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LeetCode-题库-刷题(6-7)
将一个给定字符串 s 根据给定的行数 numRows ，以从上往下、从左到右进行 Z 字形排列。 具体题目链接
42220发布于 2021-09-07 - 来自专栏python3
笨办法学Python - 习题6-7:
学习目标：了解字符串的定义，学会使用复杂的字符串来建立一系列的变量。学会命名有意义的变量名
68710发布于 2020-02-10 - 来自专栏iOS面试
iOS 面试策略之算法基础6-7节
&visited, index + 1) { return true } visited[i][j] = false return false } 第三步：优化算法 笔者对这种情况进行了相应的优化处理，方法如下： 1） 缩小误差范围：将所有的单词构造成前缀树。然后对于扫描的内容，搜索出相应可能的单词。 [i - 1][j], dp[i][j - 1]) + 1 } } } return dp[aLen][bLen] } 用动态规划计算出单词之间的距离之后，在做一些相应的优化
83630发布于 2021-04-22 - 来自专栏AI SPPECH
IO竞赛2025年题目解析：中级难度（6-7）
2025年的中级难度（难度系数6-7）题目综合考察了选手的算法设计、数据结构应用、数学建模和问题分析能力。本文将深入解析2025年中级难度的IO竞赛题目，帮助选手们突破瓶颈，提升解题能力。 难度进阶路径: 入门(1-3) → 基础(4-5) → 中级(6-7) → 高级(8-10) 难度系数 考察重点 核心知识点 学习目标 6-7 高级算法、数据结构综合应用 高级动态规划、图论、数论、几何 可以优化空间复杂度为O(n^2)。 矩阵快速幂可以用来优化某些递推式的计算，例如斐波那契数列。 优化策略：在解决中级难度题目时，时间和空间复杂度的优化至关重要。可以通过剪枝、预处理、贪心选择等方法来优化算法。 代码实现：中级难度题目的代码量通常较大，需要良好的编程习惯和代码组织能力。
24410编辑于 2025-11-13 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 6-7 sklearn中的随机梯度下降法
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节主要介绍改进上一小节代码，封装自己的随机梯度下降法并应用，之后应用sklearn实现随机梯度下降法。
1.2K20发布于 2019-11-13 - 来自专栏linjinhe的专栏
设计数据密集型应用（6-7）：分片、事务
随着业务发展，用户数量、商品数量、订单数量都在持续增长，数据库的负载越来越高。我们开始对数据库进行垂直拆分（垂直分片），把这三张表拆到三个数据库，而业务代码改改数据库的配置就好。
74450发布于 2020-04-02 - 来自专栏全栈开发那些事
6-7 在一个数组中实现两个堆栈 (20分)
其中Tag是堆栈编号，取1或2；MaxSize堆栈数组的规模；Stack结构定义如下：
1.1K40编辑于 2023-02-27 - 来自专栏量子化学
使用EzReson进行化学共振分析（4）：实例：Diels–Alder加成的共振分析
我们先用DFT优化好它们的几何构型，然后进行单点计算以获取对应的Gaussian输出的out、fchk和NBO输出的33文件。 会看到共有175个线性独立的共振结构，但我们只考察最重要的前三个共振结构，依次是[6-7 8-92-1]（22.69%）、[7-8 9-26-1]（13.78%）和[7: 8-96-1]（5.45%）， 按上述方法来对反应复合物进行WFRT分析（选取第36、37和38条LMOs），得到最重要的前三个共振结构依次为[6-7 8-9 2-1]（84.38%）、[9: 7-8 2-1]（1.92%）和[1: 6-7 8-9]（1.91%）。 （[1: 6-7 8-9]）占比（1.91%）与前一个（1.92%）几乎相同，它反映出甲氧基的推电子效应使电子从2号碳极化到了1号碳。
86710发布于 2021-02-26 - 来自专栏C++系列
【MySQL-26】万字总结＜SQL优化＞——【插入优化 主键优化 order by优化-group by优化-limit优化-count优化-update优化】
本章主要内容面向接触过C++的老铁 主要内容含： ※全文大致内容总结 一.插入数据优化 关于插入数据优化，主要有以下三个方面 批量插入 手动提交事务 主键顺序插入 1.批量插入 采取以下形式，在一个 顺序插入可以减少 页分裂 （下文主键优化有详解）相应博客传送门 二.主键优化 1.主键设计原则 满足业务需求的情况下， 尽量降低主键的长度。 三.order by优化 尽量使用 覆盖索引INDEX . （覆盖索引加子查询形式＆多表联查） 优化思路： 一般分页查询时，通过创建 覆盖索引 能够比较好地提高性能，可以通过 覆盖索引加子查询形式 或者 多表联查 进行优化。 count(*) InnoDB引擎并不会把全部字段取出来，而是专门做了优化，不取值，服务层直接按行进行累加。
71110编辑于 2024-09-09 - 来自专栏零域Blog
Unity 性能优化 | 贴图优化、声音优化
图片相关优化 压缩格式优化 简书 高清晰无压缩 > RGBA32 缺点 内存占用大, 显示运行内存 中清晰中压缩 > RGBA16+Dithering(TexturePacker)内使用FloydSteinberg Android] ETC1, 不支持dxt [Iphone/Ipand] PVRTC4 压缩默认 RGBA16 清晰度高但是渐变不合适 RGBA32 高保真 16it/尺寸减半 压缩 UI Icon 声音相关优化 推荐将Load Type设置为Decompress on Load（在加载时解压）会运行的更流畅（并不是使用于任何的音频，只是使用于频繁使用的音频） 参考链接: -微信公众号(游戏蛮牛)-Unity性能优化 —声音优化
1.6K20编辑于 2022-03-27 - 来自专栏YoungGy
【优化2】整数优化
或的逻辑约束 三个选择的或 只有才 更多或 整数可除 多边形组合 固定花费 分段线性 组合型 set covering set packing 食堂定位 地图填色 Julia例子 9数独 概述 整数优化就是线性优化
1.8K50发布于 2018-01-05 - 来自专栏YoungGy
【优化1】线性优化
概览 线性化的必要性 非线性条件线性化 绝对值约束 最大最小约束 比例约束 总结 Julia优化例子 Knapsack Diet 概览 线性优化，指的是目标函数和约束条件都是线性的优化问题。 面对一个优化问题，首先需要建立优化问题的模型，因此需要编程语言；对优化问题建模后需要求解该问题，因此需要求解不同优化问题的solver。 优化库JuMP：是Julia的一个包，用于建立优化问题。 solver：Jump支持很多开源与商业的solver，这些solver用于求解优化问题。 线性化的必要性 求解线性问题要比求解非线性问题容易很多，因此将非线性的目标函数或者约束跳进进行线性化，有利于求解优化问题。 本文将介绍三种常见的非线性约束并探讨如何将其线性化。 \end{equation} 最大最小约束 最大最小约束（或最小最大约束），可以将优化目标用一个自变量代替，然后补充满足条件的自变量的约束条件即可。
2.4K90发布于 2018-01-02 - 来自专栏CoderStar
iOS 优化 - 启动优化
之前曾在iOS 优化-瘦身文章中提到过 iOS 优化将会是一个专题，今天就带来 iOS 优化系列的第二篇，主要介绍一下启动优化，即如何减少应用的启动时间。 App 启动过程 在优化之前，我们需要对 App 的完整启动过程有个了解，这样我们才能知道启动耗时分布的阶段、哪一个阶段可以被优化以及优化哪一个阶段 ROI 最高。 下面是一些常用的优化手段，优化起来易，防劣化起来难。 首屏渲染优化 这个阶段其实对 UI 渲染效率的提升了，优化手段也就是渲染优化方面的通用手段了。 参考资料 reducing-your-app-s-launch-time[6] 58 同城 App 性能治理实践-iOS 启动时间优化 iOS 优化篇 - 启动优化之 Clang 插桩实现二进制重排[7
4.9K20编辑于 2022-09-23 - 来自专栏三流程序员的挣扎
Android 优化——布局优化
Android 优化目录 ---- 理想情况下，60 FPS 以上就不会卡顿，就是 1 秒内要有 60 帧，所以每一帧要在 16ms 内绘制完成。 刷新机制可以看Android Project Butter分析或《Android应用性能优化最佳实践》2.1.2 刷新机制一节。 大片的蓝色可以接受，如果整个窗口是蓝色的，可以尝试优化减少一次 绘制。 绿色：每个像素多绘制了 2 次。 淡红：每个像素多绘制了 3 次。一般来说，这个区域不超过屏幕的 1/4 是可以接受的。 严重影响性能，需要优化，避免深红色区域。 自定义 View 本身被认为一层，但是 onDraw 里可绘制时可能产生过度绘制，通过 canvas.clipRect 来解决，具体参见 《Android应用性能优化最佳实践》2.4.3 一节。
1.6K20发布于 2018-09-11 - 来自专栏三流程序员的挣扎
Android 优化——网络优化
Android 优化目录 ---- 利用 Network Profiler 检查网络流量 接口设计 API设计 App 与 Server 之间的 API 设计要考虑网络请求的频次，资源的状态等 故而也是需要优化的一个点。可以在获取图片时告知服务器需要的图片的宽高，以便服务器给出合适的图片，避免浪费。 弱网优化 除了正常的网络优化，还需考虑到弱网情况下 App 的表现。 一般来说，网络延迟在 60ms 内是 OK 的，超过 200ms 就比较糟糕了。 弱网优化，本质上是在弱网的情况下能让用户流畅的使用。 压缩/减少数据传输量 利用缓存减少网络传输 针对弱网(移动网络)，不自动加载图片 界面先反馈，请求延迟提交。
2K10发布于 2018-09-11 - 来自专栏三流程序员的挣扎
Android 优化——启动优化
Android 优化目录 ---- App 启动方式 冷启动 App 没有启动过或 App 进程被杀，系统中不存在该 App 进程，此时启动即为冷启动。 优化 布局优化 逻辑优化 必要且耗时的逻辑，考虑单独开线程执行 必要不耗时，按优先级高低依次执行 非必要的延迟初始化，等用到再初始化 针对冷启动的欺骗效果 使用 placeholder UI
1.3K30发布于 2018-09-11 - 来自专栏三流程序员的挣扎
Android 优化——存储优化
Android 优化目录 ---- 交换数据格式 Google 推出的 Protocal Buffers 是一种更轻便高效的存储结构，但消耗内存较大。 SharePreferences 优化 当 SharedPreferences 文件还没有被加载到内存时，调用 getSharedPreferences 方法会初始化文件并读入内存，这容易导致 耗时更长 因此，最好的优化方法就是避免频繁地读写 SharedPreferences，减少无谓的调用。 数据库优化 使用 StringBuilder 代替 String 查询时返回更少的结果集及更少的字段 查询时只取需要的字段和结果集，更多的结果集会消耗更多的时间及内存，更多的字段会导致更多的内存消耗 实际多表操作在被实际执行前，查询优化器会根据连接条件，列出几组可能的连接方案并从中找出系统开销最小的最佳方案 查询列与索引列次序一致 用多表连接代替 EXISTS 子句 把过滤记录数最多的条件放在最前面
1.6K20发布于 2018-09-11 - 来自专栏三流程序员的挣扎
Android 优化——内存优化
Android 优化目录 ---- 优化的意义 减少 OOM，提高应用稳定性。 减少卡顿，提高应用流畅度。 减少内存占用，提高应用后台运行时的存活率。 减少异常发生，减少代码逻辑隐患。 refWatcher.watch(activity); } }); return refWatcher; } } } 内存优化 @IntDef，@StringDef 代替枚举 zipalign 优化 apk 节制使用 Service 如果需要使用 Service 来执行后台任务，一定要任务正在执行的时候才启动 Service switch (level) { case TRIM_MEMORY_UI_HIDDEN: // 释放资源 break; } } 图片优化
1.9K10发布于 2018-09-11 - 来自专栏三流程序员的挣扎
Android 优化——电量优化
Android 优化目录 ---- Android 5.0 后用 Battery Historian 工具分析电量。 WakeLock Android 系统本身为了优化电量的使用，会在没有操作时进入休眠状态，来节省电量。 优化建议 优化网络请求 在蜂窝移动网络下，最好做到批量执行网络请求，尽量避免频繁的间隔网络请求，尽量多地保持在 Radio Standby 状态。 可以在代码中调起电量优化的设计页面，让用户选择是否将应用加入白名单，以在 Doze 模式下能够做一些事情。 // Remove the listener you previously added locationManager.removeUpdates(locationListener); 计算优化
1.7K20发布于 2018-09-11 - 来自专栏MySQL系列
SQL优化——order by优化
1.1.order by优化1.1.1.知识点回顾在讲解order by优化前，先回顾一下order by的语法知识。 asc , age desc;1.1.2.两种排序方式MySQL有两种排序方式Using filesort和Using index，Using index的性能高于Using filesort，我们在优化排序操作时 ，尽量要优化为 Using indexUsing filesort : 通过表的索引或全表扫描，读取满足条件的数据行，然后在排序缓冲区sort buffer中完成排序操作，所有不是通过索引直接返回排序结果的排序都叫 1.1.3.order by优化案例演示1.1.3.1.案例A在上面我们创建了字段age和phone的联合索引，而且没有指定索引的排序顺序，此时索引在表中默认是按照升序排列的。 :MySQL有两种排序方式Using filesort和Using index，在优化排序操作时，尽量要优化为 Using index根据排序字段建立合适的索引，多字段排序时，索引需要遵循最左前缀法则。
1.8K20编辑于 2024-03-29
腾讯云开发者
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