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Java实现给定一个无序组,其中最上升子序列

输入: [10,9,2,5,3,7,101,18] 输出: 4 解释: 最上升子序列是 [2,3,7,101],它是 4 ---- ---- 思路非常简单哈: 1 首先开辟一个新组 ,等于nums //用来存储没一个值得最大上升子序列目 ---- 2 首先把新每一个值赋值为1 ,//最小上升子序列是他自己 也就是1 ---- 3 遍历i i前面果有比他小 ,记录下 更新组中+1, 果小于前面子序列, 那么取前面最子序列 ---- 4 最后返回新组中最大值就好了 也可以放第2个for循环中, 不断更新最大值 最后直接输出了

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从40亿个不存在一个

前言 给定一个最多包含40亿个随机排列32位顺序顺序文件,出一个不在文件中32位。(在文件中至少确实一个这样-为什么?)。在具有足够内存情况下,解决该问题? 前面我们曾经提过《对1千万个进行快速排序》,我们使用位图法解决了这个问题。32位型最多有4294967296个,而很显然40亿个中必然会至少缺一个。 那果仅借助几个“临时”文件,使用几百字节内存情况下该处理呢? 能否使用二分搜索呢?这40亿个是随机排列,因此普通二分搜索不能那个不存在。但是我们可以基于二分搜索思想。 而比特位为1一堆中,可能缺少一些。因此,我们选择少,也就是比特位为0那一堆。 每一次选择,都记录选择是0还是1,最多32次选择后,便可以至少一个,不存在这40亿中。 总结 本文从一个特别用最常见二分搜索解决了该问题,最多拆分32次,便可从中不存在。你有什么更好思路或优化点,欢迎留言。

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    在 40 亿个非负所有未出现

    题目是这样: image.png 大据小内存问题,很容易想位图法 image.png 所以,果一个区间填不满,也就意味着这个区间缺少了,我们把这些区间拿出来,再依次按照位图法那一套处理下, 就能得这些区间中未出现。 具体过程下: image.png image.png 果 num 在第 1 区间上,将 bitArr[num - 2^26 * 1] 值设置为 1 这样,遍历完之后,在 bitArr 上必然存在没被设置成 1 位置,假设第 i 个位置上值仍然是 0,那么 2^26× 1 + i 这个就是一个没出现过 总结来说,其实就是区间计 + 位图法,对计不足区间执行位图法 心之所向,素履以往,我是小牛肉

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    MySQL 存储据字段

    最近,在工作中遇了MySQL中存储字段类型问题,于是花了一周多时间抽空学习了一下,并且记录下来。 InnoDB是以B+树来组织,假每一行据都占据一个Page页,那么B+树将退化为单链表,所以InnoDB规定了一个Page必须包含两行据。 将列放入外部存储页标准 当一行中据不能在据页中放下,需要申请外部存储页时,MySQL需要决定将哪一列据放外部存储页,遵循规则下: 固定字段不会被放外部存储页(int、char( N)等) 小于20字节字段不会被放外部存储页。 (假外部存储页,不仅会单独占据16KB,还要额外20字节指针,没有必要) 对于Compact和REDUNDANT格式据,小于768字节字段不会被放外部存储页。

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    漫画:两个中位

    上图这两个给定组A和B,一个是6,一个是5,归并之后组仍然要保持升序,结果下: ? 大是奇(11),中位显然是位于正中第6个元素,也就是元素5。 对于奇组,同样可以根据中位分成两部分: ? 上图所示,对于奇组,果把中位本身归入左半部分,则左半边 = 右半边+1。 ,所以我们只要确定一个合适i,就可以确定j,从而组左半部分和右半部分分界,也就了归并之后大中位利用二分查来确定i值呢?通过具体事例,让我们来演示一下: ? 第一步,就像二分查那样,把i设在组A正中位置,也就是让i=3 ? 第七步,出中位 果大是奇,那么: 中位 = Max(A[i-1],B[j-1]) (也就是大组左半部分最大值) 果大是偶,那么: 中位 = (Max(A[i-1]

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    只用2GB内存从204080亿个出现次最多

    公众号:苦逼码农 作者:帅地 20亿级别 面试官:果我给你 2GB 内存,并且给你 20 亿个 int 型,让你来出次出现最多,你会怎么做? 小秋:(嗯? 怎么感觉和之前那道判断一个是否出现在这 40 亿个中有点一样? ,由于 int 型大概有 42 亿个不同,所以我可以把他们映射 21 个文件中去,图 ? 小秋:那我可以先把每个先做哈希函映射,根据哈希函哈希值,再把他们存放对应文件中,果哈希函设计话,那么这些就会分布比较平均。 总结 今天这篇文章主要讲了大据处理相关一些问题,后面可能还会给大家一些类似,但处理方式不同题勒,当然,阅读量很差话,就会没动力写了,所以,果觉得不错,或许可以转发一波,,,阅读量一好,熬夜也要撸

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    只用2GB内存从204080亿个出现次最多

    版权声明:本文为苦逼码农原创。未经同意禁止任形式转载,特别是那些复制粘贴平台,否则,必定追究。欢迎大家多多转发,谢谢。 公众号:苦逼码农 作者:帅地 这几天小秋去面试了,不过最近小秋学习了不少和位算法相关文章,例 【面试现场】判断一个是否在40亿个中? 20亿级别 面试官:果我给你 2GB 内存,并且给你 20 亿个 int 型,让你来出次出现最多,你会怎么做? 小秋:(嗯? ,由于 int 型大概有 42 亿个不同,所以我可以把他们映射 21 个文件中去,图 ? 小秋:那我可以先把每个先做哈希函映射,根据哈希函哈希值,再把他们存放对应文件中,果哈希函设计话,那么这些就会分布比较平均。

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    据分析:让流量和转化增10倍关键词

    二、据分析 1、关键词分析 这部分分析2092个关键词分析,主要就是分析客户在搜索框输入关键词,也就是每个关键词下图: ? 3、转化量分析 既然要能够带来最大转化量关键词,就要对转化量排个序,取前10个关键词,结果图: ? 对比其他转化率高关键词,也基本呈现出转化率高关键词,相应转化量就小,而转化率低关键词,相对应转化量就会偏大; 二者平衡呢? 转化、成本、词三者关系图 上图横坐标只得是转化高高低,纵坐标指是关键词成本,幅图衡量是关键词转化率、关键词成本、尾关键词三者之间关系,而我们理想关键词在红框之间,这部分成本低、转化率高 第四类关键词相对较短,很容易产生主动搜索,点击量高,但是获得转化率相对较低。 ? 那么第三类和第四类词都能够带来一定流量和转化,那么应该选择呢?

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    时序据中线性趋势

    有时需要从时序据中删除趋势,为下一步或据清理过程一部分做准备。果可以确定趋势,那么只需从据中减去它,结果就是非趋势据。 果趋势是线性,你可以通过线性回归它。 但果趋势不是线性呢?我们一会儿就会看我们能做些什么。 但问题是:即使我们拟合曲线是高次多项式,我们仍然可以用线性回归来它。 考虑这个二次表达式: y = a + bx + cx² 我们要值是a, b, c,和他们都是线性。 忘记x权重,我们看是权重,b和c,所以线性回归——它只是发生,我们将不得不在多个维做线性回归。 假设据呈二次趋势。 没有任可以从视觉上看出趋势。

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    从客户来看高质量据中心机房

    一般来讲,一个企业一旦拥有了自己网站之后,公司一般就会选择物理器或者云服务,这样可以在一定程上维持网站安全性和稳定性。但是不同种类业务自然需求大不相同。 而不管是选择服务器租用还是服务器托管,究其根本不能离开据中心选择。一个良好据中心是业务支撑重要力量。在选择据中心上,要考虑地理位置。寻就近据中心会更有助于业务开展。 比在北京选择北京服务器托管或租用,就可以选择三里屯据中心或者燕郊据中心。再者还需要进行硬件设备能力综合考察。像网络带宽、资源分布都是需要考虑因素。 只有根据带宽量和网络传输速,才可以考虑该据中心是否能满足高防服务器租用、服务器带宽租用等要求较高业务。 无需担心维护 据中心内部都可以提供专业运维人员进行全天无休值班守护。 资源优势显著 企业可以通过据中心来选择更高配置服务器。包括带宽量、传输速等都可以进行要求。

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    2019-7-17-利用c#物理网卡Mac地址

    我们经常会在代码中查设备Mac地址,以确认设备唯一性。 唉,都不靠谱,你能想是第一个标着fake_wlan,描述带Hyper-V才是我物理网卡么? How 那么才能去我们物理网卡信息呢? OK,首先一个问题是网卡信息。 不过,德熙博客里面介绍了使用WMI,查询Win32_NetworkAdapterConfiguration方式网络适配器信息。 当我们采用MessageBox.Show方法重载不带有owner参时,他会通过GetActiveWindow这个方法获取当前激活窗口,作为owner。 有任疑问,请 与我联系 。

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    据可视化合适配色

    虽然现在大家已经可以很容易一些非常不错配色,但是为据可视化进行配色仍然是个很有挑战性事情。 01 现存问题 在深入研究并创建自己配色方案之前,我们不对网络上现有配色进行一些研究。 选取任单色系配色,并测试其在红色盲,绿色盲和灰模式下表现。就很快就能知道此配色方案辨识。 ? ? ? 果我们为非色盲用户使用色调变化,会让他们用户体验更上一层楼。 ? 对于明和色调,你能范围越广,你能支持据系列就越多。 您所见,我们将配色置于灰渐变模式下方,以便调渐变叠加(以及获得确切渐变色值),然后从这些断点中选择颜色,并测试配色在实际运用中工作效果。 通过这样做,我们配色对色盲人士友好,对其他人来说也很容易辨别,并且可以处理从112个据系列地方。

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    问与答128:最接近0值?

    Q:有一列值,我想与0最接近值是什么,下图1所示,可以看出单元格A9中值1最接近0,我使用什么公式才能该值? ? 图1 A:可以使用组公式来实现。 在公式中使用ABS函据区域中绝对值,然后使用MIN函取其中最小值,这个值就是最接近0值,接着使用MATCH函该值位置,再传递给INDEX函获取这个值。 1 又问:要获取最接近0值所在单元格位置,使用公式? 在单元格D1中输入组公式: =ADDRESS(MATCH(MIN(ABS(A1:A15)),ABS(A1:A15),0)+ROW(A1)-1,3) 结果下图3所示。 ? 图3 注意,公式中,+ROW(A1)-1是为了确保当据行不是从第1行开始时得正确行号。

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    漫画:两个中位?(修订版)

    前几天,小灰发布了 漫画:两个中位? 漫画中有几个细节问题,这一次小灰做了全面修改。 对于奇组,同样可以根据中位分成两部分: ? 上图所示,对于奇组,果把中位本身归入左半部分,则左半边 = 右半边+1。 利用二分查来确定i值呢?通过具体事例,让我们来演示一下: ? 第一步,就像二分查那样,把i设在组A正中位置,也就是让i=3 ? 2.无法合适i值 什么情况下会无法合适i值呢?有两种情况: 组A小于组B,并且组A所有元素都大于组B。 ? 这种情况下,同样无法通过二分查符合B[j−1]≤A[i] && A[i−1]≤B[j]i值,一直i=(组A-1)为止。

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    创建一个不受限制组?

    创建一个不受限制组? —— 新手编程1001问之C#编程基础 哈哈,果你非要这样提问不可,我也不好说什么。 可是,计算机语言中,至少我知道C系列语言,比C/C++、C#、Java等等,在定义时候,规定大小就是定。 那么,果真(其实经常会遇)一个序列类型据,但是,它初始不确定,或者,使用过程中(也就是生命周期内)需要添加或者移除其中部分元素,这时候,我们那什么来拯救自己? 是,没错,简言之,就是一个不受限制据序列类型成为了一个客观需求。难道是语言创始者没想?咱们创新机会来了?打住、打住。 3、获得一个List列表? int mycount = myList.Count; List列表,就是列表中拥有元素个,即是ListCount属性。

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    什么是尾关键词?尾关键词?以及使用尾词九大理由

    尾关键词 ---- 文章目录 尾关键词 前言 一、尾理论 二、什么是尾关键词? 三、尾关键词? 四、在SEO中使用尾关键字9个理由 1.尾会带来大量流量。 这类网站典型销售字曲线图所示,也就是著名尾示意图。 从图中可以看,最受欢迎一部分产品,量不多,但是销售量很大。 换句话说,要注意偏见,不要用词判断关键词搜索热。 三、尾关键词? 最简单方法之一是用一个广泛主题词汇,并在谷歌中输入。 果您在网页上正确实施尾关键字策略,则可以确保您网站提高知名并扩展更大可转换受众。 选择具有适当意图关键字。 按词汇过滤否定关键字。 以下是一些用于查你所在行业人可能在Google上搜索词汇方法: 了解客户想法:站在你客户思考他们会搜索你提供产品或服务,他们会用什么语言?他们会措辞?

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    刷题打卡:在两个相等排序组中上中位

    【题目】 给定两个有序组arr1和arr2,已知两个都为N,求两个组中所有上中位。 【难】 中 【解答】 这道题可以采用递归来解决,注意,这道题组是有序,所以它有下特点: (1)、当 两个为偶时: 我来举个例子说明他拥有特点吧。 则为 n = 4。 ? 分别选出这两个上中位下标,即 mid1 = (n-1)/2 = 1。 mid2 = (n - 1)/2 = 1。 ? 假 arr2[mid2] > arr2[mid1],那么我们要目标是一定存在于 arr1[mid1+1…n] 和 arr2[0…mid2]中。 (2)、当两个为奇时: 假定 arr1 = [1, 2,3,4,5],arr2 = [3,4,5,6,7]。则为 n = 5。 mid1 = (n-1)/2 = 2。

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    我是Donald Daters应用据库漏洞

    他们竟然保留了据库开发设置。这意味着任人都可以访问他们据库……现在,我可以查看据库中所有用户信息(包括姓名,头像,身份,平台,通知),甚至是使用他们token,查看所有私人消息等。 有趣是,其中最一个讨论(62条消息),来自于应用程序开发者之间。 以下截图中所示,这里有一个指向据库中用户头像链接。 ? 为了与Donald DatersFirebase据库进行通信,我需要他们Firebase设置(api密钥,据库URL以及storage bucket)并将它们替换google-services.json 通过使用binwalk,我提取出了一堆javascript文件。 ? 使用grep命令,我很快就了api key。 我是一个有操守白帽子,但我可以告诉你添加这一小行“myRef.setValue(“”)”,你将会清空据库。

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