CSA Round #58

探讨了在给定的人际关系中寻找最长的朋友回文子串的问题,并介绍了一种n²复杂度的算法实现思路。

C.Palindromic Friendship

题意

给n个人排在一行,编号分别为1~n,给出m对朋友关系, 朋友关系不具有传递性,问最长的朋友回文子串的长度

分析

考虑最长回文串n^2的算法:枚举回文中心,不断向两边移动的算法,

转载于:https://www.cnblogs.com/Superwalker/p/7881981.html

> setwd("D:/1/率的meta分析亚组分析") > data <- read_excel("TTS分析(meta回归)region和study design改动 - 对online telephone mail进行合并-增加了质量评估 - 副本.xlsx", 1) > data <- data[data$pre == "Y", ] > # 因子变量转换与参考水平设置 > factor_vars <- c("WHO_region", "Sampling_procedure", "Collection_method", + "CSA_scale1", "CSA_scale2", "populations_f", + "CSA_age1", "sample_size") > > data[factor_vars] <- lapply(data[factor_vars], function(x) { + x <- as.factor(x) + relevel(x, ref = "0") + }) > > # 确保整数类型 > data$x <- as.integer(data$x) > data$n <- as.integer(data$n) > > # 使用metaprop进行Meta分析 > meta_proportion <- metaprop( + event = x, + n = n, + data = data, + prediction = TRUE, + method.ci = "WS", + sm = "PLOGIT" + ) > > # 提取效应量及其方差 > yi <- meta_proportion$TE > vi <- meta_proportion$seTE^2 > > ### 修正1: 使用rma函数拟合初始模型,并处理收敛问题 ### > # 初始全模型公式 > mod_formula <- ~ WHO_region + Sampling_procedure + Collection_method + CSA_scale1 + + CSA_scale2 + populations_f + CSA_age1 + sample_size + item5 + item6 + item9 > > # 拟合模型,增加迭代次数并尝试不同优化器 > rma_full <- rma( + yi = yi, + vi = vi, + mods = mod_formula, + data = data, + method = "REML", + control = list(maxiter=1000, optimizer="nlminb") # 增加迭代次数,选择优化器 + ) 警告信息: 1: 29 studies with NAs omitted from model fitting. 2: Redundant predictors dropped from the model.
08-06
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