【XSY2515】管道（pipe）（最小生成树+倍增lca）
题面 Description 给你一个城市下水道网络图，你需要选出一些管道，使得在只使用这些管道的情况下，令整个网络联通，并且花费最小。 网络图可以看做是无向连通图，有\(n\)个节点和\(m\)条边，每条边连接\(u_i\)和\(v_i\)，选择的花费是\(w_i\)。 不巧的是，由于某些原因，现在市政局要求选定某条特定的边管道，你的任务是求出对于某一条边，在选择这条管道的前提下的最小花费。 Input 第\(1\)行包含两个整数\(n\)，\(m\)，表示点数和边数。 第\(2\)~\(m
透彻网络流-wfx-最大流
前提： 我们想象一下自来水厂到你家的水管网是一个复杂的有向图，每一节水管都有一个最大承载流量。自来水厂不放水，你家就断水了。但是就算自来水厂拼命的往管网里面注水，你家收到的水流量也是上限（毕竟每根水管承载量有限）。你想知道你能够拿到多少水，这就是一种网络流问题。 在网上找了很久资料，虽然讲解网络流的资料很多但是浅显易懂的很少 （可能是我太蒻了吧） ，写这篇文章只希望点进来的人都能学会网络流 （都能点赞） 首先 最大流： 何为最大流 简单来说就是水流从一个源点s通过很多路径，经过很多点，到达汇点
css的9个常用选择器
1.类选择器（通过类名进行选择） <!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<title></title>
</head>
<style type="text/css">
.p1{
color: #00ff00;
}
.p2{
color: #0000ff;
}
</style>
<body>
<p class="p1">这是类选择器</p>
<p class
STM32---点亮LED灯
一：编译第一个程序 int main() //主函数
{
}
void SystemInit() //在执行主函数前，会被调用。不进行实现。在启动文件中被调用
{
} ; Reset handler
Reset_Handler PROC
EXPORT Reset_Handler [WEAK]
IMPORT __main
MapReduce案例WordCount
所需的 pom 依赖： <dependencies>
<dependency>
<groupId>org.apache.hadoop</groupId>
<artifactId>hadoop-client</artifactId>
<version>2.7.3</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.hadoop</gr
MapReduce排序案例
排序：注意排序按照 Key2（Mapper输出的key） 排序，key2 需要实现WritableComparable接口 数据准备： 7369,SMITH,CLERK,7902,1980/12/17,800,,20
7499,ALLEN,SALESMAN,7698,1981/2/20,1600,300,30
7521,WARD,SALESMAN,7698,1981/2/22,1250,500,30
7566,JONES,MANAGER,7839,1981/4/2,2975,,20
7
MapReduce使用Partitioner分区案例
Mapper： import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper.Conte
The 2019 Asia Nanchang First Round Online Programming Contest The Nth Item
The Nth Item 思路： 先用特征根法求出通向公式，然后通向公式中出现了\(\sqrt{17}\)，这个可以用二次剩余求出来，然后可以O(\(log(n)\))求出。 但是还不够，我们先对\(n\)欧拉降幂，然后求base为\(\sqrt{1e9}\)的快速幂，预处理一些东西，就可以类似O(1)求出了。 代码： #pragma GCC optimize(2)
#pragma GCC optimize(3)
#pragma GCC optimize(4)
#include<bits/st
P4554 小明的游戏
每个点向它旁边的点连边，相同dis为0，不同为1。 n=3,m=3每个点的标号如下: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 这样安排标号唯一，标号计算公式$（i-1）* m+j$,连边时判断一下边界，因为题目默认坐标是从（0,0）开始，所以方便做题，将读入的起点和终点坐标都加1。然后跑个最短路就可以了 #include<iostream>
#include<cstdio>
#include<queue>
#include<cstring>
using namespace std;
in
java-07：内存划分
java的内存划分为5个部分 1，栈(stack)：存放的都是方法中的局部变量 2，堆(heap)：凡是new出来的对象，都在堆当中，每一个对象都有一个16进制是地址值，堆内存里面的数据，都有一个默认值， 3，方法区(method area)：存储class相关信息，包含方法的相关信息 4，本地方法栈 5，寄存器
洗牌算法(高纳德置乱算法)记录
原理:将最后一个数和前面n-1个数中的一个数进行交换,然后倒数第二个和前面n-2个数中的一个数进行交换.以此类推 洗牌算法的python实现 import random
lst = list(range(10))
for i in reversed(range(len(lst))):
j = random.randint(0,i)
lst[i],lst[j] = lst[j],lst[i]
print(lst) python中的random.shuffle中就用到了洗牌算法,这
MapReduce作业任务的管理
通过 web console 监控作业的运行： 通过 yarn application 命令来进行作业管理 列出帮助信息：yarn application --help 查看运行的 MapReduce 程序：yarn application --list 查看应用状态：yarn application -status <application_id> 强制杀死应用：yarn application -kill <application_id>
bootstrap-table api
API https://blog.csdn.net/S_clifftop/article/details/77937356#t3 很全面使用心得 https://www.cnblogs.com/laowangc/p/8875526.html https://www.cnblogs.com/zcsj/p/6635677.html
MapReduce的WordCount案例
项目简介 这里给出一个经典的词频统计的案例：统计如下样本数据中每个单词出现的次数。 SparkHBase
HiveFlinkStormHadoopHBaseSpark
Flink
HBaseStorm
HBaseHadoopHiveFlink
HBaseFlinkHiveStorm
HiveFlinkHadoop
HBaseHive
HadoopSparkHBaseStorm
HBaseHadoopHiveFlink
HBaseFlinkHiveStorm
HiveFli
MapReduce的Partitioner案例
项目简介 这里给出一个经典的词频统计的案例：统计如下样本数据中每个单词出现的次数。 SparkHBase
HiveFlinkStormHadoopHBaseSpark
Flink
HBaseStorm
HBaseHadoopHiveFlink
HBaseFlinkHiveStorm
HiveFlinkHadoop
HBaseHive
HadoopSparkHBaseStorm
HBaseHadoopHiveFlink
HBaseFlinkHiveStorm
HiveFli
【ARC064-F】【XSY2575】Rotated Palindromes（DP）（字符串）
Description 然而，由于小C沉迷于制作游戏，他完全忘记了自己作为国家集训队的一员，还有156道作业题等他完成。还有一天作业就要截止了，而他一题还没有做。于是他赶紧挑了一道看起来最简单的题： “给定一个整数N，请你求出有多少字符集为1到K之间整数的字符串，使得该字符串可以由一个长度为N的回文串循环移位后得到。所谓循环移位，就是把字符串的某个前缀（可以为空）移到字符串末尾，如"1221"循环移位可以得到"1221"、"2211"、"2112"、"1122"四个字符串。结果对109+7取模
今日推荐
周排行