一、题目描述 给定两个仅由大写字母或小写字母组成的字符串(长度介于1到10之间)，它们之间的关系是以下4中情况之一： 1：两个字符串长度不等。比如 Beijing 和 Hebei 2：两个字符串不仅长度相等，而且相应位置上的字符完全一致(区分大小写)，比如 Beijing 和 Beijing 3：两个字符
添加步骤 1.-Qt Creator中，"项目"------"添加库"2.把静态库和动态库文件放到项目文件夹中3.在.pro文件中会添加如下代码： - 添加动态库：如：lipsap.so (不需要添加路径) LIBS+=-L$$PWD/......l (指定库的名称) （熟悉Linux语言的知道，PWD是当前路径的意思） - 添加静态库：（修改一下）如
关于Python有一句名言：不要重复造轮子。 但是问题有三个： 1、你不知道已经有哪些轮子已经造好了，哪个适合你用。有名有姓的的著名轮子就400多个，更别说没名没姓自己在制造中的轮子。 2、确实没重复造轮子，但是在重复制造汽车。包括好多大神写的好几百行代码，为的是解决一个Excel本身就
#include<iostream> #include<cstring> #include<cmath> using namespace std; char a[10010], b[10010]; int A[10010], B[10010], C[10010]; int main() { cin >> a >> b; int la = strlen(a), lb = strlen(b),lc=la+lb; for (in
给定两个正整数（不含前导 0），计算它们的和。 输入格式 共两行，每行包含一个整数。 输出格式 共一行，包含所求的和。 数据范围 1≤整数长度≤100000 输入样例： 12 23 输出样例： 35 方法一： 模拟手算 将结果存在保存较长数字的那个数组中，代码比较丑陋，其中c存进位，p存当前位 #include <bits/
A. 匹配 kmp板子，用A的前缀匹配B的后缀，就是用AB求next数组，答案就是\(next[min(la,lb+1)]\) 注意坑点，kmp匹配是除了本身以外的最大前缀和后缀，需要特判B恰好是A前缀的情况，本题数据诡异，特判有90pts #include<cstdio> #include<cstring> using namespace std; const int maxn=1000005;
1、采用书上第 28 页定义的线性表链式存储结构，编程实现书中算法 2.8、算法 2.9、算法 2.10、算法2.11，以及输出线性链表的算法。另外，编写主函数对所实现的算法进行测试。 2、采用线性表的链式存储结构，实现线性链表的合并操作：①设有线性链表 La 和 Lb，试设计算法将La 和 Lb 归并为
高精度加法 为什么用高精度算法？ Int 4字节 在32位系统中占32位 10的9次方数量级 Long long 8字节 10的18次方数量级 题目：输入两个整数 a 和 b，输出这两个整数的和。a 和 b 都不超过 100 位 即10的100次方 乘 10的100次方 大数运算 注意点： 思想：小学加法 把末尾数字对齐 进位
1. 添加依赖 <dependency> <groupId>com.alibaba.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-discovery</artifactId> <version>2.2.5.RELEASE</version> </dependency> 2. 添加配置 sp
SpringCloud Gateway的底层基于Netty，主要组成有Predicates（谓词或者断言）、Route（路由）、Filter（过滤器） 思维导图----------SpringCloud Gateway的组成： 路由（route）：网关的基本构建块。它由ID，目标URI，谓词集合和过滤器集合定义 过滤器（Filter）：这些过滤器是使用特定工厂构造的Spring Framewor
一、DR模式：直接路由模式:Virtual Server via Direct Routing) DR模式是通过改写请求报文的目标MAC地址，将请求发给真实服务器的，而真实服务器响应后的处理结果直接返回给客户端用户。同TUN模式一样， DR模式可以极大的提高集群系统的伸缩性。而且DR模式没有IP隧道的开销，对集群中
一、大数加法 思路： 1、把需要相加的两个数字分别存在字符串数组str1[]和str2[]中 2、用strlen函数计算两个字符串的长度la,lb 3、将str中的字符型数字（倒着存）分别存到整型数组a，b中（转换方式：a[i] = str1[la - 1 - i] - '0'） 4、使用la,lb中较大的参加下一步运算 5、对数组中对应的
1. f=[-3,-1,0,0]; A=[2,-1,0,0]; b=[12]; Aeq=[3,3,1,0 4,-4,0,1]; beq=[30,16]; lb=[0,0,0,0]; ub=[]; [x,y] = linprog(f,A,b,Aeq,beq,lb,ub) Optimal solution found. x = 6.999999999999999 3.000000000000000 0 0y = -
一、Gateway创建动态路由 我们从gateway的配置文件application.yml中可以看到，url是固定的，并不能实现负载均衡，依然存在着问题。所以需要配置动态路由。即从注册中心动态创建路由的功能，利用微服务名进行路由。 server: port: 9527 spring: application: name: cloud-gate
从一个有序数组中查找某个值 这是二分法最常用到的地方，也即折半查找法，在C++的STL库中有相关的lower_bound和upper_bound函数进行实现。 下面用代码块来实现STL中的lower_bound: int n,k;//n为数组的大小，数组为a[0~n-1]，k为要搜索的值 int a[MAX_N]; int Lower_bound()//找到满足ai
日期的转换 x=input("输入日期") #开始 date = {1:'January',2:'February',3:'March',4:'April',5:'May',6:'June',7:'July',8:'August',9:'September',10:'October',1
# Moth-flame optimization algorithm import random as rd from math import exp, cos, pi from copy import deepcopy import sys import numpy as np half=0.4999999 def ini(SearchAgents_no,dim,ub,lb): population, fitness = [], [] Boundary_no= ub /dim
Ribbon 负载均衡 LB(LoadBalance)负载均衡, 简单的说就是将用户的请求平摊到多个服务上,从而达到系统的HA(高可用). 常用的负载均衡有软件NGINX, LVS, 硬件的F5等. Ribbon本地负载均衡客户端 VS Nginx服务端负载均衡 Nginx是服务器负载均衡, 客户端的所有请求都会交给Nginx, 然后
1 简介 针对麻雀搜索算法(SSA)在迭代后期种群多样性减少,易陷入局部最优等难题,提出了一种基于Logistic混沌映射的改进麻雀算法(LCSSA).利用Logistic混沌映射初始化种群,提高了初始解的质量,增加了种群多样性,利用线性递减权重法,降低了群体智能算法容易早熟的风险,避免算法后期
1 简介 针对麻雀搜索算法(SSA)在迭代后期种群多样性减少,易陷入局部最优等难题,提出了一种基于Logistic混沌映射的改进麻雀算法(LCSSA).利用Logistic混沌映射初始化种群,提高了初始解的质量,增加了种群多样性,利用线性递减权重法,降低了群体智能算法容易早熟的风险,避免算法后期
1、数据处理 （1）原始数据 y_train=['male','male','male','male','famale','famale','famale','famale','famale'] [out]: (2)LableBinarizer()的fit_transform()方法---将数据标签二值化 from sklea
import tkinter as tk root = tk.Tk() root.title('tkinter') frm = tk.Frame(root) frm.pack(side = tk.LEFT) en = tk.Entry(frm) en.pack(side = tk.TOP, fill = tk.BOTH) def encallback(event): print(en.get()) print(type(en.get())) en.bind('
public static ValidateLabelBean ValidateTemplate(Label lb2, boolean iflag) { Label lb = lb2; LogUtils.i("vv", "=========================================================>"); boolean flag = false;
先忽略最后x1,x2为整数的条件，求解x1,x2的值 clc; clear all; c=[40 90]; a=[9 7;7 20]; b=[56 70]; aeq=[]; beq=[]; lb=[0;0]; ub=[inf;inf]; [x,fval]=linprog(-c,a,b,aeq,beq,lb,ub); x best=c*x 求解答案为： x1,x2=0时，Z=0；可以知道Z的范围是0<=Z<=356，再对x1和x2任意
依然跟随@川川菜鸟 打卡·第二天 文章目录 一、本次问题 1.利用第一天所学知识求解： 2.本题理解： （1）分支界定法 背景： 基本理论（解题步骤）： 求解实现1： 结果1：最优解：x1 = 4 ，x2 = 2 ；最优值：340 求解实现2： 结果2：最优解：x1 = 4 ，x2 = 2 ；最优值：340 总结： 一、本次问题 1.利用第一天所学知
