之前同事问了一道需要点脑洞的算法题,我觉得蛮有意思的,思路可能会给大家带来一些启发,在此记录一下
给定一个字符串 s ,计算具有相同数量0和1的非空(连续)子字符串的数量,并且这些子字符串中的所有0和所有1都是组合在一起的。
给你一个大小为 m x n 的网格和一个球。球的起始坐标为 [startRow, startColumn] 。你可以将球移到在四个方向上相邻的单元格内(可以穿过网格边界到达网格之外)。你 最多 可以移动 maxMove 次球。
首先,我们来看一下2018年4月发布的最新 TIOBE 指数排行榜的前 20 名(https://www.tiobe.com/tiobe-index/),如下图所示:
我们把字符串、数组、正则、排序、递归归为简单算法。接下来系列里,将系列文章里将为大家逐一介绍。
分析:num的累和 = num + (num-1)的累和,所以可以把累和的操作定义成一个方法,递归调用。 实现代码:
计算页面单跳转化率,什么是页面单跳转换率,比如一个用户在一次 Session 过程中访问的页面路径 3,5,7,9,10,21,那么页面 3 跳到页面 5 叫一次单跳,7-9 也叫一次单跳,那么单跳转化率就是要统计页面点击的概率 比如:计算 3-5 的单跳转化率,先获取符合条件的 Session 对于页面 3 的访问次数(PV)为 A,然后获取符合条件的 Session 中访问了页面 3 又紧接着访问了页面 5 的次数为 B,那么 B/A 就是 3-5 的页面单跳转化率.
看了大多数博客关于泊松分布的理解,都是简单的对公式做一些总结,本篇文章重点关注泊松分布如何被提出,以及理解背后对现实的假设是什么。可以参考参考的资料有 1. 百度百科–泊松分布(推导过程值得研究) 2. wiki pedia –poisson distrubtion(讲的够详细) 3. 一篇大神博文–泊松分布和指数分布:10分钟教程(至少阐述明白了泊松分布用来干嘛)
题目:给你一个字符串 licensePlate 和一个字符串数组 words ,请你找出 words 中的 最短补全词 。
目录 一.页面单跳转化率统计 需求简介 思路分析 二.具体实现 具体业务实现 完整项目代码 一.页面单跳转化率统计 需求简介 计算页面单跳转化率,什么是页面单跳转换率,比如一个用户在一次 Session 过程中访问的页面路径 3,5,7,9,10,21,那么页面 3 跳到页面 5 叫一次单跳,7-9 也叫一次单跳,那么单跳转化率就是要统计页面点击的概率 比如:计算 3-5 的单跳转化率,先获取符合条件的 Session 对于页面 3 的访问次数(PV)为 A,然后获取符合条件的 Session 中访问了页面
做为一名程序员,都比较关注其使用编程语言的热度,一方面编程语言的热度决定了它拥有多大的市场,另一方面也关系到行业内程序员选择机会有多大。
List.Generate(initial as function, condition as function, next as function,optional selector as nullable function)as list
前段时间笔者遇到一个MongoBD Plan Cache的bug,于是深究了下MongoDB优化器相关源码。在这里分享给大家,一方面让大家知道MongoDB优化器工作原理,一方面就是避免踩坑。
在MySQL数据库中,索引是提高查询性能的关键。为了进一步优化查询性能,MySQL引入了索引下推的概念。索引下推是指在使用索引进行查询时,将过滤条件下推到存储引擎层级进行处理,减少不必要的数据读取和传输,从而提高查询效率。
题目描述:给你一个整数数组 nums 和一个整数 k ,请你统计并返回 该数组中和为 k 的连续子数组的个数 。 示例 1:
导读:继Wormhole的设计思想介绍和功能介绍之后,相信大家对Wormhole已经有了初步的了解。2018年7月31日,我们发布了Wormhole_0.5新版本,与以往基于Spark计算引擎的版本相比,该版本新增了基于Flink计算引擎的流式处理功能,主要关注低延迟和CEP。基于Flink计算引擎版本具体内容是什么呢?还请各位看官移步正文~
给定四个包含整数的数组列表 A , B , C , D ,计算有多少个元组 (i, j, k, l) ,使得 A[i] + B[j] + C[k] + D[l] = 0。
今天是PTA题库解法讲解的第四天,今天我们要学习L2级别的题目哦---悄悄关注,题目如下:
ES在查询过程中比较多遇到符合查询,既需要多个字段过滤也需要特殊情况处理,本文简单介绍几种查询组合方便快捷查询ES。
因此,⼤家在编写程序时,应该尽量养成习惯:除⾮需求的特殊要求,否则循环 的计数都从 0 开始。
正则表达式元字符 * 匹配前一个内容的0次1次或多次 . 匹配内容的0次1次或多次,但不包含回车换行 + 匹配前一个内容的1次或多次 ?匹配前一个内容的0次或1次 | 选择匹配类似PHP中的| (因为这个运算符合是弱类型导致前面最为整体匹配) ^ 匹配字符串首部内容 $ 匹配字符串尾部内容 \b 匹配单词边界,边界可以是空格或者特殊符合 \B 匹配除带单词边界意外内容 {m} 匹配前一个内容的重复次数为M次 {m,} 匹配前一个内容的重复次数大于等于M次 {m,n} 匹配前一
给定一个整数数组和一个整数 **k,**你需要找到该数组中和为 k 的连续的子数组的个数。
贝叶斯分类算法是统计学的一种分类方法,它是一类利用概率统计知识进行分类的算法。在许多场合,朴素贝叶斯(Naïve Bayes,NB)分类算法可以与决策树和神经网络分类算法相媲美,该算法能运用到大型数据库中,而且方法简单、分类准确率高、速度快。
sync 包下的mutex就是互斥锁,其提供了三个公开方法:调用Lock()获得锁,调用Unlock()释放锁,在Go1.18新提供了TryLock()方法可以非阻塞式的取锁操作:
慢查询 // 慢查询 缓慢的查询,低效的性能导致影响正常业务 MySQL默认10秒内没有响应SQL结果,为慢查询 // 检查慢查日志是否开启: show variables like 'slow_query_log'; // 检查慢日志路径 show variables like '%slow_query_log%'; // 开启慢日志 set global slow_query_log=on; // 慢日志判断标准(默认查询时间大于10s的sql语句) show variables like 'long
本项目主要用于互联网电商企业中使用Spark技术开发的大数据统计分析平台,对电商网站的各种用户行为(访问行为、购物行为、广告点击行为等)进行复杂的分析。用统计分析出来的数据辅助公司中的PM(产品经理)、数据分析师以及管理人员分析现有产品的情况,并根据用户行为分析结果持续改进产品的设计,以及调整公司的战略和业务。最终达到用大数据技术来帮助提升公司的业绩、营业额以及市场占有率的目标。
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使用两个哈希表,一个记录words数组中每个字符串出现的次数,一个记录当前滑动窗口中每一个字符串出现的次数。
给你一个正整数数组 arr,请你找出一个长度为 m 且在数组中至少重复 k 次的模式。
方法之一是判断x & (x - 1)==0。若为True,则x是2的N次方;若为False,则x不是2的N次方。
英国计算机科学家Tony Hoare在1960年为了解决计算机上的排序问题,提出了快速排序的算法,最初是为了在英国的英尔兰电子公司(ELLIOTT Brothers)的快速硬件上实现高效的排序算法。
上一小节对随机变量做了一个概述,这一节主要记录一维离散型随机变量以及关于它们的一些性质。对于概率论与数理统计方面的计算及可视化,主要的Python包有scipy, numpy和matplotlib等。
经过以上的例子,相信大家知道,[ ] 和里面的,有什么作用了。也可以看到,匹配的字符串必须加 / /(看例子的第一个参数)
一个N位的十进制正整数,如果它的每个位上的数字的N次方的和等于这个数本身,则称其为花朵数。 例如:当 N=3时,153就满足条件,因为1^3+5^3+3^3=153,这样的数字也被称为水仙花数(其中,“^”表示乘方,5^3表示5的3次方,也就是立方)。 当N=4时,1634满足条件,因为1^4+6^4+3^4+4^4=1634。 当N=5时,92727满足条件。 实际上,对N的每个取值,可能有多个数字满足条件。 程序的任务是:求N=21时,所有满足条件的花朵数。注意:这个整数有21位,它的各个位数字的21次方之和正好等于这个数本身。 如果满足条件的数字不只有一个,请从小到大输出所有符合条件的数字,每个数字占一行。因为这个数字很大,请注意解法时间上的可行性。要求程序在1分钟内运行完毕。
了解php使用正则表达式实现替换的方法?这个问题可能是我们日常学习或工作经常见到的。希望通过这个问题能让你收获颇深。下面是小编给大家带来的参考内容,让我们一起来看看吧!
本篇是笔记篇,介绍 Haskell 的强大的库函数,也可感受下与我们平常的 js 操作异同之处:
给你 n 个数,让你删去两个数,使得删去前后平均值不变,问你最多有多少种选择方式(值相同的不同数字算不同的方案)。
在正则表达式匹配规则中:.代表任意一个字符;* 代表它前面的字符可以出现任意次(含0次)。例如:字符串dpaaab与规则d.a*b匹配(所有字符匹配模式)。
给你一个仅由大写英文字母组成的字符串,你可以将任意位置上的字符替换成另外的字符,总共可最多替换 k 次。在执行上述操作后,找到包含重复字母的最长子串的长度。
大家好,上节介绍过指定次数的循环语句For...Next语句,本节将介绍的是有条件的循环语句Do...Loop系列语句,它又分为两种类似的形式,分别是do while语句和do until语句,掌握一种,另一种就很容易理解,本节先介绍do while语句。
f(x) 是 x! 末尾是 0 的数量。回想一下 x! = 1 * 2 * 3 * ... * x,且 0! = 1 。例如, f(3) = 0 ,因为 3! = 6 的末尾没有 0 ;而 f(11) = 2 ,因为 11!= 39916800 末端有 2 个 0 。给定 k,找出返回能满足 f(x) = k 的非负整数 x 的数量。
lodash受欢迎的一个原因,是其优异的计算性能。而其性能能有这么突出的表现,很大部分就来源于其使用的算法——惰性求值。 本文将讲述lodash源码中,惰性求值的原理和实现。
将查询内部的结果文档得分都设定为1或者boost的值,多用于结合bool查询实现自定义得分
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