一直知道Java大数nb 一直口嗨学Java 一直没动 机缘巧合之下 看到我rank10058 想快乐rank四位数 又懒得开新题 干脆Java搞个1042（求N!） 先搜题解一行行搜看懂什么意思后交了 我看的题解是BigDecimal 但这题BigInteger就行 我后来也BigInteger过了 下面就放BigInteger的ac代码了=。=
关键字：final 在c++中常量的关键字为const 作用和const一样，不能进行改变。 如果希望某常量可以在一个类的多个方法中进行使用，可以用关键字static final感觉和C++类似哈 如果这个常量用public进行修饰的话，说明其他的类也可以进行访问，当然方法被他修饰的话，也可以被其他的类进行访问。
Fractions in octal (base 8) notation can be expressed exactly in decimal notation. For example, 0.75 in octal is 0.953125 (7/8 + 5/64) in decimal. All octal numbers of n digits to the right of the octal point can be expressed in no more than 3n decimal digits to the right of the decimal point. Write a program to convert octal numerals between 0 and 1, inclusive, into equivalent decimal numerals.
Java IO 体系看起来类很多，感觉很复杂，但其实是 IO 涉及的因素太多了。在设计 IO 相关的类时，编写者也不是从同一个方面考虑的，所以会给人一种很乱的感觉，并且还有设计模式的使用，更加难以使用这些 IO 类，所以特地对 Java 的 IO 做一个总结。
Description 由键盘输入任意 3 个整数 x，y，z，求这 3 个数中的最大数并输出。
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目前人工智能和大数据火热，使用的场景也越来越广，日常开发中前端同学也逐渐接触了更多与大数据相关的开发需求。因此对大数据知识也有必要进行一些学习理解。
---- 一、Scala简介 scala是运行在JVM上的多范式编程语言，同时支持面向对象和面向函数编程 多范式：就是包含多种编程思想。目前主流的编程思想有4中，即面向对象、面向过程、面向函数、以及泛型 面向函数一句话形容：函数也是一个对象，可以作为参数进行传递。 也就是： 面向对象 ：传递的参数是具体的对象或者值 函数式编程：传递的参数可以是一个函数（处理逻辑） 运行在JVM之上： 📷 Scala程序编译执行流程 就像学习MapReduce中, 各种序列化器. 类比一下, 比如: IntWritab
最近的一些文章都可能会很碎，写到哪里是哪里，过一阵子会具体的整理一遍，这里其它的类型题先往后排一排，因为蓝桥最后考的也就是对题目逻辑的理解能力，也就是dp分析能力了，所以就主要目标定在这里，最近的题目会很散，很多，基本上都是网罗全网的一些dp练习题进行二次训练，准备比赛的学生底子薄的先不建议看啊，当然，脑子快的例外，可以直接跳过之前的一切直接来看即可，只需要你在高中的时候数学成绩还可以那就没啥问题，其实，dp就是规律总结，我们只需要推导出对应题目的数学规律就可以直接操作，可能是一维数组，也可能是二维数组，总体来看二维数组的较多，但是如果能降为的话建议降为，因为如果降为起来你看看时间复杂度就知道咋回事了，那么在这里祝大家能无序的各种看明白，争取能帮助到大家。
前提条件：本人从事java工作3年左右，由于大数据形势的驱动下，准备从事大数据行业，以python作为起点向大数据进军。
输入数字 n，按顺序打印出从 1 到最大的 n 位十进制数。比如输入 3，则打印出 1、2、3 一直到最大的 3 位数 999。
上一篇文章中我对新一代大数据处理引擎Flink做了简单的介绍，包括：批量计算与流式计算的区别、流式计算引擎的重要性，以及Flink相比其他流式计算引擎的优势。因为Flink性能优秀，解决了之前流式计算引擎的痛点，非常适合电商促销、风险控制、异常检测、金融交易等领域，阿里、腾讯、华为、美团、滴滴等大公司为了保证业务的实时性，正在积极将Flink部署在生产环境。Flink是当前大数据界冉冉升起的新星。比起Hadoop和Spark，精通Flink技术的人才相对较少，因此，掌握Flink技术对于转行或跳槽的朋友来说显得越发重要。
如果你没有直观印象，可以联想一下你的电脑硬盘容量，标配是 500G-1TB，大部分人用了一两年，可能这部分容量都没用完。而 1PB=1024TB=1048576GB。
最初使用C语言实现，但过程中由于出现数组下标溢出的问题无法在LeetCode上通过运行，所以转而使用Java语言。 本次解题过程未借鉴他人题解，故所编写的代码未考虑时间复杂度和空间复杂度，且未对代码进行优化，谨慎参考。 在使用java语言实现的过程中，只考虑了解决题目，对于优化方面，代码的简化方面做的不够好，需进一步加强练习。 本次解题所占时间和空间如下所示。
贪心算法（greedy algorithm ，又称贪婪算法）是指在对问题求解时，总是做出在当前看来是最好的选择。也就是说，不从整体最优上加以考虑，算法得到的是在某种意义上的局部最优解 。贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解，关键是贪心策略的选择 。
想要找最大数至少大于所有其他数的两倍，只需要知道最大数比次大数大两倍就可以了，一次遍历用两个参数分别记录最大数和次大数，在当前索引比最大数大的时候，次大数的数值也应该变为原本的最大数，比最大数小的时候判断是否大于次大数即可
toArray(new String[0]), 创建一个大小为0的数组，当为输入数组长度小于集合size时，toArray方法会自动创建一个等大数组放入数据并返回。 toArray(new String[100000])，同上输入的10w数组比集合size小，toArray方法会重新创建一个等大数组放入数据并返回，原来的10w数组等于白建了 toArray(new String[1000000])，输入数组长度与集合size相等，当是一个理想状态时，即数组size没有发生变化（比如没有并发情况），那么toArray方法会直接使用输入数组并返回，但如果在输入数组创建之后，原集合size发生了变化，最糟糕的情况会退化为#2 toArray(new String[2000000])，输入数组长度大于集合size，那么toArray方法会直接使用输入数组并返回，当然多出去的那部分数组量就算浪费了
1.数据在体量方面很大，比如说文字，有各种各样的来源，有电子书|实体书|杂志|报刊等，它们的数据大吧。
编者按：灯塔大数据将每周持续推出《从零开始学大数据算法》的连载，本书为哈尔滨工业大学著名教授王宏志老师的扛鼎力作，以对话的形式深入浅出的从何为大数据说到大数据算法再到大数据技术的应用，带我们在大数据技术的海洋里徜徉～每周五定期更新 上期回顾＆查看方式 在上一期，我们学习了配置Hadoop的相关内容。PS：了解了上期详细内容，请在自定义菜单栏中点击“灯塔数据”—“技术连载”进行查看；或者滑到文末【往期推荐】查看。 NO.65 “Hello World”程序—WordCount Mr. 王 ：你知道“Hello
大数据现在意味着大利润。世界正在不断积累大量的原始数据，如文本，MP3或Jpeg图片文件，可以通过分析这些数据得到利益。Apache Hadoop是处理大数据的开源软件。本文将介绍如何安装Hadoop并使用它。
大数问题的思路是使用矩阵或者字符串来存储，今天我试着用Java实现了这样的功能，这段程序只是基本模拟大数乘法，当然实现的只是基本的原理。 Java代码： package org.algorithm.nqueens; /** * 用于计算大数的乘法，有可能大数相乘后的结果已经超出了可以表示的范围 这里使用String表示一个大数，简单来说我们就去实现两个String的相乘 * * @author dell * */ public class Multiple { public st
大数问题的思路是使用矩阵或者字符串来存储，今天我试着用Java实现了这样的功能，这段程序只是基本模拟大数乘法，当然实现的只是基本的原理。
在电脑面前发了一会呆，发现不知道写些啥了，思来想去，那么便写写在平时在数据处理过程常用的三门编程语言吧。这三门编程语言分别是 Python、Scala 和 Java。
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Hadoop是一个开源框架，允许在分布式环境中使用简单的编程模型来存储和处理大数据，跨计算机集群。它被设计成可以从单个服务器扩展到数千台机器，每台机器都提供本地计算和存储。
因为在做网站案例的时候，想学习如何处理海量数据，所以想接触大数据相关的知识，之前对于大数据的了解，仅仅是停留在知道Hadoop，Hive，HBase，Spark的层面上，所以如何学习确实对我造成了困扰，所幸我所在公司部门存在大数据开发，于是不断的请教大佬，大佬说第一步是学一点Linux和Java，然后Hadoop，再然后......。再然后就先不说了，对于Linux和Java我这里可以直接跨过了，然后就是学Hadoop。这周利用散碎的时间，学会了Hadoop的安装使用，使用Java写一个Hadoop任务。安装这里我就不说了，大家可以去网上搜索，或者来我的网站文章模块看我如何安装(Mac): 网址:www.study-java.cn来看一下(需要打开微信小程序：每天学Java进行扫码登录)
函数式编程（Functional Programming）是一种编程范式。它已经有近60年的历史，因其更适合做并行计算，近年来开始受到大数据开发者的广泛关注。Python、JavaScript等当红语言对函数式编程支持都不错，Scala更是以函数式编程的优势在大数据领域攻城略地，即使是老牌的Java为了适应函数式编程，也加大对函数式编程的支持。未来的程序员或多或少都要了解一些函数式编程思想。本文抛开一些数学推理等各类复杂的概念，从使用的角度带领读者入门函数式编程。
在当今的大数据时代，数据的处理和分析已经成为企业发展的必要条件之一。Hadoop作为一种开源的大数据处理框架，已经成为后端大数据处理的重要工具之一。本文将介绍如何在后端使用Hadoop进行大数据处理，包括Hadoop的安装和配置以及如何使用Java编写MapReduce作业。
在项目根目录，运行命令，打完包后默认build/libs/WordCount-1.0-SNAPSHOT.jar
小蓝要和朋友合作开发一个时间显示的网站。 在服务器上，朋友已经获取了当前的时间，用一个整数表示，值为从1970年1月1日00:00:00到当前时刻经过的毫秒数。 现在，小蓝要在客户端显示出这个时间。小蓝不用显示出年月日，只需要显示出时分秒即可，毫秒也不用显示，直接舍去即可。 给定一个用整数表示的时间，请将这个时间对应的时分秒输出。
Hadoop在过去的几年里已经变得很成熟了。下面的图1-2显示了Hadoop生态系统堆栈。Apache Phoenix是HBase的SQL包装，它需要基本的HBase理解，在某种程度上，还需要理解它原生的调用行为。了解其他Hadoop生态系统组件以及HBase，将有助于更好地理解大数据领域，并利用Phoenix及其最佳可用特性。在本章中，我们将概述这些组件及其在生态系统中的位置。
这是「AI 学习之路」的第 1 篇，「Python 学习」的第 1 篇 前言 1. Python 篇的组织结构 不管是学习人工智能还是大数据，Python 都是基本必学的，而且如果大家自己有一定的语言基础，会发现 Python 是非常好入门的，我自己大概花了 1 个下午入门了一下基本的语法。 我会花 3 到 4 篇的篇幅给大家作一下基本的入门。当然，这不是说我们学习人工智能或者大数据，对 Python 的了解程度到这么多就够了，也不是说我在整个人工智能系列的写作过程中，只会写这几篇 Python 的文章
上次，小K 介绍了 MapReduce 框架，大大简化了大数据编程的难度，即使是没有学过分布式技术的开发人员，也能用 MapReduce 开发出大数据分布式计算程序。
大数据指不用随机分析法这样捷径，而采用所有数据进行分析处理的方法。互联网时代每个企业每天都要产生庞大的数据，对数据进行储存，对有效的数据进行挖掘分析并应用需要依赖于大数据开发，大数据开发课程采用真实商业数据源并融合云计算+机器学习，让学员有实力入职一线互联网企业。
import java.io.*; import java.util.*; public class Main { public static void main(String[] args) { Scanner in=new Scanner (System.in); while(in.hasNext()) { int a,b; a=in.nextInt(); b=in.nextInt();
原文：https://www.tiobe.com/tiobe-index/ TIOBE 快要宣布“2017 年度编程语言”得主，而 Kotlin 和 C 语言目前成为了“2017编程语言”奖项的得主的最有利竞争者。（“年度编程语言”是授予在一年中比率增长量最高的编程语言。） C 语言是世界上最古老的编程语言之一，去年的评分却跌10%以下，并且看似尚未有回升之势。但由于小型软件设备的蓬勃发展，以及低端软件在汽车行业的增长，C 语言在 2017 年收获了不错的流行度。 Kotlin成最强黑马 作为 C 语言的主
题目描述： 输入数字 n，按顺序打印出从 1 到最大的 n 位十进制数。比如输入 3，则打印出 1、2、3 一直到最大的 3 位数 999。
而上一篇的java 读写操作大文件 BufferedReader和RandomAccessFile
问题描述 小明先把硬币摆成了一个 n 行 m 列的矩阵。 随后，小明对每一个硬币分别进行一次 Q 操作。 对第x行第y列的硬币进行 Q 操作的定义：将所有第 i*x 行，第 j*y 列的硬币进行翻转。 其中i和j为任意使操作可行的正整数，行号和列号都是从1开始。 当小明对所有硬币都进行了一次 Q 操作后，他发现了一个奇迹——所有硬币均为正面朝上。 小明想知道最开始有多少枚硬币是反面朝上的。于是，他向他的好朋友小M寻求帮助。 聪明的小M告诉小明，只需要对所有硬币再进行一
小明先把硬币摆成了一个 n 行 m 列的矩阵。 随后，小明对每一个硬币分别进行一次 Q 操作。 对第x行第y列的硬币进行 Q 操作的定义：将所有第 i*x 行，第 j*y 列的硬币进行翻转。 其中i和j为任意使操作可行的正整数，行号和列号都是从1开始。 当小明对所有硬币都进行了一次 Q 操作后，他发现了一个奇迹——所有硬币均为正面朝上。 小明想知道最开始有多少枚硬币是反面朝上的。于是，他向他的好朋友小M寻求帮助。 聪明的小M告诉小明，只需要对所有硬币再进行一次Q操作，即可恢复到最开始的状态。然而小明很懒，不愿意照做。于是小明希望你给出他更好的方法。帮他计算出答案。
今天是小浩算法 “365刷题计划” 第85天。穿插着为大家分享一道经典面试题目。额外说明的一点是，这道题本身很简单，但是却可以作为很多 中等/困难 题目的基础，
直接通过 Math.pow 函数，计算出最大的 n 位十进制数，通过遍历求解。因为过于简单，所以直接上代码：
今天我们学习第12题整数转罗马数字，这是一道中等题。下面我们看看这道题的题目描述。
当两个比较大的整数相乘时，可能会出现数据溢出的情形。为避免溢出，可以采用字符串的方法来实现两个大数之间的乘法。具体来说，首先以字符串的形式输入两个整数，每个整数的长度不会超过8位，然后把它们相乘的结果存储在另一个字符串当中（长度不会超过16位），最后把这个字符串打印出来。例如，假设用户输入为：62773417和12345678，则输出结果为：774980393241726.
程序员头条（ID：CoderTop） 报道 微软正考虑添加 Python 为官方的 Excel 脚本语言 据外媒报道，微软正考虑添加 Python 为官方的一种 Excel 脚本语言，如果获得批准，Excel 用户将能够像目前使用 VBA 脚本一样，使用 Python 脚本与 Excel 文档、数据以及一些 Excel 核心函数进行交互。 📷 目前为止，超过 3883 人赞同将 Python 集成到 Excel 中，成为 VBA 替代品，甚至像单元格函数 functions (=SUM(A1:A2)) 也
本文为大数据基础系列 4：伪分布式 Hadoop 在 Ubuntu 上的安装流程完整步骤及易错点分析，以 ubuntu-18.04.3、hadoop-3.2.1-tar.gz 为例。本系列的其他文章可以移步本人大数据专栏进行查看。对于本篇文章，我个人是很有自信的，一篇文章掌握一门课程核心技术点。
Hadoop与Google一样，都是小孩命名的，是一个虚构的名字，没有特别的含义。从计算机专业的角度看，Hadoop是一个分布式系统基础架构，由Apache基金会开发。Hadoop的主要目标是对分布式环境下的“大数据”以一种可靠、高效、可伸缩的方式处理。设想一个场景，假如您需要grep一个100TB的大数据文件，按照传统的方式，会花费很长时间，而这正是Hadoop所需要考虑的效率问题。
我自己建的大数据学习交流群:199427210，群里都是学大数据开发的，如果你正在学习大数据 ，小编欢迎你加入,大家都是软件开发党，不定期分享干货（只有大数据软件开发相关的），包括我自己整理的一份最新的大数据进阶资料和高级开发教程，欢迎进阶中和进想深入大数据的小伙伴加入。
大数据基础学习四：伪分布式 Hadoop 在 Ubuntu 上的安装流程完整步骤、易错点分析及需要注意的问题（以 ubuntu-18.04.3、hadoop-3.2.1-tar.gz 为例），本系列的其他文章可以移步本人大数据专栏进行查看。对于本篇文章，我个人是很有自信的，一篇文章掌握一门课程核心技术点。
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