原创 大數加法

hdoj 1715 斐波那契+大數加法 #include<iostream> #include<cstdio> #include<cstring> using namespace std; int a[212],b[212],ans[2

原创 NYOJ93 漢諾塔3(棧的應用)

題意解析:移動的時候出現以下兩種情況爲非法操作: 1、某個針上已經沒有金片了,但是指令依然要求從該處移動金片到其它針上。 2、把一個大的金片移動到了小的金片上。 思路:使用三個棧保存三個針上金片的信息,開始把所有棧清空,然後在第一個

原创 迴文串

1、遞歸法int fun(int low, int high, char *str, int length) { if (length == 0 || length == 1) return 1; if (str[low]

原创 容斥原理練習 hdoj1796&&nyoj644

基礎:需要對公式有深刻認識,要理解每一項前面的符號以及每一項的意義。 處理方案:一般此題使用dfs對容斥公式進行求解。 Problem Description Now you get a number N, and a M-intege

原创 R語言學習由淺入深路線圖

轉載地址:點擊打開鏈接 現在對R感興趣的人越來越多,很多人都想快速的掌握R語言,然而,由於目前大部分高校都沒有開設R語言課程,這就導致很多人不知道如何着手學習R語言。 對於初學R語言的人,最常見的方式是:遇到不會的地方,就跑到論壇上

原创 我所知道的金融數據庫

原文鏈接:http://www.douban.com/note/193545088/?start=0#comments 平時工作中用了很多數據庫,有國內的,也有國外的,每一個數據庫都有它自己的特點,今天總結一些不同的數據庫的優勢和劣勢。

原创 Linux下安裝MySQLdb模塊

文章來源 1.安裝setuptools-0.6c11wget --no-check-certificate  http://pypi.python.org/packages/source/s/setuptools/setuptools-0

原创 騰迅股票數據接口 http/javascript

轉載鏈接:點擊打開鏈接 之前使用了新浪的股票數據,由於新浪http/javascript缺少一些數據,用chrome自帶的開發工具監視騰迅財經HTTP信息,得到以下獲取股票數據的方法。 以五糧液爲例,要獲取最新行情,訪問數據接口

原创 POJ 3259 Wormholes

題意:判斷是否存在負環 #include<iostream> #include<cstdio> #include<cstring> using namespace std; #define Max 0xfffffff struct nod

原创 git問題小結:ssh方式push代碼時出現did not exit cleanly (exit code 128)

解決思路:出現此問題主要在以下兩個角度考慮 賬戶權限問題:考慮是否被加入項目組的讀寫權限。 祕鑰問題 解決回顧: 1、確認賬戶權限沒有問題。 2、採用openssh方案重新配置ssh (1). 通過gitbash生成祕鑰:

原创 交叉編譯1

交叉編譯: arm-linux-gcc包解壓至/usr/local gedit etc/profile,添加pathnum 路徑 arm-linux-gcc 對源代碼進行宿主機編譯驗證:gcc main.c -o main file ma

原创 最小生成樹——prim

def:對於一個邊上具有權值的圖,權值和最小的生成樹 example:修建連接幾個城市之間的公路,求最小花費 code: map[][]:鄰接矩陣存儲圖的信息 dis[i]:該數組之和爲最小生成樹的權值 其中對於集合A中表示最小生成樹中包

原创 python中xrange和range的異同

編 者:刺 鳥  2011-09-05分 類:python評 論:0   瀏 覽:73943 http://ciniao.me/article.php?id=17 range     函數說明:range([start,] 

原创 拓撲排序——nyoj 496

1、def:對有向無環圖,將G中所有節點排成一個線性序列,使得任意一對頂點a和b,如果兩點之間存在邊,那麼在拓撲序列中a一定在b前面。 2、Algorithm:常用算法是無前驅的頂點優先的拓撲排序算法 (1)在圖中找到一個無前驅的點(入度

原创 論新時期數據與學科發展的關係

自古以來,久分必合,久合必分,就是因爲無論分與合哪種狀態都有各自的臨界條件。而在科學學科發展過程中,隨着信息化時代的來臨,各領域數據密集度越來越大,可以預見的是,日後必然會有巨大的數據拆解分析的需求,目的就是需要將這些龐大的數據羣進行拆解