牛客月赛 G-many sum(筛因子)

many sum 链接:https://ac.nowcoder.com/acm/contest/879/G 来源:牛客网 时间限制:C/C++ 1秒,其他语言2秒 空间限制:C/C++ 524288K,其他语言1048576K 64bit IO Format: %lld 题目描述 输入描述: 第一行三个整数 N,A1,M 输出描述: 第一行一个整数,表示答案。 示例1 输入 复制 10 10 313 输出 复制 441 备注: 1≤N≤2×10^6,0≤A1,M<10^4 通过此题的同学,不妨
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Java8中对时间的处理

目录 java8时间处理测试 基于java8封装的时间处理工具类 Java8中对时间的处理主要是LocalDate、LocalTime、LocalDateTime这几个类实现,直接看下面的测试代码,注释很详细。 @ java8时间处理测试 /** * java8时间处理测试 * LocalDate、LocalTime、LocalDateTime * 说明: * <p> * 创建人: LGQ <br> * 创建时间: 2018年8月21日 下午1:52:28 <br> * <p>
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python 五子棋 获得鼠标左键点的坐标

点坐标的取自: from tkinter import * root=Tk() #创建一个框架,在这个框架中响应事件 frame=Frame(root,width=200,height=200) def callBackLeft(event): print("相对于应用程序左上角的位置,左键点击的位置是",event.x,event.y) print("相对于屏幕左上角的位置,左键点击的位置是",event.x_root,event.y_root)
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底部导航栏的表现形式

底部导航栏的表现形式有三种: 1.文字 + 图标:文字的存在能够更好的让用户对图标进行理解,提高用户的识别效率; 2.文字:主要出现在以图片和视频为主的产品和界面中,抖音,美图秀秀,小红书这三款app的底部导航栏都是以文字作为模块的切分,在使用过程中,更能够的  关注 与阅读内容,底部导航栏的视觉层级相比上面的那种层级比较低,不影响浏览视觉,同时文字按钮也降低了用户的理解成本。 3.图标:很少用,很多图标没有很强的辨识度,只用图标,会造成用户的认知负担,不建议使用独立的图标。 小总结 1.当页
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项目笔记---WPF之Metro风格UI(转)

写在前面   作为新年开篇的文章,当然要选择比较“Cool”的东西来分享,这自然落到了WPF身上,WPF技术自身可塑性非常强,其强大的绘图技术以及XAML技术比WinForm而言有本质的飞跃。   切入正题,本文来自于一个项目的Demo演示版,当然为了做到“Cool”我选择了WPF作为项目的概念版进行演示,所用到包括大名鼎鼎的MahApps.Metro以及AvalonDock等开源框架完美发挥WPF的优势,本文不会很深入的讲解每个技术的详细功能,而是结合项目Demo进行一个“组合式”框架的介绍
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2018-2019-2 网络对抗技术 20165323 Exp 8 Web基础

一.原理与实践说明 1.实践具体要求 (1)Web前端HTML(0.5分) 能正常安装、启停Apache。理解HTML,理解表单,理解GET与POST方法,编写一个含有表单的HTML。 (2)Web前端javascipt(0.5分) 理解JavaScript的基本功能,理解DOM。编写JavaScript验证用户名、密码的规则。 (3)Web后端:MySQL基础:正常安装、启动MySQL,建库、创建用户、修改密码、建表(0.5分) (4)Web后端:编写PHP网页,连接数据库,进行用户认证(1
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GYM 101933A(dp)

要点 \(\sum{w_i} <= 1e8\)是有意味的。 设\(dp[i]\)为至少可以承受重量\(i\)的最大可达高度。转移时可以转移的\(j\)必须满足加上它之后得保证各层不能超重,所以\(dp[j]\)会由\(dp[j + w_i]\)转移过来,且\(j < w_i\)。 复杂度\(O(\sum{w_i})\)。 const int maxn = 1e5 + 5, maxw = 1e8 + 5; int n, d, ans; struct frog { int l, w, h;
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大厂资深面试官 带你破解Android高级面试 完整版

第1章 课程介绍 第2章 不变之法:面试居然就一个套路 第3章 不假思索:我精通 Java 第4章 不可轻敌:我真的熟悉并发编程吗? 第5章 不求甚解:让我们挖一挖 JNI 编程的细节 第6章 不屑一顾:居然问我 Activity 这么“简单”的东西? 第7章 不以为然:我脸上写着我不会 Handler 吗?【Handler相关】 第8章 不败之地:我当然做过内存优化【内存优化相关】 第9章 不出所料:就知道你会问插件化和热修复【插件化和热修复相关】 第10章 不离不弃:我做事情一向追求极致【
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【Codeforces Gym 100739 A】Queries

题意:给\(n\)个数\(a_{1..n}\),以及\(m\)个询问,每个询问如下: 1 p x表示把第\(p\)位上的数改成\(x\)。 2 a b表示找出\(\sum_{a\le l\le r\le b}a_l\ xor\ \ldots\ xor\ a_r\)。 思路:线段树。 首先肯定把位拆开来考虑,那么我们建\(10\)棵线段树。 每棵线段树需要维护什么呢? 首先肯定需要维护这一段中这一位的亦或和。 那么我们知道亦或就是自己的逆运算,即\(xorsum(a,b)=xorPrefixSu
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golang 算法题 : 二维数组搜索值

package main import "fmt" func main() { matrix := [][]int{ {1, 4, 7, 11, 15}, {2, 5, 8, 12, 19}, {3, 6, 9, 16, 22}, {10, 13, 14, 17, 24}, {18, 21, 23, 26, 30}, } exist := searchMatrix(matrix, 5) fmt.Println("exit", exist) } func
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关于FileChannel的获取方式之open方法详解

FileChannel.open(Path path, OpenOption... options); 例子使用JDK1.8 FileChannel open方法源码: public static FileChannel open(Path path, OpenOption... options) throws IOException { Set<OpenOption> set = new HashSet<OpenOption>(options.l
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20190511 Java学习

Java学习 数据类型: 概论:Java语言是一种强类型语言。 Java中的数据类型: * 基本数据类型 * 引用数据类型 基本数据类型: *整数型 byte 占1个字节 -128—127 short 占2个字节 -2^15-2^—15-1 int 占4个字节 -2^31—2^31-1 long 占8个字节 -2^63—2^63-1 *浮点型 float 占4个字节 -3.403E38—3.403E38 单精度 double 占8个字节 -1.798E308—1.798E308 双精度 *字符
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Django2.0+小程序技术打造微信小程序助手 完整版

第1章 课程导学 第2章 小程序开发入门 第3章 深入Django视图层 第4章 Django框架的会话管理 第5章 深入Django模型层之使用篇 第6章 深入Django模型层之优化篇 第7章 运维提升专题之Django后台篇 第8章 运维提升专题之部署篇 第9章 项目优化 第10章 课程总结 链接: https://pan.baidu.com/s/1dIkd5_JD_5pgYCBt26FPdg 提取码: shs6
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傅里叶变换通俗解释及快速傅里叶变换的python实现

  通俗理解傅里叶变换,先看这篇文章傅里叶变换的通俗理解!   接下来便是使用python进行傅里叶FFT-频谱分析: 一、一些关键概念的引入 1、离散傅里叶变换(DFT) 离散傅里叶变换(discrete Fourier transform) 傅里叶分析方法是信号分析的最基本方法,傅里叶变换是傅里叶分析的核心,通过它把信号从时间域变换到频率域,进而研究信号的频谱结构和变化规律。但是它的致命缺点是:计算量太大,时间复杂度太高,当采样点数太高的时候,计算缓慢,由此出现了DFT的快速实现,即下面的
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安装octomap的问题与解决方案

http://www.cnblogs.com/hitlrk/p/6667253.html
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基于GDI显示png图像

intro 先前基于GDI已经能够显示BITMAP图像:windows下控制台程序实现窗口显示 ,其中BMP图像是使用LoadImage()这一Win32 API函数来做的。考虑到LoadImage()函数并不能读取png图像,因此需要libpng或stb等png编解码库的帮助。 网上找到相关代码不多,稍加修改可以运行,具备特点: 纯C,单个文件(依赖的libpng和zlib可以忽略) 直接读取png图像而不是通过读取.rc文件(资源文件)再读取png图像 png图像的读取:基于libpng(
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追踪tracking

追踪 追踪部分的主要思路是在当前帧和(局部)地图之间寻找尽可能多的对应关系,来优化当前帧的位姿。 作者在追踪这部分主要用了几种模型:运动模型(Tracking with motion model)、关键帧(Tracking with reference key frame)和重定位(Relocalization)。 下面一一介绍。 Tracking with motion model 假设物体处于匀速运动,那么可以用上一帧的位姿和速度来估计当前帧的位姿。上一帧的速度可以通过前面几帧的位姿计算得
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VUE+ElementUI 搭建后台项目(一)

前言 之前有些过移动端的项目搭建的文章,感觉不写个pc端管理系统老感觉少了点什么,最近公司项目比较多,恰巧要做一个申报系统的后台管理系统,鉴于对vue技术栈比较熟悉,所以考虑还是使用vue技术栈来做;看过一个不错的后台配置模板(vue-element-admin),页面也挺美的,但是还是碍于不想看太多关于这个模板的配置说明,于是又拉出来之前我搭建的简易版的模板,决定重构下,使用自己搭建的后台系统模板,配置非常简单;本文将从初始化项目开始一直到打包上线做一个详细的介绍,看完本文章,绝对会对其中的
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字体替换 re.sub

dic={'hqo3r': '迎', 'hq6ic': '名', 'hq7yw': '头', 'hq1lk': '新', 'hqpe1': '肇'} content=''' 总体hqo3r则,错的注(hq6ic)释不如(hq6ic)没有注释。所以当一段代码(hq1lk)发生变化时,第一件(hq1lk)事就是要(hqpe1)修(hq1lk)改注释!注释必须使用英文,最好是完整的句子, 首字母大写,句后要有结束符,结束符后跟两个空格,开始下一句。如果是短语,可以省略结束符。 '''
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DAC转换器

DAC电路网络 权电阻网络  T型电阻网络  倒T型电阻网络  双极性电路 集成DAC的主要技术指标 最小输出电压ULSB / 电流ILSB 指输入数字量只有最低位为1时,DAC所输出的模拟电压幅度。 满量程输出电压UFSR / 电流IFSR 输入数字量的所有位均为1时,DAC输出模拟电压的幅度。 转换精度——分辨率、转换误差   分辨率:指DAC能够分辨最小电压的能力,他是DAC转换器在理论上所能达到的精度。有时直接将n或2n作为分辨率。(n为位数}   转换误差:造成转换误差的原因有多种,
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