分析: 此题是小奔的方案的改进.小奔的方案思路:倒推,每次都从小到大排序并且保证小号在前,然后使每一个人分到的金币都是上一次加一,直到金币分完或者自己可以存活(投票率大于等于所需概率),如果不行就-1. (即题目背景) 大奔的方案无非就是分两种情况:1.只讨好不是自己帮派的,那怕自己帮派成员都投反对票也能活下来.2.先讨好是自己帮派的(此时够了也要全部满足),然后如果不够就从小到大满足其他人.在这两种情况中选择一种(保证小号拿得多),就是答案. 代码: (即使是Pascal,我也要排成c++的颜…

题目 题目背景 有一个著名的题目: 五个海盗抢到了100个金币,每一颗都一样的大小和价值连城. 他们决定这么分: 1．抽签决定自己的号码 ------ [1.2.3.4.5] 2．首先,由1号提出分配方案,然后大家5人进行表决,当且仅当不少于半数的人同意时,按照他的提案进行分配,否则将被扔入大海喂鲨鱼. 3．如果1号死后,再由2号提出分配方案,然后大家4人进行表决,当且仅当不少于半数的人同意时,按照他的提案进行分配,否则将被扔入大海喂鲨鱼. 4．以次类推 每个海盗都是很聪明的人,他们遵循如下原则…

题目: 题目背景 有这样一道经典的数学题:已知一个四边形的边长是四个连续的正整数,求证这个四边形的面积的最大值不为整数.小奔轻松地证明了这个问题,现在问题来了,大奔要求小奔以最快的速度算出给定边长的四边形的最大面积,但小奔并不精于编程,你能帮帮他吗? 题目描述 给出四个正整数a,b,c,d,表示四边形的四边长,求此四边形的最大面积.如无法构成四边形,则输出Impossible! 输入输出格式 输入格式: 一行a,b,c,d四个正整数 输出格式: 共一行,四边形的最大面积s 题目分析: 由Bret…

Sqlserver 高并发和大数据存储方案 随着用户的日益递增,日活和峰值的暴涨,数据库处理性能面临着巨大的挑战.下面分享下对实际10万+峰值的平台的数据库优化方案.与大家一起讨论,互相学习提高!  案例:游戏平台. 1.解决高并发 当客户端连接数达到峰值的时候,服务端对连接的维护与处理这里暂时不做讨论.当多个写请求到数据库的时候,这时候需要对多张表进行插入,尤其一些表 达到每天千万+的存储,随着时间的积累,传统的同步写入数据的方式显然不可取,经过试验,通过异步插入的方式改善了许多,但与此同时,…

http://www.bubuko.com/infodetail-976418.html http://www.cnblogs.com/yg_zhang/p/4248061.html tomcat中间件提交表单数据量过大警告处理方案 时间:2015-07-16 22:35:19      阅读:1348      评论:0      收藏:0      [点我收藏+] 标签:instead   maximum number   中间件   000])   more than the maximu…

本文原作者“ manong”,原创发表于segmentfault,原文链接:segmentfault.com/a/1190000006158186 1.引言   MySQL作为开源技术的代表作之一,是互联网得以广泛流行的重要基础技术之一. 国外 GitHub.Airbnb.Yelp.Coursera 均在使用 MySQL 数据库,国内阿里巴巴.去哪儿网.腾讯.魅族.京东等等的部分关键业务同样使用了 MySQL 数据库.同时,MySQL 也是众多数据库排行榜单的第一名,丛多国内一线互联网企业都在用…

当MySQL单表记录数过大时,增删改查性能都会急剧下降,可以参考以下步骤来优化: 单表优化 除非单表数据未来会一直不断上涨,否则不要一开始就考虑拆分,拆分会带来逻辑.部署.运维的各种复杂度,一般以整型值为主的表在千万级以下,字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的.而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间,甚至能正常支撑千万级以上的数据量: 字段 1.尽量使用TINYINT.SMALLINT.MEDIUM_INT作为整数类型而非INT,如果非负则加上UNSIGNED 2.VARC…

分析: 交叉相乘,然后除以最大公因数(为了减少爆常数的可能性std做了两次,数据很大),得到的两个数相加减二就是答案 代码: var p,q,n,m,a,b,i:int64; begin readln(n,m); readln(a,b); p:=n; q:=m; if p<q then begin i:=p; p:=q; q:=i; end; while (p mod q)<>0 do if p>q then begin p:=p mod q; i:=p; p:=q; q:=i;…

当MySQL单表记录数过大时,增删改查性能都会急剧下降,可以参考以下步骤来优化: 单表优化 除非单表数据未来会一直不断上涨,否则不要一开始就考虑拆分,拆分会带来逻辑.部署.运维的各种复杂度,一般以整型值为主的表在千万级以下,字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的.而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间,甚至能正常支撑千万级以上的数据量: 字段 尽量使用TINYINT.SMALLINT.MEDIUM_INT作为整数类型而非INT,如果非负则加上UNSIGNED VARCHAR的…

当MySQL单表记录数过大时,增删改查性能都会急剧下降,可以参考以下步骤来优化: 单表优化 除非单表数据未来会一直不断上涨,否则不要一开始就考虑拆分,拆分会带来逻辑.部署.运维的各种复杂度,一般以整型值为主的表在千万级以下,字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的.而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间,甚至能正常支撑千万级以上的数据量: 字段 尽量使用TINYINT.SMALLINT.MEDIUM_INT作为整数类型而非INT,如果非负则加上UNSIGNED VARCHAR的…