Leetcode刷题记录分享——数据结构（队列）PS：刷题两周了，每周天会专门抽出一段时间来刷Leetcode，这学期在学算法设计与分析，根据课程内容，第一周刷动态规划题目，第二周刷的贪心算法。

组件预览支持实时预览，不支持动态图和动态预览。组件预览通过在组件前添加注解@Preview实现，在单个源文件中，最多可以使用10个@Preview装饰自定义组件。

一、装饰者模式将原始对象进行装饰封装，动态的将新功能附加到对象上。

在SpringCloud中，Zuul提供了一种动态路由机制，它将所有外部请求统一路由到具体的微服务中，同时可以对请求进行过滤、限流、鉴权等操作。Zuul已经进入维护模式，但在一些项目中仍然广泛使用。

一、常用命令总结ps-l列出与本次登录有关的进程信息；ps-aux查询内存中进程信息；ps-aux|grep***查询***进程的详细信息；top查看内存中进程的动态信息；kill-9pid杀死进程。

所以我们要保持动态的思维！这个观点学了好长时间了，但是我感觉运用的还不是很好。保持动态的观念，不断的去适应、调整和掌控它

系统要求3.1Windows系统要求3.2macOS系统要求四、操作指南4.1基础操作4.1.1导入素材4.1.2创建序列4.1.3剪辑素材4.2进阶功能4.2.1添加特效4.2.2音频调整4.2.3动态图形模板一

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邻接矩阵介绍二.过程简述三.Floyd核心代码三.例题分析一.B3647【模板】Floyd.二.P2835刻录光盘四.Floyd算法的优缺点一.Floyd算法介绍Floyd算法又称为插点法，是一种利用动态规划的思想寻找给定的加权图中多源点之间最短路径的算法

一、常见SQL注入1、sql语句动态拼接示例代码：Stringid=request.getParameter("id");res=st.executeQuery("SELECT*FROM\"IWEBSEC

文章目录知识回顾前言源码分析1.2.3.拓展知识总结知识回顾前言HAR与HSP源码分析1.2.3.拓展知识总结系统提供了两种共享包，HAR静态共享包和HSP动态共享包。

-什么是01背包问题？在01背包问题中，因为每种物品只有一个，对于每个物品只需要考虑选与不选两种情况。如果不选择将其放入背包中，则不需要处理。如果选择将其放入背包中，由于不清楚之前放入的物品占据了多大的空间，需要枚举将这个物品放入背包后可能占据背包空间的所有情况。需要注意的是：01背包问题不能使用贪心思想，因为每次选取最大的并不能保证背包刚好装满，遇到01背包问题先找到题目中的“背包”和“物品”，

SpringCloudConfig配置中心概述就前面项目而言，分布面临的问题是配置问题，每一个项目都有一个yml文件，不好运维管理，所有需要一套集中式，动态的配置管理设施，SpringCloud提供了ConfigServer

1importUIKit23classViewController：UIViewController{45overridefuncviewDidLoad(){6super.viewDidLoad()7//Doanyadditionalsetupafterloadingtheview,typicallyfromanib.8letrect=CGRect(x：40,y：80,width：240,heig

一.前言背包问题是动态规划的一个巨大的分支，常见的背包问题都有相对的模版，个人认为如果只是会背板子是下下之策，从长远的角度来看是不可取的，因此我想在这里分享一些个人对于背包问题的理解（会有借鉴其他大牛地方

为了提高整体性能和降低功耗，L1指令内存系统采用了动态分支预测和指令缓存技术。下表显示了L1指令内存系统的特点。注意L1指令TLB也位于L1指令内存系统中。

原题链接活动-AcWing题目设有N堆石子排成一排，其编号为1,2,3,…,N。每堆石子有一定的质量，可以用一个整数来描述，现在要将这N堆石子合并成为一堆。每次只能合并相邻的两堆，合并的代价为这两堆石子的质量之和，合并后与这两堆石子相邻的石子将和新堆相邻，合并时由于选择的顺序不同，合并的总代价也不相同。例如有4堆石子分别为1352，我们可以先合并1、2堆，代价为4，得到452，又合并1、2堆，代价

正文：1.理解ParallelGC的工作原理2.配置ParallelGC3.监控和分析GC日志4.常见调优技巧5.持续迭代和优化结束语：补充考虑1.综合考虑吞吐量与响应时间2.评估和优化垃圾回收频率3.动态调整与自适应策略最佳实践定期基准测试与压力测试实时监控与告警机制探索替代垃圾回收器结论引言

是啊，如果姚策还在，这条@姚策的动态，相信姚策一定会回应，如果姚策

本文根据目标检测的特点，推导了一种新的动态头部框架，将目标检测头部与注意力统一起来。

std::list容器使用动态内存分配在内部维护

文章目录数学函数math.h（cmath）头文件float.h头文件拆位拆位进阶奇偶判断质数判断电灯在c++中，会涉及到一些算法，例如递归、递推、动态规划（DP）、深搜（DFS）、广搜（BFS）……今天我们要说的是一些简单的算法数学函数

这个文件包含了项目所需的各种设置和指令，比如源文件的位置、编译选项、链接器选项等。

低功耗设计：采用低功耗组件和技术，如睡眠模式、动态电压调节等，以降低系统的能耗。实时性要求：针对实时性要求高的应用，需要设计合适的实时调度算法和任务管理机制。通信接

NVIDIA全球副总裁、亚太区企业营销负责人刘念宁，元禾厚望资本创始合伙人潘海东，芯原微电子董事长兼总裁戴伟民及华院计算技术（上海）股份有限公司（以下简称“华院计算”）创始人、董事长宣晓华分别就各自领域的最新动态与未来趋势展开精彩分享

1.fragment的动态添加与管理，fragment生命周期在后面小节：https://www.bilibili.com/video/BV1Ng411K7YP/?

对于普通人而言，掌握金价的变化趋势，无异于掌握了一把洞察经济动态的钥匙。金价下行，经济繁荣的信号当金价步入持续下跌的轨道，这往往意味着经济正处于一片繁荣之中。此时，正是创业与投资的黄金时期。

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三ResultSet（结果集）3.1接收结果集3.2遍历ResultSet中的数据3.3常见错误四PreparedStatement【`重点`】4.1PreparedStatement的应用4.1.1动态参数绑定五封装工具类

法一：三维dp数组（容易理解，但空间复杂度较高）本题的含义是从strs数组中选取子集，使其子集的个数最大，限制条件是所有子集中0和1的个数总和有要求，因此可以转化为01背包问题，从字符串数组中任取子集（每个元素只能取一次），限制条件是所取子集数组的0和1的个数总和。确定dp数组及其下标含义：dp[i][j][k]表示从下标0~i的字符串数组中任取字符串放入背包含有j个0和k个1的字符串个数，其中d

Day45动态规划第七天LeetCode198.打家劫舍dp数组含义：考虑偷前i家后的最大钱币为dp[i]递推公式：dp[i]=max(dp[i-2]+nums[i],dp[i-1])初始化：dp[0]

SystemTap调试工具简介SystemTap调试器常用于Linux内核的动态调试，不过该工具集也可用于应用的跟踪调试。

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决策的过程分为单阶段和多阶段的。单阶段决策也就是单次决策，这个很简单。而序贯决策指按时间序列的发生，按顺序连续不断地作出决策，即多阶段决策，决策是分前后顺序的。序贯决策是前一阶段决策方案的选择，会影响到后一阶段决策方案的选择，后一阶段决策方案的选择是取决于前一阶段决策方案的结果。强化学习过程中最典型的例子就是非线性二级摆系统，有4个关键值，小车受力，受力方向，摆速度，摆角，每个状态下都需要决策车的

对人来说，每个人的食量量不一样，有人吃2个就撑，有人吃5个才够，那么第一个人的动态范围就是从1-2个，第二个人的动态范围就是0-5个。为什么是0呢，因为很多人早上

一般说来模块都要有个入口，比如应用程序有main函数，可以为加载器进行加载执行，dll文件有dllmain，而对于我们自己写的动态链接库，我们可以对库中导出的任何符号进行调用。

2、Node.js有什么用如果你是一个前端程序员，你不懂得像PHP、Python或Ruby等动态编程语言，然后你想创建自己的服务，那么Node.js是一个

基于深度学习的动态场景理解是一种通过计算机视觉技术自动分析和解释动态环境中物体、事件和交互的能力。

一、freertos的动态内存分配原理首先，freertos的动态内存分配是一种“假”动态内存分配策略。

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首先说，为什么要用缓存的，由于Django是动态网站，所有每次请求均会去数据进行相应的操作，当程序访问量大时，耗时必然会更加明显，最简单解决方式是使用：缓存，缓存将一个某个views的返回值保存至内存或者

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