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  • 来自专栏刷题笔记

    7-5 字符串循环左移

    点这里 7-5 字符串循环左移 输入一个字符串和一个非负整数N,要求将字符串循环左移N次。 输入格式: 输入在第1行中给出一个不超过100个字符长度的、以回车结束的非空字符串;第2行给出非负整数N。

    1.1K20发布于 2019-11-08
  • 来自专栏freesan44

    PTA 7-5 买地攻略 (25 分)

    数码城市有土地出售。待售的土地被划分成若干块,每一块标有一个价格。这里假设每块土地只有两块相邻的土地,除了开头和结尾的两块是只有一块邻居的。每位客户可以购买多块连续相邻的土地。

    24000发布于 2021-09-11
  • 来自专栏刷题笔记

    7-5 小字辈 (25 分)

    点这里 7-5 小字辈 (25 分) 本题给定一个庞大家族的家谱,要请你给出最小一辈的名单。

    92210发布于 2019-11-08
  • 来自专栏以终为始

    7-5 堆中的路径 (25 分)

    7-5 堆中的路径 (25 分) 将一系列给定数字插入一个初始为空的小顶堆H[]。随后对任意给定的下标i,打印从H[i]到根结点的路径。

    25420编辑于 2023-03-09
  • 来自专栏freesan44

    PTA 7-5 买地攻略 (25 分)

    数码城市有土地出售。待售的土地被划分成若干块,每一块标有一个价格。这里假设每块土地只有两块相邻的土地,除了开头和结尾的两块是只有一块邻居的。每位客户可以购买多块连续相邻的土地。

    34520编辑于 2021-12-06
  • 来自专栏freesan44

    PTA 7-5 实验室使用排期 (25 分)

    受新冠疫情影响,当前大家的活动都必须注意保持充分的社交距离,国家实验室的使用也同样受到了严格的限制。假设规定任何一个时间点上,实验室内最多只能有 1 个人,且每个人都必须提前申请实验室的使用,只有申请被批准后才能进入。现给定一批第二天的实验室使用申请,你需要写个程序自动审批,使得能够被批准的申请数量最大化。

    52810编辑于 2021-12-06
  • 来自专栏刷题笔记

    【未完成】7-5 文件传输 (25 分)

    本文链接:https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/102727502 7-5 文件传输 (25 分) 当两台计算机双向连通的时候,文件是可以在两台机器间传输的

    45920发布于 2019-11-07
  • 来自专栏freesan44

    PTA 7-5 实验室使用排期 (25 分)

    受新冠疫情影响,当前大家的活动都必须注意保持充分的社交距离,国家实验室的使用也同样受到了严格的限制。假设规定任何一个时间点上,实验室内最多只能有 1 个人,且每个人都必须提前申请实验室的使用,只有申请被批准后才能进入。现给定一批第二天的实验室使用申请,你需要写个程序自动审批,使得能够被批准的申请数量最大化。

    67600发布于 2021-09-10
  • 来自专栏freesan44

    PTA 7-5 子串与子列 (25 分)

    子串是一个字符串中连续的一部分,而子列是字符串中保持字符顺序的一个子集,可以连续也可以不连续。例如给定字符串 atpaaabpabtt,pabt是一个子串,而 pat 就是一个子列。

    51140发布于 2021-09-10
  • 来自专栏freesan44

    PTA 7-5 子串与子列 (25 分)

    子串是一个字符串中连续的一部分,而子列是字符串中保持字符顺序的一个子集,可以连续也可以不连续。例如给定字符串 atpaaabpabtt,pabt是一个子串,而 pat 就是一个子列。

    43710编辑于 2021-12-06
  • 来自专栏刷题笔记

    【未完成】7-5 对称排序 (25 分)20分

    本文链接:https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/101473181 7-5 对称排序 (25 分) 你供职于由一群丑星作为台柱子的信天翁马戏团

    65520发布于 2019-11-08
  • 来自专栏刷题笔记

    【2019秋PAT乙级真题】7-5 链表合并 (25 分)

    本文链接:https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/100634522 7-5 链表合并 (25 分) 给定两个单链表 L​1​​=a​1​​→

    46320发布于 2019-11-08
  • 来自专栏AI机器学习与深度学习算法

    机器学习入门 7-5 高维数据映射为低维数据

    我们此时有一个m行n列的样本矩阵X,此时的X样本矩阵代表有m个样本n个特征。通过前面的关于主成分的学习,此时假设我们已经求出针对X样本矩阵来说前k个主成分,每一个主成分对应的一个单位方向,用W矩阵来表示,此时的W矩阵为k行n列,代表前k个主成分,每一个主成分有n个元素。在上一小节提到主成分分析的本质就是从一组坐标系转移到另外一组新的坐标系的过程,而由于我们原来为n维坐标系,因此转换之后的坐标系也有n个维度,只不过对于转换后的坐标系来说,取出前k个更加重要的方向,因此W是k行n列的矩阵。

    4.1K31发布于 2019-11-13
  • 来自专栏刷题笔记

    【2020HBU天梯赛训练】7-5 宇宙无敌大招呼

    7-5 宇宙无敌大招呼 据说所有程序员学习的第一个程序都是在屏幕上输出一句“Hello World”,跟这个世界打个招呼。作为天梯赛中的程序员,你写的程序得高级一点,要能跟任意指定的星球打招呼。

    84710发布于 2020-06-23
  • 来自专栏freesan44

    PAT-2021年秋季考试 乙级 7-5 取帽子 (25 分)

    拼题er们觉得戴帽子会令自己看上去很帅,所以他们不管到哪里都会戴着帽子。有一天他们去到一家餐厅,服务员把他们的帽子收集了堆起来保管。当大家要离开的时候,发现帽子被像上图那样摞起来了。于是你的任务就是帮他们排好队,使得每个人都能按顺序顺利取到自己的帽子。

    50560发布于 2021-09-14
  • 来自专栏刷题笔记

    【PAT520 钻石争霸赛】7-5 猜近似数字 (15分)

    甲想好了一个 n 位数字让乙来猜,只要猜的数字位数正确,至多有 1 位与谜底不同,且不同的数字相差不超过 1,就算猜对了。例如谜底是 67,若乙猜 66、68、77、57,就都算对了;猜 167 就不能算对。

    42230发布于 2020-06-23
  • 来自专栏IT技术圈(CSDN)

    浙大版《C语言程序设计(第3版)》题目集 习题7-5 找鞍点

    习题7-5 找鞍点 一个矩阵元素的“鞍点”是指该位置上的元素值在该行上最大、在该列上最小。 本题要求编写程序,求一个给定的n阶方阵的鞍点。 输入格式: 输入第一行给出一个正整数n(1≤n≤6)。

    1.3K20发布于 2020-09-15
  • 来自专栏翎野君

    场景

    根据使用场景分析,用户收藏属于频繁操作的场景,需要频繁的读和写数据库。 按照上面的表结构设计,单表存储上亿条记录,且面临着大量的读写操作。 要解决上面的这个问题,思考进行数据库分表。 分表 场景 数据库一般采用Master-Slave复制模式的MySQL架构,只能够对数据库的读进行扩展,而对数据库的写入操作还是集中在Master上,并且单个Master挂载的Slave也不可能无限制多 前提 很大的数据量 数据量随着[时间/业务规模/场景操作频繁次数]会持续高速增长 目的: 对于访问极为频繁且数据量巨大的单表来说,我们首先要做的就是减少单表的记录条数,以便减少数据查询所需要的时间,提高数据库的吞吐 分表策略:hash(user_id) % 128 = table_id 路由规则:table_name + table_id = collect_0…collect_127 ---- 如果业务场景会随着时间规律增长 场景分析 用户触发收藏操作不是高并发行为,暂时不考虑分库。

    41110编辑于 2023-05-12
  • 来自专栏授客的专栏

    loadrunner 场景设计-目标场景设计

    场景设计-目标场景设计 by:授客 A. 概述 Goals Types for Goal-Oriented Scenarios 在以目标为向导的场景中,定义你想实现的测试目标,lr基于这些目标为你自动创建场景。 ? ? 运行这类goal-oriented场景和运行一个手工场景类似。 d) 为场景定义目标 在场景目标Scenario Goal界面上,点击Edit Scenario Goal按钮,在打开对话框中定义场景应该达到的目标。 ? ? 在时间间隔内或者整个场景运行期间测量场景目标。 当你稍后用HPLoadrunner Analysis分析工具分析运行,这些数据在SLAs下进行比较,并且SAL状态将作为定义的测量

    1.2K10发布于 2019-09-12
  • 来自专栏PaddlePaddle

    场景文字识别】场景文字识别

    STR任务简介 许多场景图像中包含着丰富的文本信息,对理解图像信息有着重要作用,能够极大地帮助人们认知和理解场景图像的内容。 场景文字识别是在图像背景复杂、分辨率低下、字体多样、分布随意等情况下,将图像信息转化为文字序列的过程,可认为是一种特别的翻译过程:将图像输入翻译为自然语言输出。 场景图像文字识别技术的发展也促进了一些新型应用的产生,如通过自动识别路牌中的文字帮助街景应用获取更加准确的地址信息等。 本例将演示如何用 PaddlePaddle 完成 场景文字识别 (STR, Scene Text Recognition) 。 任务如下图所示,给定一张场景图片,STR 需要从中识别出对应的文字"keep"。 ? 图 1. 输入数据示例 "keep" |2.

    30.2K70发布于 2018-04-02
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