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N个整数(数的大小为0-255)的序列,把它们加密为K个整数(数的大小为0-255).再将K个整数顺序随机打乱,使得可以从这乱序的K个整数中解码出原序列.设计加密解密算法,且要求K<=15*N. 如果是: N<=16,要求K<=16*N. N<=16,要求K<=10*N. N<=64,要求K<=15*N. #include <iostream> using namespace std; void printArray(int* arr, int len…

ES排序值相同顺序随机的问题 code[class*="language-"] { padding: .1em; border-radius: .3em; white-space: normal; background: #f5f5f5; } .token.comment, .token.blockquote { color: #969896; } .token.cdata { color: #183691; } .token.doctype, .token.punctuation,…

## 主键 超键 候选键 外键 (mysql数据库常见面试题) 数据库之互联网常用架构方案 数据库之互联网常用分库分表方案 分布式事务一致性解决方案 MySQL Explain详解 ## 数据库事务的四个特性及含义 (mysql数据库常见面试题) ## drop,delete与truncate的区别(mysql数据库常见面试题) ## 索引的工作原理及其种类(mysql数据库常见面试题) ## 连接的种类(mysql数据库常见面试题) ## 数据库优化的思路(mysql数据库常见面试题) ##…

从原理上理解MySQL的优化建议 预备知识 B+树索引 mysql的默认存储引擎InnoDB使用B+树来存储数据的,所以在分析优化建议之前,了解一下B+树索引的基本原理. 上图是一个B+树索引示意图,每个节点表示一个磁盘块,也可以理解为数据库中的页. 分析下B+树索引的查找过程,如果我要查询主键为35的数据,索引会怎么走? 首先会判断35小于根节点37,继续查询左子树 判断35大于22和33,那么进入右子树,找到了叶子节点33 继续遍历找到35 最后取出其data即可 在索引的情况下,查询35只…

1. 从赛马说起 0x1:赛马问题场景介绍 假设在一场赛马中有m匹马参赛,令第i匹参赛马获胜的概率为pi,如果第i匹马获胜,那么机会收益为oi比1,即在第i匹马上每投资一美元,如果赢了,会得到oi美元的收益,如果输了,那么回报为0. 有两种流行的马票: a兑1(a-for-1):开赛前购买的马票,马民赛马前用一美元购买一张机会收益为a美元的马票,一旦马票对应的马在比赛中赢了,那么他持有的那只马票在赛后兑换a美元,否则,他的马票分文不值. b兑1(b-to-1):赛后交割的马票,机会收益为b:1,…

在集成学习原理小结中,我们讲到了集成学习有两个流派,一个是boosting派系,它的特点是各个弱学习器之间有依赖关系.另一种是bagging流派,它的特点是各个弱学习器之间没有依赖关系,可以并行拟合.本文就对集成学习中Bagging与随机森林算法做一个总结. 随机森林是集成学习中可以和梯度提升树GBDT分庭抗礼的算法,尤其是它可以很方便的并行训练,在如今大数据大样本的的时代很有诱惑力. 1.  bagging的原理 在集成学习原理小结中,我们给Bagging画了下面一张原理图. 从上图可以看出,…

原题地址 本以为不过是一道Prim算法模版题,但貌似只能得45分,虽然对我这种蒟蒻来说已经够了. 然而同机房大佬表示可以用模拟退火A了此题,遂习之,终无所获. 然而机缘巧合之下习得了另一种随机算法,于是搭配Prim算法,竟然过了! 首先我们要明确一点:单纯的Prim算法为什么不行.相信聪明的你已经知道了,比如下面就是一个反例: 4 4 1 2 2 1 3 20 2 3 3 3 4 500 Prim算法得出的答案为1508,但是最优解应为507,成功hack. 那么Prim算法是否就真的没有用武之…

1.外部配置加载顺序 SpringBoot也可以从以下位置加载配置: 优先级从高到低 高优先级的配置覆盖低优先级的配置,所有的配置会形成互补配置  1.命令行参数 所有的配置都可以在命令行上进行指定 先打包在进行测试 java -jar spring-boot-02-config-02-0.0.1-SNAPSHOT.jar --server.port=8087 --server.context-path=/abc 指定访问的路径 多个配置用空格分开: --配置项=值 -- 由jar包外向jar包…

随机森林算法是机器学习.计算机视觉等领域内应用较为广泛的一个算法.它不仅可以用来做分类(包括二分类和多分类),也可用来做回归预测,也可以作为一种数据降维的手段. 在随机森林中,将生成很多的决策树,并不像在决策树那样只生成唯一的树.随机森林在变量(列)的使用和数据(行)的使用上进行随机化,生成很多分类树,每个树都是一个独立的判断分支,互相之间彼此独立.随机森林在运算量没有显著提高的前提下提高了预测精度,并且对多元公线性不敏感,判断结果缺失数据和非平衡的数据比较稳健,可以很好地预测多达几千个解释变量…