逆元详解，欧拉函数及欧拉定理，线性求逆元，阶乘逆元的方法。
leetcode《图解数据结构》剑指 Offer 64. 求 1 + 2 + … + n（java解题）的解题思路和java代码，并附上java中常用数据结构的功能函数。
前言注：本篇为知识性内容，A题附详解关于匈牙利算法求最大独立子集难以理解的建边问题的思考，若有不当之处感谢指出。暂时只写了A篇题解，以供帮助大家理解相关问题，剩余题解会进行补充。 又是小集训的一周，总要伴随着模拟赛... 还是五道题目： A. 攻击装置 B. 循环 C. 漫步 D. 穿越 E. 结队
# 最短路 最短路问题即，给你一张图，让你求出图中两点的最短距离。 这篇文章会讲解 $Dijkstra$、$Spfa$、$Floyd$ 三种算法，让您透彻理解最短路！ ## Dijkstra ### 朴素版 题目： if($x>m) {m=$x};print m}' input.file # 求第5列到最后一列中每行的最大值 awk '{m=0
https://zhuanlan.zhihu.com/p/602231255 面试官：请描述一下三次握手的过程吧求职者：第一次客户端给服务端发送一个报文，第二次是服务器收到包之后，也给客户端应答一个报文，第三次是客户端再给服务器发送一个回复报文，TCP 三次握手成功。面试官：还有吗？求职者：说完了哈
前言 在Power BI中，我们经常需要对数据进行聚合计算，比如求和、求平均、求最大值等。 Power BI提供了一系列的聚合函数，可以用来对表中列的值进行聚合然后返回一个值。这些函数通常只需要一个参数，就是要聚合的列名。如SUM(‘销售表’[销量])，就是求销售表里的销量总和。 但是有时候，我们需
NumPy 提供五种舍入小数的方法：`trunc()`, `fix()`, `around()`, `floor()`, `ceil()`。此外，它还支持对数运算，如 `log2()`, `log10()`, `log()`，以及自定义底数的对数。NumPy 的 `sum()` 和 `prod()`...
核心思想：从集合角度来分析DP问题 在我们遇到的DP问题中，一般都是求在一个有限集内的最值，但是这些方案数量一般都是指数级别的，想要一个一个查找出来不太可能。所以DP方法是用来优化这种寻找最优方案的过程的。 DP问题一般来说分析时都要经过两个阶段： 1. 状态表示（化零为整）：指把一些具有相似点的方
https://zhuanlan.zhihu.com/p/428731068 首先看一个著名的学习方法论 向橡皮鸭求助学会提问，提问也是一门艺术提问前，先投入自己的时间做好功课发生了什么事情问题的基本情况你投入的研究和发现能正确提出你的问题，你的问题差不多已经解决一半深入的思考你的问题，大多情况下，
统计主题 需求指标【ADS】输出方式计算来源来源层级 访客【DWS】pv可视化大屏page_log 直接可求dwd UV（DAU）可视化大屏需要用 page_log 过滤去重dwm UJ 跳出率可视化大屏需要通过 page_log 行为判断dwm 进入页面数可视化大屏需要识别开始访问标识dwd 连续
# **1 什么是研发效能？** 对于一个企业来说，最大化企业效能是其必求目标，包括：利润、用户规模、客服满意度、运营效率等。对于自有产品研发的互联网公司来说，研发效能是服务企业效能的重要因素。 一个软件研发的完整流程如下图所示： 的方法 $$ gcd(a, b) = gcd(b, a % b) $$ 可以通过一个类似的简单公式推导而来 好像叫做辗转相减法来着？ $$ gcd(
杂项 目录杂项代码规范算法优化的本质记忆化搜索基于边的记忆化动态规划树上每一个点求答案计数题关于仙人掌 DAG 的拓扑序计数关于微扰贪心的证明组合数前缀和单位根反演\(O(n^2)\) 状态求和矩形式子求和\(O(n^2)\) 状态 \(O(n)\) 单点问题CDQ 分治FFT 循环卷积根号多项式算
CF98C Help Greg the Dwarf 题解 为什么不三分？ 首先我们考虑如何求出答案。 如图，考虑设夹角为 \(\theta\)，那么可以得到表达式： \[[\cfrac a {\tan \theta} - (l \cos \theta - b)] \sin \theta \]整理可得
大侠幸会，在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸，多个算法赛 Top 「日更万日，让更多人享受智能乐趣」 今日 220+/10000 在 回归求助 & 送教程这篇文章中，我放出来最近在做的揭榜挂帅的 PPT 初稿，很多读者表示感兴趣，还有小伙伴问啥时候出书，更有同学贴心的给对象要了份PPT（
LLM技术全景图：技术人必备的技术指南，一张图带你掌握从基础设施到AI应用的全面梳理 LLM 技术图谱（LLM Tech Map）是将 LLM 相关技术进行系统化和图形化的呈现，此图谱主要特点是“专注于技术人视角”，不求从 LLM 产业角度汇聚信息，而是希望让从事相关工作或是想了解 LLM 的技术人
