题目链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1873 题目大意: 三个医生看病,病人排队看病,病人有优先级,优先级高的提前看病,同样的优先级按先后.IN A B : A医生有B病人.OUT  A:A医生看完病人.输入看完病的病人是第几个来的.如果当前的医生没有看病人,输出“EMPYT”. 解题思路: 三个医生队列(优先队列:可以自动排序,解决了优先级问题),定义一个病人结构体,记录病人的顺序 key 和优先级priority,如果当前病人看1号医

C语言数组结构列优先顺序存储的实现 (GCC编译). 从行优先转换为列优先存储方式, 与行优先相比, 不同之处在于改变了数组维界基址的先后顺序, 从而改变了映像函数常量基址. /** * @brief C语言 数组 列优先 实现 * @author wid * @date 2013-11-02 * * @note 若代码存在 bug 或程序缺陷, 请留言反馈, 谢谢! */ #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <st

问题的提出:如下图,用13块俄罗斯方块覆盖8*8的正方形.如何用计算机求解? 解决这类问题的方法不一而足,然而核心思想都是穷举法,不同的方法仅仅是对穷举法进行了优化 用13块不同形状的俄罗斯方块(每个方块只能使用一次)覆盖住棋盘,很容易就想到这是“精确覆盖问题”(13个俄罗斯方块完全覆盖住8*8的正方形).而舞蹈链算法(Dancing Links)是比较好求解“精确覆盖问题”的算法,因为该算法在穷举的过程中,不再额外增加空间负担,状态的回溯也比较方便,能快捷的排除无效的穷举过程.有关舞蹈链算法(

我从08年开始涉足企业信息化咨询行业.当时做的第一个项目是汕头某黄金珠宝公司的SAP ERP业务优化项目.我在项目上担任顾问助理的角色.我们公司的老板据说是以前ORACLE公司华南区的总监,后来是格兰仕的CIO.属于企业信息化建设方面专家级的人物吧.姑且称其为L总吧.当时,还有另外一个暨南大学的研究生跟我一样是以顾问助理的身份进驻项目.在项目实施的某个间歇,L总请我们项目成员吃饭,可能是故意地,问了我们两个顾问助理一个问题,他说:"你知道世界上最大的咨询公司是哪一家吗?",我们两个都试

在“跳跃的舞者,舞蹈链(Dancing Links)算法——求解精确覆盖问题”一文中介绍了舞蹈链(Dancing Links)算法求解精确覆盖问题. 本文介绍该算法的实际运用,利用舞蹈链(Dancing Links)算法求解数独 在前文中可知,舞蹈链(Dancing Links)算法在求解精确覆盖问题时效率惊人. 那利用舞蹈链(Dancing Links)算法求解数独问题,实际上就是下面一个流程 1.把数独问题转换为精确覆盖问题 2.设计出数据矩阵 3.用舞蹈链(Dancing Links)算法

出处:http://www.cnblogs.com/grenet/p/3163550.html 在“跳跃的舞者,舞蹈链(Dancing Links)算法——求解精确覆盖问题”一文中介绍了舞蹈链(Dancing Links)算法求解精确覆盖问题. 本文介绍该算法的实际运用,利用舞蹈链(Dancing Links)算法求解数独 在前文中可知,舞蹈链(Dancing Links)算法在求解精确覆盖问题时效率惊人. 那利用舞蹈链(Dancing Links)算法求解数独问题,实际上就是下面一个流程 1.

053:数据库高级管理: 目录 第一部分:数据库备份与恢复... 4 第一章:备份恢复概述... 4 1.1 备份的意义: 4 1.2 数据库故障的类型:... 4 1.3 制定你的备份和恢复的计划... 4 1.4 备份恢复分类... 5 1.5 备份恢复方式... 5 1.6 完全恢复与不完全恢复... 5 1.7 归档与非归档... 6 第二章:手工备份与恢复... 6 2.1 手工备份:... 6 2.2 手工备份和恢复的命令... 6 2.3 备份前应对数据库进行检查: 7 2.4 手

目  录 第1章  初识UML. 1 1.1 初识UML用例图... 1 1.2 初识UML类图... 3 第2章  Rational Rose工具... 6 2.1 安装与配置Rational Rose. 6 2.2 使用Rational Rose建模... 15 第3章  用例模型... 20 3.1 参与者... 20 3.2 用例... 28 3.3用例模型中的关系... 37 第4章  静态模型... 49 4.1 类图中的事物... 49 4.2 类图中的关系... 66 第5章 

http://keithlan.github.io/2015/07/17/22_performance_schema/ http://www.markleith.co.uk/ http://www.cnblogs.com/cchust/p/5022148.html?utm_source=tuicool&utm_medium=referral MYSQL 是否支持 PERFORMANCE_SCHEMA 引擎 mysql> SELECT * FROM INFORMATION_SCHEMA.ENG

RTKLIB源码解析(一)--单点定位(pntpos.c) 标签: GNSS RTKLIB 单点定位 [TOC] pntpos int pntpos (const obsd_t *obs, int n, const nav_t *nav, const prcopt_t *opt, sol_t *sol, double *azel, ssat_t *ssat, char *msg) 所在文件:pntpos.c 功能说明:依靠多普勒频移测量值和伪距来进行单点定位,给出接收机的位置.速度和钟差 参数说

一．基本会计知识 第一节 会计是企业的语言 反映企业经济状况的两组会计语言词汇 四个层次的会计语言规则 财务会计报告的组成 会计语言要素 会计工作主要是把企业杂乱的会计数据归纳整理,加工编制成有用的财务信息系统. 学习会计语言,首先要对会计语言要素有一个基本的理解.对于什么是会计,社会各界,包括企业家们的理解是不一样的,甚至职业会计人也有不同的理解.例如,有人说会计是管理的工具:也有人说会计是一个信息系统,会计的工作就是收集信息.加工信息.储存信息,并对外披露信息.但从企业管理的角度来说,会计是

Easy Finding Time Limit: 1000MS   Memory Limit: 65536K Total Submissions: 18790   Accepted: 5184 Description Given a M×N matrix A. Aij ∈ {0, 1} (0 ≤ i < M, 0 ≤ j < N), could you find some rows that let every cloumn contains and only contains one 1.

定义数据恢复: 当存储介质出现损伤或由于人员误操作.操作系统故障本身故障所造成的数据不可见,无法读取.丢失. 工程师通过特殊的手段读取却在正常状态下不可见,不可读,无法读的数据. 数据恢复(Data recovery)是指通过技术手段,将保存在台式机硬盘.笔记本硬盘.服务器硬盘.存储磁带库.移动硬盘.U盘.数码存储卡.Mp3等等设备上丢失的电子数据进行抢救和恢复的技术. 原理: 现实中很多人不知道删除.格式化等硬盘操作丢失的数据可以恢复,以为删除.格式化. 后数据就不存在了.事实上,上述剪刀男的

numpy study 0x01:n维数组对象ndaarray 存放同类型元素的多维数组 0x02:numpy数据类型 numpy 的数值类型实际上是 dtype 对象的实例,并对应唯一的字符,包括 np.bool_,np.int32,np.float32,等等. 字定义结构化数据类型: import numpy as np student = np.dtype([('name','S20'), ('age', 'i1'), ('marks', 'f4')]) a = np.array([('a

645. Set Mismatch The set S originally contains numbers from 1 to n. But unfortunately, due to the data error, one of the numbers in the set got duplicated to another number in the set, which results in repetition of one number and loss of another nu

参考:https://christophm.github.io/interpretable-ml-book/proto.html EML简介 Example-based Machine Learning (EML) 是从数据集中选择特殊的样本来进行学习.下面看几个例子来理解: 一个医生给一个病人看病,该病人咳嗽症状与常见的不太一样,而且发烧严重.这让医生想起了之前的一个病人也是这种症状,于是他怀疑该病人可能和之前的那个病人是同样的病因. 一个程序猿接到了一个新的客户的需求.他经过分析后发现,这个

Oracle自动性能统计   高效诊断性能问题,需要提供完整可用的统计信息,好比医生给病人看病的望闻问切,才能够正确的确诊,然后再开出相应的药方.Oracle数据库为系统.会话以及单独的sql语句生成多种类型的累积统计信息.本文主要描述oracle性能统计涉及到的相关概念及统计对象,以更好的利用统计信息为性能调整奠定基础. 一.性能统计信息的几个术语 增量值(delta)   性能统计信息依赖于delta值的累计,即增量值.增量值反映了在某个特定时段某个特定事件的趋势,或者说波动的幅度.通过对比

原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_40845165/article/details/89852397 说明:原文是浏览网页时无意间看到的.扫了一眼,总结得还不错,感谢原文作者分享,这里转载一下,做个备份.一方面送给正在找工作的朋友,另一方面,把原文排版简单调整了一下,生成目录,方便查找. 常见初级面试题 1.谈谈你自己的情况? [解答思路]:建议大家用2分钟得自我介绍,面试官较喜欢的自我介绍 1.有亮点,每一小段都有一个亮点,而不是平铺直叙 2.有互动,每一小段

学习自:NumPy 教程 | 菜鸟教程 官网:Numpy官方文档 1.简介 numpy主要用于数组计算,包含: 1)一个强大的N维数组对象ndarray 2)广播功能函数 3)整合 C/C++/Fortran代码的工具 4)线性代数.傅里叶变换.随机数生成等功能 numpy通常与scipy(scientific Python)和matplotlib(绘图库)一起使用,这种组合广泛用于替代MatLab,是一个强大的科学计算环境,有助于我们通过Python学习数据科学或者机器学习. scipy是一个

知识点 因为MySQL是使用User和Host两个字段来确定用户身份的,这样就带来一个问题,就是一个客户端到底属于哪个host. 如果一个客户端同时匹配几个Host,对用户的确定将按照下面的优先级来排 基本观点越精确的匹配越优先 Host列上,越是确定的Host越优先,[localhost, 192.168.1.1, wiki.yfang.cn] 优先于[192.168.%, %.yfang.cn],优先于[192.%, %.cn],优先于[%] User列上,明确的username优先于空us

说明:本文中的内容适用于MySQL5.1-5.6版本,不保证新的版本中仍然适用; 且只针对于大部分常见应用场景,是否有效果应以基于实际业务数据的测试为准. 1 优先把列设置为NOT NULL 允许NULL的列不仅占用更多磁盘空间,而且会影响查询分析器对SQL语句的优化,在业务场景允许的情况下应优先设置列为NOT NULL,并赋予默认值如空白字符串.-1等. 2 使用整型代替浮点数类型 DEMICAL有很高的精度,但是计算效率和占用空间上都差于FLOAT.DOUBLE,但是后者不适用于精度非常高的