rowsum_使用rowsum或rowSums设置子集_data.table中的rowsum崩溃 - 腾讯云开发者社区

2024-04-06：用go语言，给你两个非负整数数组 rowSum 和 colSum，其中 rowSum[i] 是二维矩阵中第 i 行元素的和， colSum[j] 是第 j 列元素的和，换言之你不知道矩阵里的每个元素...请找到大小为 rowSum.length x colSum.length 的任意非负整数矩阵。且该矩阵满足 rowSum 和 colSum 的要求。...2.遍历rowSum数组，对于每个元素rowSum[i]，继续遍历colSum数组，对于每个元素colSum[j]： • 将ans[i][j]设为rowSum[i]和colSum[j]中的较小值，即ans...• 更新rowSum[i]和colSum[j]，分别减去已经分配的值ans[i][j]，即rowSum[i] -= ans[i][j]，colSum[j] -= ans[i][j]。...总的时间复杂度：遍历rowSum和colSum数组需要O(n^2)的时间复杂度，其中n是rowSum和colSum的长度。因此，总的时间复杂度为O(n^2)。

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LeetCode笔记：Biweekly Contest 36 比赛记录

我们构建的填充方法为：考察第i行和第j列，如果rowSum[i] < colSum[j]，则将第i行除了第j个元素之外全部置零，第j个元素置为rowSum[i]，而后我们更新colSum[j]的和为colSum...[j] - rowSum[i]（因为已经填充了一个元素），反之亦然。...代码实现给出python代码实现如下： class Solution: def restoreMatrix(self, rowSum: List[int], colSum: List[int]...[ii] return if rowSum[i] <= colSum[j]: colSum[j] -= rowSum...ans[i][jj] = 0 rowSum[i] = 0 dp(i+1, j, rowSum, colSum) else

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LeetCode 第 36 场双周赛（3042204，前13.8%）

给定行和列的和求可行矩阵 medium 题目链接给你两个非负整数数组 rowSum 和 colSum ，其中 rowSum[i] 是二维矩阵中第 i 行元素的和， colSum[j] 是第 j 列元素的和...请找到大小为 rowSum.length x colSum.length 的任意非负整数矩阵，且该矩阵满足 rowSum 和 colSum 的要求。...示例 1：输入：rowSum = [3,8], colSum = [4,7] 输出：[[3,0], [1,7]] 解释：第 0 行：3 + 0 = 0 == rowSum[0] 第 1...], [6,0,3]] 示例 4：输入：rowSum = [1,0], colSum = [1] 输出：[[1], [0]] 示例 5：输入：rowSum...= [0], colSum = [0] 输出：[[0]] 提示： 1 <= rowSum.length, colSum.length <= 500 0 <= rowSum[i], colSum[i

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Leetcode 1605. Find Valid Matrix Given Row and Column Sums

Solution **解析：**Version 1，贪心算法，由于矩阵中的每一个元素matrix[i][j]一定不大于min(rowSum[i], colSum[j]，因此将matrix[i][j]设置为...min(rowSum[i], colSum[j]就可以解决一行或一列的数值设置问题，当前行或当前列剩余的元素为0，遍历所有元素存在重复设置的问题。...Version 2进行了优化，减少了重复设置的问题，如果输出Version 1最终的rowSum, colSum，会发现所有的元素都变为了0，而Version 2的则不是，Version对于不再用到的rowSum...j += 1 elif rowSum[i] < colSum[j]: matrix[i][j] = rowSum[i]...colSum[j] -= rowSum[i] i += 1 else: matrix[i][j] = rowSum

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asp.net里导出excel表方法汇总

[rowSum,2],excel.Cells[rowSum,2]).HorizontalAlignment = XlHAlign.xlHAlignCenter; // //设置选中的部分的颜色...// xSt.get_Range(excel.Cells[rowSum,colSum],excel.Cells[rowSum,colIndex]).Select(); xSt.get_Range...(excel.Cells[rowSum,colSum],excel.Cells[rowSum,colIndex]).Interior.ColorIndex = 19;//设置为浅黄色，共计有56种...,colIndex]).Borders.LineStyle = 1; xSt.get_Range(excel.Cells[4,2],excel.Cells[rowSum,2]).Borders...,2],excel.Cells[rowSum,colIndex]).Borders[XlBordersIndex.xlEdgeBottom].Weight = XlBorderWeight.xlThick

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Leetcode 1267. Count Servers that Communicate

countServers(self, grid: List[List[int]]) -> int: m = len(grid) n = len(grid[0]) # rowSum...= [sum(grid[i]) for i in range(m)] # colSum = [sum(x) for x in zip(*grid)] rowSum =...in range(m): for j in range(n): if grid[i][j] == 1: rowSum...0 for i in range(m): for j in range(n): if grid[i][j] == 1 and (rowSum

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《深入理解计算机系统》（CSAPP）实验五 —— Perfom Lab

snum = rowsum[0][j].num+rowsum[1][j].num; dst[RIDX(0, j, dim)].red = (unsigned short)((rowsum...= rowsum[i-1][j].num+rowsum[i][j].num+rowsum[i+1][j].num; dst[RIDX(i, j, dim)].red = (unsigned...short)((rowsum[i-1][j].red+rowsum[i][j].red+rowsum[i+1][j].red)/snum); dst[RIDX(i, j,...dim)].blue = (unsigned short)((rowsum[i-1][j].blue+rowsum[i][j].blue+rowsum[i+1][j].blue)/snum);...dst[RIDX(i, j, dim)].green = (unsigned short)((rowsum[i-1][j].green+rowsum[i][j].green+rowsum[i+1][j]

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2022-01-20：矩形区域不超过 K 的最大数值和。给你一个 m

sumSet[0] = struct{}{} rowSum := 0 for c := 0; c < col; c++ {...colSum[c] += matrix[e][c] rowSum += colSum[c] it, ok := ceiling(sumSet..., rowSum-k) if ok { res = getMax(res, rowSum-it)...} sumSet[rowSum] = struct{}{} } //sumSet.clear();

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Flutter随机迷宫生成和解迷宫小游戏功能的源码

maze_game_model.dart //迷宫游戏数据层 class MazeGameModel { int _rowSum; //迷宫行数 int _columnSum; //迷宫列数 int _...= 0; //求解的总步数 int successStepLength = 0; //正确路径长度 int playerX, playerY; //当前玩家坐标 MazeGameModel(int rowSum..., int columnSum) { if (rowSum % 2 == 0 || columnSum % 2 == 0) { throw "model_this- 迷宫行数和列数不能为偶数"; } this..._rowSum = rowSum; this....List<List<bool (); path = new List<List<bool (); //初始化迷宫起点与终点坐标 _startX = 1; _startY = 0; _endX = rowSum

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Softmax算法原理及实现

if i % 500 == 0: print("\t-----iter: ", i , ", cost: ", cost(err, label_data)) rowsum...= -err.sum(axis=1) rowsum = rowsum.repeat(k, axis=1) err = err / rowsum for

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关于asp.net与winform导出excel的代码

[rowSum,2],excel.Cells[rowSum,2]).HorizontalAlignment = XlHAlign.xlHAlignCenter; // //设置选中的部分的颜色... // xSt.get_Range(excel.Cells[rowSum,colSum],excel.Cells[rowSum,colIndex]).Select(); xSt.get_Range...(excel.Cells[rowSum,colSum],excel.Cells[rowSum,colIndex]).Interior.ColorIndex = 19;//设置为浅黄色，共计有56种 ...,colIndex]).Borders.LineStyle = 1; xSt.get_Range(excel.Cells[4,2],excel.Cells[rowSum,2]).Borders[...,2],excel.Cells[rowSum,colIndex]).Borders[XlBordersIndex.xlEdgeBottom].Weight = XlBorderWeight.xlThick

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Softmax ClassifierSoftmax Classifier

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《数学之美》拾遗——TF-IDF

function [ dataMade ] = TFIDF( dataSet ) [m,n] = size(dataSet);%计算dataSet的大小，m为词的个数，n为标题的个数 %rowSum...= sum(dataSet);% 每个标题中关键词的总和 rowSum = [8,6,19,6,8,19,6,4,18]; colSum = sum(dataSet,2);% 每个词在不同标题中出现的总和.../rowSum(:,j))*TempIDF; end end end 主函数 %% TF_IDF % load data % 注意每一列为标题，每一行为词 dataSet

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图网络 | Graph Attention Networks | ICLR 2018 | 代码讲解

labels, idx_train, idx_val, idx_test def normalize_adj(mx): """Row-normalize sparse matrix""" rowsum...= np.array(mx.sum(1)) r_inv_sqrt = np.power(rowsum, -0.5).flatten() r_inv_sqrt[np.isinf(r_inv_sqrt...transpose().dot(r_mat_inv_sqrt) def normalize_features(mx): """Row-normalize sparse matrix""" rowsum...= np.array(mx.sum(1)) r_inv = np.power(rowsum, -1).flatten() r_inv[np.isinf(r_inv)] = 0.

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《数学之美》拾遗——TF-IDF

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graph attention network（ICLR2018）官方代码详解（tensorflow）-稀疏矩阵版

preprocess_features(features): """Row-normalize feature matrix and convert to tuple representation""" rowsum...= np.array(features.sum(1)) r_inv = np.power(rowsum, -1).flatten() r_inv[np.isinf(r_inv)] =

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【真题】暑假备战CSP-JS：NOIP2014普及组初赛(第一轮)试题及参考答案电子版(PDF版、无水印可直接打印)

#include using namespace std; const int SIZE = 100; int matrix[SIZE + 1][SIZE + 1]; int rowsum...[SIZE + 1][SIZE + 1]; /* rowsum[i][j]记录第i行前j个数的和 */ int m, n, i, j, first, last, area, ans; int main(...i <= m; i++ ) ②; for ( i = 1; i <= m; i++ ) for ( j = 1; j <= n; j++ ) rowsum

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R语言统计相关函数总结

ks.test K检验(经验分布的Kolmogorov-Smirnov检验) binom.test 二项分布总体假设检验 mcnemar.test McNemar频数检验五、批处理计算函数 t 矩阵转置 rowsum

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「R」获取R包中的函数和对象列表

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