当前位置: 首页 > news >正文

蓝桥杯小白打卡第七天(第十四届真题)

小蓝的金属冶炼转换率问题

小蓝有一个神奇的炉子用于将普通金属 (O) 冶炼成为一种特殊金属 (X) 。

这个炉子有一个称作转换率的属性 (V) ,(V) 是一个正整数,这意味着消耗 (V) 个普通金属 (O) 恰好可以冶炼出一个特殊金属 (X) ,当普通金属 (O) 的数目不足 (V) 时,无法继续冶炼。

现在给出了 (N) 条冶炼记录,每条记录中包含两个整数 (A) 和 (B) ,这表示本次投入了 (A) 个普通金属 (O) ,最终冶炼出了 (B) 个特殊金属 (X) 。

每条记录都是独立的,这意味着上一次没消耗完的普通金属 (O) 不会累加到下一次的冶炼当中。

根据这 (N) 条冶炼记录,请你推测出转换率 (V) 的最小值和最大值分别可能是多少,题目保证评测数据不存在无解的情况。

输入格式

第一行一个整数 (N) ,表示冶炼记录的数目。

接下来输入 (N) 行,每行两个整数 (A、B) ,含义如题目所述。

输出格式

输出两个整数,分别表示 (V) 可能的最小值和最大值,中间用空格分开。

数据范围

  • 对于 30% 的评测用例,(1 \leq N \leq 10^2) 。
  • 对于 60% 的评测用例,(1 \leq N \leq 10^3) 。
  • 对于 100% 的评测用例,(1 \leq N \leq 10^4) ,(1 \leq B \leq A \leq 10^9) 。

输入样例

3
75 3
53 2
59 2

输出样例

20 25

样例解释

当 (V = 20) 时,有:(\lfloor\frac{75}{20}\rfloor = 3) ,(\lfloor\frac{53}{20}\rfloor = 2) ,(\lfloor\frac{59}{20}\rfloor = 2) ,可以看到符合所有冶炼记录。

当 (V = 25) 时,有:(\lfloor\frac{75}{25}\rfloor = 3) ,(\lfloor\frac{53}{25}\rfloor = 2) ,(\lfloor\frac{59}{25}\rfloor = 2) ,可以看到符合所有冶炼记录。

且再也找不到比 (20) 更小或者比 (25) 更大的符合条件的 (V) 值了。

代码

//消耗V个普通金属,可以冶炼一个特殊金属,当普通金属数目不到V时,无法继续
//输入N行熔炼记录,接下来N行,A代表使用普通金属数量,B代表练出了多少金属#include <iostream>
#include <cstdio>
using namespace std;
int ll=-1,rr=1e9;//下限和上限int main(){//求下限:我们假定可以练出b+1个,我们在计算出的数字的基础之上加1,就可以求出下限,随后我们针对所有计算出的下限取一个最大值//求上限:A/B,为我们可以练出的上限,对所有的上限取一个最小值int n;cin>>n;while(n--){int a,b;scanf("%d %d",&a,&b);ll=max(ll,a/(b+1)+1);rr=min(rr,a/b);}cout<<ll<<" "<<rr<<endl;return 0;
}

飞机降落问题

有 (N) 架飞机准备降落到某个只有一条跑道的机场。

其中第 (i) 架飞机在 (T_i) 时刻到达机场上空,到达时它的剩余油料还可以继续盘旋 (D_i) 个单位时间,即它最早可以于 (T_i) 时刻开始降落,最晚可以于 (T_i + D_i) 时刻开始降落。

降落过程需要 (L_i) 个单位时间。

一架飞机降落完毕时,另一架飞机可以立即在同一时刻开始降落,但是不能在前一架飞机完成降落前开始降落。

请你判断 (N) 架飞机是否可以全部安全降落。

输入格式

输入包含多组数据。

第一行包含一个整数 (T) ,代表测试数据的组数。

对于每组数据,第一行包含一个整数 (N) 。

以下 (N) 行,每行包含三个整数:(T_i) ,(D_i) 和 (L_i) 。

输出格式

对于每组数据,输出 YES 或者 NO,代表是否可以全部安全降落。

数据范围

  • 对于 30% 的数据,(N \leq 2) 。
  • 对于 100% 的数据,(1 \leq T \leq 10) ,(1 \leq N \leq 10) ,(0 \leq T_i,D_i,L_i \leq 10^5) 。

输入样例

2
3
0 100 10
10 10 10
0 2 20
3
0 10 20
10 10 20
20 10 20

输出样例

YES
NO

样例解释

对于第一组数据,可以安排第 3 架飞机于 0 时刻开始降落,20 时刻完成降落。安排第 2 架飞机于 20 时刻开始降落,30 时刻完成降落。安排第 1 架飞机于 30 时刻开始降落,40 时刻完成降落。

对于第二组数据,无论如何安排,都会有飞机不能及时降落。

代码

//n架飞机
//第i个飞机t到达机场,还可以盘旋d个时间,降落需要l时间  ,最早可以t开始降落,最晚t+d
//一个飞机降落完,另一个飞机才可以降落
//第一行是t,代表t组数据
//n架飞机 ,t时刻到达,d时刻的盘旋,l降落时间
//因为必须等到前一个飞机降落完毕,后一个飞机才可以降落,所以我们设置一个变量为last保存下前一个飞机降落完成的时间
//if last位于t之前或者是t+d之间那么便可以完成降落
//更新last为 last+l,t+l中的最大值
//if 不满足last的条件直接返回false
//我们在这里创建一个结构体来保证数据的易读性,原有思想是对飞机进行一次排序,但是完全没有必要,因为这不具有参考的价值//这里为什么使用dfs是因为这里飞机最多有10架,dfs可以完成任务,不超时
//DFS的分类:指数型枚举(每一个方案有多个选择,就比如一个物品拿还是不拿),组合型枚举(不一定要所有的都枚举出来)
//,排列型枚举(从小到大的排序)如果我们这里一定要进行归类的话,那么这里应该是可以是排列行枚举#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cstring>
using namespace std;
typedef struct plane{int t,d,l;
}plane;//创建一个plane类型的数组,用来保存飞机的具体参数
plane p[12];
int n;//飞机的数量我们在这里设置为全局变量
bool st[12];//同时创建一个bool数组来确定飞机是否有完成降落bool dfs(int u,int last){if(u>n) return true;//递归首先要确定递归的出口,当u大于飞机的数量时,证明此时飞机已经完全被便利过了,没有任何问题for(int i=1;i<=n;i++){int t=p[i].t,d=p[i].d,l=p[i].l;if(!st[i]&&t+d>=last){st[i]=1;if(dfs(u+1,max(last,t)+l)) return true;st[i]=0;}}return false;
}int main(){int T;scanf("%d",&T);//输入数据组数的数量while(T--){memset(st,0,sizeof st);scanf("%d",&n);//输入飞机的数量for(int i=1;i<=n;i++){int a,b,c;scanf("%d %d %d",&a,&b,&c);p[i]={a,b,c};}if(dfs(1,0)) cout<<"YES"<<endl;//分别代表第一架飞机和上一家飞机的完成降落时间为0else cout<<"NO"<<endl;}return 0;
}

接龙数列问题

对于一个长度为 (K) 的整数数列:(A_1,A_2,\ldots,A_K) ,我们称之为接龙数列当且仅当 (A_i) 的首位数字恰好等于 (A_{i - 1}) 的末位数字 ((2\leq i\leq K))。

例如 (12,23,35,56,61,11) 是接龙数列;(12,23,34,56) 不是接龙数列,因为 (56) 的首位数字不等于 (34) 的末位数字。

所有长度为 (1) 的整数数列都是接龙数列。

现在给定一个长度为 (N) 的数列 (A_1,A_2,\ldots,A_N) ,请你计算最少从中删除多少个数,可以使剩下的序列是接龙序列?

输入格式

第一行包含一个整数 (N) 。

第二行包含 (N) 个整数 (A_1,A_2,\ldots,A_N) 。

输出格式

一个整数代表答案。

数据范围

  • 对于 20% 的数据,(1 \leq N \leq 20) 。
  • 对于 50% 的数据,(1 \leq N \leq 10000) 。
  • 对于 100% 的数据,(1 \leq N \leq 10^5) ,(1 \leq A_i \leq 10^9) 。所有 (A_i) 保证不包含前导 (0) 。

输入样例

5
11 121 22 12 2023

输出样例

1

样例解释

删除 (22) ,剩余 (11,121,12,2023) 是接龙数列。

代码

#include <iostream>
#include <cstdio>
using namespace std;
const int N=1e5+5;
//长度为k的整数数列,当ai的首位恰好等于ai-1的末尾时可以被叫做接龙数列
//长度为1的整数数列都是接龙序列
//给定一个长度为n的整数数列,计算最少从中删除多少个数,可以使剩下的序列使接龙序列
//也就是要求原整数数列的最大接龙子序列
//和最长上升子序列很相似
//在这里我们没有必要存上去整个数字,我们仅仅需要存上数字的首和尾,所以我们这里仅仅需要创建两个
//数组来进行存储
int dp[10],l[N],r[N];//dp[i]存储的是以i为了结尾的最长接龙序列的长度
//为了方便存储我们这里采用string字符串,到时候直接读取首s[0]和尾部s[s.size()-1]就行
string str;
//我们要求最长的接龙序列的数量,每一步和上一部有关系,所以我们这里采用dp动态规划的方法
//由于我们这里的数据范围是1e5,所以双重循环情况下一定会超时
//优化方法:我们没有必要对每一个i去便利所有的j去判断是不是相等,我们只需要用dp[r[i]]=max(dp[r[i]],dp[l[i]]+1)int main(){int n;scanf("%d",&n);for(int i=0;i<n;i++){cin>>str;l[i]=str[0]-'0';r[i]=str[str.size()-1]-'0';}//完成数组的赋值int res=-1;for(int i=0;i<n;i++){//i代表的是右边的部分// dp[i]=1;//他自己就是一个接龙序列// for(int j=0;j<i;j++){//j代表的是左边的部分//     if(r[j]==l[i]) dp[i]=max(dp[i],dp[j]+1);// }// res=max(res,dp[i]);dp[r[i]]=max(dp[r[i]],dp[l[i]]+1);res=max(dp[r[i]],res);}res=n-res;cout<<res;return 0;
}

字符串的新简写方法计数问题

程序猿圈子里正在流行一种很新的简写方法:

对于一个字符串,只保留首尾字符,将首尾字符之间的所有字符用这部分的长度代替。

例如 internationalization 简写成 i18nKubernetes 简写成 K8sLanqiao 简写成 L5o 等。

在本题中,我们规定长度大于等于 (K) 的字符串都可以采用这种简写方法(长度小于 (K) 的字符串不配使用这种简写)。

给定一个字符串 (S) 和两个字符 (c_1) 和 (c_2) ,请你计算 (S) 有多少个以 (c_1) 开头 (c_2) 结尾的子串可以采用这种简写?

输入格式

第一行包含一个整数 (K) 。

第二行包含一个字符串 (S) 和两个字符 (c_1) 和 (c_2) 。

输出格式

一个整数代表答案。

数据范围

  • 对于 20% 的数据,(2 \leq K \leq |S| \leq 10000) 。
  • 对于 100% 的数据,(2 \leq K \leq |S| \leq 5 \times 10^5) 。(S) 只包含小写字母。(c_1) 和 (c_2) 都是小写字母。
    (|S|) 代表字符串 (S) 的长度。

输入样例

4
abababdb a b

输出样例

6

样例解释

符合条件的子串如下所示,中括号内是该子串

[abab]abdb
[ababab]db
[abababdb]
ab[abab]db
ab[ababdb]
abab[abdb]

代码

//两个判断条件:串的长度大于k;串以a开头,以b结尾
//暴力:双重循环,1e11必超时//我们这里采用一种类似的方法和之前的统计日期很相似,就是记录2 0 2 3遇到的分别数字的数量,遇到第一次2,进行++,如果遇到0,就加上第一次
//遇到2的数目....//我们这里采用后缀和的方式,我们从最后面开始进行遍历//相对于更加耗时的双重循环,我们可以使用动态数组来进行维护#include <iostream>
#include <cstdio>using namespace std;int k;//代表长度
string str;//代表字符串
char a,b;//代表字符
long long cnt,res;int main(){cin>>k>>str>>a>>b;int len=str.size();for(int i=len-k,j=len-1;i>=0;i--,j--){if(str[j]==b) cnt++;if(str[i]==a) res+=cnt;}cout<<res;return 0;
}

相关文章:

蓝桥杯小白打卡第七天(第十四届真题)

小蓝的金属冶炼转换率问题 小蓝有一个神奇的炉子用于将普通金属 (O) 冶炼成为一种特殊金属 (X) 。 这个炉子有一个称作转换率的属性 (V) &#xff0c;(V) 是一个正整数&#xff0c;这意味着消耗 (V) 个普通金属 (O) 恰好可以冶炼出一个特殊金属 (X) &#xff0c;当普通金属 (…...

excel经验

Q:我现在有一个excel&#xff0c;有一列数据&#xff0c;大概两千多行。如何在这一列中 筛选出具有关键字的内容&#xff0c;并输出到另外一列中。 A: 假设数据在A列&#xff08;A1开始&#xff09;&#xff0c;关键字为“ABC”在相邻空白列&#xff08;如B1&#xff09;输入公…...

【Pandas】pandas DataFrame astype

Pandas2.2 DataFrame Conversion 方法描述DataFrame.astype(dtype[, copy, errors])用于将 DataFrame 中的数据转换为指定的数据类型 pandas.DataFrame.astype pandas.DataFrame.astype 是一个方法&#xff0c;用于将 DataFrame 中的数据转换为指定的数据类型。这个方法非常…...

【Netty4核心原理④】【简单实现 Tomcat 和 RPC框架功能】

文章目录 一、前言二、 基于 Netty 实现 Tomcat1. 基于传统 IO 重构 Tomcat1.1 创建 MyRequest 和 MyReponse 对象1.2 构建一个基础的 Servlet1.3 创建用户业务代码1.4 完成web.properties 配置1.5 创建 Tomcat 启动类 2. 基于 Netty 重构 Tomcat2.1 创建 NettyRequest和 Netty…...

4.6学习总结

包装类 包装类&#xff1a;基本数据类型对应的引用数据类型 JDK5以后新增了自动装箱&#xff0c;自动拆箱 以后获取包装类方法&#xff0c;不需要new&#xff0c;直接调用方法&#xff0c;直接赋值即可 //1.把整数转成二进制&#xff0c;十六进制 String str1 Integer.toBin…...

MySQL学习笔记五

第七章数据过滤 7.1组合WHERE子句 7.1.1AND操作符 输入&#xff1a; SELECT first_name, last_name, salary FROM employees WHERE salary < 4800 AND department_id 60; 输出&#xff1a; 说明&#xff1a;MySQL允许使用多个WHERE子句&#xff0c;可以以AND子句或OR…...

成为社交场的导演而非演员

一、情绪的本质&#xff1a;社交信号而非自我牢笼 进化功能&#xff1a;情绪是人类进化出的原始社交工具。愤怒触发群体保护机制&#xff0c;悲伤唤起同情支持&#xff0c;喜悦巩固联盟关系。它们如同可见光谱&#xff0c;快速传递生存需求信号。双刃剑效应&#xff1a;情绪的…...

怎么使用vue3实现一个优雅的不定高虚拟列表

前言 很多同学将虚拟列表当做亮点写在简历上面&#xff0c;但是却不知道如何手写&#xff0c;那么这个就不是加分项而是减分项了。实际项目中更多的是不定高虚拟列表&#xff0c;这篇文章来教你不定高如何实现。 什么是不定高虚拟列表 不定高的意思很简单&#xff0c;就是不…...

LemonSqueezy: 1靶场渗透

LemonSqueezy: 1 来自 <LemonSqueezy: 1 ~ VulnHub> 1&#xff0c;将两台虚拟机网络连接都改为NAT模式 2&#xff0c;攻击机上做namp局域网扫描发现靶机 nmap -sn 192.168.23.0/24 那么攻击机IP为192.168.23.182&#xff0c;靶场IP192.168.23.225 3&#xff0c;对靶机进…...

2025 年山东保安员职业资格考试要点梳理​

山东作为人口大省&#xff0c;保安市场规模庞大。2025 年考试报考条件常规。报名通过山东省各市公安机关指定的培训机构或政务服务窗口&#xff0c;提交资料与其他地区类似。​ 理论考试注重对山东地域文化特色相关安保知识的考查&#xff0c;如在孔庙等文化圣地安保中&#x…...

ARM处理器内核全解析:从Cortex到Neoverse的架构与区别

ARM处理器内核全解析&#xff1a;从Cortex到Neoverse的架构与区别 ARM作为全球领先的处理器架构设计公司&#xff0c;其内核产品线覆盖了从高性能计算到低功耗嵌入式应用的广泛领域。本文将全面解析ARM处理器的内核分类、架构特点、性能差异以及应用场景&#xff0c;帮助读者深…...

网络缓冲区

网络缓冲区分为内核缓冲区和用户态网络缓冲区 我们重点要实现用户态网络缓冲区 1.设计用户态网络缓冲区的原因 ①.生产者和消费者的速度不匹配问题&#xff0c; 需要缓存数据。 ②.粘包处理问题&#xff0c; 不能确保一次系统调用读取或写入完整数据包。 2.代码实现(cha…...

数据仓库的核心架构与关键技术(数据仓库系列二)

目录 一、引言 二、数据仓库的核心架构 三、数据仓库的关键技术 1 数据集成与治理 2 查询优化与性能提升 3 数据共享服务 BI&#xff1a;以Tableau为例 SQL2API&#xff1a;以麦聪QuickAPI为例 4 实时数据处理 四、技术的协同作用 五、总结与展望 六、预告 一、引言…...

基于PyQt5与OpenCV的图像处理系统设计与实现

1. 系统概述 本系统是一个集成了多种经典图像处理算法的图形用户界面(GUI)应用程序,采用Python语言开发,基于PyQt5框架构建用户界面,利用OpenCV库实现核心图像处理功能。 系统支持11种图像处理操作,每种操作都提供参数实时调节功能,并具备原始图像与处理后图像的双视图对…...

如何根据设计稿进行移动端适配:全面详解

如何根据设计稿进行移动端适配&#xff1a;全面详解 文章目录 如何根据设计稿进行移动端适配&#xff1a;全面详解1. **理解设计稿**1.1 设计稿的尺寸1.2 设计稿的单位 2. **移动端适配的核心技术**2.1 使用 viewport 元标签2.1.1 代码示例2.1.2 参数说明 2.2 使用相对单位2.2.…...

什么是大型语言模型(LLM)?哪个大模型更好用?

什么是 LLM&#xff1f; ChatGPT 是一种大型语言模型 (LLM)&#xff0c;您可能对此并不陌生。它以非凡的能力而闻名&#xff0c;已证明能够出色地完成各种任务&#xff0c;例如通过考试、生成产品内容、解决问题&#xff0c;甚至在最少的输入提示下编写程序。 他们的实力现已…...

集合学习内容总结

集合简介 1、Scala 的集合有三大类&#xff1a;序列 Seq、集Set、映射 Map&#xff0c;所有的集合都扩展自 Iterable 特质。 2、对于几乎所有的集合类&#xff0c;Scala 都同时提供了可变和不可变的版本&#xff0c;分别位于以下两个包 不可变集合&#xff1a;scala.collect…...

使用typedef和不使用的区别

使用 typedef 定义的函数指针类型 typedef sensor_drv_params_t* (*load_sensor_drv_func)(); 不使用 typedef 的函数指针声明 sensor_drv_params_t* (*load_sensor_drv_func)(); 这两者看似相似&#xff0c;但在语义和用途上有显著区别。下面将详细解释这两种声明的区别、各…...

基于线性回归模型的汽车燃油效率预测

基于线性回归模型的汽车燃油效率预测 1.作者介绍2.线性回归介绍2.1 线性回归简介2.2 线性回归应用场景 3.基于线性回归模型的汽车燃油效率预测实验3.1 Auto MPG Data Set数据集3.2代码调试3.3完整代码3.4结果展示 4.问题分析 基于线性回归模型的汽车燃油效率预测 1.作者介绍 郝…...

Playwright之自定义浏览器目录访问出错:BrowserType.launch: Executable doesn‘t exist

Playwright之自定义浏览器目录访问出错&#xff1a;BrowserType.launch: Executable doesn’t exist 问题描述&#xff1a; 在使用playwright进行浏览器自动化的时候&#xff0c;配置了自定义的浏览器目录&#xff0c;当按照自定义的浏览器目录启动浏览器进行操作时&#xff0c…...

如何拿到iframe中嵌入的游戏数据

在 iframe 中嵌入的游戏数据是否能被获取&#xff0c;取决于以下几个关键因素&#xff1a; 1. 同源策略 浏览器的同源策略是核心限制。如果父页面和 iframe 中的内容同源&#xff08;即协议、域名和端口号完全相同&#xff09;&#xff0c;那么可以直接通过 JavaScript 访问 …...

优选算法第七讲:分治

优选算法第七讲&#xff1a;分治 1.分治_快排1.1颜色分类1.2排序数组1.3数组中第k个最大元素1.4库存管理II 2.分治_归并2.1排序数组2.2交易逆序对的总数2.3计算右侧小于当前元素的个数2.4翻转对 1.分治_快排 1.1颜色分类 1.2排序数组 1.3数组中第k个最大元素 1.4库存管理II 2.…...

OpenBMC:BmcWeb 处理http请求4 处理路由对象

OpenBMC:BmcWeb 处理http请求2 查找路由对象-CSDN博客 Router::handle通过findRoute获取了FindRouteResponse对象foundRoute void handle(const std::shared_ptr<Request>& req,const std::shared_ptr<bmcweb::AsyncResp>& asyncResp){FindRouteResponse …...

直流电能表计量解决方案适用于光伏储能充电桩基站等场景

多场景解决方案&#xff0c;准确测量 01 市场规模与增长动力 全球直流表市场预测&#xff1a; 2025年市场规模14亿美元&#xff0c;CAGR超15%。 驱动因素&#xff1a;充电桩、光伏/储能、基站、直流配电 市场增长引擎分析&#xff1a; 充电桩随新能源车迅猛增长&#xff…...

x-cmd install | Slumber - 告别繁琐,拥抱高效的终端 HTTP 客户端

目录 核心优势&#xff0c;一览无遗安装应用场景&#xff0c;无限可能示例告别 GUI&#xff0c;拥抱终端 还在为调试 API 接口&#xff0c;发送 HTTP 请求而苦恼吗&#xff1f;还在各种 GUI 工具之间切换&#xff0c;只为了发送一个简单的请求吗&#xff1f;现在&#xff0c;有…...

git修改已经push的commit的message

1.修改信息 2.修改message 3.强推...

STM32 基础2

STM32中断响应过程 1、中断源发出中断请求。 2、判断处理器是否允许中断&#xff0c;以及该中断源是否被屏蔽。 3、中断优先级排队。 4、处理器暂停当前程序&#xff0c;保护断点地址和处理器的当前状态&#xff0c;根据中断类型号&#xff0c;查找中断向量表&#xff0c;转到…...

【STL 之速通pair vector list stack queue set map 】

考list 的比较少 --双端的啦 pair 想下&#xff0c;程序是什么样的. 我是我们要带着自己的思考去学习DevangLic.. #include <iostream> #include <utility> #include <string>using namespace std;int main() {// 第一部分&#xff1a;创建并输出两个 pair …...

深度学习篇---LSTM+Attention模型

文章目录 前言1. LSTM深入原理剖析1.1 LSTM 架构的进化理解遗忘门简介数学表达式实际作用 输入门简介数学表达式后选候选值实际作用 输出门简介数学表达式最终输出实际作用 1.2 Attention 机制的动态特性内容感知位置无关可解释性数学本质 1.3 LSTM与Attention的协同效应组合优…...

React 多个 HOC 嵌套太深,会带来哪些隐患?

在 React 中&#xff0c;使用多个 高阶组件&#xff08;HOC&#xff0c;Higher-Order Component&#xff09; 可能会导致组件层级变深&#xff0c;这可能会带来以下几个影响&#xff1a; 一、带来的影响 1、调试困难 由于组件被多个 HOC 包裹&#xff0c;React 开发者工具&am…...

企业工厂生产线马达保护装置 功能参数介绍

安科瑞刘鸿鹏 摘要 工业生产中&#xff0c;电压暂降&#xff08;晃电&#xff09;是导致电动机停机、生产中断的主要原因之一&#xff0c;给企业带来巨大的经济损失。本文以安科瑞晃电再起动控制器为例&#xff0c;探讨抗晃电保护器在生产型企业工厂中的应用&#xff0c;分析…...

Redis 的五种数据类型面试回答

这里简单介绍一下面试回答、我之前有详细的去学习、但是一直都觉得太多内容了、太深入了 然后面试的时候不知道从哪里讲起、于是我写了这篇CSDN帮助大家面试回答、具体的深入解析下次再说 面试官你好 我来介绍一下Redis的五种基本数据类型 有String List Set ZSet Map 五种基…...

多线程代码案例(定时器) - 3

定时器&#xff0c;是我们日常开发所常用的组件工具&#xff0c;类似于闹钟&#xff0c;设定一个时间&#xff0c;当时间到了之后&#xff0c;定时器可以自动的去执行某个逻辑 目录 Timer 的基本使用 实现一个 Timer 通过这个类&#xff0c;来描述一个任务 通过这个类&…...

基于大模型的GCSE预测与治疗优化系统技术方案

目录 技术方案文档:基于大模型的GCSE预测与治疗优化系统1. 数据预处理模块功能:整合多模态数据(EEG、MRI、临床指标等),标准化并生成训练集。伪代码流程图2. 大模型架构(Transformer-GNN混合模型)功能:联合建模时序信号(EEG)与空间结构(脑网络)。伪代码流程图3. 术…...

IntelliJ IDEA 中 Continue 插件使用 DeepSeek-R1 模型指南

IntelliJ IDEA 中 Continue 插件使用 DeepSeek-R1 模型指南 Continue 是一款开源的 AI 编码助手插件&#xff0c;支持 IntelliJ IDEA 等 JetBrains 系列 IDE。它可以通过连接多种语言模型&#xff08;如 DeepSeek-R1&#xff09;提供实时代码生成、问题解答和单元测试生成等功…...

Valgrind——内存调试和性能分析工具

文章目录 一、Valgrind 介绍二、Valgrind 功能和使用1. 主要功能2. 基本用法2.1 常用选项2.2 内存泄漏检测2.3 详细报告2.4 性能分析2.5 多线程错误检测 三、在 Ubuntu 上安装 Valgrind四、示例1. 检测内存泄漏2. 使用未初始化的内存3. 内存读写越界4. 综合错误 五、工具集1. M…...

京东API智能风控引擎:基于行为分析识别恶意爬虫与异常调用

京东 API 智能风控引擎基于行为分析识别恶意爬虫与异常调用&#xff0c;主要通过以下几种方式实现&#xff1a; 行为特征分析 请求频率&#xff1a;正常用户对 API 的调用频率相对稳定&#xff0c;受到网络延迟、操作速度等因素限制。若发现某个 IP 地址或用户在短时间内对同一…...

Swift 解 LeetCode 250:搞懂同值子树,用递归写出权限系统检查器

文章目录 前言问题描述简单说&#xff1a;痛点分析&#xff1a;到底难在哪&#xff1f;1. 子树的概念搞不清楚2. 要不要“递归”&#xff1f;递归从哪开始&#xff1f;3. 怎么“边遍历边判断”&#xff1f;这套路不熟 后序遍历 全局计数器遍历过程解释一下&#xff1a;和实际场…...

Nginx搭建API网关服务教程-系统架构优化 API统一管理

超实用&#xff01;用Nginx搭建API网关服务&#xff0c;让你的系统架构更稳更强大&#xff01;&#x1f680; 亲们&#xff0c;今天来给大家种草一个超级实用的API网关搭建方案啦&#xff01;&#x1f440; 在如今的Web系统架构中&#xff0c;一个稳定、高性能、可扩展的API网…...

SQL2API是什么?SQL2API与BI为何对数据仓库至关重要?

目录 一、SQL2API是什么&#xff1f; 二、SQL2API的历史演变&#xff1a;从数据共享到服务化革命 1990年代&#xff1a;萌芽于数据仓库的数据共享需求 2010年代初&#xff1a;数据中台推动服务化浪潮 2022年左右&#xff1a;DaaS平台的兴起 2025年代&#xff1a;麦聪定义…...

CentOS 7无法上网问题解决

CentOS 7无法上网问题解决 问题 配置了桥接模式以后&#xff0c;能够ping通本地IP但是无法ping通www.baidu.com 这里的前提是VWare上已经对虚拟机桥接模式网卡做了正确的选择&#xff0c;比如我现在选择的就是当前能够上外网的网卡&#xff1a; 问题根因 DNS未正确配置。…...

优化 Web 性能:使用 WebP 图片(Uses WebP Images)

在 Web 开发中&#xff0c;图片资源的优化是提升页面加载速度和用户体验的关键。Google 的 Lighthouse 工具在性能审计中特别推荐“使用 WebP 图片”&#xff08;Uses WebP Images&#xff09;&#xff0c;因为 WebP 格式在保持视觉质量的同时显著减少文件大小。本文将基于 Chr…...

SQL121 创建索引

-- 普通索引 CREATE INDEX idx_duration ON examination_info(duration);-- 唯一索引 CREATE UNIQUE INDEX uniq_idx_exam_id ON examination_info(exam_id);-- 全文索引 CREATE FULLTEXT INDEX full_idx_tag ON examination_info(tag);描述 现有一张试卷信息表examination_in…...

Leetcode - 周赛443

目录 一、3502. 到达每个位置的最小费用二、3503. 子字符串连接后的最长回文串 I三、3504. 子字符串连接后的最长回文串 II四、3505. 使 K 个子数组内元素相等的最少操作数 一、3502. 到达每个位置的最小费用 题目链接 本题是一道脑筋急转弯&#xff0c;实际就是计算前缀最小…...

dolphinscheduler单机部署链接oracle

部署成功请给小编一个赞或者收藏激励小编 1、安装准备 JDK版本:1.8或者1.8oracle版本&#xff1a;19Coracle驱动版本&#xff1a;8 2、安装jdk 下载地址&#xff1a;https://www.oracle.com/java/technologies/downloads/#java8 下载后上传到/tmp目录下。 然后执行下面命…...

Three.js 系列专题 5:加载外部模型

内容概述 Three.js 支持加载多种 3D 文件格式(如 GLTF、OBJ、FBX),这让开发者可以直接使用专业建模软件(如 Blender、Maya)创建的复杂模型。本专题将重点介绍 GLTF 格式的加载,并调整模型的位置和材质。 学习目标 理解常见 3D 文件格式及其特点。掌握使用 GLTFLoader 加…...

【C++算法】50.分治_归并_翻转对

文章目录 题目链接&#xff1a;题目描述&#xff1a;解法C 算法代码&#xff1a;图解 题目链接&#xff1a; 493. 翻转对 题目描述&#xff1a; 解法 分治 策略一&#xff1a;计算当前元素cur1后面&#xff0c;有多少元素的两倍比我cur1小&#xff08;降序&#xff09; 利用单…...

观察者模式详解实战

观察者模式深度解析与实战案例 一、传统观察者模式痛点分析 强制接收所有通知&#xff1a;观察者被迫处理无关事件 事件信息不透明&#xff1a;状态变更缺乏上下文信息 类型安全缺失&#xff1a;需要手动进行类型判断和转换 扩展成本高&#xff1a;新增事件类型需要修改接口 …...

Light RPC:一款轻量高效的Java RPC框架实践指南

Light RPC&#xff1a;一款轻量高效的Java RPC框架实践指南 一、框架简介二、快速入门1. 环境准备2. 服务端配置2.1 添加依赖2.2 YAML配置2.3 接口与实现 3. 客户端配置3.1 添加依赖3.2 YAML配置3.3 客户端调用 三、核心设计解析四、适用场景与优势对比五、总结 一、框架简介 …...

国内MCP资源网站有哪些?MCP工具上哪找?

在人工智能领域&#xff0c;MCP&#xff08;模型上下文协议&#xff09;正逐渐成为连接 AI 模型与外部世界的重要桥梁。而AIbase &#xff08;https://www.aibase.com/zh/repos/topic/mcp&#xff09;正是探索 MCP 生态的绝佳平台&#xff0c;它为开发者和研究者提供了一个集中…...