大赛将至,摆在你面前的是n道题目,第 i(1 ≤ i ≤ n) 道题目能提升 ai 点智力值,代码量为 bi KB,无聊值为 ci ,求至少提升m点智力值的情况下,所做题目代码量之和*无聊值之和最小为多少. Input 第一行两个整数n,m(0<n<=400) 接下来n行每行三个整数,ai,bi,ci(0<bi,ci<=1000,0<ai<=800). 0<m<=Σai<=800 Output 一个数,至少提升m点智力值的情况下,所做题目代码量之和*无

来 源:http://t.cn/EXhxRzV 以前的Java项目中,充斥着太多不友好的代码:POJO的getter/setter/toString:异常处理:I/O流的关闭操作等等,这些样板代码既没有技术含量,又影响着代码的美观,Lombok应运而生. 任何技术的出现都是为了解决某一类问题,如果在此基础上再建立奇技淫巧,不如回归Java本身,应该保持合理使用而不滥用. Lombok的使用非常简单: 1)引入相应的maven包 <dependency> <groupId>org.p

友情提示:插件虽好,可不要贪装哦,装多了会 卡 .卡 .卡 ~ 正经干活用的 分享一点自己工作中得心应手的IDEA插件,可不是在插件商店随随便便搜的,都经过实战检验,用过的都说好.可能有一些大家用过的就快速划过就行了. 1.GenerateAllSetter 实际的开发中,可能会经常为某个对象中多个属性进行 set 赋值,尽管可以用BeanUtil.copyProperties()方式批量赋值,但这种方式有一些弊端,存在属性值覆盖的问题,所以不少场景还是需要手动 set.如果一个对象属性太多 s

以前的Java项目中,充斥着太多不友好的代码:POJO的getter/setter/toString:异常处理:I/O流的关闭操作等等,这些样板代码既没有技术含量,又影响着代码的美观,Lombok应运而生. 任何技术的出现都是为了解决某一类问题,如果在此基础上再建立奇技淫巧,不如回归Java本身,应该保持合理使用而不滥用. Lombok的使用非常简单: 1)引入相应的maven包 <dependency> <groupId>org.projectlombok</groupId

在map阶段读取数据前,FileInputFormat会将输入文件分割成split.split的个数决定了map的个数.影响map个数(split个数)的主要因素有: 1) 文件的大小.当块(dfs.block.size)为128m时,如果输入文件为128m,会被划分为1个split:当块为256m,会被划分为2个split. 2) 文件的个数.FileInputFormat按照文件分割split,并且只会分割大文件,即那些大小超过HDFS块的大小的文件.如果HDFS中dfs.block.siz

在map阶段读取数据前,FileInputFormat会将输入文件分割成split.split的个数决定了map的个数.影响map个数(split个数)的主要因素有: 1) 文件的大小.当块(dfs.block.size)为128m时,如果输入文件为128m,会被划分为1个split:当块为256m,会被划分为2个split. 2) 文件的个数.FileInputFormat按照文件分割split,并且只会分割大文件,即那些大小超过HDFS块的大小的文件.如果HDFS中dfs.block.siz

1. 提升方法 提升(boosting)方法是一种常用的统计学方法,在分类问题中,它通过逐轮不断改变训练样本的权重,学习多个分类器,并将这些分类器进行线性组合,提高分类的性能 0x1: 提升方法的基本思路 提升方法基于这样一种思想:对于一个复杂任务来说,将多个专家的判断进行适当(按照一定权重)的综合(例如线性组合加法模型)所得出的判断,要比其中任何一个专家单独的判断好 历史上,Kearns和Valiant首先提出了“强可学习(strongly learnable)”和“弱可学习(weekly l

已知一个正整数N,问从1~N中任选出三个数,它们的最小公倍数最大可以为多少. 当n为奇数:n.n-1.n-2这是三个最大数,并且它们两两互质.因为连续的奇.偶.奇,互质.连续的两个数互质是因为它们的公约数只有1,因为大于等于2的公约数n必须两个数至少相差n:连续的两个奇数互质也是因为它们的公约数只有1,因为大于等于3的公约数n必须两个数至少相差n. 当n为偶数:n-1.n-2.n-3是一组极大解,如果答案要大于当前值,只能是大于这3个数的乘积,那么只能把其中一个数变成n,并且三个数也要两两互质.

1.禁用原生xmpp搜索,使组织架构.人员数据本地化保存,并使客户端数据同步服务器,降低原生xmpp搜索的iq消耗,因为搜索是im应用的频繁操作: 2.禁用roster花名册.禁用presence包通讯,企业im中的好友概念非常没必要,使用发布订阅的方式替代状态服务,见http://www.cnblogs.com/starcrm/p/5029231.html.并重写状态更新的广播:PresenceUpdateHandler中的broadcastUpdate方法. 如果想保留好友机制,建议把好友信

Given a string S and a string T, count the number of distinct subsequences ofT inS. A subsequence of a string is a new string which is formed from the original string by deleting some (can be none) of the characters without disturbing the relative po

前言 GooseFS是由腾讯云推出的一款分布式缓存方案,主要针对包括需要缓存加速的数据湖业务场景,提供基于对象存储COS服务的近计算端数据加速层. GooseFS 基于开源大数据缓存方案 Alluxio 进行设计和研发.相较于开源方案,GooseFS 提供了更多关键特性,稳定性和性能优化:同时深度融合了腾讯云生态,对接了腾讯云TKE.EMR等计算服务,为用户提供开箱即用的能力. 缓存加速和数据本地化GooseFS提供的重要能力之一. GooseFS 可以与计算节点混合部署提高数据本地性,利用高速

最长递增子序列的个数 给定一个未排序的整数数组,找到最长递增子序列的个数. 示例 1: 输入: [1,3,5,4,7]输出: 2解释: 有两个最长递增子序列,分别是 [1, 3, 4, 7] 和[1, 3, 5, 7].示例 2: 输入: [2,2,2,2,2]输出: 5解释: 最长递增子序列的长度是1,并且存在5个子序列的长度为1,因此输出5. 思路: 思路我们需要定义两个vector数组: vector<int> dp(n,1): 表示以nums[i]结尾的LIS长度vector<i

B树 1. 简介 在之前我们学习了红黑树,今天再学习一种树--B树.它与红黑树有许多类似的地方,比如都是平衡搜索树,但它们在功能和结构上却有较大的差别. 从功能上看,B树是为磁盘或其他存储设备设计的,能够有效的降低磁盘的I/O操作数,因此我们经常看到有许多数据库系统使用B树或B树的变种来储存数据结构:从结构上看,B树的结点可以有很多孩子,从数个到数千个,这通常依赖于所使用的磁盘的单元特性. 如下图,给出了一棵简单的B树. 从图中我们可以发现,如果一个内部结点包含n个关键字,那么结点就有n+1个孩

B树的定义 一棵m阶的B树满足下列条件: 树中每个结点至多有m个孩子. 除根结点和叶子结点外,其它每个结点至少有m/2个孩子. 根结点至少有2个孩子(如果B树只有一个结点除外). 所有叶结点在同一层,B树的叶结点可以看成一种外部节点,不包含任何信息. 有k个关键字(关键字按递增次序排列)的非叶结点恰好有k+1个孩子. 看到上面的定义是不是感到十分熟悉,哈哈,是不是和B- 树的定义是一样的?这个是必须的,因为所谓的B树就是我们熟知的B- 树.对于这个有些资料已经作了详细说明,B树的英文名称叫做B-

企业IT管理员IE11升级指南 系列: [1]—— Internet Explorer 11增强保护模式 (EPM) 介绍 [2]—— Internet Explorer 11 对Adobe Flash的支持 [3]—— IE11 新的GPO设置 [4]—— IE企业模式介绍 [5]—— 不跟踪(DNT)例外 [6]—— Internet Explorer 11面向IT专业人员的常见问题 [7]—— Win7和Win8.1上的IE11功能对比 [8]—— Win7 IE8和Win7 IE11对比

B树 具体讲解之前,有一点,再次强调下:B-树,即为B树.因为B树的原英文名称为B-tree,而国内很多人喜欢把B-tree译作B-树,其实,这是个非常不好的直译,很容易让人产生误解.如人们可能会以为B-树是一种树,而B树又是一种一种树.而事实上是,B-tree就是指的B树.特此说明. 我们知道,B 树是为了磁盘或其它存储设备而设计的一种多叉(下面你会看到,相对于二叉,B树每个内结点有多个分支,即多叉)平衡查找树.与本blog之前介绍的红黑树很相似,但在降低磁盘I/0操作方面要更好一些.许多数据

从B 树.B+ 树.B* 树谈到R 树 作者:July.weedge.Frankie.编程艺术室出品. 说明:本文从B树开始谈起,然后论述B+树.B*树,最后谈到R 树.其中B树.B+树及B*树部分由weedge完成,R 树部分由Frankie完成,全文最终由July统稿修订完成. 出处:http://blog.csdn.net/v_JULY_v . 第一节.B树.B+树.B*树 1.前言: 动态查找树主要有:二叉查找树(Binary Search Tree),平衡二叉查找树(Balanced

平时接触树还比较少,写一篇博文来积累一下树的相关知识. 很早之前在数据结构里面学的树的遍历. 前序遍历:根节点->左子树->右子树 中序遍历:左子树->根节点->右子树 后序遍历:左子树->右子树->根节点 例如:求下面树的三种遍历 前序遍历:abdefgc 中序遍历:debgfac 后序遍历:edgfbca 下面来记录一下今天在九度上面做的一道上海交大的机试题: 题目描述: We are all familiar with pre-order, in-order an

转自:http://blog.csdn.net/v_JULY_v/article/details/6530142 从B 树.B+ 树.B* 树谈到R 树 作者:July.weedge.Frankie.编程艺术室出品. 说明:本文从B树开始谈起,然后论述B+树.B*树,最后谈到R 树.其中B树.B+树及B*树部分由weedge完成,R 树部分由Frankie完成,全文最终由July统稿修订完成. 出处:http://blog.csdn.net/v_JULY_v . 第一节.B树.B+树.B*树 1

一.高级数据结构 本章以后到第21章(并查集)隶属于高级数据结构的内容.前面还留了两章:贪心算法和摊还分析,打算后面再来补充.之前的章节讨论的支持动态数据集上的操作,如查找.插入.删除等都是基于简单的线性表.链表和树等结构,本章以后的部分在原来更高的层次上来讨论这些操作,更高的层次意味着更复杂的结构,但更低的时间复杂度(包括摊还时间). B树是为磁盘存储还专门设计的平衡查找树.因为磁盘操作的速度要远远慢于内存,所以度量B树的性能,不仅要考虑动态集合操作消耗了多少计算时间,还要考虑这些操作执行了多