数据结构与算法

代码诗人养成记:在算法的世界里写下第一行诗,新手量身定制行动指南

一.引言 背景介绍在计算机科学与工程领域,算法是解决问题的核心工具。无论是数据处理、人工智能、图形渲染还是网络通信,算法都扮演着至关重要的角色。掌握算法不仅是提升编程能力的关键,更是进入大厂、参与高难度项目和构建高质量软件系统的基础。学习路径规划 核心算法分类详解 实战编码练习方法 工具与资源推荐 高效刷题技巧 常见误区与应对策略 二.学习路径规划 2

逆向实战:手把手教你破解茅台APP的reservationToken生成算法(附完整代码)

逆向实战:从APK到算法,手把手拆解移动端Token生成逻辑最近在分析一些主流应用的网络请求时,经常会遇到一些关键的认证参数,比如形如reservationToken这样的字段。它们通常是一串十六进制字符串,看起来像是某种哈希值,静静地躺在请求体或Header里,却掌控着接口调用的生杀大权。对于开发者而言,尤其是对移动安全、协议分析或自动化脚本编写感兴趣的朋友,理解这些Token的生成机制,不仅能

MYSQL调优

MYSQL调优 性能监控 不同的存储引擎存储机制是不同的 用户和数据库服务器连接需要用到连接器 数据分析有一个分析器:把对应的sql语句进行切分,通过关键字切分如:from ,where... 分析器下面有个优化器: RBO:基于规则优化 CBO:基于成本优化 企业开发不允许使用select * from xx,归根究底是IO问题,要降低成本就不要这样方式查询这样的方式查询会占用很高的磁盘,单只

【算法】最长公共子序列(C/C++)

最长公共子序列(LCS,Longest Common Subsequence)问题简称(LCS),是动态规划里面里面的基础算法。它的所解决的问题是,在两个序列中找到一个序列,使得它既是第一个序列的子序列,也是第二个序列的子序列,并且该序列长度最长。由下图中两个

深入解析yolov5,为什么算法都是基于yolov5做改进的?(一)

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分享6个Pandas数据处理代码

今天和大家分享自己总结的6个常用的Pandas数据处理代码,对于经常处理数据的coder最好熟练掌握。 选取有空值的行 在观察数据结构时,该方法可以快速定位存在缺失值的行。 df = pd.DataFrame({'A': [0, 1, 2], 'B': [0, 1, None], 'C': [0, None, 2]}) d

背包dp——动态规划

文章目录 一、0-1背包 二、完全背包 三、二维费用背包 四、似包非包   背包dp,全称是背包类动态规划,是动态规划问题中非常经典的一类问题。它的基本模型来源于一个非常形象的场景——一个容量有限的背包,和一组物品。每个物品都有自己的重量(或体积)和价值。目标是选择一些物品装入背包,使得在不超过背包

LeetCode 416. Partition Equal Subset Sum 题解

LeetCode 416. Partition Equal Subset Sum 题解题目描述给你一个 只包含正整数 的 非空 数组 nums 。请你判断是否可以将这个数组分割成两个子集,使得两个子集的元素和相等。示例 1:输入:nums = [1,5,11,5] 输出:true 解释:数组可以分割成 [1, 5, 5]