算法leetcode day 30

进程间通信： 一、基本概念： 什么是进程间通信： 指两个或多个进程之间需要协同工作、交互数据的过程，因为进程之间是相互独立工作的，为了协同工作就需要进行通信来交互数据 进程间通信的分类: **（背）** 简单的进程间通信： 信号(携带附加信息)、文件、环境变量表、命令行参数 传统的进程间通信： 管道 ......

TCP服务端处理多客户端任务： 原来是通过开启子进程来服务不同的客户端，当客户端退出时就关闭该子进程 多路复用: 使用一个进程(有且只有一个主进程)同时监控若干个文件描述符，这种读写模式称为多路复用 多用于TCP的服务端，用于监控客户端的连接和数据的收发 优点：不需要频繁地创建、销毁进程，从而节约内 ......

插入排序实现原理 插入排序算法是一种简单、直观的排序算法，其原理是将一个待排序的元素逐个地插入到已经排好序的部分中。 具体实现步骤如下 首先咱们假设数组长度为n，从第二个元素开始，将当前元素存储在临时变量temp中。 从当前元素的前一个位置开始向前遍历，比较temp与每个已排序元素的值大小。 如果已 ......

```cpp #include #include #include #include using namespace std; const int MR=1e3+2; struct Big{ int l; int num[MR]; void set(string s){ //用s设置l与num[]的 ......

1.需求：通过SQL Server 语句动态生成近30天的一张表数据，然后去关联业务按日期分组的业务数据。 WITH TransDate AS ( select DATEADD(DAY, number, GETDATE() -30) AS EveryDate FROM ( SELECT TOP 30 ......

## 调度 当有一堆任务要处理，由于资源有限，没办法同时处理。需要 **某种规则** 来**决定**处理这些任务的顺序 ## 作业 作业：一个具体的任务 用户向系统提交一个作业 = 用户让操作系统启动一个程序（来处理一个具体的任务） ## 调度的三个层次 ### 高级调度（作业调度） **按照某种策 ......

 仓库地址： https://github.com/go-astilectron-demo-crypt_tools ......

##### 一、 对象的创建和销毁过程分析 1. 对象的创建过程 - 给对象划分内存空间 - 执行初始化列表 - 根据继承表的顺序调用父类的无参构造或者有参构造 - 通过：父类名(val) 调用父类的有参构造 - 根据成员变量的定义顺序调用类类型成员的无参构造或者有参构造 - 通过：类类型成员名(v ......

假设有一个很长的花坛，一部分地块种植了花，另一部分却没有。可是，花不能种植在相邻的地块上，它们会争夺水源，两者都会死去。 给你一个整数数组 flowerbed 表示花坛，由若干 0 和 1 组成，其中 0 表示没种植花，1 表示种植了花。另有一个数 n ，能否在不打破种植规则的情况下种入 n 朵花？ ......

[题目链接🔗](https://leetcode.cn/problems/happy-number) 编写一个算法来判断一个数 n 是不是快乐数。 「快乐数」 定义为： 对于一个正整数，每一次将该数替换为它每个位置上的数字的平方和。 然后重复这个过程直到这个数变为 1，也可能是 无限循环 但始终变 ......

# namomo camp day1 [TOC] ## [B - Brexiting and Brentering](https://vjudge.net/problem/QOJ-4185) 字符串替换 ```c++ void solve() { string s; cin>>s; int n = ......

排序算法复杂度比较 快速排序 基准元素的选取会影响复杂度，最坏的情况可能到 O(n2） 选取区间起始元素 选取区间结束元素 在区间内随机选取一元素 public class Sort_QuickSort { public static void main(String[] args) { int[] ......

# Content You are given an array prices where prices[i] is the price of a given stock on the ith day. You want to maximize your profit by choosing a s ......

1.算法理论概述 1.1、研究背景 随着城市化进程的加速和汽车保有量的增加，交通拥堵和交通事故等交通问题日益突出，如何对城市交通进行有效管理和调控成为了城市交通管理的重要任务。车辆检测计数是交通管理中的一个重要问题，它可以用于交通状况的监测、交通流量的统计以及交通信号灯的控制等。因此，研究基于机器视 ......

# 五、如果用go语言，当输入数据已经“几乎有序”时，插入排序速度很快。在实际应用中，我们可以利用这一特点来提高快速排序的速度。当对一个长度小于 k 的子数组调用快速排序时，让它不做任何排序就返回。当上层的快速排序调用返回后，对整个数组运行插人排序来完成排序过程。试证明:这一排序算法的期望时间复杂度 ......

# Content Given an integer n, return the number of structurally unique BST's (binary search trees) which has exactly n nodes of unique values from 1 t ......

102. 二叉树的层序遍历 详解 /** * Definition for a binary tree node. * struct TreeNode { * int val; * TreeNode *left; * TreeNode *right; * TreeNode() : val(0), l ......

LeetCode 算法题解之 26 进制转换 All In One 171. Excel Sheet Column Number 171. Excel 工作表列号 168. Excel Sheet Column Title 168. Excel 工作表列头 ......

本文主要讲述通过MyBatis、JDBC等做大数据量数据插入的案例和结果。 ## 30万条数据插入插入数据库验证 - 实体类、mapper和配置文件定义 - - User实体 - mapper接口 - mapper.xml文件 - jdbc.properties - sqlMapConfig.xml ......

本文已收录至GitHub，推荐阅读 👉 [Java随想录](https://github.com/ZhengShuHai/JavaRecord) 微信公众号：Java随想录 > 原创不易，注重版权。转载请注明原作者和原文链接 [TOC] 某天，爪哇星球上，一个普通的房间，正在举行一场秘密的面试： ......

10+10+40=60 三题全因为奇怪原因挂分了 被c++进制卡了2天了，我不好说 # T1 50->10 0x3f3f3f3f在int->long long下不会变大只有1e9 将水栓放一轴，着火点放一轴，水栓与着火点的匹配不会相交(改为不相交会更优)，O(n^2)暴力就很显然了 # T2 40- ......

max-min容斥（极值反演）即为下式； $$ \begin{equation} \max\{S\}=\sum_{T\subseteq S}(-1)^{|T|+1}\min\{T\}\label{aa} \end{equation} $$ $$ \begin{equation} \min\{S\}= ......

[toc] # 0 进程调度算法的性能指标 - 周转时间 = 完成时刻 - 到达时刻 - 带权周转时间 = 周转时间 / 运行时间 - 等待时间 = 运行时刻 - 到达时刻 - 等待时间（**计算型进程**） = 周转时间 – 运行时间 - 等待时间（**I/O 型进程**） = 周转时间 - 运行 ......

## 题目：[491. 递增子序列](https://leetcode.cn/problems/non-decreasing-subsequences/ "491. 递增子序列") ### 思路： 核心问题——同层去重，这一题不能够重新排序因此不可以用`i > index && nums[i] == ......

写的非常好的一个Git系列文章，强烈推荐 原文链接：https://github.com/doggy8088/Learn-Git-in-30-days/tree/master/zh-cn 在使用 Git 版本控制的过程中，有些很基本的观念必须被建立，这样才能更有效率也更有意义的学下去。有清楚且正确的 ......

开源大模型火爆，已有大小羊驼LLaMA、Vicuna等很多可选。 但这些羊驼们玩起来经常没有ChatGPT效果好，比如总说自己只是一个语言模型、没有感情blabla，拒绝和用户交朋友。 归根结底，是这些模型没有ChatGPT那么对齐（Alignment），也就是没那么符合人类用语习惯和价值观。 为此 ......

有一个IList<any>()对象列表， 示例数据为[{id:'1',fieldName:'field1',value:'1'},{id:'1',fieldName:'field2',value:'2'},{id:'2',fieldName:'field1',value:'1'},{id:'2',f ......

在构建后端系统时，高效的算法与数据结构是至关重要的。它们可以显著提升计算和存储效率，从而使系统更稳定、快速且可扩展。本文将介绍一些常见的高效算法和数据结构，以及它们在优化后端系统中的应用。 ## 1. 哈希表 哈希表是一种常用的数据结构，它通过将键映射到一个固定大小的数组中来实现快速的查找和插入操作 ......

给定一个非空的字符串 s ，检查是否可以通过由它的一个子串重复多次构成。 示例 1: 输入: s = "abab" 输出: true 解释: 可由子串 "ab" 重复两次构成。 示例 2: 输入: s = "aba" 输出: false 示例 3: 输入: s = "abcabcabcabc" 输出 ......

# Content Given two strings word1 and word2, return the minimum number of operations required to convert word1 to word2. You have the following three ......