首先引入jar包 <dependency> <groupId>org.hibernate</groupId> <artifactId>hibernate-validator</artifactId> <version>6.0.7.Final</version> </dependency> 表单注解验证一般可以用来 验证用户名不能为空,邮箱格式不正确,手机号应为11位 ,但是在验证一部分字段的时候要用到分组的功能

import numpy as np a = np.array([[1,5,3],[4,2,6]]) print(a.min()) #无参,所有中的最小值 print(a.min(0)) # axis=0; 每列的最小值 print(a.min(1)) # axis=1:每行的最小值

同: 一.基础 同: 1常量和变量 2数据类型和数据类型转换 3别名 不同: 1可选类型optional 2BOOL类型 3元组类型 4断言Assertion 二.基本操作符 同: 1赋值和算术运算及取余 2自增自减 3比较运算和三元条件 4逻辑运算符 不同: 1闭区间和半开区间  ...和..< 2选并操作符 a??b 三.字符和字符串 四.集合类型 NSArray和NSDictionary 五.控制流 for in 循环 for 循环 switch case if while 和 do wh

Noip2008前三题是基础题,仔细一些都是可以AC的,第四题的证明很巧妙,但是看懂后代码其实很简单,感觉在这些大家都不屑去做的简单题中又学到了不少,四道题代码基本都是十几二十行就够了,渐渐感觉到,比代码和算法更重要的是思想与建模,觉得下阶段应该多注意培养自己的建模能力. T1:火柴棒等式 最简单的模拟题,首先记录下每种数字需要的火柴棒数,最后枚举验证即可. #include <cstdio> int main(){ int n,ans=0,a[1001],b[10]={6,2,5,5,4,5

DNA repair Time Limit: 2000MS   Memory Limit: 65536K Total Submissions: 4815   Accepted: 2237 Description Biologists finally invent techniques of repairing DNA that contains segments causing kinds of inherited diseases. For the sake of simplicity, a

Ext是Extjs的命名空间,为Extjs框架提供唯一的全局变量 这样做可以避免冲突,便于代码维护 1,apply和applyif方法 apply=function(object, config, defaults) :Copies all the properties of config to the specified object. applyif=function(object, config) :Copies all the properties of config to object

<?php namespace Boss\Http\Controllers; use Illuminate\Foundation\Bus\DispatchesJobs; use Illuminate\Routing\Controller as BaseController; use Illuminate\Foundation\Validation\ValidatesRequests; use Illuminate\Foundation\Auth\Access\AuthorizesRequests

Given an unsorted array of integers, find the length of longest increasing subsequence. For example, Given [10, 9, 2, 5, 3, 7, 101, 18], The longest increasing subsequence is [2, 3, 7, 101], therefore the length is 4. Note that there may be more than

一.适用场景 红包总金额X,分配成Y个红包,每个红包随机金额. 二.生成算法 /** * 红包生成算法 * @param $money 总金额 * @param $number 红包数量 * @param $ratio 浮动系数 */ function hongbao($money,$number,$ratio = 0.5){ $res = array(); //结果数组 $min = ($money / $number) * (1 - $ratio); //最小值 $max = ($money

最小生成树(MST) 定义 首先是一棵树(废话 其次没有回路(废话 包含全部顶点和V-1条边 边的权重和最小!!!!! 所以如果是单棵最小生成树,至少说明图是连通的.不然就是森林. 生成思路 既然是根据图生成树,那么至少要有遍历图.那么,便要从一个源点出发,来一场愉快的深搜或广搜. 深搜生成就叫DFS树(深度优先搜索树 广搜生成就叫BFS树(广度优先搜索树 我们只需要在if语句中,在递归调用语句之前做一点手脚,便可以达到目的. Prim算法——让一棵小树长大 (别装了!Dijkstra我知道是你

点此看题面 大致题意: 请你给一棵树黑白染色,使每一个叶结点到根节点的路径上黑节点个数相同. 贪心 显然,按照贪心的思想,我们要让叶结点到根节点的路径上黑节点的个数尽量大. 我们可以用\(Min_i\)来表示在\(i\)的子树中深度最小的叶节点的深度.特殊的,若一个节点\(x\)为叶节点,则\(Min_x=dep_x\). 那叶结点到根节点的路径上黑节点的最大个数就是\(Min_1\)(显然). 然后我们考虑把所有节点全部染黑,但这样极有可能不合法. 所以我们要把一些节点染回白色. 按照贪心的思

/* 定义:多重集s的元素和是sum,对于sum的第i位为x,如果s里找不到第i位也是x的元素,那么称这个多重集为bad, 现在给定一个 序列a 两种操作 1 i x:将序列第i个元素改为x 2 l r: a[l..r]组成的多重集中,找一个和最小的bad子集,如果没有这样的子集,输出-1 如果集合中有两个数A,B在某一位都不为0,那么这个集合必定为bad,那么在区间[l..r]里找一个最小的bad集合,必定是两个数之和 我们只要找在该区间最小的两个在某一位都不为0的数即可 线段树每个结点开数组

一.步骤 1.查找值 使用数组的索引和切片 2.修改值 直接赋值 例子 import numpy as np arr1 = np.arange(0, 24).reshape(4, 6) # 使用数组的索引和切片查找值,并修改值 arr1[:, 2:5] = 10 print(arr1) 二.查找值补充 1.布尔索引 a.实质 判断条件做为索引使用 b.例子 import numpy as np arr1 = np.arange(0, 24).reshape(4, 6) # 找到值 print(a

一.特点 数据必须是原始数据不能经过处理,数据连续型,显示一组或多组分布数据 histogram 直方图 normed 定额 二.核心 hist(x, bins=None, normed=None) # x是需要统计的数据,类型:数组 # bins是组数, 组数 = (max(数组)- min(数组))//组距 # normed 默认为:频数分布直方图, 值为True为: 频率分布直方图 三.示例 1.频数直方图 from matplotlib import pyplot as plt from

java 集合的聚合操作 步骤 1 : 传统方式与聚合操作方式遍历数据 遍历数据的传统方式就是使用for循环,然后条件判断,最后打印出满足条件的数据 for (Hero h : heros) { if (h.hp > 100 && h.damage < 50) System.out.println(h.name); } 使用聚合操作方式,画风就发生了变化: heros .stream() .filter(h -> h.hp > 100 && h.da

1.数组的集中趋势-如何定义数组的中心 1.1 常用几下几个指标来描述一个数组的集中趋势 均值-算术平均数 . 中位数-将数组升序或降序排列后,位于中间的数. 众数-数组中出现最多的数. 1.2 指标特点   优点 缺点 均值 充分利用所有数据,包含最多信息量,适用性强,应用最为广泛 极易受到异常值的影响,产生数据倾斜 中位数 避免异常值的影响 不敏感 众数 能够很好反应数组的集中趋势 当数组没有明显的集中趋势时,基本没有信息量 1.3 均值使用场景 场景:双11过后,淘宝店需要选择一个指标代表

Comparable 及 Comparator 的区别 Comparable 一个内比较器,类可以和自己比较 compareTo() 自然比较方法 public interface Comparable<T>{ public int compareTo(T o); } public class Book implements Comparable<Book>{ String name; int price; public Book(String name,int price){ s

问题 该文章的最新版本已迁移至个人博客[比特飞],单击链接 https://www.byteflying.com/archives/3718 访问. 给定长度为 2n 的数组, 你的任务是将这些数分成 n 对, 例如 (a1, b1), (a2, b2), ..., (an, bn) ,使得从1 到 n 的 min(ai, bi) 总和最大. 输入: [1,4,3,2] 输出: 4 解释: n 等于 2, 最大总和为 4 = min(1, 2) + min(3, 4). 提示: n 是正整数,范

题意:       打印东西,给你区间和每个区间的价格,然后输入任务张数,输出最少花费..    题解:       昨晚的小测试就有这个题目,当时蒙B了,怎么也读不懂题目,一直纠结怎么把150拆成100 + 50,有的同学还说是什么dp什么的,吓的我尿了,难题? 后来回去想了下,dp毛线,就是个水题,题目中有一个条件很关键,就是范围越来越大,单价越来越低,所以直接开一个数组,min[a]记录打印a张的最少钱,a是范围的每一个边界点,min[a] = minn(fw[i] * dj[i] ,mi

频繁使用的语句   Lambda又涉及到comparator和comparable区别(Comparable是实现comparable接口,实现后可以使用Collections.sort或Arrays.sort,而Comparator是个比较接口,内部有compare和equals函数,而 Labmda中的sort就是实现的后者comparator接口,具体可以见代码),匿名内部类实现和Lambda实现互相转换(Lambda就是把匿名内部类简化了),数组和链表的转换(lambda有toArray

[本文链接] http://www.cnblogs.com/hellogiser/p/find-min-max-of-array.html [题目] 对于一个由N个整数组成的数组,需要比较多少次才能把最大和最小的数找出来呢? [分析] 1. 遍历两次数组,分别找出最大值和最小值,需要进行 2N 次比较. 2. 将数组中的元素分组,按顺序将数组中相邻的两个数分在同一组,用Max和Min来存储最大值和最小值.同一组比较完之后,较小的数与当前的最小值比较,如该数小于当前最小值,更新Min:较大的数与当