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如何找出单向链表中每个节点之后的下个较大值?

如何找出单向链表中每个节点之后的下个较大值,如果不存在则返回0?...第2次遍历时,发现较大值5是在后续遍历中可能再次用到的,记录下来. 2....第8次遍历时,元素较大值是8;需要记录到较大值列表中;同时,已经记录的较大值列表中4和5也不会被再次使用,删除掉....可以发现,在反向遍历时, 1.当前元素比已经记录的元素的小时,则把当前元素直接添加到记录中; 2.当前元素比已经记录元素大时,则将记录中小于该元素值的记录全部删除,并把当前元素添加到记录中;可以参考第4...上述两个过程可以对应到数据结构中的栈操作,且存入栈中的元素始终是有序的(递增),所以可以选用单调栈作为存储模型更为适合.具体实现参考代码. 单调栈 单调栈就是栈内元素单调递增或者单调递减的栈.

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0670-6.2.0-如何获取CDSW中每个Session输出的LiveLog日志

那接下来Fayson主要介绍如何通过获取用户每个Session代码运行输出的详细LiveLog日志。...Livelog日志最终保存方式是在CDSW的数据目录/var/lib/cdsw/current目录下的livelog数据目录中。 ?...在livelog目录下查看目录中的OPTIONS-000033数据文件中，发现CDSW的livelog存储使用了FaceBook开放的一种嵌入式、持久化存储、KV型且适用于Fast Storage的存储引擎...4 总结 1.在CDSW中每个Session会话输出的日志数据通过Docker中的livelog服务将日志写入RocksDB最终存储在CDSW服务器的/var/lib/cdsw/current/livelog...\0\0”） 4.每个Session运行产生的所有livelog信息都会存储在RocksDB中，由于存储的livelog日志中有clear记录，所以在CDSW界面上会自动的屏蔽掉被clear的日志。

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BTA | 姜孟君：在区块链经济中，每个企业家都应该思考自己的价值黄金三角

姜孟君在分享中，从互联网、移动互联网谈起，提出现在正是抓住区块链红利的大好时光。...同时，他提出了两个新鲜的概念，基于用户注意力的增长方法论和企业的价值黄金三角。在Token场景下，具体应如何理解这两个概念呢？区块链又能给人带来哪些新的启发呢？...，而且是非常好的一个状态，所以这就是属于创业者在不可能中寻找可能，认同自己用户价值的体现，所以永远不要讲没有机会，机会就在眼前。...第二要科学地评估用户注意力，你需要知道每个用户给你产生了多少贡献，比如说他每天的使用时长，是不是给你的产品提供了改进体验，是不是帮你转发或者在里面创造了内容等，所有的这些行为都是一套有效的用户注意力评估方法...，那么从我们的角度来看商业价值，像全世界所有的公司都知道如何给自己的用户发期权吸引自己的员工一样，所有的企业在增长的过程中也应该知道怎么评估自己的用户价值，如何给他们发Token，并且以Token为介质把用户价值运营起来

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iOS学习——如何在mac上获取开发使用的模拟器的资源以及模拟器中每个应用的应用沙盒

如题，本文主要研究如何在mac上获取开发使用的模拟器的资源以及模拟器中每个应用的应用沙盒。...做过安卓开发的小伙伴肯定很方便就能像打开资源管理器一样查看我们写到手机本地或应用中的各种资源，但是在iOS开发中，在真机上还可以通过一些软件工具 iExplorer 等查看手机上的资源，但是如果你在开发过程中经常使用...xcode自带的模拟器进行调试，这是你要查看模拟器中相关应用的数据则显得无能为力。。。 　　...首先，由于Mac系统上对系统资源没有像windows一样完全开放，在macOS上资源库对用户默认是隐藏的，用户无法很方便的获取到系统的硬盘资源目录。...最后，我们需要找到该模拟器下每个app的应用沙盒，即最上面图2的文件夹。

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机器学习(6)之朴素贝叶斯NB及实例

这个定理解决了现实生活里经常遇到的问题：已知某条件概率，如何得到两个事件交换后的概率，也就是在已知P(A|B)的情况下如何求得P(B|A)。...那么现在的关键就是如何计算第3步中的各个条件概率。我们可以这么做： 1、找到一个已知分类的待分类项集合，这个集合叫做训练样本集。 2、统计得到在各类别下各个特征属性的条件概率估计。即 ?...1、确定特征属性及划分 这一步要找出可以帮助区分真实账号与不真实账号的特征属性，在实际应用中，特征属性的数量是很多的，划分也会比较细致，但这里为了简单起见，我们用少量的特征属性以及较粗的划分，并对数据做了修改...选择三个特征属性：a1：日志数量/注册天数，a2：好友数量/注册天数，a3：是否使用真实头像。在SNS社区中这三项都是可以直接从数据库里得到或计算出来的。...3、计算训练样本中每个类别的频率 用训练样本中真实账号和不真实账号数量分别除以一万，得到： ? ? 4、计算每个类别条件下各个特征属性划分的频率 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?

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朴素贝叶斯分类算法|机器学习

这个定理解决了现实生活里经常遇到的问题：已知某条件概率，如何得到两个事件交换后的概率，也就是在已知P(A|B)的情况下如何求得P(B|A)。...朴素贝叶斯分类的正式定义如下： 1、设 为一个待分类项，而每个a为x的一个特征属性。 2、有类别集合 。 3、计算 。 4、如果 ，则 那么现在的关键就是如何计算第3步中的各个条件概率。...1、确定特征属性及划分 这一步要找出可以帮助我们区分真实账号与不真实账号的特征属性，在实际应用中，特征属性的数量是很多的，划分也会比较细致，但这里为了简单起见，我们用少量的特征属性以及较粗的划分，并对数据做了修改...我们选择三个特征属性：a1：日志数量/注册天数，a2：好友数量/注册天数，a3：是否使用真实头像。在SNS社区中这三项都是可以直接从数据库里得到或计算出来的。...四、分类器的评价 下面来看一下如何评价分类器的质量。首先要定义，分类器的正确率指分类器正确分类的项目占所有被分类项目的比率。

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在pycharm中如何新建Python文件?_github下载的python源码项目怎么用

问题 最近想把本地python项目提交到github，在网上找很多教程，都是如何在pycharm设置操作，但是这些人只讲了一部分，对于小白来说，需要从头到尾彻底了解一下。...如果想把项目提交到github有多种方法，最常用的还是使用git，当然也可以下载github Desktop这种GUI界面的工具，直接点点鼠标就可以提交项目。...pycharm中设置 在pycharm需要配置github的账户名和密码，以及要提交的仓库，具体操作如下 File-settings 在搜索框输入git 如上面图所示，搜索框会出现github，然后在旁边输入你...设置本地仓库 首先本地项目目录下需要初始化为git仓库，需要使用到git，初次使用git提交项目时需要设置自己的用户名和邮箱（这个用户名和邮箱与上面第一步的是一样的），打开cmd，用命令 git config...pycharm中配置仓库提交 点击VSC ——》Import into Version Control ——》Share Project on Github 因为有默认的名称，我这里是已经建过仓库了

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c语言实验把B表中的每个元素取出来，在A表中做一次定位查找，如果它不在A表中，就将它放入，否则就不放入。

c语言实验：经典数组合并实现思路：1、判断表是否为空2、取出b表每一个元素3、将取出的每一个元素与a表进行匹配，如果能够匹配到说明元素存在 不添加。跳出继续匹配下一次4、如果 标记不存在。...具体实现代码：#include int main() {//把B表中的每个元素取出来，在A表中做一次定位查找，如果它不在A表中，就将它放入，否则就不放入。...a', 't', '0', '0', '0', '1', '1', 'x', 'y', 'z'}; int ALength = sizeof(A) / sizeof(A[0]); // 数组A的长度...int BLength = sizeof(B) / sizeof(B[0]); // 数组B的长度 // 放入元素后的A表元素输出看一下 printf("添加元素前的序列...表元素输出看一下 printf("添加元素后的序列：\n"); for (int i = 0; i < ALength; i++) { printf("%c ", A[i])

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Machine Learning -- Naive Bayes(朴素贝叶斯)

这个定理解决了现实生活里经常遇到的问题：已知某条件概率，如何得到两个事件交换后的概率，也就是在已知P(A|B)的情况下如何求得P(B|A)。这里先解释什么是条件概率： ?...第二阶段——分类器训练阶段，这个阶段的任务就是生成分类器，主要工作是计算每个类别在训练样本中的出现频率及每个特征属性划分对每个类别的条件概率估计，并将结果记录。...1、确定特征属性及划分 这一步要找出可以帮助我们区分真实账号与不真实账号的特征属性，在实际应用中，特征属性的数量是很多的，划分也会比较细致，但这里为了简单起见，我们用少量的特征属性以及较粗的划分，并对数据做了修改...我们选择三个特征属性：a1：日志数量/注册天数，a2：好友数量/注册天数，a3：是否使用真实头像。在SNS社区中这三项都是可以直接从数据库里得到或计算出来的。...1.5、分类器的评价 虽然后续还会提到其它分类算法，不过这里我想先提一下如何评价分类器的质量。 首先要定义，分类器的正确率指分类器正确分类的项目占所有被分类项目的比率。

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分类算法之朴素贝叶斯分类(Naive Bayesian classification)

这个定理解决了现实生活里经常遇到的问题：已知某条件概率，如何得到两个事件交换后的概率，也就是在已知P(A|B)的情况下如何求得P(B|A)。...为一个待分类项或称为一个样本，而每个a为x的一个特征属性。 2、有类别集合 ? 。 3、计算 ? 。 4、如果 ? ，则 ? 。 那么现在的关键就是如何计算第3步中的各个条件概率。...第二阶段——分类器训练阶段，这个阶段的任务就是生成分类器，主要工作是计算每个类别在训练样本中的出现频率及每个特征属性划分对每个类别的条件概率估计，并将结果记录。...4.1、确定特征属性及划分 这一步要找出可以帮助我们区分真实账号与不真实账号的特征属性，在实际应用中，特征属性的数量是很多的，划分也会比较细致，但这里为了简单起见，我们用少量的特征属性以及较粗的划分，并对数据做了修改...我们选择三个特征属性：a1：日志数量/注册天数，a2：好友数量/注册天数，a3：是否使用真实头像。在SNS社区中这三项都是可以直接从数据库里得到或计算出来的。

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2023-10-14：用go语言，给定 pushed 和 popped 两个序列，每个序列中的 值都不重复， 只有当它们可能是在

2023-10-14：用go语言，给定 pushed 和 popped 两个序列，每个序列中的 值都不重复， 只有当它们可能是在最初空栈上进行的推入 push 和弹出 pop 操作序列的结果时， 返回...答案2023-10-14： 大体过程如下： 1.初始化一个栈stack和索引指针i、j，分别指向pushed和popped的起始位置。...3.在入栈后，检查栈顶元素是否与popped[j]相等。若相等，则表示栈顶元素需要出栈，因此将栈顶元素出栈，同时j自增1。 4.重复步骤2和步骤3，直到遍历完pushed数组。...时间复杂度分析：遍历pushed数组的时间复杂度为O(n)，其中n为数组的长度。在每次遍历中，判断栈顶元素是否需要出栈的时间复杂度为O(1)。因此，总的时间复杂度为O(n)。...= pushed.size(); int size = 0; for (int i = 0, j = 0; i < n; i++) { // i : 入栈数组，哪个位置的数要进栈

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分类算法之朴素贝叶斯分类(Naive Bayesian classification)

这个定理解决了现实生活里经常遇到的问题：已知某条件概率，如何得到两个事件交换后的概率，也就是在已知P(A|B)的情况下如何求得P(B|A)。...那么现在的关键就是如何计算第3步中的各个条件概率。我们可以这么做： 1、找到一个已知分类的待分类项集合，这个集合叫做训练样本集。 2、统计得到在各类别下各个特征属性的条件概率估计。即： ? ?...第二阶段——分类器训练阶段，这个阶段的任务就是生成分类器，主要工作是计算每个类别在训练样本中的出现频率及每个特征属性划分对每个类别的条件概率估计，并将结果记录。...4.1、确定特征属性及划分 这一步要找出可以帮助我们区分真实账号与不真实账号的特征属性，在实际应用中，特征属性的数量是很多的，划分也会比较细致，但这里为了简单起见，我们用少量的特征属性以及较粗的划分，并对数据做了修改...我们选择三个特征属性：a1：日志数量/注册天数，a2：好友数量/注册天数，a3：是否使用真实头像。在SNS社区中这三项都是可以直接从数据库里得到或计算出来的。

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2023-06-14：我们从二叉树的根节点 root 开始进行深度优先搜索。 在遍历中的每个节点处，我们输出 D 条短划线（其中

2023-06-14：我们从二叉树的根节点 root 开始进行深度优先搜索。 在遍历中的每个节点处，我们输出 D 条短划线（其中 D 是该节点的深度） 然后输出该节点的值。...b.如果该字符为 '-'，则表示该数字已经记录完毕，将该数字加入到 queue 数组中，并将 pickLevel 置为 true。...c.如果该字符是 '-' 或者到达字符串末尾，表示该数字已经记录完毕，将 lvel 记录到队列中， pickLevel 置为 false 。...d.如果该字符是 '-'，表示深度加 1；否则，将该数字加入到 number 中。 7.处理掉最后一个数字，将其加入到队列 queue 中。 8.定义一个递归函数 f，用于生成节点，并构建二叉树。...时间复杂度为 O(n)，其中 n 是遍历字符串 S 的长度。需要遍历字符串 S 一次，并将每个节点入队一次，然后根据队列中的节点数构建二叉树，构建二叉树的时间复杂度也是 O(n)。

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【学习】网站数据分析：网站用户忠诚度分析

，即用户访问频率、最近访问时间、平均停留时间、平均访问页面数，这些指标可以直接从网站的点击流数据中计算得到，对所有的网站都适用，下面看一下这些指标的定义及如何计算得到（一些网站度量的相关定义请参考——网站分析的基本度量...）： 访问频率：用户在一段时间内访问网站的次数，即每个用户Visits的个数； 最近访问时间：用户最近访问网站的时间，因为这个指标是个时间点的概念，所以为了便于度量，一般取用户最近访问时间距当前的天数。...平均停留时间：用户一段时间内每次访问的平均停留时间，即每个用户Time on Site的和/Visits的个数； 平均访问页面数：用户一段时间内每次访问的平均浏览页面数，即每个用户Page Views的和...如下图： ——表中的数据只是简单的举例，实际情况需要根据每个指标的最大最小值进行计算 　　根据上表的数据，我们已经将所有指标统一到了同一个评分区间，那么就可以使用雷达图对用户的忠诚度进行展示。...用雷达图展示有以下几个优点： 可以完整地显示所有评价指标； 显示用户在各指标评分中的偏向性； 可以简单分析用户忠诚度的综合评分，即图形围成的面积（假设四个指标的权重相等，若重要程度存在明显差异，则不能用的面积来衡量

1.1K100

如何使用 Excel 绘制甘特图？

在Excel中录入项目分解也就是各个任务的名称，负责人，开始时间，需要天数这些数据。 上图中红框里的内容是增加的几个辅助列，里面的数据是利用Excel里的函数计算出来的，这里看不懂也没关系。...第1步，按住ctrl键选中项目分解，已完成天数，未完成天数这几列 第2步，选择插入菜单栏下的堆积条形图，就得到了下面图片中的甘特图 第3步，选中图表，点击鼠标右键，选择“选择数据”按钮 第4步，在弹出的对话框中选择添加...，出现下面图片中的对话框 第5步，在系列名称中选择计划表中的开始时间列名。...在系列值中选择开始时间这一列的数据。就把开始时间作为横轴加到甘特图里了。 第6步，我们把开始时间移动到最前面，就可以看到我们图表中的绿色条形就是开始时间。 下面我们继续优化图表。...选择纵轴，鼠标右键选择“设置坐标轴格式”，在弹出的对话框中选择“逆序类别”，我们看到纵轴安装任务顺序排列好了，横轴开始时间也移动到了最上方。 我们看到横轴时间比较乱，下面图片我们继续设置横轴时间。

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如何使用Excel管理项目？

在Excel中录入项目分解也就是各个任务的名称，负责人，开始时间，需要天数这些数据。 上图中红框里的内容是增加的几个辅助列，里面的数据是利用Excel里的函数计算出来的，这里看不懂也没关系。...第1步，按住ctrl键选中项目分解，已完成天数，未完成天数这几列 第2步，选择插入菜单栏下的堆积条形图，就得到了下面图片中的甘特图 第3步，选中图表，点击鼠标右键，选择“选择数据”按钮 第4步，在弹出的对话框中选择添加...，出现下面图片中的对话框 第5步，在系列名称中选择计划表中的开始时间列名。...在系列值中选择开始时间这一列的数据。就把开始时间作为横轴加到甘特图里了。 第6步，我们把开始时间移动到最前面，就可以看到我们图表中的绿色条形就是开始时间。 下面我们继续优化图表。...选择纵轴，鼠标右键选择“设置坐标轴格式”，在弹出的对话框中选择“逆序类别”，我们看到纵轴安装任务顺序排列好了，横轴开始时间也移动到了最上方。 我们看到横轴时间比较乱，下面图片我们继续设置横轴时间。

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类似这样的甘特图是怎么做的？

在Excel中录入项目分解也就是各个任务的名称，负责人，开始时间，需要天数这些数据。...，选择“选择数据”按钮 第4步，在弹出的对话框中选择添加，出现下面图片中的对话框 image.png 第5步，在系列名称中选择计划表中的开始时间列名。...在系列值中选择开始时间这一列的数据。就把开始时间作为横轴加到甘特图里了。 第6步，我们把开始时间移动到最前面，就可以看到我们图表中的绿色条形就是开始时间。 下面我们继续优化图表。...选择纵轴，鼠标右键选择“设置坐标轴格式”，在弹出的对话框中选择“逆序类别”，我们看到纵轴安装任务顺序排列好了，横轴开始时间也移动到了最上方。 我们看到横轴时间比较乱，下面图片我们继续设置横轴时间。...3）管理文档的第3部分项目分析如何做？ 预计总天数，已完成天数，未完成天数，对之前的计划表列做加法就可以得到。 然后插入饼状图就可以得到项目完成进度。

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