能力说明：
了解变量作用域、Java类的结构，能够创建带main方法可执行的java应用，从命令行运行java程序；能够使用Java基本数据类型、运算符和控制结构、数组、循环结构书写和运行简单的Java程序。
能力说明：
掌握Linux文件管理方式和技巧，对用户和组管理有基本认知，掌握Linux网络知识，对TCP/IP协议及OSI七层模型有较为清晰的概念，掌握Linux磁盘与文件系统管理技巧，知道如何安装Linux软件包，逐步掌握Shell脚本的编程技巧。
暂时未有相关云产品技术能力~
CSDN博客专家，9年博主
题目意思是在n*m的矩阵中，你可以对矩阵中的每个数加或者减d，求最少的操作次数，使得矩阵中所有的元素相同。 虽然在condeforces中被分到了dp一类，但完全可以通过排序，暴力的方法解决。
设g’表示从起点到第i个旅店住宿一天的最少天数；f’表示从起点到第i个旅店住宿一天，在满足最小天数前提下所需要的最少费用。那么：
Ilya得到了一个礼物，可以在删掉银行账户最后和倒数第二位的数字（账户有可能是负的），也可以不做任何处理。
题目链接
关于这个题目，有多种的解法，如果枚举起点和终点，时间复杂度为O(n^3)，但如果我们用一个数组B把一段数的和存起来，B[i] = sum(a[1].....a[i])。这样就可以把时间复杂度降到O(n^2)。
如果你是刚刚开始做状态压缩dp，我建议你先看看 poj 3254 Corn Fields 这是一道比这一题更简单，更容易入门的题目。 还有在代码中我用了一个很巧妙的方法求一个数二进制数中1的个数 具体请看我博客中 x& (x - 1)==0 这篇文章 链接 。
状态压缩dp其实就是用二进制来表示所有的状态，比如这题， 我们在某一行可以这样取0 1 0 1 1 0 1，用1代表取了，0代表没取，因为这点，它的数据量也限制在20以内，所有看到这样数据量的题目可以先考虑一下状态压缩dp。对于有多行的数据，所有状态的总数必然很庞大，而且不用特殊的方法想要存储这些状态是不太现实的。既然每个点只有这两种情况，我们可以用二进制的一位来表示，0 1 0 1 1 0 1就可以表示为二进制0101101也就是十进制的45，如果我们想要枚举6个点的所有状态，我们只需要从0到2^6取其二进制就可以了，并不会重复或是多余。
组合数学解法 现在n行中选出m行，C(n,m)，再在n列中选出m列随便放A(n,m)，答案为C(n,m)*A(n,m)。
看完最大连续子段和 的 dp算法 这个很容易理解，我用dplift[i]保存第1到第i个之间的最大子段和，dpright[i]保存第i到第n个之间的最大子段和，最终结果就是dplift[i]+dpright[i+1]中最大的一个。
对于这样的问题，我们可以直接用暴力，一个双重循环，虽说可以，但也没有更高明的方法？ 我们再分析这个问题，如果我们知道了某个数前面一段数的和，我们就该考虑把这个数加入到前一段，还是重新开始一段。这个地方很重要，如果前一段的和小于0，我们重新建一段，反之加到前一段。这样我们就可以把n个数分成几段了，且每一段都求出了他们的和，然后再循环一次求出最大的一个和，我们就得到想要的结果了，也可以在分段的时候直接求结果。
不难了解，小棒子的长度越长，其灵活性越差。例如长度为5的一根棒子的组合方式要比5根长度为1的棒子的组合方式少，这就是灵活性的体现。
简单的记忆化搜索，和其他不一样的地方就是这个一次可以走K步，其他没啥！！
所谓离散化，我们的了解就是对原数组排序，然后用所在位置的下标代替原数，这样我们就可以把数据范围缩小到1-500000，这个数组是开的下的。
动态规划，这个和刘汝佳算法竞赛入门经典P158的数字三角形有些相似，不过是求最小的值，而且有些限制，每次走到点和上次走的点不在同一列。
前段时间一直在做关于数据结构的题，也算是对数据结构有了一定的了解，知道了有些数据结构的基本算法。现在刚刚开始接触动态规划，其实写这篇文章的初衷是一来锻炼一下自己的总结能力，二来也是希望通过这篇文章，来指引和我一样的初学者，废话不多说了，开始吧。
记忆化搜索也也是采用递归深搜的对数据进行搜索，但不同于直接深搜的方式，记忆化搜索是在每次搜索时将得到的结果保存下来，避免了重复计算，这就是所谓的记忆化。记忆化应该是属于动态规划。
对4 5 2 8 7 6 1 3 分别建划分树和归并树
Given that weight limit as a constraint and a list of the charms with their weights and desirability rating, deduce the maximum possible sum of ratings.
题目的大概意思就是说给你n个数，然后就是有三辆货车头可以拉连续k辆车厢，问你这三个火车头最终可以拉的最大的乘客数是多少。
这里只要知道这种算法即可，因为数据量过大，都编译不通过，不过思想算法没有任何问题。
我们每次加进来的点相当于k，首先需要进行一个双重循环找到k点和所有点之间的最短路径；然后就以k点位判断节点更新之前的k-1个点，时间复杂度降到O(n^3),而暴力解法每次都要进行floyd，时间复杂度为O(n^4)；相比之下前述解法考虑到了floyd算法的性质，更好了运用了算法的内质。
只能说这题我想多了，使用普通的插入排序完全可以解决这道题，在查找的时候用二分加快查找速度。 正确解题报告 这道题的关键在于，不能用int，因为两个int相加可能会越界！因为这个WA了好多遍。所以改用long long。 对double，使用math.h中的函数ceil(double)可以取整，根据ceil(v) == v的结果可以判断v是否是整数。
在n条电线上有不同数量的鸟， Shaass开了m枪，每一枪打的是第xi条电线上的第yi只鸟，然后被打中的这只鸟左边的飞到第i-1条电线上，右边的飞到i+1条电线上，没有落脚点的鸟会飞走。
给定一个长度为n的字符串s，求他每个前缀的最短循环节。换句话说，对于每个i（2<=i<=n），求一个最大的整数k（如果k存在），使得s的前i个字符可以组成的前缀是某个字符串重复k次得到的。输出所有存在K的i和对应的k。
Huffman编码的思想就是贪心，我们这里使用stl里的优先队列，priority_queue使用堆进行优化，虽然自己也可以写一个堆，但我感觉对于这道题有点主次不分了，再次感觉到stl确实是一个很强大的东西。
题意：这道题目只是题意自己就去理解了半天，大概题意如下：给出i一个n*n的矩阵，初始化为均为0，还有关于这个矩阵的几种操作，操作如下：命令1：(X Y A)对位于坐标（X Y）的值加A；命令2：（L B R T）求出位于L<=x<=R，B<=y<=T的值的和；命令3：退出不做任何操作。
二叉树 ▪ 二叉查找树 ▪ 笛卡尔树 ▪ Top tree ▪ T树 自平衡二叉查找树
内部实现: 数组 // 就是没有固定大小的数组，vector 直接翻译是向量vector // T 就是数据类型，Alloc 是关于内存的一个什么东西，一般是使用默认参数。
ACM/ICPC 竞赛之STL--iterator 简介 iterator(迭代器)是用于访问容器中元素的指示器，从这个意义上说，iterator(迭代器)相当于数据结构中所说的“遍历指针”，也可以把iterator(迭代器)看作是一种泛化的指针。STL 中关于iterator(迭代器)的实现是相当复杂的，这里我们暂时不去详细讨论关于iterator(迭代器)的实现和使用，而只对iterator(迭代器)做一点简单的介绍。
s.resize(n, val)改变序列的长度，超出的元素将会被删除，如果序列需要扩展（原空间小于n），将用val 填满扩展出的空间。
了解快排的人对int (int l, int r) 这个函数很熟悉，因为这是在快排中用到的，它的作用是对数组的某一段选一个分界点，使得该点左边的数都不大于该点的数，右边的点不小于该点的数，也就是说我们通过一次调用这个函数确定一个数的位置，快排是将该点两边分别进行递归操作，时间复杂度为O(nlogn)，而select只是对一边进行递归操作（有点像二分的递归形式），所以时间复杂度仅为O(n)。
if(i == 1 && j == 1 && !a[0] && !b[0])
本文介绍了优化IO密集型系统性能的三种主要策略——批处理、缓存和多线程，其工作原理和适用场景。
Spring作为一个优秀的企业级应用开发框架，不仅提供了众多的功能模块和工具，还提供了一种灵活高效的事件通知机制，用于处理组件之间的松耦合通讯。本文将详细介绍Spring的事件通知机制的原理、使用方法以及示例，希望对大家深入理解Spring框架有所帮助。
新手程序员在做设计时，因为缺乏经验，很容易写出欠设计的代码，但有一些经验的程序员，尤其是在刚学习过设计模式之后，很容易写出过度设计的代码，而这种代码比新手程序员的代码更可怕，过度设计的代码不仅写出来时的成本很高，后续维护的成本也高。因为相对于毫无设计的代码，过度设计的代码有比较高的理解成本。说这么多，到底什么是过度设计？
CyclicBarrier 是 Java 中的一种同步工具，它可以让多个线程在一个屏障点处等待，直到所有线程都到达该点后，才能继续执行。CyclicBarrier 可以用于协调多个线程的执行，以便它们可以在某个点上同步执行。
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