7-2 寻找大富翁

7-2 寻找大富翁 分数 25 全屏浏览题目 切换布局 作者 陈越 单位 浙江大学 胡润研究院的调查显示，截至2017年底，中国个人资产超过1亿元的高净值人群达15万人。

PTA 7-2 符号配对（20 分）

7-2 符号配对（20 分） 请编写程序检查C语言源程序中下列符号是否配对：/*与*/、(与)、[与]、{与}。 输入格式: 输入为一个C语言源程序。

7-2 树种统计 (20 分)

本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/102924532 7-2 树种统计 (20 分) 随着卫星成像技术的应用，自然资源研究机构可以识别每一棵树的种类

7-2 到底有多二

本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/96301355 7-2 到底有多二 一个整数“犯二的程度”定义为该数字中包含2的个数与其位数的比值 输入样例： -13142223336 输出样例： 81.82% 鸣谢安阳师范学院段晓云老师和软件工程五班李富龙同学补充测试数据！

PTA 7-2 找奇葩 (20 分)

在一个长度为 n 的正整数序列中，所有的奇数都出现了偶数次，只有一个奇葩奇数出现了奇数次。你的任务就是找出这个奇葩。

服务迁移导致数据差异

通常，数据迁移包括以下几步： 网站根目录打包迁移，例如public_html这样的目录。 数据库迁移，通过phpmyadmin或者navicat之类的，把mysql数据复制到新的服务器上面。 一些用户，在系统上面新建了一部分数据，这部分新的数据，一部分存放在A里面，一部分存放在B里面。很自然，我必须得让B里面的数据是最新的，于是我需要去复制A里面的新数据到B里面去。 因为A\B都有新数据，结果部分数据的ID冲突了。 ID冲突不要紧，insert的时候不要给ID，让B系统重新生成ID就好。但是这样又引入一个新的问题，数据表里面的ID有关联，新ID丢失了原来的关联。 解决方案 为了解决这个问题，复制A的新数据到B的时候，先给两边临时保存一下他们各自的ID，例如用temp_pid。 # 备份关联id UPDATE `posts` SET temp_pid = pid 然后我们就可以根据这个temp_pid恢复新增数据的各种关联。

PTA 7-2 方阵循环右移

PTA 7-2 数字之王 (20 分)

的每个数的各位数的立方相乘，再将结果的各位数求和，得到一批新的数字，再对这批新的数字重复上述操作，直到所有数字都是 1 位数为止。这时哪个数字最多，哪个就是“数字之王”。

数据湖与数据仓库：主要差异

问题4：数据库不仅仅是数据仓库的重访吗？ 我们中的一些人更多地了解了数据湖，特别是在过去的六个月里。 它还突出了数据仓库和数据湖之间的一些主要差异。这绝不是一个详尽的清单，但它确实使我们超越了这个“在那里，做到了”的心态： ? 我们来简单的看看每一个： 数据。 数据仓库仅存储已建模/结构化的数据，而数据库不包含数据。它将其存储为全结构化，半结构化和非结构化的。[看我的大数据是不是新的图形。数据仓库只能存储橙色数据，而数据湖可以存储所有的橙色和蓝色数据。] 在将数据加载到数据仓库之前，我们首先需要给它一些形状和结构，即我们需要对其进行建模。这就是所谓的写模式。有了数据湖，您只需按原样加载原始数据，然后在准备好使用数据时，就是在给定数据的形状和结构时。 尽管数据仓库和数据库都是存储库，但数据仓库不是数据仓库2.0，也不是数据仓库的替代品，这一点很重要。 所以要回答这个问题 - 数据仓库不仅仅是数据仓库吗？- 我的意思是否定的。数据湖不是数据仓库。

7-2 冒泡法排序 (30分)

7-2 冒泡法排序 (30分) 将N个整数按从小到大排序的冒泡排序法是这样工作的：从头到尾比较相邻两个元素，如果前面的元素大于其紧随的后面元素，则交换它们。

7-2 冒泡法排序 (30分)

将N个整数按从小到大排序的冒泡排序法是这样工作的：从头到尾比较相邻两个元素，如果前面的元素大于其紧随的后面元素，则交换它们。通过一遍扫描，则最后一个元素必定是最大的元素。然后用同样的方法对前N−1个元素进行第二遍扫描。依此类推，最后只需处理两个元素，就完成了对N个数的排序。

PTA 7-2 列车调度（25 分）

7-2 列车调度（25 分） 火车站的列车调度铁轨的结构如下图所示。 两端分别是一条入口（Entrance）轨道和一条出口（Exit）轨道，它们之间有N条平行的轨道。

7-2 歌唱比赛计分 (15分)

7-2 歌唱比赛计分 (15分) 设有10名歌手(编号为1-10)参加歌咏比赛，另有6名评委打分，每位歌手的得分从键盘输入，计算出每位歌手的最终得分(扣除一个最高分和一个最低分后的平均分)，最后按最终得分由高到低的顺序输出每位歌手的编号及最终得分

PTA 7-2 数字之王 (20 分)

的每个数的各位数的立方相乘，再将结果的各位数求和，得到一批新的数字，再对这批新的数字重复上述操作，直到所有数字都是 1 位数为止。这时哪个数字最多，哪个就是“数字之王”。

PTA 7-2 找奇葩 (20 分)

在一个长度为 n 的正整数序列中，所有的奇数都出现了偶数次，只有一个奇葩奇数出现了奇数次。你的任务就是找出这个奇葩。

HiChIP 数据分析: 差异 Loop 检测

差异 Loop 检测 为了识别由于热休克导致的染色质 3D 构象中的变异，我们将使用 R 包 diffloop 进行差异分析，该包实现了两种策略来评估可变 DNA Loop的显著性：负二项回归（来自 edgeR 借助 loopMetrics 函数，我们可以评估所施加过滤步骤的影响： 一旦保留显著Loop，便可进行差异分析；由于仅有两组（NT 和 HS），可直接使用基于 edgeR 的 quickAssoc 函数 本例以 1% FDR 为阈，得到 6477 条显著差异Loop，其中 4696 条在热休克后增强，1781 条减弱： nt_hs_Rad21_res_sig <- topLoops(nt_hs_Rad21 _res, FDR=0.01) dim(nt_hs_Rad21_res_sig) 最后，我们将这些显著差异Loop以制表符分隔格式写出；summary 函数先把 “loop” 对象转成 data.frame

RNA-seq数据差异表达分析

分析转录组测序数据时，通常使用p值/q值和foldchange值来衡量基因的差异的表达水平。目前，大家普遍都认为转录组数据的read counts（即基因的reads数量）符合泊松分布。 几个用于差异表达分析的R包如DESeq2和edgeR等，都是基于负二项分布模型设计的，整体而言结果相差不大。Limma包也可以用来分析RNA-seq数据，但主要用于分析芯片数据，现在用的人不多了。 当然如果用泊松分布来做差异表达分析的话，也存在缺点，可能会忽视生物学样本间的个体差异。 这里，我将RNA-seq数据差异表达分析大体分为差异表达基因鉴定和后续分析两个部分。 ? 01 差异表达基因鉴定 首先准备好软件的输入数据：表达矩阵（counts/FPKM/RPKM等），文件名为count_test.txt。 具体格式如下： ? 1 DESeq2 DESeq2要求的输入数据是raw count，无需对数据进行标准化处理，如FPKM/TPM/RPKM等。

7-2 神奇字符串 (30 分)

本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/101472572 7-2 神奇字符串 (30 分) 神奇字符串的定义为: 只含有1和2, 输入格式: 第一行输入一个T，代表数据组数 接下来的T行，输入N 1 <= N <= 100000 输出格式: 对每一组输入，在一行中输出前N位中1的个数。

7-2 英文单词排序 (25 分)

本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/97651417 7-2 英文单词排序 (25 分) 本题要求编写程序，输入若干英文单词，对这些单词按长度从小到大排序后输出

【数据架构】数据网格与 Data Fabric：了解差异

但对您来说幸运的是，某些模式已经出现，可以帮助您处理数据路径，包括数据编织和数据网格。 乍一看，数据编织和数据网格概念听起来非常相似。 毕竟，网格通常由一种织物制成，它们都是可延展的物品，可以放在物体上——在这种情况下，您的 IT 系统会受到不断增长的数据挤压。 但这两种方法存在根本差异，因此值得花一些时间来了解它们的差异。 ，组织可以为不同的数据源和下游消费者（包括数据管理员、数据工程师、数据分析师和数据科学家）带来某种统一管理。 数据网格 虽然数据网格旨在解决许多与数据编织相同的问题，即在异构数据环境中管理数据的困难，但它以完全不同的方式解决问题。 但是，也有一些差异需要考虑。 根据 Forrester 的 Yuhanna 的说法，数据网格和数据编织方法之间的主要区别在于 API 的访问方式。