这里前缀 + 日期没有太大技术含量,主要是在尾部的序列号,这里要求3位序列号,我们从001开始。当等于10起,为010。当等于100起,为100。第二天重置从001起。这里我们可以使用MySQL数据库存储,这里我们需要记录日期和序号两个字段。MySQL 表如下:
客服系统中在展示聊天消息时间的时候,根据当前日期与目标日期的情况进行缩短显示,如果是同一天,只显示小时、分钟、秒,如果是同一年,只显示月日小时、分钟、秒,否则显示全部,根据这样的缩短逻辑就可以进行显示了。
今天收到一个朋友发来的初级ETL BI 的笔试题,我觉得题目蛮有意思的,于是拿出来和大家分享。
我们平时开发日期一般都是使用Date类。在使用Date计算时,一般将会将Date转换成时间戳,即转换成ms后进行计算,这样做很麻烦。当然我们也可以使用第三方日期类。
在程序员中, 经常会涉及到过零点重置玩家数据, 我目前做游戏开发, 刚好遇到个防沉迷的功能模块, 涉及到累计时间的判断. 如果重置时间是零点就可以直接吊底层库, 而目前游戏设定是凌晨4点重置玩家数据, 所以就会涉及到判断是否是同一天, 获取下次重置的问题.
步骤一: 将检测更新写到APPDelegate的applicationDidBecomeActive中
原本想专门写个第三层的简介,但篇幅过短,也不会多少人看,就在本篇炸鸡简略提一下,然后便进入第三层的第一篇炸鸡就好。
一些学生分享了与他同一天生日的其他同学的数量,根据这些回答,判断最少有多少学生。
最近有个需求,要求启动页的拦截页每天只能显示3次,超过三次就显示别的页面,然后到第二天才可以再次显示,利用SharePreferences保存天数和每天的次数,大概是思路是:判断 如果是同一天,就去拿保存的次数,当次数小于3才执弹出拦截页,然后,每次弹出,次数就加1,并且保存次数和当天的时间;如果不是同一天,就把次数赋值为1,并且把当天赋值给最后访问的时间,然后保存当前的次数。具体实现如下:
上一次分享了Linux时间时区详解与常用时间函数,相信大家对Linux常见时间函数的使用也有了一定的了解,在工作中遇到类似获取时间等需求的时候也一定能很好的处理。本文基于Linux整形时间给出一些简化的的常用计算思路,试图从另外的角度去加强读者对时间处理的理解,希望对您有所帮助。 概述 在后台server 的开发中,经常需要基于日期、时间的比较、计算。类似的功能需求可能有:判断今天是星期几,判断两个时间是否在同一天,是否在同一周,判断当前时间是否在每日的特定时段内等等。虽然有系统函数localtime()可
本文将介绍比较两个 java.util.Date 对象是不是代表同一天的N种姿势。
近期一篇论文《ChatGPT能够预测股票价格走势吗?回报可预测性和大型语言模型》引发热议,作者是佛罗里达大学的教授Alejandro Lopez-Lira和Yuehua Tang。在这篇论文中,ChatGPT解锁了新玩法,用来预测股价走势并按预测进行投资,最高的收益率达到了400%!
这种方式主要是通过计算两个时间之间的毫秒数来判断,如果相差不超过24小时,则说明是同一天
形如a^3= b^3 + c^3 + d^3的等式被称为完美立方等式。例如 12^3= 6^3 + 8^3 + 10^3 。编写一个程序,对任给的正整数N (N≤100),寻找所有的四元组(a, b, c, d),使得a ^3 = b^3 + c ^3 + d^3,其中a,b,c,d 大于 1, 小于等于N,且b<=c<=d。
输入样例 0 0 0 0 0 0 0 100 5 20 34 325 4 5 6 7 283 102 23 320 203 301 203 40 -1 -1 -1 -1 输出样例 Case 1: the next triple peak occurs in 21252 days. Case 2: the next triple peak occurs in 21152 days. Case 3: the next triple peak occurs in 19575 days. Case 4: the next triple peak occurs in 16994 days. Case 5: the next triple peak occurs in 8910 days. Case 6: the next triple peak occurs in 10789 days.
在上一节中,我们对生日问题进行了严谨的阐述:假设屋子里面每个人的生日相互独立,而且等可能的出现在一年 365 天中的任何一天,试问我们需要多少人才能让某两个人的生日在同一天的概率超过 50%。
此表无主键,因此可能会存在重复行。 此表的每一行都表示某人在某天浏览了某位作者的某篇文章。 请注意,同一人的 author_id 和 viewer_id 是相同的。
人生来就有三个生理周期,分别为体力、感情和智力周期,它们的周期长度为23天、28天和33天。每一个周期中有一天是高峰。在高峰这天,人会在相应的方面表现出色。例 如,智力周期的高峰,人会思维敏捷,精力容易高度集中。因为三个周期的周长不同,所以通常三个周期的高峰不会落在同一天。对于每个人,我们想知道何时三个高峰落在同一天。
在游戏开发中经常会有每天限制次数的需求,这样的功能几乎在每个功能都可能出现,这种功能每个模块自己写又是重复的,因此需要统一处理。
描述:人生来就有三个生理周期,分别为体力、感情和智力周期,它们的周期长度为23 天、 28 天和33 天。每一个周期中有一天是高峰。在高峰这天,人会在相应的方面表现出色。例如,智力周期的高峰,人会思维敏捷,精力容易高度集中。因为三个周期的周长不同,所以通常三个周期的高峰不会落在同一天。对于每个人,我们想知道何时三个高峰落在同一天。对于每个周期,我们会给出从当前年份的第一天开始,到出现高峰的天数(不一定是第一次高峰出现的时间)。你的任务是给定一个从当年第一天开始数的天数,输出从给定时间开始(不包括给定时间)下一次三个高峰落在同一天的时间(距给定时间的天数)。例如:给定时间为10,下次出现三个高峰同天的时间是12,则输出2(注意这里不是3)。
我用 Python 爬取了全国近 5000 个旅游景点,并结合 pyecharts 来做分析
人生来就有三个生理周期,分别为体力、感情和智力周期,它们的周期长度为23天、28天和33天。每一个周期中有一天是高峰。在高峰这天,人会在相应的方面表现出色。例如,智力周期的高峰,人会思维敏捷,精力容易高度集中。因为三个周期的周长不同,所以通常三个周期的高峰不会落在同一天。对于每个人,我们想知道何时三个高峰落在同一天。对于每个周期,我们会给出从当前年份的第一天开始,到出现高峰的天数(不一定是第一次高峰出现的时间)。你的任务是给定一个从当年第一天开始数的天数,输出从给定时间开始(不包括给定时间)下一次三个高峰落在同一天的时间(距给定时间的天数)。例如:给定时间为10,下次出现三个高峰同天的时间是12,则输出2(注意这里不是3)。
(emp_id, event_day, in_time) 是这个表的主键。 该表显示了员工在办公室的出入情况。 event_day 是此事件发生的日期,in_time 是员工进入办公室的时间,而 out_time 是他们离开办公室的时间。 in_time 和 out_time 的取值在1到1440之间。 题目保证同一天没有两个事件在时间上是相交的,并且保证 in_time 小于 out_time。
今年这大半年下来,大家想必都在家憋坏了。这次又恰逢国庆和中秋同一天,加起来有 8 天假,很多人都选择了出去玩玩玩。
示例 1: 输入:prices = [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,在第 8 天 (股票价格 = 4)的时候卖出,这笔交易所能获得利润 = 4-1 = 3 。
现有用户登录时间表,记录每个用户的id,姓名,邮箱地址和用户最后登录时间。表如下:
本文介绍了程序设计和算法中的物理周期问题。首先介绍了物理周期的基本概念,然后通过两个例子详细讲解了如何利用算法解决物理周期问题。在例子一中,使用了枚举的方法,通过三次循环得到了最终解。在例子二中,使用了数学方法,推导出了最终解。本文旨在让读者了解如何通过算法解决物理周期问题,同时让读者学会如何优化算法以提高解决问题的效率。
在项目的开始阶段,不要上手直接写代码,一定要先确定代码的分层和架构。该分层和架构在一定程度上决定了未来整个项目的代码风格和维护性,对于项目的长期维护,代码架构的设计是一件非常重要的事情。
这条sql的查询条件显示可能使用的索引有`begintime`和`dg`,但是由于使用了order by begintime排序mysql最后选择使用`begintime`索引,explain的结果为:
下图是CA1321一年的机票价格变化。每一行代表特定出发日期的价格变化,例如第一行代表2016年8月15日起飞的航班的机票价格的变化。一行里,左边离出发日期越近,右边离出发日期越远。第一个方块代表距离出发日期0天(当天)的机票价格,第二格代表距离出发日期1天的机票价格,以此类推,最后一个表示44天前的价格。颜色越深代表价格越高,颜色越浅价格。
对于旅游或者探亲来说,买机票的一个最基本的问题是什么时候买能买到最便宜的机票?提前一个月还是一周?知乎上各种旅游攻略上各种“业内人士”也说提前一个月买可能买到最便宜的机票,有些又说提前2个星期买能买到最便宜的机票,事实真的如此么?为了解密机票的定价策略,本文作者做了一个长达一年多的数据收集,通过分析350亿机票价格数据,告诉你机票的各种秘密。
文件夹页面 布局只有一个listview,可以继承listactivity,这样少写一个布局文件 tool: * @param index 箱子的索引值 * @return * 对应的uri 或
mod/myd04_3k的数据有个不好的地方,动态的过境情况,如果你要批量镶嵌一个区域里的影像,有个小问题,他们的数量是不确定的。例如我的范围
比较两个日期大小 js 比较两个日期大小有两种方法 方法一: //比较两个日期大小。格式:2018-8-12 12:30 const compareDate = (d1, d2) => { return ((new Date(d1.replace(/\-/g, "\/"))) > (new Date(d2.replace(/\-/g, "\/")))); } 方法二: //比较两个日期大小。格式:2018-8-12 12:30 const compareDate2 = (d1, d2) => { l
Description 人生来就有三个生理周期,分别为体力、感情和智力周期,它们的周期长度为23天、28天和33天。每一个周期中有一天是高峰。在高峰这天,人会在相应的方面表现出色。例如,智力周期的高峰,人会思维敏捷,精力容易高度集中。因为三个周期的周长不同,所以通常三个周期的高峰不会落在同一天。对于每个人,我们想知道何时三个高峰落在同一天。对于每个周期,我们会给出从当前年份的第一天开始,到出现高峰的天数(不一定是第一次高峰出现的时间)。你的任务是给定一个从当年第一天开始数的天数,输出从给定时间开始(不包括
面对这么一道题,感觉没什么思路,总觉得可能性太多了,不知道怎么去快速地判断计算,看了看Discuss的讨论,看到一个方法,想一想也有点道理,但又总觉得不确定是不是完全正确,试了试测试时通过了的,还是记录下来吧。
该表是没有主键的,它可能包含重复项。 该表包含有关Leetflex帐户的登录和注销日期的信息。 它还包含了该账户用于登录和注销的网络地址的信息。 题目确保每一个注销时间都在登录时间之后。
签到功能相信大家都很熟悉了,功能就是用户每天可以签到一次,连续签到固定天数可以获得奖励。这里我把功能简单化:
对于旅游或者探亲来说,买机票的一个最基本的问题是什么时候能买到最便宜的机票?提前一个月还是一周?网络上各种旅游“业内人士”也说提前一个月可能买到最便宜的机票,有些又说提前2个星期能买到最便宜的机票,事实真的如此么?为了解密机票的定价策略,本文数据侠做了一个长达一年多的数据收集,通过分析350亿机票价格数据,告诉你机票的各种秘密。
总有一些东西听上去违背常理,可却是事实。数学就可以带给你这样的惊喜,今天我们就来为大家列举几个用数学就能解决的既简单又让人意外的小问题。
解题思路:采用并查集的思想,逆向的将树建一遍,所以这里我需要对天数排序, 从大到小进行排序。接着进行建树,在建树的过程中不断地进行判断,我之前是否有 这个桥,如果没有那么就抗议次数++。这里还有一个需要注意的就是:前一次是在 第几天抗议的,如果是同一天的话就不要++了,所以这里要特殊判断一下。
在表中添加如下数据,用来测试,注意create_time特意填入的日期每个都不一样,不是同一天。
纪成,携程数据开发总监,负责金融数据基础组件及平台开发、数仓建设与治理相关的工作。对大数据领域开源技术框架有浓厚兴趣。
为了解决这个问题,我们需要先计算出所有可能的生日组合数,然后计算出其中生日相同的组合数。
使用Date.prototype.toISOString()全等比较传入的日期对象。
4月26日,阿里云宣布启动“史上最大规模降价”,其中核心产品价格全线下调15%-50%,存储产品最高降价50%。
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