数组中是否存在几个数的相加结果为9(递归vs动态规划)

动态规划递归与迭代实现对比 动态规划有两种实现方式:递归(自顶向下)和迭代(自底向上)。递归方法通过记忆化技术存储子问题结果,更直观但存在栈溢出风险;迭代方法效率更高,适合大规模问题但可能不够直观。选择策略应考虑问题特性、性能需求和代码可读性。记忆化搜索是递归的核心技术,可通过状态压缩、剪枝等技巧优化。递归转迭代需保持状态定义一致,并按依赖顺序计算。实际应用中,可先用递归快速实现,再根据需要转为迭代优化性能。 阅读详情

递归思路:

arr = [3,34,4,12,5,2]

# i=len(arr)-1, s=target number
def sub_rec(arr, i, s):
    # ending condition 1: target number becomes to zero(requirement has been satisfied).
    if s == 0:
        return True
    # ending condition 2: target number equals to last number(requirement has been satisfied). OR not equal means not satisfied.
    elif i == 0:
        return arr[i] == s
    # recursion condition 1: if number > target number, we will skip this number and continue check the next number.
    elif arr[i] > s:
        return sub_rec(arr, i-1, s)
    # recursion condition 2: if number <= target number, we consider both two situation(take this number or not).
    else:
        yes = sub_rec(arr, i-1, s-arr[i])
        no = sub_rec(arr, i-1, s)
        return yes or no


print(sub_rec(arr, len(arr)-1, 9))

动态规划思路:

import numpy as np

arr = [3,34,4,12,5,2]

def subset_dp(arr, S):
    # create a matrix for saving the status for each combination of arr[i] and s.
    # defualt value is False
    subset = np.zeros((len(arr),S+1),dtype=bool)
    # for all arr[i], set True if s==0
    subset[:,0] = 1
    # set arr[0]=False for all s
    # and set True only when arr[0]==s
    subset[0,:] = 0
    subset[0,arr[0]] = 1
    # same as recursion conditions
    for i in range(1, len(arr)):
        for s in range(1, S+1):
            if arr[i] > s:
                subset[i,s] = subset[i-1,s]
            else:
                yes = subset[i-1, s-arr[i]]
                no = subset[i-1,s]
                subset[i,s] = yes or no
    r,c = subset.shape
    print(subset)
    # [arr[5],9] is the result
    return subset[r-1,c-1]
    
    
subset_dp(arr,9)
"""
arr[i]    s = 0      1     2     3     4     5     6     7     8     9
3  arr[0] [[False False False  True False False False False False False]
34 arr[1] [ True False False  True False False False False False False]
4  arr[2] [ True False False  True  True False False  True False False]
12 arr[3] [ True False False  True  True False False  True False False]
5  arr[4] [ True False False  True  True  True False  True  True  True]
2  arr[5] [ True False  True  True  True  True  True  True  True  True]]
"""

"""
https://www.youtube.com/watch?v=Jakbj4vaIbE
from time stamp 00:16:00
"""

递归逆置数组(C语言实现) 思路:设i,j一个指向头一个指向尾,每次调用将i++,j–,头不动,然后交换首尾,i>j结束。 递归方程: i>j return i<j t=a[i]; a[i]=a[j]; a[j]=t; rev(a,i+1,j-1); 代码实现 运行环境:VS2017 #include<stdio.h> void rev(int a[], int i, int ... 阅读详情

相关推荐

动态规划就此一篇 全网最详细, 逐步理解, 万字总结

文章目录动态规划 - 超详细系列首先,先大致列下这篇文章会讲到什么1.相较于暴力解法,动态规划带给我们的是什么?为什么会有重叠子问题以及怎么去避免的?2.用不同难度的动态规划问题举例说明, 最后会使用《打家劫舍》系列三个题再重温一次.一、动态规划带给我们的优势传统递归 vs. DP1. 先 递归解决2. 后 动态规划解决3. 动态规划 + 优化二、动态规划四大解题步骤处理问题步骤一:定义dp数组的...

迷失技术de小猪 1584

9:两数之和(python)

def twoSum(nums, target): """ :type nums: List[int] :type target: int :rtype: List[int] """ # 创建一个空字典 键为需要值,值为下标 d = {} for x in range(len(nums)): a = target -...

qq_38013105的博客 508

STM32F407 步进电机S形曲线加减速

步进电机

smallerlang的博客 1591

Python入门学习笔记——练习题题目4

# 1.输入一个数字的列表,找出两数相加和为9的数 # 如 # 输入 # [2,7,11,15,1,8,5,3,6] # 输出 # [(2, 7), (1, 8), (3, 6)] # 2.输入一个列表和n值,返回列表中大于n的值 # 如 # 输入 # [1,2,3,1,4,3] # n=2 # 输出 # [3, 4, 3] # 3.返回列表中奇数位上的数 # 如 # 输入 # [1,2,3,4,5,6,7,8] # 输出 # [1, 3, 5, 7] # 4.统计字符串中分别有多少个字母数字空格

weixin_45758998的博客 415

避开这些坑!用Python ReportLab生成PDF时字体处理与中文排版的5个关键技巧

本文针对Python ReportLab库在PDF自动化生成中常见的中文排版难题,提供了五个关键技巧。内容涵盖字体注册的稳健策略、段落样式的精细控制、表格内中文的换行对齐、页面布局管理以及性能优化,旨在帮助开发者彻底解决中文乱码、排版错位等问题,生成专业美观的PDF文档。

weixin_29250403的博客 624

保姆级教程:STK 11.0 从下载到安装成功(附Matlab互联配置与常见问题解决)

本文提供STK 11.0的完整安装指南,包括下载、安装步骤、Matlab互联配置及常见问题解决方案。详细介绍了系统要求核查、分步安装流程、关键文件替换和许可证配置,确保用户能够顺利完成STK 11.0的部署并实现与Matlab的无缝对接。

weixin_30698297的博客 345

10.三数之和

题目描述: 给定一个包含 n 个整数的数组 nums,判断 nums 中是否存在三个元素 a,b,c ,使得 a + b + c = 0 ?找出所有满足条件且不重复的三元组。 注意:答案中不可以包含重复的三元组。 示例: 例如, 给定数组 nums = [-1, 0, 1, 2, -1, -4], 满足要求的三元组集合为: [ [-1, 0, 1], [-1, -1, 2] ] p...

weixin_43956565的博客 187

【2025年五一数学建模竞赛】A题 完整论文 模型建立与求解

2025年五一数学建模竞赛 A题:基于历史数据与模式识别的道路车流量推测模型研究

Magnolia_He的博客 3783

Python练习题——输入一个数字的列表,找出两数相加和为9的数

# 输入一个数字的列表,找出两数相加和为9的数 # 如 # 输入 # [2,7,11,15,1,8,5,3,6] # 输出 # [(2, 7), (1, 8), (3, 6)] li=[2,7,11,15,1,8,5,3,6] sum=[] for i in range(len(li)-1):#第一个数字遍历列表中第1~n-1的数 for j in range(i+1,len(li)):#第二个数字遍历列表中第2~n的数 if li[i]+li[j]==9:#两数相加和为9

weixin_45758998的博客 7935

微波无源器件 功分器1 新型方波导双模无功功分器

本名证明了一种基于有着特定功能的(dedicated)T性匹配元件(散射件)的进化结点的新型波导双模两路功分器的可行性。这个散射件,有着面向三个部分的匹配部分,提供了等效功分并且朝着对应的输出端口传输矩形波导的两个TE10/TE01正交模式。所提出的设计紧凑,易于比例变化并且能够级联来获得。

qq_45245770的博客 1391

基于Simplis仿真的UC2843芯片建模与关键参数优化指南

本文详细介绍了使用Simplis仿真工具为UC2843 PWM控制器进行行为级建模的方法与关键参数优化实践。通过精确搭建芯片内部振荡器、误差放大器及电流采样等核心模块,工程师可以深入理解其工作原理,并利用模型优化振荡频率、最大占空比及反馈环路等关键参数,从而提升开关电源设计的效率与可靠性。

efc1234567的博客 460

给定一个整数数组和一个目标值,找出数组中和为目标值的两个数 例如给定nums = [2,7,11,15],target = 9...

python解决方案 nums = [1,2,3,4,5,6] #假如这是给定的数组 target = 9 #假如这是给定的目标值 num_list = [] #用来装结果的容器 def run(nums,target): '''功能函数''' for num1 in nums: for num2 in ...

1290

【时时三省】tessy 集成测试 总论

序论不积跬步无以至千里,不积小流无以成江海。正文。

时时三省的博客 1148

零钱兑换-动态规划vs暴力递归

文章目录暴力递归动态规划总结注 给定不同面额的硬币 coins 和一个总金额 amount。编写一个函数来计算可以凑成总金额所需的最少的硬币个数。如果没有任何一种硬币组合能组成总金额,返回 -1。 示例 1: 输入: coins = [1, 2, 5], amount = 11 输出: 3 解释: 11 = 5 + 5 + 1 示例 2: 输入: coins = [2], amount = 3...

Ellie棒棒哒的博客 972

2026年VIVO嵌入式岗位高频面试题(含参考答案)

摘要:VIVO嵌入式岗位考核涵盖智能手机、IoT设备、芯片适配等方向,重点考察硬件底层交互、RTOS/Linux开发、C/C++功底与问题排查能力。题目按优先级排序,分硬件架构、RTOS、C/C++、数据结构、Linux实践、行业认知6大模块,共40道题。硬件部分涉及中断、ARM架构、加速技术、BSP开发等;RTOS部分区分硬/软实时系统;C/C++部分侧重内存管理、位操作;Linux部分考察常用命令;行业部分关注鸿蒙等系统理念。题目设计贴合实际工作场景,全面评估嵌入式开发能力。

Open 52

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&#39;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(&#39;DeepLearnToolbox&#39;));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(&#39;state&#39;,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&#39;); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand(&#39;state&#39;,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 = &#39;sigm&#39;;%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, &#39;Too big error&#39;);```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(&#39;state&#39;,0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = &#39;sigm&#39;;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)&#39;)% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = &#39;sigm&#39;;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, &#39;Too big error&#39;);```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x&#39;,28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x&#39;,28,28,10000))/255;train_y = double(train_y&#39;);test_y = double(test_y&#39;);%% 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&#39;ll get around 1.2% errorrand(&#39;state&#39;,0)cnn.layers = { struct(&#39;type&#39;, &#39;i&#39;) %input layer struct(&#39;type&#39;, &#39;c&#39;, &#39;outputmaps&#39;, 6, &#39;kernelsize&#39;, 5) %convolution layer struct(&#39;type&#39;, &#39;s&#39;, &#39;scale&#39;, 2) %sub sampling layer struct(&#39;type&#39;, &#39;c&#39;, &#39;outputmaps&#39;, 12, &#39;kernelsize&#39;, 5) %convolution layer struct(&#39;type&#39;, &#39;s&#39;, &#39;scale&#39;, 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, &#39;Too big error&#39;);```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(&#39;state&#39;,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, &#39;Too big error&#39;);%% ex2 neural net with L2 weight decayrand(&#39;state&#39;,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, &#39;Too big error&#39;);%% ex3 neural net with dropoutrand(&#39;state&#39;,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, &#39;Too big error&#39;);%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = &#39;sigm&#39;; % 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, &#39;Too big error&#39;);%% ex5 plotting functionalityrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = &#39;softmax&#39;; % 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, &#39;Too big error&#39;);%% 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(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = &#39;softmax&#39;; % 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, &#39;Too big error&#39;);```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

数据结构与算法 - 分治vs动态规划:都用递归,核心差异在哪

📌 摘要 本文深入解析了分治法与动态规划的核心差异:虽然两者都使用递归,但分治法处理独立子问题(如归并排序),每个子问题仅计算一次;而动态规划处理重叠子问题(如斐波那契数列),通过记忆化存储避免重复计算。关键区别在于: 分治法子问题无重叠,时间复杂度通常较高(如归并排序O(n log n)) 动态规划通过复用子问题解显著提升效率(如斐波那契从O(2ⁿ)优化到O(n)) 文中通过Java代码示例和Mermaid图表直观对比两种范式,帮助开发者理解何时该选用哪种算法策略。掌握这一差异对优化代码性能至关重要。

千淘万漉虽辛苦,吹尽狂沙始到金 2万+

IEM模型,地表粗糙度模拟

利用微波反演土壤水分时候,利用IEM模型可以实现对随机地表的模拟

5. C语言之数组应用——扫雷小游戏的实现【含递归展开】

扫雷游戏是1992年发行的一款大众类益智游戏,对于许多80后、90后来说都是童年的回忆。如今三十年过去了,这款游戏依旧受到很多网友的喜爱,今天我们一起来模拟实现一下扫雷游戏。本文所用的编译器是VS2022。

分享C/C++/Linux/网络/数据库/数据结构 2294

visio安装包

Microsoft Office Visio 是一款专业的制图软件。利用经过更新的形状、协作工具和数据链接图表,创建专业级图表以简化复杂的信息。

efm32 入门.pdf

本PDF共计22页,介绍的是操作驱动API,下载与否自己斟酌。

【C语言初阶 9 】函数的递归、二维数组

这篇文章介绍了C语言中函数的分类与递归函数的使用要点。函数分为普通函数、迭代函数和递归函数三类,其中递归函数通过自身调用来实现循环逻辑。作者强调递归必须满足两个条件:存在终止条件和每次递归都更接近终止条件。通过打印数字的示例,解释了递归"先递后归"的执行过程。同时指出递归可能导致的栈溢出风险,建议处理大规模数据时考虑转换为迭代方式。文章适合零基础学习者,配有可运行代码示例和常见错误分析。

Chen_z_b的博客 994

设整型数组a,统计奇数结点个数(递归C语言实现)

思路: 将数组头一直往后调,当n为0时,返回0,并且判断该元素即a[0]是否为奇数,是加1不是返回。 递归方程: n==0 return 0; n!=0 return odd(a+1,n-1)+a[0]%2; 代码实现: 运行环境:VS2017 #include<stdio.h> int odd(int a[], int n) { if (n) return o...

hxy123pr的博客 534

动态规划和递归之间的关系是什么?

https://www.zhihu.com/question/410196236/answer/1373722221 回答1: 动态规划(DP 即 Dynamic Programming)指的是题型,即解题思路;而递归(Recursion)指的是解题方法,即实现细节。 动态规划类题型一般有两种实现方式: bottom-up 即 table-fill(这个我不知道怎么翻译) top-down 即递归(recursion) 至于具体的不同可以看补充材料[1]。 下面是这两种方式的详细

yygr的博客 1714

[2021-08-26] 算法第三弹——递归VS数组

#include<iostream> using namespace std; /*有N级的台阶,你一开始在底部, 每次可以向上迈最多K级台阶(最少1级), 问到达第N级台阶有多少种不同方式。 说明/提示: 对于20%的数据,有N ≤ 10, K ≤ 3; 对于40%的数据,有N ≤ 1000; 对于100%的数据,有N ≤ 100000,K ≤ 100。*/ int n,k,ans; //依题设 const int mod=100003; //在k相同的情况下,ans与n有一定关系 /*

Sun 150

动态规划专题(一维动态规划)

算法联系

qq_63523553的博客 1499

数据结构与算法 - 动态规划的记忆化搜索:递归与迭代的结合

本文探讨了动态规划中的记忆化搜索技术,通过结合递归和缓存优化来解决复杂问题。文章首先以斐波那契数列为例,对比普通递归(O(2ⁿ))与记忆化搜索(O(n))的性能差异,并利用Mermaid图表直观展示调用过程的优化效果。然后通过"打家劫舍"案例,详细演示了如何实现带缓存的递归解决方案,并与迭代式动态规划进行对比,分析两者在思维方式、代码结构和适用场景上的区别。记忆化搜索作为一种自顶向下的方法,在保持递归直观性的同时,通过缓存中间结果达到了与迭代DP相同的效率,特别适合状态转移复杂或稀疏的问

千淘万漉虽辛苦,吹尽狂沙始到金 2万+

【递归、搜索与回溯】穷举vs暴搜vs深搜vs回溯vs剪枝

管他什么深搜、回溯还是剪枝,画出决策树就完事了~~~

fight_p的博客 1643

C语言笔记六——VS调试技巧、函数递归、操作符

VS调试技巧、函数递归、操作符

weixin_64908198的博客 974

PHP实现快排算法——>递归VS非递归

算法思路分析: 快速排序的思想就是,选一个数作为基数(这里我选的是第一个数),大于这个基数的放到右边,小于这个基数的放到左边,等于这个基数的数可以放到左边或右边,看自己习惯,这里我是放到了左边,一趟结束后,将基数放到中间分隔的位置,第二趟将数组从基数的位置分成两半,分割后的两个的数组继续重复以上步骤,选基数,将小数放在基数左边,将大数放到基数的右边,在分割数组,直到数组不能再分为止,排序结束。 ...

坏小哥 3603
上一篇: python中在列表前面加星号(*)的作用
下一篇: 找出某月的最后一个周一or第二个星期五
vegeChickenNotes
博客等级 码龄4年 1粉丝 4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