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算法训练 最大算式

问题描述   题目很简单,给出N个数字,不改变它们相对位置,在中间加入K个乘号和N-K-1个加号,(括号随便加)使最终结果尽量大。   1*2*(3+4+5)=24   1*(2+3)*(4+5)=45   (1*2+3)*(4+5)=45   …… 输入格式   输入文件共有二行,第一行为两个有空格隔开整数 第二行为 N个用空格隔开数字(每个数字在0到9之间)。 输出格式   输出文件仅一行包含一个整数,表示要求最大结果 样例输入 5 2 1 2 3 4 5 样例输出 120 样例说明   (1+2+3)*4*5=120 [] sum = new long[20]; static long[][] dp = new long[20][20]; /* * dp[i][j]代表前i个数中有j个乘号最大

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流量转发应用与实现

在安全领域,流量转发有许多应用,本文简单举例一些使用场景,以及自己用代码实现高效转发流量 内网穿透 端口转发 代理跳板 反向代理 etc. :2333socket,内网主机此时接收到222.x.x.x:2333tcp流量,将其转发至127.0.0.1:4444端口 一直双向转发流量直到某一方reset connection ---- 端口转发 ,转发我们流量,达到隐藏自身目的 场景: 获得某些主机控制权后,将其作为跳板来转发我们流量 t0r(0ni0n)socks4代理 $$r(小飞机)socks5代理 当然,在转发过程中需要解析请求 流量进行加密与解密,以此达到绕过G*W目的 一个简单实现可以参考我项目https://github.com/EddieIvan01/iox ---- 反向代理 Nginx服务器反代 Tcp层面的流量过滤器 ,socks5过程结束后只需无脑转发两端流量即可 ---- 流量转发代码实现 简单流量转发代码实现其实并不难,但我们需要考虑一下因素 效率 并发 关闭socket socket通信中,有以下几处操作会阻塞

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    流量为王:收益最大混排机制

    不同类型内容往往来自不同业务部门,有不同业务目标上诉求。如何针对多源内容,在现有推荐机制基础上,利用混排方法,对流量实现二次分发,从而实现整体收益最大化是一个比较有挑战问题。 核心重点 在实际广告推荐业务中,无论是LinkedIn原论文提到广告场景,还是知乎、抖音、快手等内容流广告场景,都面临着同样一个问题,在原始运营流量或者推荐流量中,增加广告流量、带货流量后, 因此,兼顾各方需求混排机制,在流量为王时代,对于实现流量价值转化,是极其重要。 基本认知 ? ,进行统一度量,用最后得分Score来进行流量分配。 业务逻辑限制 混排除了不同类型内容通过一定方法进行最大利益化展示之外。可能还存在着其他业务逻辑上限制。

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    EDA算法探究--20世纪10个影响最大算法在EDA领域应用

    21世纪初,科研人员总结了上个世纪对工业界影响最大10个算法,其中大多数算法都在EDA领域有重要应用。我们今天来看一下,这10大算法,你在大学期间学过哪些?在工作中学过和用到哪些? 如果10个算法你全部在工作中应用到,说明你已经对人类一个世纪以来研究精华掌握得很好了。 10大算法如下: 1. 就其广泛应用而言,Dantzig算法一直是最成功算法之一。 应用数学中意义最深远算法,无疑是使信号处理实现突破性进展FFT。 (后者是120 阶多项式;它最大系数是257^30 。)已证明该算法在简化量子场论中Feynman图计算中是有用。 10.

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    最大公约数算法

    算法原理:   对于辗转相除法:i和j最大公约数,也就是i和j都能够除断它。换句话讲,就是i比jn倍多那个数k(i = j*n + k,即i % j = k)应该也是最大公约数倍数。 所以就能转换成求k和j最大公约数。同理,对于更相减损术,同样道理,i比j大部分也是最大公约数倍数。 代码: 1 /** 2 * 求最大公约数算法汇总 3 * 4 */ 5 public class GCD { 6 public static void main(String[ k.然后将问题转换成求k和m最大公约数.依此类推,直到差为0. 48 * 这个方法也有一个问题,就是如果i和j想差比较大,那么这个方法存在较高时间复杂度. 49 */ 50 } 66 } 67 } 68 69 /** 70 * 第一种方法:辗转相除法, 即如果i>j, 那么先用i%j得到余数k.将问题转换成求k和m最大公约数

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    子模最大FAST算法

    作者:Adam Breuer,Eric Balkanski,Yaron Singer 摘要:在本文中,我们描述了一种称为快速自适应排序技术(FAST)算法,用于在基数约束下最大化单调子模块函数,其近似比任意接近 最近算法在渐近最坏情况分析方面具有可比较保证,但是它们实际轮数和查询复杂度在精度和置信度方面取决于非常大常数和多项式,使得它们对于大数据集是不实际。 我们主要贡献是在非渐近最坏情况查询复杂性和轮次数以及实际运行时方面都非常有效设计。 我们表明,该算法优于我们所知道任何子模块最大算法,包括通过在大型数据集上运行实验,对现有技术串行算法进行超优化并行版本。这些实验表明,FAST比现有技术快几个数量级。

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    Spring Web 应用最大败笔

    开发人员在使用Spring应用是非常擅长谈论依赖注入好处。不幸是,他们不是那么真的利用它好处,如单一职责原则,分离关注原则。 如果我们一起来看看大部分SpringWeb应用程序,常见错误设计如下: 1.领域模型对象用来存储应用数据(当作DTO使用),领域模型是贫血模型这样反模式。 2.服务层每个实体有一个服务。 Springweb应用程序之所以这样是因为他们做事物方式一直都是这样做,老习惯难改,特别是如果他们是高级开发人员或软件架构师,这些人捍卫这样做论据之一是:我们应用程序遵循关注分离原则,因为它已经被分为若干层 分离关注(Soc)是分离计算机程序为不同部分,每个部分有一个关注聚焦,一个典型Spring Web应用在一定程度上遵循这一原则,但现实是,该应用程序有一个整体服务层,它有太多责任。 这听起来有点苛刻,但一个Springweb应用服务层往往是最容易出问题部分。幸运是,所有的希望都不会丢失。 1. 我们必须将我们应用程序业务逻辑从服务层迁移到领域模型类中。

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    C语言基础算法---从数组中找最大最小值实际应用

    最近几天有文章读者反馈,本平台发布文章只是讲了一些基础知识,并没有谈到具体应用,根据各位反馈,我也做了相应思考,所以咱们还是需要理论和实践结合来写比较好。 等时机成熟,也会将具体应用编写成一本全新书籍。 前面写测试案例看似有点泛泛,可能各位看完也不知道具体用到哪里,接下来我们来看一个具体应用案例吧! ; uc ++ ) printf ( "%.2x", ucDs18b20Id [ uc ] ); while(1) { //当计数等于测试窗值时,则从4个窗值找温度最大值 if(i == NR(temp_buffer)) { temp_max = find_buffer_max(0.0,NR(temp_buffer),temp_buffer); printf"温度最大值为 根据现实工程应用情况,我们可能会对一个传感器数据进行长时间观察就需要用到这样方法。 又如,像光强值,加热值,声音值等模拟量也是可以用这样方法。

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    hash算法应用

    位置猜对了,我们记为A,其余数字虽然猜对了但是位置不对,我们每个记为B,输出则有1A3B; 在比如秘密数字“1123”,猜测数字“9111”,我们发现猜测数字第二个数字与秘密数字相匹配,于是我们有1A,匹配数字就不会再被使用 ,由于还有1,所以我们有1B,最终我们返回1A1B;(注意,我们保证是秘密数字和猜测数字位数是一致) 解法:对于A个数,我们直接判断有多少位是相等即可,对于B判断,我们只需要每次取得匹配最小数目即可 +=min(a_dict[digit],b_dict[digit]) return str(A)+"A"+str(B)+"B" print(gethint(a,b)) 输出:1A1B 三、神奇词根 问题描述:给定一个由许多词根组成字典和一个句子,你需要将句子所有继承词用词根替换掉,如果继承词中有许多它词根,则用最短词根来替换掉它; 方法一:直接暴力法 a=["catt","cat","bat

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    生儿育女算法应用

    作业调度算法 -- 专治任务管理问题 产检本质,就是作业调度,选 24 周为例子,要做产检项那么多,也就是要执行进程有这么多个时候,如何使用调度算法来达到最优? 根据长期探索,emily 根据所在南医三院情况,DIY 了一个算法组合:拆分任务 定优先级 短作业优先算法,来达到产检最高效率。 3)拆分任务 定优先级 短作业优先算法组合 目前已完成了拆分任务,定优先级和了解了短作业优先算法,如何结合使用呢? 现在很多企业已经认识到详细原始购买记录重要性,并且建立了规范数据仓库,这些都为关联规则挖掘技术应用奠定了良好基础。 万事都有规律可循,我很享受工作所用思路用于生活方法挖掘。而且我也明白,方法不是人人适用,但是思路可以互相交流参考,于是记录下这篇不像孕期攻略算法应用攻略,望君笑纳。

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    centos7下监控流量、数据包占用最大进程

    作为一个系统管理员,排查系统流量消耗是必不可少。下面我来说下这个排查过程,找出问题所在,从而解决它。 ? 工具/原料 iftop 方法/步骤 1 流量监控工具iftop工具安装。 2 在命令行执行 iftop 会显示这台机器所有的进入,进出流量。 左侧表示本机网关,右侧表示交互IP,最右侧3列表示最近流量使用情况 ? 3 需要进一步分析是哪个网卡流量关系。 ifconfig 显示接受和发送,一共有多少流量。 这一步可以排查出是哪个网卡 ? 执行 top 可以查看是哪个进程使用cpu,mem最多。 再结合上面的网卡端口,一起分析判断,排查具体哪个进程。 ? 6 还可以下载nload查询当前服务器进出流量情况。 每秒进出很清晰,再结合上面的分析,确定服务器流量消耗。 ?

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    我是怎么让全国最大儿童失踪预警平台流量掉底

    [1490166684563_8339_1490166684846.png] 我擦,流量几乎掉底了,从一天前开始,至今仍未恢复,这个服务是挂掉了吗? 这其实是近几个月在微信上异常活跃CCSER儿童失踪预警平台后台服务器流量监控图 [1490166957611_8786_1490166958033.png] CCSER发起人张永将,和我们一样有一个做中国互联网安珀警戒 ] 随后短时间内该片地区大量用户会点击这个消息,给服务器带来很大流量冲击。 因此如果我们面对服务器峰值流量来做系统选型的话,系统就不得不设计非常高规格,同时使用率必定非常低。 [1490169043478_1863_1490169043684.png] 经过CDN两级分发缓冲之后,CCSER服务器压力急剧降低,流量监控出现了文章开始处掉底曲线。

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    R语言最大流最小割定理和最短路径算法分析交通网络流量拥堵问题

    p=17635 我们根据一些论文中提到示例,使用最大流最小割定理将流量拥塞降至最低, 并应用了最短路径分析了交通瓶颈。 通过具有容量网络,目标是确定该网络上从源到宿最大流量。 可以使用R $value [1] 2571 $flow [1] 10 142 130 23 0 2 我们最大流量为2571,这与两篇论文中最大流量最小割定理以及 最短路径应用中都实际要求不同 实际上,有可能在同一城市另一篇论文中做同样事情,这是道路网络交通拥堵问题。 graph=g, source="S", E$flux1=m$flow E(g)$label=E edge.width=E$flux1/200, edge.arrow.size=0.15) 此处最大流量值为

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    Algorithmia:算法应用商店

    因此两人一拍即合,决定搭档解决双方共同问题。组建一个算法应用商店”—Algorithmia。 一旦用户找到想用算法,只需添加几行简单算法查询代码到应用中,Algorithmia 服务器就会引导应用查询给算法实现,返回结果,从而避免了要把集成算法应用需要。 查询成本则要看算法作者定价。 此外,算法作者也可以选择将自己算法开源,这样开发者就可以直接把算法集成到自己应用中,不过 Algorithmia 希望云服务便利性能更令其值得用户付钱。 算法Yelp 分析顾问兼培训师 Ajay Ohri 期待类似的东西已有多年。现在很多移动应用开发者都可以通过应用商店赚到大钱,但是尽管算法开发困难且有些十分有用,但算法开发者却很难赚钱。 他希望是 Algorithmia 能发展成像点评网站 Yelp 那样变成算法点评网站。其观点是帮助开发者选择最好算法甚至比市场组件本身还要重要,因为最适合应用算法的确定是非常困难

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    科研算法敏捷应用

    算法从图像中提取几何形状,并从“风格”图片(通常是某位艺术家作品)中提取纹理,将它们应用于用户上传内容图片。 M: 将这些算法从学术成果转化为实际产品主要步骤有哪些? 之后,我们会投入精力继续开发算法,提高运算速度,也许会融合多种艺术风格。 学术研究日常工作 M: 在我看来,这是你们一个业余项目。和我们聊聊你们主业吧?你们每天做些什么? 显然,创新成果越接近技术应用,项目的管理越重要。学术界和工业界差别正逐渐消失,因此两方面的技术也变得互通了。 M: 那么这种敏捷方法如何应用于传统学术期刊文章发表呢? 现在,我喜欢用RStudioShiny工具把我R语言代码转为web应用。代码落地成为应用产品有诸多好处。从研究角度来看,你合作者们可以更容易地在不同数据集上运行和测试新算法。 Michał: 我会投入研究和实现运行在他服务器上机器学习算法。:) 关于学习 M: 你们学习计划下一项是什么?

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    算法应用-算法复杂度

    算法词云.png 0、什么是算法复杂度? 算法是一个程序灵魂,就好比没有蛋泡面是没有灵魂一样。一个好算法可以有很多应用,比如在美剧《硅谷》中,主角发明了一种压缩算法,将它用在音乐、云存储、视频等方面都大获成功。 虽然故事是虚构,但是在一方面也说明了算法重要性。 分析一个算法复杂度,也是在分析一个算法好坏优劣,简单高效算法才是我们应该追求,而复杂低效算法则是我们需要改进算法复杂度.png 相比较而言,算法空间复杂度比较简单,所以我们在讨论一个算法时,更多是讨论算法时间复杂度。 4、小结 算法复杂度和需要时间、空间都有关系,我们更多谈论算法时间复杂度,算法时间复杂度不是以秒为单位,算法运行速度是从其增速角度度量,也即是输入越多,算法运行时间改变快慢。

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    算法图解|递归算法和栈应用

    递归算法: 什么是递归呢? 我们用算法来解决这个问题,为了找到这个钥匙,你将使用什么算法? 方法一:先发现但未打开盒子和打开盒子又发现盒子,处于同一优先级别上,随机选取盒子打开找钥匙 ? 后面这种方法中,便利用了递归算法,自己调用自己,从代码中看到,是不是递归方法更加清晰一些。 特点:递归只是让解决方案更清晰,并没有性能上优势。 基线条件和递归条件: 对于循环,我们都知道有一个循环条件,一旦不满足这个条件,算法会停止循环跳出。同理为了避免递归算法一直递归成无限循环,它也需要设置一定停止条件。 这是书籍《算法图解》第三章内容学习笔记,前面两章内容见前面几篇笔记,《算法图解》可以帮助了解简单算法知识,如需深入学习可以看看《算法导论》欢迎一起学习~

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    基于网络流量SDN最短路径转发应用

    然而,网络跳数并不是决定路径优劣唯一状态。除了跳数以外,还有带宽,时延等标准。本文将介绍如何通过SDN控制器Ryu开发基于流量最短路径转发应用。 ? Forwarding Algorithm 目前基于流量路由算法基本解决思路有两种: (1) 首先基于跳数计算最优K条路径,然后在这些路径中选择可用带宽最大路径。 本文以第一种算法为例,介绍基于网络流量最短路径转发应用开发。第二种算法基于前者基础修改即可完成。 Network Monitor 第二个应用是网络流量监控应用。网络流量监控应用完成网络流量实时监控,计算出实时流量统计数据。基于本应用数据,可以完成转发算法第二部分内容。 详情可阅读《Ryu:模块间通信机制分析》相关内容。 Forwarding Application 基于以上两个模块数据,转发应用模块需要完成如下几个步骤,从而完成基于流量最优路径转发。

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    最大连续子段和 dp算法

    问题描述: 有n个数(以下都视为整数,浮点也一样),每个数有正有负,现在要在n个数中选取相邻一段,使其和最大,输出最大和。 问题分析: 对于这样问题,我们可以直接用暴力,一个双重循环,虽说可以,但也没有更高明方法? 我们再分析这个问题,如果我们知道了某个数前面一段数和,我们就该考虑把这个数加入到前一段,还是重新开始一段。这个地方很重要,如果前一段和小于0,我们重新建一段,反之加到前一段。 这样我们就可以把n个数分成几段了,且每一段都求出了他们和,然后再循环一次求出最大一个和,我们就得到想要结果了,也可以在分段时候直接求结果。

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