请你构建一个 同样长度 的数组 ans ，其中，对于每个 i（0 构建好的数组 ans 。...从 0 开始的排列 nums 是一个由 0 到 nums.length - 1（0 和 nums.length - 1 也包含在内）的不同整数组成的数组。...示例 1： 输入：nums = [0,2,1,5,3,4] 输出：[0,1,2,4,5,3] 解释：数组 ans 构建如下： ans = [nums[nums[0]], nums[nums[1]],..., nums[5], nums[3], nums[4]] = [0,1,2,4,5,3] 示例 2： 输入：nums = [5,0,1,2,3,4] 输出：[4,5,0,1,2,3] 解释：数组...ans 构建如下： ans = [nums[nums[0]], nums[nums[1]], nums[nums[2]], nums[nums[3]], nums[nums[4]], nums[nums
请你构建一个 同样长度 的数组 ans ，其中，对于每个 i（0 构建好的数组 ans 。...从 0 开始的排列 nums 是一个由 0 到 nums.length - 1（0 和 nums.length - 1 也包含在内）的不同整数组成的数组。...示例 1： 输入：nums = [0,2,1,5,3,4] 输出：[0,1,2,4,5,3] 解释：数组 ans 构建如下： ans = [nums[nums[0]], nums[nums[1]], nums...nums[5], nums[3], nums[4]] = [0,1,2,4,5,3] 示例 2： 输入：nums = [5,0,1,2,3,4] 输出：[4,5,0,1,2,3] 解释：数组...ans 构建如下： ans = [nums[nums[0]], nums[nums[1]], nums[nums[2]], nums[nums[3]], nums[nums[4]], nums[nums
构建乘积数组 题目描述 给定一个数组 A[0,1,…,n-1]，请构建一个数组 B[0,1,…,n-1]，其中 B 中的元素 B[i]=A[0]×A[1]×…×A[i-1]×A[i+1]×…×A[n-...示例: 输入: [1,2,3,4,5] 输出: [120,60,40,30,24] 提示： 所有元素乘积之和不会溢出 32 位整数 a.length <= 100000 思路分析 B[i]的意义是A数组不包括...对称遍历 从左往右遍历累乘，结果保存在数组 B 中，此时 B[i] 表示，A[i] 左边所有元素的乘积 然后从右往左遍历累乘，获取A[i] 右边所有元素的乘积 right，用 B[i]乘以right 两边遍历之后得到的
题目描述 给定一个数组A[0,1,...,n-1],请构建一个数组B[0,1,...,n-1],其中B中的元素B[i]=A[0]A[1]...A[i-1]A[i+1]...A[n-1]。
题目描述 给定一个数组A[0,1,…,n-1],请构建一个数组B[0,1,…,n-1],其中B中的元素B[i]=A[0]*A[1]*...*A[i-1]*A[i+1]*...*A[n-1]。
Python3 初学实践案例（13）构建不重复特殊数组 前言 今天遇到一个问题，很难用一句话描述。所以，我用一段文字来描述这个问题。...数组的每一段为两个随机数字，加上 - 构成。 这两个数字不能重复，比如： 9-9 这样的就不行。 数组内不能重复的出现如 ['1-2', '1-2'] 这样的重复字符串。...randomList (x): # 先用上面的方法得到一个符合要求的数组 # 但这个数组的第一个数字一定小于第二个数字 arr = genList(x) res = [...] # 循环一下得到的数组 for i in arr: # 在1和2之间得到一个随机数 # 如果得到的随机数等于1则直接加入到 res 数组...数组排序 sorted() 数字或者字符串都能排序 数组去重 list(set(arr)) 原理非常简单，set 里面是不能有重复内容的。所以先转成 set 再转成 list 即可实现去重。
思路： B数组中的每一个值将A数组分割成左右两个部分，如下图 1 A1 A2 A3 A4 A0 1 A2 A3 A4 A0 A1 1 A3 A4 A0 A1...A2 1 A4 A0 A1 A2 A3 1 B数组中的数都是A数组中乘过来的，我们给与B中每个数字一个初始值1，利用其将A分割成左右两个数组，我们可以两次遍历，一次遍历将B中每个数字做部分乘积算好
题目描述 给定一个数组A[0,1,...,n-1],请构建一个数组B[0,1,...,n-1],其中B中的元素B[i]=A[0]*A[1]*...*A[i-1]*A[i+1]*...
简介 在JAVA的生态系统中构建微服务的策略主要有：container-less, self-contained, 以及in-container....基于微服务的架构给架构师和开发者带来了新的挑战。随着语言和工具数量的增加，从而使开发者和架构师完全有能力企业应对这样的挑战。Java也不例外，本文探讨了在Java生态系统内构建微服务的不同方法。...Spring Boot Spring Boot和Spring Cloud Netflix的项目对使用Java来构建微服务提供了很好的支持。...这种方法的缺点是配置更加复杂，由于它在实际的服务中构建所需的容器功能，由此产生的 jar 文件也会稍大一些。...总结 在构建微服务时， Java 是一个非常好的选择。本文中介绍的任何一种方法都可以实现微服务。当然，最好的方法还是根据服务需求而定。
上一篇：基于无序链表的的查找 参照数据结构--符号表API实现。 有序数组实现有序的符号表，使用一对平行的数组，一个保存键，一个保存值。...键和值分别保存在两个数组的相同下标下，例如一个键值对，键保存在key[3]中，值就保存在val[3]中。这样，当我们查找时，找到键在key中的位置，就可以用下标去val[]数组中取到相应的值。...只要给定的键在数组中，rank()方法就能精确的告诉我们去哪里找到它。因为把数组实现为有序的，所以可以通过二分查找来高效实现rank()方法。...在N个键的有序数组中进行二分查找最多需要（lgN+1)次比较（无论是否成功）。 向大小为N的有序数组中插入新元素最坏情况需要访问~2N次数组，所以构造一个N元素符号表需要访问~N^2次数组。...可以看出，基于有序数组实现符号表，查询操作效率提高了，但插入效率比较差。要高效支持插入操作，似乎需要一种链式结构，能够同时满足条件的就是二叉查找树。 下一篇：基于二叉查找树的查找
基于Karma构建微服务 “微服务”和“微服务架构”在开发社者区中是一个热门话题，但实际中的微服务例子仍然很少。通过简要介绍一下我们在Karma上构建的后端API可会对现在的情况有所帮助。...我们为什么选择微服务 当开始构建Karma时，我们决定将项目分成两个部分：后端API和前端应用程序。后端负责处理来自商店的订单，账目，用户管理，设备管理等等，而前端为访问此API的用户提供接口。...我们一直在学习构建这些东西的最佳方式，微服务为我们提供了灵活性。 最终，一个微服务只承担一部分功能 —— 甚至会将一部分依赖包装在一起，避免和其他服务的依赖关系。...一到两个星期就能构建或重建微服务，而对系统其他部分的更改不需要重写。我们有两年前写过的一个叫做“Collector”的服务，除了偶尔的依赖关系更新之外，基本没有改变过。...所以我们开始将部分任务分解成基于事件的系统。
目录 0x01介绍 0x02 镜像基本操作 0x03 容器基本操作 0x04 容器的修改与保存 0x05 使用Dockerfile定制镜像 0x01介绍 Docker 是一个开源的应用容器引擎，基于 Go...可以看到查询后有5列内容，依次是： 名字、描述、获得的star数、是否官方提供、镜像是否是通过自动化构建生成的 如果要对搜索结果进行过滤的话，可以通过以下的命令来进行 是否是官方提供 docker search...是否是自动化构建 docker search --filter "is-automated=true" image_name ?...0x05 使用Dockerfile定制镜像 Dockerfile就是一个包含Linux命令的一个文件，docker会通过读取其中的命令来构建镜像。.../app/src ONBUILD RUN /usr/local/bin/python-build –dir/app/src PS：当所构建的镜像被用作其他镜像的基础镜像，该镜像中的触发器将会被触发 注意
SIEM可以说是企业的网络安全人员的“屠龙刀”、“倚天剑”，有了SIEM很多网络安全问题可以事半功倍，也是构建企业安全网络的奠基石，它可以作为所有数据收集和分析活动的集中点，将各种设备的日志归一化。...www.elastic.co/ ELK具有以下优势 Gartner PeerInsights评分：4.3星； 目标受众：各种规模的客户，尤其是具有DevOps功能的客户； 显著特点：开源和极其灵活的平台； 定价：开源且免费，基于具体规模和使用情况提供企业支持和商业订阅定价模式...Kibana 同时还包括诸如 Canvas 和 Elastic Maps 等高级应用程序；Canvas 允许用户基于自身数据创建定制的动态信息图表，而 Elastic Maps 则可用来对地理空间数据进行可视化...基于ELK数据流程图 ? 自建SIEM步骤 1. 采集日志 针对海量的日志，安全运维会有以下痛点 日志多且乱。各个网络设备都有日志，日志数据分散难以查找 日志难检索。...缺乏简单易用的工具，对日志进行分析展示 基于以上痛点，日志的归一化迫在眉睫。
本文不是 odb 的教程，只是介绍如何在 WSL2 下使用 cmake 搭建 odb 应用的编译环境。
基于Vite搭建Vue项目(Vite 需要 Node.js 版本 14.18+，16+) npm create vite@latest 指定项目名称和模板创建 查看 npm 安装版本 npm -v 根据安装的
概要 题目描述 给定一个数组A[0,1,…,n-1],请构建一个数组B[0,1,…,n-1],其中B中的元素B[i]=A[0]A[1]…A[i-1]*A[i+1]…*A[n-1]。不能使用除法。
题目： 给定一个数组A[0,1,...,n-1],请构建一个数组B[0,1,...,n-1],其中B中的元素B[i]=A[0]*A[1]*...*A[i-1]*A[i+1]*...*A[n-1]。...解法： 参考构建乘积数组，思路如下： 解释下代码，设有数组大小为5。
构建乘积数组 Desicription 给定一个数组A[0,1,…,n-1],请构建一个数组B[0,1,…,n-1],其中B中的元素B[i]=A[0]A[1]…A[i-1]*A[i+1]…*A[n-1]
随着应用的不断迭代，webpack应用最常见的两个问题就是： 构建速度慢 构建体积大 有一个很简单的划分方式，就是以构建（build）为分界线，分成前向治理和后向治理： 前向治理：提升构建速度 后向治理...：保证构建结果质量 我们的治理方向，就是围绕前向治理和后向治理。...前向治理的核心概念，就是一个字 快 ，目的就是提升构建速度，市面上大部分webpack优化文章都是这一类提升构建速度的文章，所以这里就简单介绍一些不错的实践 2.1 利用SMP采集webpack数据指标...数据先行，通过speed-measure-webpack-plugin[1]采集性能指标，可以得到webpack在整个编译过程中在loader、plugin上花费的时间，基于该数据可以专项的进行优化和治理...后向治理主要保证构建结果的质量 3.1可视化分析构建结果 ?
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