最大值减去最小值小于或等于 num 的子数组数量问题 作者：Grey 原文地址： 博客园：最大值减去最小值小于或等于 num 的子数组数量问题 CSDN：最大值减去最小值小于或等于 num 的子数组数量问题 题目描述 给定数组 arr 和整数 num，共返回有多少个子数组满足如下情况： max(ar
`https://blog.csdn.net/fireblue1990/article/details/51622416` test.txt文件内容： 9 11 35 21 42 118 求最大值： awk 'BEGIN {max = 0} {if ($1+0 > max+0) max=$1} EN
本文已收录到 GitHub · AndroidFamily，有 Android 进阶知识体系，欢迎 Star。技术和职场问题，请关注公众号 [彭旭锐] 私信我提问。 前言 大家好，我是小彭。 在上一篇文章中，我们介绍了单调栈这种特殊的栈结构，单调栈是一种非常适合处理 “下一个更大元素问题” 的数据结
文章目录 写在前面awk求平均值awk求最大值awk求最小值awk求极值、均值的实际应用 写在前面 awk命令求极值和均值需要熟悉该命令的基本用法，如果你不熟悉该命令，请先阅读shell脚本之awk命令——分隔符介绍一文。本篇博文带你熟悉求平均值、最大值、最小值的方法，并以实际的应用带你进一步掌握a
编写一个函数，返回数字数组的“峰值”（或局部最大值）的位置和值。 例如，数组arr＝[0，1，2，5，1，0]在位置3处具有值为5的峰值（因为arr[3]等于5）。 输出将以Dictionary＜string，List＜int＞的形式返回，其中包含两个键值对：“pos”和“peaks”。如果给定的数
TCP的全连接与半连接队列 总结 TCP 全连接队列的最大值: 取决于 somaxconn 和 backlog 之间的最小值， 也就是 min(somaxconn, backlog) TCP 半连接队列的最大值: min(min(somaxconn,backlog),tcp_max_syn_back
LeetCode11. 盛最多水的容器题解 题目链接： https://leetcode.cn/problems/container-with-most-water 示例 思路 暴力解法 定住一个柱子不动，然后用其他柱子与其围住面积，取最大值。 代码如下： public int maxArea1(i
前言 SQL语句中，聚合函数在统计业务数据结果时起到了重要作用，比如计算每个业务地区的业务总数、每个班级的学生平均分以及每个分类的最大值等。然而，今天小编将为大家介绍窗口函数，与聚合函数相比，它们也是一组函数，但在使用方法和适用场景上有所不同。在本章节中，我将重点介绍窗口函数中的RANK和DENSE
01 背包 \(01\) 的意图很明显，就是每个物品有 \(01\)，即 选 和 不选 两种方式。 暴力 考虑设定一个状态 \(dp[i][j]\) 表示在前 \(i\) 个当中，花费为 \(j\) 所能获得的最大值。 转移可以： \(dp_{i,j}=\max(dp_{i-1,j},dp_{i-1
单调队列 考虑在一个序列中维护一个类似于窗口的东西。 以下不妨设求得是窗口最大值。 首先根据贪心，如果当前数整个窗口中最大的，并且是最靠前的，那么这个数前面的所有数都不会对答案产生一点贡献。于是考虑维护一个单调递增的序列，需要从中找出答案。设置一个首指针，未指针代表这个窗口的开始和结束。 然后，考虑
博客地址：https://www.cnblogs.com/zylyehuo/ # -*- coding: utf-8 -*- # O(n) O(kn) # NB O(nlogn) import random def radix_sort(li): max_num = max(li) # 最大值 9-
前言 在Power BI中，我们经常需要对数据进行聚合计算，比如求和、求平均、求最大值等。 Power BI提供了一系列的聚合函数，可以用来对表中列的值进行聚合然后返回一个值。这些函数通常只需要一个参数，就是要聚合的列名。如SUM(‘销售表’[销量])，就是求销售表里的销量总和。 但是有时候，我们需
判断二叉树是否为满二叉树 作者：Grey 原文地址： 博客园：判断二叉树是否为满二叉树 CSDN：判断二叉树是否为满二叉树 满二叉树定义 一个二叉树，如果每一个层的结点数都达到最大值，则这个二叉树就是满二叉树。也就是说，如果一个二叉树的层数为K，且结点总数是(2^k) -1 ，则它就是满二叉树。 方
线段树（Segment Tree）是常用的维护区间信息的数据结构，它可以在 O(logn) 的时间复杂度下实现单点修改、区间修改、区间查询（区间求和、区间最大值或区间最小值）等操作，常用来解决 RMQ 问题。 RMQ(Range Minimum/Maximum Query) 问题是指：对于长度为 n
`pandas`的数据排序可以帮助我们更好地理解和分析数据。 通过对数据进行排序，我们可以提取出特定的信息，例如最大值、最小值、中位数、众数等等，从而更准确地识别数据的特征和特点。 此外，数据排序还可以帮助我们更好地进行数据可视化，例如绘制直方图、箱线图等等，进一步帮助我们对数据进行解读和分析。 总
在进行统计分析时，`pandas`提供了多种工具来帮助我们理解数据。 `pandas`提供了多个聚合函数，其中包括均值、标准差、最大值、最小值等等。 此外，`pandas`还可以进行基于列的统计分析，例如通过`groupby()`函数对数据进行聚合，并计算每组的统计分析结果。 除了基本的统计分析之外
https://www.jianshu.com/p/b46f783832e3 1. 求每一行中指定列的最大/小值 awk '{m=0;for(x=5;x<=NF;x++)if($x>m) {m=$x};print m}' input.file # 求第5列到最后一列中每行的最大值 awk '{m=0
JVM调优汇总 1、根据实际情况选择合适垃圾收集器 堆内存4G一下可以用parallel，4-8G可以用ParNew + CMS，8G以上可以用G1，几百级以上用ZGC。 2、jvm参数的初始值和最大值设置一样，避免扩容时消耗性能。 ‐Xms3072M ‐Xmx3072M ‐XX:Metaspace
摘要：大部分动态规划能解决的问题，都可以通过回溯算法来解决，只不过回溯算法解决起来效率比较低，时间复杂度是指数级的。动态规划算法，在执行效率方面，要高很多。 本文分享自华为云社区《深入浅出动态规划算法》，作者：嵌入式视觉。 一，动态规划概念 动态规划比较适合用来求解最优问题，比如求最大值、最小值等等
最大权闭合子图 引入 闭合子图指对于子图 \(G=(V,E)\)，\(\forall u \in V, (u,v)\in E\)，都有 \(v\in V\)。 最大权闭合子图无非就是对于所有的闭合子图 \(G\) 中 \(\sum_{u\in V} w_u\) 最大的闭合子图。 对于这个图中，闭合子
