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CSS counter-increment计数器自动递增

2. counter-increment 顾名思意,就是“计数器-递增”的意思。值为counter-reset的1个或多个关键字。后面可以跟随数字,表示每次计数的变化值。...通常CSS计数器应用的时候,我们都会使用counter-increment, 肯定要用这个,否则怎么递增呢!而且一般都是1次普照,正好+1,第一个计数的值就是1啦(0+1=1)!...④ 理解了“普照规则”,则以我们通常的计数器递增效果也可以理解了。 考虑下面这两个问题: 爸爸受到普照,且重置默认值0,爸爸有2个孩子。孩子自身都没有普照。两个孩子的计数值是?...作用是,我们递增递减可以不一定是数字,还可以是英文字母,或者罗马文等。...所以,我们可以在头尾放两个差距甚远的列表,然后,这些列表自动显示序号。而ol/ul只能写死start实现,很不灵活,一旦列表有删减,就嗝屁了。 由于计数器是伪元素控制显示的。

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最长递增子序列

最长递增序列不要求数组元素连续问题,返回递增序列长度和递增序列。o(n^2)做法,顺序比较以第i个元素开头的递增序列即可。...我们定义LIS[N]数组,其中LIS[i]用来表示以array[i]为最后一个元素的最长递增子序列。 使用i来表示当前遍历的位置: 当i = 0 时,显然,最长的递增序列为(1),则序列长度为1。...当前的递增子序列为(-1),长度为1。则LIS[1] = 1 当i = 2 时,由于2 > 1,2 > -1。因此,最长的递增子序列为(1, 2),(-1, 2),长度为2。则LIS[2] = 2。...当前的递增子序列为(-3),长度为1。则LIS[3] = 1。 依次类推之后,可以得出如下结论。...void FindLongestAscSequence(int *input,int size){ int *list = new int[size];// 用来存储以第i个元素结尾的最长递增子序列

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回溯算法:递增子序列

❞ 491.递增子序列 题目链接:https://leetcode-cn.com/problems/increasing-subsequences/ 给定一个整型数组, 你的任务是找到所有该数组的递增子序列...,递增子序列的长度至少是2。...给定数组中可能包含重复数字,相等的数字应该被视为递增的一种情况。 思路 这个递增子序列比较像是取有序的子集。而且本题也要求不能有相同的递增子序列。...「本题只要同层重复使用元素,递增子序列就会重复」,而回溯算法:求子集问题(二)中是排序之后看相邻元素是否重复使用。...还有一种情况就是如果选取的元素小于子序列最后一个元素,那么就不能是递增的,所以也要pass掉。 那么去重的逻辑代码如下: if ((!

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最长递增子序列(LIS)

最长递增子序列(LIS) 问题描述: 求一个序列的最长递增子序列,这样的子序列是允许中间越过一些字符的,即留“空”。 例如:4 2 3 1 5 的最长递增子序列为 2 3 5,长度为 3 。...① dp:dp[i] 表示以 i 结尾的最长递增子序列长度。 第一个元素直接设置 LIS 长度为 1 即可。...② dp:dp[i] 表示长度为 i 的最长递增子序列(LIS)末尾的数。 第一个元素直接加入 dp 表,dp[1] = 4,表示长度为 1 的 LIS 末尾的数当前为 4。...第三个元素为 3,由于 3 > dp[1] = 2,构成递增,dp[2] = 3,表示长度为 2 的 LIS 的末尾为 3 。...第四个元素为 1,由于 1 < dp[2] = 3,因此在前面一定有一个位置可以换成 1, 并且后面的递增性质不会被破坏。

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递增子序列,有点难度!

和子集问题有点像,但又处处是陷阱 491.递增子序列 力扣题目链接:https://leetcode-cn.com/problems/increasing-subsequences/ 给定一个整型数组..., 你的任务是找到所有该数组的递增子序列,递增子序列的长度至少是2。...给定数组中可能包含重复数字,相等的数字应该被视为递增的一种情况。 思路 这个递增子序列比较像是取有序的子集。而且本题也要求不能有相同的递增子序列。...递增子序列1 回溯三部曲 递归函数参数 本题求子序列,很明显一个元素不能重复使用,所以需要startIndex,调整下一层递归的起始位置。...但本题收集结果有所不同,题目要求递增子序列大小至少为2,所以代码如下: if (path.size() > 1) { result.push_back(path); // 注意这里不要加

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