逃学的小孩

NOI2003逃学的小孩 题目大意: 一棵无根树上有三个点A、B、C,求 \(AB+BC\) (要求AB<AC)的最大值。 某篇提解说:由于这是一棵树,它满足非常可爱的性质,就是如果找一个点出去两条路径使它们的合最大,那么一条是直径时一定会存在一种最大的方案。 另一篇题解说:首先找出一条直径,然后枚举除端点外的点C,使得 \(MIN(AC,BC)\) 最大, Ans=树的直径+MIN(AC,BC)+MIN(AC,BC) 反正思路都是 树的直径 $ ( A->B )+ min(C->A,C->B
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进程,线程,协程区别

1. 进程是资源分配的单位 2. 线程是操作系统调度的单位 3. 进程切换需要的资源很最大,效率很低 4. 线程切换需要的资源一般,效率一般 5. 协程切换任务资源很小,效率高 6. 多进程、多线程根据cpu核数不一样可能是并行的 也可能是并发的。协程的本质就是使用当前进程 在不同的函数代码中切换执行,可以理解为并行。 协程是一个用户层面的概念,不同协程的模型 实现可能是单线程 也可能是多线程。
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【费用流】【网络流24题】【P4013】 数字梯形问题

Description 给定一个由 \(n\) 行数字组成的数字梯形如下图所示。 梯形的第一行有 \(m\) 个数字。从梯形的顶部的 \(m\) 个数字开始,在每个数字处可以沿左下或右下方向移动,形成一条从梯形的顶至底的路径。 分别遵守以下规则: 从梯形的顶至底的 \(m\) 条路径互不相交; 从梯形的顶至底的 \(m\) 条路径仅在数字结点处相交; 从梯形的顶至底的 \(m\) 条路径允许在数字结点相交或边相交。 Limitation \(1~\leq~n,~m~\leq~20\) Solu
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SpringBoot 使用 MyBatis 分页插件 PageHelper 进行分页查询

前言:本文档使用的是 SpringBoot,如果是 Spring 还需要在 MyBatis 配置 xml 中配置拦截器,并且 PageHelper 是针对 MyBatis 的,MyBatis 的集成不在本文档中叙述,请先集成 MyBatis。 一、引入PageHelper分页插件 引入的方式有两种,可以是导入Jar包,也可以使用 Maven 来构建,本文档将使用 Maven 来构建项目,如果你希望使用导入Jar包的方式进行集成,请从下面的链接下载Jar包: https://oss.sonaty
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Java程序第一次作业

public class yjj { public static void main(String[] args) { System.out.println("Hello Java"); } } 不要轻易在简历上写我热爱编程,我热爱学习 读后感 说实话,接触到编程真的是一个意外,我自己想去大学是师范专业方面的,因为我想当一名老师,但高考时的发挥让我没得选,便来到了湘信院,选择了软件工程这个专业,抱着既来之则安之的心态,我的大学生活在湘信院开始了。之所
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“支撑双十一912亿的背后,阿里云的技术牛到什么地步?” 随笔

“支撑双十一912亿的背后,阿里云的技术牛到什么地步?” 随笔 天猫双十一每一年都在大幅打破去年的记录,这对阿里云的硬件要求也越来越高,那么为什么每年春运抢票总是网页,app没有反应,而双十一却能保证如此的正常运作。 异地多活 多活指的多活体,也就是说多个服务器(通常是数据中心里的集群)同时运行支撑业务运行,打个比方就是多个人同时完成一个大项目。 一是保证高可靠性——简单说不会说一个数据中心挂了,整个网站业务就停了,或者在主备(冷)模式下,主数据中心关了,最新数据没同步,普通的历史数据备份也就
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201671010417 金振兴 词频统计软件项目报告

1.需求分析 按照《构建之法》第2章中2.3所述PSP流程,使用JAVA编程语言,独立完成一个英文文本词频统计的软件开发。 .程序可读入任意英文文本文件,该文件中英文词数大于等于1个。 .程序需要很壮健,能读取容纳英文原版《哈利波特》10万词以上的文章。 .指定单词词频统计功能:用户可输入从该文本中想要查找词频的一个或任意多个英文单词,运行程序的统计功能可显示对应单词在文本中出现的次数和柱状图。 .高频词统计功能:用户从键盘输入高频词输出的个数k,运行程序统计功能,可按文本中词频数降序显示前k
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破解第二课 JMP法

首先,我用录屏大师自制了一个视频,给视频加上密码。任意输入,看到报错信息“密码不对,请重新输入” 第一步 反汇编窗口右键点击“中文搜索引擎”---“智能搜索”,搜索引擎界面再次搜索“不对”,结果如下: 双击“密码不对”,返回到反汇编窗口,F9运行一下程序,弹出输入密码窗口,任意输入,然后观察跳转情况。 可以看到:“密码不对”字符上面几行,有一个JE的跳转没有成功。再往下观察,发现该跳转的结束点,越过了“密码不对”和“密码不对,请重新输入”两个报错点。(代码较长不方便截图) 所以这个JE跳转很有
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git 入门教程之分支总览

分支就是一条独立的时间线,既有分支,必有主干,正如一棵树谈到树枝,必有树干一样的道理.我们先前对git 的全部操作默认都是在主干上进行的,这个主干也是一种特殊的分支,名为 master 分支. 无论是穿越历史还是撤销更改,我们都或多或少接触过时间线,git 管理的版本串在一起就组成了这个时间线,其中master 分支是当前分支,HEAD 指向master ,因此HEAD 相当于指向了最新的版本. 基于分支上的操作,每一次 commit 都会提交一个新版本,并且新的 commit 指向原来的 c
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散列·完美散列

目录 完美散列 一、介绍 二、定义 完美散列 一、介绍 在部分散列表(分离链接,开放定址https://www.cnblogs.com/dhcao/p/10534728.html)中,当装填因子\(\lambda\)合理,散列函数合适的情况下,期望的插入、删除、和查找的平均时间都是\(O(1)\),即在没有冲突的情况下计算散列所需要的时间。 但是在最坏情况(冲突)下,查找的最坏情形是多少? 我们期望最坏的情况下,查找的时间函数也是\(O(1)\) — 完美散列 二、定义 简单起见:我们首先定义
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phpstorm利用database连接mysql数据库

首先声明一点,database只能连接一个已存在的数据库,不能创建数据库 连接一个已存在的数据库步骤: 1,找到database:连续点击俩次shift,输入database就能找到了 2,点击绿色的加号,选择mysql驱动,第一次连接数据库需要下载安装驱动,很简单就不说了 3,我只是在本地连接数据,所以只配置了第一个界面的信息 4,测试连接,如果成功就点击ok完成对此数据库的连接。如果是本地连接数据库还没成功的话一般是数据库配置有误或者账号有错
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centos 7 - 安装mini设置网络

一切皆是在VM下安装执行的 Centos 7,就算开启了网络模式(桥接),ONBOOT也是默认关闭的. vi 是centos默认安装的一款优秀的编辑软件,当然推荐增强版的vim yum install vim 好了,用cat命令查看一下 最后ping一下百度 ping baidu.com 提示:域名或者服务未被发现 开启ONBOOT (vi) OK,还是没网络 重启和检查一下网络状态即可 重启网络连接 systemctl restart network 查询网络连接状态 syst
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因缺思厅的绕过

看一下页面源码,看到source.txt。所以进入同目录下的source.txt 代码审计下,并且百度了一些函数。过滤了很多关键字,因此常规的SQL注入没有头绪。想了挺久,因为要满足三个条件。1:不能输入过滤的关键字2:只能返回一行数据3:并且输入的密码与返回的一行数据中的pwd一样才 print"CTF{xxxxxx}"。所以看了下大佬们的WP,学到了with rollup的语法。详细的讲解可以看这个 https://www.cnblogs.com/shuangnet/archive/201
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Mac OS defaults命令(Access the Mac OS user defaults system)

defaults命令: 用于访问和修改Mac 上一些系统的默认设置(Access the Mac OS user defaults system) 仅修改当前用户设置,所以不应加sudo。 用法: 读取所有默认配置: defaults read 读取某项配置: defaults read [com|org].<orgName>.<obj> item 写入配置: defaults write [com|org].<orgName>.<obj> item -<dataType> <value> 一
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#leetcode刷题之路26-删除排序数组中的重复项

给定一个排序数组,你需要在原地删除重复出现的元素,使得每个元素只出现一次,返回移除后数组的新长度。 不要使用额外的数组空间,你必须在原地修改输入数组并在使用 O(1) 额外空间的条件下完成。 示例 1: 给定数组 nums = [1,1,2], 函数应该返回新的长度 2, 并且原数组 nums 的前两个元素被修改为 1, 2。 你不需要考虑数组中超出新长度后面的元素。 示例 2: 给定 nums = [0,0,1,1,1,2,2,3,3,4], 函数应该返回新的长度 5, 并且原数组 nums
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机器学习基础-数理统计

数理统计与参数估计 统计量 期望/方差/偏度/峰度 协方差和相关系数 独立和不相关 期望 数学期望(均值)是实验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和。它反映随机变量平均取值的大小。 离散型 如果随机变量只取得有限个值或无穷能按一定顺序一一列出,其值域为一个或若干个有限或无限区间 连续的 设连续性随机变量X的概率密度函数为f(x),若积分绝对收敛,则称积分的值为随机变量的数学期望,记为E(X) 期望的性质 无条件成立 E(kX) = kE(X) E(X + Y) = E(X) + E(Y) 若X
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css预编译技术

常用的css预编译技术有sass、less、Stylus,三者各有特点。 sass:出现最早,需要依赖ruby,推荐使用scss的语法编写; less:可使用sass的语法,又兼容css的语法,相比简单易上手; Stylus:来自node社区,主要给node项目做预编译。 有关less 一、变量 可以定义通用的样式,需要时可以调用;全局样式调整可能仅需要改几行代码; @color: #4D926F; #header { color: @color; } h2 { color: @col
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有关h5

.h5提出的新规范: 1.语义化标签,如<header>,<footer><article><section> 2.新增表单类型search,email,url,number,tel,calendar、date、time、等 3.新增表单属性:autocomplete控制自动完成功能 4.新增API,自定义属性data-,音频视频audio,video,拖拽上传 5.canvas绘图 6.ES6标准 4.离线 & 存储,对本地离线存储的更好的支持,local Store,Cookies等 5.
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Kaggle房价预测案例(附数据集)

数据集链接 import pandas as pd import numpy as np train_data = pd.read_csv('train.csv',index_col = 0) test_data = pd.read_csv('test.csv',index_col = 0) train_data.head() train_y_test = train_data['SalePrice'] #对比数据前后变化 train_y = np.log1p(train_data.p
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王爽老师汇编指令第三版实验8:分析一个奇怪的程序

assume cs:code code segment mov ax, 4C00H int 21H start: mov ax, 0000H s: nop nop mov di, offset s mov si, offset s2 mov ax, cs:[si] mov cs:[di], ax
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