subset

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나는 단어 목록을 가지고 있으며 이것들에 대한 모든 가능한 순열을 하나의 경고와 함께 생성해야합니다. 나는 현재 다음과 같은 코드를 사용하여 출력을 제공 from itertools import permutations wordlist = ["word1", "word2", "word3"] for perm in permutations(wordlist):

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컬렉션에 다른 컬렉션의 하위 집합 인 집합이없는 집합의 컬렉션

컬렉션의 집합이 컬렉션의 다른 집합의 하위 집합이 아니도록 컬렉션을 나타내는 추상 데이터 구조를 찾고 있습니다. 이 인서트 다음 조건이 충족되는 것을 의미 : A. 이미 원래의 집합을 반환 다른 요소의 집합 인 요소를 삽입. B. 다른 요소의 상위 집합 인 요소를 삽입하면 상위 집합이 추가되고 하위 집합이 제거 된 모음이 만들어집니다. 집합의 요소에 대한

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R - 열 내 최대 값 정렬 및 하위 집합

N 최대 값을 추출하기 위해 열 내에서 데이터를 반복적으로 정렬하려고합니다. 나의 데이터는 직업 명칭과 코드를 포함하는 첫 번째와 두 번째 열과 비교 값을 포함하는 나머지 열 (이 경우 각 도시에 대해 이전에 계산 된 위치 지수)을 포함하는 모든 데이터로 설정됩니다. 여러 도시에 대한 직업 : I는 최대 값을 기준으로 정렬 할 각 도시의 *occ_code

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(인덱스 또는 라벨에 의해) 데이터의 부분 집합에 nlminb를 적용하고 프로그램이 새로운 데이터 프레임으로 반환하는 내용을 저장하십시오.

누구나 쉽게이 겉보기에 쉬운 일을 도와 줄 수 있는지 궁금합니다. 최적화를 수행하고 인덱스별로 통계를 계산하기 위해 nlminb를 사용하고 있습니다. 다음은 nlminb 도움말의 예제입니다. > x <- rnbinom(100, mu = 10, size = 10) > hdev <- function(par) { + -sum(dnbinom(x, mu = p

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각 그룹의 한 요소와 모든 조합에 대한 제품 합계

공백이 아닌 별개의 세트 (Z [1], Z [2], ..., Z [m]이라고 표시됨)가 있다고 가정하면, 각 집합에서 정확하게 하나의 요소가있는 가능한 모든 하위 집합의 합계를 계산합니다. 각 하위 집합의 크기는 해당 구성원의 제품으로 정의됩니다. 예를 들어 : 1*4*7 + 1*4*8 + 1*5*7 + 1*5*8 + 2*4*7 + 2*4*8 + 2*5*7

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문자열에서 OR 조건을 사용하여 R로 서브 세트 지정

두 번째 열인 약 40 열의 데이터 프레임이 있는데 data [2]는 나머지 행 데이터가 설명하는 회사의 이름을 포함합니다. 그러나 회사의 이름은 연도에 따라 다릅니다 (2009 년 데이터의 후행 09, 2010 년의 경우 없음). 저는 몇 년 동안 한 번에 데이터를 가져올 수 있도록 데이터의 하위 집합을 만들 수 있기를 바랍니다. 다음은 내가하려고하는 것

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Bounded Knapsack Problem 설정. 원하는 모든 포장 목록

무엇이든 최적화하는 것이 아니라 배낭의 "불완전"포장을 포함하여 가능한 모든 것을 나열하고 싶습니다. 물론 객체 집합의 모든 하위 집합을 반복하고 가중치 제약 조건을 만족하는 항목을 선택할 수 있습니다 (하위 집합의 크기에 대한 상한을 설정하여 개선 할 수 있음). 그러나 더 많은 것을 원합니다. 실력 있는. 감사합니다.

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레일에서 반환 된 레코드의 하위 집합을 분리/검색/계산하는 방법

레일 앱용 보고서 대시 보드를 작성하고 있습니다. 대시 보드는 사용자 데이터 용이며 현재는 여러 개의 선택 쿼리를 실행하여 페이지에 4 ~ 5 개의 보고서를 작성합니다. 이 작업을 수행하는보다 효율적인 방법이 있다고 확신합니다. 컨트롤러 메서드를 구조화하여 하나의 쿼리 만 실행하고 개별 보고서에 필요한 하위 집합을 파싱하거나 세분화하는 방법은 어떻게됩니까?

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Linq를 사용하여 서브 세트 필터링하기

매우 긴 열거 형을 가지고 목록으로 합리적으로 변환하기에는 너무 크기가 있다고 상상해보십시오. 또한 목록에서 중복을 제거하려고한다고 가정 해보십시오. 마지막으로, 초기 열거 형의 일부만이 중복을 포함 할 수 있음을 알고 있다고 상상해보십시오. 마지막 요점은 문제를 실용적으로 만든다. 기본적으로 일부 술어를 기반으로 목록을 필터링하고 해당 하위 집합에 대해서

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알고리즘 : 내가 해결하는 방법을 모르는 문제가있어

어떤 부분 집합을 적용하지하기 위해 세트에서 가능한 한 적은 수의 요소를 제거 : 나는 세트 A = {A_1, A_2, ..., A_n}의 세트가 나는 세트가를 B . 이제 타겟은 모든 1 <= i <= n위한 요소를 제거한 후,이 A_i하지B'의 일부가되도록, B은 (B'를 만드는)에서 가능한 한 적은 요소를 제거하는 것이다. 예를 들어 A_1 = {1,