环境:OS:Centos7DB:pg16(编译安装,centos7已经没有pg16的rpm安装包了)源库为非归档模式前提条件:目标主机已经安装好了相同版本的pg,pg16编译安装可以参考如下链接:https://www.cnblogs.com/hxlasky/p/185484021.备份源库##备份exportPGPASSWORD=postgres/opt/pg16/bin/pg_bas

一.精灵图通过css中的background-position属性，将多张图合成为一张图二.css三角在网页中，我们可以添加css属性获得三角图标solid:实心，边框的实心transparent:透明,图中代码表示只有左边粉色，其余地方为透明三：用户界面1.鼠标样式2.取消表单轮廓与防止拖拽文本三.vert

代码随想录：二分查找二分法标志：数组顺序排列且无重复简单的二分法，写法是左闭右闭的写法，此种情况的left可以等于right，故while里有等号。classSolution{public:intsearch(vector<int>&nums,inttarget){intleft=0;intright=nums.size()-1;

Lightswitches*2600tag：暴力枚举，meetinmiddle题目描述有\(n(1\le1000)\)盏灯和\(s(1\les\le30)\)个开关，每个开关能控制一些灯，并改变这些灯的状态。接下来有\(d(1\led\le1000)\)次询问，每次询问给出\(k_i\)盏亮着的灯，询问将所有灯全部熄灭最少需要按几次开关。

1、在utils文件夹下创建中间件middle.js//中间件实现跨页面调用方法importVuefrom'vue'exportdefaultnewVue2、被调用页面代码<template></template><script>importMiddlefrom'@/utils/middle.js';exportdefault{mounted(){let

 1.停掉milvuscd/home/middle/milvusdocker-composestopstandalone这里的standalone是在docker-compose.yml中配置的名称,而不是docker-composeps出来的名称 2.修改配置文件/home/middle/milvus/milvus.yaml该文件已经从docker挂载出来到宿主机#Configuresthesy

P2839[国家集训队]middle二分+可持久化线段树中位数经典做法，二分答案，将小于的部分看做\(-1\)，大于等于的部分看做\(+1\)，那么答案可以更大的条件就是区间和大于等于\(0\)（等于\(0\)可不可以取到看是下取整还是上取整，本题是上取整）。那么问题就是怎么判断有没有这样一个区间

leetcode876.MiddleoftheLinkedList不容易出错的写法，慢classSolution{public:ListNode*middleNode(ListNode*head){if(!head||!head->next){returnhead;}ListNode*single=head,*double_=head;int

代码题：1、给定一个排序数组和一个目标值，在数组中找到目标值，并返回其索引。如果目标值不存在于数组中，返回它将会被按顺序插入的位置。题解：如果等于nums[middle],返回middle;否则返回left或者low。2、在排序数组中查找target的开始位置和结束位置。二分法不可能会漏掉正确结果的

Meetinthemiddle双端搜索不是怎么这个人现在才会双端搜索Meetinthemiddle，顾名思义，就是从两端进行搜索，然后把两端的答案合并得到最终答案。如果原本的搜索时间复杂度为\(O(a^b)\)，那么Meetinthemiddle可以将搜索的时间复杂度优化到\(O(wa^{\frac{b}{2}})\)，其中\(

一个简单的二分查找题。CPP代码。二分查找需要注意的地方就是区间的问题。如果是while(left<right)。就代表着区间定义是[left,right)，即右边界取不到。因此当right缩小至middle时候只需要:while(left<right){...if(nums[middle]<target)right=middle;...}如果是两边并区间

算法部分：1、同一个包下不能有同名的类！！！当引用的不同包下有同名类时，见： java的包Package中同名类的冲突及其理解_java同包下相同的类名-CSDN博客2、获得字符串中第一个匹配项的下标，可使用字符串.indexOf()函数。3、满足使用二分查找算法的条件：数组元素按顺序排列，且没有相同元素，

目录二分查找算法详解引言算法步骤代码实现注意事项结论小结：二分查找算法详解引言二分查找算法是一种在有序数组中查找特定元素的搜索算法。它通过不断将数组分成两半，缩小搜索范围，从而快速定位到目标元素的位置。二分查找算法的时间复杂度为O(logn)，其中n是数组的长度。算法步骤

给定一个 n 个元素有序的（升序）整型数组 nums和一个目标值 target ，写一个函数搜索 nums 中的target，如果目标值存在返回下标，否则返回-1。示例1:输入:nums=[-1,0,3,5,9,12],target=9输出:4解释:9出现在nums中并且下标为4示例 2:

1.基础版publicintsearch(int[]nums,inttarget){inti=0,j=nums.length-1;while(i<=j){intmiddle=(i+j)>>>1;if(target<nums[middle]){j=middle-1;

二分查找https://leetcode.cn/problems/binary-search/思路这道题目的前提是数组为有序数组，同时题目还强调数组中无重复元素，因为一旦有重复元素，使用二分查找法返回的元素下标可能不是唯一的，这些都是使用二分法的前提条件，当大家看到题目描述满足如上条件的时候，可要想一想

原来js中的事件：event.preventDefault() 阻止事件的默认行为event.stopPropagation() 阻止事件冒泡、传播 事件流的定义：浏览器对于事件触发的执行流程 有下面三个div，他们是嵌套关系。如果每个div都触发了点击事件，那么是从内向外触发还是从外向内触发呢？<div

题目：[https://www.luogu.com.cn/problem/P2962](P2962[USACO09NOV]LightsG)算法：meetinmiddle（折半搜索）思路：有\(35\)个点，总共的操作状态有\(2^{35}\)种情况。如果我们采用一般的搜索方式，时间上会毫不犹豫得爆掉。所以，我们要用折半搜索的方式。将所有的点拆分成两个集合，对

1.包机制2.正确建立包先找到TreeAppearance中找到compactmiddlepackage，取消勾选。然后右键src新建一个package一般利用公司域名倒置作为包名如：com.zhiShi.www3.导包使用import可以指定包中的某个成员如果文件太多，可以选择**是选择所有文件

LeetCode704二分查找先看了一下数组理论基础：数组基础题目链接：704.二分查找啥也没看，凭感觉直接上手：classSolution(object): defsearch(self,nums,target): fornuminnums: ifnum==target: returnnums.index(num) break return-1通过倒是

leetcode704，这是leetcode提交四次后通过的结果：classSolution{  publicintsearch(int[]nums,inttarget){    if(nums.length==1&&nums[0]==target)      return 0;    if(nums.length==2)      if(nums[0]==target)

二分查找主要难点在于边界判定，逻辑相对简单，下文以力扣704.二分查找为例分析二分查找的代码模板。题目描述给定一个 n 个元素有序的（升序）整型数组 nums和一个目标值 target ，写一个函数搜索 nums 中的target，如果目标值存在返回下标，否则返回-1。来源：力扣（LeetCode）原

一、线性查找        思想：如果想在一个数组中查找是否有某个元素，最容易想到的办法就是遍历数组，将数组中元素与想要查找的元素逐个对比，如果相等表示找到了，如果不等，则表示没找到。这就是线性查找的思想。案例说明定义数组：int[]arr1=newint[]{34,54,3,2,65,7,34,5,