Day 14

1.乒乓球筐 (pass)

乒乓球筐
哈希表

1.1 解析

在这里插入图片描述

1.2 代码

#include <iostream>
#include <string>
using namespace std;

int main()
{
    string s1,s2;
    while(cin>>s1>>s2)//未知组数的输入
    {
        int hash[26]={0};//创建一个哈希表
        //统计s1中字符对应种类的个数
        for(int i=0;i<s1.size();i++)
        {
            hash[s1[i]-'A']++;
        }
        //s1与s2做比较
        int flag=0;
        for(int i=0;i<s2.size();i++)
        {
            hash[s2[i]-'A']--;
            if(hash[s2[i]-'A']<0)
            {
                flag=1;
                cout<<"No"<<endl;
                break;
            }
        }
        if(flag==0) cout<<"Yes"<<endl;
    }
    return 0;
}

2.[编程题]组队竞赛

[编程题]组队竞赛
贪心

2.1 解析

在这里插入图片描述

2.2 代码

#include <iostream>
#include <algorithm>
using namespace std;
const int N=1e5+10;
int main()
{
    int n=0;
    cin>>n;
    int nums[N*3]={0};//小心,这里应该是3*n
    for(int i=0;i<3*n;i++) cin>>nums[i];

    sort(nums,nums+3*n);
    int count=0;//记录遍历的个数
    long long ret=0;//记录结果
    for(int i=3*n-2;i>=0;i-=2)
    {
        count++;
        ret+=nums[i];
        if(count==n) break;
    }
    cout<<ret;
    return 0;
}

3.DP25 删除相邻数字的最大分数

DP25 删除相邻数字的最大分数
动态规划、哈希

3.1 解析

在这里插入图片描述

3.2 代码

#include <iostream>
using namespace std;
const int N1=1e5+10;
const int N2=1e4+10;
int arr[N1]={0};
int Hash[N2]={0};
int main()
{
    int n=0;
    cin>>n;
    for(int i=0;i<n;i++)
    {
        cin>>arr[i];
        Hash[arr[i]]+=arr[i];//1.预处理
    }
    //动态规划
    int f[N2]={0};//创建dp表
    int g[N2]={0};
    int maxf=0,maxg=0;
    for(int i=1;i<N2;i++)//填表
    {
        f[i]=g[i-1]+Hash[i];
        maxf=max(maxf,f[i]);
        g[i]=max(f[i-1],g[i-1]);
        maxg=max(maxg,g[i]);
    }
    cout<<max(maxf,maxg);//返回值
    return 0;
}
### 黑马头条 Day14 课程内容概述 根据已知的参考资料,虽然未直接提及 Day14 的具体内容,但从整体项目的架构和技术栈推测[^1],黑马头条项目是一个基于 Spring Cloud 微服务框架构建的应用程序。该项目涵盖了多个方面的知识点,包括但不限于微服务的设计与实现、用户认证机制(如 JWT)、数据加密方法(MD5 加盐处理)以及服务器环境部署等][^[^23]。 #### 可能涉及的技术点 以下是可能在 Day14 中讨论的内容: 1. **分布式事务管理** 随着系统的复杂度增加,跨服务的数据一致性成为一个重要话题。可能会介绍如何使用 Seata 或其他工具解决分布式事务问题。 2. **负载均衡与高可用设计** 在微服务环境中,为了提升性能和可靠性,通常会引入 Nginx 或 Ribbon 进行客户端和服务端的负载均衡设置。 3. **缓存优化策略** 使用 Redis 缓存热点数据以减少数据库压力并提高响应速度可能是重点之一。这有助于改善用户体验,尤其是在高频访问场景下。 4. **监控与日志收集** Prometheus 和 Grafana 组合用于实时监控系统状态;ELK 堆栈则负责集中化日志管理和分析。 5. **安全性增强措施** 对之前提到的基础身份验证方案进一步扩展,比如 OAuth2 授权流程或者更复杂的 Token 签发逻辑[^4]。 6. **测试驱动开发 (TDD)** 强调单元测试的重要性,并展示如何编写自动化测试脚本来验证业务功能正确性。 ```java // 示例代码片段:Redis 缓存操作 import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate; public class CacheService { private final StringRedisTemplate redisTemplate; public void setCache(String key, String value){ this.redisTemplate.opsForValue().set(key,value); } } ``` ---
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