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leetcode-13-Roman to Integer

要完成的函数: int romanToInt(string s) 说明: 1、这道题给定一个字符串s,要求将字符串中的罗马数字转化为阿拉伯数字(十进制)显示出来,I/V/X/L/C/D/M分别表示1.../5/10/50/100/500/1000,除此之外,还定义了两条规则,如下: 大数字在左,小数字在右,比如VI表示6。...如果小数字在左,大数字在右,那么它们的组合结果是大数字减去小数字,如IV,表示5-1=4,IX=10-1=9,CM=1000-100=900。...2、明白了题意,我们可以逐个处理字符,如果该字符比下一个字符大或者相等,那么总数加上当前字符。 如果该字符比下一个字符小,那么总数减去当前字符。...={100,500,0,0,0,0,1,0,0,50,1000,0,0,0,0,0,0,0,0,5,0,10};//每个罗马字符减去67,作为index,得到的值就是相应的阿拉伯数字。

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2017 Multi-University Training Contest - Team 1 1003&&HDU 6035 Colorful Tree【树形dp】

首先这题肯定是算贡献,也就是计算出每种颜色参与了多少条路径,但这样正面考虑并不容易,不妨从反面考虑,计算每种颜色没有参与多少路径,然后拿 (路径总数 * 颜色总数) - 没参与的贡献,就是答案了。...这里利用了树形dp,对于结点u,若u的颜色为x,那么dfs(u)的过程中,我们就想知道对于u的每个儿子v构成的子树中最高的一批颜色也为x的结点是哪些,要是知道这些结点子树的大小,只要拿子树v的大小减去这些节点子树的大小...,就可以得到包括v在内的没有颜色x的连通块大小。...5,减去2,减去1,就得到了结点2不包含黑色结点的连通块大小是5-2-1=2,也就是图中的2和5组成的连通块。...[color[u]]; // 保存递归之前的sum值 18 sz[u] += dfs(v, u); 19 LL add = sum[color[u]

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    万字肝货 | 讲述Python在 高中信息技术 中的6大应用问题!

    因为在计算机编程语言中,数字0总是被看作是最起始的值,Python的列表、字符串和元组等的元素均是从0开始进行索引的。...1.常规的循环求和法 首先通过“sum = 0”语句建立并为变量sum赋值为0,准备存放最终的米粒数目;接着使用for循环:“for i in range(64):”,其中的range()函数负责提供从...Python的列表推导式可分解为“表达式+循环”两部分,比如通过“sum = sum([2**i for i in range(64)])”这一个语句即可完成所有64格子中米粒的数量求和,其中的“2**...之前使用常规循环求和法得到的结果是一个20位长的天文数字,单位是“粒”,不够直观。...函数中使用变量i来接收初始值,然后通过while循环(当i时)中的“yield i”来向外返回i的值,当然还要有变量i的步长自增语句:“i += step”。

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    leetcode 416. 分割等和子集---直接解法

    ---- 分割等和子集 引言 直接求解 图解 常规解法 「滚动数组」解法 「一维空间优化」解法 ---- 引言 基本的「将原问题抽象为 01 背包问题」的分析在 上一讲 讲过啦 ~ 本节要解决的问题是...因此我们可以对 01 背包的状态定义进行修改,使其直接与我们答案相关联: dp[i][j]代表考虑前 i 个数值,其选择数字总和是否恰好为 j。 此时 dp 数组中存储的是「布尔类型」的动规值。...换句话说,我们还需要一个有效值 true 来帮助整个过程能递推下去。 通常我们使用「首行」来初始化「有效值」。...对于本题,显然我们可以通过「先处理第一个物品」来得到「有效值」,即令 dp[0][nums[0]]=true。...我们快速过一下 ~ ---- 图解 大白话时间: 求解当前物品当前容量的状态下的结果其实就是把当前容量减去物品大小,剩余的空间为p,然后问题就转变为了在考虑前一个物品,对应容量为p的情况下能否满足条件

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    (译) 理解 Prometheus 的范围向量 (Range Vector)

    在下面的响应中,我们可以看到在时间戳 1608481001 处记录的单个值。...如果没有称为 “range” 的指定持续时间,则这些值不能存在,该持续时间用于构建每个时间戳的值列表。 在下面的示例中,请注意带有时间戳的值列表,从 1608481001 到过去最多 30s。...,这样做会得到我们不感兴趣的请求的总数,我们关注的是它在过去的有限时间内收到的请求的数量(上面表示的是过去所有时间的请求总量),例如,最近十五分钟。...当我们只有一个不断增长的 counter 时,我们如何得到这个数字? 更好的方法是用 counter 的当前值减去 15 分钟前看到的 counter 值。...然后,我们使用像increase 这样的函数,它有效地[3]从 range 开始处的数据点减去 range 结束处的数据点。

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    MySQL内置数据库performance_schema详解(六):监视内存使用的表介绍

    performanceschema存储引擎使用server源代码中的“检测点”来实现事件数据的收集。 收集的事件数据存储在performanceschema数据库的表中,支持select进行查询。...CURRENT_NUMBER_OF_BYTES_USED:当前使用的字节数(分配总数减去释放总数)。HIGH_NUMBER_OF_BYTES_USED:使用的最高字节数。...CURRENT_NUMBER_OF_BYTES_USED:当前使用的字节数(分配总数减去释放总数)。HIGH_NUMBER_OF_BYTES_USED:使用的最高字节数。...CURRENT_NUMBER_OF_BYTES_USED:当前使用的字节数(分配总数减去释放总数)。HIGH_NUMBER_OF_BYTES_USED:使用的最高字节数。...CURRENT_NUMBER_OF_BYTES_USED:当前使用的字节数(分配总数减去释放总数)。HIGH_NUMBER_OF_BYTES_USED:使用的最高字节数。

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    LeetCode刷题记录(easy难度21-40题)

    所以我们可以找出数组中的中值,把他作为根,把小于中值的作为左子树,大于中值的作为右子树,在利用递归的思想,从左子树中找到左子树的根,在右子树中找到右子树的根,就可以得到我们所需要的平衡二叉树。...set()去重把每个元素都得到一个 # 求出所有单个元素的和,求出两倍的值 # 再减去未去重时所有元素的和 return 2 * sum(set(nums...在这里我们使用字典将遍历过的值和下标记录下来,循环列表中每一个值,在每一次循环中判断目标值减去遍历的值等于的结果是否在存有已经遍历过的元素字典中,如果存在那就返回这两个下标,由于下标不是从0开始,所以我们需要将下标...在这里我们使用字典将遍历过的值和下标记录下来,循环列表中每一个值,在每一次循环中判断目标值减去遍历的值等于的结果是否在存有已经遍历过的元素字典中,如果存在那就返回这两个下标,由于下标不是从0开始,所以我们需要将下标...在excel中,列名首先是从A到Z,26列,当大于26之后,开始使用字母A加上A到Z中的字母,当大于两倍26,也就是52时,开始使用字母B作为第一个字母,然后一次类推。

    1.4K10

    分配问题与匈牙利算法

    定理 如果从成本矩阵的任一行或列的所有项中添加或减去数字,那么,所得矩阵的最优分配也是原始矩阵的最优分配。 匈牙利算法 下面的算法将上述定理应用到一个给定的n×n成本矩阵上求出最优分配。...每行的所有数字减去该行的最小项 每列的所有数字减去该列的最小项 使用横线或者竖线穿过矩阵中的所有0,并记录达成此目的所需的最少线路总数 如果线路总数等于矩阵的行数或者列数n,那么一种最优的分配是可能的,...如果总数小于n,执行下一步 找到线路未覆盖的地方的最小项,存在未覆盖的项的行减去该项,然后将该项添加到覆盖的列中 例2 题目同例1 解题方法: 第一步:第一行减去250,第二行减去350...第四步:因为线路总数小于4,故执行第五步 第五步:注意到5是未覆盖区域的最小值,存在未覆盖区域的行每行减去5 ? 然后被覆盖的列每列加5 ?...备注 最大分配问题只需将第一步的每行减去该行最小值改为该行的最大值减去此行每一项,其他步骤相同。

    2.5K20

    钞票找零-贪心,动态规划算法

    解析一: 这里面,最简单的一种方法,也就是89/1=89 了,我们只需要89张1元面值的即可, <?...这时候我们就需要用到贪心算法 贪心算法是指,在每一次情况下,都选择当前最优的解进行处理, 在这个场景里面,最优的解就应该是从大到小进行找零了,89块钱,先找最大面值的50块钱,然后找10块钱的,以此类推...动态规划 在上面的从大到小进行做除数运算,获得一个找零解之后,我们现在研究另一个问题: 当钞票金额只有3,5,需要找零11元时,你会发现上面的算法根本算不出结果,因为它不管从大到小进行除数找零,还是从小到大进行除数找零都不能找到结果...(11-3*3=2,11-2*5=1),但其实11元是有解的(2*3+5) 这时候,我们需要在贪心算法的基础上,进行相应的规划(当每次找一个最优解时,尝试通过该解之后继续寻找,但是找零方法只记录到缓存中...当面额只有1,30,50,找零90的情况下,根据贪心+规划算法,我们能得到50*1+30*1+1*10的情况,这需要用到12张钞票,但是实际情况我们只需要找30*3,3张钞票即可解决该问题.这代表着我们需要完全遍历所有能找零的方法

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    18 个一线工作中常用 Shell 脚本(纯干货)

    达到检测一致性的目的 dir=/data/web b_ip=192.168.88.10 #将指定目录下的文件全部遍历出来并作为md5sum命令的参数,进而得到所有文件的md5值,并写入到指定文件中...,并计算整个文档的数字总数 #!.../bin/bash ######################################################### #计算文档每行出现的数字个数,并计算整个文档的数字总数...'{print $1}'` sum=0 #文档中每一行可能存在空格,因此不能直接用文档内容进行遍历 for i in `seq 1 $n`do #输出的行用变量表示时,需要用双引号...# RANDOM 为系统自带的系统变量,值为 0‐32767的随机数 # 使用取余算法将随机数变为 1‐100 的随机数num=$[RANDOM%100+1]echo "$num" # 使用

    21110

    提效篇-18个一线工作中常用的Shell脚本(纯干货)

    达到检测一致性的目的 dir=/data/web b_ip=192.168.88.10 #将指定目录下的文件全部遍历出来并作为md5sum命令的参数,进而得到所有文件的md5值,并写入到指定文件中 find...,并计算整个文档的数字总数 #!.../bin/bash ######################################################### #计算文档每行出现的数字个数,并计算整个文档的数字总数 #####...}'` sum=0 #文档中每一行可能存在空格,因此不能直接用文档内容进行遍历 for i in `seq 1 $n`do #输出的行用变量表示时,需要用双引号 line=`sed -n "$i"p a.txt...# RANDOM 为系统自带的系统变量,值为 0‐32767的随机数 # 使用取余算法将随机数变为 1‐100 的随机数num=$[RANDOM%100+1]echo "$num" # 使用 read

    1.5K20

    大幅提效 | 18个一线工作中常用 Shell 脚本(纯干货)

    达到检测一致性的目的 dir=/data/web b_ip=192.168.88.10 #将指定目录下的文件全部遍历出来并作为md5sum命令的参数,进而得到所有文件的md5值,并写入到指定文件中...,并计算整个文档的数字总数 #!.../bin/bash ######################################################### #计算文档每行出现的数字个数,并计算整个文档的数字总数...'{print $1}'` sum=0 #文档中每一行可能存在空格,因此不能直接用文档内容进行遍历 for i in `seq 1 $n`do #输出的行用变量表示时,需要用双引号...# RANDOM 为系统自带的系统变量,值为 0‐32767的随机数 # 使用取余算法将随机数变为 1‐100 的随机数num=$[RANDOM%100+1]echo "$num" # 使用

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    LeetCode周赛280场,不讲武德,大家都用动态规划,你用蒙特卡洛瞎蒙?

    解法 模拟题,在极端情况下,如num1为1,num2为1e5时,需要1e5次操作才能得到0,不过即使如此也依然在可接受的范围内。 所以直接模拟即可。...请你从每个袋子中 拿出 一些豆子(也可以 不拿出),使得剩下的 非空 袋子中(即 至少 还有 一颗 魔法豆的袋子)魔法豆的数目 相等 。一旦魔法豆从袋子中取出,你不能将它放到任何其他的袋子中。...这样当我们枚举x的时候,可以保证x的左侧就是所有小于x的值,x的右侧是大于等于x的值。 对于小于x的部分,因为要将它们全部置为0,所以我们直接求和即可。麻烦的是右侧的部分,我们需要将它们置为x。...也就是说我们用sum[i]维护nums[0]到nums[i]的和,当我们要求 时就可以通过sum[j] - sum[i-1]来快速得到。...当我们从0开始遍历状态时,状态中的1的数量恰好也是从0开始递增的,所以就完美囊括了元素的枚举,这样就可以去掉一重循环。

    65730

    超实用!18 个开箱即用的 Shell 脚本,拿好了~

    达到检测一致性的目的dir=/data/webb_ip=192.168.88.10#将指定目录下的文件全部遍历出来并作为md5sum命令的参数,进而得到所有文件的md5值,并写入到指定文件中find $...,并计算整个文档的数字总数 #!.../bin/bash##########################################################计算文档每行出现的数字个数,并计算整个文档的数字总数########...# RANDOM 为系统自带的系统变量,值为 ‐32767的随机数# 使用取余算法将随机数变为 1‐100 的随机数num=$[RANDOM%100+1]echo "$num" # 使用 read 提示用户猜数字...,如果想直接更改文件,可将输出结果写入临时文件中,再替换2.txt或者使用-i选项 10、统计当前目录中以.html结尾的文件总大 方法1:# find .

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    罗马数字转整数 详细解读

    通常情况下,罗马数字中小的数字在大的数字的右边。但也存在特例,例如 4 不写做 IIII,而是 IV。数字 1 在数字 5 的左边,所表示的数等于大数 5 减小数 1 得到的数值 4 。...一言蔽之,把一个小值放在大值的左边,就是做减法,否则为加法。 在代码实现上,可以往后看多一位,对比当前位与后一位的大小关系,从而确定当前位是加还是减法。当没有下一位时,做加法即可。...也可保留当前位的值,当遍历到下一位的时,对比保留值与遍历位的大小关系,再确定保留值为加还是减。最后一位做加法即可。 这段代码实现了将罗马数字转换为整数的功能。...如果 preNum 小于 num,则表示当前字符代表的整数值应该减去 preNum;否则,将 preNum 加到 sum 中。 更新 preNum 为当前字符对应的整数值。...这个算法利用了罗马数字的规则,例如,当小值字符在大值字符的左边时,应该做减法操作;当小值字符在大值字符的右边时,应该做加法操作。

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    蓝桥杯专项---一维前缀差分巩固题目

    1.一维前缀和–区间的次方求和问题 下面的这个是分为了两个情况,这个0,1指的是我们的这个循环的初始值是从哪一个数字开始的: 1.1下面的这个是从0开始的: 刚开始就是读取这两个整数,第一个整数就是我们的这个数组的个数...1)差分数组:就是按照后面的一个减去前面的一个进行计算的,保存到新的数组里面去; 2)求解正数的和:就是我们需要使用这个if进行判断这个是不是正数,如果是的,就进行求和; 3)最后的这个结果是全部变为...,我们的的操作是基于这个数字数组进行操作的,这个是第一点; d[i]=num[i]-num[i-1];这个是在进行这个差分数组的计算过程; d[i]+=d[i-1];这个相当于是进行还原,因为我们最开始是基于这个差分数组操作的...,但是我们的差分数组是减去前面的一项得到的,因此这个操作之后我们想要得到这个真实的数据,需要加上前面的一项进行还原(慢慢体会吧,确实挺难理解的,对于初学者而言,起码自己是这个样子的) public class...:下面的这个以1234为例子说明,方便理解 //列表 ans 存储了整数 1234 的各个数位数字 [1, 2, 3, 4], // 变量 anss 的值为 10,即整数

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    php关于数组n个随机数分成x组,使每组值相近的算法

    主要原理是,将数组从大到小排序,数组1先取数取第一个,数组2第2取第2个,以此类推 取完第一次数组之后,判断下数组1,数组2,进行一次排序,将数据最大的排前面(理论上来说,数组1数据最大,因为从大到小排序...) 当数组1是最大时,让数组1取倒数第一个值(最小值),数组2取倒数第2个值,以此类推 这时候,数组1取得是最小,数组2取的是第二小,会让总数开始慢慢的接近,以此类推 下面是一个n个数字分2组的实例代码...php function group_arr($arr_count, $max_num) {     $arr = array();     for ($i = 0; $i < $arr_count;...:' . json_encode($arr2);     echo 'arr2:' . array_sum($arr2);     echo 'arr总数:' .( array_sum(...$arr1)+array_sum($arr2)); } group_arr(10, 100); 注意,这个算法思路取到的不一定是最接近的值,只能说是相对接近并且数字越多精度越高,以下是10个100随机数分

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    理解高斯混合模型中期望最大化的M-Step

    但是不要浪费时间,我们在这里只要考虑现在要使用的符号即可 ? 除此以外,我们也有一些英文字母在EM中代表GMM的意思。通常,英文字母围绕着希腊字母,就像小领航鱼围着大鲨鱼游动。...在GMM中,对于我们评估的每个样本,我们可能会返回代表“每个高斯j的响应度”,每个“软分类”或每个“概率”的值。 这些阶段通常都是关于同一件事的,但响应度与概率之间存在关键区别。...,我们将“大写伽玛”除以特征总数。从更早的时候开始,我们就知道每个聚类j的大写伽玛只是将给定聚类的每个样本的分配值相加的结果(该数字之和不等于1)。如下图所示 ?...对于EM期间高斯的权重参数,请考虑一些简单的事情,例如添加数字列表,然后将其除以样本总数。 对于mew (?)...我们如何得到每个样本的概率数组这是EM中的E-Step,也就是期望。 在E-Step中,我们尝试用贝叶斯规则猜出每个点的分配-这会产生一组值,这些值指示每个点对高斯的响应度或概率。

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