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java 交集 并集 补集_Java中多个集合的交集,并集和差集
2021-02-26 13:39:25一、交集java中交集使用 A.retainAll(B) ,交集的结果在集合A中。1 import org.junit.Test;23 import java.util.HashSet;4 import java.util.Set;56 /**7 * 交集8 *9 * @author zhongtao on 2018/5/3010 */11 public ...一、交集
java中交集使用 A.retainAll(B) ,交集的结果在集合A中。
1 import org.junit.Test;
2
3 import java.util.HashSet;
4 import java.util.Set;
5
6 /**
7 * 交集
8 *
9 * @author zhongtao on 2018/5/30
10 */
11 public class Intersection {
12 /**
13 * 测试简单交集
14 */
15 @Test
16 public void testSet() {
17 Set set1 = new HashSet<>();
18 Set set2 = new HashSet<>();
19
20 set1.add("a");
21 set1.add("b");
22 set1.add("c");
23
24 set2.add("c");
25 set2.add("d");
26 set2.add("e");
27
28 //交集
29 set1.retainAll(set2);
30 System.out.println("交集是 " + set1); //交集是 [c]
31 }
32 }
二、并集
并集使用addAll,A.addAll(B) 因为set本身就去重,所有直接全部添加到一个集合中取并集。
1 import org.junit.Test;
2
3 import java.util.HashSet;
4 import java.util.Set;
5
6 /**
7 * 并集
8 *
9 * @author zhongtao on 2018/5/31
10 */
11 public class UnionSet {
12 /**
13 * 并集测试
14 */
15 @Test
16 public void testUnionSet() {
17 Set set1 = new HashSet<>();
18 Set set2 = new HashSet<>();
19
20 set1.add("a");
21 set1.add("b");
22 set1.add("c");
23
24 set2.add("b");
25 set2.add("c");
26 set2.add("d");
27
28 set1.addAll(set2);
29 System.out.println("并集是" + set1); //并集是[a, b, c, d]
30 }
31 }
三、差集
差集使用removeAll方法,去掉一集合中包含的另一个集合的值。A.removeAll(B)。
1 import org.junit.Test;
2
3 import java.util.HashSet;
4 import java.util.Set;
5
6 /**
7 * 差集
8 *
9 * @author zhongtao on 2018/5/31
10 */
11 public class DifferenceSet {
12 /**
13 * 差集测试
14 */
15 @Test
16 public void testDifferenceSet() {
17 Set set1 = new HashSet<>();
18 Set set2 = new HashSet<>();
19
20 set1.add("a");
21 set1.add("b");
22 set1.add("c");
23 set1.add("d");
24
25 set2.add("c");
26 set2.add("d");
27 set2.add("e");
28 set2.add("f");
29
30 set1.removeAll(set2);
31 System.out.println("差集是 " + set1); //差集是 [a, b]
32 }
33 }
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数据库 - 交集、并集和补集
2019-10-25 11:22:40交集、并集和补集 更新时间:2019-10-09 16:52:19 编辑我的收藏 本文为您介绍UNION、UNOIN ALL、UNION DISTINCT并集,INTERSECT、INTERSECT ALL、INTERSECT DISTINCT交集,EXCEPT、EXCEPT ALL、EXCEPT DISTINCT补...交集、并集和补集
更新时间:2019-10-09 16:52:19
本文为您介绍UNION、UNOIN ALL、UNION DISTINCT并集,INTERSECT、INTERSECT ALL、INTERSECT DISTINCT交集,EXCEPT、EXCEPT ALL、EXCEPT DISTINCT补集等SQL语法。
语法格式如下。
select_statement UNION ALL select_statement; select_statement UNION [DISTINCT] select_statement; select_statement INTERSECT ALL select_statement; select_statement INTERSECT [DISTINCT] select_statement; select_statement EXCEPT ALL select_statement; select_statement EXCEPT [DISTINCT] select_statement; select_statement MINUS ALL select_statement; select_statement MINUS [DISTINCT] select_statement;
UNION
: 求两个数据集的并集,即将两个数据集合并成一个数据集。INTERSECT
:求两个数据集的交集,即输出两个数据集均包含的记录。EXCEPT
: 求第二个数据集在第一个数据集中的补集,即输出第一个数据集包含而第二个数据集不包含的记录。MINUS(Oracle)
: 等同于EXCEPT
。
带all的不取重,不带all默认取重, minus没用all用法
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java算法编程题:利用单链表求集合的交集、并集和补集
2019-09-28 22:11:05题目:利用单链表求集合的交集、并集和补集 要求:使用泛型 /**利用单链表求集合的交集、并集和补集 * 要求:使用泛型 * @author ZQL * */ public class SingleLinkedList<T> extends Object{ ...题目:利用单链表求集合的交集、并集和补集
要求:使用泛型/** * 利用单链表求集合的交集、并集和补集 * 要求:使用泛型 * * @author zql * */ public class SingleLinkedList<T> extends Object{ /** * 定义链表个数 */ private int size; /** * 头节点 */ private Node<T> head; // 构造代码块在创建对象时被调用,每次创建对象都会调用一次,但是优先于构造函数执行 { this.size = 0; this.head = null; } /** * 定义一个无参构造函数,用于实例化头节点 */ public SingleLinkedList() { this.head = new Node<T>(); } /** * 定义一个添加集合元素到链表节点的构造函数 * * @param values */ public SingleLinkedList(T[] values) { this(); this.set(values); } /** * 链表的每个节点类 * * @param <T> */ public class Node<E> { /** * 每个节点的数据 */ private T data; /** * 每个节点指向下一个节点的连接 */ public Node<E> next; public Node() { this(null); } public Node(T data) { this.data = data; } public T getData() { return this.data; } public void setData(T data) { this.data = data; } } /** * 设置每一个节点的数据 * * @param valuse */ public void set(T[] values) { if (values == null || values.length == 0) { throw new NullPointerException(this.getClass().getName() + "构造参数长度不能为0且不能为空"); } else { Node<T> rear = this.head; // 给头节点设置第一个元素 rear.setData(values[0]); // 节点数加一 this.size++; for (int i = 1, len = values.length; i < len; i++) { // 数据为null不添加入节点 if (values[i] == null) { continue; } rear.next = new Node<T>(values[i]); rear = rear.next; // 节点数加一 this.size++; } } } /** * 在链表头添加元素 * * @param n * @return */ public void add(T value) { if (value == null) { throw new NullPointerException("添加的元素不能为空"); } Node<T> newNode = new Node<T>(value); // 如果链表节点数为0,则头节点就是添加的新节点 if (this.size == 0) { this.head = newNode; } else { // next指向原头节点 newNode.next = this.head; // 将当前添加的节点设置为头节点 this.head = newNode; } // 链表节点数加一 this.size++; } /** * 在链表头指定位置添加元素 * * @param i 从0开始,0表示添加进第一位,如果i大于等于size则添加进末尾节点 * @param n */ public void add(int i,T value) { Node<T> newNode = new Node<T>(value); if (value == null) { throw new NullPointerException("添加的元素不能为空"); } if (i == 0) { add(value); } else { Node<T> front = this.head; // j<=i,只需查找到要插入的位置即可 for (int j = 1; j <= i && j < this.size; j++) { // 找到要添加的位置 if (j == i) { // 保存原链表添加位置的节点数据 Node<T> temp = front.next; // 把新添加的节点接上 front.next = newNode; // 把保存的节点数据连上 front.next.next = temp; } else { front = front.next; } } // 插入最后一个位置 if (i >= this.size) { front.next = newNode; } // 链表节点数加一 this.size++; } } /** * 根据索引获取节点数据 * * @param i 索引,从0开始 * @return */ public T get(int i) { if (i >= this.size || i < 0) { throw new ArrayIndexOutOfBoundsException("数组越界:" + i); } if (i == 0) { return this.head.data; } Node<T> current = this.head; for (int j = 1; j < this.size; j++) { if (i == j) { return current.next.data; } current = current.next; } return null; } /** * 根据传入的值判断节点是否存在 * * @param value * @return 存在返回true */ public boolean isExist(T value) { Node<T> current = this.head; while (current.next != null) { if (value.equals(current.getData())) { return true; } else { current = current.next; } } return false; } /** * 求两个集合的并集 * * @param values */ public void merge(T[] values) { for (int i = 0, len = values.length; i < len; i++) { // 不存在就添加 if (!this.isExist(values[i])) { this.add(values[i]); } } } /** * 求两个集合的交集 * * @param values */ @SuppressWarnings("unchecked") public void intersection(T[] values,SingleLinkedList<T> s) { // 也可以使用list,我想复习一个数组扩容就没用 // 泛型无法实例化,所以使用实例化Object强制转换方式 T[] tArr = (T[]) new Object[10]; int j = 0; for (int i = 0, len = values.length; i < len; i++) { // 存在就添加 if (this.isExist(values[i])) { tArr[j++] = values[i]; // 进行评定是否达到,数组的最大存储量 if (j >= tArr.length) { // 扩容 tArr = getNewArray(tArr); } } } // 清空数据 s.clear(); // 重新装数据 s.set(tArr); } /** * 数组的自动扩容,同时拷贝数据 * * @param arrs 原始的数组 * @return T [] 新的数组对象 * @说明: 本方法扩容的因子为 50% */ @SuppressWarnings("unchecked") private T[] getNewArray(T[] arrs) { int maxnum = (int) (arrs.length * 1.5); T[] newArr = (T[]) new Object[maxnum]; // 拷贝数据 int i = 0; // 迭代器 保证每个元素都会被迭代一次 for (T x : arrs) { newArr[i++] = x; } return newArr; } /** * 移除指定位置节点数据 * * @param i */ public void remove(int i) { if (i >= this.size || i < 0) { throw new ArrayIndexOutOfBoundsException("数组越界:" + i); } // 如果移除的节点是第一个节点 if (i == 0) { this.head = this.head.next; } else { Node<T> front = this.head; for (int j = 1; j < i && front != null; j++) { front = front.next; } if (front.next != null) { front.next = front.next.next; } } // 节点数减一 this.size--; } /** * 根据传入的值移除所有和该值相同的节点 * * @param values */ public void remove(T value) { if (value == null) { throw new NullPointerException("移除的元素不能为空"); } Node<T> front = this.head; // 要移除的位置 int i = 0; // 是否触发过移除操作 boolean isRemove = false; while (front != null) { if (front.getData().equals(value)) { this.remove(i); // 重置i i = 0; isRemove = true; } // 如果触发过移除操作,则重新赋予头节点,同时把是否触发过移除操作设为false if (isRemove) { front = this.head; isRemove = false; } else { i++; front = front.next; } } } /** * 根据传入的数组移除所有和该数组元素值相同的节点 * * @param values */ public void removeAll(T[] values) { if (values != null && values.length != 0) { for (int i = 0, len = values.length; i < len; i++) { this.remove(values[i]); } } } /** * 去掉链表中重复的值 */ @SuppressWarnings("unchecked") public void removeDuplicate() { T[] tArr = (T[]) new Object[this.size]; int l = 0; Node<T> current = this.head; for (int i = 0; i < this.size; i++) { tArr[l++] = current.getData(); current = current.next; } // 对数组去重,可以使用map或set集合,会更加简便 for (int i = 0, len = tArr.length; i < len; i++) { // 等于null说明是重复的赋值为null就不需要再循循环了 if (tArr[i] != null) { for (int j = i; j < len - 1; j++) { // 这里tArr[j+1]!=null同样是因为重复的已为null if (tArr[i] == tArr[j + 1] && tArr[j + 1] != null) { tArr[j + 1] = null; } } } } // 清空数据 this.clear(); // 重新装数据 this.set(tArr); } /** * 去泛型数组中重复的值 * * @param tArr 要去重的泛型数组 * @return 返回去重后的Object类型数组 * <br/>不返回泛型数组是因为返回了也接收不了,因为java中的强制类型转换只是针对单个对象的,将整个数组转换成另外一种类型的数组是不行的 */ public Object[] removeDuplicate(T[] tArr) { // 去掉的重复个数 int count = 0; // 对数组去重,可以使用map或set集合,会更加简便 for (int i = 0, len = tArr.length; i < len; i++) { // 等于null说明是重复的赋值为null就不需要再循循环了 if (tArr[i] != null) { for (int j = i; j < len - 1; j++) { // 这里tArr[j+1]!=null同样是因为重复的已为null if (tArr[i] == tArr[j + 1] && tArr[j + 1] != null) { tArr[j + 1] = null; count++; } } } } if (count == 0) { return tArr; } // 拷贝去重后的数组 Object[] newArr = new Object[tArr.length - count]; int l = 0; for (int i = 0, len = tArr.length; i < len; i++) { if (tArr[i] != null) { newArr[l++] = tArr[i]; } } return newArr; } /** * 清空所有数据 * * @param i */ public void clear() { this.head = new Node<T>(); this.size = 0; } /** * 返回链表大小 * * @return */ public int size() { return this.size; } /** * 判断链表是否为空 * * @return */ public boolean isEmpty(){ return (this.size == 0); } /** * 打印节点信息 * * @return */ public String display() { String str = "{"; if (this.head != null && this.size != 0) { str += this.head.getData() + ","; for (Node<T> p = this.head.next; p != null; p = p.next) { str += p.getData() + ","; } str = str.substring(0, str.length() - 1); } return str + "}"; } }
测试类:
public class Test { public static void main(String[] args) { System.out.println("----------求补集---------"); complementarySet(); System.out.println("----------求并集---------"); unionSet(); System.out.println("----------求交集---------"); intersection(); } /** * 求补集 */ public static void complementarySet() { String[] c1 = { "b", "c", "d", "e", "a" }; String[] c2 = { "b", "c", "f", "g" }; SingleLinkedList<String> s1 = new SingleLinkedList<String>(c1); SingleLinkedList<String> s2 = new SingleLinkedList<String>(c2); System.out.println("初始数据:" + s1.display()); s1.add("a"); System.out.println("添加头节点后的数据:" + s1.display()); s1.add(5, "f"); System.out.println("添加头节点后再在第6位插入后数据:" + s1.display()); s1.removeDuplicate(); System.out.println("去重后的数据:" + s1.display()); // 补集:属于全集U不属于集合A的元素组成的集合称为集合A的补集 System.out.print("全集U:" + s1.display()); s1.removeAll(c2); System.out.println(",集合A:" + s2.display() + ",属于全集U不属于集合A的补集:" + s1.display()); s1.clear(); System.out.println("清空后:" + s1.display()); } /** * 求并集 */ public static void unionSet() { String[] c1 = { "a", "b", "c", "d", "e", "a" }; String[] c2 = { "b", "c", "f", "g" }; SingleLinkedList<String> s2 = new SingleLinkedList<String>(c2); Object[] o1 = s2.removeDuplicate(c1);// 对数组进行去重 String[] newC = new String[o1.length]; for (int i = 0, len = o1.length; i < len; i++) { newC[i] = (String) o1[i]; } // 其实也可以直接使c1,因为重复的元素已经变成null了 SingleLinkedList<String> s1 = new SingleLinkedList<String>(newC); System.out.println("初始数据:" + s1.display()); s1.add(5, "f"); System.out.println("在第6位插入后数据:" + s1.display()); // 补集:属于全集U不属于集合A的元素组成的集合称为集合A的补集 System.out.print("集合A:" + s1.display()); s1.merge(c2); System.out.println(",集合B:" + s2.display() + ",集合A和集合B的并集:" + s1.display()); } /** * 求交集 */ public static void intersection() { String[] c1 = { "b", "c", "d", "e", "a" }; String[] c2 = { "b", "c", "f", "g" }; SingleLinkedList<String> s1 = new SingleLinkedList<String>(c1); SingleLinkedList<String> s2 = new SingleLinkedList<String>(c2); System.out.println("初始数据:" + s1.display()); s1.add("a"); System.out.println("添加头节点后的数据:" + s1.display()); s1.add(5, "f"); System.out.println("添加头节点后再在第6位插入后数据:" + s1.display()); // 补集:属于全集U不属于集合A的元素组成的集合称为集合A的补集 System.out.print("集合A:" + s1.display()); s1.intersection(c2, s1); System.out.println(",集合B:" + s2.display() + ",集合A和集合B的交集:" + s1.display()); } }
测试效果图:
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python 求两个矩阵的交集、并集和补集
2020-08-15 19:38:18python 求两个矩阵的交集、并集和补集 https://blog.csdn.net/u012759006/article/details/89642025?utm_medium=distribute.pc_relevant_t0.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.edu_weight&depth...python 求两个矩阵的交集、并集和补集
https://blog.csdn.net/u012759006/article/details/89642025?utm_medium=distribute.pc_relevant_t0.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.edu_weight&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant_t0.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.edu_weight
1、求交集
a = [val for val in b if val in c]
2、求并集
a = np.array(list(set(b).union(set©)))
3、求补集
a = np.array(list(set(b) - set©))
Python中numpy数组的拼接、合并https://blog.csdn.net/qq_39516859/article/details/80666070?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-utm_term-4&spm=1001.2101.3001.4242
python 批量合并Excel表格数据https://blog.csdn.net/weixin_38819889/article/details/101681925?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522159749035019725219922712%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334.pc%255Fall.%2522%257D&request_id=159749035019725219922712&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2allfirst_rank_ecpm_v3~pc_rank_v3-1-101681925.pc_ecpm_v3_pc_rank_v3&utm_term=python+%E8%A1%A8%E6%A0%BC%E7%9A%84%E5%90%88%E5%B9%B6+%E5%8E%BB%E9%87%8D%E5%A4%8D&spm=1018.2118.3001.4187
python 合并多张excel 处理重复数据https://blog.csdn.net/ronando_lu/article/details/75282244?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-OPENSEARCH-2.edu_weight&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-OPENSEARCH-2.edu_weight
利用Python实现csv文件的合并和去重https://blog.csdn.net/u012735708/article/details/83989842?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522159749055019724848322357%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334.pc%255Fall.%2522%257D&request_id=159749055019724848322357&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2allfirst_rank_ecpm_v3~pc_rank_v3-1-83989842.pc_ecpm_v3_pc_rank_v3&utm_term=python+%E8%A1%A8%E6%A0%BCcsv%E7%9A%84%E5%90%88%E5%B9%B6+%E5%8E%BB%E9%87%8D%E5%A4%8D&spm=1018.2118.3001.4187
[Python]python对csv去除重复行 python 2020.2.11https://blog.csdn.net/weixin_43847567/article/details/104854111?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.edu_weight&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.edu_weight
用pandas库的.drop_duplicates函数
代码如下:
1 import shutil
2 import pandas as pd
3
4
5 frame=pd.read_csv(‘E:/bdbk.csv’,engine=‘python’)
6 data = frame.drop_duplicates(subset=[‘名称’], keep=‘first’, inplace=False)
7 data.to_csv(‘E:/baike.csv’, encoding=‘utf8’).drop_duplicates有三个参数
DataFrame.drop_duplicates(subset=None, keep=‘first’, inplace=False)
如subset=[‘A’,‘B’]去A列和B列重复的数据
参数如下:
subset : column label or sequence of labels, optional
用来指定特定的列,默认所有列
keep : {‘first’, ‘last’, False}, default ‘first’
删除重复项并保留第一次出现的项
inplace : boolean, default False
是直接在原来数据上修改还是保留一个副本Pandas重复值处理函数drop_duplicates()
https://blog.csdn.net/W_weiying/article/details/80394036
https://blog.csdn.net/W_weiying/article/details/80231896Python-pandas中的函数(列表拼接,更改行列名称,选取特定数据等)
python numpy数组求多个筛选条件的结果的交集和并集https://blog.csdn.net/spring_willow/article/details/80779749?utm_source=blogxgwz2
python pandas 更改DataFrame的行名或列名https://blog.csdn.net/weixin_43745169/article/details/89306686?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.edu_weight&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.edu_weight
NumPy与Pandas之间的区别?
https://blog.csdn.net/qq_41909938/article/details/93863588?utm_medium=distribute.pc_feed_404.none-task-blog-BlogCommendFromBaidu-2.nonecase&depth_1-utm_source=distribute.pc_feed_404.none-task-blog-BlogCommendFromBaidu-2.nonecasNumPy中的ndarray用于处理多维数值型数组,重点在于进行数值运算,无索引 *Pandas中的Series类似于DataFrame的子集,DataFrame中的每一列都可以看作是一个Series,有索引,方便进行数据的查询,筛选,所以Pandas重点在于进行数据分析 在数学与统计方法上,NumPy中的ndarray只能进行数值型统计,而Pandas中的DataFrame既可以进行数值型,也可以进行非数值型统计。基于可以容纳不同的数据类型而定
1.NumPy
数值型,重点在于进行矩阵运算
ndarray所有元素的类型相同,存储元素时内存可以连续;Python里list中的元素类型任意,只能通过寻址方式找到下一个元素 ndarray矩阵结构与matlab或者C++或者fortran都很不一样,没有行优先或者列优先的概念 ndarray支持并行化运算(向量化运算),类似于Matlab Numpy底层使用C语言编写,内部解除了GIL(全局解释器锁),其对数组的操作速度不受Python解释器的限制,效率远高于纯Python代码 pansdas是基于Numpy的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas提供了大量快速便捷地处理数据的函数和方法。使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。 参看书:Series是一种类似于一维数组的对象,它由一组数据(各种NumPy数据类型)以及一组与之相关的数据标签(即索引)组成。**小规模数据** 类似于一维数组,索引对象的数据类型是一致的 有了索引标签,方便实际问题中进行信息提取与筛选 python字典类型的数据可以直接给Series对象 Series可以运用ndarray或字典的几乎所有索引操作和函数,融合了字典和ndarray的优点。 DataFrame就是按照column和index组织起来的数据集合,类似于excel表格,也类似于基本的database结构。DataFrame是一个表格型的数据结构,它含有一组有序的列,每列可以是不同的值类型(数值、字符串、布尔值等)。DataFrame既有行索引也有列索引,它可以被看做由Series组成的字典(共用同一个索引)。
Series类似于DataFrame的子集,从上表可以看出,每一列都对应这一个Series
Python numpy,scipy,pandas,sklearn 这些库的区别是什么?https://blog.csdn.net/weixin_35702861/article/details/83181649?utm_medium=distribute.pc_relevant_t0.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.edu_weight&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant_t0.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.edu_weight
Scipy库构建于NumPy之上,提供了一个用于在Python中进行科学计算的工具集,如数值计算的算法和一些功能函数,可以方便的处理数据。主要包含以下内容:统计 优化 集成 线性代数 傅里叶变换 信号和图像处理
简述Python的Numpy,SciPy和Pandas,Matplotlib的区别https://blog.csdn.net/vict_wang/article/details/84744986?utm_medium=distribute.pc_relevant_t0.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.edu_weight&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant_t0.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.edu_weightScipy:
方便、易于使用、专为科学和工程设计的Python工具包.它包括统计,优化,整合,线性代数模块,傅里叶变换,信号和图像处理,常微分方程求解器等等。基本可以代替Matlab,但是使用的话和数据处理的关系不大,数学系,或者工程系相对用的多一些。
https://blog.csdn.net/SecondRound93/article/details/106619185?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-5.edu_weight&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-5.edu_weight
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交集、并集和补集(阿里大数据系列)
2020-05-14 17:10:54本文为您介绍UNION、UNOIN ALL、UNION DISTINCT并集,INTERSECT、INTERSECT ALL、INTERSECT DISTINCT交集,EXCEPT、EXCEPT ALL、EXCEPT DISTINCT补集等SQL语法。 语法格式 select_statement UNION ALL select_... -
求两个列表的交集、并集和补集
2021-01-13 22:22:481、求交集 a = [3, 4, 5, 6] b = [1, 4, 6, 8] #以下几种方法是等效的 results_1= [x for x in b if x in set(a)] print('results_1:',results_1) results_2= list(set(a) & set(b)) print('results_2:',results... -
grep和map计算两个集合交集、并集、补集
2019-09-28 14:41:19######################################## 用grep 和map 获取两个列表的交集并集、补集#######################################my @a=("a","b","c","d","e");my @b=("b","g","f","e");print "列表a数... -
Java List的交集,并集和补集
2014-01-02 22:46:212个List: A和B,各自的size()都是几万的级别,有什么算法可以高效地计算出它们的交集,并集和补集 以并集为例,很容易想到下面的算法: A.removeAll(B); A.addAll(B); 但是实验发现,removeAll和addAll效率... -
集合:求A、B两个集合的交集、并集和补集的代码(C语言)
2013-10-21 14:59:18集合:求A、B两个集合的交集、并集和补集的代码(C语言) #include #define N 100 main(){ int a[N],b[N],c[N],d[N]; int aa[N],bb[N]; int i,j,k=1; int x=1,y=1,z; int m,n; int flag; printf(... -
【Matlab】如何简单实现数组间交集,并集和补集?
2020-05-31 17:10:05还在自己写算法?直接调用官方函数就完事了! 【数组间交集】 C = intersect(A,B) 【数组间并集】 C = union(A,B) 【数组间补集】 C = setdiff(A,B) -
大数据集合求交集_高一数学第一次月考内容复习之集合的交集并集与补集
2021-01-15 12:38:37这次课程我们来为大家复习一下集合中的交集和并集,还有补集,到底考试的时候是怎么进行考察的呢?基本概念只有两个集合以上才能进行交集,并集和补集的求解,一个集合不会进行交集,并集和补集的运算。交集:顾名..... -
2 字符串求交集_高一数学第一次月考内容复习之集合的交集并集与补集
2021-01-13 21:44:47这次课程我们来为大家复习一下集合中的交集和并集,还有补集,到底考试的时候是怎么进行考察的呢?基本概念只有两个集合以上才能进行交集,并集和补集的求解,一个集合不会进行交集,并集和补集的运算。交集:... -
oracle 集合运算--交集、并集、补集、差集
2018-01-03 11:47:00集合运算就是将多个结果集组合成一个结果集,其包括: INTERSECT (交集),返回两个查询共有的记录。【A∩B 只取A和B相同的部分,只取一次】 UNION ALL (并集),返回各个查询的所有记录,包括重复记录... -
输入集合A、B和全集C,求两集合的交集、并集、补集、差集
2010-12-04 17:38:00//输入集合A、B和全集C,求两集合的交集、并集、补集、差集 /* 并集:以属于A或属于B的元素为元素的集合成为A与B的并(集) 交集: 以属于A且属于B的元素为元素的集合成为A与B的交(集) 差:以属于A而不... -
python交集和补集的符号_python的交集、并集、差集
2020-11-30 02:58:02_': a_list = [1, 2, 3, 4, 5] b_list = [1, 4, 5] ret_list = list(set(a_list)^set(b_list)) print(ret_list) 执行结果: 注:此方法中,两个list中的元素不能为字典 ②并集 if __name__ == '__main__': a_list = ... -
利用linux命令sort和uniq求两个文件的交集并集和补集
2015-09-14 10:23:28给定两个文件 a.txt 和 b.txt ,每行是一个记录(假设没有重复),要求输出两集合的交集、并集、差集,输出的结果只包括唯一项。交集定义为同时出现在两个文件中的记录项,并集定义为出现在任何一个文件中的记录项,... -
#2 javascript深入浅出--数组的交集、并集、差集和补集
2018-09-02 20:50:15一、交集、并集、差集和补集的概念 注意:在集合论和数学的其他分支中,存在补集的两种定义:相对补集和绝对补集。 1、相对补集 若A 和B 是集合,则A 在B 中的相对补集是这样一个集合:其元素属于B但不属于A,B -... -
集合的交集、并集、补集、差运算的文件迅速处理
2018-11-27 16:53:45【实验目的】掌握用计算机求集合的交、并、差和补运算的方法。 【实验内容】编程实现集合的交、并、差和补运算。 【实验原理和方法】 (1)用数组A,B,C,E表示集合。输入数组A,B,E(全集),输入数据时要求... -
python中交集并集用什么符号表示_python交集和补集的符号_python数组并集交集补集...
2021-01-29 04:50:59并集a = ["a", "b", "c", "d"]b = ["b", "e"]c = ["a", "b", "c", "d", "e"]# 并# 合并数组a.extend(b)# 去重array = list(set(a))print(array)# 第二种方法array = list(set(a)|set(b))print(array)打印结果:['c',... -
linux: 多个文件内容(交集,并集,补集,单词个数统计)
2018-08-04 15:29:44原文件如下: 问题如下: 统计两个文件中,单词... 求出文件b 和 (文件a 交集 文件b) 的补集 1,统计单词频数 2,统计ip频数 3,求出两个文件的交集 4,求出文件b (补集) (文件a 交集 文件b) ...