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一行大小不一样的文字上下居中对齐
一行大小不一样的文字上下居中对齐 <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge"> <meta name="viewport" content=&qStream流中使用的Fork/Join框架
Fork/Join简单案例： 使用Fork/join计算1-10000的和当一个任务的计算数量大于3000的时候拆分任务，数量小于3000的时候就计算 package com.tuling.stream; import java.time.Duration; import java.time.Instant; import java.util.concurrent.ForkJoinPoolJS排序算法
冒泡排序 <script> let arr = [3, 5, 6, 10, 2, 1] //冒泡排序：相邻两个值作比较 将较大的换到后面 将较小的换到前面 //i=0 i<6 arr[0] 3 arr[1] 5 ====>[3,5,6,10,2,1] //i=1 i<6 arr[1] 5 arr[2] 6 ====>[3,5,6,10,2,1]UOJ #750. -【UNR #6】小火车（meet-in-the-middle+抽屉原理）
考虑性质 \(2^n>p\)。显然根据抽屉原理必然存在两个子集和 \(\bmod p\) 相等。找出这两个子集然后相减就是答案。 朴素的做总共需要 check \(3^n\) 或者 \(4^n\) 对子集，取决于实现方法，就算 mim 也只能开个根号，无法通过。因此我们肯定不能从这个角度来思考。瞎随机可以拿到 60 分。c++二分法查找
二分法： 二分法应用条件：1）数组为有序数组。2）同时题目还强调数组中无重复元素，因为一旦有重复元素，使用二分查找法返回的元素下标可能不是唯一的。 区间的定义： 区间的定义不同代码就不同。 1）定义target在[left, right]区间 while (left <= right) 要使用 <= ，因为left == right是有意义二分答案与三分答案
当答案线性单调变化（也就是类一次函数），可以使用二分答案，取mid，若小于mid的满足，则大于mid的不满足或不更优，在题目中多表现为求：最大值最小，最小值最大。将求解转化为判定。 int middle(int l, int r)//二分答案 { int ans = 0; while (l <= r) { int mid = (l + r)【LG-P2839 [国家集训队]】middle 题解
传送门：洛谷 P2839 [国家集训队]middle 二分求解中位数 + 主席树维护 Solution 1 求中位数 拿到题目首先肯定会去思考怎么求区间中位数。 按照以往求中位数的方法——对顶堆，显然不行，时间肯定会炸。 那就要引入一个新的求中位数的方法了：二分中位数大小，然后将大于等于该数的数的值设Leetcode 1296. 划分数组为连续数字的集合(提供一种思路)
给你一个整数数组 nums 和一个正整数 k，请你判断是否可以把这个数组划分成一些由 k 个连续数字组成的集合。 如果可以，请返回 true；否则，返回 false。 示例 1： 输入：nums = [1,2,3,3,4,4,5,6], k = 4 输出：true 解释：数组可以分成 [1,2,3,4] 和 [3,4,5,6]。 示例 2： 输入：nums = [3,2,1,2,3idea package合在一起，利用Compact Middle Packages解决
上图的包是一层一层的 选中Compact Muddle Packages后变成下图 简洁模式 【注意】 compact的整合只针对一个父包下只有一个子包的情况，会整合成 父.子 的 形式 需要在某个父包下添加子包，需要取消勾选compact muddle packages二分查找的总结
二分搜索法 对于while有两种写法易混淆 while(left<right) while(left<=right) 对于if里面的步骤也有易混淆的步骤 if(nums[middle]>target) left=middle; left=middle-1; 我们对于二分的基本的区间主要有 [left,rifht] 左闭右闭 [left,right）左闭右开 不断的在区间中进行搜索，力扣 题目69- x 的平方根
题目 题解 二分搜索法 但是不同的是我们每次要与中间的平方比较 代码 1 #include<iostream> 2 using namespace std; 3 class Solution { 4 public: 5 int mySqrt(int x) { 6 if (x == 1) { 7 return 1; 8 } 9 int min = 0最大子段和（分而治之）
分治法\(O(n\log{n})\) 按照“分而治之”的思想，将整个数据区间从中间一分为二，这样我们就将求整个区间的最大子列和转换为求小区间的最大子列和。 设区间左端为left，区间右端为right，区间中间为middle。 思考一下，求小区间的子列和一共存在一下三种情况： 求左区间的最大子列和：[left, m[国家集训队]middle
序列 \(a_{1...n}\) 的中位数定义为排好序后 \(a_{\lceil\frac n2\rceil}\)。给你 \(q\) 次询问（强制在线），询问 \(l\in [a,b],r\in[c,d]\) 的所有 \(a_{[l,r]}\) 的中位数最大值。n,q<=3e5 Hint 区间+中位数 ===========> 二分答案+把>=mid的设1,<mid的设-1 最大中位数：区间和最大冒泡事件 & 捕获事件
事件冒泡&事件捕获 例如，父元素和子元素都绑定了点击事件，点击了子元素。子元素和父元素都会触发点击事件。 三个div都绑定了事件，点击最里面的div 事件冒泡：由内到外触发（内层div事件->中间div事件->外层div事件） 事件捕获：由外到内触发（外层div事件->中间div事件->内层div事件） htm二分查找-2022-01
给定一个 n 个元素有序的（升序）整型数组 nums 和一个目标值 target ，写一个函数搜索 nums 中的 target，如果目标值存在返回下标，否则返回 -1。 点击查看代码 class Solution: def search(self, nums: List[int], target: int) -> int: right = len(nums) - 1二分查找
二分查找使用时的前提条件： 查找的内容在逻辑上是有序的。 查找的数量只能是一个。 二分法的思想： 选择数组中间的数字与目标值进行比较。 如果相等，返回答案。 如果不相等 中间的数字大于目标值，则中间数字向右的所有数字都大于目标值，右边的数字全部排除 中间的数字英语学习小记录
胡乱的记 middle-class families 中产阶级家庭 well-being of peoples 人类福祉 Rio de Janeiro 里约热内卢 Johannesburg 约翰内斯堡 in any case 在任何情况下；无论如何 hyper-connected 超链接 hyper前缀意思是‘超’ Hyperlinks 超链接 uneasy 不愿意 undergradjs实现放大镜多种写法
<!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge"> <meta name="viewport" content="width=d力扣 题目34-- 在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置
题目 题解 改造二分搜索 具体说明在代码注释 代码 1 #include<iostream> 2 #include<vector> 3 using namespace std; 4 vector<int> ersearch(vector<int>& nums, int target, int left, int right) 5 { 6 vector<int>result; 7 while (4大查找算法
1.背景 查找算法经常被面试问到... 2.代码 2.1.线性查找算法 package com.ldp.structure.demo03Search; import org.junit.Test; import java.util.ArrayList; import java.util.List; /** * @create 04/17 12:03 * @description <p> * 线性查找 * </p> */ public classJavaScript写放大镜效果
<!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>Document</title> <style type="text/css"> #middle { width: 400px; heig剑指offer_53 在排序数组中查找数字 I
剑指 Offer 53 - I. 在排序数组中查找数字 I 统计一个数字在排序数组中出现的次数。 示例 1: 输入: nums = [5,7,7,8,8,10], target = 8 输出: 2 示例 2: 输入: nums = [5,7,7,8,8,10], target = 6 输出: 0 1 int searchFirsttarget(int* nums,int length,int start,in[国家集训队]middle
\(\text{Solution}\) 发现大于中位数的数的个数是大于或等于小于中位数的个数的，所以就可以二分答案。 把大于等于\(mid\)的数变成\(1\)，其余变为\(-1\)。 用主席树存储在每个不同\(mid\)下树的形态，这样我们只需维护区间的前缀，后缀最大值和区间和即可。 \(\text{Code}\) #include<cs算法训练 操作格子
逐步向下递归，找到数组内的结点。输入进叶子结点中，然后返回上一个调用的区间（去更新） 去更新这个区间， 这里主要用到的是线段树。小伙伴想了解具体的方法，可以去看看线段树的内容，谈谈我的想法吧，线段树，其实就是算是二叉排序树的一种（但也不像）因为二叉排序树，并不要求是二叉完全树，而线段有序数组中找到=num最左的位置
public static void main(String[] args) { for (int i = 0; i < 10; i++) { test(); } } private static void test() { // 1、获取一个有序数组 int i = ThreadLocalRandom.current().nextInt(100); int[] i