文章整理自网络 简介 随机增量算法是计算几何的一个重要算法，它对理论知识要求不高，算法时间复杂度低，应用范围广大。...算法 假设圆O是前i-1个点得最小覆盖圆，加入第i个点，如果在圆内或边上则什么也不做。否，新得到的最小覆盖圆肯定经过第i个点。...（因为最多需要三个点来确定这个最小覆盖圆，所以重复三次） 遍历完所有点之后，所得到的圆就是覆盖所有点的最小圆。...，则p一定在SU{p}的最小覆盖圆上。...令前i-1个点的最小覆盖圆为C 如果第i个点在C内，则前i个点的最小覆盖圆也是C 如果不在，那么第i个点一定在前i个点的最小覆盖圆上，接着确定前i-1个点中还有哪两个在最小覆盖圆上。
今天我们看一道 leetcode hard 难度题目：最小覆盖子串。 题目 给你一个字符串 s 、一个字符串 t 。返回 s 中涵盖 t 所有字符的最小子串。...示例 1： 输入：s = "ADOBECODEBANC", t = "ABC" 输出："BANC" 解释：最小覆盖子串 "BANC" 包含来自字符串 t 的 'A'、'B' 和 'C'。...因为最小覆盖子串是连续的，所以该方法可以保证遍历到所有满足条件的子串。...该题要计算的是满足条件的子串，该子串肯定是连续的，滑动窗口在连续子串匹配问题上是不会遗漏结果的，所以肯定可以用这个方案。 思路也很容易想，即：如果当前字符串覆盖 t，左指针右移，否则右指针右移。...讨论地址是：精读《算法 - 最小覆盖子串》· Issue #496 · dt-fe/weekly 如果你想参与讨论，请 点击这里，每周都有新的主题，周末或周一发布。前端精读 - 帮你筛选靠谱的内容。
一、题目 1、算法题目 “给定两个字符串st，返回字符串s中覆盖t所有字符的最小子串。” 题目链接： 来源：力扣（LeetCode） 链接：76....最小覆盖子串 - 力扣（LeetCode） (leetcode-cn.com) 2、题目描述 给你一个字符串 s 、一个字符串 t 。返回 s 中涵盖 t 所有字符的最小子串。...题意要求返回字符串s中覆盖t全部字符的最小子串，可以将包含t的子串的看做可行窗口。 在滑动窗口中会有两个指针，一个用于延伸现有窗口的指针，一个用于收缩窗口的指针。...那如果判断当前串口包含所有t所需的字符呢？可以用一个哈希表来表示t中所有的字符及数量。 如果这个哈希表中的对应的个数都不小于t的哈希表中各个字符的个数，那么当前窗口是可行的。...2、代码实现 代码参考： public class Solution { Dictionary sDic = new Dictionary(
2、解决问题的算法： 迪杰斯特拉算法（Dijkstra算法） 弗洛伊德算法（Floyd算法） SPFA算法 这篇文章，就先对Dijkstra算法来做一个详细的介绍~ 二、Dijkstra算介绍 算法特点...然后，又从dis中找出最小值，重复上述动作，直到T中包含了图的所有顶点。 三、Dijkstra算法示例演示 以下图为例，找出从顶点v1到其他各个顶点的最短路径。...v1, v3} 然后，我们又从除dis[2]和dis[0]外的其他值中寻找最小值，发现dis[4]（即v1到v5的直达距离）的值最小，通过之前是解释的原理，可以知道v1到v5的最短距离就是dis[4]的值...更新后的dis数组如下图： 此时，顶点集合： T={v1, v3, v5} 然后，继续从dis中选择未确定的顶点的值中选择一个最小的值，发现dis[3]的值是最小的，所以把v4加入到集合T中，此时集合...所以我们得到的最后的结果为： 四、Dijkstra算法的代码实现（c++） Dijkstra.h文件的代码
plot3(ant_x(i),ant_y(i),tau(i),'k*'); hold on; Macro = zeros(1,ant); end fprintf('蚁群搜索开始(找最小值...tau(i) = (1-rou)*tau(i) + Macro(i); end T = T + 1; if T >= times fprintf('蚁群搜索到的最小值点
“这段代码的功能看起来很简单，没有条件，没有循环，没有转换，没有任何复杂的东西，只是一段简单的老胶水代码。 “但不测试的话，任何人都可以来更改这段代码啊！”...我明白这个工作会让他的心里产生满足感，但是他的解决方法还是让我感到难过。 另一个例子 我被开发新应用程序的高代码覆盖率以及他们对BDD（行为驱动设计）的新发现所吸引。...观察代码，我们发现以下Cucumber测试： ? 如果您以前使用过Cucumber测试 ，你就不会被支持代码的数量惊讶到： ? ? 并且所有这些都需要测试： ? 是的，这只是一个简单的map查找。...那么100％的代码覆盖率是值得追求的吗？ 是的，每个人都应该在一个项目中实现。我认为你必须极端地去了解这么做带来的痛苦是什么。...我们已经有了一个极端的经验：开发有0个单元测试的项目，我们知道这样做所带来的痛苦。通常我们缺乏的是另一个极端的经验：开发100％代码覆盖率和一切都是TDD的项目。
小灰的想法： 1.创建一个整型变量 min，初始值-1 2.当第一个元素进栈时，让min=0，即把唯一的元素当做最小值。 3.之后每当一个新元素近栈，让新元素和min指向位置的元素比较大小。...解法： 1.设原有的栈叫做栈A，此时创建一个额外的栈B，用于辅助原栈A。 2.当第一个元素进入栈A的时候，让新元素的下标进入栈B。这个唯一的元素是栈A的当前最小值。...（考虑到栈中元素可能不是类对象，所以B栈存储的是A栈元素的下标） 3.每当新元素进入栈A时，比较新元素和栈A当前最小值的大小，如果小于栈A当前最小值，则让新元素的下标进入栈B，此时栈B的栈顶元素就是栈A...当前最小值的下标。...4.每当栈A有元素出栈时，如果出栈元素是栈A当前最小值，则让栈B的栈顶元素也出栈。此时栈B余下的栈顶元素所指向的，是栈A当中原本第二小的元素，代替刚才的出栈元素成为了栈A的当前最小值。
在本文中，我将展示如何测量应用的源代码以收集其代码覆盖率信息。其后我们将利用该代码覆盖率报告来引导端到端测试的编写。 应用 示例应用可在 ?...对于每一个函数和每一个分支路径，也有单独的计数器。 ? 被测量的源代码 我们并不想测量生产环境代码。应仅在 NODE_ENV=test 时测量代码，好利用收集到的代码覆盖率帮助我们编写更好的测试。...然后就能在测试运行后浏览或下载报告以查看收集到的代码覆盖率了。 端到端测试是 有效的。通过一个加载整个应用并与之交互的单一测试，我们覆盖了近 60% 的源代码。...全覆盖的代码路径 现在再次运行所有测试。所有测试在 3 秒钟之内通过了。 ? 所有测试都通过了 这些测试一起覆盖了我们整个的代码库。 ?...__coverage__ 对象中获知代码覆盖率信息。 为避免减慢生产环境运行的代码，你可能只想在运行测试时测量源代码。 因为运行了完整的应用，端到端测试对于覆盖大量代码非常有效。
“这段代码的功能看起来很简单，没有条件，没有循环，没有转换，没有任何复杂的东西，只是一段简单的老胶水代码。 “但不测试的话，任何人都可以来更改这段代码啊！”...我明白这个工作会让他的心里产生满足感，但是他的解决方法还是让我感到难过。 另一个例子 我被开发新应用程序的高代码覆盖率以及他们对BDD（行为驱动设计）的新发现所吸引。...观察代码，我们发现以下Cucumber测试： 如果您以前使用过Cucumber测试 ，你就不会被支持代码的数量惊讶到： 并且所有这些都需要测试： 是的，这只是一个简单的map查找。...那么100％的代码覆盖率是值得追求的吗？ 是的，每个人都应该在一个项目中实现。我认为你必须极端地去了解这么做带来的痛苦是什么。...我们已经有了一个极端的经验：开发有0个单元测试的项目，我们知道这样做所带来的痛苦。通常我们缺乏的是另一个极端的经验：开发100％代码覆盖率和一切都是TDD的项目。
不过，最近我发现自己对于测试的想法开始改变，现在我更经常说的是：“这段代码（模块）为什么要进行测试？“而不是“这段代码应该进行测试”。...“不测试我怎么知道这段代码能运行啊？” “这段代码的功能看起来很简单，没有条件，没有循环，没有转换，没有任何复杂的东西，只是一段简单的代码。”...我明白这个工作会让他的心里产生满足感，但是他的解决方法还是让我感到难过。 另一个例子 有一个应用程序，覆盖率非常高（开发模式为BDD—“”行为驱动设计”），这引起了我的注意。...那么100%的代码覆盖率是值得追求的吗？ 我认为，我们有必要去了解这么做所带来的代价是什么。 我们都有这样的常识：项目完全不做单元测试，后果会非常让人痛苦。...但我们很少人意识到另一个极端会带来什么问题：即达到100％代码覆盖率或者一切项目都是TDD模式开发。单元测试是一个非常好的做法，但我们应该分辨哪些测试是有用的，哪些是适得其反的。
在上一篇文章中，我们看了一下图的遍历算法，主要是对图的深度优先遍历和图的广度优先遍历算法思想的介绍。接下来让我们来看一下图的最小声成树算法。...求最小生成树的算法主要有两种：克鲁斯卡尔（Kruskal）算法和普里姆（Prim）算法。...下面给出这两种算法的源代码： Kruskal算法： #include #include using namespace std; const int...int i = 0; i < n; i++) { // kruskal 算法核心代码，对所有的边进行筛选 // 合并两个顶点，判断这条边是否能够选进最小生成树中 if...在这里给的Prim算法的代码时间复杂度为 O(n*n) ，Prim 算法的耗费时间主要在选距离生成树最近的点和利用选择的点进行松弛的过程，这两个可以用堆和通过邻接表来优化，使得事件复杂度降为O(n*log
代码覆盖率测试 以前虽然写过单元测试，但很少监测测试的完整程度，测试用例也经常存在重复的情况。这次在测试的要求下开始接入代码覆盖率测试。什么是代码覆盖率？就是测试用例对代码的测试覆盖程度。...这里面会涉及到两种文件，分别是编译时产生的代码结构文件（gcno文件）和运行时产生的代码执行的覆盖率文件（gcda文件）**，下面看看怎么产生gcno文件和gcda文件。...= "14"; setenv(prefix, prefixValue, 1); setenv(prefixStrip, prefixStripValue, 1); } 然后在需要产生代码覆盖率的地方调用...总结 在Xcode中进行覆盖率测试可以看这篇，更加智能化的Xcode代码覆盖率测试工具。 深入了解GCC Coverage，点击这里。...谨以此篇记录代码覆盖率测试的了解和接入。 附录——测试相关 一个好的测试方案能用较短的时间和较少的资源完成测试任务，测试内容包括功能需求测试、代码覆盖测试，最后给出测试的总结和评价。
[1] 最小生成树可以用kruskal（克鲁斯卡尔）算法或prim（普里姆）算法求出。...Kruskal算法简述： 假设 WN=(V,{E}) 是一个含有 n 个顶点的连通网，则按照克鲁斯卡尔算法构造最小生成树的过程为：先构造一个只含 n 个顶点，而边集为空的子图，若将该子图中各个顶点看成是各棵树上的根结点...之后，从网的边集 E 中选取一条权值最小的边，若该条边的两个顶点分属不同的树，则将其加入子图，也就是说，将这两个顶点分别所在的两棵树合成一棵树；反之，若该条边的两个顶点已落在同一棵树上，则不可取，而应该取下一条权值最小的边再试之...python代码： class DisjointSet(dict): '''不相交集''' def __init__(self, dict): pass def...forest.add(item) edges = sorted(edges, key=lambda element: element[2]) num_sides = len(nodes)-1 # 最小生成树的边数等于顶点数减一
这条命令同时还生成了一个 coverage 子目录，其中的 coverage.json 文件包含覆盖率的原始数据，coverage/lcov-report 是可以在浏览器打开的覆盖率报告，其中有详细信息...，到底哪些代码没有覆盖到。...三、覆盖率门槛 完美的覆盖率当然是 100%，但是现实中很难达到。需要有一个门槛，衡量覆盖率是否达标。 istanbul check-coverage 命令用来设置门槛，同时检查当前代码是否达标。...五、忽略某些代码 istanbul 提供注释语法，允许某些代码不计入覆盖率。...if 语句块，在计算覆盖率的时候会被忽略。
01 对于仿真的激励测试，其实会有代码覆盖率一说，不过我们平常可能更多是功能覆盖，代码覆盖估计关注的人要少些，不过作为相对系统性的学习，还是大概看下这个功能吧~ ~Show Time~ 02 涉及到的测试代码文件就文末自行获取了...） vlib work vlog *.v +cover=bcesxf 附：代码覆盖率，在Modelsim中提供了以下几种覆盖的类型，简单说明一下 A-语句覆盖（Statement coverage）：...可以在这选对应的覆盖测试 稍微运行一下，做语句覆盖测试，结果发生改变 run 1ms 在Files的窗口也能看到相应的代码覆盖率 打开sim的窗口，选中不同的目标，在右侧的分析窗口会变成相应的代码覆盖情况...关掉数字的显示，恢复图标显示的情况，鼠标直接放到对应的代码位置，也能显示 05 在Files界面，可以选定要排除覆盖测试的文件，右键 > Code Coverage > Exclude Selected...06 完成代码覆盖的测试后，可以将其导出，Tools > Coverage Report > Text ，类型就看自己需要了 （也可以在Instance, sim, files 界面右键找对应的导出键）
在 WPF 中有 DynamicRenderer 提供高性能的书写，这个类在 WPF 只有 InkCanvas 使用，如果想要在自己的 UIElement 使用，需要写一些代码 先创建一个 UIElement...原理 在构造函数添加代码将 DynamicRenderer 添加到 UIElement 的 StylusPlugIns 方法 public MeexikelelHaiwurbe()...，无论什么点都返回这个元素，于是这个元素就可以做到命中测试，宽度和高度都是最大 当然有层级的关系，不会点到任何的地方都命中这个元素，关于层级请看 WPF 的原理 WPF 源代码 从零开始写一个 UI 框架...hitTestParameters.HitPoint); } 如果想要一个元素命中测试不可见，就是返回 null 就可以 但是现在还无法显示笔迹，因为没有放在视觉树 视觉树 现在一个元素显示在界面需要添加到视觉树，请看代码.../// protected override int VisualChildrenCount => 1; 下面是使用 DynamicRenderer 的最小代码
2021-04-19：手写代码：最小生成树算法之Kruskal。 福大大 答案2021-04-19： 并查集。边从小到大，找最小边，无环。 代码用golang编写。...代码如下： package main import ( "fmt" "sort" ) func main() { graph := &Graph{} graph.nodes...Graph) map[*Edge]struct{} { unionFind := &UnionFind{} unionFind.makeSets(graph.nodes) // 从小的边到大的边...fatherMap map[*Node]*Node // key 某一个集合的代表节点, value key所在集合的节点个数 sizeMap map[*Node]int }...aSetSize + bSetSize delete(this.sizeMap, bDai) } } } 执行结果如下： [图片] *** 左神java代码
2021-04-20：手写代码：最小生成树算法之Prim。 福大大 答案2021-04-20： 解锁点，解锁边，解锁点，解锁边，一直解锁下去。 代码用golang编写。...代码如下： package main import ( "fmt" "math" ) func main() { graph := [][]int{ {0,...math.MaxInt32, 0}} ret := prim(graph) fmt.Println(ret) } // 请保证graph是连通图 // graph[i][j]表示点i到点j的距离...，如果是系统最大值代表无路 // 返回值是最小连通图的路径之和 func prim(graph [][]int) int { size := len(graph) distances :...distances[j] = graph[minIndex][j] } } } return sum } 执行结果如下： [图片] *** 左神java代码
拼接最小字典序： 给定一个字符串类型的数组strs，请找到一种拼接顺序，使得将所有字符串拼接起来组成的大字符串是所有可能性中字典顺序最小的并放回这个大字符串。...思路： 1.字典序，12345这五个数，按不同的顺序排列，所有的排列中最前面的是12345，最后面的是 54321。...2.使用比较函数usort(arr,'costomcomp'),自定义比较大小的函数，costomcomp(a,b) return a+b > b+a 3.str_split 单个字符串转数组 4.字符转
相关参考: 数组排序 使得交换次数最少 ,该文章中代码出现了一处错误，看起来作者好像很长时间没有更新了，在此纠正下。 TsReaper-6235....逐层排序二叉树所需的最少操作数目，参考该题解的评论区的作者解答，进行纠正。 贪心思想，每一步使得对应元素放到它该放的位置。...先将要排序的数组复制一份，然后将其排序，使用哈希表记录排序后的数组对应元素与其对应下标。 遍历原数组与排序后的数组，如果对应下标不相等，则根据哈希表记录该元素的下标进行交换。...} } return cnt; } 注意上述代码中，第二个for循环使用的是while，使用if会跳过某些元素。...逐层排序二叉树所需的最少操作数目 先层序遍历获取每层元素，然后对每层元素求有序最小的操作数目。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
云直播
