问题描述:给定一组指定整数数组,找出数组中加和等于特定数的两个数. 函数(方法)twoSum返回这两个数的索引,index1必须小于index2. 另外:你可以假设一个数组只有一组解. 一个栗子: Input: numbers={2, 7, 11, 15}, target=9 Output: index1=1, index2=2 算法实现如下: /** * 时间复杂度O(n) * @param array * @param target * @return Map<Integer,Integer

697. 数组的度 给定一个非空且只包含非负数的整数数组 nums, 数组的度的定义是指数组里任一元素出现频数的最大值. 你的任务是找到与 nums 拥有相同大小的度的最短连续子数组,返回其长度. 示例 1: 输入: [1, 2, 2, 3, 1] 输出: 2 解释: 输入数组的度是2,因为元素1和2的出现频数最大,均为2. 连续子数组里面拥有相同度的有如下所示: [1, 2, 2, 3, 1], [1, 2, 2, 3], [2, 2, 3, 1], [1, 2, 2], [2, 2, 3],

1 软件度量值指标 1.1 可维护性指数 表示源代码的可维护性,数值越高可维护性越好.该值介于0到100之间.绿色评级在20到100之间,表明该代码具有高度的可维护性:黄色评级在10到19之间,表示该代码适度可维护:红色评级在0至9之间,表示低可维护性. 1.2 圈复杂度 它是通过计算程序流中不同代码路径的数量来创建的,用来表示一个程序的复杂性.具有复杂控制流的程序需要更多的测试才能获得良好的代码覆盖率,并且不易维护. 以下两种情况会在计算圈复杂度时加1: 分支(if.while.do) swi

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转自:https://blog.csdn.net/lsshlsw/article/details/49789373 很多人在spark中使用默认提供的jdbc方法时,在数据库数据较大时经常发现任务 hang 住,其实是单线程任务过重导致,这时候需要提高读取的并发度. 下文以 mysql 为例进行说明. 在spark中使用jdbc 在 spark-env.sh 文件中加入: export SPARK_CLASSPATH=/path/mysql-connector-java-5.1.34.jar 任

转载自: https://blog.csdn.net/zh_geo/article/details/52954145 VS2012 -> Analyze -> Calculate code metrics feature. 代码度量(Code Metrics)是用来测量专业标准的软件特性. 在某些方面,它提供了量化的有用反馈给开发者. 查看代码度量值很简单:在项目或解决方案上按右键,选择"Calculate Code Metrics". 以下是一些类似的结果: 结果窗口中有

查看方式:Visual Studio -> Analyze -> Calculate code metrics feature 代码度量(Code Metrics)是用来测量专业标准的软件特性.在某些方面,它提供了量化的有用反馈给开发者. 查看代码度量值很简单:在项目或解决方案上按右键,选择"Calculate Code Metrics". 以下是一些类似的结果: 结果窗口中有五个不同的度量特性:圈复杂度(Cyclomatic Complexity), 继承深度(Depth

加载数据 加载的是完整版的数据 happiness_train_complete.csv . import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline import seaborn as sns sns.set_style('whitegrid') # 将 id 列作为 DataFrame 的 index 并且指定 survey_time 为时间序列 data_origin

整理一些刷题时学会的小技巧…… 目录: 即大于0又小于0的变量 String.split() 与 正则表达式 缓存的几种方法 初始化一个数组 即大于0又小于0的变量 问题: 设计一个变量val,使得以下表达式返回true: val<0 && val>0; 逻辑上来说一个数是不可能即大于0又小于0的.我们能做到的只是让一个变量一会大于0一会小于0.那么在这个表达式里是否存在先后顺序呢?答案是肯定的.我们先判断val是否大于0,然后才判断它是否小于0.不过对于普通的变量而言,这个顺

来自:[译]Visual Studio 2008 Code Metrics http://www.cnblogs.com/live41/archive/2010/02/08/1665627.html 代码度量(Code Metrics)是用来测量专业标准的软件特性. 在某些方面,它提供了量化的有用反馈给开发者. 查看代码度量值很简单:在项目或解决方案上按右键,选择"Calculate Code Metrics". 以下是一些类似的结果: 结果窗口中有五个不同的度量特性:圈复杂度(Cyc

一.索引是什么? 比如我们要在字典中找某一字,如何才能快速找到呢?那就是通过字典的目录. 对数据库来说,索引的作用就是给‘数据’加目录. 二.索引算法 设有N条随机记录,不用索引,平均查找N/2次,那么用了索引之后呢? tree(二叉树)索引    log2N hash(哈希)索引 1 三.优缺点 优点:加快了查询的速度(select) 缺点:降低了增删改的速度(update/delete/insert) 增加了表的文件大小(索引文件甚至可能比数据文件还大) 四.索引的使用原则 不过得使用索引:

前言 本章将实现非常实用的功能——下载在线视频.涉及到多线程.线程更新UI等技术,还需思考产品的设计,如何将新加的功能更好的融入到现有的产品中,并不是简单的加一个界面就行了,欢迎大家交流产品设计和技术细节实现!   声明 欢迎转载,但请保留文章原始出处:)  博客园:http://www.cnblogs.com 农民伯伯: http://over140.cnblogs.com    系列 1.使用Vitamio打造自己的Android万能播放器(1)——准备 2.使用Vitamio打造自己的An

号称最为简明实用的Django上手教程 作者:白宁超 2017年8月24日09:37:35 摘要:Django的学习教程也是分门别类,形式不一.或是较为体系的官方文档,或者风格自由的博客文档,或者偏向实例的解析文档.即使官方文档,章节较多,文字阐述累赘,有时候我们只是关注某个功能用法而已,而自由博文最大的问题是互相抄袭,结构混乱,涵盖面小且错误较为明显.由此,本文结合学习期间资料梳理和项目开发经验,整理出一套较为常用实用的文章.适用于(1)新手入门,无论C#,C,java,Python,R等具有

一些控制脚本的方式:向脚本发送信号.修改脚本优先级,在脚本运行时切换到运行模式 16.1 处理信号 linux利用信号与运行在系统中的进程进行通信. 也可以通过对脚本进行编程,使其在收到特定信号时执行某些命令.从而控制脚本的操作. 16.1.1 重温Linux信号 比如下面这些常见的: 信号   值         描述 1    SIGUP     挂起进程 2    SIGINT     终止进程 3    SIGOUT    停止进程 9    SIGKILL    无条件终止进程 15 

本篇博客来自于转载,打开原文地址已经失效,在此就不贴出原文地址了,如原作者看到请私信我可用地址,保护原创,人人有责.   Android开发者都知道Lint在我们使用HashMap的时候会给出警告——使用SparseArray会优化内存.这可是一件好事情.那现在我们有几个类要学习去使用.比如:ArrayMap和SimpleArrayMap,当然还有各种类型的SparseArray.这篇文章将讲解这些类及它们的原理. 先从如何使用它们开始吧. java.util.HashMap<String, S

51.1 进程信号量 51.1.1 信号量 本质上就是共享资源的数目,用来控制对共享资源的访问 用于进程间的互斥和同步 每种共享资源对应一个信号量,为了便于大量共享资源的操作引入了信号量集,可对所有信号量一次性操作.对信号量集中所有操作可以要求全部成功,也可以部分成功 二元信号量(信号灯)值为 0 和 1 对信号量做 PV 操作2 51.1.2 信号量集属性 51.1.3 创建信号量集 函数参数: key:用户指定的信号量集键值 nsems:信号量集中信号量个数 semflg:IPC_CREAT

花十分钟,让你变成AI产品经理 https://www.jianshu.com/p/eba6a1ca98a4 先说一下你阅读本文可以得到什么.你能得到AI的理论知识框架:你能学习到如何成为一个AI产品经理并且了解到AI产品经理如何在工作中发挥作用,以及AI产品经理需要从哪些方面锻炼能力.最重要的是,通过本文,一切都特别快(手打滑稽). PS:目前只针对弱人工智能(我喜欢简称,此处我们简称为“弱智”)进行学习. 首先我们必须要掌握的是AI的专业知识框架,然后了解AI的市场情况,最后要明白AI产品经

1. Apriori算法简介 Apriori算法是挖掘布尔关联规则频繁项集的算法.Apriori算法利用频繁项集性质的先验知识,通过逐层搜索的迭代方法,即将K-项集用于探察(k+1)项集,来穷尽数据集中的所有频繁项集.先找到频繁项集1-项集集合L1, 然后用L1找到频繁2-项集集合L2,接着用L2找L3,知道找不到频繁K-项集,找到每个Lk需要一次数据库扫描.注意:频繁项集的所有非空子集也必须是频繁的.Apriori性质通过减少搜索空间,来提高频繁项集逐层产生的效率.Apriori算法由连接和剪

1 几个基本概念 前置条件:假设读者基本Python语言基础,或者具备某种编程语言的基础.你还熟悉web开发环境,懂些css,js,db等. Django是什么? Django是一个开放源代码的Web应用框架,由Python写成.采用了MVC的软件设计模式,即模型M,视图V和控制器C.它最初是被开发来用于管理劳伦斯出版集团旗下的一些以新闻内容为主的网站的.并于2005年7月在BSD许可证下发布.这套框架是以比利时的吉普赛爵士吉他手Django Reinhardt来命名的. Django的主要目标

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什么是文件系统,NFS文件系统又是什么? 简单的说,文件系统就是通过软件对磁盘上的数据进行组织和管理的一种机制,对其的一种封装或透视. 你女朋友拍了美美的暧昧照片,放一个文件夹里发送给了A服务器,当你来访问的时候,被F5路由给B服务器了,然后你找不到资源了,你女朋友给你闹,你就不性福了哈哈,所以我们很容易想到,是不是可以把文件上传到一个公用的服务器上呢? 这样不管访问的是A还是B,读.取文件都只存在一份.答案是肯定的,这个公用的服务器我们也称之为文件服务器,NFS,Network File Sy