题目描述 某地临时居民想获得长期居住权就必须申请拿到红牌.获得红牌的过程是相当复杂 ,一共包括NNN个步骤.每一步骤都由政府的某个工作人员负责检查你所提交的材料是否符合条件.为了加快进程,每一步政府都派了MMM个工作人员来检查材料.不幸的是,并不是每一个工作人员效率都很高.尽管如此,为了体现“公开政府”的政策,政府部门把每一个工作人员的处理一个申请所花天数都对外界公开. 为了防止所有申请人都到效率高的工作人员去申请.这M×NM \times NM×N个工作人员被分成MMM个小组.每一组在每一步都

P1130 红牌 题目描述 某地临时居民想获得长期居住权就必须申请拿到红牌.获得红牌的过程是相当复杂 ,一共包括N个步骤.每一步骤都由政府的某个工作人员负责检查你所提交的材料是否符合条件.为了加快进程,每一步政府都派了M个工作人员来检查材料.不幸的是,并不是每一个工作人员效率都很高.尽管如此,为了体现“公开政府”的政策,政府部门把每一个工作人员的处理一个申请所花天数都对外界公开. 为了防止所有申请人都到效率高的工作人员去申请.这M*N个工作人员被分成M个小组.每一组在每一步都有一个工作人员.申请

P1130 红牌 思路如下 这一题很像数字金字塔,我们可以正着求最小时间,当然也可以逆着求最小时间, 如果正着求:那么我们怎么求状态转移方程呢?,在这里我们假定状态转移方程为:dp[ i ][ j ] ,i 表示第i行,j表示第j列,dp[ i ][ j ] 则表示从开始点(第一个步)到(i , j)这个位置所需要的最小的时间.当j > 1 && i > 1 的时候,我们考虑(i, j)这个位置是有那个位置转换过来的显然是由(i , j - 1).(i - 1 , j)两个点走

题目描述 某地临时居民想获得长期居住权就必须申请拿到红牌.获得红牌的过程是相当复杂 ,一共包括N个步骤.每一步骤都由政府的某个工作人员负责检查你所提交的材料是否符合条件.为了加快进程,每一步政府都派了M个工作人员来检查材料.不幸的是,并不是每一个工作人员效率都很高.尽管如此,为了体现“公开政府”的政策,政府部门把每一个工作人员的处理一个申请所花天数都对外界公开. 为了防止所有申请人都到效率高的工作人员去申请.这M*N个工作人员被分成M个小组.每一组在每一步都有一个工作人员.申请人可以选择任意一个

题目描述 某地临时居民想获得长期居住权就必须申请拿到红牌.获得红牌的过程是相当复杂 ,一共包括NN个步骤.每一步骤都由政府的某个工作人员负责检查你所提交的材料是否符合条件.为了加快进程,每一步政府都派了MM个工作人员来检查材料.不幸的是,并不是每一个工作人员效率都很高.尽管如此,为了体现“公开政府”的政策,政府部门把每一个工作人员的处理一个申请所花天数都对外界公开. 为了防止所有申请人都到效率高的工作人员去申请.这M \times NM×N个工作人员被分成MM个小组.每一组在每一步都有一个工作人

题目描述 某地临时居民想获得长期居住权就必须申请拿到红牌.获得红牌的过程是相当复杂 ,一共包括N个步骤.每一步骤都由政府的某个工作人员负责检查你所提交的材料是否符合条件.为了加快进程,每一步政府都派了M个工作人员来检查材料.不幸的是,并不是每一个工作人员效率都很高.尽管如此,为了体现“公开政府”的政策,政府部门把每一个工作人员的处理一个申请所花天数都对外界公开. 为了防止所有申请人都到效率高的工作人员去申请.这M*N个工作人员被分成M个小组.每一组在每一步都有一个工作人员.申请人可以选择任意一个

一.需求:计算网页访问量前三名 import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} /** * 需求:计算网页访问量前三名 * 用户:喜欢视频 直播 * 帮助企业做经营和决策 * * 看数据 */ object UrlCount { def main(args: Array[String]): Unit = { //1.加载数据 val conf:SparkConf = new Spa

逆推dp经典题目:数字三角形的折叠版 为什么这么说? 因为我们会发现:除了每一次都特判一下是否转换行号以外,剩下的思想没什么不同. 没看题目的看这里 先定义: n,m是步骤数目,小组数目 work[i][j]表示第i个小组第j步需要的天数 f[i][j]表示当前第i个小组第j步的最优天数 首先我们先看到这个题说是要求最小天数 然后我们知道这个最小天数是由原先的两个最小天数分别加上当前小组工作天数,然后二者求最小值(因为前面的两个子状态--天数决定了后面的状态--当前最小天数) 这中间告诉我们当最

欧拉 本蒟蒻第一个自己想出来的DP题 请移步题目链接 调了半天.i从1到n,j从1到m. f[i][j]表示的是第i道工序在第j个小组办完所花的最短时间. 因为要用到上一个状态,而上一个状态要么是同一小组,要么是上一个小组 所以j的做法跟题目是反着的 so转移方程 f[i][j]=min(f[i-][j],f[i-][j==?n:j-]); f[i][j]+=mp[j][i]; 然后就找到完成所有工序耗时最短的组就行啦 #include<cstdio> #include<cstdlib&

序言 最近学习java,接触到了回调机制(CallBack).初识时感觉比较混乱,而且在网上搜索到的相关的讲解,要么一言带过,要么说的比较单纯的像是给CallBack做了一个定义.当然了,我在理解了回调之后,再去看网上的各种讲解,确实没什么问题.但是,对于初学的我来说,缺了一个循序渐进的过程.此处,将我对回调机制的个人理解,按照由浅到深的顺序描述一下,如有不妥之处,望不吝赐教! 开始之前,先想象一个场景:幼稚园的小朋友刚刚学习了10以内的加法. 第1章. 故事的缘起 幼师在黑板上写一个式子 “1

序言 最近学习java,接触到了回调机制(CallBack).初识时感觉比较混乱,而且在网上搜索到的相关的讲解,要么一言带过,要么说的比较单纯的像是给CallBack做了一个定义.当然了,我在理解了回调之后,再去看网上的各种讲解,确实没什么问题.但是,对于初学的我来说,缺了一个循序渐进的过程.此处,将我对回调机制的个人理解,按照由浅到深的顺序描述一下,如有不妥之处,望不吝赐教! 开始之前,先想象一个场景:幼稚园的小朋友刚刚学习了10以内的加法. 第1章. 故事的缘起 幼师在黑板上写一个式子 “1

Class A实现接口CallBack callback--背景1 class A中包含一个class B的引用b --背景2 class B有一个参数为callback的方法f(CallBack callback) --背景3 A的对象a调用B的方法 f(CallBack callback) --A类调用B类的某个方法 C 然后b就可以在f(CallBack callback)方法中调用A的方法 --B类调用A类的某个方法D 大家都喜欢用打电话的例子,好吧,为了跟上时代,我也用这个例子好了,我

看见一篇博客比较通俗的解释了回调机制,转载一下,感谢原文作者Bro__超,原文地址:http://www.cnblogs.com/heshuchao/p/5376298.html 序言 最近学习java,接触到了回调机制(CallBack).初识时感觉比较混乱,而且在网上搜索到的相关的讲解,要么一言带过,要么说的比较单纯的像是给CallBack做了一个定义.当然了,我在理解了回调之后,再去看网上的各种讲解,确实没什么问题.但是,对于初学的我来说,缺了一个循序渐进的过程.此处,将我对回调机制的个人

背景起因: 记起以前的另一次也是关于内存的调优分享下   有个系统平时运行非常稳定运行(没经历过大并发考验),然而在一次活动后,人数并发一上来后,系统开始卡. 我按经验开始调优,在每个关键步骤的加入如下代码耗时统计进行压测:   long startTime = System.currentTimeMillis();  callRpc();   //这里比如调用RPC伪代码,当然还在插入数据库,中间件地方都加入统计  long costTime = (System.currentTimeMill

摘要   接触ElasticSearch已经有一段了.在这期间,遇到很多问题,但在最后自己的不断探索下解决了这些问题.看到网上或多或少的都有一些介绍ElasticSearch相关知识的文档,但个人觉得都不是很全面.因此就有了写ElasticSearch开发教程的想法,将学习到的技术经验分享出来,帮助更多需要的朋友,也希望借此认识同行的朋友,共同交流,共同进步! 系列文章的总括 下面将对即将推出的ElasticSearch开发系列连载教程做简单的说明.教程主要是面向有一定Java编程基础的朋友,不

比尔盖茨公认的IT界领军人物,打造了辉煌一时的PC时代. 2008年,史蒂夫鲍尔默接替了盖茨的工作,成为微软公司的总裁. 2013年他与微软做了最后的道别. 2013年以后,我才真正看到了微软的变化.尤其是它的"云优先,移动优先"的战略,这才是符合新时代潮流的大势. 今天,既然我们重点是来讨论Java与.NET领域的,那关于微软的是是非非且放置脑后.我说.NET看起来更新很快,目前只是在弥补曾经犯下的错. 那.NET之前究竟错在哪里..NET既然是微软实现跨平台与Java竞争的利器,那

背景,服务器上的一个JAVA服务进程突然挂掉,查看产生了崩溃日志,如下: # Set larger code cache with -XX:ReservedCodeCacheSize= # This output file may be truncated or incomplete. # # Out of Memory Error (os_linux.cpp:2673), pid=28610, tid=139813184919296  日志分析原因很简单,服务器的内存不够用,导致进程崩溃 JA

运行个JAVA 用sleep去hold住 package org.hjb.test; public class TestOnly { public static void main(String[] args) { System.out.println("sleep .."); try { Thread.sleep(10000000); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } } }   java -Xmx10

有一种场景, 手机内存卡空间被用光了,但又不知道哪个文件占用了太大,一个个文件夹去找又太麻烦,所以我开发了个小程序把手机所有文件(包括路径下所有层次子文件夹下的文件)进行一个排序,这样你就可以找出哪个文件占用了内存太大了. 使用例子如下,用JAVA 运行Sort 1, 输入你要排序的文件路径 , 如 例子是对H:\下的文件和它所有子文件夹下的文件进行排序 2, 输入需要进行排序显示的最新大小,如 例子是对10M 大小 以上的文件进行排序 3,从大到小排序后按 文件路径\文件名-------大小

9. 线程安全/共享变量——同步 当多个线程用到同一个变量时,在修改值时存在同时修改的可能性,而此时该变量只能被赋值一次.这就会导致出现“线程安全”问题,这个被多个线程共用的变量称之为“共享变量”. 为了解决线程安全的问题,我们可以使用“同步”来控制线程访问.当一个线程在使用这个共享资源(不仅仅是变量,还可以是集合.对象等)的时候,其他线程就无法访问. package threadStudy; public class ThreadSynchronizedTest { public static