combinations

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因此，我有兩個字符串列表。這些字符串由一個或多個不同字符的分類組合形成。字符不是全部在字母表中，但給出。假設所有可能的字符都是[A，B，C，D，E]，那麼這兩個列表就是這些元素的組合（在這種情況下從1到5）。實施例： list1 = [AB, AB, C] list2 = [ABC, CD, ABCDE, E] 沒有定義在每個列表中的元素的數量，但範圍可以從1至30，與一般的情況下爲10左

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分裂陣列成固定Ñ塊具有動態尺寸

我有一個數組說， var a = [1,2,3,4,5]; 其中欲分割成恰好n數塊，但具有在它的所有組合。實施例：當n=3應返回 combination1：[1],[2],[3,4,5] combination2：[1,2],[3,4],[5] combination3：[1,2,3],[4],[5] combination4：[1,2],[3],[4,5] combination5：[1],

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數組的所有組合，停在三個級別C＃

我想通過一個數組循環，並獲得每個可能的組合，但我需要它在三個級別後停止。例如： String[] arr = ["Service1", "Service2", "Service3", "Service4"]; 這是有可能存在超過四陣中，但是從這個例子，我想能夠產生以下組合：到目前爲止 Service1, Service2, Serivce3 Service1, Service2, Seriv

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從另一個詞典（Python）的所有組合創建詞典

有一個字典mydict與ID號作爲鍵和值一些字符串。我試圖讓所有其他值在mydict之間進行比較。然後，保存那些比較的結果在另一字典myresultsdict，其中每個鍵將持有該對相比 ID號和字符串比較作爲其值的實際結果。我知道如何通過itertools的組合來獲得組合，但是很難拼湊上面提到的myresultsdict。就本例而言，我使用簡單的編輯距離（Levenshtein.distanc

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SQL組計數條目與動態列數排序

SQL Server 2012.我想知道是否有人可以找出我有這個問題。我想找到人們訂購的所有不同組合。如果這個人購買了A和B，另一個訂購了B和A，我就不感興趣。我希望列的數量是動態的。訂單具有的最大行數。訂單 Order Row Art 1 1 A 1 2 B 1 3 C 2 1 A 2 2 B 3 1 C 3 2 D 4 1 A 4 2 B 5 1 B

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將數組拆分爲s個具有uniq元素的子集

給定一個數組[1,2,3,4,5]和數字s代表splits如何生成以下序列（希望我涵蓋了所有s的組合= 3）。它被排序的數組以及每個子集s必須至少包含1個元素。 s = 2 {1} {2, 3, 4, 5} {1, 2} {3, 4, 5} {1, 2, 3}, {4, 5} {1, 2, 3, 4}, { 5 } {1, 2, 3, 4, 5} s = 3 {1}, {2},

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查找所有可以給出目標平均值的數字組合

我有一組數字和給定的均值。我需要找到最有效的方式來找到這些數字的組合，這將給出目標的意思。 numbers<-c(8.05,7.59,5.52,6.73,8.01,7.44,7.35,7.42,6.05) target_mean<-7.34 我想用combn功能（combinat包），生成數字的所有可能的組合，然後找到辦法爲他們所有，看看哪些將匹配我的目標是說，但我想知道如果有一個更好的辦法

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在Java中查找數組中所有字符串的組合

我試圖找到數組中的字符串組合{"A","B","C"}而不重複，並且元素的順序應保留在子集中。所需的訂單是[["B","C"], ["A","C"], ["A","B"], ["A","B","C"], ["A"], ["C"], ["B"]]。我曾嘗試使用在此question中找到的答案編寫邏輯，並且發現元素的順序未保留。 public static Set <JSONArray> getCo

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有沒有簡單的方法從列表中提取特定的值組合？

我在列表中有幾個（命名）載體： data = list(a=runif(n = 50, min = 1, max = 10), b=runif(n = 50, min = 1, max = 10), c=runif(n = 50, min = 1, max = 10), d=runif(n = 50, min = 1, max = 10)) 我想玩弄依賴於從另一個陣列稱爲梳子行它們的不同組合：

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根據列的非定向組合選擇行

我想根據前兩列中的值的組合來選擇數據框第三列中的最大值。我的問題類似於this one但我找不到實現我需要的方法。編輯：示例數據更改爲使列名更明顯。下面是一些示例數據： library(tidyr) set.seed(1234) df <- data.frame(group1 = letters[1:4], group2 = letters[1:4]) df <- df %>% exp