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2023-07-11：给定正整数 n， 返回在 范围内具有 至少 1 位 重复数字的正整数的个数。 输入：n =

2023-07-11：给定正整数 n， 返回在 [1, n] 范围内具有 至少 1 位 重复数字的正整数的个数。 输入：n = 100。 输出：10。...答案2023-07-11： 函数的主要思路如下： 1.若n小于等于10，则直接返回0，因为在[1, 10]范围内不存在重复数字的情况。 2.计算n的位数和偏移量。...首先计算n的位数和一个偏移量offset，其中偏移量初始值为1，算法通过迭代计算tmp = n / 10的商，直到商为0为止，每次迭代位数加1，偏移量乘以10。 3.计算每个长度的非重复数字的个数。...该代码在给定正整数n的范围内采用了一种比较高效的算法，通过一系列的位运算和迭代计算，找出了每个位数下非重复数字的个数，然后根据n的位数和偏移量来计算在该位数下包含至少1位重复数字的正整数的个数，并将它们相加得出最终结果...因为长度为len的数字有2 ^ len个，所以计算每个长度为len的非重复数字的个数的时间复杂度为O(2 ^ len)。

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2023-06-10：给定一个由 n 个节点组成的网络，用 n x n 个邻接矩阵 graph 表示 在节点网络中，只有当 gr

2023-06-10：给定一个由 n 个节点组成的网络，用 n x n 个邻接矩阵 graph 表示 在节点网络中，只有当 graph[i][j] = 1 时，节点 i 能够直接连接到另一个节点 j。...只要两个节点直接连接， 且其中至少一个节点受到恶意软件的感染，那么两个节点都将被恶意软件感染。 这种恶意软件的传播将继续，直到没有更多的节点可以被这种方式感染。...假设 M(initial) 是在恶意软件停止传播之后，整个网络中感染恶意软件的最终节点数。 我们可以从 initial 中删除一个节点， 并完全移除该节点以及从该节点到任何其他节点的任何连接。...4.统计在同一个initial的所有节点中，连接的总节点数，找出连接数最多的initial节点。 5.返回最小索引的节点。...空间复杂度为O(n)，其中n是节点数，因为需要使用一个并查集数组来存储节点的父节点，另外还需要使用一个数组来记录每个节点是否被感染和每个initial节点的连接数量。

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    2024-12-03：统计特殊字母的数量Ⅰ。用go语言，给定一个字符串 word，统计其中具有大写和小写形式同时存在的字母的数量

    2024-12-03：统计特殊字母的数量Ⅰ。用go语言，给定一个字符串 word，统计其中具有大写和小写形式同时存在的字母的数量。 输入：word = "aaAbcBC"。 输出：3。...2.在函数中创建了一个名为 mask 的数组，数组包含两个整数元素，初始值为0。这里使用了位操作来记录字母的出现情况。...4.在计算完整个字符串后，将两个整数进行与操作，并统计结果中为1的比特位个数，即为具有大写和小写形式同时存在的字母的数量。...5.最后在 main 函数中定义了一个测试用例 word := "aaAbcBC"，并调用 numberOfSpecialChars 函数打印出特殊字母的数量。...总的时间复杂度为 O(n)，其中 n 为字符串长度，因为需要遍历整个字符串。 总的额外空间复杂度为 O(1)，因为只使用了固定大小的数组和常数个变量来存储数据。

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    2022-12-22：给定一个数字n，代表数组的长度，给定一个数字m，代表数组每个位置都可以在1~m之间选择数字，所有长度为n的

    2022-12-22：给定一个数字n，代表数组的长度， 给定一个数字m，代表数组每个位置都可以在1~m之间选择数字， 所有长度为n的数组中，最长递增子序列长度为3的数组，叫做达标数组。...返回达标数组的数量。 1 n <= 500， 1 <= m <= 10， 500 * 10 * 10 * 10， 结果对998244353取模， 实现的时候没有取模的逻辑，因为非重点。...// f、s、t : ends数组中放置的数字！...// n : 一共的长度！ // m : 每一位，都可以在1~m中随意选择数字 // 返回值：i..... 有几个合法的数组！...// 尤其是理解ends数组的意义！ fn number2(n: i32, m: i32) -> i32 { //repeat(vec!

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    2024-08-31：用go语言，给定一个数组apple，包含n个元素，每个元素表示一个包裹中的苹果数量； 另一个数组capac

    2024-08-31：用go语言，给定一个数组apple，包含n个元素，每个元素表示一个包裹中的苹果数量； 另一个数组capacity包含m个元素，表示m个不同箱子的容量。...有n个包裹，每个包裹内装有指定数量的苹果，以及m个箱子，每个箱子的容量不同。 任务是将这n个包裹中的所有苹果重新分配到箱子中，最小化所需的箱子数量。...4.在每个循环中，尝试将当前箱子的容量 c 与苹果总数 s 比较： • 如果 s 小于等于 0，表示所有苹果都已经装箱了，返回当前箱子的索引 + 1，即已经使用的箱子数目。...总的时间复杂度： • 计算苹果总数的时间复杂度为 O(n)，n 为苹果数量。 • 对箱子容量进行排序的时间复杂度为 O(m log m)，m 为箱子数量。...• 遍历箱子容量的时间复杂度为 O(m)，m 为箱子数量。 综合起来，总的时间复杂度大致在 O((n + m) log m) 的数量级。

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    2021-05-08：给定两个非负数组x和hp，长度都是N，再给定一个正数range。x有序，x表示i号怪兽在x轴上的位置

    2021-05-08：给定两个非负数组x和hp，长度都是N，再给定一个正数range。x有序，x[i]表示i号怪兽在x轴上的位置；hp[i]表示i号怪兽的血量 。...等到最左边缘变成0之后，再去找下一个最左边缘... 2.贪心策略加线段树，可优化成O(N * logN)的方法。 代码用golang编写。...(AOE尽可能往右扩，最让最左边缘盖住目前怪的最左)变成0，也就是选择： // 一定能覆盖到最左边缘, 但是尽量靠右的中心点 // 等到最左边缘变成0之后，再去找下一个最左边缘... func minAoe1...MAXN个范围有没有更新操作的任务 ret.update2 = make([]bool, MAXN个范围更新任务...，先把sum数组，填好 // 在arr[l~r]范围上，去build，1~N， // rt : 这个范围在sum中的下标 func (this *SegmentTree) build(l int, r

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    2022-12-22：给定一个数字n，代表数组的长度， 给定一个数字m，代表数组每个位置都可以在1~m之间选择数字， 所有长度为n的数组中，最长递增子序列长度为

    2022-12-22：给定一个数字n，代表数组的长度，给定一个数字m，代表数组每个位置都可以在1~m之间选择数字，所有长度为n的数组中，最长递增子序列长度为3的数组，叫做达标数组。返回达标数组的数量。...1 n 的时候没有取模的逻辑，因为非重点。来自微众银行。...// f、s、t : ends数组中放置的数字！...// n : 一共的长度！// m : 每一位，都可以在1~m中随意选择数字// 返回值：i..... 有几个合法的数组！...// 尤其是理解ends数组的意义！fn number2(n: i32, m: i32) -> i32 { //repeat(vec!

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    2024-06-08：用go语言，给定三个正整数 n、x和y， 表示城市中的房屋数量以及编号为x和y的两个特殊房屋。 在这座城市

    2024-06-08：用go语言，给定三个正整数 n、x和y， 表示城市中的房屋数量以及编号为x和y的两个特殊房屋。 在这座城市中，房屋通过街道相连。...对于每个编号i（1 n）， 存在一条连接第i个房屋与第(i+1)个房屋的街道。 此外，还有一条特殊街道连接编号为x的房屋与编号为y的房屋。...请返回一个长度为n且从下标1开始的数组result， 其中result[k]表示满足上述条件的房屋对数量， 即从一个房屋到另一个房屋需要经过最少k条街道。 注意：x和y可以相等。...4.对于一般情况，初始化一个长度为n+1的整型数组diff，用于记录每个房屋对应的路径数量的变化。 5.定义一个匿名函数add(l, r)，用于更新diff数组中的元素。...总的时间复杂度：这段代码中的最主要操作是循环遍历房屋，即(O(n))。在每次循环中，对于不同条件，进行一些简单的数学计算和更新数组操作。因此，总的时间复杂度可以近似看作(O(n))。

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    2023-05-22：给定一个长度为 n 的字符串 s ，其中 s 是: D 意味着减少； I 意味着增加。 有效排列 是对有 n + 1 个在 [0,

    2023-05-22：给定一个长度为 n 的字符串 s ，其中 si 是:D 意味着减少；I 意味着增加。...有效排列 是对有 n + 1 个在 0, n 范围内的整数的一个排列 perm ，使得对所有的 i：如果 si == 'D'，那么 permi > permi+1，以及；如果 si == 'I'，那么...算法2：动态规划1.定义二维数组 dp，其中 dpi 表示在第 i 个位置填入数字 j 的情况下满足条件的排列的数量。2.初始化 dpn 为 1，表示在最后一个位置填入 less 的数量只有一种。...算法3：动态规划 + 优化1.定义二维数组 dp，其中 dpi 表示在第 i 个位置填入数字 j 的情况下满足条件的排列的数量。...2.初始化 dpn 为 1，表示在最后一个位置填入 less 的数量只有一种。3.从倒数第二个位置开始往前遍历，根据当前位置 si-1 的值，分别枚举下一个数字的大小。

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    Weka机器学习平台的迷你课程

    点击“Classify（分类）”标签。 点击“Choose（选择）”按钮，注意算法的不同分组。 单击所选算法的名称进行配置。 单击配置窗口上的“More”按钮以了解更多关于实现的信息。...单击配置窗口上的“Capabilities（功能）”按钮以了解更多关于如何使用它的信息。 注意窗口上的“Open”和“Save”按钮，可以保存和加载不同的配置。...这是默认选择的。对于一个小的数据集，折叠的数量可以从10调整到5甚至3。 如果您的数据集非常大，并且想要快速评估算法，则可以使用“Percentage split（百分比分割）”选项。...第8课：数据的性能基准 当您开始在数据集上评估多个机器学习算法时，那么您也许需要一个比较基准。 基准结果为您提供了一个参考点，以了解给定算法的结果是好还是差，以及好多少和差多少。...结果表明，IBK具有比Zero更高的分类准确性，并且这种差异具有统计显着性（结果旁边的小“v”字符）。 展开实验并添加更多算法并重新运行实验。

    5.6K60

    FIR数字滤波器设计（下）

    本篇只介绍FIR数字滤波器的设计，可以根据所给定的频率特性直接设计FIR数字滤波器。FIR数字滤波器在保证幅度特性满足要求的同时，能够做到严格的线性特性。...Simulink包括一个复杂的由接收器、信号源、线性和非线性组件以及连接件组成的模块库。定义完一个模型后，就可以通过Simulink的菜单或者在MATLAB的命令窗口输入命令对它进行仿真。...使用Scopes或者其他的显示模块，可以在运行仿真时观察到仿真的结果。另外，还可以在仿真时改变参数，并且立即就可看到变化。...，其幅频特性由f和a向量确定，f是频率点向量，其范围为0~1，是递增向量；a是指定频率点的幅度响应，与f必须同长度；b为函数返回的滤波器系数，长度为n+1,且具有偶对称关系： b(k)=-b(n+2-k...本篇所述设计过程简便易行，具有很好的实际运用意义。

    2.5K00

    FIR数字滤波器设计

    本篇只介绍FIR数字滤波器的设计，可以根据所给定的频率特性直接设计FIR数字滤波器。FIR数字滤波器在保证幅度特性满足要求的同时，能够做到严格的线性特性。...Simulink包括一个复杂的由接收器、信号源、线性和非线性组件以及连接件组成的模块库。定义完一个模型后，就可以通过Simulink的菜单或者在MATLAB的命令窗口输入命令对它进行仿真。...使用Scopes或者其他的显示模块，可以在运行仿真时观察到仿真的结果。另外，还可以在仿真时改变参数，并且立即就可看到变化。...，其幅频特性由f和a向量确定，f是频率点向量，其范围为0~1，是递增向量；a是指定频率点的幅度响应，与f必须同长度；b为函数返回的滤波器系数，长度为n+1,且具有偶对称关系：b(k)=-b(n+2-k)...本篇所述设计过程简便易行，具有很好的实际运用意义。

    1.6K10

    FIR数字滤波器设计（下）

    本篇只介绍FIR数字滤波器的设计，可以根据所给定的频率特性直接设计FIR数字滤波器。FIR数字滤波器在保证幅度特性满足要求的同时，能够做到严格的线性特性。...Simulink包括一个复杂的由接收器、信号源、线性和非线性组件以及连接件组成的模块库。定义完一个模型后，就可以通过Simulink的菜单或者在MATLAB的命令窗口输入命令对它进行仿真。...使用Scopes或者其他的显示模块，可以在运行仿真时观察到仿真的结果。另外，还可以在仿真时改变参数，并且立即就可看到变化。...，其幅频特性由f和a向量确定，f是频率点向量，其范围为0~1，是递增向量；a是指定频率点的幅度响应，与f必须同长度；b为函数返回的滤波器系数，长度为n+1,且具有偶对称关系：b(k)=-b(n+2-k)...本篇所述设计过程简便易行，具有很好的实际运用意义。

    1.7K20

    Android 性能分析学习(CPU Profiler)

    2.时间戳：指示所记录跟踪数据的开始和结束时间（相对于分析器开始收集 CPU 使用率信息的时间）， 点击时间戳可以查看到完整的记录。 3.跟踪数据窗格： 在至少有一条数据的时候，这个窗口才会显示。...4.跟踪数据窗格标签页： 包含Call Chart、 Flame Chart、Top Down、Bottom Up 5.时间参考菜单： 有下列两个选项 5.1 Wall clock time：...在跟踪数据窗格的任意标签页中都可以执行此操作。...* 如下图是一个实际的数据分析例子： Flame Chart 窗口检测跟踪数据 Flame Chart 标签页提供一个倒置的调用图表，用来汇总完全相同的调用堆栈。...也就是说，将具有相同调用方顺序的完全相同的方法或函数收集起来，并在火焰图中将它们表示为一个较长的横条（而不是将它们显示为多个较短的横条，如调用图表中所示）。

    3.1K10

    2023-06-20：给定一个长度为N的数组arr，arr表示宝石的价值 你在某天遇到X价值的宝石， X价值如果是所有剩余

    2023-06-20：给定一个长度为N的数组arr，arr[i]表示宝石的价值 你在某天遇到X价值的宝石， X价值如果是所有剩余宝石价值中的最小值，你会将该宝石送人 X价值如果不是所有剩余宝石价值中的最小值...2.第二个方法(days2)使用了更高效的算法。首先构建了一个支持查询累加和和最小值的数据结构（IndexTree和SegmentTree）。然后利用这些数据结构来计算送出所有宝石需要的天数。...需要遍历数组N次，并且在每次操作中需要移动宝石，移动的次数也达到了N次。 • 空间复杂度：O(N)，需要额外的存储空间来存储宝石数组。...在时间复杂度上，方法2优于方法1。方法1的空间复杂度为O(N)，方法2的空间复杂度为O(N)。在空间复杂度上，两种方法相同。...("宝石数量 : {}", n); println!

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    独家 | 手把手教数据可视化工具Tableau

    连接到该文件时，Tableau 会在“数据”窗格的相应区域中为每列创建一个字段，日期和文本值为维度，数字为度量。 但是，您连接到的文件所包含的列可能具有混合数据类型，例如数字和文本，或者数字和日期。...在下面左侧的视图中，从“数据”窗格的“度量”区域中拖来的“Quantity”（数量）已从度量转换为维度，但仍然是连续的，在视图的底部显示了一个轴。...当您将连续字段放在“颜色”上时，Tableau 将显示一个具有连续颜色范围的定量图例。 2.6 在离散和连续之间转换字段 您可以将度量从离散转换为连续，或从连续转换为离散。...视图包含两个维度筛选器，一个是您在“筛选器”对话框的“常规”选项卡上创建的筛选器，另一个是在“前 N 个”选项卡上创建的筛选器。...问题在于，这些筛选器是同时执行的，而您希望常规筛选器在“前 N 个”筛选器之前应用，以便“前 N 个”筛选器可对常规筛选器预先筛选的结果进行操作。

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    PowerBI 2020.11 月更新 - 各类图标更新及查找异常

    页面导航设置：报告作者可以选择报告页面导航的位置，在左侧是窗格，在底部是标签。...在层次结构损益中，您可以根据需要动态扩展/折叠某些小计，例如，收入，销货成本或运营支出： 一键单击顶部/底部N 现在，具有“前N个”功能的过滤表甚至更好。...我们使您更轻松地更改希望看到的前N个元素的数量。 此功能跨层次结构推出。您可以为层次结构中的任何级别分别打开或关闭前N个！...现在，您可以控制轴标签的密度和数量。 这很重要，因为在一个典型的较小倍数中，数据标签中可能有很多冗余。现在，我们为您提供了更多选择，即仅在第一张图表中，仅在第一行或最后一行中显示标签。...请参阅以下示例： 即使图表较大且用户需要上下滚动，底部的标签仍将冻结，并帮助用户了解他们正在查看的类别。 一键点击，前N个+其他 从现在开始，您只需单击一下即可更改显示的图表数量。

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