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关键词

_子数组&排序数组

样例:给出数组,符要求的子数组为,其和为 6思路分析:本题只要找出和即可,保存两个值,一个为元素之间相加的值(需较元素相加的值与当前元素的小),一个为值。 max = Math.max(newMax, max); 与值相 } return max;}; 第二种方更难理解点,可以扩展一下思路:** * @param nums: A list of } return nMax;}; 和的数组:如果你想把和的数组都找出来,你需要保存数组的开始下标和结束下标,这里我演示了第一个方,下面那个方也是一样:const maxSubArray = 吧排序数组难度:简单描述:两个排序的整数数组 A 和 B 变成一个新的排序数组。 样例:给出A=,B=,返回 题目分析:注意 A 和 B 本来就是排序好的数组,简单的就是用sort排序了。`sort`排序把两个数组成一个数组用 sort 升序进行排序。

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贪心(三)——模式

问题描述 给定n个有序文件,每个文件的记录数分别为w1~wn,请给出一种两两的方案,使得总次数少。注意: 1. 外排序是将多个有序文件成一个有序文件的过程。 2. 在一次的过程中,两个文件中的所有记录都需要先从文件中读入内存,再在内存中排序,后将排序的结果写入文件中。 3. 因为扩充二叉树只有度为2或0的节点,没有度为1的节点,这符两两的过程。 ? 在这棵扩充二叉树中: 1. 方形节点(外界点)表示原始的文件,圆形节点(内节点)表示过程中的文件; 2. 节点的权值表示文件的记录数 因此,n个文件过程的总读写次数为带权外路径长度之和。 要求小的次数即为求小的带权外路径长度之和。 因此,问题就转化为『如何求扩充二叉树的小加权路径』。 这个问题可以用哈夫曼解决。哈夫曼思路若要使得带权外路径长度小,可以将权值的节点尽量靠近根节点,这样路径短一些;而权值小的节点可以适当远离根节点,因为权值小,外路径稍微长一点也没事。

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    dotnet C# 图片等限制小缩放

    本文只是告诉家如何计缩放之后的宽度和高度,不包含实际的图片缩放方如下图,我要将图片的小进行等缩放,此时我要求图片的宽度和高度小尺寸,但是要求宽度和高度都不尺寸,如果这两个规则冲突 原因是等缩放对于长图计不友好,如果我有一张图片的宽度和高度例是 1:1000 那么此时如果没有限制高度,那么将宽度缩放到小宽度需要缩放10倍,此时的高度就太了下面就是计先定义小这个类 )计的方就是先获取宽度和高度的缩放到小的缩放值 var height = currentSize.Height; var width = currentSize.Width; var widthScale = minSize.Width width; var heightScale = minSize.Height height;如果此时的图片本来就小宽度和高度,就不能让图片的缩放原来小,除非宽度或高度 scale);所有代码 宽度和高度不小于小,但是不小,缩放使用等缩放 规则: - 如果有一边小于小,那么缩放到这一边于等于小 - 如果一边缩放之后

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    快排较及求第K元素

    排序核心思想:将数组从中间分成前后两部分,然后对前后两部分分别进行排序,再将排序好的两个部分有序在一起,这样整个数组有序。 全文图示来源于王争的《数据结构和之美》image.png归排序使用的就是分治思想。分治,顾名思义,就是分而治之,讲一个的问题分解成小的问题来解决,小的问题解决了的问题也就解决了。 分治一般都是用递归来实现,分治是一种解决问题的处理思想,递归是一种编程技巧,两者不冲突。以下重点讨论如何用递归代码来实现归排序。下面是归排序的递推公式。 当前后两个子数组排好序之后,再将它们在一起,这样下标从 p 到 r 之间的数据也就排序好了。

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    近文章阅读量少了很多啊打卡也少了, 是不是年底了很多录友在忙期末考试啊,哈哈。❞56. 区间题目链接:https:leetcode-cn.comproblemsmerge-intervals给出一个区间的集,请所有重叠的区间。 示例 1:输入: intervals = ,,,]输出: ,,]解释: 区间 和 重叠, 将它们为 .示例 2:输入: intervals = ,]输出: ]解释: 区间 和 可被视为重叠区间 请重置默认代码定义以获取新方签名。提示:intervals

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    如果 git 只是一行行较,然后把不同的行报成冲突,那么你在的时候可能会遇到量的冲突;这显然不是一个好的版本管理工具。本文介绍 git 分支的原理。 上面是 HEAD,也就是在之前的工作目录上的近提交;下面是进来的分支,通常是来自其他人的修改。三路加入上面的 b 提交修改的是其他文件。然后依然按照前面的方式进行。 这是二路带来的问题。在此下,你的每次拉取代码可能都会带来量的冲突;这显然是不能接受的。三路会找到的这两个提交的共同祖先。在这里也就是 a 提交。 相于本文一开始,我们只是新增了两个提交而已,现在 f 提交是我们正在的提交。如果现在找 e 和 d 的共同祖先,你会发现不唯一,b 和 c 都是。那么此时怎么呢? 例如上面的 e 和 d 不满足此关系,所以无进行快进式。在上面的例子出了 f 之后,如果将 twalterlv 到 master,那么就可以使用快进式

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    Verilog实现全

    1.原理传统的排序方式是两两之间顺序进行较,而全是基于序列中随意两个数进行较,所以会消耗较多的较器。这正诠释了FPGA技巧里面积换取速度的思想。 2.优缺点2.1优点较排序方式在实时性上有明显的优势,只需要三个时钟周期就可以完成排序。 2.2缺点由于较消耗FPGA的LUT资源,而且在第二个阶段需要量的加器级联,考虑到路径延迟、建立和保持时间的Slack以及时钟的Jitter,一个时钟周期的多个加器级联会产生问题代码的可移植性有所欠缺 ,如序列小改变,在第二和第三阶段就需要认为修改多处代码。 4.全较例程module sort_paralell(clk, rst, in0, in1, in2, in3, out0, out1, out2, out3); input clk; input

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    C++经典题-排序

    可以使用排序排序基本是将两笔已排序的资料进行排序,如果所读入的资料尚未排序,可以先利用其它的排序方式来处理这两笔资料,然后再将排序好的这两笔资料。 排序的精神是尽量利用资料已排序的部份,来加快排序的效率,小笔资料的 排序较为快速,如果小笔资料排序完成之后,再处理时,因为两笔资料都有排序了,所有在排序时会单纯读入所有的资料再一次排序来的有效率 那么可不可以直接使用排序本身来处理整个排序的动作?而不动用到其它的排序方式? 答案是肯定的,只要将所有的数字不断的分为两个等分,直到后剩一个数字为止,然后再反过来不断的,就如下图所示: ? 不过基本上分割又会花去额外的时间,不如使用其它较好的排序来排序小笔资料,再使用排序来的有效率。下面这个程式范例,我们使用快速排序来处理小笔资料排序,然后再使用排序处理的动作。

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    这是奔跑的键盘侠的第99篇文章 接前面两篇,今天继续讲排序排序(merge sort)先来看一下百度百科的定义: 排序是建立在归操作上的一种有效的排序。 该是采用分治(Divide and Conquer)的一个非常典型的应用。排序是将两个(或两个以上)有序表成一个新的有序表,即把待排序序列分为若干个子序列,每个子序列是有序的。 百度百科排序有一定难度,我们先从后半部分的conquer说起吧,如果有2个已经排好序的列表a = 和b = ,以及目标c = 和)首位数字,小值2存入c第一个位置:c = 第二轮:取a和b中余下部分数字 ————>————> 分支2:————>————>,然后开始————>————> 接下来是后的: 小结排序总的平均时间复杂度为O(N*logN)。 解释起来可能会有点绕,那我直接引用前几天的《Python——关于与数据结构》中的一个猜数字游戏的例子: “当要猜的数字范围不断变如猜100万以内的数字,折中取数字猜,多只需要20次即可(2的

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    讨厌的程序员 | 第五章

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    续上篇 解析滴滴赛---数据分析过程 滴滴赛到底需要什么样子的答案?我一开始的想是建立一个模型,通过天气,POI,交通拥堵的参数来推导出订单数和GAP数。 其实赛需要预测的时间片也是很有趣的,请看以下图片红色的是GAP走势,蓝色的是需要预测的时间片。这些时间片有一些位置较特殊。GAP走势定性分析较容易。(定量较难)? 拟 Gap的预测,是建立在一个拟函数上的。也有一些机器学习的味道。 我们尝试使用小二分 LV4和 订单总量从图中可以看到,部分的点在一个 Y = AX+ B 的直线函数中。 这样的话,整体数据相对较稳定?.NET 代码技巧多线程处理数据List是线程不安全的,这里使用ConcurrentBag多线程行代码 ?

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