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肥学
⚡算法题⚡面试题每日精进java算法数据结构
目录标题导读算法特训二十八天面试题点击直接资料领取导读肥友们为了更好的去帮助新同学适应算法和面试题,最近我们开始进行专项突击一步一步来。上一期我们完成了动态规划二十一天现在我们进行下一项对各类算法进行二十八天的一个小总结。还在等什么快来一起肥学进行二十八天挑战吧!!特别介绍小白练手专栏,适合刚入手的新人欢迎订阅编程小白进阶python有趣练手项目里面包括了像《机器人尬聊》《恶搞程序》这样的有趣文章
- 最超值的Mac——Mac mini
初心么么哒
你知道最超值的Mac是什么吗?自2005年以来,Macmini一直是Apple台式机产品线中的主要产品。最初推出是为了让对Mac好奇的Mac进入Apple生态系统的一种简单方式,现在新的AppleSiliconMacmini可能是任何寻找新Mac的人的最有吸引力的购买。什么是AppleSiliconMacmini?M1Macmini是Apple最小的台式电脑,同时也是最快的台式电脑之一。最新型号由
- 2024.9.14 Python,差分法解决区间加法,消除游戏,压缩字符串
RaidenQ
python游戏开发语言算法力扣
1.区间加法假设你有一个长度为n的数组,初始情况下所有的数字均为0,你将会被给出k个更新的操作。其中,每个操作会被表示为一个三元组:[startIndex,endIndex,inc],你需要将子数组A[startIndex…endIndex](包括startIndex和endIndex)增加inc。请你返回k次操作后的数组。示例:输入:length=5,updates=[[1,3,2],[2,4,
- Python算法L5:贪心算法
小熊同学哦
Python算法算法python贪心算法
Python贪心算法简介目录Python贪心算法简介贪心算法的基本步骤贪心算法的适用场景经典贪心算法问题1.**零钱兑换问题**2.**区间调度问题**3.**背包问题**贪心算法的优缺点优点:缺点:结语贪心算法(GreedyAlgorithm)是一种在每一步选择中都采取当前最优或最优解的算法。它的核心思想是,在保证每一步局部最优的情况下,希望通过贪心选择达到全局最优解。虽然贪心算法并不总能得到全
- 代码随想录Day 41|动态规划之买卖股票问题,leetcode题目121. 买卖股票的最佳时机、122. 买卖股票的最佳时机Ⅱ、123. 买卖股票的最佳时机Ⅲ
LluckyYH
动态规划leetcode算法数据结构
提示:DDU,供自己复习使用。欢迎大家前来讨论~文章目录买卖股票的最佳时机相关题目题目一:121.买卖股票的最佳时机解题思路:题目二:122.买卖股票的最佳时机II解题思路:题目三:123.买卖股票的最佳时机III解题思路总结买卖股票的最佳时机相关题目题目一:121.买卖股票的最佳时机[[121.买卖股票的最佳时机](https://leetcode.cn/problems/combination
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- 后端开发刷题 | 把数字翻译成字符串(动态规划)
jingling555
笔试题目动态规划java算法数据结构后端
描述有一种将字母编码成数字的方式:'a'->1,'b->2',...,'z->26'。现在给一串数字,返回有多少种可能的译码结果数据范围:字符串长度满足0=10&&num<=26){if(i==1){dp[i]+=1;}else{dp[i]+=dp[i-2];}}}returndp[nums.length()-1];}}
- 滑动窗口+动态规划
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算法动态规划算法
前言:分析这个题目的时候,就知道要这两个线段要分开,但是要保证得到最优解,那么我们在选取第二根线段的时候,要保证我们第一根线段是左边最优解并且我们选的两根线段的右端点一定是我们的数组的点(贪心思想)classSolution{public:intmaximizeWin(vector&prizePositions,intk){intn=prizePositions.size();vectormx(n
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1.直方图#直方图的绘制#语法格式:plt.hist(x,bins),其中x:数据集;bins:统计数据的分布区间importmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspd#导入文件excel=pd.read_excel('成绩.xlsx')#print(excel)#避免乱码plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']x=ex
- Prometheus运维六 PromQL查询语言详解及操作
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海阔凭鱼跃,天高任鸟飞Prometheus官网:https://prometheus.io/文章目录1.什么是PromQL?2.PromQL的基本使用2.1时间序列选择器2.1.1瞬时向量选择器2.2区间向量选择器2.2.1范围向量选择器2.2.2时间位移操作2.2.3使用聚合操作2.3标量和字符串3.PromQL操作符4.内置常用函数5.HTTPAPI操作PromQL6.使用建议1.什么是Pro
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【系统架构设计】系统的可靠性分析与设计可靠性概述系统故障模型系统配置方法组成结构功能与应用场景技术含量与成本系统可靠性可靠性概述这里有几个名词要做好区分,可靠度是某一个时间区间内能正常运行的概率;可用度是某一时刻可运行的概率;可维度是指系统失效后,在时间间隔内被修复的概率;平均无故障时间是从0时开始到故障发生时,系统的持续运行时间的期望值;平均故障修复时间就是字面意思;平均故障间隔时间是
- 【NO.72】LeetCode HOT 100—279. 完全平方数
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- 洛谷P2066 机器分配
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此题可用动态规划解决,首先进行阶段划分,可将解决问题的过程看作逐一为每家公司分配机器,因此按照已分配公司数量划分阶段,设变量i代表前i家公司。设计状态,设f[i][j]代表前i家公司分配j台设备能产生的最大盈利。确定决策为第i家公司分配多少设备,决策变量k范围0usingnamespacestd;inta[20][20],f[20][20],g[20][20];intn,m;voidprint(i
- 代码随想录算法训练营第46天 | LeetCode647.回文子串、 LeetCode516.最长回文子序列
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目录LeetCode647.回文子串1.动态规划2.双指针法LeetCode516.最长回文子序列LeetCode647.回文子串给你一个字符串s,请你统计并返回这个字符串中回文子串的数目。回文字符串是正着读和倒过来读一样的字符串。子字符串是字符串中的由连续字符组成的一个序列。思路:在回溯系列也做过求给定字符串的所有回文子串,那里求的是所有的划分结果,这里统计的是回文子串的数目,但是因为回溯本质上
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素数又称质数,是指除了1和它本身以外不能被其他整数整除的数。lower=int(input("输入区间最小值:"))upper=int(input("输入区间最大值:"))fornuminrange(lower+1,upper):ifnum>1:foriinrange(2,num):if(num%i)==0:breakelse:print(num)
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- 你知道什么是回调函数吗?
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- Leetcode面试经典150题-221.最大正方形
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解法都在代码里,不懂就留言或者私信classSolution{/**本题一看就是典型的动态规划,要找以每个点为右下角的正方形的面积,然后取最大的这个题要注意找规律,我找到的规律如下:1.以第一行为右下角的,因为正方形是边长相同的,所以第一行为右下角最大正方形只能是自己,自己是1就是1,不是1就是02.以第一列为右下角的也是一样。3.以普通位置为右下角的最大正方形,首先看自己是不是1,如果自己不是1
- 贪心算法day31|56. 合并区间、738. 单调递增的数字(整数与字符串的转换)、贪心刷题总结
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贪心算法day31|56.合并区间、738.单调递增的数字、贪心刷题总结56.合并区间738.单调递增的数字贪心刷题总结56.合并区间以数组intervals表示若干个区间的集合,其中单个区间为intervals[i]=[starti,endi]。请你合并所有重叠的区间,并返回一个不重叠的区间数组,该数组需恰好覆盖输入中的所有区间。示例1:输入:intervals=[[1,3],[2,6],[8,
- 学缠论难在哪里
快速学缠论
作为一名缠论实践者,学缠论到现在一晃10年有余,从开始的完全不懂到笔段入门,其后又是中枢背驰、区间套、多级别联立等等,开始缠的死去活来,到最后的融会贯通。所以很能理解学缠论的难处在哪里,下面就以我个人经验做一些罗列,不论对错欢迎板砖。开始学的时候笔和段,绕死了大部分的人。这些人有的放弃缠论,有的放弃笔段,用所谓的模糊笔来分解走势,结果因为没有一个统一的衡量标准,结果把自己搞得七荤八素,判断不了走势
- 【第0007页 · 数组】数组中重复的数据(如何实现数组的原地修改)
南星六月雪
南星六月雪的手札算法学习笔记c++leetcode
【前言】本文以及之后的一些题解都会陆续整理到目录中,若想了解全部题解整理,请看这里:第0007页·数组中重复的数据今天,我们来看一个在实际工作中运用不多,但是对于一些算法题还是有必要的奇技淫巧——数组的原地修改。下面我们将通过两道题目来学习这种技巧。【找到所有数组中消失的数】给你一个含n个整数的数组nums,其中nums[i]在区间[1,n]内。请你找出所有在[1,n]范围内但没有出现在nums中
- 【NO.5】LeetCode HOT 100—5. 最长回文子串
悬浮海
#LeetCodeHOT100leetcode算法5.最长回文子串
文章目录5.最长回文子串解题方法一:动态规划方法二:中心扩展5.最长回文子串5.最长回文子串给你一个字符串s,找到s中最长的回文子串。如果字符串的反序与原始字符串相同,则该字符串称为回文字符串。示例1:输入:s=“babad”输出:“bab”解释:“aba”同样是符合题意的答案。示例2:输入:s=“cbbd”输出:“bb”提示:1maxLength){maxLength=j-i+1;index=i
- 大二上学期详细学习计划
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本学习完成目标:项目:书籍:《mysql必知必会》《java核心技术卷》(暂时)加强JavaSE的学习,掌握Java核心Mysql+sql(把牛客上的那50道sql语句题写完)git+maven完成springboot项目(跟着黑马敲)对于每天的Java学习进行记录算法:刷题(多去刷cf上的题,每周15道)针对最近比赛薄弱的地方加强练习(图论,字符串,动态规划,搜索)cf先上1400,牛客和atc
- Leetcode 56 合并区间
SunnyQjm
合并区间题目给出一个区间的集合,请合并所有重叠的区间。示例1:输入:[[1,3],[2,6],[8,10],[15,18]]输出:[[1,6],[8,10],[15,18]]解释:区间[1,3]和[2,6]重叠,将它们合并为[1,6].示例2:输入:[[1,4],[4,5]]输出:[[1,5]]解释:区间[1,4]和[4,5]可被视为重叠区间。解答思路:首先对输入的区间数组进行排序;接着用两个指针
- 暑假训练总结
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不知不觉暑假就要这样结束了,这个假期主要在弄ACM了,但是由于家里原因并没有来学校参加集训,而是在家里跟着学知识点刷题做练习赛。编程作为计算机的基础以及入门知识,其重要性自然不用说,而且大一刚开始就是学算法,当时感觉编程挺感兴趣的,然后参加那个新生编程赛。刚开始接触到ACM也是在这次新生编程比赛上吧,当时听到学长对ACM的介绍后,感觉挺感兴趣的,再加上当时感觉编程也是挺有意思的,然后大一寒假就加入
- 综述论文“A Survey of Zero-Shot Learning: Settings, Methods, and Applications”
硅谷秋水
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该零样本学习综述,发表于ACMTrans.Intell.Syst.Technol.10,2,Article13(January2019)摘要:大多数机器学习方法着重于对已经在训练中看到其类别的实例进行分类。实际上,许多应用程序需要对实例进行分类,而这些实例的类以前没有见过。零样本学习(Zero-ShotLearning)是一种强大而有前途的学习范例,其中训练实例涵盖的类别与想分类的类别是不相交的。
- 复合Simpson求积算法-C++【可直接复制粘贴/欢迎评论点赞】
月白风清江有声
算法人工智能
背景复合Simpson求积算法是基于Simpson1/3法则的推广。Simpson1/3法则是一种数值积分方法,它通过将积分区间划分为多个小区间,并在每个小区间上采用一个二次多项式来逼近原函数,进而求得积分的近似值。复合Simpson求积算法则是将这种方法应用于整个积分区间,即将整个区间划分为多个小区间,并在每个小区间上分别应用Simpson1/3法则进行积分计算,最后将各小区间的积分结果相加得到
- 【Hot100】LeetCode—64. 最小路径和
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目录1-思路题目识别动规五部曲2-实现⭐64.最小路径和——题解思路3-ACM实现原题链接:64.最小路径和1-思路题目识别识别1:给一个二维数组grid,每次只能向下或者向右移动一步识别2:求移动到右下角的最小路径和动规五部曲求的是路径的和,与不同路径的区别在于是否加上当前grid[i][j]的值2-实现⭐64.最小路径和——题解思路classSolution{publicintminPathS
- 代码随想录算法训练营第三十九天| 62. 不同路径,63. 不同路径 II
零offer在手
算法动态规划图论
62.不同路径搞清楚dp[i][j]的定义推导出公式遍历顺序,从左到右,从上到下dp的初始化动态规划中如何初始化很重要!|LeetCode:62.不同路径_哔哩哔哩_bilibili《代码随想录》算法公开课开讲啦!快来打卡!本期视频的文字讲解版在「代码随想录」刷题网站:programmercarl.comGithub:https://github.com/youngyangyang04/leetc
- 2022-11-03
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一、每日感谢1、今天去体检,排队进医院的时候,结识了一位排在我后面的阿姨。阿姨68岁了,来做65岁以上福利体检。原本以为和不相熟的人没什么好说的,但不然,要看碰到的是谁。我和阿姨聊了二十分钟,许多观点不谋而合。像对检验数据的看法。我们提到是不是应该每年一次深度体检。阿姨说不用太看重检验数据的正常区间,其实每个人的情况都不一样,最重要是自己要感觉舒服。“参考数据范畴”仅仅是参考。再就是对死亡的看法。
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- 各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
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.net.net mvc
在.net mvc5中,在执行某一操作的时候,出现了如下错误:
各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
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如何计算一个对象的大小呢?
 
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-XX 参数被称为不稳定参数,之所以这么叫是因为此类参数的设置很容易引起JVM 性能上的差异,使JVM 存在极大的不稳定性。当然这是在非合理设置的前提下,如果此类参数设置合理讲大大提高JVM 的性能及稳定性。 可以说“不稳定参数”
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1.目标:实现用户登录后,再次登录就自动登录,无需用户名和密码
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1.使用root身份(必须)打开 /boot/grub2/grub.cfg 2.找到 ### BEGIN /etc/grub.d/30_os-prober ### 在后面添加 menuentry "Windows 7 (loader) (on /dev/sda1)" { 
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- JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2发布了
無為子
AOPoraclemysqljavaeeG4Studio
我非常高兴地宣布,今天我们最新的JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2版本已经正式发布。大家可以通过如下地址下载。
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G4Studio_V3.2版本变更日志
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- Oracle常用的单行函数应用技巧总结
百合不是茶
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- Mockito异常测试实例
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import static org.mockito.Mockito.when;
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前一阵子,统计**网址时,Google Analytics(GA) 和量子恒道统计(也称量子统计),数据有较大的偏差,仔细找相关资料研究了下,总结如下:
为何GA和量子网站统计(量子统计前身为雅虎统计)结果不同?
首先:没有一种网站统计工具能保证百分之百的准确出现该问题可能有以下几个原因:(1)不同的统计分析系统的算法机制不同;(2)统计代码放置的位置和前后
- 【Linux命令三】Top命令
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Linux的Top命令类似于Windows的任务管理器,可以查看当前系统的运行情况,包括CPU、内存的使用情况等。如下是一个Top命令的执行结果:
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- spring四种依赖注入方式
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平常的java开发中,程序员在某个类中需要依赖其它类的方法,则通常是new一个依赖类再调用类实例的方法,这种开发存在的问题是new的类实例不好统一管理,spring提出了依赖注入的思想,即依赖类不由程序员实例化,而是通过spring容器帮我们new指定实例并且将实例注入到需要该对象的类中。依赖注入的另一种说法是“控制反转”,通俗的理解是:平常我们new一个实例,这个实例的控制权是我
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描述: 创建一个injector对象, 调用injector对象的方法可以获得angular的service, 或者用来做依赖注入. 使用方法: angular.injector(modules, [strictDi]) 参数详解: Param Type Details mod
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- [职业与教育]青春之歌
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- Ehcache(02)——ehcache.xml简介
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ehcache.xml文件是用来定义Ehcache的配置信息的,更准确的来说它是定义CacheManager的配置信息的。根据之前我们在《Ehcache简介》一文中对CacheManager的介绍我们知道一切Ehcache的应用都是从CacheManager开始的。在不指定配置信
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- weblogic部署项目出现的一些问题(持续补充中……)
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