private void button1_Click(object sender, EventArgs e) { int nCnt = 0; List nNumList = new List(); for (int i = 0; i < cblNumList.Items.Count; i++) { if (cblNumList.GetItemChecked(i)) { nNumList.Add(Convert.ToInt32(cblNumList.Items[i].ToString())); }

1.解一元二次方程 注:求根公式为(-b+根号德尔塔)/2a,(-b-根号德尔塔)/2a Scanner sc=new Scanner(System.in); System.out.println("输入a:"); double a=sc.nextFloat(); System.out.println("输入b:"); double b=sc.nextFloat(); System.out.println("输入c:"); double c=sc

这个题目一开始感觉还是有点难的,这个模数这么大,根本就不知道怎么写,然后去搜了题解,知道了怎么去求当x很大的时候x的平方对一个数取模怎么样不会爆掉. 然后还顺便发现了一个规律就是当一个数更新一定次数之后就不会变化了. 然后这个题目就很好写了,就是一个区间求和和一个区间修改.现在还不确定如果不加一个找到的规律是不是会超时. 现在写完了,写的过程你会发现,这个每次必须更新到叶节点才可以,不然这个是有问题的,因为我们要求和, 所以如果不更新到叶节点,那就无法求和,然后我们再计算一下复杂度,如果直接是m

这类题目,首先需要确定可用内存的大小,然后确定数据的大小,由这两个参数就可以确定hash函数应该怎么设置才能保证每个文件的大小都不超过内存的大小,从而可以保证每个小的文件都能被一次性加载到内存中. 1. 如何从大量的url中找到相同的url? 题目描述:给定a.b两个文件,各存放50亿个url,每个url各占64B,内存限制是4GB,请找出a.b两个文件共同的url. 分析:50亿个url,50亿*64 = 5GB*64=320GB,内存大小4GB,因此不可能一次性把所有的url都加载到内存中处

package com.llh.demo; import java.util.Scanner; /** * * @author llh * */ public class Demo16 { /* * 插入数组中一个数,仍能排序 */ public static void main(String[] args) { int []arr={100,70,50,30,10,0}; int []bb=new int[arr.length+1]; System.out.print("请输入你要插入的数字:

一.鼠标点击获取搜索条件中的被选中的值 创建方法  getAttrValue() 方法,每次的 .click 都要调用  function  getAttrValue(){} 例如,把选中的值给到属性 data-value .只需要每次点击,获取 li.active 的子集  a 的 .attr("data-value")即可 eg: var pubTime = $(getArr[0]).find("li.active").children().attr("

算法题:K 个最近的点 给定一些 points 和一个 origin,从 points 中找到 k 个离 origin 最近的点.按照距离由小到大返回.如果两个点有相同距离,则按照x值来排序:若x值也相同,就再按照y值排序. 格式: 第一行输入一个 points 数组代表要查找的点集,第二行一行输入一个点 origin 的坐标,接下来一行输入一个 k 值的大小,最后输出离 origin 最近的 k 个点的坐标数组 样例输入 points = [ [4,6] , [4,7] , [4,4] , [

(转载请注明出处:http://blog.csdn.net/buptgshengod) 题目介绍            在n个数中取第k大的数(基础篇),之所以叫基础篇是因为还有很多更高级的算法,这些以后再讨论.本文用两种最基本的方法来解决这个问题.使用java语言描述.例子是十个数中取第三大的. 算法一              用冒泡法将n个数从大到小排序,再取第k大. public class test { public static void main(String []args) {

需求: 一个使用mybatis分页插件的分页列表, 现在要求新增一条数据或者修改一条数据后,显示在最前端 思路: 使用sql , 先将查询出来的数据排序, 然后使用rownum > page*size 和rownum <= (page+1)*size 条件取固定条数的数据 问题 : 执行sql时遇到一个问题, 因为使用order by tn.create_time desc 进行降序排列,是在where条件查询后, 所以rownum序号已经生成, 在排序rownum的值不会变, 改变的是数据顺

给你一个uint32 a,让你找到另一个uint32 b,使b > a,且b的二进制中1的个数等于a二进制中1的个数.且使b最小.(数据保证可出) 1 因为1的个数不变,所以必然大于n+lowbit(n);(lowbit(int n){return n&-n;}//取n的最小一个100000串,也就是取最后一位二进制1),先得到ripple=n+lowbit(n); 2 这个时候改变的1个数,取one=ripple^n;one里面有改变的1个数n1,再加上新增位一共n1+1个1,那么把one

常见排序算法题(java版) //插入排序:   package org.rut.util.algorithm.support;   import org.rut.util.algorithm.SortUtil; /**  * @author treeroot  * @since 2006-2-2  * @version 1.0  */ public class InsertSort implements SortUtil.Sort{       /** (non-Javadoc)      *

目录(?)[-] 概述 插入排序直接插入排序Straight Insertion Sort 插入排序希尔排序Shells Sort 选择排序简单选择排序Simple Selection Sort 选择排序堆排序Heap Sort 交换排序冒泡排序Bubble Sort 交换排序快速排序Quick Sort 归并排序Merge Sort 桶排序基数排序Radix Sort 总结   概述 排序有内部排序和外部排序,内部排序是数据记录在内存中进行排序,而外部排序是因排序的数据很大,一次不能容纳全部的

问题描述: 输入n个整数,找出其中最小的k个数 思路1: 先排序,再取前k个 时间复杂度O(nlogn) 下面给出快排序的代码(基于下面Partition函数的方法) public void QuickSort(int[] arr, int start, int end){ if(start == end){ return; } int index = Partition(arr, start, end); if(index > start){ QuickSort(arr, start, ind

1.插入排序—直接插入排序(Straight Insertion Sort) 基本思想: 将一个记录插入到已排序好的有序表中,从而得到一个新,记录数增1的有序表.即:先将序列的第1个记录看成是一个有序的子序列,然后从第2个记录逐个进行插入,直至整个序列有序为止. 要点:设立哨兵,作为临时存储和判断数组边界之用. 直接插入排序示例: 如果碰见一个和插入元素相等的,那么插入元素把想插入的元素放在相等元素的后面.所以,相等元素的前后顺序没有改变,从原无序序列出去的顺序就是排好序后的顺序,所以插入排序是

简介 一时好奇心起,想一窥.Net Framework 4.0内部究竟是使用何种算法排序.以前听人说Framework内部是使用的快速排序,但究竟耳听为虚,眼见为实.主要通过JetBrains dotPeek 1.2作为工具反编译Framework的代码进行查看,也参考了其他很多资料.本人才疏学浅,其中难免存在错误,希望大家不吝指教. 数组 众所周知,数组实质上是Array类的实例.呃,要是被代表了,可以通过如下方式验证: 数组排序方法 初一看,数组的排序方法似乎很多,如下图: 但是只要我们再认

原文发表在我的博客主页,转载请注明出处 前言 不论是小算法或者大系统,堆一直是某种场景下程序员比较亲睐的数据结构,而在python中,由于数据结构的极其灵活性,list,tuple, dict在很多情况下可以模拟其他数据结构,Queue库提供了栈和队列,甚至优先队列(和最小堆类似),heapq提供了最小堆,树,链表的指针在python中可以当作最普通的变量,所以python大法好...使用python确实可以把程序员从复杂的数据结构中解放开来,重点关注算法.好了言归正传. 题目 前几天看到了一个

概述 排序有内部排序和外部排序,内部排序是数据记录在内存中进行排序,而外部排序是因排序的数据很大,一次不能容纳全部的排序记录,在排序过程中需要访问外存. 我们这里说说八大排序就是内部排序. 当n较大,则应采用时间复杂度为O(nlog2n)的排序方法:快速排序.堆排序或归并排序序. 快速排序:是目前基于比较的内部排序中被认为是最好的方法,当待排序的关键字是随机分布时,快速排序的平均时间最短: 1.插入排序—直接插入排序(Straight Insertion Sort) 基本思想: 将一个记录插入到

希尔排序是1959 年由D.L.Shell 提出来的,相对直接排序有较大的改进.希尔排序又叫缩小增量排序 基本思想: 先将整个待排序的记录序列分割成为若干子序列分别进行直接插入排序,待整个序列中的记录“基本有序”时,再对全体记录进行依次直接插入排序. 操作方法: 选择一个增量序列t1,t2,…,tk,其中ti>tj,其中i<j,tk=1: 按增量序列个数k,对序列进行k 趟排序: 每趟排序,根据对应的增量ti,将待排序列分割成若干长度为m 的子序列,分别对各子表进行直接插入排序.仅增量因子为1

用HTML5实现的各种排序算法的动画比较 http://www.webhek.com/misc/comparison-sort/ 几种排序算法效率的比较 来源:http://blog.chinaunix.net/uid-20773165-id-1847742.html 1.稳定性比较 插入排序.冒泡排序.二叉树排序.二路归并排序及其他线形排序是稳定的 选择排序.希尔排序.快速排序.堆排序是不稳定的 2.时间复杂性比较 插入排序.冒泡排序.选择排序的时间复杂性为O(n2) 其它非线形排序的时间复杂

目的:重温经典排序思想,并用C语言指针实现排序算法================================================*/ /*=============================================================================相关知识介绍(所有定义只为帮助读者理解相关概念,并非严格定义):1.稳定排序和非稳定排序  简单地说就是所有相等的数经过某种排序方法后,仍能保持它们在排序之前的相对次序,我们就说这种排序方法

概述 排序有内部排序和外部排序,内部排序是数据记录在内存中进行排序,而外部排序是因排序的数据很大,一次不能容纳全部的排序记录,在排序过程中需要访问外存. 我们这里说说八大排序就是内部排序. 当n较大,则应采用时间复杂度为O(nlog2n)的排序方法:快速排序.堆排序或归并排序序. 快速排序:是目前基于比较的内部排序中被认为是最好的方法,当待排序的关键字是随机分布时,快速排序的平均时间最短: 1.插入排序-直接插入排序(Straight Insertion Sort) 基本思想: 将一个记录插入到