数据结构与算法

Easytool 文档

Easytool Easytool 的目标是干掉大部分冗余的复杂代码,从而最大限度的避免“复制粘贴”代码的问题,使我们能去更专注业务,提升我们的代码质量。 简介 Easytool 是一个小型的Java工具类库,封装了一些常用的通用的方法,降低了相关API的学习成本,提高工作效率,使Java拥有函数式语言般的优雅。 Easytool 中的大部分方法来自开发过程中的真实需求,它既是大型项目开发中

160:data cut off

今天感觉很孤独,想找个人聊天,尤其是播放器播放着刀郎的“西海情歌”。 今天介绍一个概念,什么是cut off,以及常用的cut off做法。 Data Cut Off最常见于肿瘤试验,我们知道肿瘤试验耗时耗钱耗力,一项肿瘤试验可能要花费好几年的时间才能完成,这时候如果我想知道我的这个药安全性和有效性怎么样呢?那么就得利用已经录入的数据进行分析。 cut off 一般是达到一定数量的事件发生或者某个

MySQL数据同步到ES的4种解决方案

一、背景 大家应该都在各种电商网站检索过商品,检索商品一般都是通过什么实现呢?搜索引擎Elasticsearch。那么问题来了,商品上架,数据一般写入到MySQL的数据库中,那么用于检索的数据又是怎么同步到Elasticsearch的呢? MySQL同步ES 二、同步双写 2.1 概念 这是能想到的最直接的方式,在写入MySQL,直接也同步往ES里写一份数据。 同步双写 2

【C++动态规划】3148. 矩阵中的最大得分|1819

本文涉及知识点C++动态规划 LeetCode 3148. 矩阵中的最大得分给你一个由 正整数 组成、大小为 m x n 的矩阵 grid。你可以从矩阵中的任一单元格移动到另一个位于正下方或正右侧的任意单元格(不必相邻)。从值为 c1 的单元格移动到值为 c2 的单元格的得分为 c2 - c1 。 你可以从 任一 单元格开始,并且必须至少

【数据结构】排序算法(下篇·终结)·解析数据难点

前引:归并排序作为一种高效排序方法,掌握起来还是有点困难的,何况需要先接受递归的熏陶,这正是编程的浪漫之处,我们不断探索出新的可能,如果给你一串数据让其变得有序?是选择简单的冒泡、插入排序,用暴力美学还是空间换时间?排序算法终结篇——启程!目录归并排序&#xf

图像分割技术:区域生长与分裂合并算法详解

图像分割是计算机视觉和图像处理中的基础任务,它的目标是将图像划分为若干个具有相似特性的区域。本文将介绍两种经典的图像分割算法:区域生长算法和分裂合并算法,并通过Python代码实现展示它们的实际应用效果。 一、区域生长算法区域生长(Region Growing)是一种基于像素相似性的图像分割方法,它从一个或多个种子点出发,按照一

图解LeetCode——854. 相似度为 K 的字符串(难度:困难)

一、题目 对于某些非负整数 k ,如果交换 s1 中两个字母的位置恰好 k 次,能够使结果字符串等于 s2 ,则认为字符串 s1 和 s2 的 相似度为 k 。 给你两个字母异位词 s1 和 s2 ,返回 s1 和 s2 的相似度 k 的最小值。 二、示例 2.1> 示例 1: 【输入】s1 = "ab", s2 = "ba" 【输出】1 2.2> 示例 2: 【输入】s1 =

Python中使用MongoDB详解

安装 pip3 install pymongo 连接 # 无密码连接 import pymongo mongo_client = pymongo.MongoClient("127.0.0.1", 27017) # 有密码连接 import pymongo mongo_client = pymongo.MongoClient("127.0.0.1", 27017) mongo_auth = mon