1.生成随机数 select rand(); 返回[0,1)之间的小数 如果想生成某个[min,max]之间的随机数 select min + rand()*(max - min)，随机整数 select min + trunc(rand()*(max-min)); 2. 分组聚合函数group_concat 相当于 oracle 的wm_concat create table a(id int primary key auto
上一篇说了冒泡排序,这次说选择排序.选择排序与冒泡排序十分相似.冒泡排序是每一轮中的每一次都讲最小值交换.而选择排序是将每一轮中最小的值记录下标记录下来,一轮过后只交换一次,从空间上来说比冒泡排序好. 但是从时间复杂度来说是一样的.此算法的时间复杂度为O(n^2) public s
原题链接：E - Max Min (atcoder.jp) 题意： 给定一个数组，求满足最大值为X且最小值为Y的区间个数。 思路：容斥原理 因为必须要包含端点，直接求是不容易的。因此考虑去求不一定包含端点的区间数量，再做容斥。 代码参考： //Jakon：容斥原理 #include <bits/stdc++.h> #define int lo
目录6.3 排序6.3.1 时间复杂度6.3.2 空间复杂度6.3.3 冒泡排序6.3.4 简单选择排序6.3.5 直接插入排序 6.3 排序 内容导视： 时间复杂度 空间复杂度 冒泡排序 简单选择排序 直接插入排序 我们知道了如何定义数组来存放元素，那就试试对数组中的元素排序吧。 排序：一组元素按指定顺序排
剑指 Offer 30. 包含min函数的栈 定义栈的数据结构，请在该类型中实现一个能够得到栈的最小元素的 min 函数在该栈中，调用 min、push 及 pop 的时间复杂度都是 O(1)。 思路 开一个栈用来做 push, pop，再开另外一个辅助栈用来维护 min 值 待填坑：还有不用辅助栈的做法 代码 class MinSta
PreOrder: class Solution { double min = Integer.MAX_VALUE; int val; public int closestValue(TreeNode root, double target) { preOrder(root, target); return val; } private void preOrder(TreeNode root, double tar
视频链接： #include <iostream> #include <cstring> #include <algorithm> using namespace std; const int N = 2e6+10; int n; char s[N]; int get_min(char *s){ n = strlen(s+1); for(int i=1;i<=n;i++) s[n+i]=s[i]; int i = 1,
//二叉树的最小深度 /* * 给定一个二叉树，找出其最小深度 * 最小深度是从根节点到最近叶子节点的最短路径上的节点数量 * */ public class P17 { static class TreeNode{ int val; TreeNode left; TreeNode right; TreeNode(int val, Tre
支持向量机 \(R^n\)空间中的点\(x\in R^n\)，超平面\(f(x)=w^Tx+b=0,w\in R^n,b\in R\)。 整个n维空间被分成两部分。\(w\)就是这个超平面的法向量。\(w\)指向的那个方向就是\(f(x)\)为正的那一部分。 点到超平面距离：\(\frac{|ax_0+by_0+c|}{\sqrt{a^2+b^2}}\)。为了想让距离体现出
public class PrimitiveTypeTest { public static void main(String[] args) { // byte System.out.println("基本类型：byte 二进制位数：" + Byte.SIZE); System.out.println("包装类：java.lang.Byte"); System.out.pr
数组获取最大和最小值 通过运用Collections类的Collections.max() 和 Collections.min() 方法来查找数组中的最大和最小值： 1 import java.util.Arrays; 2 import java.util.Collections; 3 4 public class Main { 5 public static void main(String[] args) { 6
属性： Math.Pi 方法： Math.max() 最大值 Math.min() 最小值 Math.ceil() 向上取整 Math.floor() 向下取整 Math.random() 取随机数 Math.abs() 绝对值 Math.pow() 幂
思路： 这题是找最长的公共前缀。 既然是公共前缀，那长度最大也就是这个字符串列表中最短的那个字符串的长度。 一个朴素的思路就是先假定这个最大长度是1，然后不断的增加长度，求出来最长的公共前缀。但是这样算法复杂度太高了。是O(n2)的. 另外一个思路就是二分。下标是有序的，且会出现
用户管理(二) 目录用户管理(二)创建用户流程跟用户创建相关的文件：用户的密码管理随机密码生成用户相关命令（扩展补充）思维导图: 创建用户流程 跟用户创建相关的文件： /etc/login.defs [root@localhost ~]# grep -Ev '^#|^$'^Cetc/login.defs [root@localhost ~]# grep -i '^[a-
2012年，英国剑桥大学学者杨新社提出一种新的元启发式优化算法-蝙蝠算法(Bat Algorithm, BA)，该算法通过模拟蝙蝠回声定位行为来寻找函数优化问题的最优解。 1. 蝙蝠算法的基本思想 由于蝙蝠的回声定位行为与函数优化相似，所以可以利用蝙蝠的回声定位行为来寻找最优解。蝙蝠算法把蝙蝠
这个东西不是人想的。 解决问题：积性函数前缀和。 适用条件：可以快速计算 \(f(p)\) 的前缀和，\(f(p^k)\) 可以被表示成若干完全积性函数的线性组合（指对应项可以快速组合出来）。 时空复杂度：就当是 \(O(\dfrac{n^\frac{3}{4}}{\log n}+n^{1-\epsilon})-O(\sqrt n)\)。 以下默认 \(f(p)\)
//冒泡排序int[] arr={24,69,80, 89,57,13}; int min=0; for (int i = 0; i < arr.length-1; i++) { for (int j = 0; j < arr.length-1-i ; j++) { if(arr[j]>arr[j+1]){ min=arr[j+1];
用类似于“有限覆盖定理的应用之一”的方法 记L(x)=supz,y∈U(x,δ(x));z≠y{|f(z)-f(y)|/|z-y|}, 由有限覆盖定理就得到δ(xi)的最小值δmin然后就用δmin 为间隔分割区间，再由局部有界得其在所有距离为2δmin 的区间都有界，则推出全局有界
冲刺省选4月2日第四十三场 \(\color{white}{彼黍离离，彼稷之苗。行迈靡靡,中心摇摇。——《诗经·黍离》}\) \(\color{white}{名之以：故都}\) \(t2\) 上来直接转化出错沉溺在一维 \(dp\) 中 \(2h+\)，关键是还能过样例…… \(t3\) 在想高斯消元 B. 树点购买 设 \(f[u][0/1]\) 表示子
需求 深度学习目标检测常用的IOU（交并比）计算手动实现 实现 ┌─────────────────────────────────► X │ │ （ x1，y1） │ ┌─────────────┐ │ │ │ │ │ A ┌──────┼─────────
今天上课我们进行了对数据的归一化操作： 先用sql查询数据的最大值和最小值： select min(sum) from cph1_copy1; select max(pingjun) from cph1_copy1; 然后用sql语句进行数据的归一化： select id,(sum-min(sum))/(max(sum)-min(sum)) from cph1_copy1;
函数 calc() calc() 函数用于动态计算长度值。 需要注意的是，运算符前后都需要保留一个空格，例如：width: calc(100% - 10px)； calc()函数支持 "+", "-", "", "/" 运算 #div1{ position: relative; width: calc(100% - 100px); margin: 0 auto; } rotate() 旋转一定角度 #div1{wi
移动端布局和我们以前学习的PC端有所区别： 单独制作移动端页面（主流） 流式布局（百分比布局） flex弹性布局（强烈推荐） less+rem+媒体查询布局 混合布局 响应式页面兼容移动端（其次） 媒体查询 bootstrap 流式布局 流式布局，就是使用百分比布局，也称为非固定像素布局。 通过合资的
给你一个长度为 n 的整数数组，每次操作将会使 n - 1 个元素增加 1 。返回让数组所有元素相等的最小操作次数。 示例1： 输入：nums = [1,2,3] 输出：3 解释： 只需要3次操作（注意每次操作会增加两个元素的值）： [1,2,3] => [2,3,3] => [3,4,3] => [4,4,4] 示例2： 输入：nums = [1,1,1] 输
一、题目 点此看题 二、解法 这道题其实一点都不难，如果你熟悉基本的技巧就好推到爆炸。 看到这题可以大概反应出是 \(\min-\max\) 反演的模型，定义 \(\max(S)\) 表示获取（指 \(i\) 出现了 \(b_i\) 次）集合 \(S\) 的中元素的最大时间，\(\min(S)\) 表示获取集合 \(S\) 中元素的最小时间，
