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文章/答案/技术大牛
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去解决更多的问题，而不是如何最好地解决一个问题

人生不是走斜坡，你持续走就可以走到巅峰；人生像走阶梯，每一阶有每一阶的难点，学物理有物理的难点，学漫画有漫画的难点，你没有克服难点，再怎么努力都是原地跳。所以当你克服难点，你跳上去就不会下来了。...成功的人生是台阶式向上，而不是一条水平线。努力只是说明你拼命在走，跟你能不能向上走，关系不大。那些努力却没有结果的人，根本原因就在于，他一直走在平面上，没有走到更高的台阶。...我的回答就是，你觉得哪一个框架比较容易，就用那个。因为它们都是解决同样的问题，你只要知道怎么解决就可以了，没必要深究哪一个解决得更好。...对你更重要的是，要去解决更多的问题，而不是如何最好地解决一个问题。 只有通过解决更多的问题，人生才能摆脱水平运动，进入上升运动。...当然，这里还有一个天赋和兴趣的问题，如果找到属于你的领域，不用特别努力就能上台阶；如果找不对领域，再努力也只能做水平运动。 -- 转自：阮一峰

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请你讲讲数组(Array)和列表(ArrayList)的区别？什么时候应该使用Array而不是ArrayList？

剑指-->Offer 01 Array和ArrayList的不同点： ①Array可以包含基本类型和对象类型，ArrayList只能包含对象类型。...②Array大小是固定的，ArrayList的大小是动态变化的。 ③ArrayList提供了更多的方法和特性，比如：addAll()，removeAll()，iterator()等等。...但是，当处理固定大小的基本数据类型的时候，这种方式相对比较慢。...02 写在后面 本文章将以“指导面试，智取Offer”为宗旨，为广大Java开发求职者扫清面试道路上的障碍，成为面试官眼中的精英，朋友圈里的大神。...在面试场上“胸有成竹”，坦然面对每个面试官的“拷问”，做到进可攻“项目经理、项目总监”等高级职务，视之为翘首可及；退可守“Java工程师、Java测试工程师”等职务，视之为探囊取物。

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    Docker - 解决 gitlab 容器上的项目进行 clone 时，IP 地址显示一串数字而不是正常 IP 地址的问题

    问题背景 通过 gitlab 容器创建了一个项目，想 clone 到本地，结果发现项目的 IP 地址是一串数字 ? 问题排查 明明创建项目的时候，IP 地址还是正常的鸭！ ?...解决方案 先说下我创建 gitlab 容器的语句 是进行了目录映射的 docker run -d -p 443:443 -p 9001:80 -p 8022:22 \ --name gitlab \ -...将这个 external_url 改成主机的 IP，不需要加端口哦 保存！ 重启 gitlab 容器 docker restart gitlab 修改成功 ?...注意事项一 如果重启 gitlab 容器，访问网页的时候报 502，可以参考这篇文章解决 https://www.cnblogs.com/poloyy/p/13883500.html 注意事项二 如果没有映射目录

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    JavaScript 背包问题详解

    当${j=10}$时,刚好三个物品都能装下，它们的总值为14，即${f(2,10)=14}$ 第三行的结果如下： w v i 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 2 6 0 0 0 6 6 6...而看一下i-1的边界问题，有的书与博客为了解决它，会添加第0行，全部都是0，然后i再往下挪。其实我们也可以添加一个${-1}$行。...([2,2,6,5,4],[6,3,5,4,6],10) console.log(b) 1.4 递归法解01背包 由于这不是动态规则的解法，大家多观察方程就理解了： function knapsack(...2.2 问题分析： 最简单思路就是把完全背包拆分成01背包，就是把01背包中状态转移方程进行扩展，也就是说01背包只考虑放与不放进去两种情况，而完全背包要考虑 放0、放1、放2...的情况， 这个k当然不是无限的...总而言之，如果放当前物品i的话，它的状态就是它自己"i"，而不是上一个"i-1"。

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    文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （216）-- 算法导论16.2 3题

    假设存在一个更优的解，其中某个轻且价值高的商品没有被放入背包中，而一个更重且价值低的商品被放入了背包中。由于我们的算法是优先考虑轻且价值高的商品，所以这种情况在我们的算法中是不可能发生的。...Knapsack 函数接收背包的容量和商品列表，并返回可以放入背包中的商品的最大总价值。main 函数提供了一个示例用法，展示了如何调用 Knapsack 函数。...(items, capacity) fmt.Println("最优解为：", maxValue) } 以上代码演示了如何使用贪心算法求解给定商品列表和背包容量的变形背包问题的最优解。...每个物品都有其重量和价值，且每个物品可以选择放入或不放入背包中，这就是所谓的0-1选择。 现在，我们考虑一个变形的0-1背包问题，其中商品的重量是递增的，而价值是递减的。...初始化一个变量totalValue为0，用于存储背包中商品的总价值。 3. 遍历排序后的商品列表，对于每个商品： a.

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    文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （215）-- 算法导论16.2 2题

    360智脑： 动态规划算法求解0-1背包问题的基本思路是：创建一个二维数组，其中行表示商品，列表示背包所能承受的最大重量。然后，从左上角开始，逐步填充数组，直到到达右下角。...下面是使用Go语言实现的0-1背包问题的动态规划算法： package main import ( "fmt" ) // 动态规划解0-1背包问题 func knapsack(values []...这里的关键是要理解状态转移的过程，我们不是简单地遍历所有可能的重量组合，而是根据背包的剩余容量来更新 dp 数组。...以下是一个使用 Go 语言实现的 0-1 背包问题的动态规划解决方案： package main import "fmt" // 0-1 Knapsack Problem solution with...列表存储每个商品的重量，values 列表存储每个商品的价值，W 是背包的最大重量。

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    算法之递归案例

    于是现在28就转换成：b*b 也就是说我们将乘方的运算转换为乘法的运算。求xy的值，当y是偶数的时候，最后能转换成两个数相乘，当时当y是奇数的时候，最后我们必须要在返回值后面额外的乘以一个x。...k = new Knapsack(array); k.knapsack(total, 0); } 10.选择一支队伍 问题如下所示： 在数学中，组合是对事物的一种选择，而不考虑他们的顺序。...现在已经把一个大问题转换为两个小问题了。从4个人的人群中做两次选择（一次选择2个，一次选择3个），而不是从5个人的人群中选择3个。...为了避免重复计算，我们可以通过一个数据结构（比如散列表）来保存已经求解过的 f(k)。当递归调用到 f(k) 时，先看下是否已经求解过了。...如果是，则直接从散列表中取值返回，不需要重复计算，这样就能避免刚讲的问题了。

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    Python 算法基础篇：背包问题的动态规划解法

    背包问题的动态规划解法 动态规划是解决背包问题的常用方法。其核心思想是将大问题划分为小问题，并通过保存子问题的解来避免重复计算，从而降低问题的复杂度。...def knapsack_dp(capacity, weights, values, n): if n == 0 or capacity == 0: return 0 代码解释：...上述代码定义了一个动态规划函数 knapsack_dp ，该函数接收背包容量 capacity 、物品重量列表 weights 、物品价值列表 values 和物品个数 n 作为参数，并返回背包中物品的最大总价值...：{knapsack_dp(capacity, weights, values, n)}") 代码解释：上述代码演示了使用动态规划解决背包问题的实例。...我们通过调用 knapsack_dp 函数，传入背包容量 capacity 、物品重量列表 weights 、物品价值列表 values 和物品个数 n ，得到背包中物品的最大总价值。 3.

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    Python算法揭秘：贪心算法的智能应用与实现技巧！

    贪心算法的原理和基本步骤 贪心算法通常包含以下步骤： 确定问题的子问题：将问题划分为一系列子问题。 定义局部最优解的选择策略：确定每一步的最优选择，使其能够最大化或最小化某个目标函数。...示例 用Python编写贪心算法示例 下面是用Python编写的贪心算法示例，解决经典的背包问题（分数背包问题）： def fractional_knapsack(items, capacity):...(items, capacity) print("分数背包问题的最大价值:", max_value) 在这个示例中，我们定义了一个函数fractional_knapsack，它接受物品列表和背包容量作为参数...，使用贪心算法来求解分数背包问题的最大价值。...解释贪心算法的每步选择局部最优解的策略 贪心算法的关键在于每一步选择局部最优解的策略。在分数背包问题的示例中，我们将物品按照单位重量的价值降序排列，每次选择单位重量价值最高的物品放入背包。

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    野生前端的数据结构练习（11）动态规划算法

    一.动态规划算法 dynamic programming被认为是一种与递归相反的技术，递归是从顶部开始分解，通过解决掉所有分解出的问题来解决整个问题，而动态规划是从问题底部开始，解决了小问题后合并为整体的解决方案...动态规划在实现上基本遵循如下思路，根据边界条件得到规模较小时的解，小规模问题合并时依据递推关系式进行，也就是说较大规模的问题解可以由较小问题的解合并计算得到。...背包问题是算法中一个经典的大类，从简单到复杂一本书都讲不完，本例中仅实现简单的0-1背包问题，这类问题是指被放入背包的物品只能选择放或者不放，不能只放入一部分。...* 算法： * 1.如果单个物品体积超出背包容量，则肯定不拿 * 2.如果单个物品体积未超出背包容量，则问题变为在下列两种情况中取较大的值 * 2.1 放入当前物品 knapsack(capacity...四.0-1背包问题动态规划求解 动态规划算法来求解0-1背包问题，核心递推关系上并没有什么差异，但正如开头所讲，动态规划的优势就是对计算过的结果进行了缓存，所以采用这个算法进行0-1背包问题求解得到最终结果后

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    文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （218）-- 算法导论16.2 6题

    然后我们定义了一个函数fractionalKnapsack来求解分数背包问题，它接受一个物品列表和一个背包的容量作为参数，返回背包中的最大总价值。...，需要合适的精度处理 return Fraction{int(d * float64(1e10)), 1e10} } // knapsack 分数背包问题动态规划函数 func knapsack...这个问题比标准的整数背包问题更复杂，因为它涉及到连续值而不是离散值。 不幸的是，分数背包问题是一个NP-难问题，这意味着没有已知的可以在O(n)时间内解决它的算法。...请注意，这个算法的时间复杂度是O(nW)，而不是O(n)。目前，没有已知的算法可以在O(n)时间内解决分数背包问题。...kimi： 分数背包问题是一种特殊的背包问题，其中每个物品可以被分割成任意比例，而不是像传统的0-1背包问题那样只能完整地选择或不选择一个物品。这使得问题可以通过贪心算法在O(n)时间内解决。

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    文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （214）-- 算法导论16.2 1题

    那么在这个最优解中，一定存在一个单位重量价值不是最高的物品A被放入了背包，而单位重量价值更高的物品B却没有被放入或者没有被完全放入。...360智脑： 分数背包问题（Fractional Knapsack Problem）是一种经典的优化问题，它的目标是在给定的容量限制下，从一组物品中选择具有最大总价值的物品。...智谱清言： 分数背包问题是一种特殊的背包问题，其中物品的重量不是整数，而是一个分数。...如果所有物品的价值密度相同，那么任选一种即可，因为背包问题转化为0/1问题，而0/1问题中任意选择一种物品都不会影响最优解。 3....最后输出能够放入背包中的最大价值。 灵小智： 分数背包问题是一个经典的组合优化问题，其目标是在给定的一组物品中选择部分物品装入背包，使得物品总价值最大，而背包的容量限制是一个实数。

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    Java数据结构和算法（八）——递归

    ，而a数组还有剩余元素，那么直接把a数组剩余的元素全部赋值到c数组。  　　...求xy的值，当y是偶数的时候，最后能转换成两个数相乘，当时当y是奇数的时候，最后我们必须要在返回值后面额外的乘以一个x。...(array); k.knapsack(total, 0); } } 　　③、组合：选择一支队伍 　　在数学中，组合是对事物的一种选择，而不考虑他们的顺序。 　　...现在已经把一个大问题转换为两个小问题了。从4个人的人群中做两次选择（一次选择2个，一次选择3个），而不是从5个人的人群中选择3个。 　　...，当某种参数值使得递归的方法返回，而不再调用自身，这种情况称为边界值，也叫基值。

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    Python算法揭秘：背包问题的巧妙解法与实现技巧！

    Python算法揭秘：背包问题的巧妙解法与实现技巧！ 背包问题 背包问题是在给定的一组物品中选择物品放入背包，使得物品的总价值最大化，同时限制背包的容量。...遍历物品列表，对于每个物品： 如果物品的重量大于当前背包容量，则无法放入背包，最大价值为上一个物品的最大价值（dp[i-1][j]）。...遍历物品列表，对于每个物品： 内层循环从物品重量开始，遍历背包容量到最大容量W。...示例 用Python编写背包问题算法示例 下面是一个使用动态规划思想解决0-1背包问题的示例代码： def knapsack_01(weights, values, capacity): n =...return dp[n][capacity] # 示例用法 weights = [2, 3, 4, 5] values = [3, 4, 5, 6] capacity = 8 max_value = knapsack

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    0-1背包-回溯法

    算法描述： 0-1背包的回溯法，与装载问题的回溯法十分相似。在搜索解空间树时，只要其左儿子结点是一个可行结点，搜索就进入其左子树。当右子树中有可能包含最优解时才进入右子树进行搜索。...计算右子树上界的更好算法是： 　　　　将剩余物品依其单位重量价值排序，然后依次装入物品，直至装不下时，再装入该物品的一部分而装满背包。 算法实现： 　　由Bound函数计算当前节点处的上界。 　　...类Knap的数据成员记录解空间树的节点信息，以减少参数传递及递归调用所需的栈空间。 　　在解空间树的当前扩展结点处，仅当要进入右子树时，才计算上界bound，以判断是否可将右子树剪去。 　　...进入左子树时不需要计算上界，因为它与其父节点的上界相同。...算法实现：（代码有点小问题，正在修改中） #include #include #include using namespace std;

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    智能量化交易第一步 | 利用Python获取金融数据 | Tushare使用示例

    Python环境和全部依赖包，减少问题出现的几率。...D=日k线 W=周 M=月 5=5分钟 15=15分钟 30=30分钟 60=60分钟，默认为D • retry_count：当网络异常后重试次数，默认为3 • pause:重试时停顿秒数，默认为0 返回值说明...（深市） • 股票分类数据：行业分类、概念分类、地域分类、中小板分类、创业板分类、风险警示板分类、沪深300成份及权重、上证50成份股、中证500成份股、终止上市股票列表、暂停上市股票列表 • 基本面数据...：股票列表、业绩报告（主表）、盈利能力、营运能力、成长能力、偿债能力、现金流量 • 宏观经济数据：存款利率、贷款利率、存款准备金率、货币供应量、货币供应量(年底余额)、国内生产总值(年度)、国内生产总值...(季度)、三大需求对GDP贡献、三大产业对GDP拉动、三大产业贡献率、居民消费价格指数、工业品出厂价格指数 • 新闻事件数据：即时新闻、信息地雷、新浪股吧 • 龙虎榜数据：每日龙虎榜列表、个股上榜统计、

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    背包问题详解：01背包、完全背包、多重背包「建议收藏」

    与分治法不同的是，适用于动态规划算法求解的问题，经分解得到的子问题往往不是互相独立的。若用分治法来解这类问题，则分解得到的子问题数目太多，有些子问题被重复计算很多次。...与分治法最大的差别是：适用于动态规划求解的问题，经分解后得到的子问题往往不是互相独立的（即下一个子阶段的求解是建立在上一个子阶段的解的基础上，进行进一步的求解） 应用场景： 适用于动态规划的问题必须满足最优化原理...完全背包问题与01背包问题的区别在于每一件物品的数量都有无限个，而01背包每件物品数量只有一个。 问题解法其实和01背包问题一样，只是初始化的值和递推公式需要稍微变化一下。...][y], (f[i][y-weight[i]]+value[i])}，注意这里当考虑放入一个物品 i 时应当考虑还可能继续放入 i，因此这里是f[i][y-weight[i]]+value[i], 而不是...多重背包和01背包、完全背包的区别：多重背包中每个物品的个数都是给定的，可能不是一个，绝对不是无限个。

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    动态规划算法解01背包问题（思路及算法实现）

    该表记录了已解决的子问题的答案。求解下一个子问题时会用到上一个子问题的答案。{比如01背包问题：假如有1个背包，背包容量是10，有5个物品，编号为1，2，3，4，5，他们都有各自的重量和价格。...继续沿用该步所对应的1的方案作为该步的方案)。求解3子问题，需要用到2子问题的答案，一直递推到求解5子问题，需要用到4子问题的答案。而5子问题就是原问题。5子问题的答案就是最终原问题的解。...而{1,2}>>背包价格在2子问题中已给出，因此我们可以在3子问题中直接用。为何不考虑{2，3}呢？就是拿2号和3号组队放入背包？...6，f[1][2]=6的计算是在1子问题中已经求解出来的，2子问题可以直接用该值，而不用再重复计算。...放入2号，背值是3，3问题的解作为该步的答案，所以f[2][2]是6，而不是3，所以它相当于定义说：下一个子问题在求解的过程中，如果遇到只能从2号和1号物品中选择一个物品装入背包时

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    Mathematica 11在代数与数论中的新功能

    求解几个实例的过程向大家展示其在代数和数论中的应用....示例1:海龟绘图 AnglePath 通过连续指定相对于前一个点的位移来获取二维点列表. 该列表与 Logo 编程语言的龟标图形路径相对应. 生成简单的龟标图形. 生成科赫雪花曲线. 生成龙形曲线....示例3:解答背包问题 新函数 KnapsackSolve 提供了简单且便于使用的方法求解如背包问题 (knapsack problem) 的组合最优化问题....背包问题在很多不同领域都存在，如二维切割问题和资本预算，并且可被用来构建密码系统. 以下为一个食品列表，其中还指定了每个水果的热量含量、平均价格和最大数量....确定每种水果的数量以最大化给定金额的水果的热量含量. 以下为每种水果提供的热量与热量总和. 以下为每种水果的价格和价格总和.

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