C++优化代码可起一定作用
竞赛不给用 1 #pragma GCC optimize(2)
2 #pragma GCC optimize(3)
3 #pragma GCC target("avx")
4 #pragma GCC optimize("Ofast")
5 #pragma GCC optimize("inline")
6 #pragma GCC optimize("-fgcse")
7 #pragma GCC optimize("-fgcse-lm")
8 #pragma GCC optimiz
APPLE buSinEss
题目描述 有一棵 $n$ 个节点的完全二叉树，每个节点有 $a_i$ 个苹果，有 $m$ 个用户，每个人会购买一条路径 $(u_i,v_i)$ 上的苹果，保证 $u_i$ 是 $v_i$ 的祖先。第 $i$ 个人最多买 $c_i$ 个苹果，每个苹果支付 $w_i$ 元。问最大付钱数，多测。 数据范围 $n,m \le 10^5;\sum n,\sum m \le 10^6;w_i \le 10^4;c_i,a_i\le 10^9$ 题解 暴力的话费用流即可。 考虑费用流的过程，发现我们是 $w
[DS+Algo] 010 二叉树的遍历
二叉树遍历 深度优先 一般用递归 一些名词 遍历方式 英文 先序 Preorder 中序 Inorder 后序 Postorder 广度优先 一般用队列 Python 代码示例 class Node(object):
def __init__(self, elem=-1, lchild=None, rchild=None):
self.elem = elem
self.lchild = lchild
self.rchild = rchil
05-深入python的set和dict
一、深入python的set和dict 1.1、dict的abc继承关系 from collections.abc import Mapping,MutableMapping
#dict属于mapping类型
a = {} #字典a不是继承MutableMapping，而是实现了MutableMapping的魔法函数
print(isinstance(a,MutableMapping)) #True 1.2、dict的常用方法 a = {"lishuntao":{"company":"hu
JUnit报错：Java.lang.Exception: No runnable methods解决方案
JUnit报错：Java.lang.Exception: No runnable methods解决方案 今天遇到了如图问题：代码没有问题的情况下却报错 解决方案： 产生以上问题的主要原因是在JUnit单元测试的jar包导入错误，不能导入以下包 org.junit.jupiter.api.Test 而是应该导入org.junit.Test
二叉排序树的构造 && 二叉树的先序、中序、后序遍历 && 树的括号表示规则
一、以序列 6 8 5 7 9 3构建二叉排序树： 二叉排序树就是中序遍历之后是有序的； 构造二叉排序树步骤如下； 插入法构造： 2、 以此类推 将要插入的结点先跟根结点比较， 比根结点大进入右子树 反之进入 左子树； 在跟进入的 左子树（右子树）的结点比较 方法同上； 直到没有结点了 在插入； 你给的排序最后的二叉排序树如下； 中序遍历结果是 ： 3 4 5 6 7 8 9 ； 先序遍历结果是 ： 6 4 3 5 8 7 9 ； 建立二叉排序树后进行查找，则等概率情况下查找成功的平均查找长度
centos7安装docker-compose报错解决办法
docker-compose是 docker 容器的一种单机编排服务,docker-compose 是一个管理多个容器的工具，比如可以解决容器之间的依赖关系，当在宿主机启动较多的容器时候，如果都是手动操作会觉得比较麻烦而且容器出错，这个时候推荐使用 dockerd的单机编排工具 docker-compose。 centos7安装docker-compose: 首先需要安装python-pip包 [root@harbor-node1 ~]# yum install epel-release
如何对接网建SMS短信通短信验证码接口
1首先注册登录网建SMS网站 http://www.smschinese.cn/ 2.下载Java代码 3.JAVA调用 import java.io.UnsupportedEncodingException; import org.apache.commons.httpclient.Header; import org.apache.commons.httpclient.HttpClient; import org.apache.commons.httpclient.NameValuePai
Spring与RestHighLevelClient
Elasticsearch连接方式有两种；分别为TCP协议与HTTP协议 最近使用es比较多，之前使用一直是使用spring封装的spring-data-elasticsearch；关于spring-data-elasticsearch有以下几点比较难受： 基于TCP协议的使用（不确定是否支持http, 公司XX云大佬推荐使用HTTP协议，好像是官方推荐？) 版本对应比较恶心人 不好用 基于以上几点，索性抛弃spring-data-elasticsearch，自己造轮子； 根据 官方文档 描述
搭建vue-cli项目和打包项目
vue-list 可以查看vue所有的组件； 选用模板常用的是webpack与webpack-simple。webpack-simple是基于[email protected]进行配置的版本，而webpack模板则是基于Webpack ^1.3.2配置的。 其中，最大的区别是webpack-simple没有vue-router的中间件，不需要路由时推荐使用； 同时webpack-simple没有格式的检测。（个人认为不太重要）， 使用webpack模板时格式检测也是可以不选的。 安装w
222完全二叉树的节点个数
来源:https://leetcode-cn.com/problems/count-complete-tree-nodes/ 法一: 自己的代码 思路: 刚开始的方法多遍历了一行,改进后的,只需遍历到最后一行就停,这是由完全二叉树的性质决定的,注意层序遍历二叉树的时候,这里不能用栈来实现,必须用队列,才能保证每一行都是从左往右来遍历,遍历最后一行的时候才不会出错 # 执行用时 :124 ms, 在所有 python3 提交中击败了29.46% 的用户
# 内存消耗 :20 MB, 在所有 py
echo -e 在SHELL脚本和命令行中表现不同一例问题排查
一开发同事反馈，在SHELL脚本中使用echo -e 将结果输出到文件中，表现与预期不同，具体如下： 【echo 的man如下所示】 开发同事在脚本中是这样调用他写的脚本的： # vim a.sh
sh b.sh
【b.sh中包含echo -e操作】 操作系统：ubuntu14.04 脚本内容【示例】： # cat test01.sh
#!/bin/bash
echo -e "aa\nbb" > /tmp/test.log
执行后，得到的/tmp/t
软件工程基础期末总结
这个作业属于哪个课程 软件工程基础 这个作业要求在哪里 作业要求 团队名称 代达罗斯 这个作业的目标 理清自己的变化，感受团队合作对自己的影响 Github地址 GitHub地址 问题回答 相对于第一次软件工程基础作业而言，现在的我已经对这门课有了清楚的认知。对于作业当中存在的一些个人疑惑逐渐有了属于自己的答案。 在作业一中：https://www.cnblogs.com/genm-one/p/11512543.html 我提到对于核心程序员的投入，结对编程很好的给出了答案，核心编程看似是一个
MVC(实战二：网址映射)
一、默认网址 Global.asax 默认网址配置： 此时打开编辑页面，效果如下： ?后面包含name参数和Email参数 在Global中修改网址路由： public static void RegisterRoutes(RouteCollection routes)
{
routes.IgnoreRoute("{resource}.axd/{*pathInfo}");
routes.MapRoute(
替代not in 和 in 的办法
在程序中，我们经常会习惯性的使用in和not in，在访问量比较小的时候是可以的，但是一旦数据量大了，我们就推荐使用not exists或者外连接来代替了。 如果要实现一张表有而另外一张表没有的数据时，我们通常会这么写： select * from table t where t.id not in (select id from table2) 我们可以使用下面的语句代替： select a.* from table1 a left join table2 b on a.id = b.id
python图像处理常用方法
在线标注网站 https://gitlab.com/vgg/via http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/software/via/via.html 数组与图像互转 from matplotlib import image
image.imsave('/xxx/%d.jpg'%d, array, cmap='gray') #数组转灰度图，jpg为三个通道数值一样
arr = image.imread("") 灰度图增强对比度 from PIL import Im
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