这里分享一些自己学习过程中觉得不错的资料和开发工具。
函数判断是否相邻：直径与距离 在进行深搜，标记路过的，若不是且相邻，再调用 注意：第一个和底层需独立判断 #include<bits/stdc++.h>using namespace std;long long t,n,h,r,i,j,b[1005],falg,bj;struct ww{ long long x,y,z;}ab[1005];bool pd(int a,int b){ long long d=(ab[a].x-ab[b]
1992 - Leonid I. Rudin, Stanley Osher, and Emad Fatemi. 1992. Nonlinear total variation based noise removal algorithms. Phys. D 60, 1–4 (Nov. 1, 1992), 259–268. https://doi.org/10.1016/0167-2789(92)90242-F 2004 - Motwani, Mukesh & Gadiya, Mukesh &
0.题目 1.输入 输入 n，q； 输入图书，存入vector string a[20]数组,a[i][j]，其中i表示图书编号的位数 2.查询操作 2.1 每输入一个读者需求 存入 int t; string s1; 2.2 遍历一遍a数组 2.2.1 遍历a[i][j],i属于[t,9]，j属于[0,a[i].size()]; 在遍历中比
给定 \(n,k\)，求出长度为 \(n\) 的逆序对数恰好为 \(k\) 的排列的个数。答案对 \(10^9+7\) 取模。 \(1\le n,k\le 10^5, k\le \binom{n}{2}\)。 考虑从小往大加入，当加入 \(n\) 时，逆序对数的增量 \(\Delta\text{pair} \in [0,n-1]\)。 直接写出生成函数的表达式： \[F(x)=(1+x)(1+x
DateTime dt = new DateTime(2017,4,1,13,16,32,108); string.Format("{0:y yy yyy yyyy}",dt); //17 17 2017 2017 string.Format("{0:M MM MMM MMMM}", dt);//4 04 四月 四月 string.Format("{0:d dd ddd dddd}", dt);//1 01 周六 星期六 string.For
知识点： 1.pathinfi()函数会返回一个数组，关于文件路径的信息 返回的数组元素如下： [dirname]: 目录路径 [basename]: 文件名 [extension]: 文件后缀名 [filename]: 不包含后缀的文件名 代码例子： <?phpprint_r(pathinfo("/test1/test2/test.txt"));?> 运行结果： Array(
复盘 \(\color{black}{\text{c}}\color{red}{\text{yx}}\) 讲的题，我是不会告诉你我不知道他网名的。 这可以来一手反复鞭尸（ Description 区间本质不同子序列，母串长度 \(n\) ，询问 \(q\) 次，字符集大小 \(|\sum|\) 。 \(n,\ q\leq 10 ^ 5,\ |\sum| \leq 9\) Analysis 本来还有一个区
日期时间是一类独特的数据，在实际中有众多的应用。R语言的基础包中提供了两种类型的时间数据，一类是Date日期数据，它不包括时间和时区信息，另一类是POSIXct/POSIXlt类型数据，其中包括了日期、时间和时区信息。 一、ISO 8601标准的日期和时间 使用使用ISOdate()，创建ISO 8601标准的日期
https://vjudge.net/problem/HDU-6229 题意： N* N的网格，有k个障碍，格子编号从(0,0)到(n-1, n-1), G7人从00开始每一步等概率的走到相邻可走的格子，求在(x,y)格，x+y>=n -1的概率 思路： 题意中有个隐含条件，就是最后在某个格子上的概率是在无限时间后的 G7人从之前一个格子走到现在的格子
AARRR模型可以说是用户运营和业务增长非常重要的模型。模型以用户的生命周期为核心，把增长步骤拆分为5个步骤，分别是：获取用户(Acquisition)、用户激活(Activiation)、用户留存(Retention)、用户变现(Revenue)、用户推荐(Referal)。区别于传统的市场营销人通过广告投放或者品牌营销焦
DQL-limit分页 在我们使用查询语句的时候，经常要返回前几条或者中间某几行数据，这个时候怎么办呢？不用担心，mysql已经为我们提供了这样一个功能-limit。 一、limit概述 Limit是限制的意思，所以limit的作用就是限制查询记录的条数。 二、limit语法 格式： select */字段列表 from 数据库表
DQL-模糊查询 模糊查询即模糊检索，是指搜索系统自动按照用户输入关键词的同义词进行模糊检索，从而得出较多的检索结果。与之相反的是“精准搜索”。模糊检索也可以说是同义词检索，这里的同义词是用户通过“检索管理”中的“同义词典”来配置的。 用户在检索页面中输入同义词中任何一
Apache Doris是一个现代化的MPP分析性数据库产品。是一个由百度开源，在2018年贡献给Apache基金会，成为有顶级开源项目。仅需要亚秒级响应时间即可获得查询结果，可以有效地支持实时数据分析。Apache Doris可以满足多种数据分析需求，如数仓T+1模式固定历史报表，实时数据分析等。 数据模型
2017-2021年福建省普通高校招生报考及录取统计（理科） 链接: https://pan.baidu.com/s/1jQAHoracexh5FxxOE6Pmzg?pwd=vwxa 提取码: vwxa 复制这段内容后打开百度网盘手机App，操作更方便哦 2022年福建省普通高校招生计划（普通类物理科目组） 链接: https://pan.baidu.com/s/1wTg3aM-NElQMJ
方法一：求最长公共子序列 把原字符串逆序，再和原字符串求最长公共子序列，得到的长度就是最长回文串长度 以填表的形式就很好理解最长公共子序列的求解方法 现在假设有两个序列 A={3,5,7,4,8,6,7,8,2,} 和 B={1,3,4,5,6,7,7} 对于 B 中的每一个元素，和A中的每
运行环境为 windows系统，64位，python3.5。 1 读取并整理数据 #首先引入pandas库 import pandas as pd #从csv文件中读取数据 df = pd.read_csv('date.csv', header=None) print(df.head(2)) 输出 0 1 0 2013-10-24 3 1 2013-10-25 4 整理数据 df.colu
Teigha.NET随着版本的升级名字也不断在改变，一般地， Drawings也就代表着dwg。目前网上可用的版本普遍是4.0， 从4.3开始，需要用户信息和激活码进行授权。不同的版本，对dwg版本的支持也不同。经测试，2019版本可以操作目前所有版本的dwg。具体如下： Drawings SDK版本 .dwg文件版本
Description 开荒者要让一片长方形的平原长满草。这个长方形可视为 \(R\) 行 \(C\) 列的正方形网格，底平行于南北方向，高平行于东西方向。我们用 \((1,1)\) 表示网格的西北角，\((R,C)\) 表示网格的东南角。开始时有且只有 \(n\) 个网格内长有野草，其余网格内既没有草也没有草籽。开荒
一、题目 点此看题 二、解法 首先考虑只有一个港口的情况，发现合法的充要条件是所有 \([a,b]\) 不交。 由于两个港口是独立的，所以问题转化成：求出有多少种二染色方案，使得同色的线段不交。我们把满足 \(a<c<b<d\) 的线段 \([a,b]\) 和 \([c,d]\) 之间连一条边，然后问题就变成了求连通
一、题目 点此看题 二、解法 首先考虑一维的情况，设平面上的草位置分别是 \(1\leq x_1<x_2...<x_n\leq c\)，那么答案是： \[\max\{x_1-1+c-x_n,\max_{1\leq i<n} x_{i+1}-x_i-1\} \]我们枚举上下方向的风，然后对每行独立做，时间复杂度 \(O(R^3)\) 可以把行离散化成若干个左闭右开的区间，
第8章 函数 8.1 系统内置函数 1）查看系统自带的函数 hive> show functions; 2）显示自带的函数的用法 hive> desc function upper; 3）详细显示自带的函数的用法 hive> desc function extended upper; 8.2 常用内置函数 8.2.1 空字段赋值 1）函数说明 NVL：给值为NULL的数据赋值，它的格式
0x01漏洞概述 2017年6月21日，Drupal官方发布了一个编号为CVE-2017- 6920 的漏洞，影响为Critical。这是Drupal Core的YAML解析器处理不当所导致的一个远程代码执行漏洞，影响8.x的Drupal Core。 0x02影响版本 8.x的Drupal Core 0x03漏洞环境 1、启动漏洞环境 ┌──(root㉿kali)-[~/vul
#csv文件：使用纯文本来存储表格数据 并以分隔符进行分隔#1.导入模块 import csv#2.打开文件 创建csv对象# f=open(fname)# csvf=csv.reader(f)#3.for row in csvf: print(row)#4.关闭文件 f.close()# import csv# fname=r'wwwq/csv'# f=open(fname)# csv.reader =csv.reader(f)# fo
官方文档地址：https://proxysql.com/blog/proxysql-cluster/ 前言 ProxySQL 是一个去中心化的代理，建议靠近应用部署。这种方法甚至可以很好地扩展到数百个节点，因为它被设计为在运行时很容易重新配置。 这允许使用 Ansible/Chef/Puppet/Salt 等软件（按字母顺序）或 Etcd/Consul/ZooKeep
