Commonly "cousin" refers to a "first cousin", a relative whose most recent common ancestor with the subject is a grandparent. More generally, in the lineal kinship system used in the English-speaking world, a cousin is a type of famili
1 # !usr/bin/env python 2 # -*- coding:utf-8 _*- 3 # @Time :2022/8/20 10:46 4 # @Author: VVZ 5 # @File :1.2.py 6 7 8 import numpy as np 9 import pandas as pd 10 import networkx as nx 11 12 edges = pd.DataFrame() 13 edges['sources']
位运算： 用在\([0,2^n]\)的每一个数来枚举所有情况，如果\(i >> j \& 1 == 1\)，那么第j个数就要加上，否则要减去 #include <iostream> #include <cstring> #include <algorithm> using namespace std; const int N = 20; int n; int a[N]; int main () { cin >> n; for
一、题目大意 标签: 搜索 https://leetcode.cn/problems/minimum-height-trees 树是一个无向图，其中任何两个顶点只通过一条路径连接。 换句话说，一个任何没有简单环路的连通图都是一棵树。 给你一棵包含 n 个节点的树，标记为 0 到 n - 1 。给定数字 n 和一个有 n - 1 条无向
之前使用PageRank提取关键结点的方法是计算每个结点的PageRank的值，然后提取top10%的结点作为关键结点。但是PageRank是从全局视角给网页排序，从而得到的每个结点的PageRank的值。 这篇文章结合复杂网络的局部特征和全局特征，通过标准化每个节点的度和中间性中心性，利用节点之
--一、设有一数据库，包括四个表：--学生表（Student）、课程表（Course）、--成绩表（Score）以及教师信息表（Teacher）。--四个表的结构分别如表1-1的表（一）~表（四）所示，--数据如表1-2的表（一）~表（四）所示。--用SQL语句创建四个表并完成相关题目。 create table Student( Sno char(3) not null primary key,
表1-1数据库的表结构 表（一）Student 属性名 数据类型 可否为空 含 义 Sno Char(3) 否 学号（主码） Sname Char(8) 否 学生姓名 Ssex Char(2) 否 学生性别 Sbirthday datetime
1245. 树的直径 给你这棵「无向树」，请你测算并返回它的「直径」：这棵树上最长简单路径的 边数。 我们用一个由所有「边」组成的数组 edges 来表示一棵无向树，其中 edges[i] = [u, v] 表示节点 u 和 v 之间的双向边。 树上的节点都已经用 {0, 1, ..., edges.length} 中
1、练习 case。。。 when 。。 then 。。 else 。。。 end as 。。。 SELECTCASE WHEN degree BETWEEN 0 AND 59 THEN '及格' WHEN degree BETWEEN 60 and 80 THEN '良好' ELSE '优秀'END as '等级'FROM Score; 2. 练习 -- if( , , ) select sno,cno,deg
https://codingcompetitions.withgoogle.com/codejam/round/0000000000876ff1/0000000000a45fc0#problem 1、利用总边数＝度数/2。 2、为了解决度数不平衡的问题，交替使用T(随机传送)和W(邻接传送)操作。 例如，少部分的点的度很高、但是大部分的点度数比较低，使用T操作很难前往度很
Assume you have the option to buy one of three bonds. All have the same degree of default riskand mature in 15 years. The first is a zero-coupon bond that pays $1,000 at maturity. Thesecond has a 7 percent coupon rate and pays the $70 coupon once per year
给定一个非空且只包含非负数的整数数组 nums，数组的 度 的定义是指数组里任一元素出现频数的最大值。 你的任务是在 nums 中找到与 nums 拥有相同大小的度的最短连续子数组，返回其长度。 示例1： 输入：nums = [1,2,2,3,1] 输出：2 解释： 输入数组的度是 2 ，因为元素 1 和 2 的出现频数
#导入Turtle库 import turtle #回到原点 turtle.home() 在画布上，默认画布中心为坐标原点，且隐藏着一个直角坐标系，小海龟的初始正方向规定为X轴的正方向。使用小海龟绘图时，确定方向与距离进行绘制图像。 1.画笔自身属性 命令 说明 turtle.pensize() 设置画笔的宽度 turt
进入查看： 2022-2023年英语周报七年级第38期答案汇总 Jennifer Mauer has needed more willpower than the typical college student to pursue her goal of earning a nursing degree．That willpower bore fruit when Jennifer graduated from University of Wisconsin﹣Eau Clai
题意 给定一颗无向带权树，权值代表两点间流量的最大值，现在要你找出一个节点作为源点，向叶子节点流水（根节点的水流可以认为无限大），使整棵树的流水量最大。 分析 本题是一个“不定根”的树形dp问题，很容易想到一种朴素的解法：枚举源点，每次做一次树形dp，时间复杂度 O(N2)。 我们如果用“换
graph： 邻接矩阵（adjacency）: adjacency=[ [0,1,1,0,0,0], [1,0,1,1,0,0], [1,1,0,1,1,0], [0,1,1,0,1,1], [0,0,1,1,0,0], [0,0,0,1,0,0] ] 度 （degree）： 无向图的度： A：2；B：3 有向图：分为入度和出度 连通
1. Spark SQL架构设计 直接使用SQL的方式实现大数据的开发，它同时支持DSL以及SQL的语法风格，目前在spark的整个架构设计当中，所有的spark模块，例如SQL，SparkML，sparkGrahpx以及Structed Streaming等都是基于 Catalyst Optimization & Tungsten Execution模块之上运行，
在CSDN中找到了别人发的45道SQL练习题。于是尝试着去做了一下，特在此记录一下。 因为自己不是主要研究这方面，所以更新较慢。 数据库数据 建议重新创建个库 将其导入进去。 CREATE TABLE STUDENT (SNO VARCHAR(3) NOT NULL primary key, SNAME VARCHAR(4) NOT NULL, SSEX VA
算法原理： 高斯平均引数正算公式推导的基本思想是：首先把勒让德级数在P1点展开改在大地线长度中点M展开，以使级数公式项数减少，收敛快，精度高；其次，考虑到求定点中M的复杂性，将M点用大地线两端点平均纬度及平均方位角相对应的m点来代替，并借助迭代运算，便可顺利实现大地主题正解。 算法流
package util; /** * @Author: CodingPeppa * @Description: * @Data: Created in 10:39 2022/1/4 * @Modified By: */ import org.apache.commons.lang.StringUtils; import sun.font.FontDesignMetrics; import java.awt.*; import java.awt.image.BufferedImage; i
题目来源：https://leetcode-cn.com/problems/maximum-number-of-visible-points/ 大致题意： 给定一个坐标，和角度 angle，以及一组点。返回以坐标为圆心，在给定角度 angle 可以任意旋转，半径可以为无限大的情况下，所能覆盖的最多点的数目 思路 以给定坐标为原点，将给定的点处理为极坐
<provider android:name=“android.support.v4.content.FileProvider” android:authorities=“com.chaochaowu.facedetect.provider” android:exported=“false” android:grantUriPermissions=“true”> <meta-data android:name=“android.support.FILE_PROVIDER_PATHS”
我们既然正在学习 图论 ，那么我们就 必须 掌握几种 存图方式 。 PS:本文记点 $u$ 的 出度 为 $degree^{+(u)}$1. 直接存图用一个 结构体数组 $edge_i$ 来存图，结构体中包含这条边 $(u,v,w)$ 的 源点、汇点，权值 。 显然，此方法 空间复杂度 为 $O(m)$ ，查询某条边的时间复杂度
from __future__ import print_function, division import numpy as np import math from mlfromscratch.utils import normalize, polynomial_features class l1_regularization(): """ Regularization for Lasso Regression """ def
本次的数据库练习题，是小编我总结了上次发布的数据库知识点，后动手操作的一部分。重点是想加深对数据库的理解。面对语句的编写，各位同仁可以多多批评与指正呀。 1.创建数据库表。 CREATE DATABASE school;（创建数据库school） USE school; CREATE TABLE student( `sno`
