给你 n 个非负整数 a1，a2，…，an，每个数代表坐标中的一个点 (i, ai) 。在坐标内画 n 条垂直线，垂直线 i 的两个端点分别为 (i, ai) 和 (i, 0) 。找出其中的两条线，使得它们与 x 轴共同构成的容器可以容纳最多的水。
输入：[1,8,6,2,5,4,8,3,7] 输出：49 解释：图中垂直线代表输入数组 [1,8,6,2,5,4,8,3,7]。在此情况下，容器能够容纳水（表示为蓝色部分）的最大值为 49。
Qt最大的优势就是各种库非常全，尤其在图表方面，在5.7版本之后虽然引入了原本企业版才有的QCharts,但相对于只有2个文件就可以引入库的QCustomPlot来说还是太臃肿了。 这里解决一个使用图表的都会碰到的问题–跟随鼠标显示值，在QCustomPlot里非常简单，可以直接看下面的效果图。
这里的参照线，指的是在移动目标图形时，当靠近其他图形的包围盒的延长线（看不见）时，会（1）绘制出最近的延长线和延长线上的点，（2）并将目标图形吸附上去，轻松实现（3）对齐的效果。
SVG Path可用于绘制复杂的路径，如创建线条, 曲线, 弧形等等。其所有属性中，属性d是一个“命令+参数”的序列，用于描述路径，Path强大正在于d属性，因此掌握了d属性成了关键。
挑战程序竞赛系列（89）：3.6平面扫描（3） 传送门：POJ 3292: Rectilinear polygon 题意参考hankcs： http://www.hankcs.com/progra
给你 n 个非负整数 a1，a2，...，an，每个数代表坐标中的一个点 (i, ai) 。在坐标内画 n 条垂直线，垂直线 i 的两个端点分别为 (i, ai) 和 (i, 0)。找出其中的两条线，使得它们与 x 轴共同构成的容器可以容纳最多的水。
2021-05-24：盛最多水的容器。给你 n 个非负整数 a1，a2，...，an，每个数代表坐标中的一个点 (i, ai) 。在坐标内画 n 条垂直线，垂直线 i 的两个端点分别为 (i, ai) 和 (i, 0) 。找出其中的两条线，使得它们与 x 轴共同构成的容器可以容纳最多的水。
关于layout，很多朋友知道它是负责布局的，那么具体是怎么布局的？viewGroup和view的layout方法又有什么不同？一起来看看吧。
求n条线段的交点，可以用抽选配对的方式来遍历所有的情况，这样子时间复杂度为O(n2).
给定 n 个非负整数 a1，a2，...，an，每个数代表坐标中的一个点 (i, ai) 。在坐标内画 n 条垂直线，垂直线 i 的两个端点分别为 (i, ai) 和 (i, 0)。找出其中的两条线，使得它们与 x 轴共同构成的容器可以容纳最多的水。
这次感冒可耽误我太多时间了，中间断断续续去了几趟医院和诊所，终于差不多好了，于是心里又暗暗下定决定，一定要好好养身体（可能过两天又忘了?） 总之大家也都多注意身体吧，身体垮了啥也干不了。 废话不多说，
本站文章除注明转载/出处外，均为本站原创或翻译，转载前请务必署名,转载请标明出处 最后编辑时间为: 2021/12/04 10:06
No.27期 高维外存查找结构——KD 树 Mr. 王：以往我们在数据结构中进行的查找，都是查找某一个键值或者某一个区间内的值，这样的查找称之为一维查找。 小可：难道说还有多维查找吗？ Mr. 王：现在我们就来介绍一种高维查找结构——KD 树。 小可：可是什么样的查找是高维查找呢？ Mr. 王：举个简单的例子。你平时会用到位置服务的App 吗？ 小可笑着说：我今天中午还用大众点评查找过周围的饭店，饱餐了一顿呢。 Mr. 王：你的位置在定位系统和定位服务中就是一个坐标，这个坐标就是一个二维数据项。
今天图解的题目来源于 LeetCode 第 11 号问题：盛最多水的容器。这是一道可以使用 双指针 的技巧来解题的经典题目。
https://leetcode-cn.com/problems/container-with-most-water
给你 n 个非负整数 a1，a2，…，an，每个数代表坐标中的一个点 (i, ai) 。在坐标内画 n 条垂直线，垂直线 i 的两个端点分别为 (i, ai) 和 (i, 0)。找出其中的两条线，使得它们与 x 轴共同构成的容器可以容纳最多的水。
给定 n 个非负整数 a1，a2，…，an，每个数代表坐标中的一个点 (i, ai) 。 在坐标内画 n 条垂直线，垂直线 i 的两个端点分别为 (i, ai) 和 (i, 0)。 找出其中的两条线，使得它们与 x 轴共同构成的容器可以容纳最多的水。
给定 n 个非负整数 a1，a2，…，an，每个数代表坐标中的一个点 (i, ai) 。在坐标内画 n 条垂直线，垂直线 i 的两个端点分别为 (i, ai) 和 (i, 0)。找出其中的两条线，使得它们与 x 轴共同构成的容器可以容纳最多的水。
给你 n 个非负整数 a1，a2，…，an， 每个数代表坐标中的一个点 (i, ai) 。 在坐标内画 n 条垂直线，垂直线 i 的两个端点分别为 (i, ai) 和 (i, 0)。 找出其中的两条线，使得它们与 x 轴共同构成的容器可以容纳最多的水。 说明：你不能倾斜容器，且 n 的值至少为 2。
给你 n 个非负整数 a1，a2，...，an，每个数代表坐标中的一个点 (i, ai) 。在坐标内画 n 条垂直线，垂直线 i 的两个端点分别为 (i, ai) 和 (i, 0)。找出其中的两条线，使得它们与 x 轴共同构成的容器可以容纳最多的水。 说明：你不能倾斜容器，且 n 的值至少为 2。
图像形态学操作时候,可以通过自定义的结构元素实惠结构元素对输入图像一些对象敏感,另外一些不敏感,这样就会让敏感的对象改变而不敏感的对象保留输出,通过使用两个最基本的形态学操作--膨胀和腐蚀,使用不同的结构元素实现对输入图像的操作,得到想要的结果.
题目：https://leetcode-cn.com/problems/container-with-most-water/
本期推文主要介绍的还是Matplotlib关于 线(lines) 图的制作，虽然Matplotlib 制作线图的灵活性无法和ggplot2 的geom_segment()相比，但对于使用 Python进行可视化绘制的小伙伴们，希望本期推文对你有所帮助
LeetCode第11题，难度中等，严重怀疑该题在英文版里是不是第11题，一点印象都没有.
给你n个非负整数a1，a2，...，an，每个数代表坐标中的一个点(i, ai)。在坐标内画n条垂直线，垂直线i的两个端点分别为(i, ai)和(i, 0)。找出其中的两条线，使得它们与x轴共同构成的容器可以容纳最多的水。
今天我们学习第11题盛最多水的容器，这是一个数组的中等题，这个题目难度不大，记得在秋招面试中遇见过。下面我们看看这道题的题目描述。
实现函数 ToLowerCase()，该函数接收一个字符串参数 str，并将该字符串中的大写字母转换成小写字母，之后返回新的字符串。
给定 n 个非负整数 a1，a2，…，an，每个数代表坐标中的一个点 (i, ai) 。画 n 条垂直线，使得垂直线 i 的两个端点分别为 (i, ai) 和 (i, 0)。找出其中的两条线，使得它们与 x 轴共同构成的容器可以容纳最多的水。
前面已经画过圆了，那么画弧线就会容易很多。知道弧的度数之后，实际上只需要画相应部分的圆就可以得到想要的弧。
color, size, linetype: 同上 fill: 填充 alpha: 透明度
给定一个长度为 n 的整数数组 array.有 n 条垂线, 第 i 条线的两个端点是 (i, 0) 和 (i, array[i]) .
Given n non-negative integers a1, a2, ..., an , where each represents a point at coordinate (i, ai). n vertical lines are drawn such that the two endpoints of line i is at (i, ai) and (i, 0). Find two lines, which together with x-axis forms a container, such that the container contains the most water.
那么，下一个数应该是32了，对吧？那么，规律就很明了了：下一个数是前一个数的两倍。即1 × 2 = 2; 2 × 2 =4; 4 × 2 = 8; 8 × 2 = 16。第五个数应该是16 × 2 = 32。那么，我们还需要多少其他的证据验证这个规律呢？
今天尝试的软件GeoGebra，是自由且跨平台的动态数学软件，可覆盖数学学习的各个阶段，包含了几何、代数、表格、图形、统计和微积分，非常便于使用。
本文将介绍图形编辑器中吸附系统中，各种吸附类型的吸附逻辑和算法实现，让大家对吸附有一个概念。
链接：https://leetcode-cn.com/problems/container-with-most-water/
这道题目会了的朋友可能觉得很简单，但是我觉得这题实在很经典，所以还是得拿出来讲讲。还有一个进阶版本“接雨水”，将在后面为大家讲解。
很多同学对摄影有一个误区，认为想要拍出好看的照片必须单反加身，长焦、广角、微距镜头一个也不能少。所以每当自己拍出不好看的照片，往往会安慰自己说：“哎呀！没钱买单反，都是设备的锅啦~”。其实不然，只要掌握以下几种构图的方法，哪怕是手机也一样可以拍出很厉害的照片哦。
Nomogram，也被称为诺莫图或者列线图，在医学领域的期刊出现频率越来愈多，常用于评估肿瘤学和医学的预后情况，可将Logistic回归或Cox回归的结果进行可视化呈现。
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