与卡尔曼滤波器的平滑性能。 ...lstm和pytorch进行时间序列预测 2.python中利用长短期记忆模型lstm进行时间序列预测分析 3.使用r语言进行时间序列（arima，指数平滑）分析 4.r语言多元copula-garch
有理数和无理数的总称，常用字母R表示实数集； 有理数是整数和分数的集合，有理数的小数部分是有限或者无限循环的数；小数部分为无限不循环的数为无理数； 自然数：全体非负整数组成的集合，常用字母N来表示...a = n^m, 指m个n相乘，把n^m乘方的结果a叫做幂，也叫n的m次幂； 1.1 等差数列 定义：一个数列从第二项起，每一项与它的前一项的差等于同一个常数。...， Sn为数列前n项之和 等差中项：等差数列中，若有n+m=2*r, 则任意两项 ? 的关系为： ? ...其他：跟等差数列知识相关的一个有趣故事是：“高斯求和” 1.2 等比数列 定义：一个数列从第二项起，每一项与它的前一项的比等于同一个常数。...上的一群孤立的点。 求和公式： ? 或 ? （q≠1）。 等比中项： ? ； 即等比数列中，若q+p = 2r, 则有 ? ， ? 为 ? 等比中项。
如果所有的分支表达式的值都没有与控制表达式的值相匹配的，就执行default后面的语句。 c) default项可有可无，一个case语句里只准有一个default项。...e) 执行完case分项后的语句，则跳出该case语句结构，终止case语句的执行。 f) 在用case语句表达式进行比较的过程中，只有当信号的对应位的值能明确进行比较时，比较才能成功。...因此要注意详细说明case分项的分支表达式的值。 g) case语句的所有表达式的值的位宽必须相等，只有这样控制表达式和分支表达式才能进行对应位的比较。...c) 执行一条赋值语句来修正控制循环变量次数的变量的值，然后返回第二步。下面对各种循环语句详细的进行介绍。 ?...这样参数列表中变量或表达式的值同时发生变化的时刻可以通过标明同一时刻的多行输出来显示。
进而求得关于随机项的合适概率模型，分析它的性质，并连同Tt,St,Ct达到拟合和预报的目的。状态空间模型即可对时间序列进行分解，将Tt,St,Ct及It从时间序列中分离出来。...假定A和Φ中都是不随时间改变的常系数矩阵，状态空间有以下特点: 状态空间模型不仅能反映系统内部状态，而且能揭示系统内部状态与外部的输入和输出变量的联系; 状态空间模型将多个变量时间序列处理为向量时间序列...α2ϵ,α2η,α2ζ分别是趋势、循环、季节各部分的状态噪声方差,α1,...,αp是拟合循环项的自回归模型参数。 这些超参数需要使用极大似然估计或EM算法等方法得到。...KFAS库使用卡尔曼滤波器对此时间序列进行建模。...为了进行比较，我们还将计算10天移动平均值，以比较平滑性能与卡尔曼滤波器的平滑性能。
冒泡排序 冒泡排序的思路是：比较所有相邻的两个项，如果第一个比第二个大，则交换它们。...，第一轮循环后最右边的元素变成了最大的元素，第二轮循环时就没有必要再与它做比较了（倒数第二个元素与倒数第一个元素）。...而第三轮循环时，最后两个元素已经排好，也没必要在与这两个元素作比较了。...我们可以假定第一个元素就是最小的元素，然后将它与其他的元素对比，如果有其他的元素比它还要小，就把我们假定的最小元素变成这个元素，直到遍历完整个数组，最后就能找到最小的元素了，然后将最小的元素与第一个元素调换位置就...上面的方法比较麻烦，也可以不做比较，直接将数组的最后一项作为主元： function quickSort(array: T[]): T[]{ sort(0, array.length -
这个主要是通过将所选的模型与所有可能的子模型（或仔细挑选的一组模型）进行对比，检查可能出现的偏差。 3）交叉验证是评估预测模型最好的方法。使用该方法，需将数据集分成两份（一份用于训练，一份用于验证）。...使用观测值和预测值之间的均方差即可快速衡量预测精度。 4）如果数据集中存在是多个混合变量，那就不应选择自动模型选择方法，因为我们并不愿意将所有变量同时放在同一个模型中。...R2值的范围介于0和1之间，以百分比形式表示。假设正在为犯罪率建模，并找到一个通过之前所有五项检查的模型，其校正 R2 值为0.65。这样就可以了解到模型中的自变量说明犯罪率是65%。...只要所有进行比较的模型的因变量（在本示例中为学生测试分数）相同，我们就可以使用来自每个模型的 AIC值确定哪一个的表现更好。模型的AIC值越小，越适合观测的数据。...在R的安装程序中只包含了8个基础模块，其他外在模块可以通过CRAN获得。
记为： Data_Structure=(D,R) 其中 D 是数据元素的集合，R 是该集合中所有元素之间的关系的有限集合。...查找效率分析 对于有n个元素的表，给定值key与表中第i个元素的关键字相等，即定位第i个元素时，需进行n-i+1次关键字的比较，即Ci=n-i+1。...2 ：当 low 小于等于 high 时， 循环执行以下操作： • mid取值为 low 和 high 的中间值； • 将给定值key与中间位置记录的关键字进行比较，若相等则查找成功，返回中间位置...算法说明 算法执行的过程简单粗暴，就是从数组的一端开始逐个扫描，挨个元素进行比较，直到找到元素位置，或将所有的元素扫描一遍。 四.算法实践 1....int i = 0; // 使用循环遍历整个数组 while (i < a.length){ // 将集合中的元素与key进行比较
进行折半信度分析时，如果量表中含有反意题项，应先将反意题项的得分作逆向处理，以保证各题项得分方向的一致性，然后将全部题项按奇偶或前后分为尽可能相等的两半，计算二者的相关系数（rhh，即半个量表的信度系数...，将r×c个nij排列为一个r行c列的二维列联表，简称r×c表。...协方差分析主要是在排除了协变量的影响后再对修正后的主效应进行方差分析，是将线性回归与方差分析结合起来的一种分析方法， 七、回归分析 1、一元线性回归分析： 只有一个自变量X与因变量Y有关，X与Y都必须是连续型变量...主成分分析是对于原先提出的所有变量，将重复的变量（关系紧密的变量）删去多余，建立尽可能少的新变量，使得这些新变量是两两不相关的，而且这些新变量在反映课题的信息方面尽可能保持原有的信息。...，将原始变量进行分类 十二、时间序列分析 动态数据处理的统计方法，研究随机数据序列所遵从的统计规律，以用于解决实际问题；时间序列通常由4种要素组成：趋势、季节变动、循环波动和不规则波动。
进行折半信度分析时，如果量表中含有反意题项，应先将反意题项的得分作逆向处理，以保证各题项得分方向的一致性，然后将全部题项按奇偶或前后分为尽可能相等的两半，计算二者的相关系数（rhh，即半个量表的信度系数...，将r×c个nij排列为一个r行c列的二维列联表，简称r×c表。...协方差分析主要是在排除了协变量的影响后再对修正后的主效应进行方差分析，是将线性回归与方差分析结合起来的一种分析方法， 七、回归分析 一元线性回归分析： 只有一个自变量X与因变量Y有关，X与Y都必须是连续型变量...R型聚类分析：对指标进行分类处理，又称指标聚类分析使用相似系数作为统计量衡量相似度，相关系数、列联系数等。...2）通过对变量间相关关系探测，将原始变量进行分类 十二、时间序列分析 动态数据处理的统计方法，研究随机数据序列所遵从的统计规律，以用于解决实际问题；时间序列通常由4种要素组成：趋势、季节变动、循环波动和不规则波动
第4列的标准化系数用来测量自变量对因变量的重要性，只有将因变量和自变量标准化到统一的量纲下才能进行重要性的比较与衡量，本例中标准化系数为0.816，与相关系数结果是一致的。...这个主要是通过将所选的模型与所有可能的子模型（或仔细挑选的一组模型）进行对比，检查可能出现的偏差。 3）交叉验证是评估预测模型最好的方法。使用该方法，需将数据集分成两份（一份用于训练，一份用于验证）。...使用观测值和预测值之间的均方差即可快速衡量预测精度。 4）如果数据集中存在是多个混合变量，那就不应选择自动模型选择方法，因为我们并不愿意将所有变量同时放在同一个模型中。...R2值的范围介于0和1之间，以百分比形式表示。假设正在为犯罪率建模，并找到一个通过之前所有五项检查的模型，其校正 R2值为0.65。这样就可以了解到模型中的自变量说明犯罪率是65%。...只要所有进行比较的模型的因变量（在本示例中为学生测试分数）相同，我们就可以使用来自每个模型的 AIC值确定哪一个的表现更好。模型的AIC值越小，越适合观测的数据。
否则，参数估计和方程的显著性将会大受影响。 随机误差项和因变量中不存在自相关 首先对于因变量来说，若因变量自相关，即因变量的某个值由其前一项或多项的值决定，则因变量的变化与自变量无关。... 自变量X的异常处理同Y变量异常处理相同，将异常值删去即可。 多元线性回归下的自变量选择与处理 实际情况中，一个变量的取值不仅仅只受单一因素的影响。...个统计量，得到效果最好的一个变量； 考虑上一步增加的变量，在剩余变量中选取一个与当前选取变量组合，计算所有的组合情况，并选出最优组合与先前组合进行了比较，若更优则选取，若更差则放弃； 考虑上一步增加的变量...，再次在剩余变量中选取并组合，计算组合情况选择最优，并与与上次组合结果比较优劣； 循环第3步，直到遍历变量全部完成或当优化程度下降时停止，得到最优组合。...循环第2步直到自变量数量为一，或删除变量结果变坏为止。 在对前进法和后退法进行优化检验时，除了使用四个统计量依据进行模型评估。还可以使用线性回归（一）中提到的回归方程的显著性检验进行检验，即F检验。
进行折半信度分析时，如果量表中含有反意题项，应先将反意题项的得分作逆向处理，以保证各题项得分方向的一致性，然后将全部题项按奇偶或前后分为尽可能相等的两半，计算二者的相关系数（rhh，即半个量表的信度系数...，将r×c个nij排列为一个r行c列的二维列联表，简称r×c表。...协方差分析主要是在排除了协变量的影响后再对修正后的主效应进行方差分析，是将线性回归与方差分析结合起来的一种分析方法， 七、回归分析 分类： 1、一元线性回归分析：只有一个自变量X与因变量Y有关，X与Y都必须是连续型变量...1、性质分类： Q型聚类分析：对样本进行分类处理，又称样本聚类分祈使用距离系数作为统计量衡量相似度，如欧式距离、极端距离、绝对距离等 R型聚类分析：对指标进行分类处理，又称指标聚类分析使用相似系数作为统计量衡量相似度...，将原始变量进行分类 十二、时间序列分析 动态数据处理的统计方法，研究随机数据序列所遵从的统计规律，以用于解决实际问题；时间序列通常由4种要素组成：趋势、季节变动、循环波动和不规则波动。
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