快速排序实现原理 快速排序（Quick Sort）是一种常用的排序算法，它基于分治的思想，通过将一个无序的序列分割成两个子序列，并递归地对子序列进行排序，最终完成整个序列的排序。 其基本思路如下： 选择数组中的一个元素作为基准（pivot）。 将数组中小于等于基准的元素放在基准的左边，将大于基准的元
二叉树最大路径和问题 作者：Grey 原文地址： 博客园：二叉树最大路径和问题 CSDN：二叉树最大路径和问题 题目描述 路径 被定义为一条从树中任意节点出发，沿父节点-子节点连接，达到任意节点的序列。同一个节点在一条路径序列中 至多出现一次 。该路径 至少包含一个 节点，且不一定经过根节点。 路径
Set/Multiset 集合使用的是红黑树的平衡二叉检索树的数据结构，来组织泛化的元素数据，通常来说红黑树根节点每次只能衍生出两个子节点，左面的节点是小于根节点的数据集合，右面的节点是大于根节点的集合，通过这样的方式将数据组织成一颗看似像树一样的结构，而平衡一词的含义则是两边的子节点数量必须在小于等1的区间以内。Set集合天生去重，所有元素都会根据元素的键值自动的排序，并且Set元素在确定后无法
首先这是一种比较奇特的反调试思路，通过检测自身父进程来判定是否被调试，原理非常简单，我们的系统在运行程序的时候，绝大多数应用程序都是由`Explorer.exe`这个父进程派生而来的子进程，也就是说如果没有被调试其得到的父进程就是`Explorer.exe`的进程PID，而如果被调试则该进程的父进程PID就会变成调试器的PID值，通过对父进程的检测即可实现检测是否被调试的功能。
首先为什么要实行分块传输字符串，一般而言`Socket`套接字最长发送的字节数为`8192`字节，如果发送的字节超出了此范围则后续部分会被自动截断，此时将字符串进行分块传输将显得格外重要，分块传输的关键在于封装实现一个字符串切割函数，将特定缓冲区内的字串动态切割成一个个小的子块，当切割结束后会得到该数据块的个数，此时通过套接字将个数发送至服务端此时服务端在依次循环接收数据包直到接收完所有数据包之后
Desc. 给定一棵 \(N\) 个节点无根树，找出满足以下条件的集合 \(S\) 的数量： \(S \subseteq \{1,\dots,n\}\)； \(S\) 的导出子图联通； \(\displaystyle\prod_{v \in S} a_v \leqslant M\)。 Sol. 点分
Aware是Spring提供的一个标记超接口，指示bean有资格通过回调样式的方法由Spring容器通知特定的框架对象，以获取到容器中特有对象的实例的方法之一。实际的方法签名由各个子接口确定，但通常只包含一个接受单个参数的void返回方法。
堆叠柱状图，是一种用来分解整体、比较各部分的图。与柱状图类似，堆叠柱状图常被用于比较不同类别的数值。而且，它的每一类数值内部，又被划分为多个子类别，这些子类别一般用不同的颜色来指代。 柱状图帮助我们观察“总量”，堆叠柱状图则可以同时反映“总量”与“结构”。也就是说，堆叠柱状图不仅可以反映总量是多少？
前言 归并排序是一种常见的排序算法，它采用分治法的思想，在排序过程中不断将待排序序列分割成更小的子序列，直到每个子序列中只剩下一个元素，然后将这些子序列两两合并并排序，最终得到一个有序的序列。 归并排序实现原理 将待排序序列分割成两个子序列，直到每个子序列中只有一个元素。 将相邻的两个子序列合并，并
1.简介 有些测试场景或者事件，playwright根本就没有直接提供方法去操作，而且也不可能把各种测试场景都全面覆盖提供方法去操作。比如：就像鼠标悬停，一般测试场景鼠标悬停分两种常见，一种是鼠标悬停在某一个元素上方，然后会出现下拉子菜单，第二种就是在搜索输入过程，选择自动补全的字段。关于鼠标悬停，
`numpy`作为一个强大的数值计算库，提供了对多维数组的很多便捷操作。 承接上一篇数组的创建，本篇主要介绍一些数组的基本操作。 # 1. 子数组 首先介绍获取子数组的方法，提取已有数据的一部分来参与计算是比较常用的功能。 对于一维数组，提取子数组：`arr[start:stop:step]` 1.
首先有两个前置技巧：1) 两点间的最短距离就是直接连接两点的边的长度；2) 遍历一个子图的最小花费是最小生成树的边权之和乘二。原问题让我们找出一条最短且必经过钦定边的 \(( s, i )\) 路径，那么我们先将 \(\lang s , i \rang\) 连上，问题就变成了找出一条最短且必经过钦定
原根 此文相对困难，请读者酌情食用 在定义原根之前，我们先定义其他的一点东西 阶 通俗一点来说，对于 $a$ 在模 $p$ 意义下的阶就是 $a^x \equiv 1 \pmod p$ 的最小正整数解 $x$ 或者说，$a$ 在模 $p$ 意义下生成子群的阶（群的大小） 再或者说，是 $a$ 在模
摘要： 代理模式为一个对象提供一种代理以控制对该对象的访问。 本文分享自华为云社区《【Go实现】实践GoF的23种设计模式：代理模式》，作者：元闰子 。 简介 GoF 对代理模式（Proxy Pattern）的定义如下： Provide a surrogate or placeholder for
摘要：AI Benchmark旨在衡量AI模型的性能和效能。 本文分享自华为云社区《KubeEdge SIG AI发布首个分布式协同AI Benchmark调研》，作者：KubeEdge SIG AI （成员：张扬，张子阳）。 人工智能技术已经在我们生活中的方方面面为我们提供服务，尤其是在图像、视频
摘要：养成二阶思维的习惯是一个漫长、痛苦的过程，但坚持下来，总会收获很大。 本文分享自华为云社区《二阶思维》，作者：元闰子。 事情往往不是你想象的那样，有时候，看似解决了问题，却在不经意间，引发了更严重的后果。帮助我们思考、决策、解决问题的最有效方法是，运用二阶思维。 什么是二阶思维？ 一阶思维是单
摘要：为提升网络性能、降低人工调优成本，CANN推出了自动化网络调优工具AOE，通过子图调优、算子调优与梯度调优的功能，让网络可以在AI硬件上获得最佳性能。 本文分享自华为云社区《网络性能总不好？专家帮你来“看看”— CANN 6.0 黑科技 | 网络调优专家AOE，性能效率双提升》，作者：昇腾CA
给大家推荐一个比Redis性能更强的数据：KeyDB KeyDB是Redis的高性能分支，侧重于多线程、内存效率和高吞吐量。除了性能改进外，KeyDB还提供主动复制、闪存和子密钥过期等功能。KeyDB具有MVCC架构，允许您在不阻塞数据库和降低性能的情况下执行密钥和扫描等查询。 KeyDB与Redi
重温Tarjan, 网上看了许多博客感觉都讲的不清楚. 故传上来自己的笔记, 希望帮到大家. 提到的一些概念可以参考 oi wiki, 代码也是 oi wiki 的, 因为我不认为我能写出比大佬更好的代码了. 强连通分量: 有向图的最大强连通子图 ( 有向图中任意两点可达 ) Tarjan 对每个结
作者：小傅哥 博客：https://bugstack.cn 沉淀、分享、成长，让自己和他人都能有所收获！ 大家好，我是技术UP主小傅哥。 兄弟，当你手里有不少域名，每个域名又配置子域名，那么ssl将是一笔不小的费用。当然各个云厂商，也都有提供免费的ssl证书，但这里有一个问题，就是基本都
