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int的最大值在线播放_编程int的用法(2024年12月免费观看)

内容来源：飘花网电影所属栏目：导读更新日期：2024-11-30

int的最大值

滑动窗口最大值：单调递减队列的奥秘难度：⭐️ ⭐️ ⭐️ ⭐️ ⭐️ 1. 单调递减队列的理解较难，需要仔细思考。这里有一些详细的笔记和思考过程，帮助你理解；程序中容易出错的地方已经标注出来，需要注意。 𐟓Š 滑动窗口最大值问题给定一个整数数组nums，和一个大小为k的滑动窗口从数组的最左侧移动到最右侧。你只能看到滑动窗口内的k个数字。每次滑动窗口只向右移动一位。返回滑动窗口中的最大值。 𐟔 示例1 输入: nums = [1,3,-1,-3,5,3,6,7], k = 3 输出: [3,3,5,5,6,7] 解释: 滑动窗口的位置和最大值如下： [1 -3 3] -1 [3 -3] -1 [5 1 3] 6 [7 3] 5 [6 7] 3 [-3 1 5] 5 [1 3] 6 [7] 𐟔 示例2 输入: nums = [1], k = 1 输出: [1] 提示: 1 <= nums.length <= 10^5, -10^4 <= nums[i] <= 10^4, 1 <= k <= nums.length 𐟓 解决方案使用单调递减队列来解决问题。队列中存储的是当前窗口内的元素，并且队列中的元素是单调递减的。在每次滑动窗口时，将新的元素加入队列，并从队列中移除超出窗口范围的元素。返回队列中的最大值即可。 𐟑颀𐟒𛠤𛣧 实现 class Solution { public: class MySeq { public: deque seq; void push(int value) { while (!seq.empty() && seq.back() < value) { seq.pop_back(); } seq.push_back(value); } void pop(int value) { if (!seq.empty() && seq.front() == value) { seq.pop_front(); } } int front() { return seq.front(); } }; vector maxSlidingWindow(vector& nums, int k) { MySeq seq; vector result; for (int i = 0; i < k; i++) { seq.push(nums[i]); // 将前k个元素压入队列中 result.push_back(seq.front()); // 保存前k个元素的最大值 } for (int i = k; i < nums.size(); i++) { seq.pop(nums[i-k]); // 移除超出当前窗口的元素 seq.push(nums[i]); // 将新的元素加入队列中 result.push_back(seq.front()); // 保存当前窗口的最大值 } return result; } };

𐟓Š 计算机二级Excel必备函数清单 𐟓ˆ 在计算机二级Office考试中，Excel部分需要掌握的函数公式包括但不限于以下几类： 1️⃣ 基本函数求和函数（SUM）求平均值函数（AVERAGE）求最大值函数（MAX）求最小值函数（MIN）统计数值型数据个数函数（COUNT） 2️⃣ 条件函数条件求和函数（SUMIF/SUMIFS）条件计数函数（COUNTIF/COUNTIFS）条件平均值函数（AVERAGEIF/AVERAGEIFS） 3️⃣ 排名函数 RANK函数 4️⃣ 文本函数 LEFT/RIGHT函数 MID函数 TEXT函数 5️⃣ 日期与时间函数 TODAY函数 YEAR/MONTH/DAY函数 DATEDIF函数 DAYS360函数 6️⃣ 数学函数 INT/MOD函数 ROUND/ROUNDUP/ROUNDDOWN函数 LARGE函数 7️⃣ 查询函数 VLOOKUP函数这些函数和公式是计算机二级Office考试中Excel部分的高频考点，熟练掌握它们对于通过考试至关重要。在备考过程中，建议结合真题进行练习，加深对函数和公式的理解和记忆。

Python常用函数大全：你知道几个？在Python编程语言中，有一些非常实用的函数，它们可以帮助你更高效地编写代码。以下是一些你可能会经常用到的函数： print()：这个函数是最基本的输出工具，用于打印任何你想要显示的信息。 len()：这个函数可以返回一个对象的长度，比如列表、字符串等。 input()：这个函数用于获取用户的输入，让你的程序能够与用户进行交互。 range()：这个函数可以生成一个整数序列，非常适合用于循环和迭代。 int()、float()、str()等：这些函数用于将一种数据类型转换为另一种数据类型。 sum()：这个函数可以计算一个可迭代对象中所有元素的总和，比如列表中的所有数字。 max()、min()：这两个函数分别返回一个可迭代对象中的最大值和最小值。 sorted()：这个函数可以对一个可迭代对象进行排序，返回一个新的已排序列表。这些函数只是Python语言中的冰山一角，还有更多强大的工具等待你去探索和发现！

Excel常用函数和公式大全，快速上手！在Excel中，掌握一些常用的函数和公式可以让你的工作效率大大提升。以下是一些基础但非常实用的函数和公式，帮助你快速上手Excel。常用函数： COUNT：计算数值的个数。 ROUND：四舍五入。 RAND：生成随机数。 MIN：求最小值。 MAX：求最大值。 SUM：求和。 AVERAGE：计算平均数。 IF：条件判断。常用公式：取绝对值：ABS(数字)。取整：INT(数字)。四舍五入：ROUND(数字,小数位数)。错误值显示为空：IFERROR(公式,"")。多条件判断返回值：IF(AND(条件1,条件2),返回值,其他返回值)。统计两个表格重复内容：COUNTIF(范围,值)。统计不重复的总人数：SUMPRODUCT(1/COUNTIF(范围,值))。隔列求和：SUMIF(范围,条件,求和范围)。或SUMPRODUCT((MOD(COLUMN(),2)=0)*范围)。单条件求和：SUMIF(范围,值,求和范围)。多条件模糊求和：SUMIFS(范围,条件1,值1,条件2,值2,...)。多表相同位置求和：SUM(表1:表N!位置)。按日期和产品求和：SUMPRODUCT((MONTH(日期范围)=月份)*(产品范围=产品名称)*数值范围)。单条件查找：VLOOKUP(查找值,查找范围,返回列数,匹配类型)。双向查找：INDEX(范围,MATCH(查找值1,查找范围1,匹配类型),MATCH(查找值2,查找范围2,匹配类型))。多单元格字符串合并：PHONETIC(范围)。截取除后3位之外的部分：LEFT(文本,LEN(文本)-3)。截取前的部分：LEFT(文本,FIND("-",文本)-1)。截取字符串中任一段：TRIM(MID(SUBSTITUTE(文本,"",REPT("",20)),20,20))。掌握这些函数和公式，你将能够更高效地处理Excel数据，提升工作效率。

C++数组基础与进阶指南在学习C++的过程中，数组是一个非常重要的概念。本指南从基础知识开始，逐步深入讲解一维数组和二维数组的定义、使用方法及实际应用。通过简单的例子，如冒泡排序和数组逆置等，你将轻松掌握数组操作，并能够将其应用到实际项目中。 𐟓š 一维数组一维数组是最简单的数组类型，用于存储线性数据。通过定义数组名和大小，可以创建一个一维数组。例如： ```cpp int myArray[10]; // 创建一个包含10个整数的数组 ``` 你可以使用循环来遍历数组元素，并进行各种操作，如计算总和、查找最大值等。 𐟓 二维数组二维数组用于存储二维数据，如表格或矩阵。通过定义行数和列数，可以创建一个二维数组。例如： ```cpp int myTable[3][4]; // 创建一个3x4的整数矩阵 ``` 你可以使用嵌套循环来遍历二维数组的元素，并进行各种操作，如计算行列式、查找最大值等。 𐟔砥™…应用通过简单的例子，如冒泡排序和数组逆置等，你将能够更好地理解数组的操作和应用。这些例子不仅能帮助你掌握基础知识，还能为你的实际项目提供参考。 𐟌Ÿ 额外资源如果你对C++编程感兴趣，可以进一步探索更多资源和教程，以便更深入地了解这个语言的各种特性。

𐟔吹thon超好用内置函数大揭秘！ 𐟎‰Python语言自带的内置函数，简直是编程的利器！今天就来揭秘这些超好用的函数，让你的编程效率飞起！𐟚€ 𐟖诸`print()`：想在屏幕上显示内容？用这个函数就对了！ 𐟓`len()`：想知道一个对象包含多少个元素？这个函数告诉你答案！ 𐟔`type()`：不确定一个变量的类型？一查便知！ 𐟔„`int()`、`float()`、`str()`：想转换数据类型？轻松搞定！ 𐟒젩nput()`：需要从用户那里获取输入？这个函数帮你实现！ 𐟓…`range()`：想要生成一个整数序列？没问题！ 𐟓`enumerate()`：同时获取列表的索引和值？这个函数帮你轻松实现！ 𐟒𜠺ip()`：合并多个可迭代对象？这个函数帮你一键搞定！ 𐟔–`sorted()`：对可迭代对象进行排序，让数据更有条理！ 𐟏†`min()`、`max()`：寻找最小值或最大值？这个函数帮你快速找到！ 𐟒𐠳um()`：求和运算，轻松搞定！ 𐟓`abs()`：计算数值的绝对值，让数学运算更准确！ ⏰`round()`：四舍五入数值，让结果更符合预期！ 𐟌𑠡ll()`、`any()`：判断所有元素或任意元素是否满足条件，逻辑运算更清晰！ 𐟎ˆ还有更多函数等你来探索，如`filter()`、`map()`、`reduce()`等，它们都能让你的编程更加高效和灵活！快来试试吧！𐟌Ÿ

我花1小时做的Excel，新人用一下午？不夸张地说，我花一个小时做完的Excel，结果一个新手用了整整一下午！而且，我发现他加总数据的时候，竟然是一个个格子点着加的，而不是用SUM函数。对于我们这些动辄几百行数据的人来说，这简直像是古法炼钢。从那以后，我决定分享一些我自学Excel的经验，希望大家都能少走弯路。【Excel自学工具推荐】亮虎Excel课：这套课程非常详细，适合想快速上手的朋友。跟着老师学，掌握一些小技巧，比如SUM和VLOOKUP函数，十分钟就能搞定！《别怕，其实Excel函数很简单》：这本书主要讲解各种函数和技巧，平时翻翻看看，可以查缺补漏。【财务必知的8个Excel函数】计算类：最大值、最小值、求和、求平均 MAX(数据区域)：返回最大值 MIN(数据区域)：返回最小值 SUM(数据区域)：返回数字之和 AVERAGE(数据区域)：返回平均数 Round函数、INT函数 Round(数值,保留的小数位数)：四舍五入 INT(数值)：取整查询类： VLOOKUP函数用途：数据查找、表格核对用法：=VLOOKUP（查找的值，查找区域，返回值所在列数，精确查找[填0]或模糊查找[填1]） INDEX+MATCH函数用途：先用MATCH查找到行数列数，然后用INDEX根据位置从另一行/列中提取相对应位置的值用法：=INDEX(区域,MATCH(查找的值,一行或一列,0)) 条件判断类： IF函数用途：条件判断用法：=IF(判断条件,条件成立返回的值,条件不成立返回的值） SUMIF和COUNTIF函数用途：按条件求和、按条件计数用法：=SUMIF(数据区域,条件,求和区域)；=COUNTIF(数据区域,条件） SUMIFS和COUNTIFS函数用途：多条件求和、多条件计数用法：=SUMIFS(求和区域，判断区域1，条件1，判断区域2，条件2，...)；=COUNTIFS(判断区域1，条件1，判断区域2，条件2，...）希望这些经验能帮到大家，让我们的工作效率更高！

二分查找与哈希表结合的键值存储设计今天给大家带来一道二分查找的题目，这道题在前端开发中的应用非常广泛。 𐟔𘹸1题 “基于时间的键值存储” 这个问题是一个设计题，要求设计一个支持以下操作的键值存储系统： ▪️set(string key, string value, int timestamp)：存储键key和对应的值value，并指定存储的时间戳timestamp ▪️get(string key, int timestamp)：检索键key在指定时间戳timestamp时的值，如果找不到则返回空字符串"" 简单来说，就是设计一个高效的数据结构，使得在给定时间戳时能够检索到正确的键值。 𐟔𘨧㩢˜思路使用哈希表和二分查找结合的方式： ▪️为每个键维护一个哈希表，其中键是键名，值是时间戳和对应值的列表。这个列表按时间戳的升序排列 ▪️当执行set操作时，将键值对添加到对应的哈希表中 ▪️当执行get操作时，对于给定的键，使用二分查找在该键对应的时间戳列表中找到不大于指定时间戳的最大时间戳。然后返回该时间戳对应的值这种方式可以保证在给定时间戳时检索到正确的键值，并且具有较好的性能。 𐟔𘥅𗤽“实现（见图2） 𐟔𘥉端应用 ▪️缓存管理：在前端开发中，有时需要缓存数据以提高性能。使用类似的思想，根据时间戳来管理缓存数据，定期更新或清除旧数据 ▪️日历和时间轴组件：在日历、时间轴或图表组件中，需要按时间顺序显示事件、约会或数据点。这个问题的解决方案可以用于确保正确显示数据 ▪️消息和通知系统：在IM系统中需要按时间戳排序消息并确保在正确的时间显示，我在开发中就遇到了 ▪️实时数据展示：在实时应用程序中，需要按时间戳将实时数据排序并更新 ▪️博客和新闻文章：在博客或新闻网站中，根据发布时间对文章进行排序，确保最新的文章在顶部 ▪️历史记录：对于用户的活动历史记录，可以使用类似的数据结构来记录用户的操作和事件，以便稍后查看和检索 𐟒𝥐ˆ集：前端分享

𐟤”异或和求解攻略𐟒ኰŸŽ練˜描述：给定一个数组a，我们需要将其切割成若干非空连续段，使得所有段的异或和加起来最小。 𐟒ᨧ㦳•提示：为了得到最小的异或和，我们可以考虑将数组分成两个部分，并取其最大值。这是因为x+y总是大于等于x^y。为了更优化答案，我们需要维护前缀异或和和后缀异或和，然后进行一次遍历即可找到最小值。 𐟑‡示例代码： ```python n = int(input()) a = list(map(int, input().split())) pre = [] suf = [] X = 0 for i in range(n): x = a[i] pre.append(x) suf.append(x) suf = suf[:-1] # 去掉最后一个重复的0 ans = float('inf') for i in range(n-1): ans = min(ans, pre[i] + suf[i+1]) print(ans) ``` 𐟎‰通过以上方法，我们可以轻松地求解出最小的异或和啦！

二叉树转最大和树：经典算法解析 𐟌𓠩☧›述给定一棵二叉搜索树，要求将所有节点替换为大于等于该节点的所有子节点的值之和。二叉搜索树的特点是左子节点的值一定小于根节点，右子节点的值一定大于根节点。因此，每个根节点的替换只需加上右子节点的值，左子节点则加上根节点的值。 𐟔 解决方案使用深度优先搜索（DFS）来遍历二叉树，按照“右、根、左”的顺序进行访问，逐步累加值。最终返回根节点即可。 𐟒ᠦ𓨦„事项在Java中，局部变量在递归过程中可能会因为垃圾回收（GC）而被清理。因此，如果需要将一个变量在递归过程中长期使用，应该将其定义为类的成员变量，而不是方法中的局部变量。这样可以避免在递归过程中因GC而导致数据丢失。 𐟔„ 递归思路定义一个DFS方法，其中包含一个累加器变量来存储当前节点的最大和。这个变量需要在方法内部定义，并且需要作为参数传递给递归调用。在访问每个节点时，将右子节点的值加上根节点的值（如果左子节点存在），然后返回这个累加值。 𐟎𛣧 实现以下是一个简单的Java代码实现： ```java class TreeNode { int val; TreeNode left; TreeNode right; TreeNode(int x) { val = x; } } class Solution { public TreeNode convertBST(TreeNode root) { dfs(root); return root; } private int dfs(TreeNode node) { if (node == null) return 0; int sum = node.val + dfs(node.right); // 加上右子节点的值 if (node.left != null) sum += node.val; // 如果左子节点存在，加上根节点的值 node.val = sum; // 更新根节点的值 return sum; // 返回累加值 } } ``` 这段代码中，`dfs`方法负责进行深度优先搜索，并将每个节点的最大和存储在节点的`val`属性中。最终，返回根节点的最大和值。

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