, 把公式放到 python 中， 借助 sympy 这个库,确认这个公式是否可行。
我之前做安卓课程设计找到课本上有一个数独游戏，当时玩的时候发现太费时间了，打算编写一个算法专门用来解数独，可是之前一直忘了这事，现在才想起来。
题目链接：https://leetcode-cn.com/problems/target-sum/
上次了解了 TCP 建立连接与断开连接的过程，我们发现，TCP 会通过各种“套路”来保证传输数据的安全。除此之外，我们还大概了解了 TCP 包头格式所对应解决的五个问题：顺序问题、丢包问题、连接维护、流量控制、拥塞控制。今天，我们就来看下 TCP 又是用怎样的套路去解决这五个问题的。
将问题转化为对一颗多叉树的遍历，而这里每个数字都有+与-的两种选择，因此这里是构造成二叉树。
之所以谈到布隆过滤器主要是因为以前工作中用到redis，为了防止缓冲穿透而使用了布隆过滤器（BloomFilter）。这次温故而知新，再深入学习它的原理，顺带提提它的其他用途。
首先要了解BIOS的引导原理。启动时自检过程中会去检查磁盘的第0磁头第0磁道的第1扇区，检查其是否以0x55和0xaa为结尾，如果是的话，就认为它是一个引导扇区。
这两种算法均常用于缓存替换策略，其目的是保证缓存的优化性能，保证缓存透明性。当缓存中的空间被填满后，缓存替换策略将选择缓存中某些单元从缓存中剔除，并将现在需要使用的单元填入缓存。缓存替换策略在执行过程中会导致一定的延迟，延迟公式如下：
大家好，我是HoMeTown，顺着计量单位，想继续聊一下CSS像素、设备像素、设备独立像素、dpr、ppi 之间的区别。
即数组 + 链表的实现方式，通过计算哈希值，找到数组对应的位置，如果已存在元素，就加到这个位置的链表上。在 Java 8 之后，链表过长还会转化为红黑树。红黑树相较于原来的链表，多占用了一倍的空间，但是查询速度快乐一个数量级，属于空间换时间。 同时，链表转换红黑树也是一个耗时的操作。并且，一个效率高的哈希表，这个链表不应该过长。
说明： 完全二叉树的定义如下：在完全二叉树中，除了最底层节点可能没填满外，其余每层节点数都达到最大值，并且最下面一层的节点都集中在该层最左边的若干位置。若最底层为第 h 层，则该层包含 1~ 2h 个节点。
堆就是用数组实现的二叉树，所以它没有使用父指针或者子指针。堆根据“堆属性”来排序，“堆属性”决定了树中节点的位置。
我在基于epoll实现一个网络框架时，需要预先定义好的和客户端的通信协议，当从连接读取数据时需要判读当前连接是否拥有完整的协议(实际网络环境中可能完整的协议字节只到达了部分)，有才会将数据全部读取出来，然后进行处理，否则就等待下次连接可读时，再判断连接是否具有完整的协议。
堆排序 前言 堆排序相比冒泡排序、选择排序、插入排序而言，排序效率是最高的，本文从堆的属性和特点出发采用图文形式进行讲解并用JavaScript将其实现，欢迎各位感兴趣的开发者阅读本文? 堆属性 堆分
现在主流的 HashMap，一般的实现思路都是开放地址法+链地址法的方式来实现。
在上一篇文章中，我提到了bufio包中的数据类型主要有Reader、Scanner、Writer和ReadWriter。并着重讲到了bufio.Reader类型与bufio.Writer类型，今天，我们继续专注bufio.Reader的内容来进行学习。
通过上一篇文章《return None来看递归函数流程解析》了解了递归函数的调用及执行之后，来看看如何应用吧。本篇文章将以DFS算法实现全排列为例，加深对递归的理解，顺便看看DFS算法中回溯（回退）机制的原理。
有 n 个气球，编号为0 到 n-1，每个气球上都标有一个数字，这些数字存在数组 nums 中。
自动化的管理内存资源，垃圾回收机制必须要有一套算法来进行计算，哪些是有效的对 象，哪些是无效的对象，对于无效的对象就要进行回收处理。
所有数的总和为sum，假设加法的总和为x，那么可以推出x = (S + sum) / 2。
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完全二叉树的定义如下：在完全二叉树中，除了最底层节点可能没填满外，其余每层节点数都达到最大值，并且最下面一层的节点都集中在该层最左边的若干位置。若最底层为第 h 层，则该层包含 1~ 2h 个节点。
strings包和bytes包可以说是一对孪生兄弟，它们在 API 方面非常的相似。单从它们提供的函数的数量和功能上讲，差别可以说是微乎其微。
什么是人工智能？ 人类用各种方式让机器拥有与人类相仿的“智能”，就是人工智能。 什么是机器学习？ 机器学习就是实现人工智能的一种方式。
根据历史传说记载，国际象棋起源于古印度，相传国王要奖赏国际象棋的发明者，问他想要什么，发明者说：请您在棋盘的第一个格子里放1粒麦子，第二个格子里放2粒，第三个格子里放4粒，第四个格子里放8粒，以此类推，直到最后一个格子，第64格放满为止。
之后，你的输出需要从左往右逐行读取，产生出一个新的字符串，比如："LCIRETOESIIGEDHN"。
是一个被标记为可回收的 int[] 数组。填充后， GC 扫描会直接标记为可回收。
2010 年中兴面试题 编程求解： 输入两个整数n 和m，从数列1，2，3.......n 中随意取几个数, 使其和等于m ,要求将其中所有的可能组合列出来。
根据下图公式，计算各段波长的颜色，保存在列表中。遍历每种颜色，利用matplotlib.pyplot依次绘制线段并填满区间，打表出结果。
简单来说这个佛萨奇FORGE原力项目基于币安链开发的智能合约dapp，公开透明，100%公开开源，玩家进出都是BUSD，没有什么平台币，没有套路，项目方也无法篡改，合约永续执行。
当RMAN 客户端连接到目标数据库后，执行备份命令时， RMAN 会开启相应数量的通道进行工作，每一个通道在目标数据库都有一个相对应的服务进程， RMAN 会首先调用 DBMS_RCVMAN 软件包进而读取控制文件，确定数据文件的存放位置等一些信息，获取该信息后， RMAN 将调用 DBMS_BACKUP_RESTORE 软件包对数据文件进行读取备份。读取过程就是 RMAN 基于备份的算法规则来编译 出需要 备份的文件列表。RMAN 执行备份操作时，会请求 Oracle 的共享内存段来创建 自己备份缓冲区，与通道相对应的服务进程会去扫描数据文件中的数据块，并且将需要备份的数据块读入到输入缓冲区中，当输入缓冲区被填满时，会被转移到输出缓冲区中，在转移的过程中，也会对数据块进行检测，检测是否有损坏的数据块，当输出缓冲区被填满时，就会形成备份片，与通道相对应的服务进程最终会将其写入到指定备份的位置。
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转载自 https://blog.csdn.net/jgteng/article/details/54411423
有多少人大学里被挂在一棵名叫”高数”的树上，又有多少人心里默默污了拉格朗日无数次……
记得做过类似于这类题目是能够用组合数学方法来解决的，可惜淡忘了，也找不到了，看了网上的也有人提到过能够用组合公式解决，但是没人做，都是用了状压DP的方法，这个状压非常难讲清楚吧，推荐两篇
Duplicate File Doctor for Mac是一款强大的重复文件快速查找工具，随着时间的推移，您的硬盘驱动器将不可避免地被不必要的重复文件填满，这些文件将占用大量磁盘空间。这就是 Duplicate File Doctor 使用其先进的检测算法的地方，该算法将快速且非常准确地识别所有重复文件。为了更方便，可以手动或自动标记重复文件以进行删除。
Java隐式地通过GC（守护线程）回收内存。 GC定期检查是否存在无法访问的对象，或者确切地说，没有指向该对象的引用。如果是这样，GC回收新可用的内存。 现在的问题是我们应该担心内存泄漏还是Java如何处理它？ 注意定义：当对象不可达（未使用）时或没有活动的线程可以访问它时，此对象可被作为垃圾进行回收。 因此，如果在应用程序中有未使用的引用，但此引用无意中被对象持有，则不符合垃圾回收的条件，这就是潜在的内存泄漏。 GC处理不可达的对象，但无法确定未使用的对象。未使用的对象取决于应用程序逻辑，因此程序员必
动态规划的算法题经常出现在大厂的面试中，它是非常适合考查候选人的一类题型，因为它难度适中，需要一定的技巧，而且根据习题可以有一定的变化，所以如果想去大厂，建议大家好好刷一下此类题目，接下来我会写一些动态规划的相关题解，希望能对大家理解此类习题有所帮助。
和尚作为一个小学生在实际操作中遇到很多问题，相对比较常见，和尚来整理记录一下。
我测试了一下果然如此。把435随机换成其他几个数也会报错。 这时候开始有点意思了。难道435这个数存在什么特别之处么。 函数说明中没有提到这个报错，我在网上搜了一下也没有找到答案。
ORA-01555错误是一种在Oracle数据库中很常见的错误。尤其在Oracle 8i及之前的版本最多。从9i开始的undo自动管理，至现在的10g、11g中的undo auto tuning，使得ORA-01555的错误越来越少。但是这个错误，仍然不可避免。 ORA-01555错误的原因分析 1、SQL语句执行时间太长，或者UNDO表空间过小，或者事务量过大，或者过于频繁的提交，导致执行SQL过程中进行一致性读时，SQL执行后修改的前镜像（即UNDO数据）在UNDO表空间中已经被覆盖，不能构造一致性读块
Expanded和Flexible是控制Row、Column、Flex的子控件如何布局的控件，Expanded和Flexible可以扩张填满主轴剩余空间，如何确认主轴和交叉轴可以查看[Flutter Widgets 之 Row和Column]()，这篇文章详细介绍了主轴和交叉轴。
计算FIFO深度是FIFO设计中常遇到的问题。当异步FIFO读写端口的throught-put(吞吐量)不同时，会遇到数据丢失的问题，这时就需要考虑FIFO的Deepth问题了，即为满足读写流畅不卡顿（数据不丢失）时，FIFO的Deepth的最小值。
写在开头的话：本系列从第133篇开始的22篇文章，都是翻译改编自fastexcel.wordpress.com的Making your VBA UDFs Efficient系列，可能有点高深晦涩，但确实都是好的VBA用户自定义函数编程细节技巧和经验。对于大多数人来说，你可以略过这些内容，因为我们只需懂得基础的VBA用户自定义函数知识就足够了。对于想深入研究VBA的人来说，还是值得研究和试验的。我刚开始看到这些文章的时候，一是水平有限，看不大懂，也觉得没有什么必要，所以一直收藏着。然而，随着自已研究VBA的深入，不由得佩服老外对VBA研究的深入，此时刚好Excel VBA解读系列又写到自定义函数这里，正好拿出来，边研究并翻译分享给大家。如果对这些内容没有兴趣的朋友，可以略过，免得浪费时间。
当我们在编程过程中，往往需要对线性表进行查找操作。在顺序表中查找时，需要从表头开始，依次遍历比较a[i]与key的值是否相等，直到相等才返回索引i；在有序表中查找时，我们经常使用的是二分查找，通过比较key与a[i]的大小来折半查找，直到相等时才返回索引i。最终通过索引找到我们要找的元素。 但是，这两种方法的效率都依赖于查找中比较的次数。我们有一种想法，能不能不经过比较，而是直接通过关键字key一次得到所要的结果呢？这时，就有了散列表查找（哈希表）。
对工作表进行保护，虽然密码很容易被破解，但起码有个君子之约，让用户使用的过程中可以遵守约定，在哪些地方可以编辑，哪些地方不允许编辑修改等，还是可以起到一个很好的引导规范作用的。
项目中有一个数据交换的场景，由于使用了很多个 varchar(1000)、 varchar(2000)，导致在创建表的时候，MySQL 提示：
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