亲爱的每一任前任

P1967 [NOIP 2013 提高组] 货车运稳兽龙算法 c++动态规划 spfa 最短路
题目背景NOIP2013提高组D1T3题目描述A国有nnn座城市，编号从111到nnn，城市之间有mmm条双向道路。每一条道路对车辆都有重量限制，简称限重。现在有qqq辆货车在运输货物，司机们想知道每辆车在不超过车辆限重的情况下，最多能运多重的货物。输入格式第一行有两个用一个空格隔开的整数$n,m$，表示A国有$n$座城市和mmm条道路。接下来mmm行每行三个整数x,y,zx,y,zx,y,z，每
P1967 [NOIP 2013 提高组] 货车运输(树链剖分+线段树) gw_water cocoa c++算法贪心算法数据结构
文章目录题目要求一、解题思路二、解题过程1.数据结构2.求最小生成树(Kruskal算法)2.答案计算(TCD+SegementTree)AC代码题目要求A国有n座城市，编号从1到n，城市之间有m条双向道路。每一条道路对车辆都有重量限制，简称限重。现在有q辆货车在运输货物，司机们想知道每辆车在不超过车辆限重的情况下，最多能运多重的货物。一、解题思路本题求一条路径，使得其在不超过限制重量的前提下，载
[NOIP2013 提高组] 货车运输
[NOIP2013提高组]货车运输题目背景NOIP2013提高组D1T3题目描述A国有nnn座城市，编号从111到nnn，城市之间有mmm条双向道路。每一条道路对车辆都有重量限制，简称限重。现在有qqq辆货车在运输货物，司机们想知道每辆车在不超过车辆限重的情况下，最多能运多重的货物。输入格式第一行有两个用一个空格隔开的整数$n,m$，表示A国有$n$座城市和mmm条道路。接下来mmm行每行三个整数
国产AI工具终于对“屎山代码”下手了飞算JavaAI开发助手 AI Java AI编程工具 maven intellij-idea spring
每个程序员入职时，HR总会用温柔的语气画饼：“我们代码base超规范！”直到某天，你点开前任大神留下的项目，眼前密密麻麻的代码如同盘根错节的“八爪鱼”，才惊觉自己掉进了“屎山代码”的深渊。这些代码毫无结构可言，函数动辄上千行，变量名全是abc123，注释只有一句“这里很重要”。你试图理清逻辑，却像在玩一场没有尽头的解谜游戏，越深入越绝望。每修改一处代码，就像在撬动屎山上的一块石头，随时可能引发“山
提高 Xcode 编译速度方法大总结 SwiftFun ios ios开发 xcode swift ios objective-c
怎样测量编译时间消耗在最新版本的Xcode中，编译后查看ReportNavigator面板，点击刚刚的那次编译，即可查看到整个编译流程，以及每一步的耗时。右键点击任意一个步骤，选择ShowInTimeline可打开一个时间线面板，在实现面板中，可以查看到编译的各个步骤，包括PreparePackages、Planbuild、Createbuilddescription等，可以通过每个条目的长度直观
【学习】《算法图解》第十章学习笔记：贪婪算法程序员
一、贪婪算法概述贪婪算法（GreedyAlgorithm）是一种在每一步选择中都采取当前状态下最好或最优的选择，从而希望导致结果是最好或最优的算法。贪婪算法不从整体最优上加以考虑，它所做出的选择只是在某种意义上的局部最优选择。（一）算法适用场景贪婪算法适用于具有"贪心选择性质"的问题，即局部最优选择能导致全局最优解的问题。主要应用于：需要求解最优化问题问题具有贪心选择性质问题具有最优子结构性质（二
算法: 冒泡排序 Code溪算法 java 算法数据结构
冒泡排序是一种简单的排序算法，通过相邻元素的比较和交换，使较大的元素逐渐"浮"到数组末尾。时间复杂度:最佳O(n)|平均O(n²)|最差O(n²)空间复杂度:O(1)稳定性:稳定应用场景/前提条件适用于小规模数据对几乎已排序的数据效率较高算法步骤比较相邻的元素。如果第一个比第二个大，就交换它们对每一对相邻元素做同样的工作，从开始第一对到结尾的最后一对这步做完后，最后的元素会是最大的数针对所有的元素
AI 落地企业 70 问：从入门到避坑，一篇搞定所有难题大模型知识人工智能知识图谱开发语言产品经理 chatgpt 大模型
“AI很火，但你的企业用对了吗？”近年来，AI技术风靡全球，许多企业纷纷投身其中，试图通过AI实现降本增效、创新突破。然而，AI的落地并非一帆风顺——从认知误区到技术选型，从数据基础到组织变革，每一步都充满挑战。你是否也面临这些问题：企业如何从零开始构建AI能力？AI项目的成本和ROI如何评估？信息部门如何应对AI带来的技术变革？AI落地过程中有哪些“坑”需要避开？为此我们整理了70个AI在企业落
释放数据处理潜力：13款顶级MCP服务器全面解析炼丹上岸 MCP 大模型服务器 php 运维 python
引言：数据整理师的效率革命作为数据整理师，你是否曾为繁琐的数据清洗、格式转换和跨平台整合耗费大量时间？传统数据处理流程中，手动操作往往成为效率瓶颈——从杂乱的CSV文件到分散在多平台的API数据，每一步都可能陷入"数据泥潭"。而MCP（Multi-ChannelProcessing）服务器的出现，正通过自动化与智能化能力重构这一现状。本文将深入解析13款适用于不同场景的MCP服务器，覆盖从网络数据
本地部署Qwen3小参数版本实测：并非鸡肋程序员寒山 qwen3 模型测试本地部署大模型
大家好，我是程序员寒山。都说本地部署大模型是鸡肋，真的是这样吗？今天，咱们就来实际测试一下，看看Qwen3小参数版本在本地部署后的表现究竟如何。为什么有人觉得本地部署大模型是鸡肋？一方面，本地部署需要一定的技术门槛，从环境配置到模型安装，每一步都有可能出现问题。另一方面，大模型对硬件要求较高，尤其是对GPU的性能和显存容量有一定要求。如果硬件不达标，模型运行起来可能会很慢，甚至根本无法运行。而且，
Pytest 入门：测试函数与测试类详解努力搬砖的咸鱼掌握Pytest：从新手到专家 pytest python 自动化
概述在编写自动化测试时，了解如何组织和管理测试用例是至关重要的。Pytest提供了灵活的方式来定义测试函数和测试类，并支持多层次的设置（setup）和清理（teardown）机制，帮助你更高效地进行代码验证。本文将详细介绍测试函数和测试类的概念、定义、注意点以及实际操作示例，助你快速掌握这些基础知识。什么是测试函数？测试函数是最基本的测试单元，在Pytest中通过以test_开头的函数名来标识。每
如何选择合适的IP轮换周期 IP管家 tcp/ip 网络协议网络网络安全 ip
选择合适的IP轮换周期需综合业务目标、目标平台风控规则、IP类型与质量等多维度因素，以下是系统化决策框架及实操建议：一、核心决策要素业务场景类型高频操作型（如数据采集、广告点击）：轮换周期短（30秒~5分钟），避免单IP请求过密触发反爬。示例：电商比价监控建议每30-60分钟更换IP。长期运营型（如社交媒体、账号矩阵）：轮换周期长（6~12小时），维持会话稳定性。示例：TikTok账号运营每6-1
Python 数据分析与机器学习入门 (三)：Pandas 数据导入与核心操作程序员阿超的博客 Python python 数据分析机器学习 Pandas DataFrame Series 数据清洗
引言：Pandas是什么，为何如此重要？如果说NumPy是处理原始数值数组的利器，那么Pandas则是驾驭结构化数据的瑞士军刀。在真实世界的数据分析项目中，数据很少是单纯的数字矩阵。它们通常以表格形式存在，包含行和列，每列可能有不同的数据类型（如文本、数字、日期），并且带有描述性的列名和行索引。Pandas正是为高效处理这类数据而生。Pandas构建于NumPy之上，它不仅继承了NumPy的高性能
JVM——线程池：不同场景下如何合理地选择线程池？黄雪超 JVM jvm java 服务器
引入在现代软件开发中，高并发处理已成为系统设计的核心挑战之一。当面对大量并发任务时，如何高效管理线程资源成为关键。线程池作为一种成熟的线程管理机制，通过复用线程、控制并发量和优化资源分配，成为解决高并发问题的必备工具想象一家繁忙的餐厅厨房：当订单源源不断涌入时，厨师团队需要高效处理各类烹饪任务。如果每来一个订单就雇佣一名新厨师，订单减少时又解雇厨师，不仅成本高昂，还会导致流程混乱。更好的做法是维持
【51单片机四位数码管从0循环显示到99，每0.5秒增加一个数字，打击键计数】2022-6-11 智者知已应修善业 51单片机单片机蓝桥杯经验分享笔记 c语言嵌入式硬件
缘由#include"REG52.h"unsignedcharcodesmgduan[]={0x3f,0x06,0x5b,0x4f,0x66,0x6d,0x7d,0x07,0x7f,0x6f,0x77,0x7c,0x39,0x5e,0x79,0x71,0,64,15,56};//共阴0~F消隐减号unsignedcharJs=0,miao=0;//中断计时秒分时毫秒unsignedintshu=0
代理模式 - Flutter中的智能替身，掌控对象访问的每一道关卡！明似水 flutter 代理模式 flutter
痛点场景：直接加载高清大图假设你的应用需要显示用户相册：NetworkImage('https://example.com/high-res-photo.jpg')面临的问题：网络差时长时间白屏重复下载相同图片浪费流量敏感图片无权限验证内存占用过高导致崩溃代理模式解决方案核心思想：为其他对象提供一种代理以控制对这个对象的访问。三种常见代理类型：虚拟代理：延迟加载大资源（如占位图→高清图）保护代理：
如何进行 iOS App 混淆加固？IPA 加壳与资源保护实战流程 2501_91600747 http udp https websocket 网络安全网络协议 tcp/ip
在日常iOS开发中，应用打包完成后，如何对成品IPA文件进行安全加固，一直是很多团队关注的重点。尤其是当源码无法提供、或交付时间紧张的情况下，直接对IPA文件进行处理成为一种可行且高效的方案。以下是一套我们在实际项目中使用过的IPA级别混淆与资源保护流程，每一步都使用了不同工具协同完成，通过工具组合来覆盖各个安全角度。实战流程总览静态扫描→类与符号提取→代码混淆与重命名→资源文件处理→重签名测试工
四阶数独——深度优先搜索dfs 我爱工作&工作love我 c++深度优先算法
文章目录四阶数独例题讲解深度优先dfs搜索知识点算法思想应用代码框架四阶数独例题讲解题目描述这里讨论一种简化的数独——四阶数独。给出一个4×4的格子，每个格子只能填写1到4之间的整数，要求每行、每列和四等分更小的正方形部分都刚好由1到4组成。求总共有多少种不同的数独？输出结果：288思路常规思路就是根据格子序号挨个设置数如果每次都是从第一个开始设置，暴力枚举，一个格子四种选择，16个格子所以就有4
2025年 UI 自动化框架使用排行 Thomas Kant 自动化测试 ui 自动化运维
亲爱的技术爱好者们，热烈欢迎来到Kant2048的博客！我是ThomasKant，很开心能在CSDN上与你们相遇～本博客的精华专栏：【自动化测试】【测试经验】【人工智能】【Python】</
matlab求解集合覆盖问题,贪心算法实践之集合覆盖问题我不是小孩子 matlab求解集合覆盖问题
介绍贪婪算法(贪心算法)是指在对问题进行求解时，在每一步选择中都采取最好或者最优(即最有利)的选择，从而希望能够导致结果是最好或者最优的算法贪婪算法所得到的结果不一定是最优的结果(有时候会是最优解)，但是都是相对近似(接近)最优解的结果。应用场景-集合覆盖问题假设存在下面需要付费的广播台，以及广播台信号可以覆盖的地区。如何选择最少的广播台，让所有的地区都可以接收到信号image思路分析:如何找出覆
LeetCode LCP 68.美观的花束吃着火锅x唱着歌 LeetCode leetcode 算法职场和发展
力扣嘉年华的花店中从左至右摆放了一排鲜花，记录于整型一维矩阵flowers中每个数字表示该位置所种鲜花的品种编号。你可以选择一段区间的鲜花做成插花，且不能丢弃。在你选择的插花中，如果每一品种的鲜花数量都不超过cnt朵，那么我们认为这束插花是「美观的」。例如：[5,5,5,6,6]中品种为5的花有3朵，品种为6的花有2朵，每一品种的数量均不超过3请返回在这一排鲜花中，共有多少种可选择的区间，使得插花
贪心算法(集合覆盖问题) five-five 算法 python java 动态规划贪心算法
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Node.js特训专栏-实战进阶：7.Express模板引擎选型与使用爱分享的程序员 Node.js node.js 前端 javascript
欢迎来到Node.js实战专栏！在这里，每一行代码都是解锁高性能应用的钥匙，让我们一起开启Node.js的奇妙开发之旅！Node.js特训专栏主页专栏内容规划详情Express模板引擎选型与使用全解析：打造动态Web页面的利器在基于Express构建Web应用时，模板引擎是生成动态页面的核心组件。它允许开发者将数据与HTML结构分离，通过简单的语法将后端数据动态填充到页面中。市面上存在多种模板引擎
Python开发从新手到专家：第十四章面向对象（ OOP）程序设计 caifox菜狐狸 Python开发从新手到专家 python OOP 面向对象类继承多态静态方法
在Python开发的旅程中，我们已经探索了诸多基础概念与实用技巧，从简单的变量赋值到复杂的函数嵌套，每一步都为构建更强大的程序奠定了坚实的基础。如今，我们即将踏入一个全新的领域——面向对象程序设计（OOP）。这一章将带你领略OOP的独特魅力，它不仅是一种编程范式，更是一种全新的思考问题和解决问题的方式。面向对象程序设计的核心在于“对象”和“类”。通过将数据和操作数据的方法封装在一起，我们可以构建出
左神算法之有序二维矩阵中的目标值查找岳轩子左神算法算法矩阵线性代数
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java-61-在数组中，数字减去它右边(注意是右边)的数字得到一个数对之差. 求所有数对之差的最大值。例如在数组{2, 4, 1, 16, 7, 5, bylijinnan java
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