都能针对dataframe完成特征的计算，并且常常与groupby()方法一起使用。
用n个不同的拉丁字母排成一个n阶方阵（n<26 ），如果每行的n个字母均不相同，每列的n个字母均不相同，即每个字母在任一行、任一列中只出现一次，则称这种方阵为n*n拉丁方或n阶拉丁方。
题目链接 题目大意： 给出一个数组长度为n，每次可以选择若干个数字，将其数字+1； 问最少需要操作几次，才能让整个数组内的元素值相等。
正交试验设计(Orthogonal experimental design)是研究多因素多水平的又一种设计方法，它是根据正交性从全面试验中挑选出部分有代表性的点进行试验，这些有代表性的点具备了“均匀分散，齐整可比”的特点，正交试验设计是分式析因设计的主要方法。是一种高效率、快速、经济的实验设计方法。 正交实验设计方法:依据Galois理论,从大量的（实验）数据（测试例）中挑选适量的、有代表性的点（例），从而合理地安排实验（测试）的一种科学实验设计方法。类似的方法有:聚类分析方法、因子方法方法等。
都不知道怎么回答，各种排序说的也太多了，这里讲几种简单的吧，希望对你有帮助！ 比如n个顺序存储元素进行排序，a[0]做“哨兵”（即a[0]不存数据，而是用作辅存空间使用）的情况 1 直接插入排序：比较次数 最少n-1次；最多(n-1)(n+2)/2 移动次数 最少0； 最多(n-1)(n+4)/2 使用一个辅助存储空间，是稳定的排序； 2 折半插入排序：比较次数 最少与最多同，都是n*log2n（其中2为底，下边表示同）， 移动次数 最少0，最多时间复杂度为O(n2);(n的平方，以下也如此表示)； 使用一个辅助存储空间，是稳定的排序； 3 冒泡排序： 比较最少为：n-1次，最多时间复杂度表示为o(n2); 移动次数最少为0，最多时间复杂度表示为O(n2); 使用一个辅存空间，是稳定的排序； 4 简单选择排序： 比较次数没有多少之分，均是n(n-1)/2; 移动次数最少为0，最多为3(n-1); 使用一个辅存空间，是稳定的排序； 5 快速排序：比较和移动次数最少时间复杂度表示为O(n*log2n); 比较和移动次数最多的时间复杂度表示为O(n2); 使用的辅助存储空间最少为log2n，最多为n的平方；是不稳定的排序； 6 堆排序： 比较和移动次数没有好坏之分，都是O(n*log2n); 使用一个辅存空间，是不稳定的排序； 7 2-路归并排序：比较和移动次数没有好坏之分，都是O(n*log2n); 需要n个辅助存储空间，是稳定的排序； 另外还有很多的排序方法如 希尔排序，基数排序，2-路插入排序 等等很多的排序方法，这里就不一一列举了，希望列举的对你有帮助！！
思路：运用动态规划去解决问题，这个时候子问题并不是属于父问题的"前缀"，也不是属于父问题的"后缀",而是属于父问题的某个区间之内。
如果问一个程序员MySQL中SELECT COUNT(1)和SELECT COUNT(*)有什么区别，会有很多人给出这样的答案“SELECT COUNT(*)”最终会转化成“SELECT COUNT(1)，而SELECT COUNT(1)省略了转换的这一步，所以SELECT COUNT(1)效率更高“，甚至有一些面试官也会给出类似的答案。最近在看一些历史遗留代码，绝大多数统计数量的SQL都在用SELECT COUNT(1)，觉得有必要搞清楚这个问题。
2024-04-27：用go语言，在一个下标从 1 开始的 8 x 8 棋盘上，有三个棋子，分别是白色车、白色象和黑色皇后。
你知道存在楼层 F ，满足 0 <= F <= N 任何从高于 F 的楼层落下的鸡蛋都会碎，从 F 楼层或比它低的楼层落下的鸡蛋都不会破。
在信息论、语言学和计算机科学中，Levenshtein distance是用于测量两个字符串之间差异的字符串度量。非正式的说就是两个单词之间的Levenshtein distance是将一个单词更改为另一个单词所需的单字符编辑（插入，删除或替换）的最小步骤。
各位小伙伴大家好~本周我们来介绍两道字符串相关的题目，主要是使用动态规划来进行匹配解题。
使用动态规划求解问题，最重要的就是确定动态规划三要素： （1）问题的阶段 （2）每个阶段的状态 （3）从前一个阶段转化到后一个阶段之间的递推关系。 递推关系必须是从次小的问题开始到较大的问题之间的转化，从这个角度来说，动态规划往往可以用递归程序来实现，不过因为递推可以充分利用前面保存的子问题的解来减少重复计算，所以对于大规模问题来说，有递归不可比拟的优势，这也是动态规划算法的核心之处。 确定了动态规划的这三要素，整个求解过程就可以用一个最优决策表来描述，最优决策表是一个二维表，其中行表示决策的阶段，列表示问题状态，表格需要填写的数据一般对应此问题的在某个阶段某个状态下的最优值（如最短路径，最长公共子序列，最大价值等），填表的过程就是根据递推关系，从1行1列开始，以行或者列优先的顺序，依次填写表格，最后根据整个表格的数据通过简单的取舍或者运算求得问题的最优解。 f(n,m)=max{f(n-1,m), f(n-1,m-w[n])+P(n,m)}
给定两个单词 word1 和 word2，找到使得 word1 和 word2 相同所需的最小步数，每步可以删除任意一个字符串中的一个字符。 示例： 输入: "sea", "eat" 输出: 2 解释: 第一步将"sea"变为"ea"，第二步将"eat"变为"ea" 给定单词的长度不超过500。 给定单词中的字符只含有小写字母。 class Solution { public int minDistance(String word1, String word2) {
负载均衡是Nginx的核心应用场景，本文将介绍官方提供的5种负载均衡算法及其实现细节。
在图论中，一个「匹配」（matching）是一个边的集合，其中任意两条边都没有公共顶点。
索引能极大的减少 存储引擎需要扫描的数据量 索引 可以把随机IO 变成顺序IO 索引 可以帮助 我们在进行 分组、 排序等操作时，避免使用临时表
数据加密利用密码技术对信息进行加密，实现信息的隐蔽，从而起到保护信息安全的作用。它通过加密算法和加密秘钥将原来是明文的文件或数据进行处理，使其成文不可读的一段代码，也就是所谓的“密文”，来达到保护数据的安全性。
矩阵乘法的Strassen 这个算法就是在矩阵乘法中采用分治法，能够有效的提高算法的效率。 先来看看咱们在高等代数中学的普通矩阵的乘法 两个矩阵相乘 上边这种普通求解方法的复杂度为: O(n3)
前几天在看 2018 云栖大会，来自中科院计算所的陈世敏研究员在“数据库内核专场”做了一场《NVM在数据库领域的研究和探索 》的报告演讲。在30分钟的演讲中，其中有近10页PPT的内容和B+Tree这种索引有关。
页大小8192个字节，行限制为8060字节（大型对象除外）。 包含varchar nvarchar varbinary sql_variant（8012，object类型） clr 的行，如果行大小超过8060，最大的上述列，被移动到行溢出分配单元。如果列超过8000，还会被存储为大型对象。 分配单元：IN_ROW_DATA Row_OVERFLOW_DATA LOB_DATA 分配顺序扫描：基于IAM页（索引分配映射） 一个IAM只能映射某一个表分区
“订单信息表”里记录了巴西乘客使用打车软件的信息，包括订单呼叫、应答、取消、完单时间。（滴滴2020年笔试题）
关于MySQL的优化，相信很多人都听过这一条：避免使用select*来查找字段，而是要在select后面写上具体的字段。
给你一个大小为 n x n 的整数矩阵 board ，方格按从 1 到 n2 编号，编号遵循 转行交替方式 ，从左下角开始 （即，从 board[n - 1][0] 开始）每一行交替方向。
测试开发岗会伴随开发+测试类的工作，开发主要是开发一些测试工具来提高测试效率，也会和根据业务团队的需求开发一些工具。
1.轮叫调度（Round Robin） 调度器通过“轮叫”调度算法将外部请求按顺序轮流分配到集群中的真实服务器上，它均等地对待每一台服务器，而不管服务器上实际的连接数和系统负载。大锅饭调度：rr - 纯轮询方式，比较垃圾。把每项请求按顺序在真正服务器中分派
简介： 本文全面详细介绍oracle执行计划的相关的概念，访问数据的存取方法，表之间的连接等内容。 并有总结和概述，便于理解与记忆! +++ 目录 --- 一．相关的概念 Rowid的概念 Recursive Sql概念 Predicate(谓词) DRiving Table(驱动表) Probed Table(被探查表) 组合索引(concatenated index) 可选择性(selectivity) 二．oracle访问数据的存取方法
给定一个 N 行 M 列的二维矩阵，矩阵中每个位置的数字取值为 0 或 1，矩阵示例如：
leaf 叶子 存储数据行时就是有序的 直接将数据行的page作为叶子节点（相邻的叶子节点，有双向指针）
有A、B、C、D、 E五项任务，需要分配给甲、乙、丙、丁、戊 五个人来完成。他们完成任务所需要支付的酬劳如下表所示，问，如何分配任务，可使总费用最少？
对于 MySQL 的 JOIN，不知道大家有没有去想过他的执行流程，亦或有没有怀疑过自己的理解（自信满满的自我认为！）；如果大家不知道怎么检验，可以试着回答如下的问题
正交匹配追踪(OMP)算法的MATLAB函数代码并给出单次测试例程代码 测量数M与重构成功概率关系曲线绘制例程代码 信号稀疏度K与重构成功概率关系曲线绘制例程代码 参考来源：http://blog.c
这是一道Google公司的经典面试题，有多经典呢？经典到Google公司已经不用它做面试了！
1.0 <= A.length <= 400002.0 <= A[i] < 40000
一个如下的 6×6 的跳棋棋盘，有六个棋子被放置在棋盘上，使得每行、每列有且只有一个，每条对角线（包括两条主对角线的所有平行线）上至多有一个棋子。
题目链接 题目大意： 假设有面值为1、2、3、、、n元的硬币，每种硬币都有无限个，要凑出S元，最少需要多少个硬币？
K-SVD可以看做K-means的一种泛化形式，K-means算法总每个信号量只能用一个原子来近似表示，而K-SVD中每个信号是用多个原子的线性组合来表示的。 K-SVD算法总体来说可以分成两步，首先给定一个初始字典，对信号进行稀疏表示，得到系数矩阵。第二步根据得到的系数矩阵和观测向量来不断更新字典。 设D∈R n×K，包含了K个信号原子列向量的原型{dj}j=1K，y∈R n的信号可以表示成为这些原子的稀疏线性结合。也就是说y=Dx，其中x∈RK表示信号y的稀疏系数。论文中采用的是2范数来计算误差。
最近学习了Python数据分析的一些基础知识，就找了一个药品数据分析的小项目来练一下手。
题目：给你一个字符串 s ，请你统计并返回这个字符串中 回文子串 的数目。 回文字符串 是正着读和倒过来读一样的字符串。 子字符串 是字符串中的由连续字符组成的一个序列。 具有不同开始位置或结束位置的子串，即使是由相同的字符组成，也会被视作不同的子串。
这个可以转动的圆盘类似是一个密码机关，中间偏上的位置有个红色的指针看到没，你只要转动圆盘可以让指针指向不同的字母，然后再按下中间的按钮就可以输入指针指向的字母。
在梯度提升树(GBDT)原理小结中，我们对GBDT的原理做了总结，本文我们就从scikit-learn里GBDT的类库使用方法作一个总结，主要会关注调参中的一些要点。
这道题是codeforces的D题，链接：https://codeforces.com/contest/1395/problem/D
两个软硬程度一样的鸡蛋，它们有可能都在一楼就摔碎，也可能从一百层楼摔下来没事。有座100层的建筑，用这两个鸡蛋确定哪一层是鸡蛋可以安全落下的最高位置，可以摔碎两个鸡蛋，求给出一个最佳策略，测出鸡蛋恰好不会碎的楼层，最佳策略满足的条件就是在最坏情况下所扔的次数比其它任意策略的最坏情况下所扔的次数要少。并求最佳策略在最坏情况下所仍的次数。
06:笨小猴 总时间限制:1000ms内存限制:65536kB描述 笨小猴的词汇量很小，所以每次做英语选择题的时候都很头疼。但是他找到了一种方法，经试验证明，用这种方法去选择选项的时候选对的几率非常大！ 这种方法的具体描述如下：假设maxn是单词中出现次数最多的字母的出现次数，minn是单词中出现次数最少的字母的出现次数，如果maxn-minn是一个质数，那么笨小猴就认为这是个Lucky Word，这样的单词很可能就是正确的答案。 输入只有一行，是一个单词，其中只可能出现小写字母，并且长度小于100。输出共
元素都覆盖住 , 如果能一眼看出来最好 , 如果不能 , 就需要使用打钩的方法 ;
题目描述 春春幼儿园举办了一年一度的“积木大赛”。今年比赛的内容是搭建一座宽度为n的大厦，大厦可以看成由n块宽度为1的积木组成，第i块积木的最终高度需要是hi。 在搭建开始之前，没有任何积木（可以看成n块高度为 0 的积木）。接下来每次操作，小朋友们可以选择一段连续区间[l, r]，然后将第第 L 块到第 R 块之间（含第 L 块和第 R 块）所有积木的高度分别增加1。 小 M 是个聪明的小朋友，她很快想出了建造大厦的最佳策略，使得建造所需的操作次数最少。但她不是一个勤于动手的孩子，所以想请你帮忙实现这个策
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