题文:https://vjudge.net/problem/12364(或者见紫书) 题解: 因为题目中有两个限制条件,那么我们就顺着题目的意思来dp,设dp[i][j]表示目前还剩下的i个火柴,用这i根火柴所能凑出的%m是j的最大的数,那么转移就是枚举最左边的数x,那么就转移到了dp[i-shu[x]][(j*10+x)%m].但如果用dp数组直接存数的话数组那么就要写高精度了,应为最大会有55位. 考虑设dp[i][j]存的是用这i根火柴所能凑出的%m是j的最大的数的数位,p[i][j]表示…

更简单的做法:定义状态dp[i][j]表示在已经用了i根火柴的情况下拼出来了剩余部分(是剩余部分,不是已经拼出来了的)为j(需要%m)的最大长度,一个辅助数组p[i][j]表示状态[i][j]的最高位是往后添加kdp[i][j]=max(dp[i][j],dp[i-c[k]][(j*10+k)%m]+1)(这里应该要证明dp[i-c[k]][(j*10+k)%m]加了d%m=j,没证出来...倒着枚举k,这样保证位数相同存更大的数 #include<cstdio> #include<cs…

CQRS架构简介 前不久,看到博客园一位园友写了一篇文章,其中的观点是,要想高性能,需要尽量:避开网络开销(IO),避开海量数据,避开资源争夺.对于这3点,我觉得很有道理.所以也想谈一下,CQRS架构下是如何实现高性能的. 关于CQRS(Command Query Responsibility Segration)架构,大家应该不会陌生了.简单的说,就是一个系统,从架构上把它拆分为两部分:命令处理(写请求)+查询处理(读请求).然后读写两边可以用不同的架构实现,以实现CQ两端(即Command…

原文地址:http://www.cnblogs.com/verrion/p/mysql_optimised.html MySQL优化聊两句 MySQL不多介绍,今天聊两句该如何优化以及从哪些方面入手,很多运维从业者一说起优化就不知所措,当运营过程中某个参数值到达一定阀值之后,就会出现各种问题,很多运维工程师这时不知所措,第一可能也从来没有处理过类似情况,另一方面业务又紧张,系统不正常,首要任务是解决问题,那没办法只能重启了,我们先不说重启是否可行,比如有些应用可以重启并且解决了问题,但如没有解决…

Linux文件和目录的属性及权限 命令: [root@oldboy ~]# ls -lhi total 40K 24973 -rw-------. 1 root root 1.1K Dec 10 16:02 anaconda-ks.cfg    15 -rw-r--r--. 1 root root 22K Dec 10 16:02 install.log    17 -rw-r--r--. 1 root root 5.8K Dec 10 16:00 install.log.syslog 第一列:…

第八节 Linux 文件的属性(上半部分) 标签(空格分隔):Linux实战教学笔记 第1章 Linux中的文件 1.1 文件属性概述(ls -lhi) linux里一切皆文件 Linux系统中的文件或目录的属性主要包括:索引节点(inode),文件类型,权限属性,链接数,所归属的用户和用户组,最近修改时间等内容: 文字解释: 第一列:inode索引节点编号(相当于人的身份证,全国唯一) 第二列:文件类型及权限 第二列共11个字符:其中第一个字符为文件类型,随后的9个字符为文件的对应权限,最后一…

一.准备工作 "工欲善其事必先利其器." 1.电脑不一定要配置高,但是双屏是必须的,越大越好,能一个横屏一个竖屏更好.一个用来查资料,一个用来写代码.总之要显得信息量很大,效率很高. 2.椅子不一定要舒服,但是一定要可以半躺着. 3.大量的便签,各种的颜色的,用来记录每天要完成的事务,多多益善.沿着电脑屏幕的边框,尽量贴满,显出有很多事情的样子. 4.工具书,orelly的,机械工业,电子工业什么的都可以,能英文就英文,不行影印版的也可以,反正越厚越好,而且千万不要放在书架上,一定要堆…

今天我们来介绍车牌定位中的一种新方法--文字定位方法(MSER),包括其主要设计思想与实现.接着我们会介绍一下EasyPR v1.5-beta版本中带来的几项改动. 一. 文字定位法 在EasyPR前面几个版本中,最为人所诟病的就是定位效果不佳,尤其是在面对生活场景(例如手机拍摄)时.由于EasyPR最早的数据来源于卡口,因此对卡口数据进行了优化,而并没有对生活场景中图片有较好处理的策略.后来一个版本(v1.3)增加了颜色定位方法,改善了这种现象,但是对分辨率较大的图片处理仍然不好.再加上颜色定…

我们在编写Nodejs程序时,经常会用到回调函数,在一个操作执行完成之后对返回的数据进行处理,我简单的理解它为异步编程. 如果操作很多,那么回调的嵌套就会必不可少,那么如果操作非常多,那么回调的嵌套就会变得让人无法忍受了. 我们知道的Promises就是问了解决这个问题而提出来的.然而,promises并不是一种新的功能,它只是一种新的写法,原来横向发展的回调函数,被排成了队竖向发展. 然而,Generator不同,它是一种新的解决方案. 文章中提到的所有代码都可以在这里找到源码:[查看源码].…

在K-Means聚类算法原理中,我们对K-Means的原理做了总结,本文我们就来讨论用scikit-learn来学习K-Means聚类.重点讲述如何选择合适的k值. 1. K-Means类概述 在scikit-learn中,包括两个K-Means的算法,一个是传统的K-Means算法,对应的类是KMeans.另一个是基于采样的Mini Batch K-Means算法,对应的类是MiniBatchKMeans.一般来说,使用K-Means的算法调参是比较简单的. 用KMeans类的话,一般要注意的…