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Review binary search

33. 搜索旋转排序数组 - 力扣（LeetCode） 81. 搜索旋转排序数组 II - 力扣（LeetCode） 153. 寻找旋转排序数组中的最小值 - 力扣（LeetCode） 154. 寻找旋转排序数组中的最小值 II - 力扣（LeetCode） 34. 在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置 - 力扣（LeetCode） 35. 搜索插入位置 - 力扣（Le

量化平台/数据的使用

聚宽指数数据判断股票是不是ST https://blog.csdn.net/lxb20083321/article/details/118669506 Get_price field必须是['open', 'close', 'high', 'low', 'volume', 'money', 'avg', 'high_limit',

kafka原理与使用

分布式消息队列 kafka 1.典型应用：异步处理、系统耦合、流量削峰、日志处理 2.核心原理：kafka体系结构以及读写流程 3.具体操作：high level api 以及 low level api 分布式消息队列： 1.高可用性 2.可靠性持久化 3.可扩展性高吞吐量 nginx A服务和B服务进行交

leetcode.81. 搜索旋转排序数组 II

已知存在一个按非降序排列的整数数组 nums ，数组中的值不必互不相同。在传递给函数之前，nums 在预先未知的某个下标 k（0 <= k < nums.length）上进行了旋转，使数组变为 [nums[k], nums[k+1], ..., nums[n-1], nums[0], nums[1], ..., nums[k-1]]（下标从 0 开始计数）。例如， [0,1,2,4,4

记一次Linux server偶发CPU飙升问题的跟进与解决

背景进入6月后，随着一个主要功能版本api的上线，服务端的QPS翻了一倍，平时服务器的CPU使用稳定在30%上下，高峰期则在60%上下，但是偶尔会有单台机器出现持续数分钟突然飙到90%以上，导致大量api响应缓慢超过客户端等待时间，触发其主动断开连接产生大量nginx499。问题分析与解决问题期间器

leetcode.64. 最小路径和

给定一个包含非负整数的 m x n 网格 grid ，请找出一条从左上角到右下角的路径，使得路径上的数字总和为最小。说明：每次只能向下或者向右移动一步。示例 1：输入：grid = [[1,3,1],[1,5,1],[4,2,1]]输出：7解释：因为路径 1→3→1→1→1 的总和最小。示例 2：输入：grid = [[1,2

verilog中testbench仿真时钟的生成

一、普通时钟信号： 1、基于initial语句的方法： parameter clk_period = 10; reg clk; initial begin clk = 0; forever #(clk_period/2) clk = ~clk; end 2、基于always语句的方法： parameter clk_period = 10; reg clk; initial clk = 0;

day31

1.剑指 Offer 14- II. 剪绳子 II 1 class Solution { 2 public: 3 int cuttingRope(int n) { 4 if(n <= 3) return n - 1; 5 long res = 1; 6 while(n > 4){ 7 n -= 3; 8 res = (res * 3) % 1000000007; 9

在orangepi 3 lts使用high speed timer

概述在allwin H6的用户手册上可以发现全志H6芯片支持普通计时器和高速计时器。普通计时器可以处理低频定时任务，其时钟源包括LOSC和OSC，前者频率为32768Hz，后者为24MHz。高数计时器专门用于高频定时任务，其时钟源为ahb1，其时钟频率高达200MHz。本篇主要关注高速计时器，英文全称High

二分搜索的递归与非递归实现

二分搜索的非递归写法很直白，就是区间问题，维护三个变量从而达到搜索的目的，代码如下。 int Binary_Search(SSTable L, ElemType key) { int low = 0, high = L.TableLen - 1,mid;//low和high是下标大小。 while (low <= high) { mid = (low + high) / 2;

7-5 堆中的路径

将一系列给定数字依次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。输入格式: 每组测试第1行包含2个正整数N和M(≤1000)，分别是插入元素的个数、以及需要打印的路径条数。下一行给出区间[-10000, 10000]内的N个要被插入一个初始为空的小顶堆的整

暑期第四周总结

　　这周简单的学习了一下快排： public static void quickSort(int[] arr,int low,int high){ int i,j,temp,t; if(low>high){ return; } i=low; j=high; //temp就是基准位 temp = arr[low]; whil

【Python学习】随机数生成

文档中的定义 numpy.random.uniform（low = 0.0，high = 1.0，size = None ） low是下界，high上界，size是生成几个随机数，区间左闭右开结果以列表形式返回下面上例子就很好理解了例子导入模块numpy import numpy as np # 生成4个范围在-30到30之间的随机数 x=np.random.uniform(-30, 3

P2069 松鼠吃果子[普及-]

https://www.luogu.com.cn/problem/P2069 涉及知识点:模拟,字符串橙色题思路: 一:编号初始化二:枚举从1到n个果子，计算跳了多远,之前的高度再加上当前跳的长度(now+=jump),还要判断当前高度是否跳出界,如果是就要从头重新跳起 if(now>n-i+1) now=jump+1; //解释:因

吴恩达Coursera, 机器学习专项课程, Machine Learning：Advanced Learning Algorithms第三周测验

Practice quiz: Advice for applying machine learning 第 1 个问题：In the context of machine learning, what is a diagnostic? 【正确】A test that you run to gain insight into what is/isn’t working with a learning algorithm. An application of machine learning to m

QuickSort

Like Merge Sort, QuickSort is a Divide and Conquer algorithm. It picks an element as pivot and partitions the given array around the picked pivot. There are many different versions of quickSort that pick pivot in different ways. Always pick first eleme

Integer 比较 == 要慎用

Integer 是包装类，在使用的时候会拆箱。Integer.valueOf 点击查看代码 public static Integer valueOf(int i) { if (i >= IntegerCache.low && i <= IntegerCache.high) return IntegerCache.cache[i + (-IntegerCache.low)]; return new Integer(

C++统计函数调用时间

''' include include<assert.h> include include int main() { int iter = 10000; std::vector coeffs = { 4, 2, -2, 5, 0, 15}; std::vector valuesToEvaluate = {0, 2, -4, 8, 15, 1.25, 512 ,-5.3 ,12.215, 153, 23, -11}; auto start = std::chrono

tsc之x86、armv8的cpu如何获取高精度时间戳以及高精度时间

替换x86 rdtsc汇编指令_鲲鹏通用_TaiShan服务器代码移植参考_移植相关问题处理_嵌入式汇编类问题_华为云 (huaweicloud.com) 替换rdtsc汇编指令_鲲鹏处理器_处理器指令替换案例集_源码修改类案例_华为云 (huaweicloud.com) http://ilinuxkernel.com/?p=1755 在编程时，我们往往

LeetCode 669. Trim a Binary Search Tree

LeetCode 669. Trim a Binary Search Tree (修剪二叉搜索树) 题目链接 https://leetcode.cn/problems/trim-a-binary-search-tree/ 问题描述给你二叉搜索树的根节点 root ，同时给定最小边界low 和最大边界 high。通过修剪二叉搜索树，使得所有节点的值在[low, high]中。修剪树不应

【1498. 满足条件的子序列数目】二分查找

import java.util.Arrays; class Solution { public int numSubseq(int[] nums, int target) { Arrays.sort(nums); int len = nums.length; long ans = 0l; for (int i = 0; i < len; i++) { if( nums[i]*2 <= targe

Java: sort

选择排序: protected static void selectSort(int[] array){ int tmp; int minIndex; for(int i = 0; i < array.length - 1; i++){ minIndex = i; for(int j = i + 1; j < array.length; j++){ if(array[j] < array[min

LeetCode No57. 插入区间

题目给你一个无重叠的，按照区间起始端点排序的区间列表。在列表中插入一个新的区间，你需要确保列表中的区间仍然有序且不重叠（如果有必要的话，可以合并区间）。示例 1：输入：intervals = [[1,3],[6,9]], newInterval = [2,5] 输出：[[1,5],[6,9]] 示例 2：输入：intervals = [[1,2],[3,5

LeetCode 0162 Find Peak Element

原题传送门 1. 题目描述 2. Solution 1 1、思路分析爬坡法：“人往高处走，水往低处流”。如果从一个位置开始，不断的向高处走，那么最终一定可以到达一个峰值位置。为了加快查找速度，使用二分查找。 2、代码实现 package Q0199.Q0162FindPeakElement; /* Binary Search: iteration

冒泡排序、快速排序、二分查找java实现

/** * 冒泡排序、快速排序、二分查找 */ public class Sort { //快速排序，以边界值为基准 public int[] quickSort(int[] array,int left,int right){ int low = left; int high = right; if(low >= high){ return array;