7-2 寻找大富翁

7-2 寻找大富翁 分数 25 全屏浏览题目 切换布局 作者 陈越 单位 浙江大学 胡润研究院的调查显示，截至2017年底，中国个人资产超过1亿元的高净值人群达15万人。

PTA 7-2 符号配对（20 分）

7-2 符号配对（20 分） 请编写程序检查C语言源程序中下列符号是否配对：/*与*/、(与)、[与]、{与}。 输入格式: 输入为一个C语言源程序。

7-2 树种统计 (20 分)

本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/102924532 7-2 树种统计 (20 分) 随着卫星成像技术的应用，自然资源研究机构可以识别每一棵树的种类

7-2 到底有多二

本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/96301355 7-2 到底有多二 一个整数“犯二的程度”定义为该数字中包含2的个数与其位数的比值

PTA 7-2 找奇葩 (20 分)

在一个长度为 n 的正整数序列中，所有的奇数都出现了偶数次，只有一个奇葩奇数出现了奇数次。你的任务就是找出这个奇葩。

PTA 7-2 数字之王 (20 分)

的每个数的各位数的立方相乘，再将结果的各位数求和，得到一批新的数字，再对这批新的数字重复上述操作，直到所有数字都是 1 位数为止。这时哪个数字最多，哪个就是“数字之王”。

PTA 7-2 方阵循环右移

代码库记忆层升温：图谱记忆MCP 正在变成编码 Agent 的基础设施

它们都在做“代码库记忆层”，但性格不一样：一个追求高性能 MCP 后端，一个把代码审查做成最小上下文过滤器，一个把代码、文档和多媒体放进同一张项目知识图谱。 这个设计很实用：代码库记忆不只服务当前对话，也可以变成团队资产。 五、为什么 MCP 会成为关键连接层 代码库记忆层本身并不新。静态分析、调用图、索引、AST、LSP 早就存在。真正让它重新变热的是 MCP。 原因很简单：MCP 给了 Agent 一个标准工具入口。 编码 Agent 的基础设施不只包括模型、终端和浏览器，还会包括一层本地代码记忆。它知道项目结构，知道历史变化，知道哪些上下文值得读。 我更愿意把它理解成一种“工程版长期记忆”。 不是让 Agent 记住你昨天说了什么，而是让它记住代码库自己长什么样。

Python json库loads和dumps记忆技巧

以下是我的记忆技巧，希望对你有用： Python 中的 json 库通过 loads 和 dumps 两个函数来处理 json 数据，其中： loads 是 load string 的缩写，用于将 json

腾讯云数据库：Agent记忆头名封神

谁能在跨会话、长周期、多任务环境中守住记忆连续性，谁就握住了Agent规模化落地的命门。 2.以"长周期记忆保真与召回"为唯一标尺本次横评抛弃花哨的营销话术，只锁定一个最硬核、最见真章的测评维度——长周期复杂交互场景下的记忆保真与精准召回能力。 二、排名揭晓与分封1.Top1腾讯云AgentMemory腾讯云AgentMemory（TencentDBAgentMemory）由腾讯云数据库团队从底层完全自研，是一款独立的记忆管理底座，原生提供自动写入 、分层沉淀、按需召回与治理增强等核心能力，基于腾讯云向量数据库（TencentCloudVectorDB）构建，提供高性能、高可用的记忆存储与检索服务。 它更像一位"守成型标杆"——生态稳健、上手轻松，但在记忆保真这一核心标尺上缺乏压倒性证据，难以胜任对连续性要求严苛的深度个性化业务。

7-2 冒泡法排序 (30分)

将N个整数按从小到大排序的冒泡排序法是这样工作的：从头到尾比较相邻两个元素，如果前面的元素大于其紧随的后面元素，则交换它们。通过一遍扫描，则最后一个元素必定是最大的元素。然后用同样的方法对前N−1个元素进行第二遍扫描。依此类推，最后只需处理两个元素，就完成了对N个数的排序。

PTA 7-2 列车调度（25 分）

7-2 列车调度（25 分） 火车站的列车调度铁轨的结构如下图所示。 两端分别是一条入口（Entrance）轨道和一条出口（Exit）轨道，它们之间有N条平行的轨道。

7-2 歌唱比赛计分 (15分)

7-2 歌唱比赛计分 (15分) 设有10名歌手(编号为1-10)参加歌咏比赛，另有6名评委打分，每位歌手的得分从键盘输入，计算出每位歌手的最终得分(扣除一个最高分和一个最低分后的平均分)，最后按最终得分由高到低的顺序输出每位歌手的编号及最终得分

7-2 冒泡法排序 (30分)

7-2 冒泡法排序 (30分) 将N个整数按从小到大排序的冒泡排序法是这样工作的：从头到尾比较相邻两个元素，如果前面的元素大于其紧随的后面元素，则交换它们。

PTA 7-2 找奇葩 (20 分)

在一个长度为 n 的正整数序列中，所有的奇数都出现了偶数次，只有一个奇葩奇数出现了奇数次。你的任务就是找出这个奇葩。

PTA 7-2 数字之王 (20 分)

的每个数的各位数的立方相乘，再将结果的各位数求和，得到一批新的数字，再对这批新的数字重复上述操作，直到所有数字都是 1 位数为止。这时哪个数字最多，哪个就是“数字之王”。

记忆化递归（记忆化搜索）

我看了答案还是有些不能完全理解，于是又去b站翻了翻教程基础DP，其中提到记忆化的递归（也称记忆化搜索），相当于结合了dp和递归的优点（这时我又觉得比DP还厉害），然后就准备写写记忆化递归。 ---- 目录 ​ 1.记忆化递归的解释与分析 ​ 2.记忆化递归的应用 ---- 一、记忆化递归的解释与分析 前面说道它结合了dp和递归的优点，分别是记忆化和逻辑清晰易懂。 记忆化递归则更加”投机取巧“了，它只计算了需要用的值并储存起来，而其它不会用到的值不去计算，最大化地减少了计算。 打个比方，dp就相当于计算了一个方阵上所有的点（无论有没有利用价值），而记忆化递归相当于计算了方阵上有价值的点，因此记忆化递归的运行时间可能比dp还要短。 （注意只是可能，因为斐波那契数列无论是dp还是记忆化递归，都是要把前面的值全部算出来的） ---- 二、记忆化递归的应用 感觉没啥写的,就拿分配宝藏来写shui一写shui吧。题目在这里。

向量数据库：人工智能的长期记忆

向量数据库：人工智能的长期记忆 翻译自 Vector Databases: Long-Term Memory for Artificial Intelligence 。 人工智能（例如ChatGPT）的作用类似于具有固有记忆的人去图书馆阅读每一本书。然而，当你问一个 AI 一个不在图书馆书中的问题时，它要么承认自己不知道，要么产生幻觉。 向量 vs NoSQL vs SQL 数据库 传统数据库，例如关系数据库（例如 MySQL、PostgreSQL、Oracle）和 NoSQL 数据库（例如 MongoDB、Cassandra），几十年来一直是业务数据管理的支柱 流行的向量数据库 虽然现在有越来越多的向量数据库，但是有几个因素促成了它们的流行。 与 SQL 和 NoSQL 数据库的情况一样，向量数据库有许多不同的风格，可以解决各种用例。

记忆技巧

今天扫了收藏夹里一个TED视频，所以也借此总结一下上半辈子学到的点滴技巧吧~ 关于记忆技巧， 我印象最深的是小时候电视里有个老师在讲如何记忆英语单词，比如同样的词根，只要变换一个字母就可以记住一大批单词这样的技巧 第二个印象，是一个女的演讲者提到的记忆技巧， 她的记忆技巧可以归纳为一个词： “标新立异”， 也就是给每一个你要记忆的事物都打上一个不同寻常的标签，突出强烈的反差感， 比如在脑海里描绘一幅“隔壁老王蹲在一个十米的茅坑里 第三个印象是一个TED演讲者， 他的方法是是图像记忆法， 给每一个词语或者生硬的字面都配合上一幅图， 这种记忆法其实很好的阐述了那句英语谚语："one picture is better than a 第四个印象是某人发明了个记忆宫殿（Memory Palace）这样的记忆技巧或者说术语，总结下来就是上下文关联（Context），将你要记忆的信息放到一个上下文中，这个上下文是任何你熟悉的场景，比如你的房子 关联性，将要记忆的信息通过某种故事线或者物理场景（上下文Context） 串联起来，可以帮助我们批量记忆一组信息，配合强烈反差的故事线更好。

7-2 神奇字符串 (30 分)

本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/101472572 7-2 神奇字符串 (30 分) 神奇字符串的定义为: 只含有1和2,