AcWing-770. 單詞替換-編程思維

770. 單詞替換 [題目描述] 輸入一個字符串,以回車結束(字符串長度不超過 100)。 該字符串由若幹個單詞組成,單詞之間用一個空格隔開,所有單詞區分大小寫。 現需要将其中的某個單詞替換成另一個單詞,并輸出替換之後的字符串。 [輸入格式] 輸入共 3 行。 第 1 行是包含多個單詞的字符串 s; 第 2 行是待替換的單詞 a(長度不超過 100); 第 3 行是 a 将被替換的單詞 b(長度

C++中cstring、string、string.h的區别-編程思維

在學習算法題的過程中,最常見的就是字符串輸入,一般都會涉及到幾個不同的頭文件,這裡總結一下這幾個同文件的異同之處。 <string.h> <string.h>是C語言中和字符串相關的頭文件。C語言的内置數據類型中不包括字符串,隻有字符數組char[],<string.h>中将字符數組的一些常用操作封裝在其中,包含比如strlen、strcmp、strcpy、s

springboot集成mbatisplus+sharding-jdbc+水平分庫-編程思維

水平分庫 創建兩個數據庫 edu_db_1 course_01course_02 edu_db_2 course_01course_02 數據庫規則:1.userid為偶數數據添加edu_db_1數據庫,為奇數數據添加edu_db2數據庫 表規則:1.cid為偶數數據添加course_1表,為奇數數據添加course_2表     在原來基礎上增加一個pojo和多了一些配置文件mapper的東西

stream 分組(group)和map的值映射mapping變型寫法-編程思維

參考這個流映射寫的: stream 分組(group)和map的值映射mapping  我們經常寫那種分組查詢的操作:根據某個id,分組聚合成Map<Long,List<String>> 類似這樣的語法。 發現一個for和别的組合在一起,比較好,單獨的一個流操作n次,本來用for可以解決的問題,使用了多次的流操作,看着花裡胡哨的,實際上性能并沒有提升,反而下降了不少。

使用.NET 6開發TodoList應用(31)——實現基于Github Actions和ACI的CI/CD-編程思維

系列導航及源代碼 使用.NET 6開發TodoList應用文章索引 需求和目标 在這個系列的最後一節中,我們将使用GitHub Actions将TodoList應用部署到Azure Container Instance上。 實現 為了确保部署的應用能夠正确運行,我們需要做以下幾件事: 創建Azure SQL Server實例 選擇最便宜的數據庫規格就可以了,新建一個ResourceGroup名為

【Base Functions】SAS 常用數學函數-編程思維

ABS(x): 返回x的絕對值 BETA(a, b): 返回Beta函數的值。Beta函數的數學表達式:\(\beta{\left(a,b\right)} = \int_{0}^{1} x^{a-1}(1-x)^{b-1}dx = \frac{\Gamma(a)\Gamma(b)}{\Gamma(a+b)}\) COALESCE(argument-1 <..., argument-n>

[javaweb]strut2-003&005-編程思維

strut2-003&005 漏洞描述 s2-005 漏洞的起源源于 S2-003(受影響版本: 低于 Struts 2.0.12), struts2 會将 http 的每個參數名解析為 OGNL 語句執行(可理解為 java 代碼)。OGNL 表達式通過#來訪問 struts 的對象,struts 框架通過過濾#字符防止安全問題,然而通過 unicode 編碼(\u0023)或 8

僵屍進程與孤兒進程、守護進程、互斥鎖、消息隊列、進程間數據交互、生産與消費者模型、線程理論與實現相關-編程思維

昨日内容回顧 操作系統發展史 1.穿孔卡片時代 cpu 利用率極低 2.聯機批處理系統 cpu效率有所提升 3.脫機批處理系統 cpu效率極大提升(也是現代計算機雛形) # 多道技術: 串行:多個任務依次排隊執行 多道:切換 + 保存狀态 進程理論 1.程序與進程的區别 程序是死的 進程是活的 2.進程的調度算法 先來先服務 短作業優先

千萬級支付對賬系統怎麼玩(下篇)?-編程思維

上篇文章我們講到對賬系統收集數據的流程,下面我們再來講下數據核對的流程。 這裡再放一下支付對賬系統整個流程,忘記的同學可以看這個圖片再回憶一下。 數據導入DP 在 DP 核對之前,我們需要将對賬系統收集的數據,從 MySQL 導入 DP Hive 表中。 DP 任務調度開始,DP 平台定時檢測對賬系統提供 HTTP 接口,判斷本次存疑流程是否處理完成。 如果完成,自動觸發将數據從 MYSQL

一網打盡JVM垃圾回收知識體系-編程思維

垃圾回收的區域 堆:Java 中絕大多數的對象都存放在堆中,是垃圾回收的重點 方法區:此中的 GC 效率較低,不是重點 由于虛拟機棧的生命周期和線程一緻,因此不需要 GC 對象判活 在垃圾收集器對堆進行回收之前,首先要做的就是判斷對象是否還存活,哪些已經成為垃圾。判活算法主要有兩種: 引用計數法 可達性分析算法 前者基本沒有什麼應用,不過 Python 還在使用。JVM 使用的都是可達性分析算法

【轉】SpringBoot多模塊打包瘦身分離-編程思維

背景 首先項目是個多層級的多模塊springBoot項目,每次打出來的jar包都在90M,其中包含核心代碼以及所有依賴的jar包,上傳到服務器速度比較慢。由于核心代碼(controller、service、dao、model)會經常改動進行發布上線,而依賴的jar包(pom文件的依賴引用)并不是經常更新,所以希望進行分離打包,改動代碼隻需要上線發布核心jar包(幾十KB吧),提高效率。 打包方法

RocketMQ 消息詳解-編程思維

目錄MQ消息發送&消費模式One-To-One(單生産者單消費者)生産者消費者One-To-Many(單生産者多消費者)生産者消費者負載均衡模式廣播模式Many-To-Many(多生産者多消費者)消息類别同步消息異步消息單向消息延時消息批量消息消息過濾分類過濾屬性過濾(SQL 過濾)消息順序消息亂序順序消息事務消息事務消息過程事務消息狀态事務消息實現 MQ MQ 架構: Message

動态代理及java演示-編程思維

代理模式的理解     首先代理二字的含義,程序中代理與字面意思的代理并無區别。比如現實生活中辦理車輛審車,我們經常會聽說花錢找代理(又稱黃牛)辦手續,即辦手續這個事,不是我們親自執行,而是通過代理(即黃牛)去車管所辦理。再比如聯系明星商業出演,那明星一般也不會直接和商家對線,而是通過明星的經紀人協商時間地點出場費等。     換到程序中代理二字也是上述含義:即調用一個對象時,不是直接與此對象示

Java泛型原理:擦除法-編程思維

關于泛型是什麼以及怎麼使用本文不在贅述。在04年發布的jdk5中,Java支持了泛型這個重要的特性。 Java裡的泛型實現方式是擦拭法(Type Erasure),所謂擦拭法是指:虛拟機對泛型其實一無所知,即JVM不認識T,所有的工作都是編譯器做的。 整個過程大概描述就是:Java代碼中編寫的泛型T,會被編譯器重寫為Object存儲到字節碼中。在獲取T類型的數據時,又是從Object額外轉換類型

[計算機基礎]原碼、反碼、補碼是什麼?-編程思維

機器數 現在的計算機(馮·諾依曼體系結構)采用的是二進制,在計算機内表示一串二進制數 01101001,稱之為機器數。計算機無法識别人類定義的加、減、乘、除、正、負等數學符号,對于如何表示正、負的二進制數字,規定二進制數中,最高位用“0”代表正,用“1”代表負。其餘部分的數字稱之為真值,最高位稱之為符号位。比如,01101001 二進制數的符号位(最高位)是 0,所以,它是一個負數,真值部分為

[計算機基礎]字符編碼是什麼?-編程思維

字符編碼 字符編碼(Character Code)就是規定用怎樣的二進制碼來表示字母、數字以及一些專用符号。 在計算機系統中,有兩個重要的字符編碼方式,一種是美國國際商業機器公司(IBM)的擴充二進制碼 EBCDIC,主要用于 IBM 的大型主機,還有一種就是微型計算機系統中用得最多最普遍的美國标準信息交換碼(American Standard Code for Information Inte

elasticsearch拼寫糾錯之Term Suggester-編程思維

一、什麼是拼寫糾錯 拼寫糾錯就是搜索引擎可以智能的感知用戶輸入關鍵字的錯誤,并使用糾正過的關鍵字進行搜索展示給用戶;拼寫糾錯是一種改善用戶體驗的功能; elasticsearch提供了以下不同類型的suggester來完成拼寫糾錯和自動完成功能; term suggester主要針對單個的term分詞進行糾正的場景; phrase suggester主要針對整個短語的拼寫糾正場景; comple

CF718E Matvey's Birthday-編程思維

一、題目 點此看題 二、解法 我自己的想法是把問題轉化成 \(8\) 個點 \(n\) 條邊的問題(把每個顔色看成一個點),這樣看似簡單實則難做,因為問題的關鍵是求最遠點對數量,所以計數應産生在點之間而不是在顔色之間(而且這道題并不好把顔色轉化到點),但是上面的思考也不是全無作用,它告訴我們答案一定不超過 \(15\) 那麼考慮怎麼描述兩點之間的最短距離,這裡我們可以以顔色為中介,首先預處理出