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LeetCode 6-10 题 详解 Java版 ( 万字 图文详解 LeetCode 算法题6-10 =====＞＞＞ ＜建议收藏＞)
今天我们一起学习了LeetCode 6-10 题的算法分析,感谢大家阅读,觉得不错记得收藏哦! 喜欢 请点个 + 关注
29210编辑于 2024-04-07 - 来自专栏python、mysql、go知识点积累
07-02 django 6-10
字段查询 all():返回模型类对应表格中的所有数据。 get():返回表格中满足条件的一条数据，如果查到多条数据，则抛异常：MultipleObjectsReturned， 查询不到数据，则抛异常：DoesNotExist。 filter():参数写查询条件，返回满足条件 QuerySet 集合数据。 条件格式： 模型类属性名__条件名=值 注意：此处是模型类属性名，不是表中的字段名 关于 filter 具体案例如下： 判等 exact。
1K40发布于 2020-04-14 - 来自专栏C语言例题100题
C语言经典例题100（6-10）
思路： 使用循环嵌套来写这个代码，我们首先要让i=1的时候，做一遍1的乘法运算，也就是说我们的j<=i，所以我们第二个for循环就可以写成是让j也从1开始遍历，范围要小于等于i，以此递增。
35510编辑于 2025-06-04 - 来自专栏大数据成长之路
Hadoop源代码分析【6-10】
小结 Hadoop源代码分析【6-10】主要为大家科普了RPC实现通信的流程，以及 DataNode在升级 / 回滚/ 提交时底层的变化。
71220发布于 2021-01-27 - 来自专栏全栈开发那些事
6-10 二分查找 (20分)
L是用户传入的一个线性表，其中ElementType元素可以通过>、==、<进行比较，并且题目保证传入的数据是递增有序的。函数BinarySearch要查找X在Data中的位置，即数组下标（注意：元素从下标1开始存储）。找到则返回下标，否则返回一个特殊的失败标记NotFound。
32320编辑于 2023-02-27 - 来自专栏Gorit 带你学全栈系列
编程入门、进阶100例（6-10题）
本期用先用java去实现代码，后面我会慢慢补全c语言和python的代码 题目索引 六、温度转换问题 6.1 问题描述 6.2 示例 6.3 代码实现 七、求阶乘之和 7.1 问题描述 7.2 示例 7.3 代码实现 八、打印水仙花数 8.1 打印100~1000之间的水仙花数 8.2 示例 8.3 代码实现 九、求100~200以内的素数 9.1 问题描述 9.2 示例 9.3 代码实现 十、实现冒泡排序 10.1 问题描述 10.2 示例 10.3 代码实现 六、温度转换问题 6.1 问题描述 输
65310编辑于 2021-12-09 - 来自专栏机器学习/数据可视化
MySQL50-4-第6-10题
MySQL50-4-第6-10题 本文中介绍的是第6-10题，涉及到的主要知识点： 模糊匹配和通配符使用 表的自连接 in/not in 连接查询的条件筛选 ?
27610发布于 2021-03-01 - 来自专栏Corley的开发笔记
C语言经典习题100例（二）6-10
给大家推荐一门大数据Spark入门课程https://www.bilibili.com/video/BV1oi4y147iD/，希望大家喜欢。
52020发布于 2020-07-23 - 来自专栏皮皮鲁的AI星球
漫谈 | 同是北大的学生，考研进北大和高考进北大，差距很大吗？
同是“北京大学”的学生，考研进北大和高考进北大，差距很大吗？我的答案是，差距确实很大！ 我本科非北大，研究生保送进入北大的，我从自己身边的几个案例来跟大家分享一下被那些”高考进北大“的学神碾压是什么感觉。本文涉及人物均为真实案例。 到了大学，听说J选修了北大的经济学双学位，后来研究生来了北大才知道，经济学双学位在北大尽人皆知，号称三俗之一，几乎所有人都会选修，每年招收近千人。 W和L是我来到北大后认识的朋友，也都选修了“经双”，W本科是北大物理专业，本科毕业是本专业前几，研究生直接保送到了北大光华管理学院。 同在北大 差距很大 同是北大的学生，考研进北大和高考进北大，差距很大吗？我个人感觉确实有一些差距。这些高考进北大的尖子生，不只会高考，也经常不务正业，结果玩着玩着，就玩出了一些名堂。
1K10发布于 2019-12-26 - 来自专栏HyperAI超神经
跨界教授林宙辰：从北大来，回北大去
在北大，林宙辰老师开始接触 AI，初步学习了图像处理和模式识别，也参与了若干实际项目，其中一个项目就是搭建地理信息系统，把手绘地图或印刷地图数字化并进行管理。 1995 年，林宙辰老师从北大数学系硕士毕业后，远赴香港，在香港理工大学应用数学系，又进行了为期两年的硕士学习，掌握了计算数学的基础。 林宙辰老师回到北大数学学院后，深入地学习了图像处理、机器视觉和模式识别的课程。立志成为数学家的林宙辰老师，开始全面转向 AI 领域。 招生看「四好」，理论优于编程 林宙辰老师回到北大后，在智能科学系任教授，主要研究机器学习和计算机视觉。 12 年微软亚洲研究院履职， 40 岁的林宙辰老师，在职业发展上做出了一个重大转变：放弃微软亚洲研究院的丰厚待遇，回归北大教书育人，继续人工智能理论方面的研究。
1.4K50发布于 2021-08-25 - 来自专栏沉默王二
北大，竟然这样上！
废话不多说，今天抽出一个小时给大家分享一份北大学长的《CS 指南》，在 GitHub 上已经星标 5.6k 了——原来，北大可以这样上！ 这份指南规划的内容有： 学习工具：IDE、Stack Overflow、Git、GitHub、Vim 等等 国外高质量的 CS 课程汇总 经典书籍推荐，类似 CSAPP 这样的硬核书籍 比较令我想不到的是，这位北大的同学也一度怀疑自己是不是不适合计算机 ，也许是对北大的课程不是很满意吧？
60130编辑于 2022-04-14 - 来自专栏【趣学C语言和数据结构100例】
【趣学C语言和数据结构100例】6-10
【趣学C语言和数据结构100例】 问题描述 6.一个球从 100m 高度自由落下，每次落地后反弹回原高度的一半，再落下，求它在第 10 次时共经过多少米，第 10 次反弹多高。 7.猴子吃桃问题。猴子第 1 天摘下若干个桃子，当即吃了一半，还不过瘾，又多吃了一个。第 2 天早上又将剩下的桃子吃掉一半，又多吃了一个。以后每天早上都吃了前一天剩下的一半零一个。到第 10 天早上想再吃时，就只剩一个桃子了。求第 1 天共摘多少个桃子。 8.迭代法求 x = 根号 a。求平方根的迭代公式为 x(n+1) = 1/2 * (xn + a/xn) 9.用牛顿迭代法求下面方程在 1.5 附近的根: 2x³ - 4x² + 3x - 6 = 0 70.用筛选法求 100 之内的素数。 代码分析 6. 物理公式的规律应用 每次落地后反弹回原高度的一半，初始total_m，第一次为total_m *= 0.5，for循环计算n次的，共经过，使用sum来计数。 7. 数学公式的规律应用 已知结果，找倒推规律，求初始。由后一天 = ( 前一天 / 2 ) -1 可知，前一天 = ( 后一天 + 1 ) *2，定义天数day，使用while(day–)，求第一天。 8. 巴比伦法 迭代公式为 x(n+1) = 1/2 (xn + a/xn) 初次猜测，x0=a/2，那么，代入公式得到x1 使用while开始代法，令x0=x1,代入公式得到x1 当 ∣xn+1−xn∣∣xn+1−xn∣ 小于某个设定的精度（例如 1e−51e−5）时停止迭代。 9. 牛顿迭代法的求解 牛顿迭代法 ：x(n+1) = x(n) - f(x(n)) / f’(x(n)) 对于本题，方程在 1.5 附近的根: 2x³ - 4x² + 3x - 6 = 0 x0,x1=1.5，f,f1 f(x(n))=2x³ - 4x² + 3x - 6 f’(x(n)) =6x² -8x +3 每次令 x0 = x1; f = ( ( 2 * x0 - 4 ) * x0 + 3 ) * x0 -6; f1 = ( 6 * x0 - 8 ) * x0 + 3; x1 = x0 - f / f1; 当 ∣xn+1−xn∣∣xn+1−xn∣ 小于某个设定的精度（例如 1e−51e−5）时停止迭代。 10. 筛选法 筛选法：又称为筛法。先把以个自然数按次序排列起来。1不是质数，也不是合数，要划去第二个数2是质数留不来，而把2后面所有能被2整除的数都划去。2后面第一个没划去的数是3，把3留下，再把3后面所有能被3整除的数都划去。3后面第一个没划去的数是5，再把与后面所有能被5整除的数都划去。这样一直做下去，就会把不超过N的把5留下，全部合数都筛掉，留下的就是不超过N的全部质数。 具体思路：先初始化数组，初始化为数字本身，如果访问过，则赋值为0。定义两个for循环，第一个访问到100，然后判断为0，则跳过。否则进行，从该数开始，到100，找到该数的倍数，并赋值为0。 代码实现 #include<stdio.h> #include<math.h> int main(){ // 6.一个球从100m高度自由落下,每次落地后反弹回原高度的一半,再落下,再反弹求它在第10次时共经过多少米，第10次反弹多高。 double total_m = 100.0,sum = 0.0; for(int i = 0; i < 10; i++) { sum += total_m; total_m /= 2; sum += total_m; } printf("第10次时共经过%f米，第10次反弹%f米",sum,total_m); // 7.猴子吃桃问题。猴子第1天摘下若干个桃子,当即吃了一半,还不过瘾,又多吃了一个。第2天早上又将剩下的桃子吃掉一半,又多吃了一个。以后每天早上都吃了前一天剩下的一半零一个。到第 10天早上想再吃时,就只剩一个桃子了。求第1天共摘多少个桃子。) 分析：后一天 = ( 前一天 / 2 ) -1 --> 前一天 = ( 后一天 + 1 ) * 2 int day = 9; int prev , cur = 1; while( day > 0) { prev = ( cur + 1 ) * 2; cur = prev; day--; } printf("第1天共摘%d个桃子",cur); // 8.迭代法求x=根号a。求平方根的迭代公式为x(n+1）=1/2 * (xn+a/xn) // 分析：牛顿迭代法 ：x(n+1) = x(n) - f(x(n)) / f'(x(n)) https://blog.csdn.net/SanyHo/article/details/106365314 float a ,
33400编辑于 2024-10-23 - 来自专栏学习
浙江大学PTA程序设计C语言基础编程练习题6-10
这是最终结果：程序正确读取输入并按指定格式输出，浮点数保留两位小数，符合样例预期。
27010编辑于 2025-12-17 - 来自专栏挖数
20%清北录取率，那些北上广深的神级高中
很多人小时候都被长辈问过：“将来要考清华，还是考北大啊？”仿佛菜市场买菜你要买白菜，还是菜心啊这么随意。 小时候单纯的我，一直以为只要努力就可以上清北，就像每次打游戏，只要努力就可以打通关一样。 学区房价格： 以广州Top5小学 东风东路小学 作为参考，周边学区房价格 6-10万/平方米。 学区房价格： 以上海Top5小学 世界外国语小学 作为参考，周边学区房价格 6-10万/平方米。
1.4K20发布于 2018-07-25 - 来自专栏深度学习自然语言处理
县城再无清华北大
有种观点很有趣，意思是说“从落后地区考入清华北大的学生天赋上自有其过人之处，所以……”。 而且我发现，尽管清华北大在北京招生名额很多，但是父母教育程度不高的北京土著家庭却很少有孩子考上清华北大。 而且近年来的趋势是北京最优秀的学生选择直接出国，而不是上清华北大。 我再补充三点： 1.我只是在陈述事实，我并没有表达“北京人考清华北大更容易是合理的”这样的观点。 以陕西为例，曾经考上清华北大的学生在各个城市、县城是比较平均的。但是这些年，清华北大在陕西的招生名额日趋被几所超级中学垄断，而周边的小县城，年级第一能考个西安交大就谢天谢地了。
80010编辑于 2022-09-02 - 来自专栏入门小站
Linux性能优化指北大全
性能问题的本质就是系统资源已经到达瓶颈，但请求的处理还不够快，无法支撑更多的请求。性能分析实际上就是找出应用或系统的瓶颈，设法去避免或缓解它们。
1.5K20编辑于 2022-06-03 - 来自专栏Java研发军团
解析北大招生数学考题。
先看一道号称是北大招生题： ?
1.2K30发布于 2019-06-05 - 来自专栏FREE SOLO
北大Hadoop实践教程精要笔记
Hadoop目前是Apache旗下的顶级项目之一， 是Google在2004年提出的“MapReduce”分布式计算框架的一个Java实现。
93720发布于 2019-04-28 - 来自专栏图与推荐
北大@KDD | GAT v.s. MLP?
作者| 刘 旋 审核 | 李梦露 分享一篇北京大学崔斌教授团队发表在KDD 2022上关于图神经网络的文章:《Graph Attention Multi-Layer Perceptron》。图神经网络GNN在许多基于图的应用中取得了巨大成功。然而，大规模图的高稀疏性阻碍了它们在工业场景中的应用。虽然针对大规模图提出了一些可扩展的GNN，但它们对每个节点采用固定的𝐾-hop邻域，导致GNN模型在训练过程中对实际感知域不敏感，因此在稀疏区域内对节点采用大传播深度时,会面临过平滑问题。为了解决上述问
64950编辑于 2023-03-01 - 来自专栏Python编程与实战
北大法律大模型ChatLaw火了！！
语言大模型不断向垂直行业领域拓展，这次出圈的是北大法律大模型。 大模型又「爆了」。 昨晚，一个法律大模型 ChatLaw 登上了知乎热搜榜榜首。热度最高时达到了 2000 万左右。 这个 ChatLaw 由北大团队发布，致力于提供普惠的法律服务。一方面当前全国执业律师不足，供给远远小于法律需求；另一方面普通人对法律知识和条文存在天然鸿沟，无法运用法律武器保护自己。 其实最近发布法律大模型的不只有北大一家。上个月底，幂律智能联合智谱 AI 发布了千亿参数级法律垂直大模型 PowerLawGLM。据悉该模型针对中文法律场景的应用效果展现出了独特优势。 同时，通过与北大国际法学院、行业知名律师事务所进行合作，ChatLaw 团队能够确保知识库能及时更新，同时保证数据的专业性和可靠性。下面我们看看具体示例。
1.6K50编辑于 2023-09-02
腾讯云开发者
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