本文链接:https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/97864803 7-4 悄悄关注 (25 分) 新浪微博上有个“悄悄关注”,一个用户悄悄关注的人
点这里 7-4 字符串排序 本题要求编写程序,读入5个字符串,按由小到大的顺序输出。 输入格式: 输入为由空格分隔的5个非空字符串,每个字符串不包括空格、制表符、换行符等空白字符,长度小于80。
本文链接:https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/102924283 7-4 树的遍历 (20 分) 给定一棵二叉树的后序遍历和中序遍历,请你输出其层序遍历的序列
1 innodb存储引擎介绍 innodb存储引擎支持两种常见的索引:B+树索引和哈希索引。 innodb支持哈希索引是自适应的,innodb会根据表的使用情况自动生成哈希索引。 聚集索引 Innodb存储引擎表是索引组织表,即表中数据按主键顺序存放。而聚集索引就是按每张表的主键构造一颗B+树。并且叶节点存放整张表的行记录数据。每张表只能有一个聚集索引(一个主键)。 叶级别不包含行的全部数据,叶级别除了包含行的键值以外,每个索引行还包含了一个书签(bookmark),该书签告诉innodb存储引擎,哪里可以找到与索引对应的数据。 DROP PRIMARY KEY | DROP {INDEX|KEY} index_names DROP [ONLINE|OFFLINE] INDEX index_name ON tbl_name 算法 同时要考虑插入B+树的三种情况,每种情况都可能导致不同的插入算法。如下表所示: ? B+树插入的3种情况 我们实例分析B+树的插入,在图1的B+树中,我们需要插入28这个值。
本文链接:https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/101472923 7-4 括号匹配 (25 分) 给定一串字符,不超过100个字符,可能包括括号
7-4 学生成绩排序 (15分) 输入格式: 输入一个正整数n(n<50),下面n行输入n个学生的信息,包括:学号、姓名、三门课程成绩(整数)。
大于3维的空间我们想象不出来,但是算法是一样的。 如果我们有下面的数据 ? 那么通过用欧式距离公式可知: 《机器学习》与《python编程》的距离= ? 0, 0, 1, 1], [1, 1, 1, 2, 0], [2, 2, 2, 0, 0], [1, 1, 1, 0, 0], [5, 5, 5, 0, 0]] 推荐引擎 similarity * userRating if simTotal == 0: return 0 else: return ratSimTotal/simTotal #预计得分 推荐引擎代码 ''' 推荐引擎: 给用户推荐N个最喜欢的课程 input ds: 评价矩阵 userIdx: N: 最高推荐N个结果 simFunc estFunc ''' 局限 * 这个算法需要对整个数据集进行多次复杂的计算,如果数据量很大,则性能可能无法接受。一种解决办法是对矩阵进行SVD分解,把高维度的矩阵转换成低维度度的矩阵。
7-4 排座位(25 分) 布置宴席最微妙的事情,就是给前来参宴的各位宾客安排座位。无论如何,总不能把两个死对头排到同一张宴会桌旁!
2004 年,陶哲轩(Terence Tao)和本·格林(Ben Green)证明了:对于任意大的 n,均存在 n 项全由素数组成的等差数列。例如 { 7,37,67,97,127,157 } 是 n=6 的解。本题就请你对给定的 n 在指定范围内找出一组最大的解。
Together规则引擎的基本结构规则引擎就是个程序,它用专家的知识来解决问题,给出答案。它也叫基于规则的管理系统或者决策管理系统DRMS。推理算法就是规则引擎的大脑,它管理着一大堆规则和事实。 规则引擎推理算法原理Rete 算法:这是一种高效的模式匹配算法,广泛用于专家系统和规则引擎中。它通过构建一个网络结构,减少重复匹配的计算,提高处理大量规则和数据的效率。 Rete 算法及其衍生算法Rete-II、Rete-III、Rete-NT、Rete-OO,是为规则引擎推理算法而生,历史悠久,而且不断迭代演进。主流厂商的规则引擎大都采用Rete 算法及其衍生算法。 因此Rete 算法已经成为行业的事实标准。规则引擎适用场景规则引擎主要用于执行基于条件的业务规则判断和决策,而不是实现通用逻辑算法。 拒绝匹配拥抱算法Together规则引擎抛弃了传统规则引擎线性匹配的规则建模方式,但它包含了传统规则引擎
7-4 稳赢 大家应该都会玩“锤子剪刀布”的游戏:两人同时给出手势,胜负规则如图所示: ? 现要求你编写一个稳赢不输的程序,根据对方的出招,给出对应的赢招。但是!
=1。所谓与给定的整数 N 最近的斐波那契数是指与 N 的差之绝对值最小的斐波那契数。
本文链接:https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/102727480 7-4 集合相似度 (25 分) 给定两个整数集合,它们的相似度定义为:
2004 年,陶哲轩(Terence Tao)和本·格林(Ben Green)证明了:对于任意大的 n,均存在 n 项全由素数组成的等差数列。例如 { 7,37,67,97,127,157 } 是 n=6 的解。本题就请你对给定的 n 在指定范围内找出一组最大的解。
目录 1.Weex布局算法 2.Weex布局算法性能分析 3.Weex是如何布局原生界面的 一. Weex布局算法 打开Weex的源码的Layout文件夹,就会看到两个c的文件,这两个文件就是今天要谈的Weex的布局引擎。 也就是说Weex和React-Native的布局引擎都是同一套代码。 当前React-Native的代码里面已经没有这两个文件了,而是换成了Yoga。 ? Yoga本是Facebook在React Native里引入的一种跨平台的基于CSS的布局引擎,它实现了Flexbox规范,完全遵守W3C的规范。 原理也是会用到JSCore,将JS写的JSON或者自定义的DSL,经过本地的picassoEngine布局引擎转换成Native布局,最终利用锚点的概念做到高效的布局。
大于3维的空间我们想象不出来,但是算法是一样的。 如果我们有下面的数据 ? 那么通过用欧式距离公式可知: 《机器学习》与《python编程》的距离= ? 0, 0, 1, 1], [1, 1, 1, 2, 0], [2, 2, 2, 0, 0], [1, 1, 1, 0, 0], [5, 5, 5, 0, 0]] 推荐引擎 similarity * userRating if simTotal == 0: return 0 else: return ratSimTotal/simTotal #预计得分 推荐引擎代码 ''' 推荐引擎: 给用户推荐N个最喜欢的课程 input ds: 评价矩阵 userIdx: N: 最高推荐N个结果 simFunc estFunc ''' 局限 * 这个算法需要对整个数据集进行多次复杂的计算,如果数据量很大,则性能可能无法接受。一种解决办法是对矩阵进行SVD分解,把高维度的矩阵转换成低维度度的矩阵。
=1。所谓与给定的整数 N 最近的斐波那契数是指与 N 的差之绝对值最小的斐波那契数。
想做好Google SEO,就必须认识Google算法,并深入了解Google搜索引擎的运作原理。 Google算法介于用户与搜索引擎索之间,Google通过算法,让用户的搜索需求能迅速得到解决,也能利用算法避免搜索结果中充斥垃圾内容,或以黑帽SEO手法排名的网站。 三、Google Panda熊猫算法 Google一直以来都相当看重用户的体验,为了确保用户在使用谷歌搜索引擎时,都能获得高质量的内容,于是在2011年发布了熊猫算法,目的是减少Google搜索引擎中内容农场或低质量网站的存在 但该网站和被链接的网站并不具有相关性,这种情况很容易被企鹅算法认定为恶意链接,且违反搜索引擎规则,接着受到惩罚。 Google搜索引擎算法 https://www.dustseo.com/news/711.html
大熊猫,俗称“胖达”,会排队吃盆盆奶。它们能和谐吃奶的前提,是它们认为盆盆奶的分配是“公平”的,即:更胖的胖达能吃到更多的奶,等胖的胖达得吃到一样多的奶。另一方面,因为它们是排好队的,所以每只胖达只能看到身边胖达的奶有多少,如果觉得不公平就会抢旁边小伙伴的奶吃。
大熊猫,俗称“胖达”,会排队吃盆盆奶。它们能和谐吃奶的前提,是它们认为盆盆奶的分配是“公平”的,即:更胖的胖达能吃到更多的奶,等胖的胖达得吃到一样多的奶。另一方面,因为它们是排好队的,所以每只胖达只能看到身边胖达的奶有多少,如果觉得不公平就会抢旁边小伙伴的奶吃。