Mice

前言 今天虎哥出题变简单了，今天本来可以写对三个题，但是 \(T2\) 由于没看题目，改了一个地方就过了， \(T3\) 还把数组开小了，导致最后少拿了超级多的分。现在后悔也没用了，吸取教训吧，看题： NO.1 狡猾的商人 该题与题库中 \(How\ Many\ Answers\ Are\ Wrong\) 是一样的。 题目描述 刁姹接到一个任务，为税务部门调查一位商人的账本，看看账本是不是伪造的。 账本上记录了 \(n\) 个月以来的收入情况，其中第 \(i\) 个月的收入额为 \(A_i(i=1,2,3...n-1,n)\) 。当 \(A_i\) 大于 \(0\) 时表示这个月盈利 \(A_i\) 元，当 \(A_i\) 小于 \(0\) 时表示这个月亏损 \(A_i\) 元。所谓一段时间内的总收入，就是这段时间内每个月的收入额的总和。 刁姹的任务是秘密进行的，为了调查商人的账本，她只好跑到商人那里打工。她趁商人不在时去偷看账本，可是她无法将账本偷出来，每次偷看账本时她都只能看某段时间内账本上记录的收入情况，并且她只能记住这段时间内的总收入。 现在，刁姹总共偷看了 \(m\) 次账本，当然也就记住了 \(m\) 段时间内的总收入，你的任务是根据记住的这些信息来判断账本是不是假的。 输入格式 第一行为一个正整数 \(w\) ，其中 \(w < 100\) ，表示有 \(w\)

　　 运动延缓大脑衰老，可以通过一种肝脏分泌的 Gpld1 蛋白质来解释。 　　发表在《科学》最新一期上的研究，从血浆物质变化的视角，展示出运动对大脑和认知的益处。这项研究来自加州大学旧金山分校。 　　“如果有一种药能像运动一样，让大脑获益，每个人都会服用。现在，我们的研究表明，至少一部分益处在未来某一天可以通过药片实现。”研究的通讯作者索尔·维莱达（Saul Villeda）说。 　　图｜研究论文（来源：Science ） 　　搜索结果 网络搜索结果 实验：从运动的老鼠采血，输给静坐的老鼠 　　对老鼠和人类而言，随年龄增长，大脑功能衰退，重要的现象就是空间记忆能力下降。研究者将用于实验的老鼠分为两组，一组在转轮中运动六周，另一组静坐六周。 随后，给老鼠们安排的任务是：在充满浑浊的水的池子中寻找到一个隐藏的平台。结果，不运动的老鼠需要花更多的时间。 　　另一项实验中，研究者选用衰老的老鼠，一组运动七周，另一组不运动。从前者身上采集血浆，输入后者体内。 血浆治疗四个星期后，不运动的老鼠也能很快完成寻找平台的任务了，而且水平和运动的老鼠差不多。 研究者检查了老鼠的脑部。对于被输血的老鼠，在海马体这一区域，新生神经元大约增加了两倍。运动老鼠脑部也有类似现象。 　　 　　视频｜该项研究的基本原理介绍（来源：USCF 官网） 　　通过分析血液，研究者在 30 多种蛋白质（其中 19

单位： 上海中医药大学 蚌埠医学院 上海交通大学附属第六人民医院 夏威夷大学癌症中心 第二军医大学 技术： 非靶向代谢组学，16S rRNA测序技术 一、 概述： 本研究对小鼠进行高脂饮食，根据体重增长率将其分为易胖类小鼠(OP)和不易胖小鼠(OR)。通过气相质谱对其血浆代谢物进行分析，同时利用16S rRNA测序的方法对其肠道微生物进行测序分析。在Con，OP，OR共鉴定到60种差异代谢物，其中27种是OP相关的。这些差异代谢物重要集中于糖酵解、脂质和氨基酸代谢、TCA循环等。在肠道研究中，OP小鼠的肠道菌群与OR或Con小鼠显著不同。其厚壁菌门和拟杆菌门的比值下降，而变形菌门的比重上升。其外还发现，OP小鼠肠道菌群的变化与一些差异血浆代谢物具有显著相关性。OP小鼠中的 Parasutterella 与大部分代谢物相关，暗示其在肥胖中可能具有重要作用。OP小鼠表现出的代谢物差异和肠道菌群差异，以及二者之间的关联性将有助于我们对肥胖形成的机理认识。 二、 研究背景： 肥胖是许多代谢类疾病的主要风险因素。研究发现，肠道菌群调节的失衡会导致肥胖以及肥胖相关的代谢疾病的形成。在研究肥胖机理时，我们通常将对高脂饮食诱导肥胖敏感的表型称为易胖（OP）表型，不敏感的表型为不易胖（OR）表型。之前结合转录组学和代谢组学的研究表明，两种表型在肝脏、血浆以及尿液样本中的基因表达

题目难度：三颗半星 题目大意：给出N个老鼠的体重，然后每K个一组，拿出每组重量最重的继续比较，然后给相应的老鼠排名。 题目坑点：看完题目感觉不难，但是到了排名的时候，困扰了很久，一直以为像之前的模拟题，算出每个老鼠的排名，最后再遍历一遍就好，但是完全不是这样。 这里轮的概念，需要用到队列，即先所有的老鼠进队，然后挨个出队，每出队K个老鼠，就将已经出队的K个老鼠中最重的那个序号继续进队，这里还有一个我没有想到的点就是，出队之后的老鼠，就等于当前分组数加一。仔细一想，确实是这样，因为分成了若干组，每个组需要给出一个最大的，因而这几个的排名就占了当前的分组数，因此，剔除出队的排名自然就是当前的组数+1。 代码如下：（完全是抄的算法笔记。。。害臊） #include < iostream > #include < stdlib . h > #include < queue > #include < stack > #include < algorithm > #include < map > #include < cstring > using namespace std ; typedef struct { int weight , rank ; } Mouse ; Mouse mice [ 1005 ] ; int main ( ) { int N , step ; cin >> N

Mice and Rice is the name of a programming contest in which each programmer must write a piece of code to control the movements of a mouse in a given map. The goal of each mouse is to eat as much rice as possible in order to become a FatMouse. First the playing order is randomly decided for N​P​​ programmers. Then every N​G​​ programmers are grouped in a match. The fattest mouse in a group wins and enters the next turn. All the losers in this turn are ranked the same. Every N​G​​ winners are then grouped in the next match until a final winner is determined. For the sake of simplicity, assume

可以将文章内容翻译成中文,广告屏蔽插件可能会导致该功能失效(如失效，请关闭广告屏蔽插件后再试): 问题: I am really baffled about why my imputation is failing in R's Mice 2.22 package. I am attempting a very simple operation with the following data frame: > dfn a b c d 1 0 1 0 1 2 1 0 0 0 3 0 0 0 0 4 NA 0 0 0 5 0 0 0 NA I then use mice in the following way to perform a simple mean imputation: imp <- mice(dfn, method = "mean", m = 1, maxit =1) filled <- complete(imp) However, my completed data looks like this: > fill a b c d 1 0.00 1 0 1 2 1.00 0 0 0 3 0.00 0 0 0 4 0.25 0 0 0 5 0.00 0 0 NA Why am I still getting this trailing NA? This is the

1 options(stringsAsFactors = F ) 2 rm(list = ls()) 3 library(Seurat) 4 library(dplyr) 5 library(ggplot2) 6 library(Hmisc) 7 library(pheatmap) 8 #读入数据 9 10 11 #合并gene去batch 12 expr_1 <- readRDS("C:/Gu_lab/PA/result/pipline_results/P1_normal/expr.RDS") 13 expr_1 <- RenameCells(expr_1,add.cell.id = "P1",for.merge = T ) 14 expr_8 <- readRDS("C:/Gu_lab/PA/result/pipline_results/P8_normal/expr.RDS") 15 expr_8 <- RenameCells(expr_8,add.cell.id = "P8",for.merge = T ) 16 expr_all_P1_P8_nobatch <- FindIntegrationAnchors(c(expr_1,expr_8)) 17 expr_all_P1_P8_nobatch <- IntegrateData(anchorset = expr_all_P1

动态IP地址（Dynamic IP）指的是在需要的时候才进行IP地址分配的方式。动态IP地址和静态IP地址是对应的。。所谓动态就是指当你每一次上网时，电信会随机分配一个IP地址，静态指的是固定分配一个IP地址，每次都用这一个地址。 　　由于IP地址资源很宝贵，因此大部分用户上网都是使用动态IP地址的，比如通过Modem、ISDN、ADSL、有线宽频、小区宽频等方式上网的计算机，都是在每次上网的时候临时分配一个IP地址。 　　静态IP地址与动态IP地址的比较和应用 　　在小型网络中，因为计算机数量不多，网络管理员一般采用手工分配IP地址的方法为每台计算机分配静态IP地址，而随着网络不断扩展，应用领域不断扩大，网络在企业中的应用日益普及，发展到中、大型网络，计算机的数量往往会有几百台，甚至成千上万台，这种方法就不太适用了。如果一定要采用静态IP地址分配方法，不但会给网络管理和使用者带来很多不便，电脑使用者每到一个地方想上网必须先配置计算机网络参数（IP地址、子网掩码、网关、DNS），而且还容易发生IP地址冲突等问题，造成机器不能正常使用。因此，这就需要寻求一种高效可靠的IP地址管理方式，于是就出现了DHCP。DHCP是Dynamic Host Configura TI on Protocol的缩写，也叫动态主机配置协议。DHCP是TCP/IP通信协议中