原创 C#windows窗體應用隱藏,按需要顯示

比如我們想隱藏一段文字然後,觸發謀事件後顯現 我們可以選擇label組件,然後在其text欄打入“文字” 隱藏的方法是,將屬性欄visible屬性從True改爲false, 那麼顯示時就會隱藏了 如果我們需要指定事件讓其顯現,比如按

原创 中國MOOC數據結構:02-線性結構2 一元多項式的乘法與加法運算(Java)

設計函數分別求兩個一元多項式的乘積與和。 輸入格式: 輸入分2行,每行分別先給出多項式非零項的個數,再以指數遞降方式輸入一個多項式非零項係數和指數(絕對值均爲不超過1000的整數)。數字間以空格分隔。 輸出格式: 輸出分2行,分別以指數遞

原创 16.最接近的三數之和(LeetCode)(中等)

這題重點在於先排序,排序頂多O(n^2),然後後面控制第一個,對讓第二三個分別位於數組兩邊往中間夾,也是 O(n^2),加起來O(n^2)。如果暴力破解的話三個for循環就要O(n^3)了 class Solution { pu

原创 數據結構第七章排序 排序(九種)(可以比較速度)

包括: 插入排序:直接插入排序,折半插入排序,希爾排序 交換排序:冒泡排序,快速排序 選擇排序:簡單選擇排序 其它排序:歸併排序,堆排序,桶排序 查詢“排序算法動圖”更好理解 import java.util.*; public cl

原创 數據結構第四章樹 平衡二叉樹,實現插入,刪除操作,Java實現,遞歸實現

二叉搜索樹自動調整平衡(左右子樹高度差小於等於1)——平衡二叉樹 目錄 1.編寫測試程序,測試二叉樹的四種平衡操作 2.編寫內部類:樹結點 3.根節點,類構造器 4.插入 5.平衡 5.1計算平衡值 5.2.計算深度  5.3.平衡節點(

原创 3. 無重複字符的最長子串(LeetCode)(中等)

給定一個字符串,請你找出其中不含有重複字符的 最長子串 的長度。 示例 1: 輸入: "abcabcbb" 輸出: 3 解釋: 因爲無重複字符的最長子串是 "abc",所以其長度爲 3。 示例 2: 輸入: "bbbbb" 輸出:

原创 4.尋找兩個有序數組的中位數(leetcode)(困難)

 題目 給定兩個大小爲 m 和 n 的有序數組 nums1 和 nums2。 請你找出這兩個有序數組的中位數,並且要求算法的時間複雜度爲 O(log(m + n))。 你可以假設 nums1 和 nums2 不會同時爲空。 解析 確定中位

原创 C#窗口的屬性區,自動生成代碼 visual studio 2019

用C#在 visual studio建立圖形化界面,插入窗口時,一般都是生成自動方法  就比如組合框,後臺自動生成的是SelectedIndexChanged(在SelectedIndex屬性值改變時發生。)有關的方法 private

原创 算法導論第15章 動態規劃

動態規劃應用於子問題重疊的情況,即不同的子問題具有公共的子子問題。 動態規劃的重點在於用表存儲子子問題的解,使得每個子子問題只用求解一次,避免重複計算。(空間換時間) 動態規劃通常用來求解最優化問題 動態規劃兩個特徵 1.子問題重疊 2.

原创 數據結構第四章 並查集

 並查集顧名思義有兩個功能,, 一是查詢兩個節點在不在一個集合,這可以通過遞歸對父節點的應用實現查詢根節點,只要兩節點根節點相同則在一個集合 二是把兩個集合併在一起,這可以通過把一個集合的根節點的父節點指針指向另一個集合的根節點。 目錄

原创 node: command not found處理方法

造成這的原因是node的環境變量被誤刪了 點開node.js的安裝包 選repair點next,程序會自動修復這個問題

原创 數據結構第四章 哈夫曼樹和哈夫曼編碼的Java實現

 參考博客:https://blog.csdn.net/qq_33366446/article/details/70251518 哈夫曼樹:每次取出數組中兩個值最小的節點(利用最小堆)合併成一棵樹,根節點的值爲兩各節點的值的和,然後把根節

原创 算法導論第十五章 15.2 矩陣鏈乘法問題 Java實現

思路: 類似於鋼條切割問題,通過把矩陣鏈劃兩塊,分別求其最大乘法次數,再合併。與鋼條切割問題不同點在於,鋼條一米是一米,前面的一米和後面的一米價格是一樣的,所以可以用一維數組來存儲定長鋼條切割可賣價格,已算出的情況,但是矩陣鏈前後矩陣是不

原创 數據結構第四章 堆(以大根堆爲例)

堆可以被視爲一棵完全二叉樹,每個節點的值都比其子節點大。 由於是完全二叉樹,可以方便的用數組來表示堆,以及實現堆的各種操作(插入,取出最大值,建堆) 本代碼用一維數組實現堆 目錄 1.編寫測試程序 2.變量初始化,創建構造器 3.插入操作

原创 第15章 動態規劃

動態規劃應用於子問題重疊的情況,即不同的子問題具有公共的子子問題。 動態規劃的重點在於用表存儲子子問題的解,使得每個子子問題只用求解一次,避免重複計算。(空間換時間) 動態規劃通常用來求解最優化問題 動態規劃需要最優子結構   四個步驟來