2020-02-18 20:57:58一、MaximumSubarray经典的动态规划问题。问题描述：问题求解：publicintmaxSubArray(int[]nums){intres=nums[0];intn=nums.length;int[]dp=newint[n];dp[0]=nums[0];for...

2020-02-16 16:24:19问题描述：问题求解：看起来就像是sort+贪心，但是具体如何做呢？实际上本题是最大相容区间的变种题，在最大相容区间里，我们按照结束时间对interval进行排序，每次选择结束时间最早的进行安排。这里其实也是一样，对每一天，我们在当天所有的events里挑选结束时间最早的进...

2020-01-23 19:39:26问题描述：问题求解：publicintmaxWidthRamp(int[]A){Stack<Integer>stack=newStack<>();intres=0;intn=A.length;for(inti=0;i<n;i++){if(st...

2018-10-0622:01:11问题描述：问题求解：为每个频率创建一个栈即可。classFreqStack{Map<Integer,Integer>map;List<Stack<Integer>>stacks;publicFreqStack(){map=newHashMap<...

2018-07-2816:52:20问题描述：问题求解：使用bucket数组来记录每个数最后出现的位置，然后从左向右遍历一遍即可。publicintmaximumSwap(intnum){char[]digits=String.valueOf(num).toCharArray();int[]bucket=newint[...

2018-07-2715:55:13问题描述：问题求解：题目中说明了最后的宽度计算其实是按照满二叉树来进行计算的，也就是说如果我们能够得到每层最左边的节点编号和最右边的节点编号，那么本题就可以进行解决了。另外，在如何编号的问题上，既然是满二叉树，那么编号的方式自然是父节点i，左子节点2*i，右子节点2*i+1。publ...

今天遇到了一个错误， 堆栈溢出，很好奇就是一个简单ajax请求怎么会报这个错误，研究了一下，发现犯了一个很低级的错误，data的参数错误了；  passWord是未定义的变量，值为空，然后导致了这个问题。 ...

MaximumCliqueTimeLimit:20000/10000MS(Java/Others)   MemoryLimit:65536/32768K(Java/Others)TotalSubmission(s):5380   AcceptedSubmiss...

根本原因在于你打开的cursors（游标），超出了数据库规定的最大值1、通过命令查看数据库限定的最大值：在oracle终端下：sqlplus/nolog2、conn/assysdba;3、showparameteropen_cursor;得到最大值，默认是300解决方法：你在打...

针对如上错误，作如下处理：1）查看打开文件的上限和redis服务进程，修改上限：输入如下命令，查看其上限：ulimit-a 其中"openfiles"数量为4864，设置其上限：ulimit-n10032查看redis服务进程，进程id为15177： 2）杀死当前进程，并重启redis服务：杀死运行...

WebService应用中如果收到的信息非常大时出错。1:Maximummessagesizequotaforincomingmessages(65536)hasbeenexceeded.已超过传入消息(65536)的最大消息大小配额。若要增加配额，请使用相应绑定元素上的MaxReceivedMessageSize属性...

Givenasequenceof K integers{ N​1​​, N​2​​,..., N​K​​ }.Acontinuoussubsequenceisdefinedtobe{ N​i​​, N​i+1​​,..., N​j...

Givenasequenceof K integers{ N​1​​, N​2​​,..., N​K​​ }.Acontinuoussubsequenceisdefinedtobe{ N​i​​, N​i+1​​,..., N​j...

GivenasequenceofKintegers{N~1~,N~2~,...,N~K~}.Acontinuoussubsequenceisdefinedtobe{N~i~,N~i+1~,...,N~j~}where1<=i<=j<=K.The MaximumSubsequence ...

模型已定，参数未知　　已知某个随机样本满足某种概率分布，但是其中具体的参数不清楚，参数估计就是通过若干次试验，观察其结果，利用结果推出参数的大概值。最大似然估计是建立在这样的思想上：已知某个参数能使这个样本出现的概率最大，我们当然不会再去选择其他小概率的样本，所以干脆就把这个参数作为估计的真实值。  ...