买卖股票的最佳时机1这是该系列题目的最基础的一题,题目来源于121.买卖股票的最佳时机-力扣（LeetCode）.由于这道题目只能选择一天买入,并且在一天卖出所得的最大利润,而且不能够进行多笔交易,所以可以认为这次的股票只能进行一次交易,也就是一次利润计算.我们可以使用暴力法进行求解.publicclassSolution121{publicintmaxProfit(int[]prices){inti=0,j=0;intprofit=0;for(i=0;iprofit){profit=prices[j]-prices[i];}}}returnprofit;}}但是暴力法的时间复杂度高达n^2,
BM25（BestMatching25）是一种用于信息检索（InformationRetrieval）和文本挖掘的算法，它被广泛应用于搜索引擎和相关领域。BM25基于TF-IDF（TermFrequency-InverseDocumentFrequency）的思想，但对其进行了改进以考虑文档的长度等因素。一.基本思想 以下是BM25算法的基本思想：TF-IDF的改进：BM25通过对文档中的每个词项引入饱和函数（saturationfunction）和文档长度因子，改进了TF-IDF的计算。饱和函数：在BM25中，对于词项的出现次数（TF），引入了一个饱和函数来调整其权重。这是为了防止某个
21表文件访问秘密专栏内容：手写数据库toadb本专栏主要介绍如何从零开发，开发的步骤，以及开发过程中的涉及的原理，遇到的问题等，让大家能跟上并且可以一起开发，让每个需要的人成为参与者。本专栏会定期更新，对应的代码也会定期更新，每个阶段的代码会打上tag，方便阶段学习。前言手写数据库内核，带大家从零开始写出属于自己的数据库，看似很庞大的数据库系统，经过对核心模块的提取精简，不论是刚学会编程还是有理论基础的你，都会不会感到困难，造自己的轮子，提升项目综合能力，让自己的简历更加丰富。文章目录21表文件访问秘密前言概述
个人名片：🦁作者简介：一名喜欢分享和记录学习的在校大学生🐯个人主页：妄北y🐧个人QQ：2061314755🐻个人邮箱：2061314755@qq.com🦉个人WeChat：Vir2021GKBS🐼本文由妄北y原创，首发CSDN🎊🎊🎊🐨座右铭：大多数人想要改造这个世界，但却罕有人想改造自己。专栏导航：妄北y系列专栏导航:C/C++的基础算法：C/C++是一种常用的编程语言，可以用于实现各种算法，这里我们对一些基础算法进行了详细的介绍与分享。🎇🎇🎇QT基础入门学习：对QT的基础图形化页面设计进行了一个简单的学习与认识，利用QT的基础知识进行了翻金币小游戏的制作🤹🤹🤹Linux基础编程：初步认识什么
目录分治分治法的思想：适用条件：实验中具体的分治思想：贪心贪心法的原理： 贪心算法常用解题方法： 常用自顶向下的方式进行，步骤： 贪心算法存在以下问题：实验体会动态规划动态规划： 动态规划原理： 动态规划关键： 含重叠子问题的求解方式：回溯回溯算法：可以解决的问题： 回溯算法的理解： ps.里面提到的实验详细内容在该专栏其他文章中分治分治法的思想：分而治之，关键在于将大问题分割成若干子问题（最好使子问题的规模大致相同），子问题相互独立且与原有问题相同【分】；递归求解出子问题后自底向上合并解，求出原问题的解【治】适用条件：问题规模缩小到一定程度时容易
JavaScript对象创建方法，逻辑理解，终于万物皆对象的思想渗透前端对象什么是对象呢，你的男/女朋友当然算，一个人可以是"对象"。现实生活中：万物皆对象，对象是一个具体的事物，看得见摸得着的实物。例如，一本书、一辆汽车、一个数据库、一张网页、一个与远程服务器的连接也可以是“对象”。它在JavaScripte中的定义:对象是一组无序的相关属性和方法的集合，所有的事物都是对象，例如字符串、数值、数组、函数等。对象是由属性和方法组成的。对象是由属性和方法组成的。属性：事物的特征，在对象中用属性来表示（常用名词）方法：事物的行为，在对象中用方法来表示（常用动词）属性：是自身携带的。方法：必须发出动
什么是滑动窗口思想：滑动窗口是一种算法技巧，用于解决一类涉及子串/子数组的问题。滑动窗口可以通过定义两个指针（通常是左右指针或起始和结束指针），来构建一个可变大小的窗口，从而在给定的数据结构（如字符串或数组）上移动窗口，并实时更新窗口内的状态。滑动窗口算法的基本思想是：初始化窗口的左右边界，使窗口包含初始的元素或子串。不断移动右边界，扩大窗口，同时根据问题要求进行相应的操作（如计算最小值、最大值、求和等）。如果窗口内的状态满足某个条件，尝试缩小窗口，即移动左边界，继续进行步骤2。重复步骤2和3，直到右边界到达数据结构的末尾。滑动窗口主要分为两大类，一种是长度固定的滑动窗口，一种是长度动态变化的
动态规划的思想动态规划解决问题的核心思想是“重叠子问题”和“最优子结构”。重叠子问题：在复杂问题中，往往存在许多重复的子问题。动态规划通过避免重复计算，将子问题的解保存起来，以便在需要时直接引用，从而提高效率。通过记忆化存储或者使用动态规划表来实现。最优子结构：如果一个问题的最优解包含了其子问题的最优解，那么我们称这个问题具有最优子结构。动态规划利用最优子结构的性质，将问题划分为一系列规模较小的子问题，通过求解子问题的最优解来得到原问题的最优解。动态规划的应用步骤使用动态规划解决问题一般包括以下步骤：定义状态：明确问题的状态，即问题的子问题是什么，以及如何表示子问题的状态。状态的选择通常与问题
29.两数相除给你两个整数，被除数dividend和除数divisor。将两数相除，要求不使用乘法、除法和取余运算。整数除法应该向零截断，也就是截去（truncate）其小数部分。例如，8.345将被截断为8，-2.7335将被截断至-2。返回被除数dividend除以除数divisor得到的商。注意：假设我们的环境只能存储32位有符号整数，其数值范围是[−231,231−1][−2^{31},2^{31}−1][−231,231−1]。本题中，如果商严格大于231−12^{31}−1231−1，则返回231−12^{31}−1231−1；如果商严格小于−231-2^{31}−231，则返回−
算法（四·一）：动态规划思想——0-1背包问题算法介绍问题描述问题特点数学描述问题目标算法步骤算法伪代码算法实例实例介绍实例分析算法性能时间复杂度空间复杂度稳定性算法总结算法介绍0-1背包问题是一个经典的组合优化问题，通常用于描述以下情境：①有一个容量有限的背包，可以容纳一定总重量的物品。②有一组不同的物品，每个物品都有一个特定的重量和一个价值。③目标是在限定的背包容量内，选择一些物品放入背包，以使这些物品的总重量不超过背包容量，同时使它们的总价值最大化。0-1背包问题的名称来自于每个物品在解中要么被完全放入背包（0表示不放入，1表示放入），而不允许将物品部分放入背包。它是一个NP难问题，没有
