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算法目录 二分查找 大O表示法 选择排序 递归 快速排序，分而治之（D&C） 散列表——字典 广度优先搜索——BFS Dijkstra算法 贪婪算法 二分查找 1 # 要求list是有序表，num是要查找的数字 2 # 二分查找貌似只能查找数值表 3 def binary_search(list, num): 4 low = 0 5 high = len(list) - 1 # 因为python数组（列表）是从0开始索引的 6 7 while low <= high: 8 mid = (low + high) 9 guess = list[mid] 10 if guess == num: 11 return " found it is " + str(mid) 12 if guess > num: 13 high = mid - 1 14 else : 15 low = mid + 1 16 return " not found " 17 18 # python数组不同于matlab数组，python中间要用逗号隔开，而matlab不用 19 my_list = [1, 3, 5, 7, 9, 11, 13 ] 20 print (binary_search(my_list, 6 )) 21 print (binary_search(my_list, 9)) View Code

If you want to follow your dreams, you have to say no to all the alternatives Our brains behave like a beachball filled with bees. Hundreds of conflicting impulses, pushing us in different directions. People never want to do one thing. We want to do all the things. We simultaneously want to exercise and to learn Spanish and to go out for pizza. Our desires are countless, independent agents, working to nudge our beachball in their own selfish direction. And so usually, that ball is going nowhere. It’s controlled more by the terrain than by the will of what’s inside it. This is how most people

AnyChart 是基于JavaScript (HTML5) 的图表控件。使用AnyChart控件，可创建跨浏览器和跨平台的交互式图表和仪表。AnyChart 图表目前已被很多知名大公司所使用，可用于仪表盘、报表、数据分析、统计学、金融等领域。 AnyChar HTML5图表高度可定制且高度兼容。拥有纯JavaScript API，AnyChart图表内置客户端数据实时更新，多层次向下钻区和具体参数更新。强大的主题引擎使你通过一系列图表进行独特的演示体验，而PDF和图像输出能产出图书质量打印文档。 点击下载AnyChart最新版 维恩图是一种形式的数据可视化，使用形状，通常圆形，以显示的东西组之间的关系。在此图表类型中，重叠区域显示共同点，而不重叠的圆圈显示不共享的特征。 由英国数学家，逻辑学家和哲学家John Venn引入的 Venn图也称为集合图或逻辑图，因为它们显示了不同集合元素之间可能的逻辑关系。绘制此类图表时，我们很可能会处理两个或三个重叠的圆圈，因为只有一个圆圈会很无聊，而很快拥有四个或更多个圆圈会变得非常复杂。 这些图不仅是一个很好的可视化概念，而且还提供了一个很好的机会来表示定性数据和一些图形幽默。基本上，它们易于构建和使用。我马上告诉你！ 阅读本教程，了解如何在JavaScript的帮助下轻松为您的网站或应用创建视觉上吸引人且内容丰富的维恩图

\\\\\\\\\\\ English | 简体中文 Project Guidelines Web UI Framework：element-ui Server Framework：gin Grom Framework: gorm 1. Basic Introduction 1.1 Project structure │ ├─conf (Config file) │ ├─docs （swagger APIs docs） │ ├─log (log file) │ ├─public (public static file) │ ├─static (head icon) ├─src │ ├─controller (Controller) │ ├─middleware (Middleware） │ ├─models （Model entity） │ ├─pkg （Project private package） │ ├─adapter (Casbin adapter) │ ├─app (Gin service response) │ ├─codes (Response code) │ ├─error (Project private error) │ ├─gredis (Redis) │ ├─query (Songo parase to SQL line) │ ├─setting

1003 Emergency (25)（25 分） As an emergency rescue team leader of a city, you are given a special map of your country. The map shows several scattered cities connected by some roads. Amount of rescue teams in each city and the length of each road between any pair of cities are marked on the map. When there is an emergency call to you from some other city, your job is to lead your men to the place as quickly as possible, and at the mean time, call up as many hands on the way as possible. Input Each input file contains one test case. For each test case, the first line contains 4 positive integers:

动态规划 算法 是通过拆分问题，定义问题状态和状态之间的关系，使得问题能够以递推（或者说分治）的方式去解决。 [1] 动态规划算法的基本思想与分治法类似，也是将待求解的问题分解为若干个子问题（阶段），按顺序求解子阶段，前一子问题的解，为后一子问题的求解提供了有用的信息。在求解任一子问题时，列出各种可能的局部解，通过决策保留那些有可能达到最优的局部解，丢弃其他局部解。依次解决各子问题，最后一个子问题就是初始问题的解。 基本思想与策略 编辑 动态规划算法的基本思想与分治法类似，也是将待求解的问题分解为若干个子问题（阶段），按顺序求解子阶段，前一子问题的解，为后一子问题的求解提供了有用的信息。在求解任一子问题时，列出各种可能的局部解，通过决策保留那些有可能达到最优的局部解，丢弃其他局部解。依次解决各子问题，最后一个子问题就是初始问题的解。 由于动态规划解决的问题多数有重叠子问题这个特点，为减少重复计算，对每一个子问题只解一次，将其不同阶段的不同状态保存在一个二维数组中。 适用情况 编辑 能采用动态规划求解的问题的一般要具有3个性质： （1）最优化原理：如果问题的最优解所包含的子问题的解也是最优的，就称该问题具有最优子结构，即满足最优化原理。 （2）无后效性：即某阶段状态一旦确定，就不受这个状态以后决策的影响。也就是说，某状态以后的过程不会影响以前的状态，只与当前状态有关。 （3

1. YouTube - Unity 1) Making snow with VFX Graph | Unite Now 2020 ( YouTube ) ( Bilibili ) ( Unity Learn ) Unity Learn Live, 面向初学者, 从创建Unity工程开始介绍的VFX的教程 2) Unity for Beginners – Join Kristin, Elena, Eleonora and Code Monkey on this Livestream July 23! ( YouTube ) 一个直播的宣传 3) Behind the Game: Airborne Kingdom | Unite Now 2020 ( YouTube ) 　　一个采访视频 4) Simulating Wind in URP (Shader Graph Tutorial) ( YouTube ) ( Bilibili ) 　　和上一期的Water一样, 标记(Shader Graph Tutorial)的视频都是以Boat Attack为例子, 用超快速的方式介绍如何操作的短视频 5) Meet the Devs: Prefab Teams | Unite Now 2020 ( YouTube ) 对Prefab开发团队的采访, 介绍了2020.1的新功能,

问题： I had an interesting job interview experience a while back. 前一段时间我有一次有趣的面试经历。 The question started really easy: 这个问题开始很容易： Q1 : We have a bag containing numbers 1 , 2 , 3 , …, 100 . Q1： 我们有一个包含数字的包 1 ， 2 ， 3 ，...， 100 。 Each number appears exactly once, so there are 100 numbers. 每个数字仅出现一次，因此有100个数字。 Now one number is randomly picked out of the bag. 现在，从袋子中随机抽取一个号码。 Find the missing number. 查找丢失的号码。 I've heard this interview question before, of course, so I very quickly answered along the lines of: 我当然已经听过这个面试问题，所以我很快就回答了以下问题： A1 : Well, the sum of the numbers 1 + 2 + 3 + … + N is (N+1)(N/2

（1）首先先解释一下单源最短路径： 1）容易的解释： 指定一个点（源点）到其余各个顶点的最短路径，也叫做 “ 单源最短路径 ” 2）官方解释：给定一个带权有向图G=（V,E），其中每条边的权是一个实数。另外，还给定V中的一个顶点，称为源。现在要计算从源到其他所有各顶点的最短路径长度。这里的长度就是指路上各边权之和。这个问题通常称为单源最短路径问题。 （ 2 ）解释一下 Dijkstra 算法： 例如求A点到B、C、D、E、F顶点的最短路径； 我们可以先这样设想： 1 ）先把所有的点到另一个点的长度全部初始化为无穷大 ， 本身到本身则初始化为 0 ， 再输入数值； 第一：将所有点到点初始化为无穷大 代码大致如下： 1 const int INF = 0x3f3f3f3f ; // 为无穷大； 2 int G[ 2000 ][ 2000 ]; 3 int N ; // N为点的个数； 4 5 for ( i = 1 ;i <= N ;i++ ) 6 { 7 for ( j = 1 ;j <= N ;j++ ) 8 { 9 G[i][j] = INF; 10 } 11 } 也可用下面这种： 1 #include< string .h> 2 const int INF = 0x3f3f3f3f ; 3 int N; // 点的个数； 4 int G[ 2000 ][ 2000 ]; 5

问题： Want to improve this post? 想要改善这篇文章吗？ Provide detailed answers to this question, including citations and an explanation of why your answer is correct. 提供此问题的详细答案，包括引文和为什么答案正确的解释。 Answers without enough detail may be edited or deleted. 答案不够详细的答案可能会被编辑或删除。 Closed . 已关闭 。 This question needs to be more focused . 这个问题需要更加 集中 。 It is not currently accepting answers. 它当前不接受答案。 Want to improve this question? 想改善这个问题吗？ Update the question so it focuses on one problem only by editing this post . 更新问题，使其仅通过 编辑此帖子 来关注一个问题。 Closed last year . 去年 关闭。 I have got a 2.67 GHz Celeron processor, and 1.21 GB