牛客提高D1t2 最小生成链
分析 我们发现可以把题目转化为：有一个序列a，问它的排列中相邻两个值异或的最大值的最小值 我们发现序列的构成一定是前几位全是一样的 从某一位开始左面全是0右面全是1 所以只要找到一种方案是的交界两个值异或最小即可 把是0的插入01trie,每次拿是1的查询异或最小值 代码 #include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<string>
#include<algorithm>
#include<cctype>
牛客提高D2t1 ACGT
分析 用map维护一下每种字符串当前有几个即可 代码 #include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<string>
#include<algorithm>
#include<cctype>
#include<cmath>
#include<cstdlib>
#include<queue>
#include<ctime>
#include<vector>
#include<set>
#incl
PHP 范围解析操作符 （::）
范围解析操作符 （::） 范围解析操作符（也可称作 Paamayim Nekudotayim）或者更简单地说是一对冒号，可以用于访问静态成员，类常量，还可以用于覆盖类中的属性和方法。 当在类定义之外引用到这些项目时，要使用类名。 自 PHP 5.3.0 起，可以通过变量来引用类，该变量的值不能是关键字（如 self，parent 和 static）。 把 Paamayim Nekudotayim 选作双冒号操作符的名字似乎有些奇怪。然而，这是 Zend 开发小组在写 Zend Engine 0
服务器架构中，集群，负载均衡，分布式有什么区别吗
集群就是很多的服务器来实现一种功能，向mysql，很多的服务器都安装mysql,负载均衡就是用来调节的，比方说有很多的用户都在访问读取数据，可是读取a服务器的mysql多，而读取别的服务器的mysql就少，负载均衡把访问a的用户转给b一部分，防止a由于访问量过大造成宕机什么的。分布式就是有很多把服务器的相同功能分别部署在很多太计算机上，然后每个地方放上几台，这几台负责提供本地的服务，并且和总的服务器连接，保持数据传递。
牛客提高D2t2 幸运数字考试
分析 预处理出所有合法数字 然后直接lower_bound查询即可 代码 #include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<string>
#include<algorithm>
#include<cctype>
#include<cmath>
#include<cstdlib>
#include<queue>
#include<ctime>
#include<vector>
#include<s
AcWing：242. 一个简单的整数问题（树状数组）
给定长度为N的数列A，然后输入M行操作指令。 第一类指令形如“C l r d”，表示把数列中第l~r个数都加d。 第二类指令形如“Q X”，表示询问数列中第x个数的值。 对于每个询问，输出一个整数表示答案。 输入格式 第一行包含两个整数N和M。 第二行包含N个整数A[i]。 接下来M行表示M条指令，每条指令的格式如题目描述所示。 输出格式 对于每个询问，输出一个整数表示答案。 每个答案占一行。 数据范围 1≤N,M≤1051≤N,M≤105, |d|≤10000|d|≤10000, |A[i]
小程序获取当前页面的值
获取当前页面的参数 /**
* 页面的初始数据
*/
data: {
level_one_data: [],
level_two_data:[],
product_list:[]
} let level_two_data = that.data.level_two_data; // 获取当前对象的值
for (var i = 0, len = level_two_data.length; i < len; i++) {
if (!level_two_id)
1059 C语言竞赛 (20 分)
题目：1059 C语言竞赛 (20 分) C 语言竞赛是浙江大学计算机学院主持的一个欢乐的竞赛。既然竞赛主旨是为了好玩，颁奖规则也就制定得很滑稽： 0、冠军将赢得一份“神秘大奖”（比如很巨大的一本学生研究论文集……）。 1、排名为素数的学生将赢得最好的奖品 —— 小黄人玩偶！ 2、其他人将得到巧克力。 给定比赛的最终排名以及一系列参赛者的 ID，你要给出这些参赛者应该获得的奖品。 输入格式： 输入第一行给出一个正整数 N（≤），是参赛者人数。随后 N 行给出最终排名，每行按排名顺序给出一位参赛
牛客2019提高D1t1 最短路
分析 我们发现可以按照ai从小到大排序 边的大小就是当前的a减去前面第一个不等于它的a 代码 #include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<string>
#include<algorithm>
#include<cctype>
#include<cmath>
#include<cstdlib>
#include<queue>
#include<ctime>
#include<vector>
多线程爬取小说时如何保证章节的顺序
前言 爬取小说时，以每一个章节为一个线程进行爬取，如果不加以控制的话，保存的时候各个章节之间的顺序会乱掉。 当然，这里说的是一本小说保存为单个txt文件，如果以每个章节为一个txt文件，自然不会存在这种情况。 不仅仅是小说，一些其他的数据在多线程爬取时也有类似情况，比如： 漫画：漫画其实是由大量图片组成，一般一本漫画会保存为一个pdf文件，在此过程要保证图片的顺序。 视频：现在网络上的视频大部分是由多个ts文件拼合，最后保存为一个mp4文件，要保证ts文件的顺序。 它们都有一个共同的特点，那就
#洛谷[MtOI2019]迷途之家2019联赛自闭后发帖
我竟然近前100辣!!!有没有top100的牌子和500石头啊! 不知不觉邦邦中毒了2333 所以,我们一起开始我们的自闭之旅吧! T1 永夜的报应 这道题官评是个黄题,pjT2难度,所以十分的简单 这道题的评价是\(\color{red}{暴力分奇高,正解简单易想}\) 一句话: \(\color{blue}{降智题}\) 题解 一个for循环扫过去完事啦! 代码
#include <iostream>
#include <stdio.h>
#include <string.h>
#inc
树上乱搞（树上数据结构
树上乱搞 bzoj3319:黑白树 做这题之前我们先体验一个 水题 ， 一个离线就变得容易的题 （WTM因为没有倒着输出而改了好些时间...傻子 bzoj4551: [Tjoi2016&Heoi2016]树 Description 在2016年，佳媛姐姐刚刚学习了树，非常开心。现在他想解决这样一个问题：给定一颗有根树（根为1），有以下 两种操作：1. 标记操作：对某个结点打上标记（在最开始，只有结点1有标记，其他结点均无标记，而且对于某个 结点，可以打多次标记。）2. 询问操作：询问某个结点最
Rocket MQ简介
一、概念 1. 中间件：位于系统之间的服务 2. 消息中间件：消息队列MQ，用于接收消息、存储消息、转发消息的中间件 3. Rocket MQ: 分布式的消息中间件，生产者、消费者、队列都可以分布式 二、RocketMQ使用 1. 在服务器上安装Rocket MQ 2. 启动rocket mq，即name server 3. 启动broker, 设置对应的name server 4. 消费者代码 public class Consumer {
public static voi
django搭建BBS-表单创建&注册
django搭建BBS-表单创建&注册 0824自我总结 文件结构 app 接口 migrations __inint__.py admin.py 管理员页面注册表单用 apps.py bbsform.py form组件相关设置 models.py 模型存放 tests.py views.py 业务逻辑 avatar 图片文件存储 BBS 项目名称以及路由存放 __inint__.py settings.py urls.py wsgi.py static bootstrap-3.3.7-dis
微服务架构 - 网关 Spring Cloud Gateway
Spring Cloud Gateway 工作原理 客户端向 Spring Cloud Gateway 发出请求，如果请求与网关程序定义的路由匹配，则将其发送到网关 Web 处理程序，此处理程序运行特定的请求过滤器链。 过滤器之间用虚线分开的原因是过滤器可能会在发送代理请求之前或之后执行逻辑。所有 "pre" 过滤器逻辑先执行，然后执行代理请求，代理请求完成后，执行 "post" 过滤器逻辑。 如何启动 Spring Cloud Gateway 1、新建 Maven 工程，添加相关依赖 pom
训练贷款模型时样本、模型、监控的一些点
一.样本 理想情况下，样本分三部分。 训练样本70% 验证样本（有时也叫测试样本）30% 跨时间验证样本：但经常这块数据没有，那也就只用前面的数据来做也可以。 二.如何确保模型训练完成 1.训练样本的roc和ks达到比较好的水平（0.7,0.3及以上） 2.验证样本和训练样本的指标差距不大（如10%，也要根据ks和roc的绝对值来看） 3.跨时间验证样本和训练样本的指标差距不大（如10%，也要根据ks和roc的绝对值来看） 三.模型上线监控 变量稳定性 模型稳定性 模型ks 通过率、拒绝率、在
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