8.15day33

原创 已于 2023-08-15 16:38:41 修改 · 82 阅读 · 0 ·
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#数据结构

于 2023-08-15 16:37:56 首次发布
本文介绍了在LeetCode上遇到的三个编程题目，涉及贪心算法、队列操作、根据身高排序和最少数量箭引爆气球等技巧，旨在提升解题思路和代码实现能力。

5860. 柠檬水找零 - 力扣（LeetCode）

知识点：1.贪心：只要有十块钱零钱 就把十块钱花出去

             

问题：一刷思路不清晰









406. 根据身高重建队列 - 力扣（LeetCode）

知识点：1.通过lamba排序 如果身高相同就以k的升序排列 反之就用身高的降序排列

              2.以k为index对数组进行排序

 452. 用最少数量的箭引爆气球 - 力扣（LeetCode）

知识点：1.按照左边范围排序 要防止溢出

              2.判断是否可以一箭穿多个球 （else下边自增比较妙）

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Unity2D学习笔记Day8：添加敌人——踩到敌人时消灭（补8.15）
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新知识点：OnCollisionEnter2D
数模学习Day01,7.26
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数模学习Day01,7.26 前言 写在前面吧，由于暑期时间有限，8.15开学又要考试，任务就两件但是仍不轻松，我对基础模型的学习到现在仍没有一个系统的认识。于是决定每天至少学习一个基础模型，从今天开始，同时学习记录在贵论坛上进行发表，以此督促自己，同时能把心得与大家分享，有错误欢迎大家指出。谢谢。 我用的数模参考书是司守奎 《数学建模算法与应用》 第二版。 图论建模 preface 图论为任何一个包含了一种二元关系的离散系统提供了一个数学模型 基本概念 对于平面上n个点，用一些线连接起来，忽略次要
8.15 day33 进程池与线程池_协程_IO模型(了解)
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进程池和线程池 开进程开线程都需要消耗资源，只不过两者比较的情况线程消耗的资源比较少 在计算机能够承受范围之内最大限度的利用计算机 什么是池？ ​ 在保证计算机硬件安全的情况下最大限度地利用计算机 ​ 池其实是降低了程序的运行效率 但是保证了计算机硬件的安全 ​ (硬件的发展跟不上软件的速度) 线程池进程池 括号内可以传参数指定线程池内的线程个数 也可以不传 不传默认是当前cpu...
8.15 day bug
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一个按钮折腾了 两个小时一直点第一个按钮，然后进去后发现根本没有课程，需要创建workspace，然后各种问题，还是没把课程启动起来，然后去看gitpod使用文档，搞懂工作区到底是怎么回事，一通操作下来，课程没启动，两个小时不见了，直到我发现，下面有一个“开始课程”的按钮。。。。。。。。。。。家人们，就是说，一整个大无语。一定要把东西看全面，看完整。
8.15day3网络编程
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DAY 8.15
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Linux8.15 day13 信号量
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04-16 150
8.15 信号量 （1）概念 信号量是一个特殊的变量，一般取正数值。它的值代表允许访问的资源数目。 Р操作：获取资源时，需要对信号量的值进行原子减一 当信号量值为0时，代表没有资源可用，Р操作会阻塞。 V操作：释放资源时，需要对信号量的值进行原子加一 ！信号量主要用来同步进程！ 信号量的值如果只取0、1，将其称为二值信号量。如果信号量的值大于1，则称之为计数信号量。 临界资源：同一时刻 只允许被一个进程或线程访问的资源 临界区：访问临界资源的代码段 （2）信号量使用 操作信号量的接口介绍： int semg
8.15 Day41---Linux文件系统命令
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08-15 2425
windows中的cmd窗口命令 LINUX: 登录/连接方式 关机命令 操作命令 ls:列出所在位置目录的详细内容 cd：切换目录 touch 创建文件 cp 复制文件或目录 copy rm删除文件或者目录 alias 查看别名 mv命令 移动文件或者目录 move 文件查看命令 cat命令 tac命令 more命令 less 分页查看命令 head 命令 tail命令 vim编辑器 vim编辑器 find命令：搜索命令 搜索内容 链接命令 ln 压缩和解压
吴恩达机器学习 目标18天完成 8.15 Day5
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08-16 152
1.多维特征下的符号表示2.点积3.多元线性回归model。
8.15 触发器 Day32
weixin_30297281的博客
08-19 98
---note--- 　　一种特殊的储存过程 　　after 表示执行代码后，执行触发器 　　instead of　表示执行代码前，用已经写好的触发器代替你的操作 trigger　 触发器语法： 　　create trigger 触发器名 On 操作表 　　for | after　　instead of 　　update | insert | delete 　　as ...
8.15 Day20 Windows服务器（Windows service 2008 R2）上域的搭建 （3）
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倘若猫爱上鱼
9、D-Day: The Road to Invasion - Preparations and Strategies
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本文详细介绍了诺曼底登陆（D-Day）前的军事准备与战略部署。从德军在大西洋壁垒的防御布局到盟军特种部队的周密策划，涵盖了德国陆军集团B的兵力配置、盟军突击队的训练与改编，以及关键的情报行动如Operation Tarbrush。文章还分析了德军面临的战力不均、补给短缺等问题，并展示了盟军如何通过跨部队协作、战术调整和精准情报提升作战效能。随着艾森豪威尔下达进攻命令，6939艘舰船启航，揭示了这场二战决定性战役背后的复杂准备过程。
Day02-集成学习-机器学习-sklearn构建回归项目(DataWhale)
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二、sklearn构建回归项目 1. 收集数据集并选择合适的特征 import pandas as pd import numpy as np from sklearn import datasets boston = datasets.load_boston() X = boston.data #使用大写X，X包含多个小x y = boston.target features = boston.feature_names boston_data = pd.DataFrame(X, columns=fea
优化一下下面postgrepsql EXPLAIN ANALYSE SELECT a.regist_no as registNo, a.consult_flag as consultFlag, b.task_id as taskId, h.value as taskName, h.key as taskType, b.special_type as specialType, s.value as riskName, s.key as riskType, b.dispatcher_code as dispatcherCode, b.dispatcher_name as dispatcherName, a.surveyor_name as surveyorName, a.surveyor_tel as surveyorPhone, a.surveyor_code_confirm as surveyorCodeConfirm, a.surveyor_name_confirm as surveyorNameConfirm, (select onlineTeamName from (select online_team_name as onlineTeamName, regexp_split_to_table(city_comcodes, ',') as cityComcode FROM prp_online_group WHERE tab_type = '0') as d WHERE d.cityComcode = a.city_comcode) as onlineTeamName, to_char(a.insert_time_for_his, 'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS') as influxStartDate, to_char(a.dispatch_datetime, 'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS') as dispatchDate, b.dispatch_status as dispatchStatus, b.jzsh_dispatch_status as jzshDispatchStatus, a.city_comcode as cityComCode, a.license_no as licenseNo, a.task_status as taskStatus, a.surveyor_code as surveyorCode, a.province_comcode as provinceComCode FROM prp_car_surveyloginfo a LEFT JOIN tsk_car_taskinfo b ON a.task_id = b.task_id LEFT JOIN (select * from rul_system_param where type = 'tasktypecar') h on b.task_type = h.key LEFT JOIN (select * from rul_system_param where type = 'XLtype') s on b.risk_type = s.key WHERE b.manual_scheduling_type = '2' and a.province_comcode = '32000000' and a.insert_time_for_his >= '2023-03-09'::timestamp and a.insert_time_for_his <= '2025-08-01' ::timestamp + '1 day' and b.insurance_type = '0' ORDER BY a.insert_time_for_his desc 分析如下 INSERT INTO "MY_TABLE"("QUERY PLAN") VALUES ('Nested Loop Left Join (cost=18.74..57455029860.83 rows=41898136 width=493) (actual time=2.042..20697.574 rows=21371 loops=1)'); INSERT INTO "MY_TABLE"("QUERY PLAN") VALUES (' Join Filter: ((b.risk_type)::text = (rul_system_param_1.key)::text)'); INSERT INTO "MY_TABLE"("QUERY PLAN") VALUES (' Rows Removed by Join Filter: 128176'); INSERT INTO "MY_TABLE"("QUERY PLAN") VALUES (' -> Nested Loop Left Join (cost=14.42..12999619.58 rows=41898136 width=290) (actual time=1.829..18260.747 rows=21371 loops=1)'); INSERT INTO "MY_TABLE"("QUERY PLAN") VALUES (' Join Filter: ((b.task_type)::text = (rul_system_param.key)::text)'); INSERT INTO "MY_TABLE"("QUERY PLAN") VALUES (' Rows Removed by Join Filter: 363652'); INSERT INTO "MY_TABLE"("QUERY PLAN") VALUES (' -> Nested Loop (cost=10.00..1687086.45 rows=41898136 width=262) (actual time=1.797..18175.874 rows=21371 loops=1)'); INSERT INTO "MY_TABLE"("QUERY PLAN") VALUES (' -> Merge Append (cost=10.00..44514.47 rows=159822 width=153) (actual time=0.359..315.942 rows=159903 loops=1)'); INSERT INTO "MY_TABLE"("QUERY PLAN") VALUES (' Sort Key: a.insert_time_for_his DESC'); INSERT INTO "MY_TABLE"("QUERY PLAN") VALUES (' -> Index Scan Backward using idx_prp_car_surveyloginfo_insert_time_for_his on prp_car_surveyloginfo a_1 (cost=0.12..8.15 rows=1 width=788) (actual time=0.011..0.011 rows=0 loops=1)'); INSERT INTO "MY_TABLE"("QUERY PLAN") VALUES (' Index Cond: ((insert_time_for_his >= ''2023-03-09 00:00:00''::timestamp without time zone) AND (insert_time_for_his <= ''2025-08-02 00:00:00''::timestamp without time zone))'); INSERT INTO "MY_TABLE"("QUERY PLAN") VALUES (' Filter: ((province_comcode)::text = ''32000000''::text)'); INSERT INTO "MY_TABLE"("QUERY PLAN") VALUES (' -> Index Scan Backward using idx_prp_car_surveyloginfo_202212_insert_time_for_his on prp_car_surveyloginfo_202212 a_2 (cost=0.14..8.17 rows=1 width=116) (actual time=0.004..0.004 rows=0 loops=1)'); INSERT INTO "MY_TABLE"("QUERY PLAN") VALUES (' Index Cond: ((insert_time_for_his >= ''2023-03-09 00:00:00''::timestamp without time zone) AND (insert_time_for_his <= ''2025-08-02 00:00:00''::timestamp without time zone))'); INSERT INTO "MY_TABLE"("QUERY PLAN") VALUES (' Filter: ((province_comcode)::text = ''32000000''::text)'); INSERT INTO "MY_TABLE"("QUERY PLAN") VALUES (' -> Index Scan Backward using idx_prp_car_surveyloginfo_202301_insert_time_for_his on prp_car_surveyloginfo_202301 a_3 (cost=0.28..8.30 rows=1 width=129) (actual time=0.003..0.003 rows=0 loops=1)'); INSERT INTO "MY_TABLE"("QUERY PLAN") VALUES (' Index Cond: ((insert_time_for_his >= ''2023-03-09 00:00:00''::timestamp without time zone) AND (insert_time_for_his <= ''2025-08-02 00:00:00''::timestamp without time zone))'); INSERT INTO "MY_TABLE"("QUERY PLAN") VALUES (' Filter: ((province_comcode)::text = ''32000000''::text)'); INSERT INTO "MY_TABLE"("QUERY PLAN") VALUES (' -> Index Scan Backward using idx_prp_car_surveyloginfo_202302_insert_time_for_his on prp_car_surveyloginfo_202302 a_4 (cost=0.28..8.30 rows=1 width=129) (actual time=0.009..0.009 rows=0 loops=1)'); INSERT INTO "MY_TABLE"("QUERY PLAN") VALUES (' Index Cond: ((insert_time_for_his >= ''2023-03-09 00:00:00''::timestamp without time zone) AND (insert_time_for_his <= ''2025-08-02 00:00:00''::timestamp without time zone))'); INSERT INTO "MY_TABLE"("QUERY PLAN") VALUES (' Filter: ((province_comcode)::text = ''32000000''::text)'); INSERT INTO "MY_TABLE"("QUERY PLAN") VALUES (' -> Index Scan Backward using idx_prp_car_surveyloginfo_202303_insert_time_for_his on prp_car_surveyloginfo_202303 a_5 (cost=0.28..1157.24 rows=2596 width=110) (actual time=0.015..4.715 rows=2453 loops=1)'); INSERT INTO "MY_TABLE"("QUERY PLAN") VALUES (' Index Cond: ((insert_time_for_his >= ''2023-03-09 00:00:00''::timestamp without time zone) AND (insert_time_for_his <= ''2025-08-02 00:00:00''::timestamp without time zone))'); INSERT INTO "MY_TABLE"("QUERY PLAN") VALUES (' Filter: ((province_comcode)::text = ''32000000''::text)'); INSERT INTO "MY_TABLE"("QUERY PLAN") VALUES (' Rows Removed by Filter: 885'); INSERT INTO "MY_TABLE"("QUERY PLAN") VALUES (' -> Index Scan Backward using idx_prp_car_surveyloginfo_202304_insert_time_for_his on prp_car_surveyloginfo_202304 a_6 (cost=0.28..1043.73 rows=2632 width=123) (actual time=0.010..5.241 rows=2632 loops=1)'); INSERT INTO "MY_TABLE"("QUERY PLAN") VALUES (' Index Cond: ((insert_time_for_his >= ''2023-03-09 00:00:00''::timestamp without time zone) AND (
07-23
在优化涉及多个 `LEFT JOIN` 和子查询的慢速 `SELECT` 查询时，关键在于深入理解 PostgreSQL 的查询执行计划，并利用适当的索引、查询重写和统计信息来提升性能。 ### 优化索引的使用 为 `LEFT JOIN` 中涉及的列...
01.02 Java基础篇｜核心数据结构速查
最新发布
u010105645的专栏
12-19 440
树类型查找插入/删除适用场景典型应用BSTO(log n) 平均，O(n) 最坏O(log n) 平均，O(n) 最坏教学、简单场景AVLO(log n) 严格O(log n)，可能多次旋转查找为主红黑树O(log n) 平均O(log n)，最多 3 次旋转插入删除频繁B 树O(log n)，树高低O(log n)文件系统ext3、ext4B+ 树O(log n)，树高低O(log n)数据库索引选型建议内存数据结构：红黑树（JDK 集合框架）文件系统：B 树。
数据结构入门：二叉排序树的删除算法
2403_89732016的博客
12-18 433
有序二叉树（二叉搜索树）的核心特性是，删除节点时需要保证删除后树的有序性不被破坏。
数据结构-绪论
2401_87622134的博客
12-18 919
数据结构研究数据元素间的逻辑关系，包括集合、线性、树和图四种基本结构。存储结构是逻辑结构在计算机中的实现方式，分为顺序、链接、索引和散列四种模型。算法设计是解决问题的关键，常用策略有蛮力、分治、贪心和动态规划等。算法评价注重正确性、易读性、健壮性和效率，并通过复杂性分析评估其时间与空间开销。
Python基础知识-数据结构篇
weixin_50659451的博客
12-19 325
数据结构可变？有序？允许重复？典型用途list✅✅✅通用序列，动态数组tuple❌✅✅固定结构，函数返回值dict✅✅（3.7+）键❌ / 值✅键值映射，快速查找set✅❌❌去重，成员检测，集合运算str❌✅✅文本处理frozenset❌❌❌不可变集合，可用作键。
【数据结构】哈希表
2302_81312180的博客
12-14 921
哈希表是一种高效的数据结构，通过哈希函数将键映射到数组特定位置，实现平均O(1)时间复杂度的操作。其核心由数组、哈希函数和冲突处理机制组成。哈希冲突不可避免，可通过开放定址法（线性探测、平方探测、双重哈希）或链地址法（链表/红黑树）解决。负载因子衡量哈希表拥挤程度，过高会导致性能下降。哈希函数设计直接影响性能，常见方法包括直接定址法、除留余数法、乘法散列法和全域散列法。工业级实现中，链地址法因其稳定性和灵活性成为主流选择，如Java HashMap采用链表+红黑树结构
Filebeat 8.15
03-18
### Filebeat 8.15 功能及使用说明 #### 安装指南 Filebeat 是 Elastic Stack 中的一个轻量级数据传输工具，用于收集日志并将其发送到 Elasticsearch 或 Logstash。对于 Windows 用户来说，可以通过下载安装包来完成部署[^3]。具体操作如下： 1. 访问官方文档页面获取最新版本的安装链接。 2. 下载完成后解压至目标目录。 针对 Mac OS X 用户，则可以采用命令行方式进行安装： ```bash curl -L -O https://artifacts.elastic.co/downloads/beats/filebeat/filebeat-8.15.0-darwin-x86_64.tar.gz tar xzvf filebeat-8.15.0-darwin-x86_64.tar.gz ``` 上述脚本适用于 macOS 平台上的 Filebeat 部署过程[^4]。 #### 配置详解 为了使 Filebeat 正常工作，需对其进行适当配置。默认情况下，`filebeat.yml` 文件包含了所有的必要参数定义。以下是几个重要部分及其作用解释： - **输入源设定**：通过 `filebeat.inputs[]` 节点指定要监控的日志路径以及相应选项。例如启用 MySQL 日志模块前需要先加载该模块的相关规则集[^2]: ```yaml filebeat.modules: - module: mysql log: enabled: true ``` - **输出端口调整**：根据实际需求决定将采集的数据转发给哪个服务实例（Elasticsearch/Logstash）。下面展示了一个典型的指向本地运行 ES 实例的例子： ```yaml output.elasticsearch: hosts: ["http://localhost:9200"] ``` 更复杂的场景可能涉及字段映射或者条件过滤逻辑，在这种情形下建议查阅官方手册中的 filter 插件章节获得进一步指导[^5]。 #### 新增特性概述 随着版本迭代更新，Filebeat 不断引入新的特性和改进措施以满足日益增长的应用需求。在 v8.15 当中值得注意的变化有以下几个方面: - 支持多云环境下的无缝集成解决方案； - 增强了安全性机制，包括 TLS 加密通信和支持 OAuth2 协议认证等方式保障数据传输安全； - 提供更加灵活高效的资源配置手段简化运维管理流程； 以上内容综合反映了当前主流技术趋势的同时也体现了产品持续优化升级的决心与能力[^1]。 ---
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