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...,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。 L2-007 家庭房产 (25 分) 给定每个人的家庭成员和其自己名下的房产,请你统计出每个家庭的人口数、人均房产面积及房产套数。 输入格式: 输入第一行给出一个正整数N(≤1000),随后N行,每行按下列格式给出一个人的房产: 编号 父 母 k 孩子1 ... 孩子k 房产套数 总面积 其中编号是每个人独有的一个4位数的编号;父和母分别是该编号对应的这个人的父母的编号(如果已经过世,则显示-1);k(0≤k≤5)是该人的子女的个数;孩子i是其子女的编号。 输出格式: 首先在第一行输出家庭个数(所有有亲属关系的人都属于同一个家庭)。随后按下列格式输出每个家庭的信息: 家庭成员的最小编号 家庭人口数 人均房产套数 人均房产面积 其中人均值要求保留小数点后3位。家庭信息首先按人均面积降序输出,若有并列,则按成员编号的升序输出。 输入样例: 106666 5551 5552 1 7777 1 1001234 5678 9012 1 0002 2 3008888 -1 -1 0 1 10002468 0001 0004 1 2222 1 5007777 6666 -1 0 2 3003721 -1 -1 1 2333 2 1509012 -1 -1 3 1236 1235 1234 1 1001235 5678 9012 0 1 502222 1236 2468 2 6661 6662 1 3002333 -1 3721 3 6661 6662 6663 1 100 输出样例: 38888 1 1.000 1000.0000001 15 0.600 100.0005551 4 0.750 100.000 include<bits/stdc++.h>using namespace std;struct node{int upset,squ,cnt;node(){cnt = 1;upset = 0;squ = 0;} }s[10005];struct GG{double cnt,upset,squ;int id;};int pre[10005];bool flag[10005]; //刚开始不都是false 如果有出现就true int find(int x){if( x == pre[x])return x;return pre[x] = find(pre[x]);}void merge(int x, int y){int fx = find(x);int fy = find(y);if(fx > fy)pre[fx] = fy;else if(fx < fy)pre[fy] = fx; return;}bool cmp(GG a, GG b){if(a.squ != b.squ)return a.squ > b.squ;else return a.id < b.id; }int main(){int n;scanf("%d", &n);for(int i = 1; i <= 10000; i ++)pre[i] = i;int me, fa, mo, cnt, child;for(int i = 1; i <= n; i ++){scanf("%d %d %d",&me,&fa,&mo);flag[me] = true; if(fa != -1){merge(me, fa);flag[fa] = true;} if(mo != -1){merge(me, mo);flag[mo] = true;} scanf("%d",&cnt);for(int j = 1; j <= cnt; j ++ ){scanf("%d",&child); merge(child, me);flag[child] = true;} scanf("%d %d",&s[me].upset, &s[me].squ);}set<int>st;for(int i = 10000; i >= 0; i--) //这边wa了第四个测试点因为0---10000 我写成1----10000{if(flag[i] == true){int x = find(i);//找到它的祖先st.insert(x);if(x != i){s[x].cnt += s[i].cnt;s[x].squ += s[i].squ;s[x].upset += s[i].upset; } }}set<int>::iterator it = st.begin();vector<GG>vec;while(it!=st.end()){GG gg;gg.id = it;gg.cnt = s[it].cnt;gg.squ =s[it].squ 1.0 / s[it].cnt 1.0;gg.upset = s[it].upset 1.0 / s[it].cnt 1.0;vec.push_back(gg);it++;}sort(vec.begin(),vec.end(),cmp);printf("%d\n",vec.size());for(int i = 0 ; i < vec.size(); i++)printf("%04d %.0lf %.3lf %.3lf\n",vec[i].id, vec[i].cnt,vec[i].upset, vec[i].squ);return 0;} 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/galesaur_wcy/article/details/88357455。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-01-09 17:56:42
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Mahout
...大提高了其个性化推荐服务的质量。 同时,在实践层面,阿里巴巴集团近期公开分享了他们在电商推荐场景中优化用户相似度计算的经验。他们发现将用户的社会关系网络、购买行为序列以及商品属性特征等多元信息融合进相似度计算模型,能显著提升推荐效果并带来更好的用户体验。 综上所述,用户相似度计算作为推荐系统的核心技术之一,其理论与实践都在不断演进与发展。除了Mahout等传统工具箱之外,现代推荐系统更需要我们紧跟学术前沿,把握行业动态,灵活运用深度学习、图神经网络等先进手段,以适应愈发复杂多变的用户需求和行为模式。
2023-02-13 08:05:07
88
百转千回
Python
...模型-视图-控制器)架构中的“视图”部分的实现,负责处理HTTP请求并将相应结果返回给客户端。在Django框架中,视图函数接收HttpRequest对象作为参数,根据请求内容执行相应的业务逻辑(如数据库查询、数据处理等),然后将处理结果转换为HttpResponse对象返回。文章中的例子展示了如何创建一个简单的Django视图函数,该函数从数据库获取所有博客文章并返回到客户端。 迭代器 , 迭代器是一种设计模式,在Python中表现为具有next()方法的对象,用于访问集合(如列表、字典或生成器)中的元素,但不一次性加载整个集合到内存中。迭代器允许开发者按需逐个访问集合中的项目,从而在处理大量数据时显著减少内存占用,提高程序性能。在文章中,作者提到面对性能优化问题时,会尝试使用迭代器代替列表操作来提升处理大量数据的效率。
2023-09-07 13:41:24
323
晚秋落叶_
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...,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。 创建数组 val 声明的数组只能改变元素 var 声明的数组可以改变引用 创建方式 举例 Array () 通用数组 Array(size: Int, init: (Int) -> T) val array: Array<Int> = Array(5) { i -> i 2 } 5是数组长度,i是索引值,元素赋值为索引值2 原生数组 IntArray (长度) Array (长度) val ys1 = IntArray(5) //元素都是0 val ys2 = BooleanArray(5) //元素都是false val ys3 = CharArray(5) //元素都是空格 arrayOfXXX () 指定元素(元素可为任意类型) arrayOf () val array1: Array<Any> = arrayOf(1, '你', "hahaah", false) for (element: Any in array1) print(element) val array2: Array<Int> = arrayOf(1, 2, 3) val array3: Array<Person> = arrayOf(person1, person2) 指定长度(元素都为null) arrayOfNulls () val arrayNull: Array<String> = arrayOfNulls<String>(6) 空数组 emptyArray () val empty: Array<String> = emptyArray<String>() 原生数组(避免拆装箱开销) intArrayOf () ArrayOf () val array3: IntArray = intArrayOf(1, 3, 5, 7) val array4: CharArray = charArrayOf('a', 'b', 'c') 原生数组 & 通用数组 为了避免不必要的拆装箱开销,或者与Java互操作,可以使用原生类型数组。这些类与Array没有继承关系,只是有相同的方法属性,因此 IntArray 和 Array<Int> 是完全不同的类型,但两者可以互转。 原生类型数组 对应Java中的基本数据类型数组 IntArray Array int [ ] [ ] 方法 说明 举例 toIntArray () toArray () 通用→原生 val ty: Array<Int> = arrayOf(1, 2, 3) val toIntArray: IntArray = ty.toIntArray() toTypedArray () 原生→通用 val ys: IntArray = intArrayOf(1, 2, 3) val toTypedArray: Array<Int> = ys.toTypedArray() Person[] people = {new Person(), new Person()}; //Javaval people: Array<Person> = arrayOf(Person(), Person()) //Kotlin 遍历 val arr = arrayOf(1,2,3,4,5)//通过forEach循环arr.forEach{println(it)}//通过iterator循环var iterable:Iterator<Integer> = arr.iterator();while(iterable.hasNext()){println(iterable.next())}for(element in arr.iterator()){println(element)}//for循环一for(element in arr){println(element)}//for循环二for(index in 0..arr.size-1){println(arr[index])}//for循环三for(index in arr.indices){println(arr[index])}//for循环四for((index, value) in arr.withIndex()){println("$index位置的元素是:$value")}// 上面写法等价于下面写法for (element in arr.withIndex()) {println("${element.index} : ${element.value}")} 操作 方法 说明 .size .indices 数组长度 数组最大索引值 get (索引) 获取元素,推荐使用操作符 [ ] arr[3] 等同于 arr.get(3) set (索引,目标值) 给元素赋值,推荐使用操作符 [ ] arr[3] = "哈" 等同于 arr.set(3,"哈") plus (目标值) 增加:返回一个数组长度+1并用目标值赋值新元素的新数组,不对原数组进行改动 arr + 6 等同于 arr.plus(6) slice (区间) 截取:返回一个截取该区间元素的新数组,不对原数组进行改动 fill (目标值) fill (目标值,起始索引,结束索引) 修改:将该区间的元素赋值为指定值 copyOf () copyOf (个数) copyOfRange (起始索引,结束索引) 返回一个 完全复制了原数组 的新数组 返回一个 正向复制原数组元素个数 的新数组,超过原数组大小的新元素值为null 返回一个 复制原数组该区间元素 的新数组,超过原数组索引范围报错 asList () 数组转集合 reverse () reversedArray () reversed () 反转:将数组中的元素顺序进行反转 返回一个反转后的新数组,不对原数组进行改动 返回一个反转后的list,不对原数组进行改动 sort () sortedArray () sorted () 排序:对数组中的元素进行自然排序 返回一个自然排序后的新数组,不对原数组进行改动 返回一个自然排序后的list,不对原数组进行改动 joinToString (字符串分隔符) 将Array原生数组拼接成一个String,默认分隔符是“,” all (predicate) any (predicate) 全部元素满足条件返回 true,否则 false 任一元素满足条件返回 true,否则 false val arr = arrayOf(1, 2, 3, 4, 5)val cc = charArrayOf('你','们','好')val brr = arrayOf(5,2,1,4,3)//数组长度val num1 = arr.size //5//最大索引val num2 = arr.indices //4for (i in arr.indices) print(i) //01234//条件判断val boolean1 = arr.all { i -> i > 3 } //false,不是全部元素>3//增val arr1 = arr.plus(6) //123456,长度+1并赋值为6val arr2 = arr + 6 //同上//改val arr3 = arr.slice(2..4) //345arr.fill(0) //00000,操作的是原数组val str1 = cc.joinToString("") //你们好brr.sort() //12345val list1 = brr.sorted() //返回一个排序后的listval brr4 = brr.sortedArray() //返回排序后的新数组val arr5 = arr.copyOf() //12345val arr6 = arr.copyOf(2) //12val arr7 = arr.copyOfRange(2,4) //34 多维数组 //方式一:数组里面存的元素是数组val aa = arrayOf(arrayOf(1, 2, 3),arrayOf(4, 5, 6))print(aa[1][2]) //6//方式二:元素为null但类型是数组val bb = arrayOfNulls<Array<Int>>(2) 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/HugMua/article/details/121866989。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-03-31 12:34:25
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Scala
...于企业级应用和Web服务同样构成威胁。例如,某知名社交媒体平台曾报告过一起利用Unicode同形异义字符进行的攻击事件,导致部分用户账户信息泄露。这起事件引发了业界对URL安全性的广泛关注,各大科技公司纷纷加强了对输入验证和异常处理机制的审查,以防止类似事件再次发生。 此外,随着区块链技术和加密货币的普及,与之相关的URL安全问题也日益凸显。黑客常常利用复杂的URL构造,诱导用户访问恶意网站,盗取加密货币钱包的私钥。为此,许多加密货币钱包服务商开始引入更高级别的身份验证机制,并加强对URL的过滤和监控,以保护用户的资产安全。 在防范这类新型攻击方面,除了依赖技术手段外,用户自身的安全意识同样重要。专家建议,用户在点击任何链接前,应仔细检查URL的拼写和格式,尽量避免访问来源不明的网站。同时,定期更新操作系统和浏览器,安装最新的安全补丁,也是抵御此类攻击的有效措施之一。对于开发者而言,不仅要关注基础的URL格式校验,还需加强对异常字符和恶意链接的检测能力,确保应用程序在面对复杂攻击时依然能够保持稳定和安全。
2024-12-19 15:45:26
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素颜如水
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...,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。 昨天看了这部片子,感觉一般,但还是一部可看的片子,不闷。 女杀手失忆之前挺酷的,之后感觉太柔弱了。 三个男主角都不错,不过方中信的形象应该更强悍一些才好,而千叶真一象极了邻居家的老大伯。 《孙子兵法》第六计 虚实计 …… 攻而必取者,攻其所不守也。 守而必固者,守其所必攻也。 故善攻者,敌不知其所守; 善守者,敌不知其所攻。 …… 进而不可御者,冲其虚也; 退而不可追者,速而不可及也。 故我欲战,敌虽高垒深沟,不得不与我战者,攻其所必救也; 我不欲战,虽画地而守之,敌不得与我战者,乖其所之也。 故形人而我无形,则我专而敌分。 …… 附录: 中文名称:第六计 英文名称:Explosive City 资源类型:DVDScr 发行时间:2004年11月04日 电影导演:梁德森 电影演员: 任达华 方中信 千叶真一 白田久子 彭敬慈 萧正楠 地区:香港 语言:普通话 简介: 转自TLF论坛 片名:Explosive City 译名:第六计(又名爆裂都市) 导演:梁德森 主演:任达华 方中信 千叶真一 白田久子 彭敬慈 萧正楠 时间:90分钟 类型:动作 上映日期:2004-11-4 官方网站:http://www.bakuretsu.jp/ 语言:国语 字幕:外挂中/英 剧情: (转自世纪环球在线) 某国际机场,来参加国际会议的邻埠高级官员容大刚正在与众多记者畅谈参会感 想,突然,一个神情冷漠的美貌女子从人群中闪出,只见她拔出手枪,对准容大刚连 开三枪,场内一片大乱。 机场刺杀案引起了警方极大的震惊,派来高级警务人员姚天明(方中信饰)协助 特警队张志诚(任达华饰)警司侦破此案。经过排查,行刺者是某国际恐怖组织的成员, 名叫北条真理(白田久子饰)。材料显示:北条真理生于日本的一个幸福的家庭,三 岁时被某国际恐怖组织首领“奥多桑”(千叶真一饰)看中,把她掳走,通过洗脑、 训练,使她成为恐怖组织的高级杀手。这次行动,她以记者身份潜入机场,射伤了目 标,自己也因此受伤被俘。 就在警方全力破案的同时,某国际恐怖组织的首领“奥多桑”带领部下悄悄潜入 该城,显然,他对上一次行的刺杀行动很不满意,准备亲自上阵了。在他的指挥下, 恐怖分子残忍的杀死了姚天明的太太,并绑架了他的儿子,借此要挟姚天明杀死北条 真理,姚天明在万般无奈中,执行了“奥多桑”的命令,“击毙”、劫持了北条真理, 一步步走进“奥多桑”精心设下的圈套,并因此被警方通缉。 姚天明一边躲避着警方的追捕,一边苦苦寻找“奥多桑”的足迹,寻机解救被绑 架的儿子;幸免于难的北条真理与姚天明从对立变成唇齿相依;在追击中渐渐恢复了 记忆,认出了“奥多桑”安插在警务队伍中的亲信——张志诚警司;令他们百思不得 其解的是,张警司本身就是负责保护容大刚的警卫人员,由他执行刺杀活动,不是更 稳妥吗?为什麼还要派遣北条真理进行明目张胆的刺杀活动?随着事态的发展,无意 中,姚天明在“奥多桑”钟爱的《孙子兵法》一书中发现了更大的秘密——可怕的第 六计…… 转载于:https://www.cnblogs.com/Silence/archive/2004/11/08/61332.html 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_30240349/article/details/98266532。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-05-10 09:20:27
619
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Saiku
...数据分析平台正向自助服务模式转型,使得业务用户能够更加独立地进行深度数据探索,而Saiku恰好顺应了这一潮流。 此外,开源社区对于Saiku的支持也在不断加强,开发者们正在积极贡献代码,以优化性能、扩展功能并集成更多数据源支持。最近一次版本更新中,Saiku增强了对云原生环境的支持,简化了部署流程,并提升了处理大规模数据集时的响应速度,这无疑为大数据时代下的企业级应用提供了更有力的支撑。 综上所述,在数字化转型浪潮下,掌握像Saiku这样的现代化数据分析工具,不仅有助于企业提升决策效率,更能帮助企业从海量数据中提炼出具有战略价值的信息,从而实现业务增长和竞争力提升。因此,深入研究和熟练运用Saiku,已成为广大数据从业者提升自身核心竞争力的关键技能之一。
2023-10-04 11:41:45
105
初心未变
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2023-07-19 10:42:16
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...,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。 对hda1的解释: hd:IDE硬盘。如果是SCSI硬盘,则为sd,这个只能记住,没有更好的办法。 a:: 第一块硬盘。如果是第二块硬盘,则为b,依此类推c,d…… 1: 主分区。其中1,2,3,4都是主分区,从第5开始为逻辑分区,最大到16 磁盘容量与主分区、扩展分区、逻辑分区的关系: 硬盘的容量 = 主分区的容量 + 扩展分区的容量 扩展分区的容量 = 各个逻辑分区的容量之和 -------------------------------------- cd /mnt mkdir winc mkdir wind mkdir wine mount /dev/hda1 /mnt/winc mount /dev/hda5 /mnt/wind mount /dev/hda6 /mnt/wine 最多有4个主分区,所以逻辑分区从5开始 ---------------------------------------- 在linux的分区表示中,硬盘为hd,第一块硬盘为hda,第二块为hdb.一块硬盘最多可以分成四个主分区,dos主分区,dos扩展分区,linux根分区和linux交换分区都属于主分区,4个主分区分别用数字表示,如果是第一块硬盘,就 hda1,hda2,hda3和hda4. 在扩展分区上还可以分逻辑分区,标号从5往后依次排列.在windows中c盘为dos主分区,是hda1, d盘一般是dos扩展分区上的第一个逻辑分区, 是hda5, e为hda6, f为hda7等等. 在linux下可以通过mount命令挂栽windows分区到一个文件夹(这个文件夹称作挂载点),然后你可以通过这个文件夹访问windows分区. mount -t vfat /dev/hda1 /mnt/winc -o codepage=936 iocharset=936 顺便说一下挂载光盘和iso镜像和挂载U盘挂载U盘的命令: 挂载光盘和iso镜像 mount -t iso 9660 -o loop 名称.iso 挂载点 挂载U盘 mount -t vfat /dev/sda1 /mnt/usb 在網上碰到一耳光相關的問題,睇下啦: 在Linux中,分区为主分区、扩展分区和逻辑分区,使用fdisk –l命令获得分区信息如下所示: Disk /dev/hda:240 heads, 63 sectors, 140 cylinders Units=cylinders of 15120 512 bites Device Boot Start End Blocks Id System /dev/hda 1 286 2162128+ c Win95 FAT32(LBA) /dev/hda2 288 1960 12496680 5 Extended /dev/hda8 984 1816 6297448+ 83 Linux /dev/hda9 1817 1940 937408+ 83 Linux 其中,属于扩展分区的是 (5) 。 使用df -T命令获得信息部分如下所示: Filesystem Type 1k Blocks Used Avallable Use% Mounted on /dev/hda6 relserfs 4195632 2015020 2180612 49% / /dev/hda1 vfat 2159992 1854192 305800 86% /windows/c 其中,不属于Linux系统分区的是 (6) 。 答案: (5)/dev/hda2,(6)/dev/hda1 在Linux中对硬盘也有两种表示方法: 第一种方法:IDE接口中的整块硬盘在Linux系统中表示为/dev/hd[a-z],比如/dev/hda,/dev/hdb ... ... 以此类推,有时/dev/hdc可能表示的是CDROM 。这种方法实际表示了硬盘的物理位置,只要硬盘的连接位置不变,标号也不会发生变化。 对于/dev/hda 类似的表示方法,也并不陌生吧;我们在Linux通过fdisk -l 就可以查到硬盘是/dev/hda还是/dev/hdb。 另一种表示方法是:hd[0-n] ,其中n是一个正整数,比如hd0,hd1,hd2 ... ... hdn ;数字从0开始,按照BIOS中发现硬盘的顺序排列,如果机器中只有一块硬盘,无论我们通过fdisk -l 列出的是/dev/hda 还是/dev/hdb ,都是hd0;如果机器中存在两个或两个以上的硬盘,第一个硬盘/dev/hda 另一种方法表示为hd0,第二个硬盘/dev/hdb,另一种表法是hd1 。 现在新的机器,在BIOS 中,在启动盘设置那块,硬盘是有hd0,hd1之类的,这就是硬盘表示方法的一种。 在Linux中,对SATA和SCSI接口的硬盘的表示方法和IDE接口的硬盘相同,只是把hd换成sd;如您的机器中比如有一个硬盘是/dev/hda ,也有一个硬盘是/dev/sda ,那/dev/sda的硬盘应该是sd0; 具体每个分区用(sd[0-n],y)的表示方法和IDE接口中的算法相同,比如/dev/sda1 就是(sd0,0)。 >>>以下来自百度百科 磁盘及分区 设备管理 在 Linux 中,每一个硬件设备都映射到一个系统的文件,对于硬盘、光驱等 IDE 或 SCSI 设备也不例外。 Linux 把各种 IDE 设备分配了一个由 hd 前缀组成的文件;而对于各种 SCSI 设备,则分配了一个由 sd 前缀组成的文件。 例如,第一个 IDE 设备,Linux 就定义为 hda;第二个 IDE 设备就定义为 hdb;下面以此类推。而 SCSI 设备就应该是 sda、sdb、sdc 等。 分区数量 要进行分区就必须针对每一个硬件设备进行操作,这就有可能是一块IDE硬盘或是一块SCSI硬盘。对于每一个硬盘(IDE 或 SCSI)设备,Linux 分配了一个 1 到 16 的序列号码,这就代表了这块硬盘上面的分区号码。 例如,第一个 IDE 硬盘的第一个分区,在 Linux 下面映射的就是 hda1,第二个分区就称作是 hda2。对于 SCSI 硬盘则是 sda1、sdb1 等。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_39713578/article/details/111950574。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-04-26 12:47:34
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Gradle
...指出,优化构建工具的配置、合理规划依赖关系以及采用先进的构建策略是解决这一问题的关键。 例如,Google在去年发布的Bazel构建系统因其强大的并行处理能力和高效的增量构建功能受到了广泛关注。Bazel不仅支持多语言开发,还提供了丰富的缓存机制,可以显著减少重复构建的时间,从而加快整个开发周期。此外,Bazel的可扩展性和灵活性也使其成为大型项目中构建工具的理想选择。 与此同时,开源社区也在不断推出新的解决方案。比如,JetBrains团队推出的Kotlin Multiplatform Mobile (KMM)框架,允许开发者用同一套代码库同时开发iOS和Android应用,极大简化了跨平台开发的复杂度。KMM利用Kotlin的多平台支持特性,实现了代码共享,减少了重复劳动,提高了开发效率。 另外,对于依赖管理,Maven Central仓库最近推出了一个新的特性——动态依赖解析,使得依赖项的更新和维护变得更加简单。这一特性允许开发者轻松集成最新的库版本,而不必担心破坏现有代码的兼容性。这不仅提升了项目的可维护性,还加速了新技术的应用进程。 这些新工具和策略的涌现,无疑为开发者们提供了更多的选择和可能性。无论是通过优化现有工具的配置,还是采用全新的构建策略,都能有效提升项目的开发效率和质量。对于正在面临构建问题的开发者来说,关注这些新技术和最佳实践,将有助于找到最适合自己的解决方案。
2024-11-29 16:31:24
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月影清风
Shell
...的Shell脚本进行负载测试,观察系统资源消耗情况,如有异常增长,应进一步排查原因。 6. 结语 Shell脚本中的“内存泄漏”问题虽不像C/C++这类手动管理内存的语言那么常见,但也值得每一位脚本开发者警惕。只有理解了问题的本质,才能在实践中防微杜渐,写出既高效又稳健的Shell脚本。下次你写脚本的时候,不妨多花点心思琢磨一下,怎么才能更巧妙地管理和释放那些隐藏在代码背后的宝贵资源。毕竟,真正牛掰的程序员不仅要会妙手生花地创造,更要懂得像呵护自家花园一样,精心打理他们所依赖着的每一份“土壤”。 --- 以上只是一个初步的框架和示例,实际撰写时可针对每个部分展开详细讨论,增加更多的代码示例以及实战技巧,以满足不少于1000字的要求。同时呢,咱得保持大白话交流,时不时丢出自己的独特想法和一些引发思考的小问题,这样更能帮助读者更好地get到重点,也能让他们更乐意参与进来,像朋友聊天一样。
2023-01-25 16:29:39
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月影清风
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...,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。 1 引言 定长数组包 在平时的开发中,缓冲区数据收发时,如果采用缓冲区定长包,假定大小是 1k,MAX_LENGTH 为 1024。结构体如下: // 定长缓冲区struct max_buffer{int len;char data[MAX_LENGTH];}; 数据结构的大小 >= sizeof(int) + sizeof(char) MAX_LENGTH为了防止数据溢出的情况,data 的长度一般会设置得足够大,但也正是因为这样,才会导致数组的冗余。 假如发送 512 字节的数据, 就会浪费 512 个字节的空间, 平时通信时,大多数是心跳包,大小远远小于 1024,除了浪费空间还消耗很多流量。 内存申请: if ((m_buffer = (struct max_buffer )malloc(sizeof(struct max_buffer))) != NULL){m_buffer->len = CUR_LENGTH;memcpy(m_buffer->data, "max_buffer test", CUR_LENGTH);printf("%d, %s\n", m_buffer->len, m_buffer->data);} 内存释放: free(m_buffer);m_buffer = NULL; 指针数据包 为了避免空间上的浪费,我们可以将上面的长度为 MAX_LENGTH 的定长数组换为指针, 每次使用时动态的开辟 CUR_LENGTH 大小的空间。数据包结构体定义: struct point_buffer{int len;char data;}; 数据结构大小 >= sizeof(int) + sizeof(char )但在内存分配时,需要两步进行: 需为结构体分配一块内存空间; 为结构体中的成员变量分配内存空间; 内存申请: if ((p_buffer = (struct point_buffer )malloc(sizeof(struct point_buffer))) != NULL){p_buffer->len = CUR_LENGTH;if ((p_buffer->data = (char )malloc(sizeof(char) CUR_LENGTH)) != NULL){memcpy(p_buffer->data, "point_buffer test", CUR_LENGTH);printf("%d, %s\n", p_buffer->len, p_buffer->data);} } 内存释放: free(p_buffer->data);free(p_buffer);p_buffer = NULL; 虽然这样能够节约内存,但是两次分配的内存是不连续的, 需要分别对其进行管理,导致的问题就是需要对结构体和数据分别申请和释放内存,这样对于程序员来说无疑是一个灾难,因为这样很容易导致遗忘释放内存造成内存泄露。 有没有更好的方法呢?那就是今天的主题柔性数组。 2 柔性数组 什么是柔性数组? 柔性数组成员(flexible array member)也叫伸缩性数组成员,这种代码结构产生于对动态结构体的需求。在日常的编程中,有时候需要在结构体中存放一个长度动态的字符串,鉴于这种代码结构所产生的重要作用,C99 甚至把它收入了标准中: As a special case, the last element of a structure with more than one named member may have an incomplete array type; this is called a flexible array member. 柔性数组是 C99 标准引入的特性,所以当你的编译器提示不支持的语法时,请检查你是否开启了 C99 选项或更高的版本支持。 C99 标准的定义如下: struct test {short len; // 必须至少有一个其它成员char arr[]; // 柔性数组必须是结构体最后一个成员(也可是其它类型,如:int、double、...)}; 柔性数组成员必须定义在结构体里面且为最后元素; 结构体中不能单独只有柔性数组成员; 柔性数组不占内存。 在一个结构体的最后,申明一个长度为空的数组,就可以使得这个结构体是可变长的。对于编译器来说,此时长度为 0 的数组并不占用空间,因为数组名本身不占空间,它只是一个偏移量,数组名这个符号本身代表了一个不可修改的地址常量, 但对于这个数组的大小,我们可以进行动态分配,对于编译器而言,数组名仅仅是一个符号,它不会占用任何空间,它在结构体中,只是代表了一个偏移量,代表一个不可修改的地址常量! 对于柔性数组的这个特点,很容易构造出变成结构体,如缓冲区,数据包等等, 其实柔性数组成员在实现跳跃表时有它特别的用法,在Redis的SDS数据结构中和跳跃表的实现上,也使用柔性数组成员。它的主要用途是为了满足需要变长度的结构体,为了解决使用数组时内存的冗余和数组的越界问题。 柔性数组解决引言的例子 //柔性数组struct soft_buffer{int len;char data[0];}; 数据结构大小 = sizeof(struct soft_buffer) = sizeof(int),这样的变长数组常用于网络通信中构造不定长数据包, 不会浪费空间浪费网络流量。 申请内存: if ((softbuffer = (struct soft_buffer )malloc(sizeof(struct soft_buffer) + sizeof(char) CUR_LENGTH)) != NULL){softbuffer->len = CUR_LENGTH;memcpy(softbuffer->data, "softbuffer test", CUR_LENGTH);printf("%d, %s\n", softbuffer->len, softbuffer->data);} 释放内存: free(softbuffer);softbuffer = NULL; 对比使用指针和柔性数组会发现,使用柔性数组的优点: 由于结构体使用指针地址不连续(两次 malloc),柔性数组地址连续,只需要一次 malloc,同样释放前者需要两次,后者可以一起释放。 在数据拷贝时,结构体使用指针时,必须拷贝它指向的内存,内存不连续会存在问题,柔性数组可以直接拷贝。 减少内存碎片,由于结构体的柔性数组和结构体成员的地址是连续的,即可一同申请内存,因此更大程度地避免了内存碎片。另外由于该成员本身不占结构体空间,因此,整体而言,比普通的数组成员占用空间要会稍微小点。 缺点:对结构体格式有要求,必要放在最后,不是唯一成员。 3 总结 在日常编程中,有时需要在结构体中存放一个长度是动态的字符串(也可能是其他数据类型),可以使用柔性数组,柔性数组是一种能够巧妙地解决数组内存的冗余和数组的越界问题一种方法。非常值得大家学习和借鉴。 推荐阅读: 专辑|Linux文章汇总 专辑|程序人生 专辑|C语言 我的知识小密圈 本篇文章为转载内容。原文链接:https://linus.blog.csdn.net/article/details/112645639。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-01-21 13:56:11
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Cassandra
...色的选择。它的分布式架构以及对大数据读写操作的高度优化,使其成为存储和查询时间序列数据的理想平台。不过,有效地利用Cassandra的前提是精心设计数据模型。本文将带你手把手地深入挖掘,如何为时间序列数据量身打造Cassandra的表结构设计。咱会借助实例代码和亲身实战经验,像揭开宝藏地图那样揭示其中的设计秘诀,让你明明白白、实实在在地掌握这门技艺。 1. 理解时间序列数据特点 时间序列数据是指按时间顺序记录的一系列数据点,每个数据点通常与一个特定的时间戳相关联。这类数据在咱们日常生活中可不少见,比如物联网(IoT)、监控系统、金融交易还有日志分析这些领域,都离不开它。它的特点就是会随着时间的推移,像滚雪球一样越积越多。而在查询的时候,人们最关心的通常就是最近产生的那些新鲜热辣的数据,或者根据特定时间段进行汇总统计的信息。 2. 设计原则 (1)分区键选择 在Cassandra中,分区键对于高效查询至关重要。当你在处理时间序列数据时,一个很接地气的做法就是拿时间来做分区的一部分。比如说,你可以把年、月、日、小时这些信息拼接起来,弄成一个复合型的分区键。这样一来,同一时间段的数据就会乖乖地呆在同一个分区里,这样咱们就能轻松高效地一次性读取到这一整段时期的数据了,明白吧? cql CREATE TABLE sensor_data ( sensor_id uuid, event_time timestamp, data text, PRIMARY KEY ((sensor_id, date_of(event_time)), event_time) ) WITH CLUSTERING ORDER BY (event_time DESC); 这里date_of(event_time)是对事件时间进行提取日期部分的操作,形成复合分区键,便于按天或更粗粒度进行分区。 (2)排序列簇与查询路径 使用CLUSTERING ORDER BY定义排序列簇,按照时间戳降序排列,确保最新数据能快速获取。 (3)限制行大小与集合使用 尽管Cassandra支持集合类型,但对于时间序列数据,应避免在一个集合内存放大量数据,以免读取性能受到影响。由于集合不会分页,如果需要存储连续的时序数据点,最好让每一行只包含单个数据点。 (4)宽行与稀疏索引 采用“宽行”策略,即每行代表一段时间窗口内的多个数据点属性,而不是每条数据一个行。这有助于减少跨分区查询,提高查询效率。同时呢,对于那些跟时间没关系的筛选条件,我们可以琢磨着用一下稀疏索引。不过得注意啦,这里有个“度”的把握,就是索引虽然能让查询速度嗖嗖提升,但同时也会让写入数据时的开销变大。所以嘞,咱们得在这两者之间找个最佳平衡点。 3. 示例设计 物联网传感器数据存储 假设我们有一个物联网项目,需要存储来自不同传感器的实时测量值: cql CREATE TABLE sensor_readings ( sensor_id uuid, reading_time timestamp, temperature float, humidity int, pressure double, PRIMARY KEY ((sensor_id, reading_time)) ) WITH CLUSTERING ORDER BY (reading_time DESC); 这个表结构中,sensor_id和reading_time共同组成复合分区键,每个传感器在某一时刻的温度、湿度和压力读数都存放在一行里。 4. 总结与思考 设计Cassandra时间序列数据表的关键在于理解数据访问模式并结合Cassandra的特性和局限性。选对分区键这招儿,就像给海量数据找个宽敞的储藏室,让它们能分散开来存放和快速找到;而把列簇整得井井有条,那就相当于帮我们轻松摸到最新鲜的数据,一抓一个准儿。再配上精心设计的宽行结构,加上恰到好处的索引策略,甭管查询需求怎么变花样,都能妥妥地满足你。 当然,具体实践时还需要根据业务的具体情况进行调整和优化,例如预测未来的数据增长规模、评估查询性能瓶颈以及是否需要进一步的数据压缩等措施。总的来说,用Cassandra搭建时间序列数据模型不是个一劳永逸的事儿,它更像是一个持久的观察、深度思考和反复调整优化的过程。只有这样,我们才能真正把Cassandra处理海量时序数据的洪荒之力给释放出来。
2023-12-04 23:59:13
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百转千回
Javascript
...loaders/svgo-loader.js): Error: SVG not found 这些问题往往会让新手感到困惑,甚至对于有一定经验的开发者来说也会觉得棘手。但别担心,接下来我会分享几个解决方案。 四、解决方案 正确引入Snap.svg 解决方案1:安装Snap.svg 首先,确保你的项目中已经安装了Snap.svg。可以通过npm或yarn进行安装: bash npm install snapsvg 或者 yarn add snapsvg 解决方案2:配置Vite的别名或路径映射 有时候,Vite可能无法直接识别到Snap.svg的路径。这时,你可以通过配置Vite的别名或者路径映射来解决这个问题。打开vite.config.ts文件(如果没有这个文件,则需要创建),添加如下配置: typescript import { defineConfig } from 'vite'; export default defineConfig({ resolve: { alias: { 'snapsvg': 'snapsvg/dist/snapsvg.js', }, }, }); 这样做的目的是告诉Vite,当你引用snapsvg时,实际上是引用snapsvg/dist/snapsvg.js这个文件。 解决方案3:手动导入 如果上述方法仍然无法解决问题,你可以尝试直接在需要使用Snap.svg的地方进行手动导入: javascript import Snap from 'snapsvg/dist/snap.svg'; 然后,在你的代码中就可以正常使用Snap对象了。 解决方案4:检查TypeScript配置 如果你的项目使用了TypeScript,并且遇到了类型定义的问题,确保你的tsconfig.json文件中包含了正确的类型声明路径: json { "compilerOptions": { "types": ["snapsvg"] } } 五、实践案例 动手试试看 现在,让我们通过一个小案例来看看这些解决方案的实际应用效果吧! 假设我们要创建一个简单的SVG圆形,并为其添加动画效果: html Snap.svg Example javascript // main.js import Snap from 'snapsvg/dist/snap.svg'; const s = Snap('svg-container'); // 创建一个圆形 const circle = s.circle(100, 100, 50); circle.attr({ fill: 'f06', }); // 添加动画效果 circle.animate({ r: 70 }, 1000); 在这个例子中,我们首先通过Snap('svg-container')选择了SVG容器,然后创建了一个圆形,并为其添加了一个简单的动画效果。 六、总结与展望 通过今天的讨论,相信你已经对如何在Vite环境中正确引入Snap.svg有了更深的理解。虽然路上可能会碰到些难题,但只要找到对的方法,事情就会变得轻松许多。未来的日子里,随着技术不断进步,我打心眼里觉得,咱们一定能找到更多又高效又方便的新方法来搞定这些问题。 希望这篇教程对你有所帮助!如果你有任何疑问或更好的建议,欢迎随时交流。编程路上,我们一起进步! --- 希望这篇文章能够满足您的需求,如果有任何进一步的要求或想要调整的部分,请随时告诉我!
2024-11-28 15:42:34
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清风徐来_
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...,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。 我们不得不承认,python语言的迅速火爆,学习python的人越来越多,领域的就业竞争也越来越激烈。 我们都知道市面上有很多的python学习培训班,无论是线上的还是线下的,因为现在的社会发展速度非常快,加之今年疫情的影响,今年的就业形势非常严峻。在这样的情况下,很多人也就加入到了python的学习队伍中,同时也出现了许多培训机构。 但都说python的入门简单的,那我们还有必要去参加培训么?是不是自学就可以了呢? 针对个人而言,参加培训还是自学,我们可以从这几个方面去考虑。 一、时间是否充裕 要先衡量一下我们每天可以投入学习的时间,是2个小时还是6个小时。比如作为职场在职人士,你有正式的工作要忙,没有太多的时间去自学。再比如你是个全职宝妈想要自学,那一定不比在校学生或者单身没有家庭负担的人时间充裕。最后,如果你的时间不是很紧张,并且又想快速的提高,最重要的是不怕吃苦,建议你可以联系维:762459510 ,那个真的很不错,很多人进步都很快,需要你不怕吃苦哦!大家可以去添加上看一下~ 二、自己是否有自制力 当我们有了充分的学习时间,我们还需要衡量一下,自己是否有自制力,没有良好的学习环境,我们也只能三天打鱼两天晒网,自学并不会有太好的成效。 三、是否可以制定系统的学习计划 自学时,我们通常会进行一些书籍的购买和线上免费的课程。免费的课程一般也只有体验课程,不会系统全面地进行讲解。而只是看书,那些晦涩难懂的语言,无人解释,看起来估计和天书差不多了。 四、自学了如何进行实践 python是一个需要学习一项技能后,马上就进行操作的语言,只有亲自的实践才能更快的学习精华。实践的课题我们应该从哪些地方找呢? 如果以上都会成为你学习中的难点,那么我劝你最好还是去报个培训班来学习Python了。 幸运的是,我们身处信息时代,许多在线教育平台推出了由专业教师主讲的Python入门课程,注重实操,提升编程能力,自己动手就能写程序。最后,如果你的时间不是很紧张,并且又想快速的提高,最重要的是不怕吃苦,建议你可以联系维:762459510 ,那个真的很不错,很多人进步都很快,需要你不怕吃苦哦!大家可以去添加上看一下~ 写在最后,其实经过分析我们每个人心中也都有了答案,自学还是培训,首先需要确定自己的学习目标,是为了就业还是只是兴趣,时间是否充足。如果是想就业找工作,完全可以参加培训,培训最大的好处就是节省时间。节省时间最大的好处就是拥有比同龄人更多的竞争力,获得更多的机会。 自学的好处就是省钱,短期是节省了,损失了时间和机会。自学和培训对比,相同的起点和终点,同样能力的人付出的时间肯定不同。 如果是你,你会怎么选呢? 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/kj7762/article/details/119864246。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-07-01 23:27:10
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...,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。 标签:FFT Description 我的室友最近喜欢上了一个可爱的小女生。马上就要到她的生日了,他决定买一对情侣手 环,一个留给自己,一个送给她。每个手环上各有 n 个装饰物,并且每个装饰物都有一定的亮度。但是在她生日的前一天,我的室友突然发现他好像拿错了一个手环,而且已经没时间去更换它了!他只能使用一种特殊的方法,将其中一个手环中所有装饰物的亮度增加一个相同的自然数 c(即非负整数)。并且由于这个手环是一个圆,可以以任意的角度旋转它,但是由于上面 装饰物的方向是固定的,所以手环不能翻转。需要在经过亮度改造和旋转之后,使得两个手环的差异值最小。在将两个手环旋转且装饰物对齐了之后,从对齐的某个位置开始逆时针方向对装饰物编号 1,2,…,n,其中 n 为每个手环的装饰物个数,第 1 个手环的 i 号位置装饰物亮度为 xi,第 2 个手 环的 i 号位置装饰物亮度为 yi,两个手环之间的差异值为(参见输入输出样例和样例解释): ∑ni=1(xi−yi)2∑i=1n(xi−yi)2 麻烦你帮他计算一下,进行调整(亮度改造和旋转),使得两个手环之间的差异值最小, 这个最小值是多少呢? Input 输入数据的第一行有两个数n, m,代表每条手环的装饰物的数量为n,每个装饰物的初始 亮度小于等于m。 接下来两行,每行各有n个数,分别代表第一条手环和第二条手环上从某个位置开始逆时 针方向上各装饰物的亮度。 1≤n≤50000, 1≤m≤100, 1≤ai≤m Output 输出一个数,表示两个手环能产生的最小差异值。 注意在将手环改造之后,装饰物的亮度 可以大于 m。 不妨设第一个手环为S,第二个手环为T,则题意变为求∑(Si−Ti+k+C)2∑(Si−Ti+k+C)2 的最小值 我们将上式展开,可以得到 ∑(S2i+T2i+k+C2+2∗C(Si−Ti+k)−2∗SiTi+k)∑(Si2+Ti+k2+C2+2∗C(Si−Ti+k)−2∗SiTi+k) 进一步得到 ∑S2i+∑T2i+n∗C2+2∗c∗∑(Si−Ti)−2∗∑SiTi+k∑Si2+∑Ti2+n∗C2+2∗c∗∑(Si−Ti)−2∗∑SiTi+k 先抛开CC 不看,我们发现只有∑SiTi+k ∑ S i T i + k 不是常数 如何求∑SiTi+k∑SiTi+k 最大值呢?标准套路:将T数组反转,求出S与T的卷积,不难发现,∑SiTi+k∑SiTi+k 对应每一个k的取值,都是卷积中两个相差n次的项的系数之和,这里可以用FFT,将复杂度降到O(nlogn)。 求完∑SiTi+k∑SiTi+k 最大值后,我们发现只有关于C的二次项与一次项,直接用二次函数求最值的方法即可,注意C只能为整数。 /Problem: 4827User: P1atformLanguage: C++Result: AcceptedTime:592 msMemory:9108 kb/include<cstdio>include<algorithm>include<cstring>include<iostream>include<cmath>define N 200000define INF 1000000000define pi acos(-1.0)using namespace std;typedef long long ll;ll n,m,M,p=0ll,q=0ll,z=0ll,ans=INF,r[N+50],x,l;struct com{double x,y;inline com operator +(com b){com ret;ret.x=x+b.x,ret.y=y+b.y;return ret;}inline com operator -(com b){com ret;ret.x=x-b.x,ret.y=y-b.y;return ret;}inline com operator (com b){com ret;ret.x=xb.x-yb.y,ret.y=xb.y+yb.x;return ret;} }s[N+50],t[N+50]; template<class _T> inline void read(_T &x){x=0;char ch=getchar();int f=0;while (!isdigit(ch)) {if (ch=='-') f=1;ch=getchar();}while (isdigit(ch)) x=(x<<3)+(x<<1)+ch-'0',ch=getchar();if (f) x=-x; } inline void fft(com a[],int k){for (int i=1;i<n;i++) if (i<r[i]) swap(a[i],a[r[i]]);for (int i=1;i<n;i<<=1){com w,wn,X,Y;wn.x=cos(pi/i),wn.y=ksin(pi/i);for (int j=0;j<n;j+=(i<<1)){w.x=1,w.y=0;for (int _=0;_<i;_++,w=wwn){X=a[j+_],Y=wa[j+_+i];a[j+_]=X+Y,a[j+_+i]=X-Y;} } }if (k==-1) for (int i=0;i<n;i++) a[i].x/=n;}int main(){read(n),n--,read(M),memset(s,0,sizeof(s)),memset(t,0,sizeof(t));for (int i=0;i<=n;i++) read(x),p+=xx,q+=x,s[i].x=x;for (int i=0;i<=n;i++) read(x),p+=xx,q-=x,t[n-i].x=x;for (m=2n,n=1;n<=m;n<<=1) l++;for (int i=1;i<n;i++) r[i]=(r[i>>1]>>1)|((i&1)<<(l-1));fft(s,1),fft(t,1);for (int i=0;i<=n;i++) s[i]=s[i]t[i];fft(s,-1),n=m/2,z=(ll)(s[n].x+0.5);for (int i=1;i<=n;i++) z=max(z,(ll)(s[i-1].x+0.5)+(ll)(s[i+n].x+0.5));for (int i=-M;i<=M;i++) ans=min(ans,p-2z+i((n+1)i+2q));printf("%lld\n",ans);} 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/P1atform/article/details/79324409。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-01-20 17:51:37
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...,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。 什么是LCA? 话不多说,同志们先来康康LCA是什么东西.(逃 LCA“光辉”是印度斯坦航空公司(HAL)为满足印度空军需要研制的单座单发轻型全天候超音速战斗攻击机,主要任务是争夺制空权、近距支援,是印度自行研制的第一种高性能战斗机。------摘自百度百科 当然,同志们认识的LCA可不是那个 研制了三十年的 烂玩意. 在信息学竞赛中,LCA指的是"Lowest Common Ancestors",即"最近公共祖先".算法目的是在一颗有根树中,求出结点\(x\)和\(y\)最近的公共祖先. 那么什么是最近的公共祖先呢?斯大林格勒的拖拉机工人们给出了这样一幅图: 首先我们得理解祖先的概念.对与任意一个树上的结点,与它有亲缘关系,且深度比它小的结点都是它的祖先. 在这幅图中,3号结点的祖先为2和1,6号结点的祖先为5和1,所以它们有公共的祖先1,所以说3和6的LCA为1. 再举一个例子,3结点的祖先为2和1,4号结点的祖先为2和1,它们有公共祖先2和1,但是2是距离它们最近的祖先,所以说3和4的LCA为2. 怎样 建设 求出LCA? 求LCA一般可用到倍增,Tarjan(不是用于缩点那个Tarjan)这两种算法,在这里一一讲解. 倍增版LCA 主体思想(请勿联想到某金姓领导人) 倍增是一种二进制拆分的思想,其已广泛应用于ST表,求解LCA等算法,为我国生产力的发展,推进共产主义的早日实现做出了巨大贡献. 实现方式 类比ST表的实现方式,同志们可以设\(path[i][j]\)为结点i向上跳\(2^j\)后到达的结点.显然,\(path[i][0]\)就是\(i\)结点的父亲. 那么如何进行二进制拆分呢?显然,\(path[i][j-1]\)向上再跳\(2^{j-1}\)次后到达的结点就是\(path[i][j]\). 于是同志们可以这样预处理: path[i][j]=path[f[i][j-1]][j-1]; 意为:\(i\)号结点向上跳\(2^j\)个长度到达的结点,等于\(i\)号结点向上跳\(2^{j-1}\)个结点到达的结点再向上跳\(2^{j-1}\)个结点. 然后将两个结点提至同一深度,不断地向上跳即可求出它们的LCA. 建设 求出LCA的具体步骤 进行预处理. 把结点x和y调整至同一高度. 将结点x和y同时向上调整,保持深度一致且二点不相会.具体地说,就是将\(x\)和\(y\)以此向上走\(k\)=\(2^{logn}\),...,\(2^1\),\(2^0\)步,如果\(path[x][k]\)!=\(path[y][k]\)(即两点还未相会),就令\(x\)=\(path[x][k]\),\(y\)=\(path[y][k]\). 这时\(x\)与\(y\)只差一步就相会了,返回\(path[x][0]\),即\(x\)的父亲,即为\(x\)和\(y\)的LCA. 该算法的时间复杂度为\(O(log2(Depth))\) 模板题 代码: include<cstdio>include<cstring>include<algorithm>include<iomanip>include<vector>using namespace std;struct edge{int next,to;}e[1000010];int n,m,s,size;int head[500010],depth[500010],path[500010][51];void EdgeAdd(int,int);int LCA(int,int);void DFS(int,int);int main(){memset(head,-1,sizeof(head));scanf("%d%d%d",&n,&m,&s);for(int _=1;_<=n-1;_++){int father,son;scanf("%d%d",&father,&son);EdgeAdd(father,son);EdgeAdd(son,father);}DFS(s,0);for(int _=1;_<=m;_++){int a,b;scanf("%d%d",&a,&b);printf("%d\n",LCA(a,b));}return 0;}void EdgeAdd(int from,int to){e[++size].to=to;e[size].next=head[from];head[from]=size;}void DFS(int from,int father){depth[from]=depth[father]+1;path[from][0]=father;for(int _=1;(1<<_)<=depth[from];_++){path[from][_]=path[path[from][_-1]][_-1];}for(int _=head[from];_!=-1;_=e[_].next){int to=e[_].to;if(to!=father){DFS(to,from);} }}int LCA(int a,int b){if(depth[a]>depth[b]){swap(a,b);}for(int _=20;_>=0;_--){if(depth[a]<=depth[b]-(1<<_)){b=path[b][_];} }if(a==b){return a;}for(int _=20;_>=0;_--){if(path[a][_]==path[b][_]){continue;}else{a=path[a][_];b=path[b][_];} }return path[a][0];} Tarjan版LCA Tarjan版的LCA是离线的,而上文介绍的倍增版LCA是在线的,所以说如果不是直接输出LCA的话,需要一个数组来记录它. 主体思想 从根结点遍历这棵树,遍历到每个结点并使用并查集记录父子关系. 实现方式 用并查集记录父子关系,将遍历过的点合并为一颗树. 若两个结点\(x\),\(y\)分别位于结点\(a\)的左右子树中,那么结点\(a\)就为\(x\)与\(y\)的LCA. 考虑到该结点本身就是自己的LCA的情况,做出如下修改: 若\(a\)是\(x\)和\(y\)的祖先之一,且\(x\)和\(y\)分别在\(a\)的左右子树中,那么\(a\)便是\(x\)和\(y\)的LCA. 这个定理便是Tarjan版LCA的实现基础. 具体步骤 当遍历到一个结点\(x\)时,有以下步骤: 把这个结点标记为已访问. 遍历这个结点的子结点\(y\),并在回溯时用并查集合并\(x\)和\(y\). 遍历与当前结点有查询关系的结点\(z\),如果\(z\)已被访问,则它们的LCA就为\(find(z)\). 需要同志们注意的是,存查询关系的时候是要双向存储的. 该算法的时间复杂度为\(O(n+m)\) Tarjan版的LCA很少用到,但为了方便理解,这里引用了参考文献2里的代码,望原博主不要介意. 代码: include<bits/stdc++.h>using namespace std;int n,k,q,v[100000];map<pair<int,int>,int> ans;//存答案int t[100000][10],top[100000];//存储查询关系struct node{int l,r;};node s[100000];/并查集/int fa[100000];void reset(){for (int i=1;i<=n;i++){fa[i]=i;} }int getfa(int x){return fa[x]==x?x:getfa(fa[x]);}void marge(int x,int y){fa[getfa(y)]=getfa(x);}/------/void tarjan(int x){v[x]=1;//标记已访问node p=s[x];//获取当前结点结构体if (p.l!=-1){tarjan(p.l);marge(x,p.l);}if (p.r!=-1){tarjan(p.r);marge(x,p.r);}//分别对l和r结点进行操作for (int i=1;i<=top[x];i++){if (v[t[x][i]]){cout<<getfa(t[x][i])<<endl;}//输出} }int main(){cin>>n>>q;for (int i=1;i<=n;i++){cin>>s[i].l>>s[i].r;}for (int i=1;i<=q;i++){int a,b;cin>>a>>b;t[a][++top[a]]=b;//存储查询关系t[b][++top[b]]=a;}reset();//初始化并查集tarjan(1);//tarjan 求 LCA} 参考文献 参考文献1 参考文献2 参考文献3 转载于:https://www.cnblogs.com/Lemir3/p/11112663.html 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_30736301/article/details/96105162。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-02-09 23:03:55
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...,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。 金融经济数据方面应用Python非常广泛,也可以算是用Python进行数据分析的一个实际应用。 数据规整化方面的应用 时间序列与截面对齐 在处理金融数据时,最费神的一个问题就是所谓的“数据对齐” (data alignment)问题。两个相关的时间序列的索引可能没有很好的对齐,或两个DataFrame对象可能含有不匹配的列或行。 Pandas可以在算术运算中自动对齐数据。在实际工作中,这不仅能为你带来极大自由度,而且还能提升工作效率。如下,看这个两个DataFrame分别含有股票价格和成交量的时间序列: 假设你想要用所有有效数据计算一个成交量加权平均价格(为了简单起见,假设成交量数据是价格数据的子集)。由于pandas会在算术运算过程中自动将数据对齐,并在sum这样的函数中排除缺失数据,所以我们只需编写下面这条简洁的表达式即可: 由于SPX在volume中找不到,所以你随时可以显式地将其丢弃。如果希望手工进行对齐,可以使用DataFrame的align方法,它返回的是一个元组,含有两个对象的重索引版本: 另一个不可或缺的功能是,通过一组索引可能不同的Series构建一个DataFrame。 跟前面一样,这里也可以显式定义结果的索引(丢弃其余的数据): 时间和“最当前”数据选取 假设你有一个很长的盘中市场数据时间序列,现在希望抽取其中每天特定时间的价格数据。如果数据不规整(观测值没有精确地落在期望的时间点上),该怎么办?在实际工作当中,如果不够小心仔细的话,很容易导致错误的数据规整化。看看下面这个例子: 利用Python的datetime.time对象进行索引即可抽取出这些时间点上的值: 实际上,该操作用到了实例方法at_time(各时间序列以及类似的DataFrame对象都有): 还有一个between_time方法,它用于选取两个Time对象之间的值: 正如之前提到的那样,可能刚好就没有任何数据落在某个具体的时间上(比如上午10点)。这时,你可能会希望得到上午10点之前最后出现的那个值: 如果将一组Timestamp传入asof方法,就能得到这些时间点处(或其之前最近)的有效值(非NA)。例如,我们构造一个日期范围(每天上午10点),然后将其传入asof: 拼接多个数据源 在金融或经济领域中,还有几个经常出现的合并两个相关数据集的情况: ·在一个特定的时间点上,从一个数据源切换到另一个数据源。 ·用另一个时间序列对当前时间序列中的缺失值“打补丁”。 ·将数据中的符号(国家、资产代码等)替换为实际数据。 第一种情况:其实就是用pandas.concat将两个TimeSeries或DataFrame对象合并到一起: 其他:假设data1缺失了data2中存在的某个时间序列: combine_first可以引入合并点之前的数据,这样也就扩展了‘d’项的历史: DataFrame也有一个类似的方法update,它可以实现就地更新。如果只想填充空洞,则必须传入overwrite=False才行: 上面所讲的这些技术都可实现将数据中的符号替换为实际数据,但有时利用DataFrame的索引机制直接对列进行设置会更简单一些: 收益指数和累计收益 在金融领域中,收益(return)通常指的是某资产价格的百分比变化。一般计算两个时间点之间的累计百分比回报只需计算价格的百分比变化即可:对于其他那些派发股息的股票,要计算你在某只股票上赚了多少钱就比较复杂了。不过,这里所使用的已调整收盘价已经对拆分和股息做出了调整。不管什么样的情况,通常都会先算出一个收益指数,它是一个表示单位投资(比如1美元)收益的时间序列。 从收益指数中可以得出许多假设。例如,人们可以决定是否进行利润再投资。我们可以利用cumprod计算出一个简单的收益指数: 得到收益指数之后,计算指定时期内的累计收益就很简单了: 当然了,就这个简单的例子而言(没有股息也没有其他需要考虑的调整),上面的结果也能通过重采样聚合(这里聚合为时期)从日百分比变化中计算得出: 如果知道了股息的派发日和支付率,就可以将它们计入到每日总收益中,如下所示: 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/geerniya/article/details/80534324。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-12-16 19:15:59
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Mahout
...开发过程中,可以通过配置文件精确指定各个组件的版本,确保项目中的所有库相互兼容,避免因版本冲突导致的问题。在解决Mahout与Spark版本冲突问题时,开发者需要借助这些构建工具来严格控制项目的依赖关系,确保选用的Mahout和Spark版本能够顺利协作。
2023-03-19 22:18:02
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蝶舞花间
Logstash
...?在我们真正用上这些配置的时候,如果搞错了,可能会让数据审计这事儿全盘皆输。就像你做一道菜,调料放不对,整道菜可能就毁了。这样一来,咱们做决策的时候,参考的数据就不准确了,就好像盲人摸象,摸到的只是一小块,以为这就是大象全貌呢。所以啊,配置这块得细心点,别大意了!本文旨在深入探讨Logstash配置中的常见问题以及如何避免这些问题,确保数据审计的顺利进行。 一、Logstash基础与重要性 Logstash是一个开源的数据处理管道工具,用于实时收集、解析、过滤并发送事件至各种目的地,如Elasticsearch、Kafka等。其灵活性和强大功能使其成为构建复杂数据流系统的核心组件。 二、错误类型与影响 1. 配置语法错误 不正确的JSON语法会导致Logstash无法解析配置文件,从而无法启动或运行。 2. 过滤规则错误 错误的过滤逻辑可能导致重要信息丢失或误报,影响数据分析的准确性。 3. 目标配置问题 错误的目标配置(如日志存储位置或传输协议)可能导致数据无法正确传递或存储。 4. 性能瓶颈 配置不当可能导致资源消耗过大,影响系统性能或稳定性。 三、案例分析 数据审计失败的场景 假设我们正在审计一家电商公司的用户购买行为数据,目的是识别异常交易模式。配置了如下Logstash管道: json input { beats { port => 5044 } } filter { grok { match => { "message" => "%{TIMESTAMP_ISO8601:time} %{SPACE} %{NUMBER:amount} %{SPACE} %{IPORHOST:host}" } } mutate { rename => { "amount" => "transactionAmount" } add_field => { "category" => "purchase" } } } output { elasticsearch { hosts => ["localhost:9200"] index => "purchase_data-%{+YYYY.MM.dd}" } } 在这段配置中,如果elasticsearch输出配置错误,例如将hosts配置为无效的URL或端口,那么数据将无法被正确地存储到Elasticsearch中,导致审计数据缺失。 四、避免错误的策略 1. 详细阅读文档 了解每个插件的使用方法和限制,避免常见的配置陷阱。 2. 单元测试 在部署前,对Logstash配置进行单元测试,确保所有组件都能按预期工作。 3. 代码审查 让团队成员进行代码审查,可以发现潜在的错误和优化点。 4. 使用模板和最佳实践 借鉴社区中成熟的配置模板和最佳实践,减少自定义配置时的试错成本。 5. 持续监控 部署后,持续监控Logstash的日志和系统性能,及时发现并修复可能出现的问题。 五、总结与展望 通过深入理解Logstash的工作原理和常见错误,我们可以更加有效地利用这一工具,确保数据审计流程的顺利进行。嘿,兄弟!听好了,你得记着,犯错不是啥坏事,那可是咱成长的阶梯。每次摔一跤,都是咱向成功迈进一步的机会。咱们就踏踏实实多练练手,不断调整,优化策略。这样,咱就能打造出让人心头一亮的实时数据处理系统,既高效又稳当,让别人羡慕去吧!哎呀,随着科技这艘大船的航行,未来的Logstash就像个超级多功能的瑞士军刀,越来越厉害了!它能干的事儿越来越多,改进也是一波接一波的,简直就是我们的得力助手,帮咱们轻松搞定大数据这滩浑水,让数据处理变得更简单,更高效!想象一下,未来,它能像魔术师一样,把复杂的数据问题变个无影无踪,咱们只需要坐享其成,享受数据分析的乐趣就好了!是不是超期待的?让我们一起期待Logstash在未来发挥更大的作用,推动数据驱动决策的进程。
2024-09-15 16:15:13
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笑傲江湖
SeaTunnel
... 4. 1. 安装与配置 要开始使用SeaTunnel进行数据库容量预警,首先需要安装并配置好环境。假设你已经安装好了Java环境和Maven,那么接下来就是安装SeaTunnel本身。你可以从GitHub上克隆项目,然后按照官方文档中的步骤进行编译和打包。 bash git clone https://github.com/apache/incubator-seatunnel.git cd incubator-seatunnel mvn clean package -DskipTests 接着,你需要配置SeaTunnel的配置文件seatunnel-env.sh,确保环境变量正确设置: bash export SEATUNNEL_HOME=/path/to/seatunnel 4. 2. 创建任务配置文件 接下来,我们需要创建一个任务配置文件来定义我们的预警逻辑。比如说,我们要盯着MySQL里某个表的个头,一旦它长得太大,超出了我们定的界限,就赶紧发封邮件提醒我们。我们可以创建一个名为capacity_alert.conf的配置文件: yaml job { name = "DatabaseCapacityAlert" parallelism = 1 sources { mysql_source { type = "jdbc" url = "jdbc:mysql://localhost:3306/mydb" username = "root" password = "password" query = "SELECT table_schema, table_name, data_length + index_length AS total_size FROM information_schema.tables WHERE table_schema = 'mydb' AND table_name = 'my_table'" } } sinks { mail_sink { type = "mail" host = "smtp.example.com" port = 587 username = "alert@example.com" password = "alert_password" from = "alert@example.com" to = "admin@example.com" subject = "Database Capacity Alert" content = """ The database capacity is approaching the threshold. Please take necessary actions. """ } } } 4. 3. 运行任务 配置完成后,就可以启动SeaTunnel任务了。你可以通过以下命令运行: bash bin/start-seatunnel.sh --config conf/capacity_alert.conf 4. 4. 监控与调整 运行后,你可以通过日志查看任务的状态和输出。如果一切正常,你应该会看到类似如下的输出: [INFO] DatabaseCapacityAlert - Running task with parallelism 1... [INFO] MailSink - Sending email alert to admin@example.com... [INFO] MailSink - Email sent successfully. 如果发现任何问题,比如邮件发送失败,可以检查配置文件中的SMTP设置是否正确,或者尝试重新运行任务。 5. 总结与展望 通过这次实践,我发现SeaTunnel真的非常强大,能够帮助我们构建复杂的ETL流程,包括数据库容量预警这样的高级功能。当然了,这个过程也不是一路畅通的,中间遇到了不少坑,但好在最后都解决了。将来,我打算继续研究怎么把SeaTunnel和其他监控工具连起来,打造出一个更全面、更聪明的预警系统。这样就能更快地发现问题,省去很多麻烦。 希望这篇文章对你有所帮助,如果你有任何疑问或建议,欢迎在评论区留言交流!
2025-01-29 16:02:06
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月下独酌
c++
... 第二部分:配置与启动调试器 假设你已经安装了支持 C++ 的调试器,如 GDB(GNU Debugger)。哎呀,小伙伴们!在咱们动手调bug之前,得先确保咱们的项目已经乖乖地被编译了,对吧?而且呢,咱们的调试神器得能认出这个项目才行!这样子,咱们才能顺利地找到那些藏在代码里的小秘密,对不对?别忘了,准备工作做好了,调试起来才更顺畅嘛! cpp include int main() { int x = 5; if (x > 10) { std::cout << "x is greater than 10" << std::endl; } else { std::cout << "x is not greater than 10" << std::endl; } return 0; } 第三部分:设置断点并执行调试 打开你的调试器,加载项目。哎呀,兄弟,找找看,在编辑器里,你得瞄准那个 if 语句的起始位置,记得要轻轻点一下左边。瞧见没?那边有个小红点,对,就是它!这就说明你成功地设了个断点,可以慢慢享受代码跳动的乐趣啦。 现在,启动调试器,程序将在断点处暂停。通过单步执行功能,你可以逐行检查代码的执行情况。在 if 语句执行前暂停,你可以观察到变量 x 的值为 5,从而理解程序的执行逻辑。 第四部分:利用条件断点进行深入分析 假设你怀疑某个条件分支的执行路径存在问题。可以设置条件断点,仅在特定条件下触发: cpp include int main() { int x = 5; if (x > 10) { std::cout << "x is greater than 10" << std::endl; } else { std::cout << "x is not greater than 10" << std::endl; } return 0; } 设置条件断点时,在断点上右击选择“设置条件”,输入 x > 10。现在,程序只有在 x 大于 10 时才会到达这个断点。 第五部分:调试多线程程序 对于 C++ 中的多线程应用,调试变得更加复杂。GDB 提供了 thread 命令来管理线程: cpp include include void thread_function() { std::cout << "Thread executing" << std::endl; } int main() { std::thread t(thread_function); t.join(); return 0; } 在调试时,你可以使用 thread 命令查看当前活跃的线程,或者使用 bt(backtrace)命令获取调用堆栈信息。 第六部分:调试异常处理 C++ 异常处理是调试的重点之一。通过设置断点在 try 块的开始,你可以检查异常是否被正确捕获,并分析异常信息。 cpp include include void throw_exception() { throw std::runtime_error("An error occurred"); } int main() { try { throw_exception(); } catch (const std::exception& e) { std::cerr << "Caught exception: " << e.what() << std::endl; } return 0; } 结语 调试是编程旅程中不可或缺的部分,它不仅帮助我们发现并解决问题,还促进了对代码更深入的理解。随着经验的积累,你将能够更高效地使用调试器,解决更复杂的程序问题。嘿,兄弟!记住啊,每次你去调试程序的时候,那都是你提升技能、长见识的绝佳时机。别怕犯错,知道为啥吗?因为每次你摔个大跟头,其实就是在为成功铺路呢!所以啊,大胆地去试错吧,失败了就当是交学费了,下回就能做得更好!加油,程序员!
2024-10-06 15:36:27
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雪域高原
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时光飞逝
"流光容易把人抛,红了樱桃,绿了芭蕉。"