Max Points on a Line [leetcode]

基于文件通信的QMT量化交易信号桥接方案设计与实现 在量化交易系统开发中,进程间通信(IPC)是连接不同计算模块、实现策略逻辑与交易执行解耦的关键技术。其核心原理在于允许运行于独立环境或进程的程序安全、可靠地交换数据。文件系统通信作为一种经典的IPC方法,因其实现简单、跨平台兼容性好且数据可持久化,在非高频场景下具有重要技术价值。它尤其适用于需要将外部复杂计算环境(如配备丰富数据科学库的Python环境)与专用交易终端(如迅投QMT)集成的应用场景。通过约定文件路径与数据格式,外部程序可将包含交易指令的JSON信号文件写入特定目录,而交易终端通过轮询或监听机 阅读详情

思路:对每个点,记录<斜率, 点的个数>对

因为一条直线可以由点+斜率决定,所以相同斜率必在同一条直线上

    int maxPoints(vector<Point> &points) {
        int n = points.size();
        int maxRes = 0;
        for (int i = 0; i < n; i++)
        {
            int samePoint = 0, x0 = 0, curMax = 0;
            map<double, int> kMap;
            for (int j = 0; j < n; j++)
            {
                if (points[i].x == points[j].x && points[i].y == points[j].y) 
                    samePoint++;
                else if (points[i].x == points[j].x) 
                    curMax = max(curMax, ++x0);
                else
                {
                    double k = (points[i].y - points[j].y + 0.0) / (points[i].x - points[j].x);
                    curMax = max(curMax, ++kMap[k]);
                }
            }
            maxRes = max(curMax + samePoint, maxRes);
        }
        return maxRes;
    }


Unity之如何实现TTS文本转语音(真人发音) 微软Azure TTS 文本转语音 服务 将文本转换为逼真的语音的语音服务功能 支持个各国语言,各种中文各种方言,支持不同音色男音女音 支持离线和在线版本 阅读详情

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Given n points on a 2D plane, find the maximum number of points that lie on the same straight line. 这道题第一次见到是在Cracking上面。第一次做的时候感觉自己的想法好复杂啊,然后看答案之后才豁然开朗。哎,还是菜。大概的思路是这样的。对于一条直线而言,在解析几何中有若干种表示方法,我记

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Given n points on a 2D plane, find the maximum number of points that lie on the same straight line. 以每个点为中心,然后遍历剩余点,找到所有的斜率,如果斜率相同,那么一定共线,每次更新最大点数,最后就是结果。排序O(nlog(n))再乘以n个点,总复杂度O(n2logn)

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