我把每天的持股状态分为四种,那么每天的收益情况就分为四种,这里就用二维dp数组来保存了 dp[i][j],i为天数,j为每天的状态 dp[i][j]各状态存最大收益
设计一个算法计算出最大利润。在满足以下约束条件下，你可以尽可能地完成更多的交易（多次买卖一支股票）:
这是，IDO老徐最近在进行的21天SQL打卡的作业 & 参考答案的合集，提供给所有软件测试从业者 ；
下面是某公司每天的营业额，表名为“日销”。“日期”这一列的数据类型是日期类型（date）。
String basePath = request.getScheme()+"://"+request.getServerName()+":"+request.getServerPort()+path+"/"; Date dNow = new Date(); //当前时间 Date dBefore = new Date(); Calendar calendar = Calendar.getInstance(); //得到日历 calendar.setTime(dNow);//把当前时间赋给日历 cale
2008年负责的一个大中型项目，一二十个人的团队，1000万的硬件，500多万的软件，回忆起来收获还是满满的。
版权声明：原创勿转 https://blog.csdn.net/anakinsun/article/details/89068729
这题出自codeforces，链接：https://codeforces.com/gym/102644/problem/A
如果你最多只允许完成一笔交易（即买入和卖出一支股票），设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。
最近梳理高频动态规划问题，股票问题当然是非常经典的动态规划问题，并且整个系列有好几道题，这里我整理了6道股票系列的经典问题分享给大家，咱们今天聊聊买卖股票的最佳时机。
比如我选择的是对比过去的三个星期，今天早晨8点钟之前，日期范围是三周以前的4月20日到5月10号，而过了8点之后，日期范围又变成4月21日到5月11日了。
算法的重要性，我就不多说了吧，想去大厂，就必须要经过基础知识和业务逻辑面试+算法面试。所以，为了提高大家的算法能力，这个公众号后续每天带大家做一道算法题，题目就从LeetCode上面选 ！
示例 1: 输入: [2,4,1], k = 2 输出: 2 解释: 在第 1 天 (股票价格 = 2) 的时候买入，在第 2 天 (股票价格 = 4) 的时候卖出，这笔交易所能获得利润 = 4-2 = 2 。 示例 2:
time limit per test：3 seconds memory limit per test：512 megabytes inputstandard input outputstandard output
设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。你可以尽可能地完成更多的交易（多次买卖一支股票）。
想必程序员在开发过程中，遇到日期转化肯定避免不了的。它让人爱恨不已，而有些又记不住，每次遇到都得问度娘。我最近在开发过程中亦是如此。
1. 题目 给定一个数组，它的第 i 个元素是一支给定的股票在第 i 天的价格。 设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。你最多可以完成 两笔 交易。 注意: 你不能同时参与多笔交易（你必须在再次购买前出售掉之前的股票）。 示例 1: 输入: [3,3,5,0,0,3,1,4] 输出: 6 解释: 在第 4 天（股票价格 = 0）的时候买入， 在第 6 天（股票价格 = 3）的时候卖出， 这笔交易所能获得利润 = 3-0 = 3 。 随后，在第 7 天（股票价格 = 1）的时候买入， 在
需要比较当天价格与前一天、后一天的价格进行比较，常规想法为进行关联，股票ID相等、日期为当天日期减1，为前一天价格，日期为当天价格加1，为后一天价格，然后进行计算；简化方法为使用lag和lead函数，可以避免进行表关联；
链接: https://leetcode.cn/problems/best-time-to-buy-and-sell-stock-ii
Given an array of integers, return indices of the two numbers such that they add up to a specific target.
猴子吃桃问题：猴子第一天摘下若干个桃子，当即吃了一半，还不过瘾，又多吃了一个。 第二天早上又将第一天剩下的桃子吃掉一半，又多吃了一个。 以后每天早上都吃了前一天剩下的一半减一个。 到第 10 天早上想再吃时，发现只剩下一个桃子了。 编写程序求猴子第一天摘了多少个桃子。
题目链接：https://leetcode-cn.com/problems/best-time-to-buy-and-sell-stock-with-cooldown/
内容：小明被不明势力劫持。后莫名其妙被扔到x星站再无问津。小明得知每天都有飞船飞往地球，但需要108元的船票，而他却身无分文。他决定在x星战打工。好心的老板答应包食宿，第1天给他1元钱。并且，以后的每一天都比前一天多2元钱，直到他有足够的钱买票。 请计算一下，小明在第几天就能凑够108元，返回地球。
给你一个整数数组 prices ，其中 prices[i] 表示某支股票第 i 天的价格。
prices = [1, 2, 3, 0, 2] maxProfit = 3 transactions = [buy, sell, cooldown, buy, sell]
为了更好的讲这节的内容，提示一个 JS 处理日期的小技巧，想获取上个月最后一天，只需要设置SetDate参数为0即可。
给定一个数组 prices ，其中 prices[i] 是一支给定股票第 i 天的价格。
为了给各个业务出报表，我们每天会处理几百亿条原始日志。例行任务用MR/Spark程序编写，为了保证各业务线在上班前正常看到数据，对例行任务的稳定性提出了要求。由于我们会依赖很多中间层数据，集群偶尔异常、数据存在倾斜等问题，这对我们的程序带来了很大的挑战。针对遇到的问题，采用“兵来将挡，水来土掩”的方案，各个击破
最近使用腾讯云Elasticsearch Service的用户提出，对线上的ES集群进行查询，响应越来越慢，希望能帮忙优化一下。
mysql> select date_sub(curdate(),interval 1 day); +------------------------------------+ | date_sub(curdate(),interval 1 day) | +------------------------------------+ | 2016-04-01 | +------------------------------------+ 如果统计前几天就将括号中的1改成相应的天数即可。如果要算月或年，直接将day改为month或year即可。
做这次考核作业用了4.5天时间，2天半的时间都在反复处理特征工程当中，1天半用来对比训练模型和做最后预测要提交的数据。
动态规划求最短路径算法,与穷举法相比优点在于大大降低了时间复杂度; 假如从起点A到终点S的最短路径Road经过点B1,那么从起点A到B1的最短路径的终点就是B1,否则如果存在一个B2使得A到B2的距离小于B1,那么起点A到终点S的最短路径Road就不应该经过B1,而应该经过B2,这显示是矛盾的,证明了满足最优性原理; 假设从A到S需要经过N个时刻,每个时刻有M个状态(B1,B2...BM),那么我们只需要记录对应每个状态的最短路径即可,这样在任意时刻,只需要考虑非常有限的几种最短路径即可(取决于该时刻对应的
思路： 计算差值： 后一天的价格 - 前一天的价格 如果是正数，说明股票上涨，连续为正则为持续上涨，仍然是赚的 如果是负数，股票下跌，不持有该股，不管我们的事
某市气象局网站需要增加一个功能，需要显示出历年来当天温度高于前一天温度的日期。 零、问题来了 1.已知 已知所有气象数据都存储在 Weather 表中，表结构如下： 字段 说明 Id 气象编号 Date 记录日期 Temperature 温度 2.问题 查询出当天温度高于前一天温度的日期。
Wanger，Zabbix运维工程师，熟悉Zabbix开源监控系统的架构，乐于分享Zabbix运维经验，个人公众号“没有故事的陈师傅”
有一堵十尺厚的墙，两只老鼠从两边向中间打洞。大老鼠第一天打一尺，小老鼠也是一尺。大老鼠每天的打洞进度是前一天的一倍，小老鼠每天的进度是前一天的一半。问它们几天可以相逢，相逢时各打了多少。
工作日 (business day) 被认为是每周的正式工作的日子。通常对于大多数国家，工作日就是周一至周五，而且不包括公众假期。对于每个国家，公众假期都可能不同，见下图：
由于公司zabbix的历史数据存储在elasticsearch中，有个需求是尽可能地把监控的历史数 据存储的长一点，最好是一年，目前的情况是三台ES节点，每天监控历史数据量有5G，目前最多可存储一个月的数据，超过30天的会被定时删除，每台内存分了8G，且全部使用机械硬盘，主分片为5，副本分片为1，查询需求一般只获取一周的历史数据，偶尔会有查一 个月到两个月历史数据的需求。
编写一个 SQL 查询，来查找与之前（昨天的）日期相比温度更高的所有日期的 id 。
每次落地后反一球从100米高度自由落下，跳回原高度的一半;再落下，求它在第10次落地时，共经过多少米? 第10次反弹多高?
最近在学习一点股票的知识，可是发现自己在像个小白，找不到门路，可是如果不学习就会变韭菜。人们常说股市就如同赌博，这没有问题。但谁能说去买菜或者买东西不是博弈？只是量级的问题。所以很多问题并没有什么标准和规则，全凭自己如何看待。可是物质的运动规律是可以掌握的，问题是你是否掌握了足够的信息量。以及如何看待其中的关系。写这种文章的意义是什么，对于我来说就是整理思维，我特别喜欢辩证的思考问题，在不断的反驳自己能够让自己深度思考某些问题。然后对于这个世界有比较深入的解。
2021年1月6日下午的16点左右，本来还要在摸两个点的鱼就可以飞法法的下班了，照例下班前把安全设备都看了一遍，一刷新系统蹦出几条某某大学下的大量二级域名网站被篡改的告警，随后经过人工验证所有告警的二级网址均存在被篡改页面,并随即报告给了值班客户，随后应客户要求兴(hao)高(bu)采(qing)烈(yuan)地到了现场做应急处置，至于为什么称之为诡异请看下述分析。
贪心法，又称贪心算法，贪婪算法，在对问题求解时，总是做出在当前看来最好的选择，期望通过每个阶段的局部最优选择达到全局最优，但结果不一定最优
前一天晚上写好的JSP页面，然后发布在Tomcat上面之后，一切正常。第二天早上打开之后，发现css样式始终加载不出来，刚开始以为网速问题（前一天晚上测试一切正常，因此排除代码问题），测试网络一切正常，这就跟尴尬了，那css加载不出来是什么意思，难不成遇见鬼了？于是在发布后的页面检查代码，发现页面没有解析EL表达式，找到问题就想办法解决，于是开始折腾，最终还是找到了解决办法，是因为JSP页面的 isELIgnored=“False”默认为True了，What Fuck 以前写Jsp页面从来都没有禁止过这些，这次真的是活见鬼了。如果出现EL表达式不解析，请重新设置isELIgnored=“False”，即可解决问题。
比流量或者订单淘宝可以把我们甩出几条大街。淘宝的兄弟可以自豪地说他们的实时应用已经承受住了双十一全世界范围内最大的单日数据流的冲击。而阿里巴巴中文站的流量和订单与淘宝相比则少的可怜。同时B2B自身业务又存在不同的特点，我们的客单价和笔单价要高得多，因此对于实时数据的误差是零容忍的（比如丢了一个几百万的单子，那实时数据就没有参考价值了）。 所以中文站的实时应用的特点是零误差，事务性，故障可恢复。 在开发实时应用的过程中，我发现当实时计算需要保证数据完全不出错的时候，逻辑就变得复杂起来。效率和精度本身就是不
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