SubsequenceTimeLimit:1000MSMemoryLimit:65536KTotalSubmissions:8403Accepted:3264DescriptionAsequenceofNpositiveintegers(10
系统 2019-08-12 01:54:37 2281
最长子序列可以说是刚接触动态规划的人经常遇见也不得不解决的问题，最常见的有两种，一种是最长公共子序列（LCS），还有一个是最长上升子序列（LIS）。今天我就总结下这两个的做法。一：最长公共子序列（LCS）题目描述：给你两个数组，可以是数字的，也可以是字符串，我们假设是数字的！举个例子：X=1,5,6,4,1,3,7Y=1,1,6,8,3,4,7求一个新的数组S，该数组中的每个数均是X和Y数组中的公共数，并满足原数组中数字的前后关系，这样的数组有很多个，比如
系统 2019-08-12 01:54:08 2281
到新公司先看了看数据库的性能，查看一个存储占用的CPU巨多，而且执行次数也特别多，打开一看：alterPROCEDURE[dbo].[IPLogInsert]@IPchar(15)='255.255.255.255'ASBEGINSETNOCOUNTON;declare@currIdintdeclare@todaydatetime--SET@currID=0SET@today=getdate()SELECT@currId=idfromIPLogwherec
系统 2019-08-12 01:53:26 2281
称号：hdoj1226超级password分析：这题属于隐式图搜索，状态不是非常明显，须要自己建立。事实上搜索说白了就是暴力。这个题目就是，首先对给出的能够组成的全部的数依次枚举。长度从小到大。比方第一组例子，由于0不能出如今首位。那么我们枚举首位为1和7看看漫步满足，满足的话枚举第二位101117以及707177顺便保存他们取余n之后的值，这样就能够剪枝，搜索过的就不用反复搜索了。要求最早出现的BFS就可以，第一个搜到的就是。注意长度不大于500AC代码
系统 2019-08-12 01:51:51 2281
记得以前的dos是可以显示中文的，但是今天复制东西发现竟然不能显示中文了，遇见中文就成了？在右键->默认值中的默认代码页也显示有中文GBK，但是不管用在右键->属性中的当前代码页显示为美国，但是修改不了解决方法为：修改注册表运行->regedit如下图看到原来的值为修改codepage的值改为十进制的936或者十六进制的3a8ok了DOS窗口中文显示乱码
系统 2019-08-12 01:32:54 2281
我们在制作安装包时，有些情况下会涉及第三方安装的集成，这里将讨论如何调用安装第三方包，以及需要注意的事项。第三方安装包的介质类型有很多，主要有：单独的一个Setup.exe，单独的一个msi包，或者是类似光盘结构的一组文件及文件夹的安装包。首先，如何在InstallShield中添加第三方安装包：如果是单独的Setup.exe或单独的msi包，可以将他们添加到【Behaviorandlogic】->【SupportFiles】->【LanguageInde
系统 2019-08-12 01:31:54 2281
在工作中，常常会遇到需要将excel数据导入到数据库的场景。为了方便对数据进行清洗并写入数据库，所以希望能将每一行的数据以字典的形式存放起来，如同[{"id":1,"name":"张三"}，]这种形式。下面开始介绍如何进行。首先新建一个测试项目，项目中包含一个py文件，用于写方法。还有一个待导入的excel文件：excel表的内容如下，可以看见表格里面的内容较为简单。以下是详细的代码及分析：importosimportxlrdfromxlrdimportx
系统 2019-09-27 17:56:57 2280
定义：zip([iterable,...])zip()是Python的一个内建函数，它接受一系列可迭代的对象作为参数，将对象中对应的元素打包成一个个tuple（元组），然后返回由这些tuples组成的list（列表）。若传入参数的长度不等，则返回list的长度和参数中长度最短的对象相同。利用*号操作符，可以将listunzip（解压），看下面的例子就明白了：>>>a=[1,2,3]>>>b=[4,5,6]>>>c=[4,5,6,7,8]>>>zipped=
系统 2019-09-27 17:54:31 2280
数据归一化问题是数据挖掘中特征向量表达时的重要问题，当不同的特征成列在一起的时候，由于特征本身表达方式的原因而导致在绝对数值上的小数据被大数据“吃掉”的情况，这个时候我们需要做的就是对抽取出来的featuresvector进行归一化处理，以保证每个特征被分类器平等对待。下面我描述几种常见的NormalizationMethod，并提供相应的python实现（其实很简单）：1、(0,1)标准化：这是最简单也是最容易想到的方法，通过遍历featurevecto
系统 2019-09-27 17:53:19 2280
目录1.使用env指定脚本的解释程序2.更改Python文件后缀名3.为脚本添加可执行权限4.在finder中双击即可运行。1.使用env指定脚本的解释程序在python源码中开头，使用env指定脚本的解释程序：#!/usr/bin/envpython在这里稍微解释一下env的作用：脚本用env启动的原因，是因为脚本解释器在linux中可能被安装于不同的目录，env可以在系统的PATH目录中查找。同时，env还规定一些系统环境变量。而如果直接将解释器路径(
系统 2019-09-27 17:52:49 2280
