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根据解析求该问题的解其实就是在求C1*X mod C2 = 4 （小的数的X倍对大的数求余等于想要的数）看到这里就要开始我们的第二种方法了当所需要的水的容量是两个杯子容量的最大公约数的倍数时，改题目有解，否则无解【不信的犟种可以试试2升和4升的杯子获取3升的水】。只需要根据扩展欧几里得算法求出x，y即可。虽然该方法能够获取答案，但是不一定是最优答案接下来进入到我们的最后环节现在已经是凌晨一点多，作
选出这样的信号个股，只要当日低点不跌破或维持深灰色柱线信号，便可低吸或买入持股，如果后续行情上涨，出现紫色柱线即可持股待涨或顺势分时中低吸加码做多。如上图，副图指标【资金做多导航】，这个指标使用比较简单有效，想要简单可以直接看紫色柱线做多或持股 ，转绿柱出现卖出。主图指标和副图指标组合使用，有更多的技术支撑做多和持股，就会更加的安全，从不同的技术角度，多方面对行情进行判断和跟踪。上图标记1 的部分
基于 MCP 生态的开放特性，很难有一个中心化的服务商，能给所有的 MCP 客户端和服务端进行安全确认和准出，来解决掉“恶意客户端”和“恶意服务端”的问题。潜在影响：攻击者一旦获得用户的 Access Token，就可以在令牌的权限（scope）和有效期内，冒充用户身份执行所有允许的操作，例如：读取用户数据、调用付费服务、甚至修改用户配置，造成直接的经济损失和数据泄露。它利用了用户对客户端的信任，
准备好你的 Agent 被我攻击吧”，在合规语境下应改写为——“准备好让你的 Agent 在对抗中变得更强吧”。真正成熟的团队，把红队当镜子、把越狱当测试数据，把失败当改进的起点。愿每一次安全演练，都以更清晰的边界、更可控的权限、更可靠的流程收尾，而不是一次惊险的侥幸。
二分查找的前提是线性表中的必须是关键码(通常从小到大有序)，线性表采用二分查找仅适用于二分查找仅适用于数组。小数据量下，线性查找性能更佳。当数据量n较小时，线性查找反而比二分查找更快。时间复杂度为O()：在二分循环中，区间每轮缩小一半，因此循环次数为。空间复杂度为O(1)：指针 i 和 j 使用常数大小空间。两两比较相邻记录的关键码，如果反序则交换，直到没有反序的记录为止。堆排序算法。
Leetcode #317:离建筑物最近的距离题目题干示例题解PythonC++题目题干该问题离建筑物最近的距离题面：You want to build a house on an empty land which reaches all buildings in the shortest amount of distance. You can only move up, down, left a
网络抓取是向网站发出自动请求、读取网站内容并从中检索数据的过程。然后，可以将数据解析和结构化为易于阅读的格式，从而大大提高数据分析的效率，并从中汲取灵感。许多应用程序和代码解决方案可用于不同的用例和目标。
程序员的算法趣题Q57: 最快的联络网 详细解题分析和Python题解
在当今人工智能蓬勃发展的时代，豆包大模型凭借一系列卓越的技术突破，在自然语言处理领域树立了新的标杆。与此同时，PromptPilot 作为一款助力大模型高效应用的工具，其从安装部署到高阶应用的全流程操作，为开发者和用户充分挖掘大模型潜力提供了有力支撑。接下来，我们将深入解析豆包大模型的技术突破，并详细阐释 PromptPilot 的完整操作流程。
import copyimport collectionsnums = [3,5,1,9,2,4,6,8]排序快速排序def partition(nums, p, q):x = nums[p]i = pfor j in range(p+1, q+1):if nums[j] <= x:i += 1nums[i], nums[j] = nums[j], nums[i]nums...
程序员的算法趣题Q39: 反复排序 详细解题分析以及python代码，共提供了4种题解
树的定义：树是由n（n>=0）个元素节点组成的有限集合，当n=0时，称为空树。对于非空树应满足以下要求：(1)有且仅有一个根节点；(2)当n>1时，其余节点可分成m(m>=0)个互不相交的有限集合，其中每一个集合本身又是一棵树，称为根的子树。从定义中我们可以得到以下结论：1）树是分支分层结构；2）树中仅有根节点没有父节点；3）除根节点外，其余节点有且仅有一个父节点；4）树中每个节点，可以有零个或多
按秒计费（如AutoDL平台），任务结束即释放资源，避免包月或自购设备的闲置损耗。：按小时计费，如RTX 4090租赁价低至1.98元/小时（部分平台），48小时任务仅需95元，成本仅为购买的0.3%。小规模实验（如模型测试）可先用低端卡（RTX 4090），验证后再升级，避免盲目选择A100等高端卡导致的性能浪费。：如全年无间断训练（>2000小时/年），长期租赁累计费用可能接近购买成本（需
本文介绍了图论的基本概念和图的不同分类，包括有向图、无向图和加权图。图的表示方式主要有邻接矩阵和邻接列表，适用于不同的图结构。文中详细讲解了图的基本操作和属性，如添加节点和边、计算节点的度、查找相邻节点等，并通过 Python 代码实现这些操作。此外，还介绍了图的路径、距离的计算方法以及广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS）算法的实现。最后，讨论了环的检测和图论中的欧拉定理，为图的应用提供
其中，表示一个图，是图G中顶点的集合，是图G中边的集合。
上海计算机学会1月月赛 丙组题解
图的遍历是和树的遍历类似，我们希望从图中某一顶点出发访遍图中其余顶点，且使每一个顶点仅被访问一次， 这一过程就叫做图的遍历(Traversing Graph)。对于图的遍历来，通常有两种遍历次序方案：深度优先遍历广度优先遍历1.1 深度优先遍历DFS深度优先遍历(Depth First Search)，也有称为深度优先搜索，简称为DFS。1.1.1 DFS算法深度优先搜索类似于树的先序遍历。如其名
javascript中采用深度优先和广度优先遍历DOM树算法
文章目录前言一、什么是将牌？初始状态目标状态二、编程步骤1.状态空间图的定义2.各种操作的定义3.A*算法框架的定义三、3种算法的完整代码1.将牌算法2.曼哈顿算法3.广度优先搜索四、实验总结前言本文将介绍A*算法在八数码问题里的应用，包括：将牌为估价函数的A*算法；曼哈顿算法；宽度优先搜索算法这里将着重介绍将牌为估价函数的A*算法，2和3将直接给出完整可运行的代码。一、什么是将牌？观察下面两个矩
图遍历：DFS可以用于遍历图中的节点，从而查找特定的节点或执行某些操作。通过深度优先的方式，DFS能够尽可能深入地探索图的分支，从而找到目标节点或完成相应的任务。连通性检测：DFS可以用于检测图中的连通性。通过从一个节点开始，深度优先搜索能够访问所有与该节点直接或间接相连的节点，从而判断整个图是否连通。回溯：DFS在解决一些组合优化问题或生成所有可能解的情况下非常有用。通过回溯的方式，DFS能够穷
传感器模拟量：输出4-20MA量程0-10Kpa对应的网关的数字量：2000-10000，网关上传平台的值为数字量，比如我们读到上传的值为数字量Y，如何转换为压力值，做个比值等式:设压力值为X10000-2000/10-0=Y-2000/x-0里面两个变量 Y 是我们读到的值X是我们需要算的值赋值Y为3500经过计算的X如下所算：X=15000/8000=1.875压力值为：1.875Kpa...
其中LGraph/* 邻接点的定义 *//* 邻接点下标 *//* 指向下一个邻接点的指针 *//* 顶点表头结点的定义 *//* 边表头指针 *//* AdjList是邻接表类型 *//* 图结点的定义 */int Nv;/* 顶点数 */int Ne;/* 边数 */AdjList G;/* 邻接表 *//* 以邻接表方式存储的图类型 */函数BFS应从第S个顶点出发对邻接表存储的图Graph
谁能想到啊，都一年了TAT过期了，这个东西激活了一年之后几乎没有用过，现在回忆起来就是保研之后的大四在哪里学也学不明白，玩也玩不爽。给对应邮箱发送邮件“申请免 IP 验证激活码”
爱你喵~
递归的过程中做了重复工作，例如fb(3)计算了2次，其实只算1次就够了，为避免递归时重复计算，可以在子问题得到解决时，就保存结果，再次需要这个结果时，直接返回保存的结果就行了，不继续递归下去。，是把大问题逐步缩小，直到变成最小的同类问题的过程，而最后的小问题的解是已知的,一般是给定的初始条件。到达最小问题后，再“回溯”，把小问题的解逐个带回给更大的问题，最终最大问题也得到了解决。在递归的过程中，由
旨在分享赛时的解题思路，恳请大佬指点优化
搜索搜索也叫做暴搜，在未优化前就是通过穷举所有情况来找到最优解搜索一般分为深度优先搜索和宽度优先搜索一般用到的优化方法是:回溯和剪枝回溯:在搜索过程中，遇到走不通或者走到底的情况时，就回头剪枝:在搜索过程中，剪掉重复出现或者不是最优解的分支用的数不重复的用排列组合思想去分析题(像eg:高中的C和A类型的题)
SCAU的程序设计与算法基础课在校内oj的习题总结 个人整理
程序员教程（第5版）》书的链接:，提取码:1w72。
归并排序是一种分治策略的排序算法。它将一个序列分为两个等长（几乎等长）的子序列，分别对子序列进行排序，然后将排序结果合并起来，得到完全有序的序列。这个过程递归进行，直到整个序列有序。归并排序的时间复杂度为O(nlogn)，空间复杂度为O(n)。归并的缺点在于需要O(N)的空间复杂度，归并排序的思考更多的是解决在磁盘中的外排序问题。时间复杂度：O(N*logN)空间复杂度：O(N)稳定性：稳定归并排
关于二维迷宫的解决办法，可寻得最短路径，算量较小且便捷
一、图的基本常识1、弧头和弧尾有向图中，无箭头一端的顶点通常被称为"初始点"或"弧尾"，箭头直线的顶点被称为"终端点"或"弧头"。2、入度和出度对于有向图中的一个顶点 V 来说，箭头指向 V 的弧的数量为 V 的入度（InDegree，记为 ID(V)）；箭头远离 V 的弧的数量为 V 的出度（OutDegree，记为OD(V)）。3、(V1,V2) 和 <V1,V2> 的区别无向图中
最大连通块之并查集难实现，改用dfs剪枝
所谓图的遍历（graph traversal），也称为搜索（search），就是从图中某个顶点出发，沿着一些边访遍图中所有的顶点，且使每个顶点仅被访问一次。图 2 给出了对图 1 的无向图的存储结构图：每个顶点的名称由一个整数描述，顶点的相邻关系保存在邻接矩阵中，矩阵中值为 1 表示i号顶点到j号顶点有边，为 0 表示无边。约定：顶点编号小的先输出。图 2 给出了对图 1 的无向图的邻接表存储结构
前言我们在解决问题中经常使用到的数据结构一定少不了树，在数据结构这一大块中，我们对每一个结构都会讲各种形形色色的操作，比如栈的压栈出栈，树的各种遍历，但其实数据结构最重要的操作其实是搜索。如果我们不知道链表的搜索，如何插入删除？不知道图的搜索，如何寻找最小生成树？虽然我们讲的是树的搜索，但是本篇文章探讨的问题并非是树，而是将问题转化为树结构来处理。树的几种常见搜索方式我们先给出几种常用的例子吧。布
分支限界法通常是是广度优先或者以最小消耗(最大效益)优先的方式搜索问题的解控键树。FIFO分支限界法 按照先进先出的原则选择下一个活结点作为扩展结点，即从节点中取出的顺序与加入结点的顺序相同。分支限界法算法策略(1活节点一旦成为扩展结点，就一次性产生其所有儿子结点(2)在这些儿子结点中，导致不可行或者非最优解的儿子结点将会被舍弃，其余儿子结点加入活节点表中。(3)
Dinic算法，很高效的最大流算法
二叉树的遍历分为两类，一类是深度优先遍历，一类是广度优先遍历。
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