从其他论坛看到，非原创，原创者看到请联系我defget(num):#素数算法ifnum==2ornum==3:returnTrueifnum%6!=1andnum%6!=5:returnFalsetps=int(num**0.5)foriinrange(5,tps+1,6):ifnum%i==0ornum%(i+2)==0:returnFalsereturnTrue

前言参加了周赛，感觉学到的东西不是特别多。下午参加了快手的笔试，明明很简单的，很简单啊啊啊啊啊。卡在第三题，结果其他都没怎么顾，这真的是个坏习惯。每次想着，一定要做出一道完整的题目在考试的时候真的是愚蠢至极。思路其实就是替换字符串.在C++中有replace函数。replace(起始坐标,替换的长度，要替换的字符串)stringreplaceStr(string&str,stringsub_str

前言清华大学裴丹教授结合个人过去20年在AIOps领域与几十家企业合作、跨多种技术栈的落地经验积累，以及150篇左右学术论文的算法积累，总结出来的AIOps落地的15条经验性原则。

题目：有一个带头结点的单链表L，设计一个算法使其元素递增有序。关键字：带头结点单链表+递增有序思路采用直接插入排序算法的思想：就是先分理出头结点+第一个结点组成原始新链表，然后依次将后续结点摘下，根据递增顺序接入新链表。1.先构成只含一个数据结点的有序单链表，需要变量：L,p,pre(前驱),r（后继）2.然后依次扫描原单链表中剩下的结点p,(直至p==NULL为止)，需要变量：3.在有序表（新链

浏览器操作：特殊语法积累：非EXE文件类型bugku逆向入门：（实际TxT文件、不能直接运行）攻防世界parallel-comparator-200：（.c文件、大小写字符转换算法、函数积累、相同异或为0算法积累

1、冒泡排序每次冒泡操作都会对相邻的两个元素进行比较，看是否满足大小关系要求。如果不满足就让它俩互换.极客时间版权所有:https://time.geekbang.org/column/article/41802极客时间版权所有:https://time.geekbang.org/column/article/41802//冒泡排序，a表示数组，n表示数组大小publicvoidbubbleSor

3.acm的时间安排重点赛制查询榜单网络赛的作用1.名额分配2.校内选拔icpc省赛省赛选拔赛(校内)4.acm该如何准备1.前期的算法积累1.Acwing平台算法基础课-y总业界良心。

一种改进的DBSCAN算法1前言改进了传统的DBSCAN算法，算法的时间复杂度从O(n2)O(n^2)O(n2)降低到了O(n+m∗k2)O(n+m*k^2)O(n+m∗k2)2传统的DBSCAN算法如下表所示，给出了一些关于DBSCAN算法的相关定义其中，密度可达可用以下公式表示根据以上定义，DBSCAN的集群发现过程首先需要从数据集DDD中找到一个点ppp并对其进行检查。如果点ppp是一个核心

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清华大学裴丹教授结合过去20年在AIOps领域与几十家企业合作、跨多种技术栈的落地经验积累，以及150篇左右学术论文的算法积累，总结出AIOps落地的15条经验性原则。

清华大学裴丹教授结合过去20年在AIOps领域与几十家企业合作、跨多种技术栈的落地经验积累，以及150篇左右学术论文的算法积累，总结出AIOps落地的15条经验性原则。

目录题目：思路：代码：题目：假设图用邻接表表示，设计一个算法，输出从顶点Vi到Vj的所有简单路径关键字：图，邻接表，简单路径思路：Vi=u,Vj=v本题采用基于递归的深度优先遍历算法，从结点u出发，递归深度优先遍历图中各个结点，若访问到结点v，则输出该搜索路径上的结点。为此，设置：一个path数组来存放路径上的结点（初始为空），d表示路径长度（初始为-1）。查找从顶点u到v的简单路径过程说明如下（

题目：输出一个三位整数的个、十、百位数。关键字：得到数位思路：Q:如何利用简单的基本运算来得到一个数字的各个数位上的数字？A：利用除法和求余运算：以153为例首先，百位最容易得到：153/100=1。任何三位数除以100都是得到其百位的数字其次，个位也好弄：153%10=3。任何三位数对10取余都是其个位数。最后，十位数有四个方法。最好想的：1.用（原三位数—百位数*100—个位数*1）/1015

题目：若希望循环队列中的元素都能得到利用，则需设置一个标志域tag，并以tag的值为0或1来区分队头指针front和队尾指针rear相同时的队列状态是“空”还是“满”。试编写与此结构相应的入队和出队算法。关键字：循环队列+tag的使用思路：循环队列：需要变量：队头指针front，队尾指针rear，增减元素的开关：tag1）入队算法尾插法：Q.data[Q.rear]=x;Q.rear=(Q.rea

其实这周的题还算比较简单，果然，如果叫“简单题”的题都不简单的话，叫“难题”的题也都不难嘛。A-难有一口深度为highhighhigh米的水井，井底有一只青蛙，它每天白天能够沿井壁向上爬upupup米，夜里则顺井壁向下滑downdowndown米，若青蛙从某个早晨开始向外爬，对于任意指定的highhighhigh、upupup和downdowndown值（均为自然数），计算青蛙多少天能够爬出井口？

题目：用单链表保存m个整数，结点的结构为【data】【link】，且**|data|next!=NULL)//p开始遍历原表{m=p->next->data>0?p->next->data:-p->next->data;//m的值从第一个原表结点的值开始遍历，作用是将原表中所有的值全部改成其绝对值（正值）。if(*(q+m)==0)//判断该结点的data是否出现:等于0，没有出现过，可以保留，但

题目：设计一个递归算法，删除不带头结点的单链表L中所有值为x的结点。关键字：递归算法+不带头结点的单链表+按值删除+递归工作栈思路关注：递归算法的设计重点在于找到“递归”的部分，即重复调用函数，改变部分相关变量设f(L,x)的功能是：删除以L为首结点指针的单链表中所有值等于x的结点，递归部分：显然有f(L->next,x)的功能是删除以L->next为首结点指针的单链表中所有值等于x的结点。由此，

主要就是选择题和问题求解，其他的几乎不会有固定考点哒，主要看算法积累和练习情况啦。选择题1.无良广告题每年ccf都会出一些奇怪的概念题，比如问你ccf什么时候成立的。这几乎是无解的，毕

题目：已知一个带有表头结点的单链表，结点结构为data|link，假设该链表只给出了头指针list。在不改变链表的前提下，请设计一个尽可能高效的算法，查找链表中倒数第k个位置上的结点（k为正整数）。若查找成功，算法输出该结点的data域的值，并返回1；否则，只返回0。关键字：带头结点单链表+倒数查找思路关注：本题的关键是设计一个尽可能高效的算法，通过链表的一次遍历，找到倒数第k个结点的位置。运用“

目录一、目标检测1、SSD2、PaddleDetection3、mmdetection4、mediapipe二、单目标跟踪1、pytracking2、pysot3、SiamMask4、siammask_e5、AlphaVideo6、Deep-Learning-for-Tracking-and-Detection三、人像检索1、faiss2、HNSW四、语义分割1、paddleSeg五、文本检测与识

最小二乘估计法，又称最小平方法，是一种数学优化技术。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘估计法可以简便地求得未知的数据，并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。一、C实现最小二乘法计量经济学研究的直接目的是确定总体回归函数Yi=B1+B2Xi+ui,然而能够得到的只是来自总体的若干样本的观测值，要用样本信息建立的样本回归函数尽可能“接近”地去估计总体回归函数。

Division1的题目可能需要一段时间算法积累。Topcoder提供了验证程序的测试用

冒泡排序法是一种排序算法，例如将intarr[]数组内的元素按照升序排序原理：比较前后每两个数，较大的数往后排，第一轮下来最大的数就排到了最后。然后再进行第二轮比较，第二大的数也排到倒数第二，以此类推。第一轮比较：第一次比较：0,1,5,3,2,1,7,3,5,6第一个数大于第二个数，调换位置第二次比较：0,1,5,3,2,1,7,3,5,6第二个数不大于第三个数，不调换位置第三次比较：0,1,3

二叉树算法积累存在二叉树A.B判断二叉树B是否是A的子树。注意问题边界条件的控制。A为空直接返回False.B为空A不为空直接返回true先查找A中和B的根节点值相同的节点。

在一段时间的算法学习以后，我们会有一定量的算法积累。借助这些算法，我们可以解决许多现成的问题。并且我们可以看到，当一个算法给定时，具体的数据结构无需指定。

动量算法积累了之前梯度指数级衰减的移动平均，并且继续沿该方向移动。动量的效果如下图所示。动量的主要目的是解决两个问题：Hessian矩阵的病态条件和随机梯度的方差。

1、mysql计算百分比使用sum函数，如下：SELECTCOUNT(*)AS总数,SUM(CASEWHEN`匹配情况`=1THEN1ELSE0END)AS总匹配数,SUM(CASEWHEN`匹配情况`=1THEN1ELSE0END)/COUNT(*)*100总准确率,SUM(CASEWHEN`投诉回复`="无线"THEN1ELSE0END)AS投诉回复无线数,SUM(CASEWHEN`匹配情况`

选择排序法是一种排序算法，跟冒泡算法一样也是一种常用的排序算法。例如将intarr[]数组内的元素按照升序排序原理：通过循环嵌套，将前后两个数比较大小，如果前者比后者大，两者交换位置。两个循环之间的关系比较紧密，切勿不可写错。代码：#includevoidmain(){//定义数组intarr[]={1,0,5,3,2,1,7,3,5,6};//升序for(inti=0;iarr[j])//如果是

1.讲一个List集合中的所有元素分组，比如26个字母，每组最多6个的分组算法：//现将26个字母添加到集合中Listlist=newLinkedListtotalSum?totalSum:everyPageMaxSum;for(inti=0;i=totalSum){//超过了就取到元素总个数end=totalSum;}Listarr=list.subList(start,end);//按组截取S

排序是算法中最基本，也是非常重要的一部分内容，自己在面试互联网公司的时候，基本上都会作为基础题被考查，有时候是手写算法代码，有时候比较各个算法的特点，现在将这些排序算法进行整理，方便自己以后复习，也希望能和大家分享，水平有限，相互交流，在写本篇博文时参考了以下博主的博文，他们才是大神，学习学习：博主：真实的归宿网址链接：http://blog.csdn.net/hguisu/article/det

又是一个考验算法积累的题目，该题讨论的是卡特兰数的应用。卡特兰数的使用条件为：h(n)=h(0)×h(n-1)+h(1)×h(n-1)+~~~+h(n-1)×h(0)通式为：h(n)=(2×n)!

递归算法虽然很方便但是相应的时间复杂度会提高所以在此贴上非递归的详细代码/**@Author:Katherine-qj*@Date:2016-03-1520:54:29*@LastModifiedby:Katherine-qj*@LastModifiedtime:2016-03-1521:30:05*/ #include #include voidMerge(intx[],intlow,int

将正整数n表示成一系列正整数之和，n=n1+n2+n3+n4+.....+nk(其中，n1>=n2>=.....>=nk>=1,k>=1)正整数n的这种表示称为正整数n的划分，正整数n的不同的划分个数称为正整数n的划分数，记作P(n).思路：我们将待拆分的正整数称为nm为最大加数我们记共有q(n,m)种分法；我们分为四种情况。1.n=1或m=1；q(n,m)=1；2.nm>1     ;q(n,m

1.获取字符串中单词的计数？-(NSInteger)countWord:(NSString*)string{  NSMutableArray*ary=[NSMutableArrayarrayWithCapacity:0];  NSString*danci=@"";  for(NSIntegeri=0;i=[@"A"characterAtIndex:0]&&[chcharacterAtIndex:0

一、引言 　　计算机的出现使得很多原本十分繁琐的工作得以大幅度简化，但是也有一些在人们直观看来很容易的问题却需要拿出一套并不简单的通用解决方案，比如几何问题。作为计算机科学的一个分支，计算几何主要研究解决几何问题的算法。在现代工程和数学领域，计算几何在图形学、机器人技术、超大规模集成电路设计和统计等诸多领域有着十分重要的应用。在本文中，我们将对计算几何常用的基本算法做一个全面的介绍，希望对您了解

LeetCode 1 Two Sum 解题报告 偶然间听见leetcode这个平台，这里面题量也不是很多200多题，打算平时有空在研究生期间就刷完，跟跟多的练习算法的人进行交流思想，一定的ACM算法积累可以对以后在对算法中优化带来好处

1.欧几里得距离 Euclideandistance 欧氏距离也称欧几里得距离，它是一个通常采用的距离定义，它是在m维空间中两个点之间的真实距离。在二维和三维空间中的欧氏距离的就是两点之间的距离二维的公式d=sqrt((x1-x2)^2+(y1-y2)^2)三维的公式d=sqrt((x1-x2)^2+(y1-y2)^2+(z1-z2)^2)推广到n维空间，欧氏距离的公式d=sqrt(∑(xi1-x

 C/C++字符串处理strncpy(a,b,5);a[5]='\0'; chara[10];memset(a,'#',sizeof(a));a[10]='\0'; C：charst[100];1.字符串长度  strlen(st);2.字符串比较  strcmp(st1,st2);  strncmp(st1,st2,n);  把st1,st2的前n个进行比较。3.附加  strcat(st1,s

全排列是一个比较经典的问题,昨天被问到全排列算法,竟一时语塞,因为的确我的算法积累太单薄,研究得太少. 多关注这些问题,对分析问题解决问题还是很有帮助的. 废话不多说,进入正题吧.