来源:CSP-J 2020 T4 (题面来源LUOGU 第一眼dfs，发现复杂度高的离谱3^(nm)。 第二眼打个最优化，设dp[x][y]为走到x,y是能取到最大值,如果当前搜索到的值小于dp[x][y]那么搜了也没用，剪枝。 大概30分? 第三眼发现只有三个方向考虑特定做法，这复杂度必须是O(nm）,考虑dp,dp[x][y]完全不
废话不多说直接开始 首先Essbase连接分几种，我所知的有2种一种是使用Excel的com插件根据对应的科目加载数据至Excel 表格，另外一种呢就是使用JAVA代码连接Essbase的JAPI接口。 1.配置相关 server.username=username server.password=password essbase.address=localhost essbase.
一个高度为N的由正整数组成的三角形，从上走到下，求经过的数字和的最大值。 每次只能走到下一层相邻的数上，例如从第3层的6向下走，只能走到第4层的2或9上。 5 8 4 3 6 9 7 2 9 5 例子中的最优方案是：5 + 8 + 6 + 9 = 28 Input 第1行：N，N为数塔的高度。(2 <= N <= 500) 第2 - N
[CSP-J2020] 方格取数 一道dp题。难度不大，但是个典型的dp考法，值得一说。 看一眼题，容易写出dp方程ans[i][j]=max{ans[i-1][j],ans[i][j-1],ans[i+1][j]}+val[i][j]。但发现难以确定dp递推的顺序。但思考一会后，又发现dp方程可拆分成两种情况，因为不能走重复的格子，所以对于当前的格子(
问题分析: 取数过程中loc方法切片[2:6]取值结果显示第2行至第6行 iloc方法切片取值结果显示第2行至第5行,即左闭右开 这是两个方法的切片区别!!!loc方法取数并不是左闭右开的!!!
1 引言 取数是前端业务的重要部分，也经历过几次演化： fetch 的兼容性已经足够好，足以替换包括 $.post 在内的各种取数封装。 原生用得久了，发现拓展性更好、支持 ssr 的同构取数方案也挺好，比如 isomorphic-fetch、axios。 对于数据驱动场景还是不够，数据流逐渐将取数封装起来，同时
最大流 P2774 方格取数问题 奇偶格染色，然后 \(s\) 连奇格 \(t\) 连偶格，边权都是格子的价格。相邻的奇偶格连边，边权为 \(inf\), 把最小割用最大流算就好了。 费用流 P2045 方格取数加强版 板子题。 P4016 负载平衡问题 板子题。
csv数据文件设置线程共享模式包含3种模式： 1）所有线程组 2）当前线程组 3）当前线程 下面通过一个例子介绍一下三种模式数据的取数策略； 测试计划结构： 测试计划 线程组A--线程1、线程2 线程组B--线程1、线程2 数据文件内容为：12345678 1）数据文件置于线程组A子节点 只有线程组A可以调
工作这么多年，经常和不同行业、不同岗位的人聊天，发现很多人同样遇到一路走来的很多困惑： ● 在互联网公司天天打杂，究竟如何去提升自己核心竞争力 ● 老是说精细化，到底精细化怎么落地的，分析师是怎么发挥作用的 ● 都说分析师的综合能力非常强，到底要具备哪些隐形能力 接下来，把我的一些
工作这么多年，经常和不同行业、不同岗位的人聊天，发现很多人同样遇到一路走来的很多困惑： ● 在互联网公司天天打杂，究竟如何去提升自己核心竞争力 ● 老是说精细化，到底精细化怎么落地的，分析师是怎么发挥作用的 ● 都说分析师的综合能力非常强，到底要具备哪些隐形能力 接下来，把我的一些
传送门 题意 给定一个\(N\times N\) 的方格，只能向下和向右行走，有些方格上有一些数字，其余为\(0\),每个数字只能取一次，一个人从左上角走到右下角两次能够取得的数字最大是多少 数据范围 \(1 \leq N \leq 9\) 题解 两个人同时走，四维分别表示两个人，如果两人的路线相同那么只能加一次即
MongoDB 没有关系数据库之类的分页机制，要实现分页查询得硬编码，可以通过实现 Pageable 接口来自定义分页类，具体网上有很多介绍。 硬编码的缺点是实现太复杂了，也不好维护，对报表开发人员的要求有点高。简单一点的方式是使用支持 MongoDB 分批取数的报表工具，这样就可以解决大数据量查
大量数据从数据库里全部查出来，然后再生成报表输出到 web 端，一般需要很长时间，用户体验很差，而且报表一般采用内存计算，全读入的话也容易爆掉内存。所以大数据量报表呈现时都是采用分页的方式，尽量快速呈现第一页，用户也可以随意翻页，每次显示的一页数据量比较小，也就不会内存溢出。 大部
设有 N×N 的方格图，我们在其中的某些方格中填入正整数，而其它的方格中则放入数字0。 某人从图中的左上角出发，可以向下行走，也可以向右行走，直到到达右下角。 在走过的路上，他可以取走方格中的数（取走后的方格中将变为数字0）。 共走了两次，试找出两条这样的路径，使得取得的数字和为最大。
在说明这个问题的处理方法前，先了解下是什么原因导致的大数据量报表呈现慢的问题。 一般不外乎这两种原因： 1 . 数据查询业务，查询条件宽泛，导致数据库查询后的结果集数据条数达到几百上千万甚至过亿； 2 . 采用内存运算机制，即如此庞大的数据量要一次性在内存计算完成，后再进行呈现，用户体
关于运营站取数逻辑修改。 问题解决： 1 不能找到新门店 -- 新老门店映射关系问题 2 能找到新门店对应不到大区 2.1 运营站名称问题 2.2 没有拿运营站下面的门店去对应。 具体问题具体分析
问题描述 回形取数就是沿矩阵的边取数，若当前方向上无数可取或已经取过，则左转90度。一开始位于矩阵左上角，方向向下。 输入格式 输入第一行是两个不超过200的正整数m, n，表示矩阵的行和列。接下来m行每行n个整数，表示这个矩阵。 输出格式 输出只有一行，共mn个数，为输
努力刷网络流找感觉ing…… 这其实是一个费用流，拆点，流量为1，费用为val。 求其最大费用流，可以转化为边权相反，求最小费用流的相反数。 看代码： #include<bits/stdc++.h> using namespace std; #define inf 1e9 int val[100][100]; int n,k; const int maxn=1e5+10; int beg[maxn],
由于与作者用的版本不同的问题，这本书里面很多代码方式对模块的新版本不适用了，以下作一些记录与修改。 有关书中4-1用拉格朗日法进行插补，会有几处warning和报错, 网上大部分小伙伴都在解决过滤异常值的告警问题，其实真正有问题的是这里： 仅针对课本里出现的问题，正常的索引都是
基础练习 回形取数 时间限制：1.0s 内存限制：512.0MB 问题描述 回形取数就是沿矩阵的边取数，若当前方向上无数可取或已经取过，则左转90度。一开始位于矩阵左上角，方向向下。 输入格式 输入第一行是两个不超过200的正整数m, n，表示矩阵的行和列。接下来m行每行n个整数，表示
当数据库表数据量较大时，报表性能往往不高，此时仅针对 SQL 或报表端进行优化，效果往往不明显。这种情况下要显著提升性能，可以考虑采用并行多库的方式，即采用一定规则（如时间）将数据分库分段存储，而报表同时访问多个数据库进行数据计算，最后在报表中进行汇总展现。 不过，一般报表工具并不具
软硬件环境 OS：win7 Cpu：8 核 集算报表：1120 安装版 Jvm：1G 数据库：oracle11g 客户无法解决的问题： 有一个交叉汇总报表，其实格式很简单，行列各一个统计维度。但后台业务表的数据有 175 万条，且还要与其他表（大概在 7w 条左右）做 join，如果由 sql 来处理，可以想象到会慢到什么程度，关键受各种条
洛谷版链接：https://www.luogu.com.cn/blog/jvruo-0076/solutiun-p1004 这个题其实吧，说简单也不简单对于我来说，说难也不难对您来说。 其实，这个题就是让你去找最值。也就是 ~~~ f[i][j][l][k] = max(max(f[i - 1][j][l - 1][k], f[i][j - 1][l][k-1]), max(f[i - 1][j][l][k - 1], f
当数据库表数据量较大时，报表性能往往不高，此时仅针对 SQL 或报表端进行优化，效果往往不明显。这种情况下要显著提升性能，可以考虑采用并行多库的方式，即采用一定规则（如时间）将数据分库分段存储，而报表同时访问多个数据库进行数据计算，最后在报表中进行汇总展现。 不过，一般报表工具并不具
Problem Description 帅帅经常跟同学玩一个矩阵取数游戏：对于一个给定的n \times mn×m的矩阵，矩阵中的每个元素a_{i,j}a i,j 均为非负整数。游戏规则如下： 每次取数时须从每行各取走一个元素，共nn个。经过mm次后取完矩阵内所有元素； 每次取走的各个元素只能是该元素所在行的行首或行
