- 1 简介和术语同义词整理 安全哈希 一般指的是 安全哈希 消息摘要 一般指的 较旧的算法 2 加密对称加密对称密钥算法（英语：Symmetric-key algorithm）又称为对称加密、私钥加密、共享密钥加密，是密码学中的一类加密算法。这类算法在加密和解密时使用相同的密钥.安全散列，信息摘要 SHA-256 SHA非对称加密RSA... 1 简介和术语同义词整理 安全哈希 一般指的是 安全哈希 消息摘要 一般指的 较旧的算法 2 加密对称加密对称密钥算法（英语：Symmetric-key algorithm）又称为对称加密、私钥加密、共享密钥加密，是密码学中的一类加密算法。这类算法在加密和解密时使用相同的密钥.安全散列，信息摘要 SHA-256 SHA非对称加密RSA...
- 【题目】给定一个仅包含数字 2-9 的字符串，返回所有它能表示的字母组合。答案可以按 任意顺序 返回。给出数字到字母的映射如下（与电话按键相同）。注意 1 不对应任何字母。 示例 1：输入：digits = "23"输出：["ad","ae","af","bd","be","bf","cd","ce","cf"]示例 2：输入：digits = ""输出：[]示例 3：输入：digits =... 【题目】给定一个仅包含数字 2-9 的字符串，返回所有它能表示的字母组合。答案可以按 任意顺序 返回。给出数字到字母的映射如下（与电话按键相同）。注意 1 不对应任何字母。 示例 1：输入：digits = "23"输出：["ad","ae","af","bd","be","bf","cd","ce","cf"]示例 2：输入：digits = ""输出：[]示例 3：输入：digits =...
- 本章学习目标• 理解字典的概念• 掌握字典的创建• 掌握字典的常用操作• 了解集合的概念• 熟悉集合的常用操作列表与元组都是通过下标索引元素的，由于下标不能代表具体的含义，为此Python提供了另一种数据类型——字典，这为编程带来了极大的便利。此外，Python还提供了一种数据类型——集合，其最大特点是元素不能重复出现，因此通常用来处理去重操作。6.%2 字典的概念在现实生活中，字典可以查询... 本章学习目标• 理解字典的概念• 掌握字典的创建• 掌握字典的常用操作• 了解集合的概念• 熟悉集合的常用操作列表与元组都是通过下标索引元素的，由于下标不能代表具体的含义，为此Python提供了另一种数据类型——字典，这为编程带来了极大的便利。此外，Python还提供了一种数据类型——集合，其最大特点是元素不能重复出现，因此通常用来处理去重操作。6.%2 字典的概念在现实生活中，字典可以查询...
- 【题目】整数数组 nums 按升序排列，数组中的值 互不相同 。在传递给函数之前，nums 在预先未知的某个下标 k（0 <= k < nums.length）上进行了 旋转，使数组变为 [nums[k], nums[k+1], ..., nums[n-1], nums[0], nums[1], ..., nums[k-1]]（下标 从 0 开始 计数）。例如， [0,1,2,4,5,6,7... 【题目】整数数组 nums 按升序排列，数组中的值 互不相同 。在传递给函数之前，nums 在预先未知的某个下标 k（0 <= k < nums.length）上进行了 旋转，使数组变为 [nums[k], nums[k+1], ..., nums[n-1], nums[0], nums[1], ..., nums[k-1]]（下标 从 0 开始 计数）。例如， [0,1,2,4,5,6,7...
- MindSpore中的张量的形状、数据类型的数据格式作为一种全新的深度学习框架，MindSpore通过张量（Tensor）作为最基本的数据结构来存储和处理数据。张量在MindSpore中的形状和数据类型的数据格式起着至关重要的作用。在本篇文章中，我们将详细介绍MindSpore中张量的形状和数据类型的数据格式。1. 张量的形状（Shape）在MindSpore中，张量的形状（Shape）是一... MindSpore中的张量的形状、数据类型的数据格式作为一种全新的深度学习框架，MindSpore通过张量（Tensor）作为最基本的数据结构来存储和处理数据。张量在MindSpore中的形状和数据类型的数据格式起着至关重要的作用。在本篇文章中，我们将详细介绍MindSpore中张量的形状和数据类型的数据格式。1. 张量的形状（Shape）在MindSpore中，张量的形状（Shape）是一...
- 1 排序算法的特点基本排序，哪些是稳定的排序算法稳定性，通俗地说，能包装排序前2个相等的数，在排序后 位置保持不变即可。 1.1 不稳定的经典排序 选择排序、快速排序、希尔排序、堆排序不是稳定的排序算法， 1.1.1 选择排序选择排序是给每个位置选择当前元素最小的，比如给第一个位置选择最小的，在剩余元素里面给第二个元素选择第二小的，依次类推，直到第n - 1个元素，第n个元素不用选择了，因... 1 排序算法的特点基本排序，哪些是稳定的排序算法稳定性，通俗地说，能包装排序前2个相等的数，在排序后 位置保持不变即可。 1.1 不稳定的经典排序 选择排序、快速排序、希尔排序、堆排序不是稳定的排序算法， 1.1.1 选择排序选择排序是给每个位置选择当前元素最小的，比如给第一个位置选择最小的，在剩余元素里面给第二个元素选择第二小的，依次类推，直到第n - 1个元素，第n个元素不用选择了，因...
- 【题目】假设有打乱顺序的一群人站成一个队列，数组 people 表示队列中一些人的属性（不一定按顺序）。每个 people[i] = [hi, ki] 表示第 i 个人的身高为 hi ，前面 正好 有 ki 个身高大于或等于 hi 的人。请你重新构造并返回输入数组 people 所表示的队列。返回的队列应该格式化为数组 queue ，其中 queue[j] = [hj, kj] 是队列中第 ... 【题目】假设有打乱顺序的一群人站成一个队列，数组 people 表示队列中一些人的属性（不一定按顺序）。每个 people[i] = [hi, ki] 表示第 i 个人的身高为 hi ，前面 正好 有 ki 个身高大于或等于 hi 的人。请你重新构造并返回输入数组 people 所表示的队列。返回的队列应该格式化为数组 queue ，其中 queue[j] = [hj, kj] 是队列中第 ...
- 【题目】给你一个非负整数数组 nums ，你最初位于数组的 第一个下标 。数组中的每个元素代表你在该位置可以跳跃的最大长度。判断你是否能够到达最后一个下标，如果可以，返回 true ；否则，返回 false 。 示例 1：输入：nums = [2,3,1,1,4]输出：true解释：可以先跳 1 步，从下标 0 到达下标 1, 然后再从下标 1 跳 3 步到达最后一个下标。示例 2：输入：n... 【题目】给你一个非负整数数组 nums ，你最初位于数组的 第一个下标 。数组中的每个元素代表你在该位置可以跳跃的最大长度。判断你是否能够到达最后一个下标，如果可以，返回 true ；否则，返回 false 。 示例 1：输入：nums = [2,3,1,1,4]输出：true解释：可以先跳 1 步，从下标 0 到达下标 1, 然后再从下标 1 跳 3 步到达最后一个下标。示例 2：输入：n...
- 【题目】给定一个整数数组prices，其中第 prices[i] 表示第 i 天的股票价格 。设计一个算法计算出最大利润。在满足以下约束条件下，你可以尽可能地完成更多的交易（多次买卖一支股票）:卖出股票后，你无法在第二天买入股票 (即冷冻期为 1 天)。注意：你不能同时参与多笔交易（你必须在再次购买前出售掉之前的股票）。 示例 1:输入: prices = [1,2,3,0,2]输出: ... 【题目】给定一个整数数组prices，其中第 prices[i] 表示第 i 天的股票价格 。设计一个算法计算出最大利润。在满足以下约束条件下，你可以尽可能地完成更多的交易（多次买卖一支股票）:卖出股票后，你无法在第二天买入股票 (即冷冻期为 1 天)。注意：你不能同时参与多笔交易（你必须在再次购买前出售掉之前的股票）。 示例 1:输入: prices = [1,2,3,0,2]输出: ...
- 【题目】给你一个整数数组 prices ，其中 prices[i] 表示某支股票第 i 天的价格。在每一天，你可以决定是否购买和/或出售股票。你在任何时候 最多 只能持有 一股 股票。你也可以先购买，然后在 同一天 出售。返回 你能获得的 最大 利润 。 示例 1：输入：prices = [7,1,5,3,6,4]输出：7解释：在第 2 天（股票价格 = 1）的时候买入，在第 3 天（股票价... 【题目】给你一个整数数组 prices ，其中 prices[i] 表示某支股票第 i 天的价格。在每一天，你可以决定是否购买和/或出售股票。你在任何时候 最多 只能持有 一股 股票。你也可以先购买，然后在 同一天 出售。返回 你能获得的 最大 利润 。 示例 1：输入：prices = [7,1,5,3,6,4]输出：7解释：在第 2 天（股票价格 = 1）的时候买入，在第 3 天（股票价...
- 【题目】给定一个长度为 n 的整数数组 height 。有 n 条垂线，第 i 条线的两个端点是 (i, 0) 和 (i, height[i]) 。找出其中的两条线，使得它们与 x 轴共同构成的容器可以容纳最多的水。返回容器可以储存的最大水量。说明：你不能倾斜容器。 示例 1：输入：[1,8,6,2,5,4,8,3,7]输出：49 解释：图中垂直线代表输入数组 [1,8,6,2,5,4,8,... 【题目】给定一个长度为 n 的整数数组 height 。有 n 条垂线，第 i 条线的两个端点是 (i, 0) 和 (i, height[i]) 。找出其中的两条线，使得它们与 x 轴共同构成的容器可以容纳最多的水。返回容器可以储存的最大水量。说明：你不能倾斜容器。 示例 1：输入：[1,8,6,2,5,4,8,3,7]输出：49 解释：图中垂直线代表输入数组 [1,8,6,2,5,4,8,...
- 1.输入日期，判断这一天是这一年的第几天import datetimedef day_of_year(): year = eval(input('请输入年份：')) month = eval(input('请输入月份：')) day = eval(input('请输入天：')) date1 = datetime.date(year, month, day) d... 1.输入日期，判断这一天是这一年的第几天import datetimedef day_of_year(): year = eval(input('请输入年份：')) month = eval(input('请输入月份：')) day = eval(input('请输入天：')) date1 = datetime.date(year, month, day) d...
- 在设计并发程序时，反复出现的一个决定是将程序状态表示为控制流还是表示为数据。这篇文章是关于这个决定意味着什么以及如何接近它。如果做得好，将存储在数据中的程序状态存储在控制流中，可以使程序比其他方式更清晰、更易于维护。在说更多之前，重要的是要注意并发性不是并行性。并发是关于你如何编写程序，关于能够编写独立执行的控制流，无论你称它们为进程、线程还是 goroutine，这样你的程序就可以同时处理... 在设计并发程序时，反复出现的一个决定是将程序状态表示为控制流还是表示为数据。这篇文章是关于这个决定意味着什么以及如何接近它。如果做得好，将存储在数据中的程序状态存储在控制流中，可以使程序比其他方式更清晰、更易于维护。在说更多之前，重要的是要注意并发性不是并行性。并发是关于你如何编写程序，关于能够编写独立执行的控制流，无论你称它们为进程、线程还是 goroutine，这样你的程序就可以同时处理...
- 一、情景介绍时间:2016.10.12 13：00-地点:宿舍事件:好未来视频面 二、知识点储备 2.1 数据结构 2.1.1 单链表反转public class ListNode { int val; ListNode next = null; ListNode(int val) { this.val = val; }} private static ListNode ReverseL... 一、情景介绍时间:2016.10.12 13：00-地点:宿舍事件:好未来视频面 二、知识点储备 2.1 数据结构 2.1.1 单链表反转public class ListNode { int val; ListNode next = null; ListNode(int val) { this.val = val; }} private static ListNode ReverseL...
- 一、情景回顾时间: 2016.9.28 16：00-18：00 19：00-21：00地点: 山东省网络环境智能计算技术重点实验室事件: 完美世界笔试 今日头条笔试今日头条的两道编程题均涉及到大数据量的处理。按照一般方法解题只能够通过30%-40%。而大数据量的处理也正是自己的软肋。涉及到的知识点如下，仅供参考。 二、线程中 sleep 与 wait 的区别这两个方法来自不同的类分别是T... 一、情景回顾时间: 2016.9.28 16：00-18：00 19：00-21：00地点: 山东省网络环境智能计算技术重点实验室事件: 完美世界笔试 今日头条笔试今日头条的两道编程题均涉及到大数据量的处理。按照一般方法解题只能够通过30%-40%。而大数据量的处理也正是自己的软肋。涉及到的知识点如下，仅供参考。 二、线程中 sleep 与 wait 的区别这两个方法来自不同的类分别是T...
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华为云码道 × 仓颉编程：工程化AI编码探索2026/05/27 周三 19:00-21:00
刘俊杰-华为云仓颉语言专家/李炎-华为云码道技术专家/王智鹏-OpenCangjie开源社区发起人
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