Visual Studio使用技巧

最新推荐文章于 2025-06-04 14:32:55 发布
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分类专栏： Visual Studio 文章标签： visual studio
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华为OD机试 Python【多段线数据压缩】
wtswts1232的博客
04-22 519
我们需要判断一个点是否为拐点，检查三个相邻的点A、B、C，如果点B的运动方向与前后两个点A、C的运动方向不一致，则点B是一个拐点。但可以发现，这种表示不是最简的，其实只需要存储6个蓝色的关键点即可，它们是线段的起点、拐点、终点，而剩下4个点是冗余的。上图中的多线段可以用下面的坐标串表示：(1,1),(2,2),(3,3),(4,4),(4,5),(4,6)。所有数字以空格分隔，每两个数字一组，第一个数字是行号，第二个数字是列号；现在，请根据输入的包含有冗余数据的多线段坐标列表，输出其最简化的结果。
多段线数据压缩
优快云
12-22 6872
（Java & JS & Python & C & C++），实现：逻辑分析
题目0268-多段线数据压缩
my_1996的博客
01-12 675
每日一练记录。
华为OD机试-2024年真题C卷&D卷（java）-多线段数据压缩
u014481728的博客
02-23 531
下图中，每个方块代表一个像素，每个像素用其行号和列号表示。为简化处理，多段线的走向只能是水平、竖直、斜向45度。上图中的多段线可以用下面的坐标串表示: (2,8),(3,7),(3,6),(3,5),(4,4),(5,3),(6,2),(7,3),(8,4),(7,5)但可以发现，这种表示不是最简的，其实只需要存储6个蓝色的关键点即可，它们是线段的起点、拐点、终点，而剩下4个点是几余的。
多段线数据压缩C卷(Java&&Python&&C++&&Node.js&&C语言)
荆赫同艺的博客
03-12 591
下图中，每个方块代表一个像素，每个像素用其行号和列号表示为简化处理，多段线的走向只能是水平、竖直、斜向45度上图中的多段线可以用下面的坐标串表示:(2,8),(3,7),(3,6),(3,5),(4,4),(5,3),(6,2),(7,3),(8,4),(7,5)但可以发现，这种表示不是最简的，其实只需要存储6个蓝色的关键点即可，它们是线段的起点、拐点、终点，而剩下4个点是冗余的。现在，请根据输入的包含有冗余数据的多段线坐标列表，输出其最简化的结果。
华为OD机试Python - 多段线数据压缩
qq_40642440的博客
04-18 90
为简化处理，多线段的走向只能是水平、竖直、斜向45度。上图中的多线段可以用下面的坐标串表示：(2,8),(3,7),(3,6),(3,5),(4,4),(5,3),(6,2),(7,3),(8,4),(7,5)。但可以发现，这种表示不是最简的，其实只需要存储6个蓝色的关键点即可，它们是线段的起点、拐点、终点，而剩下4个点是冗余的。现在，请根据输入的包含有冗余数据的多线段坐标列表，输出其最简化的结果。
2024华为OD机试真题-多段线数据压缩-(C++/Python)-C卷D卷-100分
goldarmour的博客
06-17 133
下图中，每个方块代表一个像素，每个像素用其行号和列号表示。 为简化处理，多线段的走向只能是水平、竖直、斜向45度。 上图中的多线段可以用下面的坐标串表示：(2,8),(3,7),(3,6),(3,5),(4,4),(5,3),(6,2),(7,3),(8,4),(7,5)。但可以发现，这种表示不是最简的，其实只需要存储6个蓝色的关键点即可，它们是线段的起点、拐点、终点，而剩下4个点是冗余的。 现在，请根据输入的包含有冗余数据的多线段坐标列表，输出其最简化的结果。
【2023华为OD-C卷-第二题-多段线数据压缩】100%通过率（JavaScript&Java&Python&C++）
m0_73659489的博客
01-02 1753
如果超过2个点，则我们可以考虑两两之间构成的每一个线段，如果有线段共线，那么则可以去除先出现的点的坐标，即实现了题目要求的去冗余。比如(a1,b1)=(4,6),(a2,b2)=(6,9)，则三个点是共线的，因为归一化之后的向量均为(2,3)。比如有三个点的坐标分别为(x1,y1),(x2,y2),(x3,y3)，如何判断三个点共线。现在，请根据输入的包含有冗余数据的多线段坐标列表，输出其最简化的结果。首先，如果最终只有1个点或者2个点的坐标，那么直接输出这两个点即可。对于每个坐标点，计算前两个点的差值。
【华为OD机试真题2023C&D卷 JAVA&JS】多段线数据压缩
qq_34465338的博客
12-23 1051
多段线数据压缩 题目描述：下图中，每个方块代表一个像素，每个像素用其行号和列号表示。为简化处理，多段线的走向只能是水平、竖直、斜向45度。上图中的多段线可以用下面的坐标串表示：(2, 8), (3, 7), (3, 6), (3, 5), (4, 4), (5, 3), (6, 2), (7, 3), (8, 4), (7, 5)。但可以发现，这种表示不是最简的，其实只需要存储6个蓝色的关键点即可，它们是线段
2024华为OD机试真题-多段线数据压缩(C++/Java/Python)-C卷D卷-100分
goldarmour的博客
04-30 331
下图中，每个方块代表一个像素，每个像素用其行号和列号表示。 为简化处理，多线段的走向只能是水平、竖直、斜向45度。 上图中的多线段可以用下面的坐标串表示：(2,8),(3,7),(3,6),(3,5),(4,4),(5,3),(6,2),(7,3),(8,4),(7,5)。但可以发现，这种表示不是最简的，其实只需要存储6个蓝色的关键点即可，它们是线段的起点、拐点、终点，而剩下4个点是冗余的。 现在，请根据输入的包含有冗余数据的多线段坐标列表，输出其最简化的结果。
【华为OD】C卷真题:100%通过 多段线数据压缩 C语言源码实现[思路+代码]
十年以上编程经验的干货分享
01-08 969
上图中的多段线可以用下面的坐标串表示：(2, 8), (3, 7), (3, 6), (3, 5), (4, 4), (5, 3), (6, 2), (7, 3), (8, 4), (7, 5)。这道题是100分的题目，考的就是数组预测，也可以使用栈的方式来解开，只需要对比一下前后2个点的差距是不是和下一个点的差距一致，不一致则为拐点，同时记得把头尾坐标保存起来即可。如上图所示，6个蓝色像素的坐标依次是（2,8）、（3,7）、（3,5）、（6,2）、（8,4）、（7,5）。输出的坐标相对顺序不能变化。
华为OD机试D卷C卷 - 多段线数据压缩（C++ Java JavaScript Python C语言）
算法大师！
12-10 4263
下图中，每个方块代表一个像素，每个像素用其行号和列号表示。为简化处理，多段线的走向只能是水平、竖直、斜向45度。
华为OD机试C++ - 多段线数据压缩
steven_my的博客
03-11 371
为简化处理，多线段的走向只能是水平、竖直、斜向45度。上图中的多线段可以用下面的坐标串表示：(2,8),(3,7),(3,6),(3,5),(4,4),(5,3),(6,2),(7,3),(8,4),(7,5)。但可以发现，这种表示不是最简的，其实只需要存储6个蓝色的关键点即可，它们是线段的起点、拐点、终点，而剩下4个点是冗余的。现在，请根据输入的包含有冗余数据的多线段坐标列表，输出其最简化的结果。
华为OD机试-多段线数据压缩（Java&Python&Js）100%通过率
qq_52994629的博客
12-10 765
华为od机考题目，100%通过率
华为OD机试 C++ -多段线数据压缩
2401_83040099的博客
03-15 6494
下图中，每个方块代表一个像素，每个像素用其行号和列号表示。 为简化处理，多线段的走向只能是水平、竖直、斜向45度。上图中的多线段可以用下面的坐标串表示：(2,8),(3,7),(3,6),(3,5),(4,4),(5,3),(6,2),(7,3),(8,4),(7,5)。但可以发现，这种表示不是最简的，其实只需要存储6个蓝色的关键点即可，它们是线段的起点、拐点、终点，而剩下4个点是冗余的。现在，请根据输入的包含有冗余数据的多线段坐标列表，输出其最简化的结果。
华为OD机试 Js -多段线数据压缩
2401_83040099的博客
03-31 6487
下图中，每个方块代表一个像素，每个像素用其行号和列号表示。 为简化处理，多线段的走向只能是水平、竖直、斜向45度。上图中的多线段可以用下面的坐标串表示：(2,8),(3,7),(3,6),(3,5),(4,4),(5,3),(6,2),(7,3),(8,4),(7,5)。但可以发现，这种表示不是最简的，其实只需要存储6个蓝色的关键点即可，它们是线段的起点、拐点、终点，而剩下4个点是冗余的。现在，请根据输入的包含有冗余数据的多线段坐标列表，输出其最简化的结果。
使用 `\033` 方式设置终端字体颜色
程序员黄老师的精品课！
05-30 463
ANSI 转义序列是一组特殊的字符序列，用于控制终端的显示属性，如颜色、光标位置等序列通常以\033[开始，后跟一个或多个参数，最后以m结束。
PAT-乙级JAVA题解(更新中...)
最新发布
qq_49695680的博客
06-04 256
华为od机试 - 最小传输时延ⅱ
07-30
华为OD机试-最小传输时延Ⅱ是华为公司的一道技术题目，要求设计一种算法来实现最小的传输时延。鉴于题目中没有给出具体的背景和问题场景，以下是我个人的理解和回答。 传输时延是指在数据传输过程中所花费的时间，通常包括数据的传输、处理和接收等环节。最小传输时延是指在给定的资源和条件下，通过合理的算法设计，使得传输时延达到最小化。 要实现最小传输时延，可以从以下几个角度进行考虑和优化： 1. 网络拓扑优化：通过合理调整网络的结构和拓扑，减少数据传输的跳转次数和路径长度，从而降低传输时延。可以使用最优路径算法来寻找最短路径，例如Dijkstra算法、Floyd算法等。 2. 网络带宽调度：合理分配网络资源，根据数据传输的需求和优先级，动态调整网络带宽的分配。可以利用流量调度算法，如最大剩余带宽优先、最小传输时延优先等，来实现带宽的高效利用。 3. 数据压缩和优化：在数据传输之前，对于数据进行压缩和优化，减少数据量，从而减少传输时延。可以使用各种有效的压缩算法，如Lempel-Ziv-Welch（LZW）算法、哈夫曼编码等。 4. 并发传输技术：通过使用多线程或多进程的方式，并发传输多个数据包，提高整体传输的效率。可以使用多线程编程模型，如Java中的Thread类、Python中的多线程库等。 综上所述，要实现最小传输时延，可以从网络拓扑优化、网络带宽调度、数据压缩和优化、并发传输技术等方面进行优化和改进。根据具体的场景和需求，可以选择适合的算法和技术来实现最小传输时延的目标。
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