文章目录C/C++笔试练习选择部分（1）sort是不稳定排序（2）存放即有序的STL容器（3）连续储存的STL容器（4）vector的特性（5）一级容器（6）unordered_map和priority_queue的底层（7）迭代器失效（8）异常捕获（9）动态转换（10）多态的实现编程题day18统计每个月兔子的总数字符串通配符C/C++笔试练习选择部分（1）sort是不稳定排序 以下关于STL的描述中，（）是错的 A.STL容器是线程不安全的 B.当容量不够时，STL的一个典型实现是vector内部内存扩展方式为翻倍 C.std::sort是稳定排序 D.std::bitset不是
作者推荐【动态规划】【数学】【C++算法】18赛车涉及知识点动态规划二分查找LeetCode730.统计不同回文子序列给你一个字符串s，返回s中不同的非空回文子序列个数。由于答案可能很大，请返回对109+7取余的结果。字符串的子序列可以经由字符串删除0个或多个字符获得。如果一个序列与它反转后的序列一致，那么它是回文序列。如果存在某个i,满足ai!=bi，则两个序列a1,a2,…和b1,b2,…不同。示例1：输入：s=‘bccb’输出：6解释：6个不同的非空回文子字符序列分别为：‘b’,‘c’,‘bb’,‘cc’,‘bcb’,‘bccb’。注意：‘bcb’虽然出现两次但仅计数一次。示例2：输入：
作者推荐【动态规划】【数学】【C++算法】18赛车本文涉及知识点差分数组图论分类讨论整除以2LeetCode100213按距离统计房屋对数目给你三个正整数n、x和y。在城市中，存在编号从1到n的房屋，由n条街道相连。对所有1对于每个k（1返回一个下标从1开始且长度为n的数组result，其中result[k]表示所有满足要求的房屋对的数量，即从一个房屋到另一个房屋需要经过的最少街道数为k。注意，x与y可以相等。示例1：输入：n=3,x=1,y=3输出：[6,0,0]解释：让我们检视每个房屋对对于房屋对(1,2)，可以直接从房屋1到房屋2。对于房屋对(2,1)，可以直接从房屋2到房屋1。对于房屋
作者推荐【动态规划】458:可怜的小猪涉及知识点动态规划二分查找力扣:466统计重复个数定义str=[s,n]表示str由n个字符串s连接构成。例如，str==[“abc”,3]==“abcabcabc”。如果可以从s2中删除某些字符使其变为s1，则称字符串s1可以从字符串s2获得。例如，根据定义，s1=“abc”可以从s2=“abdbec”获得，仅需要删除加粗且用斜体标识的字符。现在给你两个字符串s1和s2和两个整数n1和n2。由此构造得到两个字符串，其中str1=[s1,n1]、str2=[s2,n2]。请你找出一个最大整数m，以满足str=[str2,m]可以从str1获得。示例1：输入
题目描述某个产品的RESTfulAPI集合部署在服务器集群的多个节点上，近期对客户端访问日志进行了采集，需要统计各个API的访问频次，根据热点信息在服务器节点之间做负载均衡，现在需要实现热点信息统计查询功能。RESTfulAPI是由多个层级构成，层级之间使用/ 连接，如/A/B/C/D这个地址，A属于第一级，B属于第二级，C属于第三级，D属于第四级。现在负载均衡模块需要知道给定层级上某个名字出现的频次，未出现过用0表示，实现这个功能。输入描述第一行为N，表示访问历史日志的条数，0＜N≤100。接下来N行，每一行为一个RESTfulAPI的URL地址，约束地址中仅包含英文字母和连接符/，最大层级
一、实现目标STM32F103基于Hal库跑FreeRTOS，统计CPU占比找出有问题的任务，类似实现一个windows系统的任务查看界面。代码运行结果如下二、思路记录任务的时间点，相减获得任务所占用的时间，所得时间/总时间，得到该CPU占比。 三、实现函数只需要调用一个vTaskGetRunTimeStats：获得任务的运行信息，形式为可读的字符串。voidvTaskGetRunTimeStats(signedchar*pcWriteBuffer);四、操作步骤1、连接串口后，在freertos.c里面定义一个全局变量，存在所有任务的栈的信息，注意，pcWriteBuffer必须足够大。st
本文分享自华为云社区《Prometheus最佳实践Summary和Histogram》，作者：张俭。前言Histogram和Summary都是复杂的指标，不仅仅是因为直方图和summary包含了多个时间序列，而且它们还较难使用正确。观测中的Count和SumHisto和summary都是采样观测，典型的采样维度有 响应大小 和 请求时长 。它们跟踪观测值的数量和观测值的总和，从而使您可以计算观测值的平均值。请注意，观察值的数量（在Prometheus中显示为带有“_count”后缀的时间序列）本质上是一个计数器（如上所述，它只会增加）。观测值的总和（以带有_sum后缀的时间序列显示）也可以充当
1.matlab中自带聚类算法概述本文简要概述了matlab统计和机器学习工具箱中可用的聚类方法，并给出了其聚类函数。在使用过程中，直接调用该函数即可，十分方便，不得不感慨matlab的强大。聚类分析，又称分割分析或分类分析，是一种常见的无监督学习方法。无监督学习用于从无标记的输入数据中进行推理，得到数据所属的分类标签，相当于给数据“打标签”。例如，可以使用聚类分析查找未标记数据中的隐藏模式或分组。聚类分析创建数据组或簇。属于同一个集群的对象彼此相似，属于不同集群的对象彼此不同。要量化“相似”和“不同”，可以使用应用于特定程序和数据集领域的不相似度量(或距离度量)。另外，根据自己的需求，可以考
1、numpy方法函数：numpy.histogram(a,bins=10,range=None,normed=None,weights=None,density=None)参数说明：a:输入数据数组；bins:指定统计的区间个数，可以是一个整数，也可以是一个数组，默认值为10；range:表示的是范围，范围仅为(a.min(),a.max());表示统计范围的最小值和最大值，默认值Noneweights:表示权重。为数组的每个元素指定了权值,histogram()会对区间中数组所对应的权值进行求和density:为True时，返回每个区间的概率密度；为False，返回每个区间中元素的个数返回
前文回顾：数理统计的基本概念文章目录二、统计量的分布2.1统计的基本原理2.2标准正态分布N(0,1)N(0,1)N(0,1)2.3χ2(n)\chi^2(n)χ2(n)分布2.4t(n)t(n)t(n)分布2.5F(n,m)F(n,m)F(n,m)分布三、正态总体的抽样分布3.1定理一：Xˉ−μσ/n∼N(0,1)\frac{\bar{X}-\mu}{\sigma/\sqrt{n}}\simN(0,1)σ/nXˉ−μ∼N(0,1)（σ\sigmaσ已知）3.1.1μ⇐Xˉ\mu\Leftarrow\bar{X}μ⇐Xˉ分布3.1.2p⇐k/np\Leftarrowk/np⇐k/n分布3.
