数组的最小值

计算二维数组某一行的最小值 #计算二维某一行的最小值 C# 虽然这是一个比较简单的问题,但是作为一个小白的我只能用它来开启我的第一篇博客!!! 具体法为:首先需要构建一个一维数组用 来接收要求最小值的数据 int [ ] data = new int [ ],数组的类型自定义, 主要的方法是通过循环来取出二维i数组中需要求最小值的行的数据后,在一维数组中计算最小值具体代码如下: using System; using Sys... 阅读详情

描述:

写一个返回数组最小值或最小值索引的方法。方法的第二个参数将决定返回最小值还是索引。假设第一个参数是一个至少有一个数字且无重复的整数数组,第二个参数必须是两个值之一:”value”或”index”

例如:

Kata.FindSmallest(new int[]{ 1, 2 , 3, 4, 5}, “value”) // => 1
Kata.FindSmallest(new int[]{ 1, 2 , 3, 4, 5}, “index”) // => 0

MyCode:

using System;
using System.Linq;
public class Kata
{
  public static int FindSmallest(int[] numbers, string toReturn)
        {
            if (toReturn == "value")
            {
                return numbers.Min();
            }
            else if(toReturn == "index")
            {
                for (int i = 0; i < numbers.Length; i++)
                {
                    if (numbers[i] == numbers.Min())
                        return i;
                }
            }
            return 0;
        }
}

CodeWar:

using System;
using System.Linq;

public class Kata
{
    public static int FindSmallest(int[] numbers, string toReturn)
    {
        var min = numbers.Min();
        return toReturn == "value" ? min : Array.IndexOf(numbers, min);
    }
}
【leetcode】子数组的最小值之和 单调栈在解决算法问题时是一个很优化的思路,可以降低时间复杂度。 在接雨水问题——动态规划+单调栈,学习了一道比较经典的单调栈问题,接下来,仍然是对单调栈的一个练习。 1. 题目描述 题目链接:907. 子数组的最小值之和 2. 思路分析 这题意思是,遍历所有的连续子数组,然后求所有子数组中最小值之和。 1)暴力法 遍历所有区间,然后对于每个区间找出最小值求和。这种方法时间复杂度是 O(n^3) ,显然不可行。 2)暴力法优化 对于区间左端点 i ,遍历所有的右端点 j ,然后维护最小值,时间复杂度可以降到 阅读详情

相关推荐

【Python】查找旋转数组的最小值

查找旋转数组的最小值 假定一个排序数组以某个未知元素为支点做了旋转,如:原数组0 1 2 4 5 6 7旋转后得到4 5 6 7 0 1 2。请找出旋转后数组的最小值。假定数组中没有重复数字。 分析思路 旋转之后的数组实际上可以划分成两个有序的子数组:前面子数组的大小都大于后面子数组中的元素 4 5 6 7 0 1 2 注意到实际上最小的元素就是两个子数组的分界线。 用索引...

RealEmperor 博客 1365

1452: 数组最小值

1452: 数组最小值 1.描述 数组a有n个元素,请输出n个元素的最小值及其下标。若最小值有多个,请输出下标最小的一个。注意,有效下标从0开始。 输入 输入分两行,第一行是一个正整数n(n<=1000),第二行是n个整数。 输出 输出占一行。输出数组的最小值及其下标,用空格隔开。 样例输入 5 8 4 5 1 2 样例输出 1 3 2.代码 #include <stdio.h> #include<string.h> int main() { int i,j,n,x,m

Tom197的博客 1198

DAP-Link DIY复刻指南

DAP-Link是ARM开源的一个项目,主要用于代码下载以及调试,支持SWD和JTAG调试接口,对于开发嵌入式的同学相信都或多或少有所耳闻。除了DAP-Link之外还有很多同类型的调试器,如ST-LinkJ-Link,但是这些都是不开源的,无法复刻或进行二次开发。但DAP-Link不同,完全开源,不用担心侵权问题,且随着开源社区大家的共同努力,DAP-Link经过了不断的迭代,先如今已取代ARM之前推出的CMSIS-DAP开源项目。

爱出名的狗腿子 1万+

找数组的最大值和最小值

找数组的最大值和最小值 程序中,我们经常使用数组(列表)存储给定的线性序列(例如 {1,2,3,4}),那么如何查找数组(序列)中的最大值或者最小值呢? 查找数组(序列)中最大值或最小值的算法有很多,接下来我们以 {3,7,2,1} 序列为例讲解两种查找最值的算法,一种是普通算法,另一种是借助分治算法解决。 普通算法 普通算法的解决思路是:创建两个变量 max 和 min 分别记录数组中的最大值和最小值,它们的初始值都是数组中的第一个数字。从第 2 个数字开始遍历数组,每遇到一个比 max 大的数字,就将它

ccc369639963的博客 2万+

【RDMA】13. RDMA之用户态与内核态交互

原文:https://zhuanlan.zhihu.com/p/346708569 在“RDMA之Verbs”一文中我们说道,Verbs API分为用户态和内核态,分别以ibv_和ib_作为前缀。RDMA技术的最大的优势就在于用户态可以绕过内核,直接控制硬件收发数据,减少了系统调用和内存拷贝次数,所以大部分的RDMA应用都是用户态应用,即使用以ibv_为前缀的用户态Verbs API。 但是并非所有的用户态Verbs API都可以完全绕开内核,本文中我来讲解一下哪些API依赖于内核RDMA子系统(包括驱

我的笔记本 4285

学习笔记9--智能驾驶的功能安全设计之功能安全设计

本系列博客包括6个专栏,分别为:《自动驾驶技术概览》、《自动驾驶汽车平台技术基础》、《自动驾驶汽车定位技术》、《自动驾驶汽车环境感知》、《自动驾驶汽车决策与控制》、《自动驾驶系统设计及应用》。此专栏是关于《自动驾驶系统设计及应用》书籍的笔记.

FUXI_Willard 1797

数组组成的最小数字

题目: 最小数字: 给定一个整型数组,请从该数组中选择3个元素组成最小数字并输出(如果数组长度小于3,则选择数组中所有元素来组成最小数字)。 输入描述: 一行用半角逗号分割的字符串记录的整型数组,0 < 数组长度 <= 100,0 < 整数的取值范围 <= 10000。 输出描述: 由3个元素组成的最小数字,如果数组长度小于3,则选择数组中所有元素来组成最小数字。 示例 1: 输入 21,30,62,5,31 1 输出 21305 1 说明 数组长度超过3,需要选3个元素组成

G1useppE的博客 2771

如何解除“无法完成操作 因为文件包含病毒或潜在垃圾软件”

当运行软件遇到“无法完成操作 因为文件包含病毒或潜在垃圾软件”时,如何解决?控制面板-系统和安全-Windows Defender防火墙-自定义设置,将专用网络及公用网络关闭。点击后,选择“病毒和威胁防护”-管理配置。进入安全中心后,选择“病毒和威胁防护”将需要排斥的选项输入后,保存配置即可。2:打开windows安全中心。

笔者从事电信媒体开发多年,愿意将多年的开发经验分享给同行 6万+

求出数组中的最大值和最小值的几种常用方法

使用Math.min()、Math.max()配合apply;循环遍历;使用内置函数sort()排序并取首尾部项;降序或升序排列,取首尾部项

m0_56991207的博客 4871

【升级U8+】不能将值 NULL 插入列 ‘VT_ID‘,表 ‘VoucherItems‘;列不允许有 Null 值。

不能将值 NULL 插入列 ‘VT_ID’,表 ‘UFDATA_006_2012.dbo.VoucherItems’;列不允许有 Null 值。INSERT 失败。

努力不懈的为广大客户提供优质的产品与真诚、贴心、专业的服务! 517

51单片机计算器(源程序+流程图+答辩报告+综合设计)

保姆级讲解!C语言编程,使用51单片机及LCD1602显示屏实现!

m0_57007304的博客 2万+

数组最小值

定义一个含有五个元素的数组,并为每个元素赋值,求数组中所有元素的最小值 public class Test { public static void main(String[] args) { int[]arr={5,2,3,4,1}; int temp=arr[0]; for (int i = 0; i < arr.length; i++) { if(temp>arr[i]){ temp=arr[i]; } } System.out.println(temp); } } ...

weixin_50874007的博客 2772

RISC-V CPU设计(三)---多周期CPU的设计与实现

基本情况 本多周期CPU支持RV32I指令集(fence,ecall,ebreak除外),已通过部分指令的测试,如代码有bug,欢迎指出。 模块划分 代码将CPU划分为以下几个模块: 1.控制单元:ControlUnit 用于产生控制信号,是CPU的大脑,指挥中枢。 2.分支决策单元:BranchUnit 用于决定B型指令是否发生跳转 3.立即数单元:ImmUnit 用于从指令中解析出立即数. 4.寄存器堆:RegisterFile RISC-V的32个寄存器,其中x0寄存器恒为0,不可更改。 5.指令存储

qq_40268672的博客 5543

java怎么找出数组最小值,Java找出数组的最小值元素

Java找出数组的最小值元素1 说明在此程序中,我们需要找出数组中存在的最小元素。这可以通过保持变量min来实现,该变量起初将保留第一个元素的值。通过将min的值与数组的元素进行比较来遍历数组。如果任何元素的值都小于min,则将元素的值存储为min。考虑上面的数组。最初,min将保持值25。在第一次迭代中,min将与11比较。由于11小于25。Min将保持值11。在第二次迭代中,11将与7比较。现...

weixin_28221255的博客 8664

通过Python实现物联网金橙子自动打标

对于自家公司使用金橙子打标卡时,为了与生产线或者PLC联动等,往往需要对金橙子打标卡进行二次开发,而在二次开发中不得不涉及到MarkEzd.dll这个文件,而这个dll文件网上版本多不说,一般都没法直接使用,最后还不得不花大价钱购买专用库。而本文针对这个问题,涉法通过python来绕过MarkEzd.dll文件,直接进行自动化控制EzCad来实现联动,可应用于实际生产。文章最后拓展一下以物联网的形式,实现手机平台等登录网页,输入想要的印字内容后,远程打印的案例。

lylelo的博客 3366

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

求数组最小值

public class Demo23{ /** 定义一个函数,获取数组中的最小值 数组A:“1, 7, 9, 11, 13, 15, 17, 19” */ public static void main(String[] args){ int[] arr = {1,7,9,11,13,15,17,19}; ...

qq_40297054的博客 3271

Data-Structures-and-Algorithm-Analysis-in-Java.pdf

作者: Weiss, Mark A. 出版社: Addison Wesley Data Structures and Algorithm Analysis in Java is an “advanced algorithms” book that fits between traditional CS2 and Algorithms Analysis courses. In the old ACM Curriculum Guidelines, this course was known as CS7. This text is for readers who want to learn good programming and algorithm analysis skills simultaneously so that they can develop such programs with the maximum amo...

求二维数组的最小值

求二维数组的最小值 二维数组 二维数组本质上是以数组作为数组元素的数组,即“数组的数组”。 二维数组定义的一般形式是: 类型说明符 数组名[常量表达式1][常量表达式2]。 二维数组又称为矩阵,行列数相等的矩阵称变方阵。所以在初始化二维数组时可以通过在括号内为每行指定值来进行初始化。 下面是一个带有 3行 4列的数组: int a[3][4] = { {0, 1, 2, 3} , /* 初始化索引号为 0 的行 / {4, 5, 6, 7} , / 初始化索引号为 1 的行 / {8, 9, 1

weixin_62275996的博客 5501

VC中sqlite的使用

在VC中对sqlite的使用,实现数据库大批数据的快速插入,读取数据库中的数据在ListCtrl中显示

IMSL CNL 7.0.0 (x86-64)Crack

IMSL CNL 7.0.0 (x86-64)Crack intel的算法库破解文件,这是C++版本的破解文件

数组的最大最小值问题

数组的最大最小值问题很简单,最通俗易懂的方式就是将数组从头到尾遍历一遍,比较然后得出最小值与最大值。 这里我们不采用这种方式,我们采用分治策略,用递归的方式来解决问题。 设计思路是如果传入的数组的元素大于2,则将数组分为两个子数组,对子数组进行递归调用,直至数组元素个数为1个或2个,然后对此数组内元素直接进行比较得出最大值与最小值,合并子数组并比较两个子数组的最大值与最小值,直至...

ASDF的博客 623

旋转数组的最小值

题目:把一个数组最开始的若干个元素搬到数组的末尾,我们称之为数组的旋转。输入一个非减排序的数组的一个旋转,输出旋转数组的最小元素。例如数组{3,4,5,1,2}为{1,2,3,4,5}的一个旋转,该数组的最小值为1。NOTE:给出的所有元素都大于0,若数组大小为0,请返回0。 其实一开始做这道题我是拒绝的,因为题目中直接一个求最小值的操作就可以通过的,所以,一直不想看具体怎么简化解答的。...

q_all_is_well的博客 293

求数组最小值和最小值的下标

描述 定义一个含10个元素的整型数组,从键盘输入数组所有元素的值,并求该数组中的最小值和最小值的下标。如果最小值在数组中出现多次,输出最小的那个下标。 输入 10个整数 输出 最小值和最小值的下标。如果最小值在数组中出现多次,输出最小的那个下标。 样例输入 5 4 6 3 1 8 9 7 15 34 样例输出 The minimum number is 1. It’s subscript is 4. 题解: #include<iostream> using namespace std; int

xuboqiang的博客 1万+

3、旋转数组的最小值

题目 把一个数组最开始的若干个元素搬到数组的末尾,我们称之为数组的旋转。 输入一个非减排序的数组的一个旋转,输出旋转数组的最小元素。 例如数组{3,4,5,1,2}为{1,2,3,4,5}的一个旋转,该数组的最小值为1。 NOTE:给出的所有元素都大于0,若数组大小为0,请返回0 思路 根据题意说明是一个递增数组的旋转,所以如题所示【3,4,5】,【1,2】还是局部递增的,在这种的数组中查找...

代码学习之路的博客 199

c 语言 数组最小值

/***** 题目描述 数组a有n个元素,请输出n个元素的最小值及其下标。若最小值有多个,请输出下标最小的一个。注意,有效下标从0开始。 输入 输入分两行,第一行是一个正整数n(n<=1000),第二行是n个整数。 输出 输出占一行。输出数组的最小值及其下标,用空格隔开。 样例输入 Copy 5 8 4 5 1 2 样例输出 Copy 1 3 *****/ #include <stdi...

qq_39345244的博客 8080

用Java代码输出数组的最小值

一、输出数组的最小值 package cn.tedu.lili; import java.util.Arrays; public class Demo02 { public static void main(String[] args) { //输出数组最小值 int[] nums = new int[]{12,10,3,6,15};// int min = nums[0]; for(int i=...

qq_45453185的博客 2896

C语言-找到输出数组内的最小值

从键盘输入一个由5个元素组成的数组,找到其中的最小值。 #include <stdio.h> int main(){ const int N = 5; int num[N]; for (int i = 0; i<N; i++) { scanf("%d",&num[i]); } int min; if (num[0]<num[1]) min = 0; else min = 1

qq_48159150的博客 1万+

二维数组每行最小值及最小值

求:二维数组的最小值及每一行的最小值 public class szmin { public static void main(String[] args){ int[][] a=new int[][]{{9,5,8},{3,6}}; int len=a.length; int min=a[0][0]; for(int i=0;i...

weixin_34146410的博客 967
上一篇: 方型字符串(1)
下一篇: 重复编码器
Coding_ZXY
博客等级 码龄10年 2粉丝 10原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值