问题标签 [set-union]

我有一个超边的二维向量以及一个邻接列表。我必须找到hyperEdges[i].size()向量的并集，但我只能找到两个向量的并集。我可以对下面的代码进行哪些改进来做到这一点？我想将联合存储到新声明的二维向量中connectedEdges

例子 ： {1,2,4,6,8}

{1,2,3,5,6}

{1,4,7,13,15}

这三组的并集应该是{1,2,3,4,5,6,7,8,13,15} 但是我的程序返回{1,2,3,4,5,6,8}

我正在尝试使用 set_union 获得 4 个数组的联合。这是我到目前为止的代码：

当我运行代码时，我得到以下输出：

因此，setA and setB作品的联合与setC and setD. 但是，当我尝试获得所有集合的并集时，它不起作用！我猜最后 5 个值finalUnion是地址字段，但如何删除它们？另外，工会本身是不正确的，我不明白为什么。

我有一本类似于以下内容的字典：

我想合并所有至少有一个共同元素的键，结果。例如，生成的字典应如下所示：

请注意 key2 是如何被消除的。被淘汰的是key1还是key2都没有关系。我只能识别重复，但不知道如何以迭代方式合并它们。谢谢

我有一张地图，其中的值是整数集。我想要做的是以尽可能最好的方式（仅使用 Java API 会很棒）所有整数集的联合。

到目前为止我的想法是遍历地图的 values() 并手动添加到大集合中：

由地图支持的工会收藏也很棒。不幸的是，我被 Java 7 困住了。

我有一个列表列表。我的目标是检查任何一个子列表是否与其他子列表有任何共同点（不包括要比较的第一个索引对象）。如果它有任何共同点，那么统一这些子列表。

例如，对于这个例子，我的最终答案应该是这样的：

我可以理解我应该将子列表转换为集合，然后使用 union() 和 intersection() 操作。但我坚持的是如何比较每个集合/子列表。我无法在列表上运行循环并一一比较每个子列表，因为列表的内容将被修改，这会导致错误。

我想知道是否有任何有效的方法来比较所有子列表（转换为集合）并获得它们的联合？

我在 R 中有多个数组。每个数组都有以下结构
：维度名称是字符。
b.数组中的值是每个字符的频率。

我想将这些数组组合成一个，以便保留每个字母的频率。
期望的输出：

如何才能做到这一点？

这是输入：

输出应该是：

我尝试使用set().union(x)，但这是我得到的错误：

我想知道如何对联合 A 和 B 减去列表的元素进行补充。有这样做的功能吗？

我是 LISP 的初学者。我在 lisp 中使用clisp。ubuntu我在 lisp 中有一个代码来对两个列表执行联合操作。逻辑是正确的。但是遇到了一个错误：

*** - APPEND: A proper list must not end with T

我的代码是：

我需要帮助！谢谢。

考虑以下几组概率（这三个事件并不相互排斥）：

• 0.05625 成功，0.94375 失败
• 0.05625 成功，0.94375 失败
• 0.05625 成功，0.94375 失败

我如何计算至少一个事件发生的概率（即联合）？

如果可能的话，我更喜欢一个通用的、独立的解决方案，它也可以处理 4 个或更多事件。在这种情况下，我正在寻找的答案是：

我的问题最终比标题更广泛，因为我正在寻找可以计算并集、交集( 0.05625*0.05625*0.05625 = 0.0001779785)、没有事件发生( 1 - 0.1594358 = 0.8405642) 或仅一个事件发生( 0.150300) 的概率的函数。换句话说，这个在线三事件联结计算器的 R 解决方案。我已经查看了这个prob包，但是对于这样一个简单的用例来说，它的接口似乎太复杂了。