主题链接: HDU5236 代码: #include<iostream> #include<cstdio> #include<cstring> #include<algorithm> #define MAXN 0x3f3f3f3f using namespace std; int main() { #ifndef ONLINE_JUDGE freopen("in.txt", "r", stdin); freopen(&…

假设a[i]和a[j]我想的一样,满足条件的需要是 a[j] - a[i] > j - i 也就是说,a[i] - i < a[j] - j 例1 4 2 不满意,所以1和2必须有必要之间改变 a[i] - i求其最长上升子序列就能够了 #include<cstdio> #include<cstring> #include<algorithm> using namespace std; const int maxn = 100005; const int I…

系列转换 Accepts: 816 Submissions: 3578 Time Limit: 4000/2000 MS (Java/Others) Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others) Problem Description 给定序列A={A 1 ,A 2 ,...,A n } , 要求改变序列A中的某些元素,形成一个严格单调的序列B(严格单调的定义为:B i <B i+1 ,1≤i<N ). 我们定义从序列A到序列B变换的代价为cost(A,B…

序列变换 HDU - 5256 题目链接 题目 我们有一个数列A1,A2...An,你现在要求修改数量最少的元素,使得这个数列严格递增.其中无论是修改前还是修改后,每个元素都必须是整数. 请输出最少需要修改多少个元素. input 第一行输入一个T(1≤T≤10),表示有多少组数据 每一组数据: 第一行输入一个N(1≤N≤105),表示数列的长度 第二行输入N个数A1,A2,...,An. 每一个数列中的元素都是正整数而且不超过106. output 对于每组数据,先输出一行 Case #i:…

成绩转换 Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 117938    Accepted Submission(s): 51743 Problem Description 输入一个百分制的成绩t,将其转换成对应的等级,具体转换规则如下: 90~100为A; 80~89为B; 70~79为C; 60~69为D; 0~59为E; In…

给一个数列,问最少修改多少个元素使数列严格递增.如果不是要求“严格”递增,那就是求最长不降子序列LIS,然后n-LIS就是答案.要严格递增也好办,输入的时候用每个数减去其下标处理一下就行了. /* * Author : ben */ #include <cstdio> #include <cstdlib> #include <cstring> #include <cmath> #include <ctime> #include <iostr…

Problem Description 我们有一个数列A1,A2...An,你现在要求修改数量最少的元素,使得这个数列严格递增.其中无论是修改前还是修改后,每个元素都必须是整数. 请输出最少需要修改多少个元素.   Input 第一行输入一个T(≤T≤),表示有多少组数据 每一组数据: 第一行输入一个N(≤N≤),表示数列的长度 第二行输入N个数A1,A2,...,An. 每一个数列中的元素都是正整数而且不超过106.   Output 对于每组数据,先输出一行 Case #i: 然后输出最少需…

Problem Description 我们有一个数列A1,A2...An,你现在要求修改数量最少的元素,使得这个数列严格递增.其中无论是修改前还是修改后,每个元素都必须是整数.请输出最少需要修改多少个元素.   Input 第一行输入一个T(1≤T≤10),表示有多少组数据 每一组数据: 第一行输入一个N(1≤N≤105),表示数列的长度 第二行输入N个数A1,A2,...,An. 每一个数列中的元素都是正整数而且不超过106.   Output 对于每组数据,先输出一行 Case #i: 然…

序列变换 Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 519    Accepted Submission(s): 245 Problem Description 我们有一个数列A1,A2...An,你如今要求改动数量最少的元素,使得这个数列严格递增.当中不管是改动前还是改动后,每一个元素都必须是整数. 请输出最少须要改动多少个元素…

Problem Description我们有一个数列A1,A2...An,你现在要求修改数量最少的元素,使得这个数列严格递增.其中无论是修改前还是修改后,每个元素都必须是整数. 请输出最少需要修改多少个元素.Input第一行输入一个T(1≤T≤10),表示有多少组数据 每一组数据: 第一行输入一个N(1≤N≤105),表示数列的长度 第二行输入N个数A1,A2,...,An. 每一个数列中的元素都是正整数而且不超过106.Output对于每组数据,先输出一行 Case #i: 然后输出最少需要修…

最长上升子序列 nlogn;也是从别人的博客学来的 #include<iostream> #include<algorithm> #define maxn 100000+5 using namespace std; int n; int a[maxn]; int solve(int b[],int l) { int f[maxn];//f[i]表示子序列长度为i+1的序列中,末尾元素最小的元素的值 int k=0; f[k++]=b[0]; for(int i=1;i<l;i…

1294 修改数组 题目来源: HackerRank 基准时间限制:1 秒 空间限制:131072 KB 分值: 160 难度:6级算法题  收藏  取消关注 给出一个整数数组A,你可以将任何一个数修改为任意一个正整数,最终使得整个数组是严格递增的且均为正整数.问最少需要修改几个数? Input 第1行:一个数N表示序列的长度(1 <= N <= 100000). 第2 - N + 1行:每行1个数,对应数组元素.(0 <= A[i] <= 10^9) Output 输出最少需要修…

首先当然是需要安装ffmpeg软件包,可以直接从源中进行安装!但我安装后并不能成功执行后面所需要执行的转换命令,所以我只能重新从源码编译安装ffmpeg: (1)下载ffmpeg源码包,注意版本不能太高,应该与直接从源中安装的版本大抵相当最好:我刚开始下的版本比较高,编译时提示说有一个编译选项找不到,我到网上也没搜出什么结果,所以只能又降低了版本,最后使用的是ffmpeg-0.4.9-p20050906.tbz! (2)参考文档 https://wiki.ubuntu.com/ffmpeg 进行…

一.RDD(弹性分布式数据集) RDD 是 Spark 最核心的数据结构,RDD(Resilient Distributed Dataset)全称为弹性分布式数据集,是 Spark 对数据的核心抽象,也是最关键的抽象,它实质上是一组分布式的 JVM 不可变对象集合,不可变决定了它是只读的,所以 RDD 在经过变换产生新的 RDD 时,原有 RDD 不会改变. 1.1.设计背景 在实际应用中,存在许多迭代式计算,这些应用场景的共同之处是,不同计算阶段之间会重用中间结果,即一个阶段的输出结果会作为下…

渗透测试入门 我很简单,请不要欺负我 网站综合渗透实验: 真的很简单: 你是会员吗: 2015中国网络安全大赛 一.代码执行: 同DZ漏洞全家桶中的"又见DZ,我能那你怎么办". 二.Session欺骗:(so奇葩) www.xxx.xxx/admin/ 存在目录遍历: 禁用JS后居然可以获取后台! 不仅有后台,而且可以修改管理员密码! 在软件上传栏目中,系统使用白名单,可以直接上传php: Getshell. 三.越权访问: 帝国备份王,万能Cookie漏洞: BurpSuit 自动…

第六章:坐标系统变换 想要旋转.缩放或者移动图片到新的位置.可以给对应的SVG元素添加transform属性. 6.1 translate变换 可以为<use>元素使用x和y属性,以在特性的位置放置图形对象组合: <svg width="200px" height="200px" viewBox="0 0 200 200" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg"> <…

1. RDD 的设计与运行原理 Spark 的核心是建立在统一的抽象 RDD 之上,基于 RDD 的转换和行动操作使得 Spark 的各个组件可以无缝进行集成,从而在同一个应用程序中完成大数据计算任务. 在实际应用中,存在许多迭代式算法和交互式数据挖掘工具,这些应用场景的共同之处在于不同计算阶段之间会重用中间结果,即一个阶段的输出结果会作为下一个阶段的输入.而 Hadoop 中的 MapReduce 框架都是把中间结果写入到 HDFS 中,带来了大量的数据复制.磁盘 IO 和序列化开销,并且通常…

新闻 ML.NET 1.2发布,包含Model Builder升级 NuGet.org上现在显示GitHub的使用情况 微基准测试设计准则 为线程添加mono.wasm支持 Haskell--经验总结 MSBuild二进制与结构日志浏览器 视频及幻灯片 F# MonoGame平台游戏系列--转换侧景,新的图块集与冲突检测 几何代数与量子技术 GraphQL:最佳API赢家! Fabulous:用于跨平台的移动应用函数式编程 介绍F#与Fable中使用Elm的Elm架构 博客 使用F#脚本工作的7…

一.基本概念 1.RDD Resillient Distributed Dataset 弹性分布式数据集 2.DAG 反映RDD之间的依赖关系 3.Executor 进程驻守在机器上面,由进程派生出很多的线程,然后去执行任务. 4.应用application 5.任务 6.作业Job 一个应用程序提交之后,会生成若干个作业,每个作业,会被切分成很多个任务子集,每个任务子集叫一个阶段.所以说一个作业包含多个RDD以及作用于相应RDD上的各种操作. 7.阶段stage 阶段是作业的基本调度单位,一个…

1 大数据概述 大数据特性:4v volume velocity variety value 即大量化.快速化.多样化.价值密度低 数据量大:大数据摩尔定律 快速化:从数据的生成到消耗,时间窗口小,可用于生成决策的时间非常少:1秒定律,这和传统的数据挖掘技术有着本质区别(谷歌的dremel可以在1秒内调动上千台服务器处理PB级数据) 价值密度低,商业价值高 大数据影响: 对科学研究影响:出现科学研究第四方式数据(前三个分别是实验.理论.计算) 对思维方式影响:全样而非抽样.效率而非准确.相关而非…

Spark的核心是建立在统一的抽象RDD之上,使得Spark的各个组件可以无缝进行集成,在同一个应用程序中完成大数据计算任务.RDD的设计理念源自AMP实验室发表的论文<Resilient Distributed Datasets: A Fault-Tolerant Abstraction for In-Memory Cluster Computing>. RDD设计背景 在实际应用中,存在许多迭代式算法(比如机器学习.图算法等)和交互式数据挖掘工具,这些应用场景的共同之处是,不同计算阶段之间…

RDD提供了一个抽象的数据架构,我们不必担心底层数据的分布式特性,只需将具体的应用逻辑表达为一系列转换处理,不同RDD之间的转换操作形成依赖关系,可以实现管道化,从而避免了中间结果的存储,大大降低了数据复制.磁盘IO和序列化开销. 一个RDD就是一个分布式对象集合,本质上是一个只读的分区记录集合,每个RDD可以分成多个分区,每个分区就是一个数据集片段,并且一个RDD的不同分区可以被保存到集群中不同的节点上,从而可以在集群中的不同节点上进行并行计算. RDD提供了一种高度受限的共享内存模型,即RD…

Spark涉及的几个概念:RDD:Resilient Distributed Dataset(弹性分布数据集).DAG:Direct Acyclic Graph(有向无环图).SparkContext.Transformations.Actions. 1 Spark简介 1.1 什么是spark Spark:基于内存计算的大数据并行计算框架,用于构建大型的.低延迟的数据分析应用程序. Spark特点: 运行速度快:使用先进的DAG(有向无环图)执行引擎,以支持循环数据流与内存计算,基于内存的执行…

先来一个问题,也是面试中常问的: Spark为什么会流行? 原因1:优秀的数据模型和丰富计算抽象 Spark 产生之前,已经有MapReduce这类非常成熟的计算系统存在了,并提供了高层次的API(map/reduce),把计算运行在集群中并提供容错能力,从而实现分布式计算. 虽然MapReduce提供了对数据访问和计算的抽象,但是对于数据的复用就是简单的将中间数据写到一个稳定的文件系统中(例如HDFS),所以会产生数据的复制备份,磁盘的I/O以及数据的序列化,所以在遇到需要在多个计算之间复用中间结果的操…

内容整理自官方开发文档 系列 1 分钟快速使用 Docker 上手最新版 Sentry-CLI - 创建版本 快速使用 Docker 上手 Sentry-CLI - 30 秒上手 Source Maps Sentry For React 完整接入详解 Sentry For Vue 完整接入详解 Sentry-CLI 使用详解 Sentry Web 性能监控 - Web Vitals Sentry Web 性能监控 - Metrics Sentry Web 性能监控 - Trends Sentry…

1. RDD 的设计与运行原理 Spark 的核心是建立在统一的抽象 RDD 之上,基于 RDD 的转换和行动操作使得 Spark 的各个组件可以无缝进行集成,从而在同一个应用程序中完成大数据计算任务. 在实际应用中,存在许多迭代式算法和交互式数据挖掘工具,这些应用场景的共同之处在于不同计算阶段之间会重用中间结果,即一个阶段的输出结果会作为下一个阶段的输入.而 Hadoop 中的 MapReduce 框架都是把中间结果写入到 HDFS 中,带来了大量的数据复制.磁盘 IO 和序列化开销,并且通常…

链接: http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=4506 http://acm.hust.edu.cn/vjudge/contest/view.action?cid=29096#problem/B 小明系列故事——师兄帮帮忙 Time Limit: 3000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65535/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 3338    Ac…

正如第一部分(“设置静态网络路由”)提到的,在这篇文章(RHCE 系列第二部分),我们首先介绍红帽企业版 Linux 7(RHEL)中包过滤和网络地址转换(NAT)的原理,然后再介绍在某些条件发生变化或者需要变动时设置运行时内核参数以改变运行时内核行为. RHEL 7 中的网络包过滤 当我们讨论数据包过滤的时候,我们指防火墙读取每个试图通过它的数据包的包头所进行的处理.然后,根据系统管理员之前定义的规则,通过采取所要求的动作过滤数据包. 正如你可能知道的,从 RHEL 7 开始,管理防火墙的默认…

湫湫系列故事――减肥记I  HDU 4508 一道裸的完全背包 #include<iostream> #include<algorithm> #include<stdio.h> #include<string.h> using namespace std; ],a[],b[]; int main() { int n,i,j,m; while(scanf("%d",&n)!=EOF) { ;i<n;i++) scanf(&qu…

开篇介绍 最近经常碰到在 ETL 练习中出现这种转换失败的问题,试了多种方式,同样的代码同样的源结构和表结构但是一直不能成功执行,包报错.一般有这么几种错误: Error at DST_LOAD_DATA_FROM_FILE [OLE_DST_EMPLOYEE[109]]: The column "FirstName" cannot be processed because more than one code page (1252 and 936) are specified for…