各种排序算法所需辅助空间 1、 所有的简单排序方法（包括：直接插入、起泡和简单选择）和堆排序的空间复杂度为O(1)；
——老子
2021-04-17：给定一个整型数组 arr，数组中的每个值都为正数，表示完成一幅画作需要的时间，再 给定 一个整数 num，表示画匠的数量，每个画匠只能画连在一起的画作。所有的画家 并行工作，请 返回完成所有的画作需要的最少时间。【举例】arr=3,1,4，num=2。最好的分配方式为第一个画匠画 3 和 1，所需时间为 4。第二个画匠画 4，所需时间 为 4。 因为并行工作，所以最少时间为 4。如果分配方式为第一个画匠画 3，所需时 间为 3。第二个画 匠画 1 和 4，所需的时间为 5。那么最少时间为 5，显然没有第一 种分配方式好。所以返回 4。arr=1,1,1,4,3，num=3。最好的分配方式为第一个画匠画前三个 1，所需时间为 3。第二个画匠画 4，所需时间 为 4。 第三个画匠画 3，所需时间为 3。返回 4。
其实就是将 purchaseAmount 向最近的 10 的倍数四舍五入，再用 100 减去它。
算法是计算机处理信息的本质，计算机程序本质上是通过一个算法来告诉计算机确切的步骤，来执行一个指定的任务。
给你一个整数数组 ranks ，表示一些机械工的 能力值 。ranksi 是第 i 位机械工的能力值。能力值为 r 的机械工可以在 r * n2 分钟内修好 n 辆车。
你在一个城市里，城市由 n 个路口组成，路口编号为 0 到 n - 1 ，某些路口之间有 双向 道路。 输入保证你可以从任意路口出发到达其他任意路口，且任意两个路口之间最多有一条路。
路线查询的功能只有在线地图才有，因为这个路线规划需要经常更新的，这个数据同步需要大量的人力物力去统计，所以这玩意必须放在服务器端，就算是类似于手机端一样的放在本地离线，也需要隔一段时间更新的，不然数据很可能不正确。路线查询也叫出行规划，基本上分成两大类，一种是开车的一种是不开车的，其中开车的又有多种策略供选择比如最少时间、最短距离、避开高速等，不开车的也有多种策略供选择比如最少时间、最少换乘、最少步行、不乘地铁。路线查询的功能，现在貌似默认只支持经纬度作为参数了，之前是可以直接填入中文名称地名的比如门牌号之类的，这种地址解析或者逆解析的功能需要去后台用对应的秘钥去开通才行。
现在有 n 个容器服务，服务的启动可能有一定的依赖性（有些服务启动没有依赖），其次服务自身启动加载会消耗一些时间。 给你一个 nxn 的二维矩阵 useTime，其中 useTime[i][i]=10 表示服务 i 自身启动加载需要消耗 10s，useTime[i][j]=1 表示服务 i 启动依赖服务 j 启动完成，useTime[i][k]=0，表示服务 i 启动不依赖服务 k 其实 0<= i，j，k < n。服务之间启动没有循环依赖（不会出现环），若想对任意一个服务 i 进行集成测试（服务 i 自身也需要加载），求最少需要等待多少时间。
给你一个数组 time ，其中 time[i] 表示第 i 辆公交车完成 一趟旅途 所需要花费的时间。
F5配置最简单负载均衡，需要配置的参数有Node（节点）、Pool（资源池）、和Virtual Server（虚拟服务器），它们的关系是，先配置Node，然后配置VS。Node是最基本的定义，如每个服务器就是一个Node，负载均衡Pool是一组Node接收和处理流量的一组设备，如web服务器集群。BIGIP系统将客户机流量请求发送到Pool成员中的任一服务器上（Node），然后将Pool与BIGIP系统中的Virtual server相关联，最后，BIGIP系统将进入Virtual Server中流量传输到Pool成员，Pool再传达给Node。
农夫知道一头牛的位置，想要抓住它。农夫和牛都于数轴上，农夫起始位于点N(0<=N<=100000) ，牛位于点K(0<=K<=100000) 。农夫有两种移动方式： 1、从X移动到X-1或X+1 ，每次移动花费一分钟； 2、从X移动到2*X ，每次移动花费一分钟； 假设牛没有意识到农夫的行动，站在原地不动。最少要花多少时间才能抓住牛？ Input 一行:以空格分隔的两个字母: N和 K Output 一行: 农夫抓住牛需要的最少时间。 Sample Input 5 17 Sample Output 4 Hint 农夫使用最短时间抓住牛的方案如下: 5-10-9-18-17, 需要4分钟.
农夫知道一头牛的位置，想要抓住它。 农夫和牛都位于数轴上，农夫起始位于点 N，牛位于点 K。 农夫有两种移动方式： 从 X 移动到 X−1或 X+1，每次移动花费一分钟 从 X 移动到 2X，每次移动
机器学习研究，已经在多个方面都取得了进步，包括模型结构和优化方法等。而使此类研究自动化的工作（称为AutoML）也有重大进展。这一进展主要集中在神经网络的体系结构，神经网络目前主要是依赖于专家设计复杂的层来构建块（或类似的限制性搜索空间）。
现有一农夫和一母牛，假设农夫和母牛都站在一条数轴上，农夫开始的位置为N，母牛的位置为K。农夫有三种行动方式，每行动一次需要一秒钟时间，假设农夫的现在的位置为X，他可以向前走一格到X+1，也可以向后走一格走到X-1，他还可以传送！一下子走到了2*X。那么我们的问题是，假设母牛不会动，农夫最少需要多少秒才能抓到母牛？
挑战赛主题：快速检索NEO地址及余额 挑战赛细则： 1. 可以使用各种方法获取指定高度时有NEO余额（不包含GAS）的地址及余额。 2. 数据来源是NEO区块链主网，输入为区块高度，输出地址与对应余额的.csv文件。 3. 获取的NEO地址不可以出现重复和遗漏。 4. 使用最少时间者获胜。 5. 使用开发语言不限。 6. 最终解释权归NGD所有。 输入示例： 1001 注：输入为区块高度，区块高度从0开始，区块高度=区块数量-1 输出示例： 地址1，余额1 地址2，余额2 ... 地址n，余额n 挑战赛奖
1．已知线性表（a1 a2 a3 …an）按顺序存于内存，每个元素都是整数，试设计用最少时间把所有值为负
都不知道怎么回答，各种排序说的也太多了，这里讲几种简单的吧，希望对你有帮助！ 比如n个顺序存储元素进行排序，a[0]做“哨兵”（即a[0]不存数据，而是用作辅存空间使用）的情况 1 直接插入排序：比较次数 最少n-1次；最多(n-1)(n+2)/2 移动次数 最少0； 最多(n-1)(n+4)/2 使用一个辅助存储空间，是稳定的排序； 2 折半插入排序：比较次数 最少与最多同，都是n*log2n（其中2为底，下边表示同）， 移动次数 最少0，最多时间复杂度为O(n2);(n的平方，以下也如此表示)； 使用一个辅助存储空间，是稳定的排序； 3 冒泡排序： 比较最少为：n-1次，最多时间复杂度表示为o(n2); 移动次数最少为0，最多时间复杂度表示为O(n2); 使用一个辅存空间，是稳定的排序； 4 简单选择排序： 比较次数没有多少之分，均是n(n-1)/2; 移动次数最少为0，最多为3(n-1); 使用一个辅存空间，是稳定的排序； 5 快速排序：比较和移动次数最少时间复杂度表示为O(n*log2n); 比较和移动次数最多的时间复杂度表示为O(n2); 使用的辅助存储空间最少为log2n，最多为n的平方；是不稳定的排序； 6 堆排序： 比较和移动次数没有好坏之分，都是O(n*log2n); 使用一个辅存空间，是不稳定的排序； 7 2-路归并排序：比较和移动次数没有好坏之分，都是O(n*log2n); 需要n个辅助存储空间，是稳定的排序； 另外还有很多的排序方法如 希尔排序，基数排序，2-路插入排序 等等很多的排序方法，这里就不一一列举了，希望列举的对你有帮助！！
你是个城市规划工作者，手里负责管辖一系列的街区。在这个街区列表中 blocks[i] = t 意味着第 i 个街区需要 t 个单位的时间来建造。
前言 我对编程能力的认知包括三块： 基础知识：数据库、操作系统、网络原理等； 编码能力：软件架构（MVVM、MVP）、设计模式、编程语言（C、JAVA、C++）等； 思考能力：分析需求、算法设计、数学基础等； 大学时代，身边很多计算机、软件、网络专业的人就对算法存在莫名的反感； 刚出校门那会觉得自己玩了三年多算法没用，面试大公司的后台开发，问的都是Linux、网络编程、项目经验等； 开始项目开发之后，用到的更多是设计模式、数据库、网络编程，每日都是频繁的业务代码实现； 写了几年业务代码，慢慢熟悉工作之
前言 贪心是人类自带的能力，贪心算法是在贪心决策上进行统筹规划的统称。 比如一道常见的算法笔试题----跳一跳： 有n个盒子排成一行，每个盒子上面有一个数字a[i]，表示最多能向右跳a[i]个盒子;
你可以从一个平台游向四周相邻的任意一个平台，但是前提是此时水位必须同时淹没这两个平台。
我们自然而然能产生一种解法：尽可能的往右跳，看最后是否能到达。 本文即是对这种贪心决策的介绍。
综上即FCFS算法对长作业有利，对短作业不利（例如上面例题种P3作业的带权周转时间达到了很大的8）
什么是算法和数据结构？如果将最终写好运行的程序比作战场，我们程序员便是指挥作战的将军，而我们所写的代码便是士兵和武器。
不知道大家在使用启发式算法求解车辆路径规划问题时有没有这样的困惑：设计邻域搜索算子实在是太太太太难了，邻域搜索算子必须在算子搜索范围以及算子复杂度之间达到平衡，高效的邻域搜索算子又是邻域搜索算法的核心。那么有没有这样一种算法，它既不依赖特定的问题结构，也有很好的效果呢？
负载均衡（Load Balancing）是指将系统的负载均匀地分发到多个资源上，以提高系统的性能、可用性和可扩展性。
可以将传入的 Key 按照 index = hash(key) % N 这样来计算出需要存放的节点。其中 hash 函数是一个将字符串转换为正整数的哈希映射方法，N 就是节点的数量。
，某些路口之间有 双向 道路。输入保证你可以从任意路口出发到达其他任意路口，且任意两个路口之间最多有一条路。
除了上述命令，还可以通过使用SET命令结合EX参数或PX参数进行设置键的过期时间。命令格式为：
刚看到这个观点的时候，我是很不以为然的，谁让它标题不吸引人>>>《构建测试体系》 就这标题，谁不知道要测试啊。还好我没有“以貌取文”，我认真的看了下去。
题目描述 有一个大晴天，Oliver与同学们一共N人出游，他们走到一条河的东岸边，想要过河到西岸。而东岸边有一条小船。 船太小了，一次只能乘坐两人。每个人都有一个渡河时间T，船划到对岸的时间等于船上渡河时间较长的人所用时间。 现在已知N个人的渡河时间T，Oliver想要你告诉他，他们最少要花费多少时间，才能使所有人都过河。 注意，只有船在东岸（西岸）的人才能坐上船划到对岸。 输入输出格式 输入格式： 输入文件第一行为人数N，以下有N行，每行一个数。 第i+1行的数为第i个人的渡河时间。 输出格式：
算法(Algorithm)是计算机处理信息的本质，因为计算机程序本质上是一个算法来告诉计算机确切的步骤来执行一个指定的任务。一般地，当算法在处理信息时，会从输入设备或数据的存储地址读取数据，把结果写入输出设备或某个存储地址供以后再调用。
Problem Description 寒假的时候，ACBOY要去拜访很多朋友，恰巧他所有朋友的家都处在坐标平面的X轴上。ACBOY可以任意选择一个朋友的家开始访问，但是每次访问后他都必须回到出发点，然后才能去访问下一个朋友。 比如有4个朋友，对应的X轴坐标分别为1， 2， 3， 4。当ACBOY选择坐标为2的点做为出发点时，则他最终需要的时间为 |1-2|+|2-2|+|3-2|+|4-2| = 4。 现在给出Ｎ个朋友的坐标，那么ACBOY应该怎么走才会花费时间最少呢？
其实很简单：改hosts （PS：各个系统怎么改hosts，可以百度） 192.30.253.112 github.com 151.101.44.249 github.global.ssl.fastly.net 151.101.100.133 assets-cdn.github.com 151.101.100.133 avatars3.githubusercontent.com 但如果配置IP失效了请求不到或者变慢了，该如何更换新的IP呢？ 对上面的四个域名进行解析，使用 http://tool.chi
可以将传入的 Key 按照 index=hash(key)%N 这样来计算出需要存放的节点。其中 hash 函数是一个将字符串转换为正整数的哈希映射方法，N 就是节点的数量。
顾名思义，网关（Gateway）就是一个网络连接到另一个网络的“关口”。 按照不同的分类标准，网关也有很多种。TCP/IP协议里的网关是最常用的，在这里我们所讲的“网关”均指TCP/IP协议下的网关。 那么网关到底是什么呢？网关实质上是一个网络通向其他网络的IP地址。比如有网络A和网络B，网络A的IP地址范围为“192.168.1.1~192. 168.1.254”，子网掩码为255.255.255.0；网络B的IP地址范围为“192.168.2.1~192.168.2.254”，子网掩码为255.255.255.0。在没有路由器的情况下，两个网络之间是不能进行TCP/IP通信的，即使是两个网络连接在同一台交换机（或集线器）上，TCP/IP协议也会根据子网掩码（255.255.255.0）判定两个网络中的主机处在不同的网络里。而要实现这两个网络之间的通信，则必须通过网关。如果网络A中的主机发现数据包的目的主机不在本地网络中，就把数据包转发给它自己的网关，再由网关转发给网络B的网关，网络B的网关再转发给网络B的某个主机。网络B向网络A转发数据包的过程也是如此。 所以说，只有设置好网关的IP地址，TCP/IP协议才能实现不同网络之间的相互通信。那么这个IP地址是哪台机器的IP地址呢？网关的IP地址是具有路由功能的设备的IP地址，具有路由功能的设备有路由器、启用了路由协议的服务器（实质上相当于一台路由器）、代理服务器（也相当于一台路由器）。 路由器（Router）是一种负责寻径的网络设备，它在互连网络中从多条路径中寻找通讯量最少的一条网络路径提供给用户通信。路由器用于连接多个逻辑上分开的网络。对用户提供最佳的通信路径，路由器利用路由表为数据传输选择路径，路由表包含网络地址以及各地址之间距离的清单，路由器利用路由表查找数据包从当前位置到目的地址的正确路径。路由器使用最少时间算法或最优路径算法来调整信息传递的路径，如果某一网络路径发生故障或堵塞，路由器可选择另一条路径，以保证信息的正常传输。路由器可进行数据格式的转换，成为不同协议之间网络互连的必要设备。 路由器使用寻径协议来获得网络信息，采用基于“寻径矩阵”的寻径算法和准则来选择最优路径。按照OSI参考模型，路由器是一个网络层系统。路由器分为单协议路由器和多协议路由器。 比如你说的那几个,说的通俗一点:如果给你一个IP地址为116.24.143.126,子网掩码255.255.255.224,也就是在这段地址中有32个地址,其中30个可用,去掉网关,还有29个可分配.地址是从116.24.143.96-127,第一个可用的IP是97,最后一个是126,这个例子里,你拿126做网关了,所以从97至125这29个地址是可被你分配的. 同理.116.24.143.126,掩码255.255.255.0,那你就有253个地址可被你分配使用.也就是1-125,127-254. 116.24.143.166,掩码是255.255.255.128,就是有125个地址可被你分配使用.即129-165,167-254. 每段地址有多少可用,不是看IP的最后一位数,而是看子网掩码
指将负载（工作任务）进行平衡、分摊到多个单元操作上进行运行，从而提高并发处理能力。
这篇文章上次发出后，有朋友留言说到底要测几个重复？其实也没有定论，有钱多多益善。只是需要知道
我们首先明确一点，动态规划问题的一般形式就是求最大值或者最小值。 其核心就是穷举。因为求最值肯定要将其全部的可能都列出来，这才找的出最值。 动态规划适合的穷举具有重叠子问题的特征，如果暴力穷举，效率回极其低下，所以需要备忘录或则DB table来优化穷举过程，避免不必要的计算。 动态规划问题一定具备最优子结构性质，这样才可以通过子问题得到原问题的解。 动态规划问题的核心是就是穷举出最值，但是问题可以千变万化，穷举出所有可行解并不是 容易的事情，只有列出正确的动态转移方程，才可以正确的穷举。写出动态转移方程也是最难的。 **
给你一个整数 n ，表示有 n 节课，课程编号从 1 到 n 。 同时给你一个二维整数数组 relations ，其中 relations[j] = [prevCoursej, nextCoursej] ，表示课程 prevCoursej 必须在课程 nextCoursej 之前 完成（先修课的关系）。 同时给你一个下标从 0 开始的整数数组 time ，其中 time[i] 表示完成第 (i+1) 门课程需要花费的 月份 数。
要了解并发编程，首先要懂得与并行这个概念进行区分。并行是指两个事件同时进行，并发是CPU切换速度快，看起来像是每个任务同时进行一样。多线程是实现并发编程的一种方式，假设一个场景，在广州地铁高峰时段，一群人涌进地铁里，在不同的闸机口刷卡进去。在这个场景里，进地铁就是任务，每个人可以看出是并发的，而多个刷卡闸机口就是多线程。
仓库有一批密度不均匀的绳子，密度不均匀也就意味着：如果把一根绳子按长度均分两份，这两份的长度一样但是质量可能不一样。假设烧完一根绳子要花1个小时，现在有一批完全一样的绳子，我们要如何才可以衡量出一小时十五分钟呢？可以用多根绳子完成？你最少几根绳子可以完成一小时十五分钟的度量呢？
Load balancing，即负载均衡，是一种计算机技术，用来在多个计算机（计算机集群）、网络连接、CPU、磁盘驱动器或其他资源中分配负载，以达到最优化资源使用、最大化吞吐率、最小化响应时间、同时避免过载的目的。它将负载（工作任务，访问请求）进行平衡、分摊到多个操作单元（服务器，组件）上进行执行。是解决高性能，单点故障（高可用），扩展性（水平伸缩）的终极解决方案，具体模式如下图：
它的基本思想是：通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分，其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小，然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序，整个排序过程可以递归进行，以此达到整个数据变成有序序列
数据结构与算法是程序员内功体现的重要标准之一，且数据结构也应用在各个方面，业界更有程序=数据结构+算法这个等式存在。各个中间件开发者，架构师他们都在努力的优化中间件、项目结构以及算法提高运行效率和降低内存占用，在这里数据结构起到相当重要的作用。此外数据结构也蕴含一些面向对象的思想，故学好掌握数据结构对逻辑思维处理抽象能力有很大提升。
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