Find：确定元素属于哪一个子集，他可以被用来确定两个元素是否属于同一个子集，加入路径压缩，复杂度近乎O(1)
科特林岛（Котлин）是一座俄罗斯的岛屿，位于圣彼得堡以西约30公里处，形状狭长，东西长度约14公里，南北宽度约2公里，面积有16平方公里，扼守俄国进入芬兰湾的水道。科特林岛上建有喀琅施塔得市，为圣彼得堡下辖的城市。
一个实际问题的各种可能情况构成的 集合 称为 “状态空间”，递推和递归 就是程序遍历 状态空间 的两种基本方式。
Google搜索的结果，新浪微博向你展示的话题，淘票票向你推荐的电影，都说明了算法无处不在。而编程从本质上来说就是算法加数据结构 ，算法是编程思想的核心部分，对于一名基础软件工程师而言，常见的一些算法也是必须重点掌握的内容。而常见的算法以及其应用场景有哪些呢？
有粉丝在后台给我私信：土哥，现在还有必要学typescript吗？在小城市，怕学了用不到。。。
minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no" 阻止用户手滑发大缩小页面
在本文中，我们将探讨 “二次方” 和 “n log(n)” 等术语在算法中的含义。
一年一度紧张刺激的高考开始了，与此同时，我也没闲着，奔走在各大公司的前端面试环节，不断积累着经验，一路升级打怪。
回想一下，自己平时面试的坐姿，你在面试官眼里，大概是什么形象，可能是工程师，也可能是键盘侠，或者找麻烦的。
大多数同学苦于刷了很多算法却在项目中很少应用，难以加深印象，而且总有同学问着有啥用啊有啥用啊？为了刷题而刷题，带着需求场景去应用算法是最为直接的学习方式。
也是偶然的一次，群友出了一道题考考大家,当时正值疫情最最严重的三月(借口...)，披着外套，天气也不是很好(借口...)，耐着性子花了5分钟理解了下题， 第一个5分钟...无解，再第二个5分钟。。。无解，还第三个5分钟。。。终究无解(之所以如此可能是题目太吸引我了吧)，之后又忙于各种琐事，一直到离职后重新找工作， 一再想想这事儿还是不能再拖了，终于 就到了今天...接下来开始表演了 chapter One:题目 将下表源数据排列成指定顺序(看完题目请先思考几分钟) 源数据 id p_id na
问题描述 很久以前，T王国空前繁荣。为了更好地管理国家，王国修建了大量的快速路，用于连接首都和王国内的各大城市。
引言：SQL做为一种编程语言，能够满足各类数据处理的需要，关键就在于算法与思维方式。以SQL会友，希望结交更多的数据库、数据分析领域的朋友。 作者简介：牛超 10多年数据库技术积累，长期从事ORAC
http://pinkyjie.com/2017/02/21/recent-overseas-interview-experiences/
很久以前，T王国空前繁荣。为了更好地管理国家，王国修建了大量的快速路，用于连接首都和王国内的各大城市。 为节省经费，T国的大臣们经过思考，制定了一套优秀的修建方案，使得任何一个大城市都能从首都直接或者通过其他大城市间接到达。同时，如果不重复经过大城市，从首都到达每个大城市的方案都是唯一的。 J是T国重要大臣，他巡查于各大城市之间，体察民情。所以，从一个城市马不停蹄地到另一个城市成了J最常做的事情。他有一个钱袋，用于存放往来城市间的路费。 聪明的J发现，如果不在某个城市停下来修整，在连续行进过程中，他所花的路费与他已走过的距离有关，在走第x千米到第x+1千米这一千米中（x是整数），他花费的路费是x+10这么多。也就是说走1千米花费11，走2千米要花费23。 J大臣想知道：他从某一个城市出发，中间不休息，到达另一个城市，所有可能花费的路费中最多是多少呢？ 输入格式： 输入的第一行包含一个整数n，表示包括首都在内的T王国的城市数 城市从1开始依次编号，1号城市为首都。 接下来n-1行，描述T国的高速路（T国的高速路一定是n-1条） 每行三个整数Pi, Qi, Di，表示城市Pi和城市Qi之间有一条高速路，长度为Di千米。 输出格式: 输出一个整数，表示大臣J最多花费的路费是多少。
给你一个 互不相同 的整数数组，其中 locations[i] 表示第 i 个城市的位置。同时给你 start，finish 和 fuel 分别表示出发城市、目的地城市和你初始拥有的汽油总量
某省调查城镇交通状况，得到现有城镇道路统计表，表中列出了每条道路直接连通的城镇。省政府“畅通工程”的目标是使全省任何两个城镇间都可以实现交通（但不一定有直接的道路相连，只要互相间接通过道路可达即可）。问最少还需要建设多少条道路？
我们知道再爬虫的过程中我们对于爬取到的网页数据需要进行解析,因为大多数数据是不需要的,所以我们需要进行数据解析,常用的数据解析方式有正则表达式,xpath,bs4,这次我们来介绍一下另一个数据解析库--jsonpath,在此之前我们需要先了解一下什么是json。
不幸的是，很多城市在开始建设的时候并没有很好的规划，城市规模扩大之后规划不合理的问题就开始显现。
想到做这个，是因为无意中在github上看到了这一个仓库https://github.com/lunlunshiwo/ChooseCity，做的就是一个城市选择控件，是用vue写的，说的是阿里的一道题
给你一棵 n 个节点的树（一个无向、连通、无环图），每个节点表示一个城市，编号从 0 到 n - 1 ，且恰好有 n - 1 条路。0 是首都。给你一个二维整数数组 roads ，其中 roads[i] = [ai, bi] ，表示城市 ai 和 bi 之间有一条 双向路 。
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大数学家高斯有个好习惯：无论如何都要记日记。 他的日记有个与众不同的地方，他从不注明年月日，而是用一个整数代替，比如：4210 后来人们知道，那个整数就是日期，它表示那一天是高斯出生后的第几天。这或许也是个好习惯，它时时刻刻提醒着主人：日子又过去一天，还有多少时光可以用于浪费呢？ 高斯出生于：1777年4月30日。 在高斯发现的一个重要定理的日记上标注着：5343，因此可算出那天是：1791年12月15日。 高斯获得博士学位的那天日记上标着：8113 请你算出高斯获得博士学位的年月日。 提交答案的格式是：yyyy-mm-dd, 例如：1980-03-21
总括: 本文介绍了尾调用，尾递归的概念，结合实例解释了什么是尾调用优化，并阐述了尾调用优化如今的现状。
首先明确最终web三维智慧城市的形态，在最近的项目中，我们接触到了一个县级城市的web三维城市可视化。
如图， 前段时间有个同学问我，大二自学前端，想在暑假找个实习，需要掌握哪些技术？ 首先这个同学没写在哪个城市，哪个大学。这就很不好回答了，北上广和三线城市，那互联网行业差别很大的。 我就假设你在北上广与二线城市之间的这么一个城市吧，然后你所在读的大学就是一个普通往上一点的大学吧。（毕竟我也没上过什么大学），然后你所在的城市有一个上下差不多的互联网环境。 那么你说想在暑假找实习，我个人主观就觉得不太靠谱，你暑假才一个多月，哪有那么凑巧的实习让你碰上啊，毕竟找实习的大学生那么那么那么多。所以这个时间段的设想
1、Uni-App 测试数据封装 2、Uni-App 城市控件（Uni-App元素操作相关） 3、ES6 多种遍历方式区别
在计算机程序设计中，图也是一种非常常见的数据结构，图论其实是一个非常大的话题，在数学上起源于哥尼斯堡七桥问题。
由于在index.js中还没有设置初始化数据，所以在界面中看不到具体的数据，从而也导致界面的效果没达到设置的要求。
城市的火灾可能会造成毁灭性的后果，造成财产损失，并危及公民的生命。传统的火灾探测方法在准确性和速度方面存在局限性，使得实时探测火灾具有挑战性。
我呢一直写的是js相关的文章，以至于很多人认为我是一个标准的前端工程师，这也不奇怪，后端的谁会瞎搞js呢？其实呢我是一个地地道道的写java的菜逼，嗯，菜逼，只是公司的要求被迫我写了js，可能是看我java太差了，或者是我长的比较适合写js等等吧，总之导致的结果是我写了很长一段时间的js，今天呢js写的也不少了，所以今天我想写一篇关于java的文章，看看我是不是还和以前一样的菜逼，其实写了那么久的js给我感觉是和java真的很多地方是一样的，两种语言虽然说是不同的，但是其实仔细的体会一下，也没什么特别不同的地方，这里说多说一点，很明显的一个区别可能就是java是强类型语言，js是弱类型语言，但是java是面向对象编程的， js其实也是的，所谓的强类型语言就是说呢他不同的变量必须使用不同的类型来声明，不能像js一样所有的都是var或者是let，当然还有很多大大小小的区别，这里我就不献丑了，毕竟看我的文章的可能还有java的大神，我就不班门弄斧了，今天要说的是java的递归的思想，为什么要说这个呢？其实很简单，就是觉得这个是java一个很有意思的地方，今天我们就看看有意思的在哪里！
很多实现三级联动查询的方式是通过数据库的方式查询的，但是有时候我们查询的不一定是城市三级联动，有可能是其他的三级联动查询，那么数据库的修改就成了大问题。今天我来给大家介绍一种无刷新的js实现三级联动查询方法，例子就是城市的三级联动。我们先看一下主页html代码：
截至目前，不仅有了天气预报的API接口，也有了数据的缓存方案。现在，就要进行天气预报服务的实现，也就是说，这里需要一个面向用户的应用。这个应用应该拥有友好的界面，而不是一堆难以理解的数据。
| 导语 【TEG十周年特别纪录片】 他们渗透在鹅厂的每一处，为大家提供着服务。 我们为什么叫「递归」 “递归” (recursion) 是一种在程序设计语言中被广泛使用的算法。它有两大特点，一是调用自己，二是化繁为简。我们当中那些优秀的技术人又何尝不是如此？他们以身作则，用实际行动影响身边的人，规范了流程、提高了效能，使整个团队从中得益。这就是我们「递归」栏目的初心，记录平凡腾讯技术人的不平凡。 就像是农村变成城市，要先有路，对于互联网来说，布线就是最基础的公路。 今天我们采访的是，与我们每个人都息息相
本篇再看 NP 问题之经典的 TSP 旅行商问题，对于一些 TSP 算法作出解答。
我们会接触到另一种同样可以使用【动态规划】来求解，但又和前几题截然不同的【路径问题】。
【新智元导读】图像修复（Image inpainting）是一个已经被广泛研究的计算机视觉问题，即恢复图像中缺失的部分。斯坦福大学CS230课程的Mark Sabini等人提出“Image outpainting”，比图像修复更进一步，能从一个图像片段“推断”出外延的部分，补全成整个画面。这篇论文获得了CS230期末poster的第一名，效果非常惊艳。
好久不见，我是LeBron，有段时间没写博客了。最近几个月的大部分精力都放在秋招上了，边实习边秋招还是挺吃力的，总算结果还是不错。
1、记录一下刚刚看到的博客https://www..com/lesleysbw/p/5916022.html中的一小段
离线地图的核心其实就是拿到这些瓦片地图文件，并不是离线地图的代码怎么写，其实离线地图的网页代码和在线地图的网页代码几乎一致的，主要就是将对应的依赖的js文件从在线的地址改成本地的地址，然后可能多几个特殊的js文件用来本地交互，离线地图完全具备在线地图的大部分功能，离线地图有个好处就是可以离线使用，根本不需要联网，而且也不需要什么秘钥，你只要搞到那些瓦片地图文件就随便你怎么摩擦了。其实在线地图也是通过读取服务器上的离线地图文件加载到网页中的，你在快速的缩放和拖动地图的时候可以看到缝隙和空白，估计此刻就是在从服务器拉取瓦片地图文件来加载，而且这个服务器上的瓦片地图永远是最新的最完整的。
并查集是一种很常用的数据结构，LeetCode上面有二十多道题，这次我们来看一道入门题目LeetCode 547 省份数量。
14天阅读挑战赛 努力是为了不平庸~ 算法学习有些时候是枯燥的，这一次，让我们先人一步，趣学算法！欢迎记录下你的那些努力时刻（算法学习知识点/算法题解/遇到的算法bug/等等），在分享的同时加深对于算法的理解，同时吸收他人的奇思妙想，一起见证技术er的成长~
什么是 AST？AST 是 Abstract Syntax Tree 的首字母的缩写，中文名称为：抽象语法树抽象语法树本质上就是一个 JS 对象，以字符串的视角，将 Html 标签 解析为 JS 对象渲染函数（h 函数），既是 AST 的产物，也是 vnode 的起源h('div', { attrs: { className: 'box' } }, [ h('ul', {}, [ h('li', {}, '1'), h('li', {}, '2'), h('l
在2015年初我们创建了一个微服务，它只做一件事（也确实做得很好）就是地理围栏查询。一年后它成了Uber高频查询（QPS）服务，本次要讲的故事就是我们为什么创建这个服务，以及编程语言新秀Go如何帮我们
采用的是地图 API 的第二种方式，跳转新的页面，通过回调路径把地址信息带回来原先页面
50%的算法问题都能通过递归来解决,倒不是说递归本身有多厉害,只是说明递归的思想让很多复杂的问题变得简单! 啥? 了解数据结构的人都知道, 树结构本身就是用递归定义的,所以解决树相关的问题会优先考虑递
JS中的递归我们来看一个阶乘的代码function foo( n ){ if(n <= 1){ return 1; } return n * foo( n - 1 );}foo(5); // 120下面分析一下，代码运行过程中,执行上下文栈是怎么变化的这个代码是在全局作用域中执行的，所以在foo函数得到执行之前，上下文栈中就已经被放入了一个全局上下文。之后执行一个函数，生成一个新的执行上下文时，JS引擎都会将新的上下文push到该栈中。如果函数执行完成，JS引擎会将对应的上下文从上下文栈中弹出
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