subset

题目:

将1,2,3,4,5……n-1,n分成和相等的两个子集,有多少种分法

#include<stdio.h>
#include<math.h>
#include<assert.h>

int main()
{
FILE *fin,*fout;
fin=fopen("1.txt","r");
fout=fopen("2.txt","w");
assert(fin);
assert(fout);

int N,dp[40][800]={0};
fscanf(fin,"%d",&N);
dp[1][1]=1;
int i,j,max=1,maxt=1;
for(i=2;i<=N;i++)
{
for(j=0;j<=max;j++)
{
dp[i][j+i]+=dp[i-1][j];
dp[i][abs(j-i)]+=dp[i-1][j];
if((j+i)>maxt) maxt=j+i;
}
max=maxt;
for(j=0;j<max;j++)
fprintf(fout,"%d ",dp[i][j]);
fprintf(fout,"\n");
}
fprintf(fout,"%d\n",dp[N][0]);
fclose(fin);
fclose(fout);
return 0;
}
1行01000000000000
2行01010000000000
3行10101000000000
4行10202010101000

 dp[i][j]的值表示1,2……i这几个值中的两个子集的和的差为j的个数

 例如dp[1][1]表示数字1形成两个集合,两个集合只能是一个为空集,一个仅含元素1.所以初始时dp[1][1]=1;

 前(i-1)个数组成的双子集差为j的个数为n; 前i个数组成的双子集差可以看成是向前(i-1)个数种添加一个i ,任意一个双子集都有两种添法,组成的新双子集j+i和|j-i|两种   况。

  从2~N循环,每次更新第i行的数值,最后输出mat[N][0]就可以得到结果。

    

 

 

 



转载于:https://www.cnblogs.com/zxs2011/archive/2012/03/25/2416925.html

<think>好的,用户问的是如何在Pandas中使用duplicated方法结合subset参数来检测特定列的重复项。首先,我需要回忆一下Pandas的duplicated方法的基本用法。duplicated方法用于标记DataFrame中的重复行,默认情况下会考虑所有列。但当用户只需要检查特定列时,就需要用到subset参数。 接下来,我要确认subset参数的用法。subset参数接受一个列名的列表或数组,指定哪些列用来检测重复项。例如,subset=['col1', 'col2']就会只根据这两列来判断是否有重复行。这时候,返回的是一个布尔Series,标记出哪些行是重复的。 然后,需要考虑用户可能的实际应用场景。比如,用户可能有一个包含多个列的DataFrame,但只关心某几列是否重复,比如用户ID和日期组合是否重复。这时候使用subset参数就能有效筛选出这些重复项。 还需要提醒用户关于keep参数的不同选项。默认是'first',即标记第一个出现的为不重复,之后的为重复。如果设置为'last',则相反。而keep=False会标记所有重复项,包括第一个和最后一个。这可能影响最终结果,需要根据需求调整。 另外,用户可能需要筛选出所有重复的行,而不仅仅是标记。这时候应该用df[df.duplicated(subset=..., keep=False)],这样就能显示所有重复的行,方便查看。 可能用户会遇到重复值处理的其他问题,比如删除重复项,这时候可以提到drop_duplicates方法,同样可以使用subset参数。但当前问题主要是检测,所以这部分可以作为扩展。 需要注意可能的错误,比如subset参数指定的列不存在,会导致KeyError,需要确保列名正确。此外,数据类型的问题,比如不同列的类型不一致可能影响检测,但subset参数本身不会引发这类问题,只要列存在。 最后,结合用户提供的引用内容,虽然引用中提到的是map函数和to_latex方法,但可能与当前问题关联不大。但需要确保回答准确,并且如果有相关的最佳实践或常见错误,可以适当提及,比如处理重复数据前的数据清洗步骤,例如使用map或replace清理数据,避免因为数据格式问题导致重复检测不准确。 总结回答的结构应该是先介绍duplicated方法的基本用法,然后详细说明subset参数的使用,给出示例代码,并解释不同参数的影响。最后提供相关问题,帮助用户深入理解。</think>在Pandas中使用$duplicated$方法配合$subset$参数检测特定列重复项的步骤如下: 1. **基础语法** ```python DataFrame.duplicated(subset=None, keep='first') ``` 其中$subset$参数接收列名列表,$keep$参数控制标记策略('first'/'last'/False) 2. **具体操作示例** 假设有以下数据框: $$ \begin{array}{|c|c|c|} \hline id & name & dept \\ \hline 1 & Alice & Sales \\ 2 & Bob & IT \\ 1 & Alice & HR \\ 3 & Carol & Sales \\ \hline \end{array} $$ ```python import pandas as pd # 创建示例数据 data = {'id':[1,2,1,3], 'name':['Alice','Bob','Alice','Carol'], 'dept':['Sales','IT','HR','Sales']} df = pd.DataFrame(data) # 检测id列重复项 duplicates = df.duplicated(subset=['id']) print(duplicates) # 输出: 0 False, 1 False, 2 True, 3 False ``` 3. **查看完整重复记录** ```python # 获取所有重复行(包含首次出现) full_dupes = df[df.duplicated(subset=['id'], keep=False)] print(full_dupes) ``` 4. **多列联合检测** ```python # 同时检测id和name列的重复组合 df.duplicated(subset=['id','name']) ``` 5. **参数特性说明** - $keep='first'$:默认标记首个重复项之后的记录 - $keep='last'$:标记最后一次出现之前的记录 - $keep=False$:标记所有重复项 注意:该方法返回的是布尔序列,True表示该行是重复项[^1]
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