Figma-Low-Code 是一个开源项目，可以将 Figma 设计直接包含在 VUE 应用程序中。通过确保 Figma 设计保持单一事实来源，这种方法显着减少了对设计交接和前端代码的需求。 应用程序开发过程中的一个持续痛点是设计和开发团队之间的交接。这个过程通常不是没有摩擦的。设计团队创建了
Table: Products +-------------+---------+ | Column Name | Type | +-------------+---------+ | product_id | int | | low_fats | enum | | recyclable | enum | +-------------+---------+ product_id is the primary key for this table. low_fats i
windows 2003 server性能监视器(转) - chen eric - 博客园 https://www.cnblogs.com/lovko/archive/2009/05/25/1488671.html 为什么要监视服务器性能：在企业环境中，服务器管理员必须确保服务器高效可靠运行，要达到这个目的，必须对服务器性能进行监视和优化。通过监视系统性能：了解
来自:知乎 这问题你应该去问企业级Java架构师。 就比如print一句hello world吧。main函数里print一下？太面向过程，太low了。 得封装一个类。叫Printer. Printer有个成员方法，叫print。 但是！光一个类太low了，以后要是有不同的实现怎么办？所以得加一个接口。PrinterI
无向图 缩点后 变成 一颗树 叶子结点就是 出度为0 #include <iostream> #include <cstring> #include <algorithm> using namespace std; const int N = 5010,M=20010; int n,m; int h[N], e[M], ne[M], idx; int dfn[N], low[N], timestamp; // 时间戳 int stk[N], top; int id[
33. 搜索旋转排序数组 - 力扣（LeetCode） 81. 搜索旋转排序数组 II - 力扣（LeetCode） 153. 寻找旋转排序数组中的最小值 - 力扣（LeetCode） 154. 寻找旋转排序数组中的最小值 II - 力扣（LeetCode） 34. 在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置 - 力扣（LeetCode） 35. 搜索插入位置 - 力扣（Le
拓扑图最长路 等于 背包问题求方案数 因为要求点不同 存在多条边同一情况 需要边判重(set) 拓扑求方案数 #include <iostream> #include <cstring> #include <algorithm> #include <unordered_set> using namespace std; typedef long long LL; const int N = 1e5+10,M=2e6+10;
一个分子可以有多个low-engergy shape，但是在当时学者们只能判断一个分子能否制成药物，而不能判断到底是分子的哪个low-energy shape在起作用。假如我们用常见的分类算法，把所有能制药的分子的low-energy shape当作正例，反之当作负例。那么我们的训练结果会非常不准确，因为我们有太多的
P1726 上白泽慧音 - 洛谷 | 计算机科学教育新生态 (luogu.com.cn) 一眼缩点,tarjan过程中在出栈缩点后记录最大个数即可，同时由于字典序，所以还要记录就小的点值处理个数相同时的情况 #include <bits/stdc++.h> using namespace std; #define N 1e5 #define INF 2e9 #define MAX 1
P2746 [USACO5.3]校园网Network of Schools - 洛谷 | 计算机科学教育新生态 (luogu.com.cn) tarjan缩点，把强连通分量缩成一个点，再重新建图 建图过程中记录每个缩点的入度与出度 任务a：求入度为0的缩点个数 任务b：求入度为0的缩点个数和出度为0的缩点个数的最大值（任务b要求所有的缩
狭义圆方树 任意一条边至多只出现在一条简单回路的无向连通图称为仙人掌。 我们对每一个简单环建一个方点。 然后这个环上的所有点与这个方点连边，同时删除原先环上的边 自此我们就建成了一颗狭义圆方树。容易发现不存在相邻的两个方点 P5236 【模板】静态仙人掌 给你一个有 \(n
【模板】割点（割顶） tarjan 学了一下割点，发现就是找 \(low[nex] \ge dfn[now]\) 的点，同时根的话要求有两个分支才能作为割点 搜索的时候如果 \(nex\) 没有被访问过，则直接继续搜，如果访问过，则尝试通过 \(dfn[nex]\) 来松弛自己的 \(low[now]\)，因为只考虑当前点能跑到的最上面的点，这与
Mr. Kitayuta's Technology tarjan + 思维 先缩点，然后考虑如何建边 如果其中一个 \(DAG\) 图中出现一个缩点后大小大于 \(2\) 的连通块（环），则考虑直接将这个 \(DAG\) 图变成一个环，代价显然都是相同的，即点的数量 因此延伸，考虑多个缩点前都有环的 \(DAG\) 图，我们不妨将他们全部变成一
题目链接： 洛谷 Codeforces Solution Tarjan 板题。 很明显可以用 Tarjan 找到这一个环，由于这是一个无向图，所以需要多记录一个当前节点的父亲，防止其反复横跳。然后缩完点以后，找到一个强连通分量的大小大于 \(1\)，也就是那一个环，以它为源点，跑 dijkstra，与此同时把那个环里的点打上标记
Capital City tarjan 缩点 缩点之后，找到 DAG 图中唯一一个出度为 \(0\) 的点，如果有多个，说明不成立 #include <iostream> #include <cstdio> #include <algorithm> #include <stack> #include <queue> #include <vector> using namespace std; const int maxn = 2e
题目：花费最少逮老鼠 分析：每个出度为0的强连通分量放置捕鼠器。 1 #include <iostream> 2 #include <algorithm> 3 #include <cstring> 4 #include <string> 5 #include <map> 6 #include <set> 7 #include <queue> 8 #include <stack> 9 #inc
题面传送门 我们先来考虑一棵树怎么做。显然先将边排序，然后从大到小加边，每次加边\((x,y)\)以后会使\(f_x=f_y=f_x+f_y\)。 但是很遗憾这个做法并不能直接搬到仙人掌上因为有些点会被算重。我们计算的是路径的数量而要求的是点的数量。 还是延续这个思路，但是当加到一个环的最后一条
Checkposts \(tarjan\) 如果是 \(DAG\) 图，则只用找入度为 \(0\) 的点即可 因此考虑缩点后，找所有入度为 \(0\) 的点 最小值则为，缩点后所有入度为 \(0\) 的强连通块中，每个都拿一个代价最小的点 方案数为，在上述的强连通块，记录一下代价最小的点有多少个，全部相乘即可 因此 \(tarjan\)
Flight Routes Check 判断是不是一个强连通图，如果不是，就找出不能到达的单程 tarjan 模板 判断不能到达的，直接从 \(1\) 开始走一次搜索，如果与 \(1\) 不同强连通块上的点，且 \(1\) 能够到达那个点，显然答案就是从那个点到 \(1\) 记得考虑整个图不连通的情况 #include <iostream> #incl
题目链接 1175. 最大半连通子图 一个有向图 \(G = (V,E)\) 称为半连通的 (Semi-Connected)，如果满足：\(\forall u,v \in V\)，满足 \(u \to v\) 或 \(v \to u\)，即对于图中任意两点 \(u,v\)，存在一条 \(u\) 到 \(v\) 的有向路径或者从 \(v\) 到 \(u\) 的有向路径。 若 \(G’ = (V’,E’)
题目链接 367. 学校网络 一些学校连接在一个计算机网络上，学校之间存在软件支援协议，每个学校都有它应支援的学校名单（学校 \(A\) 支援学校 \(B\)，并不表示学校 \(B\) 一定要支援学校 \(A\)）。 当某校获得一个新软件时，无论是直接获得还是通过网络获得，该校都应立即将这个软件通过网络传
https://www.luogu.com.cn/problem/P3916 tarjan求强连通分图，（有向图中相互可达），这样把强连通分图缩成点后处理，这个题目中每个强连通分图的答案是同一个 重新建图，图中的点为缩点 dfs深度搜索，初始化每个缩点的答案为tarjan中求得的强连通分图中编号最大的点（M数组），在遍历连接到的点，如
DegradationPreference 1. CPU overused 2. bandwidth is low, DropDueToSize
已知存在一个按非降序排列的整数数组 nums ，数组中的值不必互不相同。 在传递给函数之前，nums 在预先未知的某个下标 k（0 <= k < nums.length）上进行了 旋转 ，使数组变为 [nums[k], nums[k+1], ..., nums[n-1], nums[0], nums[1], ..., nums[k-1]]（下标 从 0 开始 计数）。例如， [0,1,2,4,4
