消息消费不丢失手动ACK在消费者端，需要确保在消息拉取并消费成功之后再给Broker返回ACK，就可以保证消息不丢失了，如果这个过程中Broker一直没收到ACK，那么就可以重试。...如果一个ConsumeGroup没有产生死信队列，RocketMQ就不会为其创建相应的死信队列。一个死信队列包含了这个ConsumeGroup里的所有死信消息，而不区分该消息属于哪个Topic。...RocketMQ 消息重复的场景发送时消息重复当一条消息已被成功发送到服务端并完成持久化，此时出现了网络闪断或者客户端宕机，导致服务端对客户端应答失败。...投递时消息重复消息消息已投递到消费者并完成业务处理，当客户端给服务端反馈应答的时候网络闪断。...负载均衡时消息重复包括但不限于网络抖动、Broker 重启以及订阅方应用重启，当消息队列 RocketMQ 的 Broker 或客户端重启、扩容或缩容时，会触发 Rebalance，此时消费者可能会收到重复消息
背包问题第七讲——树形背包问题（有依赖的背包） 背包问题是一类经典的组合优化问题，通常涉及在限定容量的背包中选择物品，以最大化某种价值或利益。...问题的一般描述是：有一个背包，其容量为C；有一组物品，每个物品有重量w和价值v。目标是选择一些物品放入背包，使得它们的总重量不超过背包容量，同时总价值最大。...在背包问题中，通常有一组物品和一个背包，每个物品都有一个重量和一个价值，目标是在不超过背包容量限制的情况下，选择一组物品，使得总价值最大化。...动态规划是一种通过将复杂问题分解为更简单的子问题来解决问题的方法，通过存储这些子问题的解（通常是在表格中），可以避免重复计算，从而提高效率。...求解将哪些物品装入背包，可使物品总体积不超过背包容量，且总价值最大。 输出最大价值。 输入格式 第一行有两个整数 N，V，，用空格隔开，分别表示物品个数和背包容量。
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有 N 个物品和一个容量是 V 的背包。 物品之间具有依赖关系，且依赖关系组成一棵树的形状。如果选择一个物品，则必须选择它的父节点。 如下图所示： 如果选择物品5，则必须选择物品1和2。...这是因为2是5的父节点，1是2的父节点。 每件物品的编号是 i，体积是 vi，价值是 wi，依赖的父节点编号是 pi。物品的下标范围是 1…N。...求解将哪些物品装入背包，可使物品总体积不超过背包容量，且总价值最大。 输出最大价值。 输入格式 第一行有两个整数 N，V，用空格隔开，分别表示物品个数和背包容量。...第 i 行有三个整数 vi,wi,pi，用空格隔开，分别表示物品的体积、价值和依赖的物品编号。 如果 pi=−1，表示根节点。 数据保证所有物品构成一棵树。
树形背包也叫有依赖的背包，是一种背包问题的变体，与传统的背包问题不同的是，物品之间存在一定的层次结构，形成了一棵树。每个节点代表一个物品，节点之间通过边连接，表示层次关系。...问题的目标是在遍历这棵树的过程中，选择一些物品放入背包，使得背包中物品的总价值最大。 在树形背包问题中，一个节点可以选择放入背包，也可以选择不放入背包。...这里用acwing上的例题：10. 有依赖的背包问题 - AcWing题库 话不多少直接上代码，注释在代码上。...v[t]的背包容量即可，剩下的V-v[t]给它的子节点，子节点又是父节点，它又有子节点，继续递归下去，max去寻找最大价值。...看文章看不懂的可以看一下：E18 树形DP 树形背包_哔哩哔哩_bilibili 真的讲的特别好，细节方面说的也比文章中的多。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 有 N 种物品和一个容量是 V 的背包。...物品一共有三类： 第一类物品只能用1次（01背包）； 第二类物品可以用无限次（完全背包）； 第三类物品最多只能用 si 次（多重背包）； 每种体积是 vi，价值是 wi。...求解将哪些物品装入背包，可使物品体积总和不超过背包容量，且价值总和最大。 输出最大价值。 输入格式 第一行两个整数，N，V，用空格隔开，分别表示物品种数和背包容积。...接下来有 N 行，每行三个整数 vi,wi,si，用空格隔开，分别表示第 i 种物品的体积、价值和数量。
之前写过的一个代码，比较实用，发出来收藏下，本功能已经有对应的插件，找到admin/save_log.php文件大第7行require_once 'globals.php';后面添加如下即可。...emlog_blog where title='$titles' limit 1"); if(mysql_fetch_array($check_query)){ echo 'alert("您添加的文章名称已经存在
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈 有 N 个物品和一个容量是 V 的背包。 物品之间具有依赖关系，且依赖关系组成一棵树的形状。如果选择一个物品，则必须选择它的父节点。...这是因为2是5的父节点，1是2的父节点。 每件物品的编号是 i，体积是 vi，价值是 wi，依赖的父节点编号是 pi。物品的下标范围是 1…N。...求解将哪些物品装入背包，可使物品总体积不超过背包容量，且总价值最大。 输出最大价值。 输入格式 第一行有两个整数 N，V，用空格隔开，分别表示物品个数和背包容量。...第 i 行有三个整数 vi,wi,pi，用空格隔开，分别表示物品的体积、价值和依赖的物品编号。 如果 pi=−1，表示根节点。 数据保证所有物品构成一棵树。
今天我遇到一个问题，题目描述如下： 一个字符串，求这个字符串中不包含重复字符的最长子串的长度，如abba返回2，aaaaabc返回3，bbbbbbb返回1，等等上面是测试用例。...那么我解决这个问题的思路有两种： 第一种是，设一个头指针和一个尾指针，头指针指向，不包含重复字符子串的第一个字符，尾指针指向不包含重复子串的最后一个字符，用一个hashset保存已经出现过的字符，例如abba...，如果尾指针指向的字符，在集合中没有出现，那么将这个字符放入结合，然后尾指针向后移动，这是尾指针会移动到第二个b的位置，如果集合中已经包含了这个字符，那么用尾指针的索引减去头指针的索引，会求出一个子串的长度...，如果该长度大于当前的最大长度，那么就令当前最大长度等于目前的长度，然后清空集合，头指针向后移动一个字符，尾指针再指向头指针，然后重复上面的过程，这样既可求出最大长度。...hashmap作为辅助，map的key存储的是字符，value存储的是该字符当前的位置，首先设置一个头指针，指向字符串开头，那么从开始遍历字符串，如果map当中不包含这个字符，那么用这个字符当前所在的位置减去头指针的位置
在收到了反馈说有一份课件，打开解析就发现替换的元素不对，原因是这个课件里面的 Slide Master 里面存在一个元素的 id 和某个页面的元素 id 是相同的，这不符合 ECMA 376 的规范。...Properties 的属性作用 dotnet OpenXML 元素 cNvPr NonVisual Drawing Properties 重复 id 标识处理 上面博客对于相同页面里面存在重复的 id...下面咱来看看这份有趣的课件，测试课件请点击 解析 WPS 不规范的 PPT 文件的 cNvPr 重复 id 问题.pptx 下载 在这份课件的 SlideMaster1.xml 文件里面，可以看到有如下定义...的 id 就是元素的 id 属性 这个元素的属性是 7 同时有趣的是 name="KSO_TEMPLATE" 表示了这是 KSO 金山的 Template 模版 这个元素的 X 和 Y 和 宽度高度根据...无盈利，不卖课，做纯粹的技术博客
将每个任务看作一个「物品」，完成任务所需要的人数看作「成本」，完成任务得到的利润看作「价值」。 其特殊在于存在一维容量维度需要满足「不低于」，而不是常规的「不超过」。...定义 为考虑前 件物品，使用人数不超过 ，所得利润至少为 的方案数。...然后求得考虑「人数限制」同时，利润低于 minProfit（不超过 minProfit - 1）的所有方案数 b。 最后由 a - b 即是答案。...❝为了不额外增加难度，这里直接使用 Java 的高精度实现，Python 的同学可以直接不考虑精度问题，C++ 同学则需要自己实现高精度。...整体复杂度为 空间复杂度： 总结 今天我们完成了一道“特殊”的「多维费用背包问题求方案数」的题目。 与传统的背包问题不同，本题有一维费用是「至少」，而不是一般性的「不超过」或「恰好」。
Apache RocketMQ 作为一个高性能、低延迟的分布式消息中间件，具备了在大规模系统中处理消息的能力。然而，即使在高性能的基础上，如何保证消息不丢失和不重复消费仍然是一个需要认真对待的问题。...为什么消息会丢失或重复消费？ 在探讨如何解决消息丢失和重复消费的问题之前，我们先来了解一下造成这些问题的原因。...这时，消息队列无法判断该消息是否被成功消费，就会重新将该消息投递给消费端，从而导致消息重复消费。 如何保证消息不丢失？...这可以通过在消费端使用唯一标识来实现，比如数据库表的唯一索引、分布式锁等。 示例代码演示 下面是一个简单的示例代码，展示了如何使用 RocketMQ 保证消息不丢失和不重复消费的机制。...，我们可以有效地保证消息不丢失和不重复消费。
学习自：HDU-2159 FATE 二维背包 FATE Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 32768/32768 K (Java...u采用逆序的循环，当物品有如完全背包问题时采用顺序的循环。...当物品有如多重背包问题时拆分物品。 二维费用”的条件是以这样一种隐含的方式给出的：最多只能取M件物品。...d",&a[i],&b[i]); for(i = 0 ; i < k; i++)//k个物品都找一圈 for(j = 1 ; j 背包...break; } } } } return 0; } 原创文章，转载请注明： 转载自URl-team 本文链接地址: 背包九讲之二维费用的背包
关键 1.输入考虑好物品下标对应，为了后面打表 2.明白 mΣki ->mΣlog(ki) 也就是二进制分解对时间复杂度 的优化 验证 acwing传送门 板子 #include<iostream...weight; v[number]=j*value; number++; k-=j; } //此时的k...很小了，与前面的所有出现过的j求和就是原来的k，并且这个组合 可以表示[0,原来k]数量 这就是二进制分解的妙处，还降低了时间复杂度 if(k) {...v[number]=k*value; number++; } } int dp[MAXN][110]; // 0-1 背包打表
加入 本文为笔者年少无知时所作，大体内容应该问题不大，但可能夸大了运用指针带来的优化效果。 请各位读者批判地阅读吧…… 正文 例题链接 本文旨在介绍树上背包的优化。...可见例题，例题中 N,M \in [1,100000] 的数据量让 O(nm^2) 的朴素树上背包 T 到飞起，我们需要考虑优化。 个人会将各种优化讲到极限（当然是本蒟蒻的极限）。...普通做法： for (j=m+1;j>=1;--j)//枚举背包容量 for (k=1;k<j;++k)//枚举在子树中选择多少 f[u][j]=max(f[u][j],f[u][k]+f[v][...j-k]); 那么 size 优化非常简单好想： for (j=min(m+1,size[u]);j>=1;--j)//枚举背包容量 for (k=1;k背包最大容量其实为 m+1，而 [0,m+1] 间有 m+2 个位置。
前言 今天是我们讲解「动态规划专题」中的 「背包问题」的第八篇。 今天我们将学习第三种背包问题：多重背包。 另外，我在文章结尾处列举了我所整理的关于背包问题的相关题目。...具体的，我们可以套用「01 背包」的「状态定义」来进行分析： 代表考虑前 件物品，且所选物品总体积不超过 时获得的最大价值。...，在容量允许的情况下，能选多少件就选多少件（不超过限制数量） int maxK = Math.min(j / v[0], s[0]); dp[0][j]...，在容量允许的情况下，能选多少件就选多少件（不超过限制数量） int maxK = Math.min(j / v[0], s[0]); dp[0][j]...同时，我们能总结出：在传统的三种背包问题的「一维空间优化」里，只有「完全背包」的「容量维度」是「从小到大」的，其他两种背包的「容量维度」都是「从大到小」的。
我们以前有讲解过如何统计快速重复数值：EXCEL小技巧，筛选重复值！，但如果老板要你统计不重复的数据怎么办？所以今天我们讲解如何快速统计不重复的数据。...本次用到的是大家都熟悉的数据透视表，我们都知道，数据透视表他是有很多的功能的，那今天就用到了他的统计功能，是一个非常简单一个功能，但是他却很实用。...在弹出的窗口选择【值汇总方式】→接着选择【非重复计数】→点击【确定】。 ? 这样就完成了，结果展示： ?
前言 今天是我们讲解「动态规划专题」中的 「背包问题」的第四天。 在众多背包问题中「01 背包问题」是最为核心的，因此我建议你先精读过 背包问题 第一讲 之后再阅读本文。...其中 01 背包的「一维空间优化」更是要重点掌握。 另外，我在文章结尾处列举了我所整理的关于背包问题的相关题目。 背包问题我会按照编排好的顺序进行讲解（每隔几天更新一篇，确保大家消化）。...第 件物品的体积是 ，价值是 。 求解将哪些物品装入背包可使这些物品的费用总和不超过背包容量，且价值总和最大。...这样的解释其实是利用了人的抽象思维，但感觉不一定是对的。 接下来，我们从「数学」的角度去证明为什么修改 01 背包的遍历顺序可以正确求解完全背包问题。...我们先来展开完全背包中 的所有可能方案： 所代表的含义：在容量允许的情况下，对于第 件物品，我们可以不选，可以选 1 次，可以选 2 次，...，可以选 次 ...
今天就来说一下背包问题吧，就讨论最常说的 0-1 背包问题，简单描述一下吧： 给你一个可装载重量为W的背包和N个物品，每个物品有重量和价值两个属性。...其中第i个物品的重量为wt[i]，价值为val[i]，现在让你用这个背包装物品，最多能装的价值是多少？...动规标准套路 看来我得每篇动态规划文章都得重复一遍套路，历史文章中的动态规划问题都是按照下面的套路来的，今天再来手把手演示一下： 第一步要明确两点，「状态」和「选择」。...只要给定几个可选物品和一个背包的容量限制，就形成了一个背包问题，对不对？所以状态有两个，就是「背包的容量」和「可选择的物品」。 再说选择，也很容易想到啊，对于每件物品，你能选择什么？...dp[i][w]的定义如下：对于前i个物品，当前背包的容量为w，这种情况下可以装的最大价值是dp[i][w]。
这也就是动态规划的后效性，而在完全背包问题当中，我们去掉了这个限制，也就意味着决策之间不再有后效性，一个决策可以重复应用在各个状态当中。...之前我们为了避免物品的重复获取，所以采用了倒叙遍历的方法，如今我们不再对数量进行限制，意味着我们可以自由地采取决策进行转移。...比如第一个物品是6， 15，代表它的体积是6，价值是15。那么我们遍历所有能够应用这个决策的状态，也就是在不超过背包容量的情况下能够放下的状态。...完全背包就是零一背包的无限制版，从原理上来说，两者的思路和做法基本上是一样的。如果你能理解零一背包，那么完全背包对你来说也一定不在话下。 细小的优化 在完全背包当中，由于所有的物品都可以无限获取。...而这个优化在零一背包当中不可行是因为每个物品只有一个，很有可能会出现两者都要的情况。在完全背包当中则没有这个问题。 多重背包 和零一背包以及完全背包相比，多重背包要难上一些，它的解法也非常多样。
2、如果我们仅考虑将前两个物品放入背包，如果背包体积大于或等于 5，表示两个物体都可放入，此时都可以获得价值为 2+5=7 的最大价值，如果不能全都放入，那就要选择体积不超，价值最大的那个： ?...3、如果我们仅考虑将前三个物品放入背包，如果背包体积大于或等于 10，表示三个物体都可放入，此时都可以获得价值为 2+5+2=9 的最大价值，如果不能全都放入，那就要选择体积不超，价值最大的那个方案：...i = 1; i <= n; ++i) { for (int j = 1; j <= V; ++j) { // 不选物品 i 的话，当前价值就是取到前一个物品的最大价值...，也就是 dp[i - 1][j] dp[i][j] = dp[i - 1][j]; // 如果选择物品 i 使得当前价值相对不选更大，那就选取 i，更新当前最大价值...i = 1; i <= n; ++i) { for (int j = 1; j <= V; ++j) { // 不取该物品 dp[i][j
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