1 最近几年微信小程序特别的火，快捷容易不需要下载所以不占内存，给我们带来方便。支付，小游戏，应用等很多地方都需要小程序。其实小程序的开发和网页制作基本一样，都是需要用标签来定义。那么如何来设计简单的小程序页面？需要哪些元素呢？
在上学时学过《数据结构和算法》这门课，当时学习了数组、链表、哈希表、二叉树、图等数据结构，还有排序算法、二分查找、最短路径算法、关键路径等，当时记得还有ACM比赛，还有那部很烧脑筋的《算法导论》。但是在面试和笔试中遇到算法题总感觉脑袋不够使，没啥思路。Github上面找到了两个比较火的算法刷题项目： leetcode-master和 fucking-algorithm，对应的博客网址分别为：Carl的代码随想录和labuladong 的算法小抄，两位作者有思路讲解和分类，还出了对应的纸质版书籍，感兴趣的可以买来看看。
前言 ????原题样例：杨辉三角 2 ????C#方法：递归 ????Java 方法一：递推 ????总结 ????往期优质文章分享 ????前言 ???? 算法题 ???? ???? 每天
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秉承这在高中oi刷题的一颗热血之心，我也是到了大学后参加了蓝桥杯作为自己的第一个竞赛点出发，本文就是主要来和大家聊一下我对蓝桥杯的备考路线，及网络资源的分享。
根据题目中给出的图形示例，我们需要定义一个 jagged(锯齿)数组，它的长度与 numRows 一样。
先介绍下个人情况，国内top5本硕科班，英特尔和腾讯两段实习经历，几个项目和还没中的论文QVQ。目前提前批和内推已经基本结束，有意向的offer也有了几个，现整理下C++后台的面经（包括春季实习招聘）合集回馈各位牛友。有些问题可能时间久远记得不太清楚了，主要给大家看下面试官都问了哪些问题的类型吧，话不多说黑喂狗！
对于LeetCode，我相信计算机专业或相关专业的同学都有所耳闻。在找工作时，常常听到某某大神刷了2遍LeetCode最后拿到9个offer等等传说。可见LeetCode的重要性。下面我们聊一聊该怎么去刷LeetCode。
在前面，我写过一篇Java的深浅拷贝，那是基于对象的拷贝，但放眼数据结构与算法中，你有考虑过怎么拷贝一个图吗？(无向图)
相关文献 报了蓝桥杯比赛，几乎零基础，如何准备，请大牛指导一下。谢谢？ 蓝桥杯2022各组真题汇总(完整可评测)
1. a ^ b = b ^ a 2. a ^ b ^ c = a ^ (b ^ c) = (a ^ b) ^ c; 3. d = a ^ b ^ c 可以推出 a = d ^ b ^ c. 4. a ^ b ^ a = b.
程序员对力扣应该都熟悉的，在上面可以使用任意一门熟悉的编程语言写代码，在线执行代码，提交，看到击败超过 90%，你会不会心跳一下？用的同时，你是否想过力扣背后的设计和实现，假如让你自己设计一个类似力扣的系统呢？你可以把这个当作系统设计的面试题，思考如何回答。
给定一个数组 prices ，它的第 i 个元素 prices[i] 表示一支给定股票第 i 天的价格。
计算方法和神经成像技术的最新进展改进了我们对楔前叶的理解。虽然以前认为楔前叶在很大程度上是一个视觉处理区域，但由于在这个深层区域缺乏局灶性病变，以及对其真正的潜在解剖结构的了解不足，楔前叶在复杂认知功能中的重要性以前不太为人所知。幸运的是，最近的研究揭示了该区域结构和功能连通性的重要信息，这些数据为楔前叶在健康和病理状态下的重要性提供了更详细的机制理解。通过改进的静息状态功能MRI分析，我们已经清楚，基于楔前叶与大尺度脑网络的功能关联，可以更好地理解楔前叶的功能。近年来，双默认模式网络系统在支持情景记忆和心理理论方面得到了很好的解释;然而，一种新的“旁扣带”网络，它是更大的中央执行网络的一个子网络，在自我差异过程和相关精神症状中可能起着重要作用，需要进一步澄清。重要的是，对扣带皮层内外楔前叶结构连接的详细解剖研究表明，存在大的结构白质连接，这为该区域的结构-功能意义及其与大规模大脑网络的关联提供了额外的意义。总之，楔前叶的结构-功能连接提供了可以模拟各种神经退行性疾病和精神疾病(如阿尔茨海默病和抑郁症)的核心要素。
人类眶额皮层、腹内侧前额叶皮层（vmPFC）和前扣带回参与奖赏处理，因此参与情绪，也与情景记忆有关。为了更好地了解这些区域，我们在来自人类连接体项目的172人中测量了360个皮层区域和24个皮层下区域之间的有效连接，并补充了功能连接和扩散束造影。眶额皮层从味觉、嗅觉和颞叶视觉、听觉和颞极皮层区域都有有效连接。眶额皮层与前扣带回膝部和海马体系统有连接，并提供了用于记忆和目标导航的奖赏反映。眶额皮层和扣带回膝部与上前扣带回有连接，该皮层投射到中扣带回和其他运动前皮层区域，并提供行动-结果学习，包括肢体退缩或对抗厌恶和非奖励刺激。外侧眶额皮层有输出到额下回的语言系统。内侧眶额皮层连接到Meynert基底核和上前扣带回连接到隔膜，这些皮层区域的损伤可能通过破坏新皮层和海马体的胆碱能功能而导致记忆障碍。
有 1000 只水桶，其中有且只有一桶装的含有毒药，其余装的都是水。它们从外观看起来都一样。如果小猪喝了毒药，它会在 15 分钟内死去。
前言 ????原题样例：二叉树的最小深度 ????C#方法：深度优先搜索 ????Java 方法一：深度优先搜索 ????Java 方法二：广度优先搜索 ????总结 ????往期优质文章分享
“双花”一词我是从区块链领域的听到的，查了一下资料，基本所有的引用都是基于区块链，但是今天所讲的“双花”不是区块链领域，而是普通的接口测试中遇到的BUG，由于概念一致，所以采用“双花”一词。双花，顾名思义，花了两次，一分钱或者交换流通的物品。下面分享一下自己在工作中遇到的一个双花的BUG的测试方案和原因解释。
我们实际系统中有很多操作，是不管做多少次，都应该产生一样的效果或返回一样的结果。 例如：
给你二叉树的根节点root和一个表示目标和的整数 targetSum，判断该树中是否存在 根节点到叶子节点 的路径，这条路径上所有节点值相加等于目标和targetSum 。
近日，来自澳洲墨尔本国家青年心理健康中心的Christopher G. Davey 等人在AJP期刊（The American Journal of Psychiatry）上发文，介绍了一项与抑郁症相关的动态因果模型DCM的工作，发现其症状与内侧前额叶皮质的连接具有一定的相关性。抑郁症的一个重要特征是自我的不安感，其中，内侧前额叶皮层在自我评估过程中起着重要的作用，其和抑郁症有重要的关系，为了探寻该区域的功能变化机理，这项工作对抑郁症自我评估过程中的内侧前额叶皮质活动进行研究。 作者采用动态因果网络模型，基
这道题中的平衡二叉树的定义是：二叉树的每个节点的左右子树的高度差的绝对值不超过 11，则二叉树是平衡二叉树。
要说现在在高并发场景中，哪个概念最火，那当属“秒杀”了。那么秒杀也是有自己的一些特点的：
该程序是基于Java的GUI图形界面，实现的双人版五子棋小游戏。该程序拥有简洁美观的图形化界面，且界面主要由棋盘、标题和游戏操作的按钮三部分组成。
一、引言 AVL移动安全团队在分析2014全年移动恶意代码时发现：大量移动恶意应用通过色情内容诱导用户下载并安装使用，这些应用不但涉嫌传播淫秽色情内容，还可能执行恶意扣费、恶意推广、窃取用户隐私等操作，造成用户隐私泄露或经济损失。 因此，我们针对移动恶意色情应用的传播情况、行为特点等进行深入分析。希望帮助大家充分了解移动恶意色情应用的危害性，培养良好的上网习惯和安全防范意识。 二、恶意色情应用传播特点 1.传播情况 2014年，AVL移动安全团队捕获色情应用超过10万个，其中恶意色情应用占比高达65%。
一、引言 AVL移动安全团队在分析2014全年移动恶意代码时发现：大量移动恶意应用通过色情内容诱导用户下载并安装使用，这些应用不但涉嫌传播淫秽色情内容，还可能执行恶意扣费、恶意推广、窃取用户隐私等操作，造成用户隐私泄露或经济损失。因此，我们针对移动恶意色情应用的传播情况、行为特点等进行深入分析。希望帮助大家充分了解移动恶意色情应用的危害性，培养良好的上网习惯和安全防范意识。 二、恶意色情应用传播特点 1.传播情况 2014年，AVL移动安全团队捕获色情应用超过10万个，其中恶意色情应用占比高达65%。下图
今天给大家分享一款Python装逼实用神器，在日常生活或者工作中，经常会遇到想将某张照片中的人物抠出来，然后拼接到其他图片上去。专业点的人可以使用 PhotoShop 的“魔棒”工具进行抠图，非专业人士则使用各种美图 APP 来实现，但是这两类方式毕竟处理能力有限，一次只能处理一张图片，而且比较复杂的图像可能耗时较久。那今天就来向大家展示第三种扣图方式——用 Python代码来实现 一键批量抠图。
“给定两个单词beginWord和endWord，以及一个字典wordList，找出并返回所有从beginWord到endWrod之间的最短转换序列。”
神经影像研究主要研究运动的动作观察(AO)和运动想象(MI)期间的皮质活动在哪里被激活，以及它们是否与动作执行时激活的区域相匹配。然而，目前还不清楚大脑皮层活动是如何被调节的，尤其是活动是否取决于观察或想象的运动相位。本研究使用脑电图(EEG)研究了AO和AO+MI步行过程中与步态相关的皮层活动，受试者分别在想象和不想象的情况下观察步行。脑电源和频谱分析表明，感觉运动皮质的α、β功率降低，功率调制依赖于步行时的相位。AO+MI时的相位依赖性调制，与以往步行研究报道的实际步行时的相位依赖性调制相似。这些结果表明，在步行过程中，AO+MI的联合作用可以诱导部分感觉运动皮质的相位依赖性激活，即使不伴随任何实际运动。这些发现将扩大对步行和认知运动过程的神经机制的理解，并为神经性步态功能障碍患者的康复提供临床上有益的信息。
还是上次的那个网站，上一篇分析了关于反爬的绕过，在正文里随口提了一句说这个网站关于正文加密的部分很简单，晚上就收到几位读者的私信，希望能够讲讲关于正文的加密是如何解密的。
进入“中国大学MOOC”网站页面，搜索：陈越数据结构或者直接搜索数据结构，第一个就是。
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来自澳洲Florey 神经科学与心理健康研究所的Remika Mito在Brain杂志上发文，基于全新的FBA（fixel-based analysis）方法，作者探究了AD与MCI患者的白质纤维束的变化。作者发现，AD患者相对于健康组，其多个纤维束的纤维密度和纤维束截面均有显著降低；而MCI患者主要在后扣带束区域有显著降低。作者认为FBA分析具有以下优点：（1）可适用于纤维交叉区域；（2）可在微观结构层次和宏观结构层次上进行分析。 背景 阿尔茨海默病（Alzheimer’s Disease, A
广告、增值服务、佣金，是互联网企业最常见的三种盈利手段。在这3大经典中，又以广告所占的市场份额最大，几乎是绝大部分互联网平台最主要的营收途径，业务的重要性不言而喻。
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图的基础概念图的基础算法1. 图的遍历深度优先搜索遍历(DFS)广度优先搜索遍历(BFS)2. 单源最短路径问题(Dijkstra算法)3. 拓扑排序4. 最小生成树Kruskal算法(加边法)Prim算法(加点法)经典面试题1.克隆图2.课程表II3.网络延迟问题4.除法求值5.最小高度树6.重新安排行程7. 冗余连接
前言 ????原题样例 ????C#方法：动态规划 ????Java 方法一：动态规划 ????Java 方法二：矩阵快速幂 ????总结 ????往期优质文章分享 ????前言 ???? 每
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给定一个非空整数数组，除了某个元素只出现一次以外，其余每个元素均出现两次。找出那个只出现了一次的元素。
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通过了解餐饮行业的特点和实际情况，从分析饭店的基本情况入手，结合要实现的功能，对系统的可行性进行分析，为提高其可行性，故做了以下数据分析。
两个月前，己“服役”了几年的鼠标出现了故障，单击经常变成双击，这样想用鼠标移动文件的时候就很麻烦，常常要移动几次才能成功。起初我怀疑是系统的问题，但鼠标在别的电脑上使用也出现同样的问题，因此确认鼠标本身发生了故障。为此我拆解了鼠标进行维修，经过自己的努力，使用一把螺丝刀，一片粗糙的纸（可以从档案袋上剪下），一个大头针维修成功，下面就是我维修的整个过程（图1）。
给你一个整数 n ，找出从 1 到 n 各个整数的 Fizz Buzz 表示，并用字符串数组 answer（下标从 1 开始）返回结果，其中：
字符串的一个子序列是原始字符串删除一些（也可以不删除）字符而不改变剩余字符相对位置形成的新字符串。（例如，"ace"是"abcde"的一个子序列，而"aec"不是）。
前言 原题样例：最长回文串 C#方法：排序遍历 Java 方法一：计数 总结 ---- 前言 算法题 每天打卡一道算法题，既是一个学习过程，又是一个分享的过程 提示：本专栏解题 编程语言一律使用 C# 和 Java 两种进行解题 要保持一个每天都在学习的状态，让我们一起努力成为算法大神吧！ 今天是力扣算法题持续打卡第73天！ 算法题 ---- 原题样例：最长回文串 给定一个包含大写字母和小写字母的字符串，找到通过这些字母构造成的最长的回文串。 在构造过程中，请注意区分大
在二分查找的每一步中，我们只需要比较中间元素 mid 的平方与 x 的大小关系，并通过比较的结果调整上下界的范围。 由于我们所有的运算都是整数运算，不会存在误差
欢迎访问我的GitHub 这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码)：https://github.com/zq2599/blog_demos 本篇概览 本篇是《quarkus依赖注入》的第九篇，目标是在轻松的气氛中学习一个小技能：bean锁 quarkus的bean锁本身很简单：用两个注解修饰bean和方法即可，但涉及到多线程同步问题，欣宸愿意花更多篇幅与各位Java程序员一起畅谈多线程，聊个痛快，本篇由以下内容组成 关于多线程同步问题 代码复现多线程同步问题 quarkus的bean读写锁 关于
虽然语言功能的双流神经认知模型在当下已经围绕不同的神经解剖网络分别支持语义和语音加工的观点达成一致，但这些网络中特定的白质成分仍然存在争议。本研究在一项横断研究中考察了白质结构连通性和词汇产出之间的关系，研究对象为42名因单侧左半球中风而患失语症的被试。具体地说，我们从弥散频谱成像数据中为每个被试重建了一个局部连接体矩阵，并根据他们对图片命名测试和词汇产出的计算模型的反应，对这些矩阵进行了语义和语音能力指数的回归。这些连接分析表明，位于背侧(弓状束)和腹侧(额枕下部、钩状束和中纵束)束都与语义能力有关，而与语音能力有关的束更多地位于背侧，包括弓状束和中纵束。还发现与包括后扣带束和穹窿在内的边缘通路有关。所有对照总病变体积的分析和所有显示阳性关联的结果使用错误发现率（FDR）方法进行多重比较矫正，p<0.05。这些结果挑战了否认弓状束在语义加工中的作用和否认腹侧流通路在语言产出中的作用的双流理论。它们还阐明了边缘系统对词汇产生的语义和语音加工的贡献。研究发表在BRAIN杂志。
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