//Accepted 264 KB 0 ms //每种block只有三种方法,且每种放法至多放一次 //规定三条边的顺序后 //把所有的block按x递增排序,x相同则按y递增排序 //然后dp //dp[i]=max(dp[i],dp[j]+height[i]) i可以放到j上 #include <cstdio> #include <cstring> #include <iostream> #include <algorithm> using namesp

最近因工作原因,需要处理一些数据,顺便学习一下动态图表的绘制.本质是使具有源头的流动信息能够准确找到其上下级关系和流向. 数据来源是csv文件 导入成为dataframe之后,列为其车辆的各部件供应商公司名称或其自身的属性. 导入后经过处理期望是看到整个工业的供应链和市场份额. 先上代码: # 数据架构 总领数据架构-品牌-车辆用途- import matplotlib.pyplot as plt from pyecharts import Pie,Bar,Page,Bar3D,Overlap,

本文首发于”生信补给站“,https://mp.weixin.qq.com/s/yhMgkST-rVD6SaQS7R-eoA 桑基图(Sankey diagram),是一种特定类型的流程图,图中延伸的分支的宽度对应数据流量的大小,通常应用于能源.材料成分.金融等数据的可视化分析. 因1898年Matthew Henry Phineas Riall Sankey绘制的“蒸汽机的能源效率图”而闻名,此后便以其名字命名为“桑基图”. 一 载入R包,数据 本文使用TCGA数据集中的LIHC的临床数据进行

前端实现数据可视化的方案有很多种,以前都是使用百度的echarts,使用起来很方便,直接按照特定的数据格式输入,就能实现相应的效果,虽然使用方便,但是缺点就是无法自定义一些事件操作,可自由发挥的功能很少,对于一些特殊要求的需求就无能为力了,而d3.js很好地解决了这个问题: 1.安装d3 npm install d3 --save 2.安装d3-sankey npm install d3-sankey --save 3.引入对应的模块 import * as d3 from 'd3' impor

1.Matplotlib水印 1 import matplotlib.pyplot as plt 2 import numpy as np 3 4 x = np.linspace(0.0,10,40) 5 y = np.random.randn(40) 6 7 plt.plot(x, # X轴数据 8 y, # Y轴数据 9 ls="-", # 线条样式 10 lw=2, # 线条宽度 11 marker="o", # x轴Y轴对应数据点的样式 12 ms=20,

题目传送门 题意:给出衣服无向带权图,问有多少对合法的$<u,v,s>$,要求$u$到$v$存在一条路径(不一定是简单路径)权值异或和等于$s$,并且$u<v$.求所有合法三元组的s的和. 思路: 参考了一篇大佬的博客. 这类题的核心思想就是,两点之间的所有可能的路径,都是由一条简单路径加上若干个环组成的.u,v两点所有路径的异或值的集合,等价于,u,v一条简单路径的异或值,与整个连通图的所有环组成的线性基异或的集合. 所以按位考虑每个二进制1给整幅图带来的价值. 特别要注意的一点是,在

啦啦啦 题意: N 个点M条边的边带权的无向图,求1到n一条XOR和最大的路径 感觉把学的东西都用上了.... 1到n的所有路径可以由一条1到n的简单路径异或上任意个简单环得到 证明: 如果环与路径有交,异或后那块交就没了,相当于那块走了环上的路径: 如果环与路径没交,就是走到环上走一圈在回来,一去一回其他的地方又没了. 求一棵生成树,然后每一条非树边构成一个环,一共$m-n+1$个环 然后答案就是任取一些环的异或和与1到n路径异或和异或的最大值啦 实现上注意: 1.求生成树和简单环的异或和一遍

例图 注意: option = { label:{//formatter名字 show:true, formatter:function(obj){ return obj.data.name+'_123' } }, tooltip: { //可以自行添加,默认不添加 }, series: { type: 'sankey', layout:'none', focusNodeAdjacency: 'allEdges', data: [{ name: 'a', value:11 }, { name:

题意:一张混合图,判断是否存在欧拉回路. 分析参考: 混合图(既有有向边又有无向边的图)中欧拉环.欧拉路径的判定需要借助网络流! (1)欧拉环的判定:一开始当然是判断原图的基图是否连通,若不连通则一定不存在欧拉环或欧拉路径(不考虑度数为0的点). 其实,难点在于图中的无向边,需要对所有的无向边定向(指定一个方向,使之变为有向边),使整个图变成一个有向欧拉图(或有向半欧拉图).若存在一个定向满足此条件,则原图是欧拉图(或半欧拉图)否则不是.关键就是如何定向? 首先给原图中的每条无向边随便指定一个方

Sightseeing tour Time Limit: 1000MS   Memory Limit: 10000K Total Submissions: 6986   Accepted: 2901 Description The city executive board in Lund wants to construct a sightseeing tour by bus in Lund, so that tourists can see every corner of the beauti

嗯,这是我上一篇文章说的那本宝典的第二题,我只想说,真TM是本宝典……做的我又痛苦又激动……(我感觉ACM的日常尽在这张表情中了) 题目链接:http://poj.org/problem?id=1637 Time Limit: 1000MS Memory Limit: 10000K Description The city executive board in Lund wants to construct a sightseeing tour by bus in Lund, so that t

FORK(相机)是一个通过分享图片来建立社交的app,它有着鲜明的配色,还算不错的贴图创新,细腻的产品设计,但是由于产品定位不清晰.设计亮点不多以及推广不利,从2014年5月第一版开始就没有火过.所以我要在此分析一下这个app的设计思路和优缺点. 从产品设计初衷来说,中国缺乏有创意的图片社交app.很少有app愿意将自己的路线向纵深发展.然而糗事百科.陌陌这些自降规格的产品仍然能风靡一时,证明只要图片社交有黏性就还是有受众欢迎的. 下图是fork的产品结构: 从功能上来说,它已经是一个及格的社交

线性基的思维题+图常见套路 Description 渐渐地,Magic Land上的人们对那座岛屿上的各种现象有了深入的了解. 为了分析一种奇特的称为梦想封印(Fantasy Seal)的特技,需要引入如下的概念: 每一位魔法的使用者都有一个“魔法脉络”,它决定了可以使用的魔法的种类. 一般地,一个“魔法脉络”可以看作一个无向图,有N个结点及M条边,将结点编号为1~N,其中有一个结点是特殊的,称为核心(Kernel),记作1号结点.每一条边有一个固有(即生成之后再也不会发生变化的)权值,是一个不

热图是使用颜色来展示数值矩阵的图形.通常还会结合行.列的聚类分析,以表达实验数据多方面的结果.  热图在生物学领域应用广泛,尤其在高通量测序的结果展示中很流行,如样品-基因表达,样品-OTU相对丰度矩阵非常适合采用热图呈现.   热图优点   因为人读数字需要思考和比较,而对颜色识别能力非常强,采用颜色的深浅代替数据表是非常高效的呈现方式,也便于从中挖掘规律.  热图在非常小的区域展示了大量的基因表达/细菌丰度数据,即可以快速比较组间的变化,同时还可以显示组内每个样品的的丰度,以及组内各样品间的

本文首发于“生信补给站”微信公众号,https://mp.weixin.qq.com/s/2W1W-8JKTM4S4nml3VF51w 更多关于R语言,ggplot2绘图,生信分析的内容,敬请关注小号,给您干货. 上一篇简单的介绍了COX生存分析结果绘制森林图Forest plot(森林图) | Cox生存分析可视化,本文将介绍根据数据集合的基本信息以及点估计值(置信区间区间)的结果直接绘制森林图的方法. 其中点估计值(置信区间)的结果可以是COX也可以是logistic回归等其他方法的结果,适

本文首发于“生信补给站”微信公众号,https://mp.weixin.qq.com/s/CGz51qOjFSJ4Wx_qOMzjiw 更多关于R语言,ggplot2绘图,生信分析的内容,敬请关注小号. 甘特图(Gantt chart),又常被称为横道图或者条状图,是现代企业项目管理领域运用最为广泛的一种图示.就是通过条形来显示项目的进度.时间安排等相关情况的. 项目管理外,也可以用来管理学习计划.绘制甘特图的工具有很多,本文介绍使用R-plotly包绘制交互式的甘特图,保存html链接后,即可

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欧拉路:经过所有路有且仅有1次,可以路过所有的点. 无向图:  图连通,所有点都是偶数度,或者只有两个点是奇数度.当所有点是偶数度时欧拉路起点可以是任意点:当有两个奇数度点时起点必须是奇数度点. 有向图:  图连通,所有点出度=入度,或者有一个点入度-出度=1,有一个点出度-入度=1.同样,当所有点出度=入度时任意点可作为起点:而后者必须以出度-入度=1的 点做起点,入度-出度=1的点做终点. 混合图 首先可以想到的是枚举欧拉路径的起点i和终点j,然后在图中添加边<j, i>,再求图中是否有欧

前言 性能优化大神Brendan Gregg发明了火焰图来定位性能问题,通过图表就可以发现问题出在哪里,通过svg矢量图来查看性能卡在哪个点,哪个操作占用的资源最多 在查看了原始数据后,这个分析的原理是按层级来对调用进行一个计数,然后以层级去做比对,来看横向的占用的比例情况 基于这个原理,把osd tree的数据和pg数据可以做一个层级的组合,从而可以很方便的看出pg的分布情况,主机的分布情况,还可以进行搜索,在一个简单的图表内汇聚了大量的信息 实践 获取需要的数据,这个获取数据是我用一个脚本解

1.NetworkX 图论与网络工具包 NetworkX 是基于 Python 语言的图论与复杂网络工具包,用于创建.操作和研究复杂网络的结构.动力学和功能. NetworkX 可以以标准和非标准的数据格式描述图与网络,生成图与网络,分析网络结构,构建网络模型,设计网络算法,绘制网络图形. NetworkX 提供了图形的类.对象.图形生成器.网络生成器.绘图工具,内置了常用的图论和网络分析算法,可以进行图和网络的建模.分析和仿真. NetworkX 的官网和文档 官网地址:https://net

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