Subset

本文介绍了一种使用深度优先搜索(DFS)策略生成给定整数集合所有可能子集的算法。确保子集按非递减顺序排列且不含重复。通过递归调用实现,详细展示了代码实现过程。

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],
  []
]

DFS每次返回当前解,当解深度大于最大深度时返回。
复制代码
 1 class Solution {
 2 private:
 3     vector<vector<int> > ret;
 4 public:
 5     void dfs(int dep, int maxDep, vector<int> &num, vector<int> a, int start)
 6     {
 7         ret.push_back(a);
 8         
 9         if (dep == maxDep)
10             return;
11             
12         for(int i = start; i < num.size(); i++)
13         {
14             vector<int> b(a);
15             b.push_back(num[i]);
16             dfs(dep + 1, maxDep, num, b, i + 1);
17         }
18     }
19     
20     vector<vector<int> > subsets(vector<int> &S) {
21         // Start typing your C/C++ solution below
22         // DO NOT write int main() function
23         sort(S.begin(), S.end());
24         ret.clear();
25         vector<int> a;
26         dfs(0, S.size(), S, a, 0);
27         
28         return ret;
29     }
30 };
考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度【考虑碳交易机制】(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度”展开,重点研究在碳交易机制下如何实现综合能源系统的低碳化与经济性协同优化。通过构建包含风电、光伏、储能、柔性负荷等多种能源形式的系统模型,结合碳交易成本与能源调度成本,提出优化调度策略,以降低碳排放并提升系统运行经济性。文中采用Matlab进行仿真代码实现,验证了所提模型在平衡能源供需、平抑可再生能源波动、引导柔性负荷参与调度等方面的有效性,为低碳能源系统的设计与运行提供了技术支撑。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统背景,熟悉Matlab编程,从事能源优化、低碳调度、综合能源系统等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究碳交易机制对综合能源系统调度决策的影响;②实现柔性负荷在削峰填谷、促进可再生能源消纳中的作用;③掌握基于Matlab的能源系统建模与优化求解方法;④为实际综合能源项目提供低碳经济调度方案参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解模型构建与求解过程,重点关注目标函数设计、约束条件设置及碳交易成本的量化方式,可进一步扩展至多能互补、需求响应等场景进行二次开发与仿真验证。
# 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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