题目 配送表: Delivery如果顾客期望的配送日期和下单日期相同，则该订单称为「即时订单」，否则称为「计划订单」。查询即时订单所占的百分比， 保留两位小数。查询结果如下所示。示例1: 解题思路1.题目要求我们查询出顾客期望的配送日期和下单日期相同的记录所占百分比。我们可以用子查询来解决这个问题。2.首先我们查询出顾客期望的配送日期和下单日期相同的记录，除以表中的所有记录，并用round（）函数保留4位小数，因为要求百分比，所以我们再乘以100即可。代码实现selectround((selectcount(*)fromDeliveryWhereorder_date=customer_pre
前言：每日一练系列，每一期都包含5道选择题，2道编程题，博主会尽可能详细地进行讲解，令初学者也能听的清晰。每日一练系列会持续更新，暑假时三天之内必有一更，到了开学之后，将看学业情况更新。5道选择题： 1、以下程序段的输出结果是（）#include#includeintmain(){chars[]="\\123456\123456\t";printf("%d\n",strlen(s));return0;}A.12 B.13 C.16 D.以上都不对解析：根据题目分析可知，这串代码的作用是用来计算字符串s的长度的 strlen函数的特性则是在遇到\0的时候会停止访问，而字符串末尾都会有\0
前言：每日一练系列，每一期都包含5道选择题，2道编程题，博主会尽可能详细地进行讲解，令初学者也能听的清晰。每日一练系列会持续更新，暑假时三天之内必有一更，到了开学之后，将看学业情况更新。5道选择题：1、执行下面程序，正确的输出是（）#includeintx=5,y=7;voidswap(){intz;z=x;x=y;y=z;}intmain(){intx=3,y=8;swap();printf("%d,%d\n",x,y);return0;}A.5,7 B.7,5 C.3,8 D.8,3解析：根据代码分析，注意：虽然首先定义了两个全局变量x，y，但我们依然可以将局部变量的名称作x,y
大家好，我是爱学习的小蓝，欢迎交流指正~ 🔎题目传送门：蓝桥杯2021年第十二届省赛真题-砝码称重-C语言网 📖题解难度系数：⭐⭐⭐考察题型：动态规划涉及知识点：状压DP 第一步：明白dp[i][j]的含义dp[i]#放置第i个砝码后出现的所有情况dp[i][j]#代表是否取这个值0和1表示第二步：给dp数组初始化赋值dp=[[0]*(sum(a)+1)for_inrange(n+1)]#(sum(a)+1)列(n+1)行存放砝码1和0的情况dp[0][0]=1#初始化一个砝码情况时为1第三步：弄清dp[j]遍历的顺序foriinrange(1,n+1):#n个砝码对应n种情况forjinra
文章目录一【题目类别】二【题目难度】三【题目编号】四【题目描述】五【题目示例】六【题目提示】七【解题思路】八【时间频度】九【代码实现】十【提交结果】一【题目类别】矩阵二【题目难度】简单三【题目编号】566.重塑矩阵四【题目描述】在MATLAB中，有一个非常有用的函数reshape，它可以将一个mxn矩阵重塑为另一个大小不同（rxc）的新矩阵，但保留其原始数据。给你一个由二维数组mat表示的mxn矩阵，以及两个正整数r和c，分别表示想要的重构的矩阵的行数和列数。重构后的矩阵需要将原始矩阵的所有元素以相同的行遍历顺序填充。如果具有给定参数的reshape操作是可行且合理的，则输出新的重塑矩阵；否则
文章目录一【题目类别】二【题目难度】三【题目编号】四【题目描述】五【题目示例】六【题目提示】七【题目进阶】八【解题思路】九【时间频度】十【代码实现】十一【提交结果】一【题目类别】矩阵二【题目难度】简单三【题目编号】766.托普利茨矩阵四【题目描述】给你一个mxn的矩阵matrix。如果这个矩阵是托普利茨矩阵，返回true；否则，返回false。如果矩阵上每一条由左上到右下的对角线上的元素都相同，那么这个矩阵是托普利茨矩阵。五【题目示例】示例1：输入：matrix=[[1,2,3,4],[5,1,2,3],[9,5,1,2]]输出：true解释：在上述矩阵中,其对角线为:“[9]”,“[5,5]
动态规划DynamicProgramming简写为DP，是运筹学的一个分支，是求解决策过程最优化的过程。20世纪50年代初，美国数学家贝尔曼（R.Bellman）等人在研究多阶段决策过程的优化问题时，提出了著名的最优化原理，从而创立了动态规划。动态规划的应用极其广泛，包括工程技术、经济、工业生产、军事以及自动化控制等领域，并在背包问题、生产经营问题、资金管理问题、资源分配问题、最短路径问题和复杂系统可靠性问题等中取得了显著的效果。动态规划算法的基本步骤包括：确定状态：确定需要求解的状态，并将其表示为变量。确定状态转移方程：根据问题的特定约束条件和目标函数，确定状态之间的转移关系，并将其表示为数
动态规划DynamicProgramming简写为DP，是运筹学的一个分支，是求解决策过程最优化的过程。20世纪50年代初，美国数学家贝尔曼（R.Bellman）等人在研究多阶段决策过程的优化问题时，提出了著名的最优化原理，从而创立了动态规划。动态规划的应用极其广泛，包括工程技术、经济、工业生产、军事以及自动化控制等领域，并在背包问题、生产经营问题、资金管理问题、资源分配问题、最短路径问题和复杂系统可靠性问题等中取得了显著的效果。动态规划算法的基本步骤包括：确定状态：确定需要求解的状态，并将其表示为变量。确定状态转移方程：根据问题的特定约束条件和目标函数，确定状态之间的转移关系，并将其表示为数
Wecallapositiveintegerspecialifallofitsdigitsaredistinct.Givenapositiveintegern,returnthenumberofspecialintegersthatbelongtotheinterval[1,n].Example1:Input:n=20Output:19Explanation:Alltheintegersfrom1to20,except11,arespecial.Thus,thereare19specialintegers.Example2:Input:n=5Output:5Explanation:Allthe
hello,大家好，这里是bang___bang_，本篇记录2道牛客习题，公共子串计算（中等），通配符匹配（较难），如有需要，希望能有所帮助！目录1️⃣公共子串计算2️⃣通配符匹配1️⃣公共子串计算公共子串计算_牛客题霸_牛客网(nowcoder.com)描述给定两个只包含小写字母的字符串，计算两个字符串的最大公共子串的长度。注：子串的定义指一个字符串删掉其部分前缀和后缀（也可以不删）后形成的字符串。数据范围：字符串长度：1≤s≤150 进阶：时间复杂度：O(n^3) ，空间复杂度：O(n) 输入描述：输入两个只包含小写字母的字符串 输出描述：输出一个整数，代表最大公共子串的长度 示例
