该文讨论了技术社区中内容编辑人员的一些职责和日常工作。主要包括了管理社区的提问和回答,处理问题反馈和用户咨询,以及进行社区内容的策划和编辑。此外,还需要与社区的管理员协作,确保社区的内容质量和氛围。
类图 在IDEA中安装和创建文件就不用说了直接说代码吧。 仅记录我目前使用到的的操作,全部使用详情请参考:https://plantuml.com/zh/class-diagram 本篇文章会持续更新我使用UML类图中用到的操作 这是我第一次用UML类图画出的图形 📷 代码: @startuml 'https://plantuml.com/class-diagram A <|- B class A { +operation a():void +operation c():void
# 四、2 ^ (n+1)=O(2 ^ n)成立吗? 2^(2n)=O(2 ^ n)成立吗? 文心一言: chatgpt: 第一个式子不成立,第二个式子成立。 1. 2 ^ (n+1) = O(2 ^
通常,对于一个给定的算法,我们要做 两项分析。第一是从数学上证明算法的正确性,这一步主要用到形式化证明的方法及相关推理模式,如循环不变式、数学归纳法等。而在证明算法是正确的基础上,第二部就是分析算法的时间复杂度。算法的时间复杂度反映了程序执行时间随输入规模增长而增长的量级,在很大程度上能很好反映出算法的优劣与否。因此,作为程序员,掌握基本的算法时间复杂度分析方法是很有必要的。 算法执行时间需通过依据该算法编制的程序在计算机上运行时所消耗的时间来度量。而度量一个程序的执行时间通常有两种方法。
这周调整了下计划,鉴于很多不懂的知识需要大量的时间去消化及整理输出,因此,改为每逢节假日更新每日一问。
转自地址 http://blog.csdn.net/metasearch/article/details/4428865
在脚本中经常进行条件测试,用的最多的是中括号 ,功能与test一样,中括号与内容两边必须有空格,在条件测试中使用变量必须添加双引号,例如:[ -n "$str" ]
概念:是对一个算法在运行过程中临时占用存储空间大小的量度,记做S(n)=O(f(n))
算法复杂度分为时间复杂度和空间复杂度,一个好的算法应该具体执行时间短,所需空间少的特点。 随着计算机硬件和软件的提升,一个算法的执行时间是算不太精确的。只能依据统计方法对算法进行估算。我们抛开硬件和软件的因素,算法的好坏直接影响程序的运行时间。 我们看一下小例子: int value = 0; // 执行了1次 for (int i = 0; i < n; i++) { // 执行了n次
一、grep命令介绍 命令格式:grep [-cinvABC] ‘word’ filename,常用选项如下: -c:表示打印符合要求的行数。 -i:表示忽略大小写。 -n:表示输出符合要求的行及其行
以输入规模n为自变量建立的时间复杂度实际上还是较复杂的,例如an2+bn+c+1,不仅与输入规模有关,还与系统a、b和c有关。此时对该函数进一步抽象,仅考虑运行时间的增长率或称为增长的量级,如忽略上式中的常量、低阶项、高阶项的系数,仅考虑n2。当输入规模大到只有与运行时间的增长量级有关的时,就是在研究算法的渐进效率。也就是说,从极限角度看,只关心算法运行时间如何随着输入规模的无限增长而增长。
上述我们学习了Go基础之数据类型。如果在操作过程中有任务问题,记得下面讨论区留言,我们看到会第一时间解决问题。
上篇文章中我们学习了Go语言基础中的变量,一篇文章带你了解Go语言基础之变量,这篇文章我们继续介绍Go语言基础知识,今天跟大家分享的是基础数据类型,一起来学习下吧~
来源:力扣(LeetCode) 链接:https://leetcode-cn.com/problems/maximum-product-of-three-numbers 著作权归领扣网络所有。商业转载请联系官方授权,非商业转载请注明出处。
这个系列的博客贴的都是我大二的时候学习Linux系统高级编程时的一些实验程序,都挺简单的。贴出来纯粹是聊胜于无。
算法中的控制结构指的是各操作之间的执行次序。基本控制结构包括 顺序结构、选择结构、循环结构
"{}{}{}".format(a, b, c)(注:{} 里面可以填入与后面相对应的符号)
一个m×n的矩阵是一个由m行n列元素排列成的矩形阵列。矩阵里的元素可以是数字、符号及其他的类型的元素。
初识: print('hello world') print("hello world") print('hello','world') 错误方式: ERROR:print 'hello' ERROR:print "hello" Python基本数据类型: 类型: Number包括整数+小数 整数: int 浮点数:float(不分精度) 布尔型:bool 复数: complex // 36j 简单运算 判断数据类型 type(param) 类型合并
在网络编程中,如果URL参数中含有特殊字符,如空格、’#’等,可能导致服务器端无法获得正确的参数值。我们需要将这些特殊符号转换成服务器可以识别的字符。转换的规则是在’%’后面跟上ASCII码的两位十六进制的表示。比如空格的ASCII码是32,即十六进制的0x20,因此空格被替换成”%20″。再比如’#’的ASCII码为35,即十六进制的0x23,它在URL中被替换为”%23″。
本文介绍了算法的时间复杂度和空间复杂度,包括基本概念、计算方法以及常见的时间和空间复杂度。同时,对于复杂情况,还分析了其时间复杂度和空间复杂度。
No.4期 算法的分析之时间复杂度 小可:嗯,我觉得评价一个算法的最基本方式就是看它运行得快不快。 Mr. 王:嗯,这是重要的考量标准之一。研究算法运行得快不快的指标叫做时间复杂度。而在评价算法的同时还要考察其对内存空间的占用情况,也就是空间复杂度。这两个指标对于评价算法来说是最重要的。 小可:时间和空间都是计算机的资源,好的算法应该较少地占用资源而得出结果。 Mr. 王:对。我们先从时间复杂度开始探讨,空间复杂度与之类似,只不过是面向内存空间的。 小可:那时间复杂度是不是就是指一个算法运行的时间长短呢?
这是 LeetCode 上的「1879. 两个数组最小的异或值之和」,难度为「困难」。
1 快速排序(QuickSort) 快速排序是一个就地排序,分而治之,大规模递归的算法。从本质上来说,它是归并排序的就地版本。快速排序可以由下面四步组成。 (1) 如果不多于1个数据,直接返回。 (2) 一般选择序列最左边的值作为支点数据。 (3) 将序列分成2部分,一部分都大于支点数据,另外一部分都小于支点数据。 (4) 对两边利用递归排序数列。 快速排序比大部分排序算法都要快。尽管我们可以在某些特殊的情况下写出比快速排序快的算法,但是就通常情况而言,没有比它更快的了。快速排序是递
在linux系统中,大部分配置文件都是ASCII的纯文本形式存放的,所以我们在修改系统设置的时候使用简单的文本编辑软件就可以实现了,如果你使用过windows当中的word的话,那么你可能会感觉linux字符界面的文本编辑工具并不是太好用,毕竟没有图形窗口,看着不会太舒服。但是既然要学习linux,掌握并熟练使用文本编辑工具是必不可少的技能,在linux当中的文本编辑工具有很多,如emacs pico nano joe vi/vim 等等
http://www.cnblogs.com/jikey/archive/2012/01/16/2323590.html
背景 之前写了系列的shell实战的文章,得到了挺多小伙伴的关注,遇到有些对shell不太熟悉小伙伴,所以有个想法写一篇shell入门的文章。 时间流逝,再回头去看看过去的东西,才会发现哪些东西比较重要,故撰此文,记录我在过去学习和使用shell语言过程中我个人觉得比较重要的部分,做一个小总结和分享。 文章中使用到的代码位置:https://gitee.com/dhar/YTTInjectedContentKit/tree/master/DevPods/InjectedContentKit/Example
增长量级 函数的增长量级 上一篇算法分析基础中,我们分析了插入排序,知道了其最好情况下的运行时间为T(n) = an + b,最差情况下的运行时间为T(n) = an2 + bn + c。表达式中的常
数据结构与算法是计算机专业必修课,但是对于前端工程师来说,沉浸在业务代码之中很少会和算法直接打交道,甚于说根本不需要用到什么算法。那么我们为什么要学习算法,意义何在?不会算法活不是一样能干。把一件事情做到极致是非常必要的职业心态,这离不开数据结构和算法。另一方面,再说面试,这和在学生时代为什么要学数理化是一个道理,考试要考,你就要学。面试造火箭,工作拧螺丝,面试官通过问几道算法题了解你的编程和逻辑思维能力并不奇怪。
增长量级 函数的增长量级 上一篇算法分析基础中,我们分析了插入排序,知道了其最好情况下的运行时间为T(n) = an + b,最差情况下的运行时间为T(n) = an2 + bn + c。表达式中的
-多年互联网运维工作经验,曾负责过大规模集群架构自动化运维管理工作。 -擅长Web集群架构与自动化运维,曾负责国内某大型金融公司运维工作。 -devops项目经理兼DBA。 -开发过一套自动化运维平台(功能如下): 1)整合了各个公有云API,自主创建云主机。 2)ELK自动化收集日志功能。 3)Saltstack自动化运维统一配置管理工具。 4)Git、Jenkins自动化代码上线及自动化测试平台。 5)堡垒机,连接Linux、Windows平台及日志审计。 6)SQL执行及审批流程。 7)慢查询日志分析web界面。
作者:aron1992 来源:https://my.oschina.net/FEEDFACF/blog/1789695 0. 背景 之前写了系列的shell实战的文章,得到了挺多小伙伴的关注,遇到有些对shell不太熟悉小伙伴,所以有个想法写一篇shell入门的文章。 时间流逝,再回头去看看过去的东西,才会发现哪些东西比较重要,故撰此文,记录我在过去学习和使用shell语言过程中我个人觉得比较重要的部分,做一个小总结和分享。 文章中使用到的代码位置:https://gitee.com/dhar/YTTIn
1.字符串拼接 2.格式化输出 3.神复制和浅复制 1.字符串拼接 例: a='hello', b='python',c='!' 将a,b,c中的字符串连成一句话。 1.用+号 a+b+c 2.格式化字符串 % '%s %s %s' % (a,b,c) 3.''.join()方法,注意括号是要连接的(可以是列表,元祖) ' '.join([a,b,c]) #''里面是连接后各个字符串的字符 4. .format方式 '{}{}{}'.format(a,b,c) #{}里面可以填入与后面相对应的符号
把+、-、*、/四个算数运算符号随机选择,n1代表随机在100数字以内选取一个数字,n2代表随机在1到100以内选取一个数字,n2可能作为分母,所以不能取到0,其他范围可以改,并按照格式化输出的形式编排成一个算数式,用for循环实现循环出10道题。
给你两个字符串 word1 和 word2 。请你从 word1 开始,通过交替添加字母来合并字符串。如果一个字符串比另一个字符串长,就将多出来的字母追加到合并后字符串的末尾。
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针对某一类问题的解决,我们可能需要借助算法来实现,实现的手段也可能是各式各样的。虽然最终都解决了问题,但是各个解决手段,也就是算法还是存在优劣之分的。
趣味算法(第二版)读书笔记: day1: 序章|学习的方法和目标. day2:算法之美|打开算法之门与算法复杂性 day3.算法之美|指数型函数对算法的影响实际应用 day4.数学之美|斐波那契数列与黄金分割 day5.算法基础|贪心算法基础 day6.算法基础||哈夫曼树 day7.算法基础||堆栈和队列
* 任意个任意字符 ? 任意一个字符 # 注释字符 \ 脱义字符 | 管道符 find /etc/ -type f -name “*conf” -exec cat {} >> 1.txt \; //在
Shell 脚本是运行在 shell 环境中的脚本语言,用于自动执行重复性任务、管理系统配置、以及通过编写脚本和运行脚本来执行一系列命令。shell 脚本可以帮助我们完成系统管理、软件安装、文件操作等需求。
一个算法所花费的时间与其中语句的执行次数成正比,故将算法中的基本操作的执行次数,作为算法的时间复杂度。
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节目中共有n男n女, 他们会在节目的最后进行表白, 如果我喜欢你, 恰好你也喜欢我, 那么便就会在一起, 自此传为一段佳话.
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)。
说实话,我是真的不懂算法。但是,我知道一个算法的好坏,通常时间复杂度是一个评价的指标之一。
输入: s = “abcabcbb” 输出: 3 解释: 因为无重复字符的最长子串是 “abc”,所以其长度为 3。 示例 2:
来源:力扣(LeetCode) 链接:https://leetcode-cn.com/problems/longest-palindromic-substring,著作权归领扣网络所有。
作者:nxlhero 来源:https://blog.51cto.com/nxlhero/2515850
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