350. 两个数组的交集 II
两个数组的交集 II 给定两个数组，编写一个函数来计算它们的交集。 示例 1: 输入: nums1 = [1,2,2,1], nums2 = [2,2]
输出: [2,2]
示例 2: 输入: nums1 = [4,9,5], nums2 = [9,4,9,8,4]
输出: [4,9]
思路+代码+注释： public int[] intersect(int[] nums1, int[] nums2) {
List<Integer> res=new ArrayList<>(
移动端车牌识别的运用与未来
前言：随着汽车逐渐形成人们出行的必备首选交通工具，汽车的数量和种类的增多，汽车后市场商家的成本和压力越来越大，而随着人工智能的出现，移动端车牌识别技术给我们商家调货、和汽车零配件管理提供到很大的帮助。那么移动端车牌识别技术的运用越来越广，那么移动端车牌识别技术有什么特点，能够给我们汽车后市场商家提供到帮助呢？移动端车牌识别的特点：准确、快速、方便。1、识别速度快，只需0.5S；2、识别率高，识别率
977. 有序数组的平方
有序数组的平方 给定一个按非递减顺序排序的整数数组 A，返回每个数字的平方组成的新数组，要求也按非递减顺序排序。 示例 1： 输入：[-4,-1,0,3,10]
输出：[0,1,9,16,100]
思路+代码+注释： public int[] sortedSquares(int[] A) {
/*
思路：使用优先级队列存储数据的平方，按照数据的平方进行建堆，时间复杂度为O(nlogn)
然后弹出所有堆顶元素，时间复杂度为O(nlogn)，所以总
973. 最接近原点的 K 个点
最接近原点的 K 个点 我们有一个由平面上的点组成的列表 points。需要从中找出 K 个距离原点 (0, 0) 最近的点。 （这里，平面上两点之间的距离是欧几里德距离。） 你可以按任何顺序返回答案。除了点坐标的顺序之外，答案确保是唯一的。 示例 1： 输入：points = [[1,3],[-2,2]], K = 1
输出：[[-2,2]]
解释：
(1, 3) 和原点之间的距离为 sqrt(10)，
(-2, 2) 和原点之间的距离为 sqrt(8)，
由于 sqrt(8) < sqr
99. 恢复二叉搜索树
恢复二叉搜索树 二叉搜索树中的两个节点被错误地交换。 请在不改变其结构的情况下，恢复这棵树。 示例 1: 输入: [1,3,null,null,2]
1
/
3
\
2
输出: [3,1,null,null,2]
3
/
1
\
2
思路+代码+注释： public void recoverTree(TreeNode root) {
/*
思路：
中序遍历：左根右
中序遍历树中的
166. 分数到小数
分数到小数 给定两个整数，分别表示分数的分子 numerator 和分母 denominator，以字符串形式返回小数。 如果小数部分为循环小数，则将循环的部分括在括号内。 示例 1: 输入: numerator = 1, denominator = 2
输出: "0.5"
思路+代码+注释： public String fractionToDecimal(int numerator, int denominator) {
/*
思路：首先求两
116. 填充每个节点的下一个右侧节点指针
填充每个节点的下一个右侧节点指针 示例： 输入：{"$id":"1","left":{"$id":"2","left":{"$id":"3","left":null,"next":null,"right":null,"val":4},"next":null,"right":{"$id":"4","left":null,"next":null,"right":null,"val":5},"val":2},"next":null,"right":{"$id":"5","left":{"$id":"
117. 填充每个节点的下一个右侧节点指针 II
填充每个节点的下一个右侧节点指针 II 给定一个二叉树 struct Node {
int val;
Node *left;
Node *right;
Node *next;
}
填充它的每个 next 指针，让这个指针指向其下一个右侧节点。如果找不到下一个右侧节点，则将 next 指针设置为 NULL。 初始状态下，所有 next 指针都被设置为 NULL。 示例： 输入：{"$id":"1","left":{"$id":"2","left":{"$id":"3","lef
Python爬取12306车次信息
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/weixin_44613063/article/details/86616075 代码采用python3编写，本来用PyQt5做了一个方便的查询界面，不过这篇文章主要来介绍爬取功能，就不把Qt代码贴出来了，可以先看一下效果。运行后只需输入起始站、终点站和日期就可以看到如下效果，和火车站的显示屏有点相似。 查询车次的脚本还是比较简单的，只是访问一下车次信息而已，不需要用到Cookie和Session
Python爬虫之Selenium库的使用
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/weixin_44613063/article/details/86758576 Selenium是一个自动化测试工具，对各种浏览器都能很好地支持，包括Chrome、Firefox这些主流浏览器。使用它就可以模拟浏览器进行各种各样的操作，包括爬取一些网页内容。当你看到浏览器自己运行并且在网页上翻页或者跳转的时候，应该会觉得很有趣的。 Selenium 2，又名 WebDriver，它的主要新功能是
Python爬虫之Urllib库的使用
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/weixin_44613063/article/details/86905577 一直以来，对urllib库的使用次数很少，初学时便是用的requests库。相比较而言，requests库功能更加强大而且使用起来也很简单，非常适合初学者学习。那么有人可能会问为什么还要了解urllib库呢？因为这是Python内置的HTTP请求模块，可以加深自己对爬虫和其它库的认知和理解，并且运行速度也比较快。当然
Python爬虫之Requests库的使用
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/weixin_44613063/article/details/86938943 初学爬虫时用的就是requests库，毕竟用起来非常简单方便，而且功能很强大，使用的范围也很广，非常适合初学者学习。对于常见的许多网站，都可以很轻松地爬取，而且也便于对更深层次的学习打好基础。 准备工作 第三方库，采用pip可以很方便地安装： pip install requests
初步使用 requests的使
Python备份CSDN完整博客
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/weixin_44613063/article/details/87093504 在CSDN论坛发现了一个求助帖，帮忙修改一个备份CSDN博客的Python代码，应该是运行不了的代码。因为是很久以前的代码，而且是用python2写的，所以我并没有尝试运行就直接用Python3来进行改写。当然真正引发我兴趣的，是代码用了一个我以前没有见过的 chilkat 库，可以说有海量的功能，但网上对于它的描述
Python3的编码问题（笔记）
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/weixin_44613063/article/details/87126006 对Python3的编码问题一直不太在意，毕竟很少用python操作文件和各种文档，这不最近写脚本的时候就遇到了问题，简单来讲就是将 txt 文件的内容提取出来后与 html 标签拼接成字符串，再写进 html 文件成为完整的标签内容，本来是一个很简单的操作。 而问题就出在中文编码上，不管是提取出来的，还是在代码中写的
Python数据分析豆瓣电影Top250
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/weixin_44613063/article/details/87646619 初学数据分析，这次就来分析一下电影信息。豆瓣电影的实战项目网上文章也不少，不过还是要自己操作一下才能理解得更深刻一点，也顺便了解一下这些电影的特点。 项目涉及的是一个特殊的电影排行榜，能上榜的想必都是非常受欢迎的电影，毕竟豆瓣上的评分还有热度都是很有参考性的。所以在这里对这个排行榜的排列标准探索一下，当然也只是粗略地
Pandas的排序、排名方法
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/weixin_44613063/article/details/87737387 Pandas 是一个灵活而强大的Python数据分析 / 操作库，提供快速、灵活和富有表现力的数据结构，旨在使“关系”或“标记”数据的使用既简单又直观，功能十分强大。 本文旨在讲解一下排序、排名的函数，毕竟内容还是太多了，不是一篇文章可以讲解完全的。这里挑选一部分，可以写得更清楚一点，当然这些内容也是经常用到的。 所
Pandas的计数方法
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/weixin_44613063/article/details/87927611 value_counts() 是一种查看表格某列中有多少个不同值的快捷方法，并计算每个不同值有在该列中有多少重复值。 本来是 Series 拥有的方法，统计所有非零元素的个数，默认以降序的方式输出Series，一般在 DataFrame 中使用时，需要指定对哪一列或行使用。 在Series类型中： 只有一条数据，不需
Matplotlib绘制图表
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/weixin_44613063/article/details/88062350 Matplotlib 库功能十分强大，内容也非常多，本篇简单介绍一下各种常用图表的绘制。 Matplotlib是一个Python 2D绘图库，可以生成各种硬拷贝格式和跨平台交互式环境的出版物质量数据。Matplotlib可用于Python脚本，Python和IPython shell，Jupyter笔记本，Web应用
尺取 POJ - 2100
版权声明：博客作者为blue bear，严禁他人在未经作者同意下进行商用转载 https://blog.csdn.net/weixin_44354699/article/details/87726821 尺取 POJ - 2100 题目链接: 题面 题意 代码 题目链接: [https://vjudge.net/contest/279018#problem/B ] [http://poj.org/problem?id=2100] 题面 King George has recently deci
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