粗略看，丑破天际细细品，没有卵用#include<assert.h>#include<ctype.h>#include<errno.h>#include<float.h>#include<limits.h>#include<locale.h>#include<math.h>#include<stdio.h>#include<stdlib.h>#include<string

今日主要学习了图中寻找最短路径的算法：迪杰斯特拉算法和弗洛伊德算法迪杰斯特拉算法：include<stdio.h>include<stdlib.h>include<limits.h>include<stdbool.h>//找到未确定最短路径的顶点中距离源点最近的顶点intminDistance(intdist[],boolsptSet[],intnumVerti

常见7种排序算法冒泡排序（BubbleSort）选择排序（SelectionSort）插入排序（InsertionSort）希尔排序（ShellSort）归并排序（MergeSort）快速排序（QuickSort）堆排序（HeapSort）计数排序（CountingSort）算法复杂度1、冒泡排序冒泡排序是一种简单的排序算法，它重复地遍历要排序的数列，一次比

A.100到n以内的水仙花数题目描述若3位数ABC满足ABC=A3+B3+C3,则称其为水仙花数.例如:153=13+53+3^3,所以153是水仙花数.你的任务是输出100~n中所有的水仙花数.每行输出一个。输入输入n，表示100到n之间的范围输出请输出100~n中所有的水仙花数.每行输出一个.样例输出

有错请指出for本是一个单词，意思有：给，对；为了；关于；代表；受雇于；意思是；支持；因为；为得到；换取；就……而言；……后（更好、更快乐等）；（表示去向）往；（安排或预定）在……时；对（某人）来说（困难、必需、愉快等）；以……为价格；（表示一段时间）计；表示一系列事件之一在C++中，它的格式是这样的:for(init;conditio

2025-1-6/2025-1-7做题笔记持续更新中……目录2025-1-6/2025-1-7做题笔记P11365[Ynoi2024]新本格魔法少女りすかCF1693D-DecincDividingATUTPC2023G-GraphWeightingABC269Ex-AntichainP11365[Ynoi2024]新本格魔法少女りすかケロシの代码namespaceIO{

一、递推法求组合数——模板题AcWing885.求组合数I//c[a][b]表示从a个苹果中选b个的方案数for(inti=0;i<N;i++)for(intj=0;j<=i;j++)if(!j)c[i][j]=1;elsec[i][j]=(c[i-1][j]+c[i-1][j-1])%mod;二、通过预处理逆元的方式求组

传送门Solution之前有遇到类似的题，第一步先考虑转化操作和问题。对于每个数质因数分解成\(\prod{p_i^{\alpha_i}}\)，我们所需要的只有\(\alpha_i\)，因为只要求因子个数相同。记其为\(S_i=\{\alpha_1,\alpha_2,\dots,\alpha_k\}\)，其中\(\alpha_1\geq\alpha_2\geq\dots

MySQL/MariaDB中的事务和事务隔离级别 分类: 数据库系列undefined官方手册：https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/innodb-locking-transaction-model.html1.事务特性事务具有ACID特性：原子性(A,atomicity)、一致性(C,consistency)、隔离性(I,isolation)、持久性(D,

//memtest_boot.c#include"memtest_boot.h"//简单的随机数生成器staticulrand_seed=1;staticulsimple_rand(void){  rand_seed=rand_seed*1103515245+12345;  returnrand_seed;}//比较两块内存区域staticintcompare_regions(ulv*bufa,

A.PreparingfortheOlympiad题意，有两个数组a和b，如果你选了a数组中第i个，那么对手获得b数组第i+1个，求你们得分的差值最大。直接加上所有ai>bi+1的就行。点击查看代码voidsolve(){intn;std::cin>>n;std::vector<int>a(n),b(n);for(inti=0;

99.岛屿数量讲解：https://programmercarl.com/kamacoder/0099.岛屿的数量广搜.html#思路DFS代码#include<iostream>#include<cstring>usingnamespacestd;constintN=55;intn,m;intg[N][N];boolst[N][N];intdx[4]={-1,0,1,0},dy[4]={0,1,0,-1

A.MEXDestruction题意：给你一个数组，每次操作选择一个区间使这个区间变为区间mex，问最少操作使得数组全为0.容易发现，对任意一个区间，最多两次操作这个区间就会全变成0，于是我们想尽可能操作大的区间。但并不是直接操作整个数组一定更好，如果我们选择的区间里没有0，那么只需要一次操

目录前言一、题目介绍1.1问题描述1.2输入描述1.3 输出描述1.4示例 二、基本思路三、代码实现3.1基本框架3.2pirnt函数的实现四、效果展示 五、完整代码前言在牛客网刷题时碰到的一道题，基础语法篇中的BC8牛牛的字符菱形，我相信在其它地方也有类似的

感觉我的做法比其他题解都简单一些阿！注意到边权的形式是\(|a_i-b_j|\)的形式，要同时考虑到正负，但这明显是不想看到的。结合题目要求的是边权和最大值，那么一个方法就是把\(|a_i-b_j|\)转化为最大值的形式去维护。于是可以考虑拆分为\(\max\{a_i-b_j,b_j-a_i\}\)。

一、题目【问题描述】输入年份和月份，输出该月的月历。【输入形式】输入包含两个整数Y(Y>1920)和M(1<=M<=12)，分别表示年份和月份【输出形式】 阵列式月历，数字间用空格分隔。【样例输入】 2016 11二、思路：开始是想一个一个找，用二维数组把每个数字都变一下。后

loj#560Menci的序列题意给出一个长为\(n\),由+和*组成的序列和常数\(k\).对于一个这样的序列,定义其权值为:初始权值为0,从左到右遍历序列如果当前位是+就把权值\(+1\)如果当前位是*就把权值\(\times2\)对\(2^k\)取模.求原序列的一个子序列,

常见的哈希算法如Caesar,Base64,MurmurHash等已经被安全研究人员盯上了，经常使用这些算法作为特征定位恶意软件，因此最好使用自定义算法或不常见算法。base58加密cmd.exe#include<winsock2.h>#include<string.h>#include<stdio.h>#include<stdlib.h>constchar*const

强化学习在Atari游戏中的应用强化学习（ReinforcementLearning,RL）是一种通过与环境交互来学习策略的机器学习方法。在计算机科学领域，深度强化学习（DeepReinforcementLearning,DRL）结合了深度学习和强化学习的优点，使得算法能够处理高维度的问题，如图像数据。经典的DRL算法如

一、原理此代码旨在解决扫雷游戏中根据给定的雷区地雷分布情况，计算出每个非地雷格周围的地雷数量，并输出完整雷区信息的问题。核心原理是通过遍历二维的雷区表示数组，针对每个非地雷格，检查其周围八个方向（上、下、左、右、左上、右上、左下、右下）上的格子是否为地雷格（以 * 表示

Docker存储默认情况下，在运行的容器里创建的文件，被保存在一个可写的容器层。如果容器被删除了，则数据也没有了这个可写的容器层是和特定的容器绑定的，也就是这些数据无法方便的和其他容器共享。Docker主要提供了两种方式做数据的持久化DataVolume，由Docker管理，（/var/lib/docker

word2vec中有5个程序，其中demo-word.sh中涉及两个：word2vec、distance。考虑到distance比较简单，所以我从这个入手，希望通过简单代码理解如何在一个高维数据空间计算距离（查找）。一维数据的查找，一般是通过二分法进行比较，找到完全相等的元素。完全相等本质是距离为0.推论，高维词向量

多维数组定义：多维数组可以看作是数组的数组，通过在定义时指定每个维度的大小来创建。下面以三维数组为例。访问：使用多个索引来访问数组中的元素，索引从0开始。销毁：对于栈上定义的多维数组，当作用域结束时会自动销毁；对于堆上动态分配的多维数组，需要手动释放内存。#include<iost

莫大侠练成纵横剑法，走上了杀怪路，每次仅出一招。这次，他遇到了一个正方形区域，由n×n个格子构成，每个格子（行号、列号都从1开始编号）中有若干个怪。莫大侠施展幻影步，抢占了一个格子，使出绝招“横扫四方”，就把他上、下、左、右四个直线方向区域内的怪都灭了（包括抢占点的怪）。请帮他算算

前言ORB-SLAM3支持多地图系统，因此引进了地图融合线程。地图融合线程会检测活跃地图和整个地图集是否存在共同区域，如果检测到共同区域发生在当前关键帧和活跃地图中，则执行闭环操作，如果检测到共同区域发生在当前帧和非活跃地图中，则执行地图融合操作。如果同时检测到闭环和地图