文章目录 一、基本概念二、程序示例1.遍历2. 查找3. 排序、拷贝、替换4. numeric相关算法 总结 一、基本概念 算法是STL中很重要的一部分，其功能包括比较，查找，排序，交换，遍历，复制等等。 最大的算法头文件是algorithm,封装了很多种模板类。还有numeric和functional也比较常见
题目链接 题目思路 如果所有元素出现都是偶数次，那么就有办法，否则就没有办法 这个题目感觉构造方法不是很难想 就是每次假设出现了 \(A B CA\) 那么每次消去两个\(A\)然后中间的字符翻转 如何写很巧妙，我是参考一位大佬的代码 采用从后往前遍历，因为如果从前往后很麻烦 具体实现看代
3.2.1vecot基本概念 3.2.2vector构造函数 代码 #include<iostream> using namespace std; #include<vector> void printVector(vector<int>&v) { for (vector<int>::iterator it = v.begin(); it != v.end(); it++) { cout << *it <&l
粗略总结记录STL的知识 1. STL基本构成 容器 ---- 迭代器 ----算法 容器：存储数据的容器 迭代器：提供给算法用于查找容器数据的标识 ==》类似”指针“？ 算法：操作数据的工具 2. vector 单口容器（类似于栈） 可变动态数组 数据添加删除：v.push_back(X); v.pop_back(); 迭
模板 函数模板 #include <iostream> using namespace std; //定义函数模板 //开始 template <class T> //class可以替换为typename void mySwap(T &a,T &b){ T temp = a; a = b; b = temp; } //结束 int main(){ //使用函数模板 int a = 10; int b = 20
1.pop_back()&push_back(elem)实例在容器最后移除和插入数据 #include <string.h> #include <vector> #include <iostream> using namespace std; int main() { vector<int>obj;//创建一个向量存储容器 int for (int i = 0; i < 10; i++) // push_back(elem)在
添加链接描述 通过点将每个边相关联 每次暴力对每个点判断所连的边是否出现 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; const int N=1e4+9; vector<int>v[N]; int n,m; int main(){ cin>>n>>m; for(int i=1;i<=m;i++){ int a,b; cin>>a>>b; v[a].push_back(
冬奥会闭幕式上解说员使用了“短片”一词，我觉得非常好。以前个别节目/媒体把它叫做VCR. VCR是录像机。用Bing国际版搜VCR，头一个是： 搜'short video clip': Tikfunn - short funny videos clips - Free download and ... How to Capture Video Clips in Windows | PCMag These
全量备份 全量备份脚本db_dbname_back_full.sh #!/bin/bash # mysql数据库全量备份 # ######Database info #用户名 DB_USER="" #连接密码 DB_PASS="" #数据库地址 DB_HOST="localhost" #数据库名称 DB_NAME="" #待备份的表，不写表示备份整库 DB_TABLE="" # ######Ot
#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS 1 #include <iostream> #include <vector> #include <algorithm> using namespace std; class Solution { public: vector<vector<int>> threeSum(vector<int>& nums) { //双指针 vector<vec
今天想操作一下vector对于pair元素的运用。感觉pair这个结构实际过程中还是蛮有用的 初看起来很简单，但是实际运用过程中却发现了一些问题。果然是应了那句话，书上得来终觉浅，绝知此事要躬行。比如那个sort（a，b，cmp）；当我写成sort（a,b,cmp(xx,xx)）的时候，程序报错了，然后我一下子就蒙了。 其实
输入一组数字（可能包含重复数字），输出其所有的排列方式。 数据范围 输入数组长度 [0,6]。 样例 输入：[1,2,3] 输出： [ [1,2,3], [1,3,2], [2,1,3], [2,3,1], [3,1,2], [3,2,1] ] 终于自己干出来了 不知道该怎么记忆化搜
综述：高精度算法即当需要操作的数过大时，通过模拟计算机加减乘除的步骤来得到结果。主要包括高精度加法，高精度减法，高精度乘法，高精度除法四种高精度算法。 首先是高精度算法的输入过程 string a,b; cin>>a>>b; vector<int> A,B; for(int i=a.size()-1;i>=0;i--) A.p
效果图 （部分） 配置文件 package.json { "main": "index.html", "name": "tree", "window": { "title": "tree", "icon": "./favicon.ico", "
go(-1): 原页面表单中的内容会丢失； this.$router.go(-1)：后退+刷新； this.$router.go(0)：刷新； this.$router.go(1) ：前进 back(): 原页表表单中的内容会保留； this.$router.back():后退 ； this.$router.back(0) 刷新； this.$router.back(1)：前进
关于vector 的初步学习 一.关于vector的简单介绍 1.vector实际上是对动态数组的封装； 2.可以向数组一样用下标访问元素，若vector长度为n，则其下标的范围是0~n-1; 3.根据下标访问元素效率高； 4.vector对象的空间随着插入，删除操作自动调整； 5.因为空间自动调整比较耗费时间，因此频繁
函数的增长量级： 时间复杂度： 问题规模：使用 N 代指关键变量； big O(N)：一个函数的渐进上界； big Ω(N)：一个函数的渐近下界； big Θ(N)：一个函数的渐近紧确界。 时间复杂度不等于实际运行速度，实际运行速度与很多因素有关，如指令本身在内存的存取速度等，要具体分析。 空间复杂度： O(1)：一般
dijkstra版 for(int v = 0; v < n; v++) { if(visit[v] == false && e[u][v] != inf) { if(dis[u] + e[u][v] < dis[v]) { dis[v] = dis[u] + e[u][v]; w[v] = w[u] + weight[v]; }else if(dis[u] + e[u][v] == dis[v] && w[u] +
Initialization 1.A default initialized smart pointer holds a null pointer. shared_ptr<vector<string>> p; // shared_ptr that can point at a vector of string. 2.Using make_shared function allocates and initializes an object in dynamic memeory
图像特征—FAST关键点 一、引言 最近在看视觉slam十四讲这本书，里面关于图像特征点的一些总结非常值得学习一下。 1.特征点所应具有的性质 （1）可重复性：相同的特征可以在不同的图像中找到； （2）可区别性：不同的特征具有不同的表达； （3）高效率：同一图像中，特征点的数量应远小于像素的数量； （4
<!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge"> <meta name="viewport" content="width=device-
回环设备（ 'loopback device'）允许用户以一个普通磁盘文件虚拟成一个块设备。(磁盘文件 --> 块设备)创建回环设备即我们所说的创建虚拟块设备。 我们说法很多也叫循环设备。loop设备(回环设备)是一种伪设备(相对真实的块设备（块设备包括磁盘等）来说)，是使用文件来模拟块设备的一种技
题目连接 https://www.acwing.com/problem/content/1877/ 思路 我们顺着不太好计算，所以我们反着计算，计算出所有满足条件的奇数个数，然后相乘就好了，复杂度为 O ( N
记$L_{i}=\max_{1\le j<i,t_{j}+(i-j)\le T}j$，那么第$i$个人不越狱当且仅当$\exists L_{i}\le k<i$使得$k$上放了床垫 换言之，即在$D$个位置放床垫，并最大化$[L_{i},i)$内存在床垫的$i$数量 注意到不存在$L_{i}<L_{j}<i<j$，否则$L_{j}-j$和$L_{i}-i$的大小关系存在矛盾 进一步的，即区
根据缩略图快速浏览视频 成品代码在最后 硬性要求python环境，下载好的ffmpeg 程序 借助ffmpeg获取视频截图 借助图片浏览软件 将指定图片移动到指定路径 借助python完成批量化操作 具体任务 ffmpeg：将输入视频第3s的截图放入指定路径 python下使用的代码： exe = r'C:\Users\pc\Docume
