这段时间我会把蓝桥杯官网上的所有非VIP题目都发布一遍,让大家方便去搜索,所有题目都会有几种语言的写法,帮助大家提供一个思路,当然,思路只是思路,千万别只看着答案就认为会了啊,这个方法基本上很难让你成长,成长是在思考的过程中找寻到自己的那个解题思路,并且首先肯定要依靠于题海战术来让自己的解题思维进行一定量的训练,如果没有这个量变到质变的过程你会发现对于相对需要思考的题目你解决的速度就会非常慢,这个思维过程甚至没有纸笔的绘制你根本无法在大脑中勾勒出来,所以我们前期学习的时候是学习别人的思路通过自己的方式转换思维变成自己的模式,说着听绕口,但是就是靠量来堆叠思维方式,刷题方案自主定义的话肯定就是从非常简单的开始,稍微对数据结构有一定的理解,暴力、二分法等等,一步步的成长,数据结构很多,一般也就几种啊,线性表、树、图、再就是其它了。顺序表与链表也就是线性表,当然栈,队列还有串都是属于线性表的,这个我就不在这里一一细分了,相对来说都要慢慢来一个个搞定的。蓝桥杯中对于大专来说相对是比较友好的,例如三分枚举、离散化,图,复杂数据结构还有统计都是不考的,我们找简单题刷个一两百,然后再进行中等题目的训练,当我们掌握深度搜索与广度搜索后再往动态规划上靠一靠,慢慢的就会掌握各种规律,有了规律就能大胆的长一些难度比较高的题目了,再次说明,刷题一定要循序渐进,千万别想着直接就能解决难题,那只是对自己进行劝退处理。加油,平常心,一步步前进。
最近代码写的少了,而leetcode一直想做一个python,c/c++解题报告的专题,c/c++一直是我非常喜欢的,c语言编程练习的重要性体现在linux内核编程以及一些大公司算法上机的要求,python主要为了后序转型数据分析和机器学习,所以今天来做一个难度为hard 的简单正则表达式匹配。
Redis是一个开源的使用C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库,
LCS-LENGTH(Longest Common Subsequence Length)问题的带备忘的版本通常指的是使用动态规划(Dynamic Programming, DP)和备忘录(Memoization)来优化算法性能,避免重复计算。通过维护一个表(即“备忘录”)来存储已经计算过的子问题的解,从而在解决新问题时可以直接查找已存储的结果,而不是重新计算。
Introduction 此篇文章总结python一些常见的技术问题,每一个都是简短的解释,篇幅不大,不断更新中…
自顶向下分析,要想爬上 n 阶台阶,由于一次可以爬 1 或 2 阶台阶,所以爬上 n 阶台阶有两种可能:
泛函编程的核心模式就是函数组合(compositionality)。实现函数组合的必要条件之一就是参与组合的各方程序都必须是纯代码的(pure code)。所谓纯代码就是程序中的所有表达式都必
6.如果未修改过字符,则尝试修改s[i]为其他26个小写字母,然后继续考虑分割带来的最大数量。
安装失败的话,直接打开 github.com/gin-gonic/gin,下载压缩包,并在GOPATH路径的src目录下面建立github.com,解压到这个目录下面;
3.1.例子A:XML的装载、存储和导出 这个例子显示如何加载一个XML文档,然后以可读格式导出到一个TMemo领域。 拖放一个TEdit(Edit1),TButton(Button1)和一个TMemo到你的窗体,然后连接到下面的按钮的OnClick事件代码。填写文件名到Edit1,然后按一下按钮,您会看到在memo控件中列出XML文件的内容。
为了让开发者更简单的构建符合 UI = f(state) 哲学理念的 UX,React 引入了函数式组件和一套逻辑复用的解决方案 —— Hooks。
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它包含 5 个街区 [{1}, {2,2}, {3,3}, {2}, {1,1}]。
给定一个正整数 n,将其拆分为至少两个正整数的和,并使这些整数的乘积最大化。 返回你可以获得的最大乘积。
题目来源于 LeetCode 第 125 号问题:验证回文串。这道题目是 初级程序员 在面试的时候经常遇到的一道算法题,而且面试官喜欢面试者手写!
行列转换在数据库,开发语言中都是一个津津乐道的话题,今天来简单演示一个使用sed所作的特殊行列转换。 日志的内容如下: append data from MIG_TEST.MO1_MEMO_EXT_2 to MIG_TEST.MO1_MEMO 1936470 rows created. Elapsed: 00:01:01.53 Commit complete. Elapsed: 00:00:00.03 append data from MIG_TEST.MO1_MEMO_EXT_3 to MIG_TEST
本文主要使用它作为示例来对比算法和实现方式(R与Rcpp)对计算效率的影响,以及在 R 中如何简单使用 C++。
前一章我们介绍了一些使用goroutine和channel这样直接而自然的方式来实现并发的方法。然而这样做我们实际上回避了在写并发代码时必须处理的一些重要而且细微的问题(笔者注:一谈到并发,就需要处理对共享变量等公共资源的访问问题,不合理的访问问题会造成一系列诸如丢失修改、读脏数据、重复读等常见并发问题)。
一个特定类型的方法和操作函数是并发安全的,那么所有它的访问方法和操作都是并发安全的。导出包级别的函数一般情况下都是并发安全的,package级的变量没法被限制在单一的goroutine,所以修改这些变量必须使用互斥条件。 竞争条件指的是程序在多个goroutine交叉执行操作时,没有给出正确的结果。只要有两个goroutine并发访问同一个变量,且至少其中的一个是写操作的时候就会发生数据竞争。 避免数据竞争的方法: >> 方法不要去写变量,此时指只在第一次创建时写入,后续不再对该变量进行修改。
给定一个只包含正整数的非空数组。是否可以将这个数组分割成两个子集,使得两个子集的元素和相等。
T0 = 0, T1 = 1, T2 = 1, 且在 n >= 0 的条件下 Tn+3 = Tn + Tn+1 + Tn+2
1.go test命令是一个按照约定和组织进行测试的程序 2.竞争检查器 go run -race 附带一个运行期对共享变量访问工具的test,出现WARNING: DATA RACE 说明有数据竞争 3.理想情况下是应该避免掉多余的工作的,称为duplicate suppression(重复抑制/避免)
收到社区同学的反馈,希望 MMClassification 支持 kfold-cross-valid 交叉验证功能,开发同学立马安排起来,计划 24 小时内支持该特性。 然而,开发的时候却遇到了难题:深拷贝生成的 Config 对象没有 dump 方法。于是打印对象的类型想一探究竟,发现深拷贝生成的对象并不是 Config 类型。那么真相只有一个,深拷贝出了问题。下面是描述问题的示例:
最近使用 Python 一个项目,发现 Python 的深拷贝 copy.deepcopy 实在是太慢了。 相关背景 在 Python 中, 我们有两种拷贝对象的方式:浅拷贝和深拷贝。浅拷
EOS,智能合约,abi,wasm,cleos,eosiocpp,开发调试,钱包,账户,签名权限 热身 本文旨在针对EOS智能合约进行一个完整的实操演练,过程中深入熟悉掌握整个EOS智能合约的流程,过程中出现的问题也会及时研究并入我们自己的知识体系。本文会主要跟随EOS官方Wiki的智能合约部分进行研究学习,主要分为 开启一个私有链 创建钱包 载入基础IO的智能合约支持 创建账户 智能合约学习: token 交易所 智能合约实战: Helloworld 准备 EOS的智能合约采用C++ 编写,因为
当16.6的memo问世,函数组件就有了类似PureComponent和shouldComponentUpdate的解决方案,memo的使用方法:
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。
曼哈顿图本质上是一个散点图,用于显示大量非零大范围波动数值,最早应用于全基因组关联分析(GWAS)研究展示高度相关位点。它得名源于样式与曼哈顿天际线相似。
思路:coins =[1,2,5] 的情况下,dp[11] = min(dp[10],dp[9],dp[6]) + 1
收到社区同学的反馈,希望 MMClassification 支持 kfold-cross-valid 交叉验证功能,开发同学立马安排起来,计划 24 小时内支持该特性。
16.6之前,函数组件没有像 shouldComponentUpdate这样的方法,也没有类似 PureComponent这种解决方案,避免不了函数组件里面所有的代码再次的执行,要依靠外面的条件渲染来控制,或者是高阶组件。之前的话,选择使用函数组件的情况是一些比较简单的又比较纯的组件,只是负责展示的。而且函数组件最终编译babel结果是只执行 createElement那一步;class组件一样有生命周期要实例化,最终经过Babel成es5代码的时候还很长 React.memo 当16.6的memo问世,函
类似于我们检查日期是否与当前日期相对应的情况。在这种情况下,我们获取年份并进行比较。
之前,已经讲过一些Golang的基础的东西,感兴趣的可以看看以前的文章,https://www.cnblogs.com/zhangweizhong/category/1275863.html,
在之前的章节中讨论过怎么把一个很大的分区表切分为若干的dump文件,在数据加载的时候能够同时做基于每个分区的数据导入,如果有些分区比较大,有几十个dump文件,那么这个分区做数据导入的时候是不能再进行并行切分了。 现在在准生产环境中先查找了如下的表,charge,memo,charge_rel数量级都过亿,而且memo表中还含有lob字段。其他两个分区尽管字段没有特殊之处,但是分区数很多。都在几百个左右。 charge 133036878 memo 186700029 charge_rel 1314
今天查看数据库的负载,发现cpu消耗异常的高。里面有不少dw的进程.但是查看impdp的进程却不存在。 查看datapump的进程情况,发现大量的job,但是状态都是not running. select * from dba_datapump_jobs where owner_name='MIG_TEST'; SYS_IMPORT_TABLE_01 SYS_IMPORT_TABLE_02 SYS_IMPORT_TABLE_03 SYS_IMPORT_TABLE_04 SYS_IMPORT_TABL
在平时的工作中,有时候需要insert一批数据,这些数据可能是临时表,外部表,普通表,子查询等形式,类似下面的格式 insert into xxxx (select xxxxx from xxx where xxxxx); 如果其中有冗余数据的时候,整个Insert会自动rollback,一条数据也插不进去,错误类似下面的形式。 insert /*+ append */into mo1_memo select *from MO1_MEMO_EXT_92; * ERROR at line 1: ORA-000
1.使用glob模块可以用通配符的方式搜索某个目录下的特定文件,返回结果是一个list
昨天放了第三篇的参考答案,仅供参考,想要学的更深入一些可以自己看一些算法类的书籍或者文章,应该会更系统和专业。
目录[-] copy-对象拷贝模块;提供了浅拷贝和深拷贝复制对象的功能, 分别对应模块中的两个函数 copy() 和 deepcopy()。 1.浅拷贝(Shallow Copies) copy() 创建的 浅拷贝 是一个新的容器,它包含了对原始对象的内容的引用。也就是说仅拷贝父对象,不会拷贝对象的内部的子对象。即浅复制只复制对象本身,没有复制该对象所引用的对象。比如,当创建一个列表对象的浅拷贝时,将构造一个新的列表,并将原始对象的元素添加给它。 import copy class MyClass
CMplot这个R包是绘制SNP密度、曼哈顿图和QQ图的一个很实用的R包, 今天分享给大家,下边具体来看看。
斐波那契数列(Fibonacci Sequence)是一组自然数序列,其特点是每个数都是前两个数之和。斐波那契数列的起始数字通常为0和1,序列依次为0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, ...。
MEDIUMTEXT 最大长度是 16777215 (2^24 – 1) 个字符。
unit Unit1; interface uses Windows, Messages, SysUtils, Variants, Classes, Graphics, Controls, Forms, Dialogs,SiMath,SimEncrypt, StdCtrls,ActiveX,ComObj,JwaWbemCli; type TForm1 = class(TForm) Button1: TButton; Memo: TMemo; Button2: TB
原文链接:醒者呆的博客园,https://www.cnblogs.com/Evsward/p/eos-contract.html
datapump是从oracle 10g推出的新的数据导入导出工具,可以说是exp/imp的加强版,主要的亮点在于服务端,结合了direct+parallel,而且从datapump的结构上来说也和exp/imp有很大的差别。而老式的exp/imp还有一套自己的数据字典表需要维护,习惯了exp/imp,突然切换到expdp/impdp还有是一些抵触情绪的,因为从之前的感触中没有感受到datapump的强大,从公司的team的反馈,产品线中也遇到了不少的bug.但是很多东西你熟悉了了解了,就会明白oracle
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