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RSS订阅原创 【Rust学习】Rust数据类型，函数，条件语句，循环
println!("x 的值为 : {}", x);println!("y 的值为 : {}", y);
2025-04-05 14:01:04
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原创 【Rust学习】Rust环境搭建和Rust基础语法
rustup-init.exe 是 Rust 的安装和管理工具，默认情况下，它会同时安装这些工具：rustc，rust-std，cargo，rust-docs，rustfmt，clippy。其中，rustc 是 Rust 的编译工具，cargo 是 Rust 的包管理工具。使用这两个函数打印信息的时候，第一个参数是格式字符串，后面一串是可变参数，在C语言printf中"%+字母"表示占位符，而在Rust中，使用'{ }'可以使用相同名字声明新的变量，新的变量就会隐藏（shadow）之前的同名变量。
2025-04-05 11:06:28
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原创 【Linux系统编程】进程概念，进程状态
以scanf为例，当执行scanf从键盘读取数据时，未输入数据时，操作系统会将当前进程的task_struct从调度队列中移除，放入设备的阻塞队列中，此时，该进程就处于阻塞状态。每个进程可能会存在不同的状态，有的进程正在运行，有的进程正在被调度，有的进程处于挂起等等。CPU要执行这些进程，这些进程的task_struct中会保存指向代码和数据的指针。系统调用在使用上，功能比较基础，对用户的要求相对较高，所以，有心的开发者会对部分系统调用做封装，从而形成库，有了库，就很方便上层用户和开发者进行二次开发。
2025-04-04 17:21:56
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原创 动态规划学习——回文子串系列问题【C++】
题目链接：LCR 020. 回文子串 - 力扣（LeetCode） 【问题描述】求一个字符串中有多少个回文子串，其中一个字符也算是一个回文子串。【解法】动态规划求一个字符串中回文子串的个数，我么可以找到每个回文子串，然后统计个数即可。初始化dp表时，根据状态表示的定义，我们只会用到dp表主对角线的右上部分，左下部分不会用到，对于状态转移dp[i][j]=dp[i+1][j-1]，我们不需要考虑越界的问题，因为前两种情况已经做了判断。 最后，只需统计dp表中dp[i][j]==true的数量即可。【代码】
2025-04-02 21:12:37
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原创 动态规划学习——背包问题
题目链接：P1060 [NOIP 2006 普及组] 开心的金明 - 洛谷 本题是一道经典的01背包问题，状态表示和状态定义可以仿照01背包的来。dp[i][j]表示从前i个物品中选，总价值不超过n，并且使得每件物品的价格与重要度的乘积的总和最大。【代码】二，金明的预算方案题目链接：P1064 [NOIP 2006 提高组] 金明的预算方案 - 洛谷本题在上题的基础上，增加了一个限制，选择一个物品，这个物品可能是某个物品的附属品，在选该物品时，必须先买主件。且每个主件最多包含两个附件。然后继续按照
2025-03-31 22:04:31
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原创 【MySQL篇】事务管理，事务的特性及深入理解隔离级别
先思考一个场景，在一个火车票购票系统中，西安到郑州的火车票只剩下一张，两个用户进行买票，可以想象成这两个用户对表中数据进行CURD，而如果这些CURD不加控制，会不会出现问题？当客户端A检查到还有一张票时，将票卖掉，还没有 执行更新数据库的语句时，客户端B检查了票数，发现大于0，于是又买了一次票。然后 A将票数更新回数据库。这就出现了同一张票被买了2次的问题。为了解决上述的问题，就需要CURD操作满足 如下的属性：1，买票的过程需要是原子的2，买票之间不能互相影响。
2025-03-29 17:05:42
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原创 买卖股票的最佳时机问题 C++
【题目描述】有一个价格数组prices，表示第i天的股票价格为prices[i]，整个过程只能买入股票和卖出股票一次。并且买入股票必须再卖出股票之前。 【思路】贪心我们可以遍历一次数组，遍历到prices[i]，表示在第i天卖出股票，为了使利益最大，我们需要在前i-1天中选择股票价格最低的一天买入。可以使用一个变量leftMin来记录前i-1天中，股票最低的价格。那么此时的最大利益就是prices[i]-leftMin。动态规划dp[n][2]：dp[i][0]表示第i天未持有股票的最大利益，dp[i
2025-03-28 21:26:27
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原创 矩阵中对角线的遍历问题【C++】
对角线的遍历（主对角线）：对于一个m*n的矩阵。在同一条对角线上的元素，行号i减去列号j是一个定值。k=i-j+n；k的值从1开始到m+n-1。就是主对角线从右上角对角线开始，一直到左下角对角线。遍历对角线时，我们只需求出j的范围即可，i=k+j-n。但需要注意j不能小于0，也不能超出数组的范围。然后就可以对这条对角线进行操作了。
2025-03-26 21:26:16
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原创 【MySQL篇】索引特性，索引的工作原理以及索引的创建与管理
对于一个page目录，它的大小是16KB，假设忽略掉前后指针，该page只存储一个数据和对应的指针，在64位环境下，16*1024/(4+8)=1365。通过“先描述，再组织”。在单表数据不断被插入 的情况下，MySQL会在容量不足的时候，自动开辟新的page来保存新的数据，然偶通过指针的方式马，将所有page组织起来。但是查询速度的提高，同时是以插入，更新，和删除的速度为代价的，这些写操作，增加了大量的IO。MySQL的CURD操作，都是需要计算的，找到对应的插入位置，找到对应要修改或者查询的数据。
2025-03-22 19:19:36
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原创 LeetCode.2612最少翻转次数C++
假设下标i经过一次翻转后的下标为j，这个下标j肯定不是一个特定的下标，它代表翻转后的所有可能的下标。i>n-k的情况，当子数组在整个数组的最右边时，L=n-k，R=n-1。翻转后的下标为j=L+R-i=2*n-k-i-1。例如 对于k=4，长度为4的子数组，右端点最小是k-1=3，当i=0,1,2，i不可能是数组的右端点；i<k-1的情况，当子数组在整个数组的最左边时，L=0，R=k-1。i位置经过一次翻转后的下标为j，将i和j看成是用一条边连接，这条边的边权为1，代表翻转次数。也可以右移L-1，R-1。
2025-03-21 13:45:38
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原创 【算法学习】最小公倍数问题
公式推导。处理零的情况如果任一数为零，直接返回 0（因为零和任何数的 LCM 是零）。防止整数溢出将a * b转换为long long类型，避免乘法溢出（例如a = 1e9b = 1e9处理负数使用std::abs保证计算的数值为正，避免符号干扰。2，辗转相减法若a>b,则a=a-b（大的数减去小的数）若a=b,则a或b就是最大公约数如求35和14的两个最小公倍数：35-14=21；21-14=7；此时7小于14，要做一次交换14-7=7；7-7=0；
2025-03-20 12:42:14
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原创 【MySQL篇】复合查询
基于上篇MySQL基本查询，基本上都是对一张表进行查询。【MySQL篇】MySQL基本查询详解-优快云博客复合查询是处理复杂业务逻辑的核心技能 ，本篇涵盖多表查询，子查询和合并查询等复杂场景。
2025-03-19 16:19:07
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原创 元音辅音字符串计数leetcode3305,3306
暴力解法的思路，我们每次在用两个变量来枚举[i,j]这个子串时，统计完后，i++,j还要再返回i的位置，重新遍历，所以时间复杂度太高， 为O(N^2)。其中可以使用set集合判断子串中是否每个元音字母都出现，用一个变量count来统计辅音字母的出现次数。该思路，只能通过第一题， 第二题的数据范围大，会超时。暴力枚举出所有子字符串 ，统计所有满足。
2025-03-15 16:02:30
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原创 【MySQL篇】基本查询实战OJ
distinct去重+order by 排序。group by子句及聚合函数。group by子句+聚合函数。
2025-03-12 15:43:37
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原创 leetcode2070. 每一个查询的最大美丽值
看完本题，可以想到的思路是对于每一个查询queries[j]，去遍历items数组，找到所有满足items[i][0]小于queries[j]的部分，再比较求出最大的items[i][1]即可。对于每一次的查询，最坏情况下每次需要遍历items数组一遍，时间复杂度太高，需要优化查询。
2025-03-10 23:58:35
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原创 可被3整除的最大和 || 贪心，动态规划
初始化时f[0][0]=0，表示没选任何数字，初始化为0，f[0][1]=f[0][2]=INT_MIN，无意义，为了不影响计算。初始化为无穷小。
2025-03-08 10:36:40
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原创 【MySQL篇】表的约束
在MySQL中，表的约束用于强制保证数据的完整性和一致性。在数据库表中，真正约束字段的是数据类型优快云但是数据类型的约束很单一，所以需要一些额外的约束，来保证数据的完整性和正确性。
2025-03-06 13:32:51
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原创 【动态规划学习】区间dp
区间dp，就是在一段区间上进行动态规划，求解一段区间的最优解。最后合并小区间上的最优解从而得到全局最优解的算法。【问题引入】
2025-03-03 10:51:30
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原创 【MySQL篇】MySQL操作库
在我们创建一个数据库后，在linux下，就是在var/lib/mysql路径下创建一个目录，在该目录下，有一个文件db.opt，该文件有该数据库采用的字符集和校验规则。时，系统使用默认字符集utf8，校验规则是utf8_general_ci。创建一个数据库，使用utf8_general_ci校验规则不区分大小写。创建一个数据库，使用utf8_bin校验规则不区分大小写。对数据库的修改主要 指的是修改数据库的。创建数据库，在lunix层面就是在。说明：当我们创建数据库没有指明。路径下创建一个目录。
2025-02-25 11:48:51
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原创 【算法与数据结构】Dijkstra算法求单源最短路径问题
Dijkstra算法，是用来算出图中一个顶点到其余各顶点的最短路径。适合于解决带权的有向图中的单源最短路径问题。
2025-02-24 23:06:15
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原创 【MySQL篇】数据库基础
数据库（Database，简称DB）是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库。它是长期存储在计算机内的、有组织的、可共享的、统一管理的大量数据的集合。数据库管理系统（DBMS）是一种操纵和管理数据库的大型软件，用于建立、使用和维护数据库。它对数据库进行统一的管理和控制，以保证数据库的安全性和完整性。常见的数据库管理系统有MySQL、SQL Server、Oracle等。存储数据用文件就可以了，为什么还要弄个数据库？一般的文件确实提供了数据的存储功能，但是没有提供非常好的数据管理能力。
2025-02-23 19:23:14
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原创 【算法与数据结构】单调队列
是一种特殊的队列，队列中的元素按严格递增或者递减排列。这样就可以保证队头元素始终是最大值或者最小值。【问题引入】有一个数组，长度为n，给你一个区间[left,right]，求出该区间内的最小值或者最大值。我们如果进行普通的遍历，最坏的情况下时间复杂度是O(N），遍历整个数组。而我们如果用单调队列来维护这段区间，始终保持队列的单调性，就可以在O(1)的时间内找到该区间的最大值或者最小值，就是。【结论】
2025-02-22 16:45:11
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原创 【算法与数据结构】并查集详解+题目
核心概念：并查集是一种 用于管理元素分组的数据结构。在一些应用问题中，需将n个不同的元素划分成一些不相交的集合，开始时，n个元素各自成一个集合，然后按照一定规律将部分集合合成一个集合，也就是集合合并。并查集（union-find)适合来描述这类问题。对于并查集，我们可以将它看成是一个森林，森林是由多棵树组成的，并查集中的一个个集合就可以看作是树。
2025-02-15 23:08:20
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原创 【算法学习】DFS与BFS
从A开始遍历，再到B，有两种情况，意味着这条路还没有走完，接着走到D，之后就没路了。然后我就回溯到B，因为B还有情况没走完，接着再走到E，之后没路了，就回溯到B，发现B的两种情况以及那个走完了，就再回溯到A，然后走到C......最初，有一个人位于左上角(1,1)处，已知改人每次可以向上，下，做，右任意一个方向移动一个位置。给的那个一个n*m的二维整数数组，用来表示迷宫，数组中只包含1和0，0表示可以走的路，1表示不可以通过的墙壁。简单理解就是：一条路走动黑，直到没路可走了，再回溯回去，尝试其他路径。
2025-02-12 14:51:29
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原创 【算法学习】拓扑排序（Topological Sorting)
两种算法均能高效实现拓扑排序，时间复杂度均为O(V+E)，V为顶点数，E为边数。若节点类型为int，可将unordered_map替换为vector提升性能。
2025-02-11 14:17:49
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原创 【C++篇】智能指针
以管理Date类为例：class Datepublic:{}~Date()private:int _year;int _month;int _day;public://构造函数:_ptr(ptr){}//......//......private:T* ptr;
2025-02-09 17:33:07
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原创 【C++篇】 异常处理
异常处理是C++用于管理 程序运行时错误的核心机制，通过等关键字实现。它允许将错误检测与处理逻辑分离，提升代码的可读性和健壮性。
2025-02-09 11:05:14
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原创 【C++篇】C++11新特性总结1
public:// 移动构造函数// 移动赋值运算符if (this!// 调用移动构造函数// 调用移动赋值运算符return 0;
2025-02-07 16:24:32
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原创 【算法篇】贪心算法
对于nums数组中的两个元素a和b， 我们无法直接确定他们的先后关系，但我们可以从结果角度来看，如果拼接结果ab要比ba好，那么a就应该放在b的前面。cout << signle_money[i] << "元：" << total[i] << "张" << endl;给你一个矩阵，求解：从矩阵的左上角出发，只能向下和向右两个方向走，求到达矩阵的右下角过程中，路径上所有元素和的最小值。贪心策略：想要使尽量多的活动不冲突，那我们在选择活动时，就尽量选择结束早的活动，为后续留出更多的时间。
2025-02-05 16:53:48
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原创 【C++篇】位图与布隆过滤器
有一些场景，由大量数据需要判断是否存在，而这些数据不是整形，比如string，就不能使用位图了，这些场景就需要布隆过滤器来解决。利用多个哈希函数和位图实现，哈希函数内容见上篇文章【哈希表】。核心原理位数组（Bit Array）：长度为 m 的二进制数组，初始全为0。哈希函数集合：k个独立的哈希函数，每个函数将元素映射到位数组的某个位置。以string类型为例：而这种冲突是无法避免的，因为位图中只存储了状态，即0或1，无法改变。所以我们只能做到降低冲突概率，对于一个字符串，让它映射到多个位置上。
2025-02-03 19:14:41
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原创 【背包问题】二维费用的背包问题
常规的0-1背包问题可以用动态规划来解决，状态通常是dp[i][j]表示前i个物品，在容量j下的最大价值。对于二维费用的情况，可能需要扩展状态到两个维度。比如，状态可能是dp[i][j][k]，表示前i个物品，在重量限制j和体积限制k下的最大价值。但这样的话，状态空间会变得很大，尤其是当j和k都较大的时候，时间和空间复杂度可能很高。不过，可能可以通过优化来减少空间的使用，比如使用滚动数组。
2025-02-02 11:50:31
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原创 【C++篇】哈希表
如下图，我们删除30，会导致查找20失败，当我们给每个位置加⼀个状态标识{EXIST,EMPTY,DELETE}，删除30就可以不用删除值，而是把状态改为DELETE，那么查找20时遇到EMPTY才停，就可以找到20。，如果key可以转换为整形并且不容易冲突，那么这个仿函数就用默认参数即可，如果这个Key不能转换为整形我们就需要自己实现⼀个仿函数传给这个参数，实 现这个仿函数的要求就是尽量key的每个值都参与到计算中，让不同的key转换出的整形值不同。负载因子越小，代表哈希冲突的概率越低，空间利用率越低。
2025-02-01 22:05:29
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