Subset

本文详细解析了一种生成所有可能子集的算法,并通过具体示例[1,2,3]展示了递归过程,确保生成的子集不包含重复且元素顺序非递减。

转载,源地址:http://blog.youkuaiyun.com/u011095253/article/details/9158397

Given a set of distinct integers, S, return all possible subsets.

Note:

  • Elements in a subset must be in non-descending order.
  • The solution set must not contain duplicate subsets.

For example,
If S = [1,2,3], a solution is:

[
  [3],
  [1],
  [2],
  [1,2,3],
  [1,3],
  [2,3],
  [1,2],
  []
]

分析:

这道题是要求生成所有子集,那么首先我们有一个能返回所有子集的ArrayList res, 和一个临时变量ArrayList tmp, 当tmp满足一定条件的时候,往res里面添加结果

Subset这道题的条件比较直观,就是每当我们添加了一个元素,都是一个新的子集。那么我们怎么保证不会出现重复集合呢。我们引入一个int pos用来记录此子集的起点在哪,比如当pos = 1的时候就是从第二个元素往后循环添加元素(0 base),每次当此层用了第i个元素,那么下一层需要传入下一个元素的位置i+1 除此之外,当循环结束要返回上一层dfs的时候我们需要把这一层刚添加元素删去。

比如输入集合为[1,2,3]应当是这么运行,

[]

[1]

[1,2]

[1,2,3] //最底层子循环到头返回删去3,上一层的子循环也到头删去2

          //而此时,这一层循环刚到2,删去后还可以添加一个3

[1,3] //删除3,删除1

[2]

[2,3] //删除3,删除2

[3]


# 函数概述 `subset()` 是 R 中一个通用函数,用于从数据框、矩阵或特定对象(如 Seurat 对象)中提取满足条件的行、列或特征。在单细胞分析中,它常用于从 `Seurat` 对象中提取特定基因或细胞。 --- # 函数解析 ### 基本语法(适用于不同对象类型) ```r subset(x, subset, features, cells, ...) ``` | 参数 | 说明 | |------|------| | `x` | 待操作的对象(如 Seurat 对象) | | `subset` | 逻辑表达式,用于筛选细胞(如 `seurat_annotations == "T_cell"`) | | `features` | 字符向量,指定要保留的基因名 | | `cells` | 字符向量,指定要保留的细胞 ID | --- ### 示例 1:从 Seurat 对象中按基因筛选(分离人类基因) ```r # 假设 human_genes_list 是一个包含人类基因符号的向量 MSc_cells_human <- subset(MSc_cells, features = human_genes_list) ``` > ✅ 功能:仅保留 `human_genes_list` 中列出的基因 --- ### 示例 2:按细胞类型筛选 ```r # 提取注释为 "CD8_T" 的细胞 cd8_t_cells <- subset(MSc_cells, idents = "CD8_T") ``` 或使用逻辑条件: ```r cd8_t_cells <- subset(MSc_cells, subset = seurat_annotations == "CD8_T") ``` --- ### 示例 3:组合筛选(基因 + 细胞) ```r # 同时限制基因和细胞 selected_genes <- c("IFNG", "TNF", "IL2") selected_cells <- colnames(MSc_cells)[[1]] # 示例:前100个细胞 subset_obj <- subset(MSc_cells, features = selected_genes, cells = selected_cells) ``` --- # 注意事项与常见错误 - ❌ 不允许重复的基因名 → 否则报错:`invalid rownames`; - ✅ 使用 `unique()` 或 `!duplicated()` 清理基因名后再 `subset`; - 🔍 确保 `features` 中的基因名**完全匹配**且存在于原对象中; - ⚠️ 若 `features` 中有不存在的基因,Seurat 会自动忽略并警告,但若全不存在则返回空对象。 --- # 知识点(列出该函数中遇到的知识点) 1. **特征匹配机制** `features` 参数通过精确字符串匹配查找基因名,区分大小写。 2. **Seurat 对象安全性检查** 子集后自动验证对象结构,要求无重复行名、维度一致。 3. **通用函数多态性** `subset()` 可作用于 data.frame、matrix 和 Seurat 等多种类型,行为依对象而异。
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