LabVIEW-內插＆build cluster array
閱讀時間約 1 分鐘
基本上LabVIEW有內建了內/外插的VI
在Mathematics --> Interp & Extrap --> Interpolate 1D.VI
另外可以用Program-->Array裡的Interpolate 1D function
注意這function是不能做外插的
輸入原始資料範圍外的X, 會回傳Y array的邊緣點
這裡用到一個不常用的function: Index & Bundle Cluster Array
他的功能是
(1)從輸入的所有1D array裡取同index的element
(2)用這些element建立cluster
(3)再把這些cluster作成array
如果說array的size不一樣, 會以最小的為準
如下面程式碼, cluster array會有4個元素, 型態為cluster
每個cluster有X元素和Y元素各一
我們會在function裡看到另一個長得很像的function
Build Cluster Array, 功能是生成array的array
(1)把element或array轉換成cluster
(2)再把cluster合併成array
不同array的size可以不一致, 但資料型態必須一致
老實說，暫時想不到這function實際能怎麼用
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然而，要參與美國市場並不只是盲目跟隨標的這麼簡單，而是需要策略和方式，尤其對新手而言，除了選股以外還會遇到語言、開戶流程、Ap
題目敘述 Intersection of Two Arrays II
給定兩個輸入陣列，請找出兩個陣列交集的元素，並且依照出現次數輸出。
測試範例
Example 1:
Input: nums1 = [1,2,2,1], nums2 = [2,2]
Output: [2,2]
交集元素
題目敘述 Subarray Sums Divisible by K
給定一個整數陣列，請計算有幾個區間和能夠整除k的連續區間?
測試範例
Input: nums = [4,5,0,-2,-3,1], k = 5
Output: 7
NumPy（Numeric Python）是Python中用於科學計算的核心庫之一。它提供了高性能的多維陣列對象（即ndarray）以及用於處理這些陣列的各種函數和工具。
在NumPy中，有幾個常用的指令可以用來創建陣列
我們馬上來介紹 LAMBDA 函式的第一個輔助函式 MAKEARRAY！
題目已經給了依照起點升序排列好的區間陣列。
接下來新插入一個區間，插入後如果和原本的區間重疊，請把他們合併，要求我們輸出插入後的結果。
這是一個線性掃苗，所需時間為O(n)的演算法。
題目已經幫我們排序好區間順序，我們只要接著依序檢查區間、(假如有重疊的話)合併區間。
今天要來嘗試的是，如何不用好用的Array.map 方法，來實現 Array.map 的功能。
What is Array.map
map() 方法會建立一個新的陣列，其內容為原陣列的每一個元素經由回呼函式運算後所回傳的結果之集合。
簡單來說就是把陣列內的每一個值，個別跑函式，把新的值回傳出成
題目會給定一個陣列nums和一個目標值goal。計算子陣列總和=goal的數目有多少。演算法包含前綴和和字典的技巧，時間複雜度為O(n)，空間複雜度為O(n)。
NumPy 提供了一種 N 維數組類型 ndarray（N-dimensional array） ，它描述了相同類型的「數據類型」的集合。
多維數組： ndarray 是一個 N 維數組，其中 N 可以是任意整數。一維數組是向量，二維數組是矩陣
題目敘述
題目會給我們一個輸入陣列nums，和一個指定的k值。
請問，在輸入陣列nums中，有幾個子陣列的元素總合恰好為k ？
例如: nums = [1,2,3], k = 3
則有兩個子陣列的元素總合為3，分別是[1,2] 和 [3]
如果是第一次聽到或接觸前綴和prefix的同學
題目敘述
題目會給我們一組定義好的界面和需求，要求我們設計一個資料結構，可以滿足平均O(1)的插入元素、刪除元素、隨機取得元素的操作。
RandomizedSet() 類別建構子
bool insert(int val) 插入元素的function界面
bool remove(int val
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