https://www.51nod.com/onlineJudge/questionCode.html#!problemId=1107 基准时间限制:1 秒 空间限制:131072 KB 分值: 40 难度:4级算法题  收藏  关注 二维平面上N个点之间共有C(n,2)条连线.求这C(n,2)条线中斜率小于0的线的数量. 二维平面上的一个点,根据对应的X Y坐标可以表示为(X,Y).例如:(2,3) (3,4) (1,5) (4,6),其中(1,5)同(2,3)(3,4)的连线斜率 < 0,因…
1107 斜率小于0的连线数量 基准时间限制:1 秒 空间限制:131072 KB 分值: 40 难度:4级算法题   二维平面上N个点之间共有C(n,2)条连线.求这C(n,2)条线中斜率小于0的线的数量. 二维平面上的一个点,根据对应的X Y坐标可以表示为(X,Y).例如:(2,3) (3,4) (1,5) (4,6),其中(1,5)同(2,3)(3,4)的连线斜率 < 0,因此斜率小于0的连线数量为2.   Input 第1行:1个数N,N为点的数量(0 <= N <= 50000…
二维平面上N个点之间共有C(n,2)条连线.求这C(n,2)条线中斜率小于0的线的数量. 二维平面上的一个点,根据对应的X Y坐标可以表示为(X,Y).例如:(2,3) (3,4) (1,5) (4,6),其中(1,5)同(2,3)(3,4)的连线斜率 < 0,因此斜率小于0的连线数量为2.   Input第1行:1个数N,N为点的数量(0 <= N <= 50000) 第2 - N + 1行:N个点的坐标,坐标为整数.(0 <= Xii , Yii <= 10^9)Outp…
逆序数的神题.... 居然是逆序数 居然用逆序数过的 提示...按照X从小到大排列,之后统计Y的逆序数... 之后,得到的答案就是传说中的解(斜率小于零) #include<bits/stdc++.h> using namespace std; ; pair<long long,long long> arr[MAXN]; bool com(pair<long long,long long>p1, pair<long long,long long>p2) {…
ecshop 秒杀并发时库存会被减到小于0更新库存后,再进行库存检查,如果库存为负数,则执行事务的回滚. begin();//开始一个事物处理开始 $sql = "UPDATE ".$GLOBALS['a']->table('seconds_kill')." SET kill_stock = kill_stock - 1 WHERE sk_id='".$sk_id."' LIMIT 1" ; $GLOBALS['db']->query…
using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using System.Threading; //如果账户金额小于0 触发事件 namespace Starter { public delegate int DeleageteClass(out DateTime start, out DateTime stop); class Program { static void…
<!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <title></title> </head> <body> <input type="text" id="t1" value="" /> <button id="btn">点击<…
之前一直有个bug没有解决. 今天,终于解决了. 疑问过程: app是混合应用,项目做了H5优化之后,以前的用例执行总会失败,体现在原来的一个元素点击无反馈 排查原因:1.项目做了H5优化,2.测试的代码也做了优化 2.项目的代码更改之后,用原有的findby查找元素,元素的定位一直是小于0,不会变 3.findby是在初始化的时候填入的元素控件信息,后续如果不刷新可能根本就不会更改定位. 解决办法:将元素的定位改变后,getPageSource一下,重新获取控件信息. while (login…
[code] """ 大于0的元素全部转化为1 """ np_arr = np.array([[1 ,2, 3, 4]]) print("转化前:") print(np_arr) print("转化后:") print(np.int64(np_arr>0)) [result] 转化前: [[1 2 3 4]] 转化后: [[1 1 1 1]] [code] """ 小于0…
Outline 前几天,数据清洗时有用到pandas去过滤大量数据中的“负值”: 把过滤出来的“负值”替换为“NaN”或者指定的值. 故做个小记录. 读取CSV文件 代码: import pandas as pd import numpy as np df = pd.read_csv('D:\All_Kinds_Stock_Data\windpy_filter_after\SH600036.csv') df # 开发环境: ipython notebook 下 读取本地csv文件,输出结果如下:…