FPM 中, 找到某一个field 对应的method

//在两个数成对出现的数组中找到一个单独的数.比如{1,2,3.3,1,4.2},即找出4 #include <stdio.h> int find(int arr[], int len) { int i = 0; int ret = 0; for (i = 0; i < len; i++) { ret = ret^arr[i]; } return ret; } int main() { int arr1[] = { 1, 2, 2, 3, 1, 5, 3 }; int arr2[] =

如果考虑hashmap直接O(n)的速度, 如果不行,就先排序,两头指针很好推理,关键是 a[beg] +a[end]>sum,意思就是说a[end]太大了,最小的数的都不满足,所以排除a[end] 绝知此事要躬行 #include<iostream>#include<algorithm>using namespace std; bool find(int *a,int sum,int len,int &ans1,int &ans2){    int *beg

题目描述: 在一个字符串(1<=字符串长度<=10000,全部由大写字母组成)中找到第一个只出现一次的字符. 如输入 abaccdeff,则输出 b. 输入: 输入有多组数据每一组输入一个字符串. 输出: 输出第一个只出现一次的字符下标,没有只出现一次的字符则输出-1 我们这里有两种解题思路 1.蛮力法. 遍历数组,每找到一个字符是遍历一下整个数组,看看该字符是否存在数组下表不一致,但是ASSIC码值一样的字符还存在,如果不存在,则是返回该字符,如果存在,则继续遍历.该算法的时间复杂度为O(n

编程实现:从一个表达式字符串中找到最深层圆括号内的表达式. 如:从表达式 x+(y*z)+(m-(3+4)) 中找到3+4 .如果由多个表达式具有相同的最深深度则只需要给出其中一个.备注:算数表达式本身都是正确的,不要考虑括号不配对等错误表达式的处理. /* * 编程实现,从一个表达式字符串中找到最深层圆括号内的表达式. * 如: 从表达式 x+(y*z)+(m-(3+4))中找到3+4. 如果由多个表达式具有相同的最深深度则只需要给出其中一个. * 备注: 算数表达式本身都是正确的,不要考虑括

from:https://blog.csdn.net/u012931582/article/details/70314859 2017年04月21日 14:54:10 阅读数:4369 前言 在这里,先介绍几个概念,也是图像处理当中的最常见任务. 语义分割(semantic segmentation) 目标检测(object detection) 目标识别(object recognition) 实例分割(instance segmentation) 语义分割 首先需要了解一下什么是语义分割(s

前言 给定一个最多包含40亿个随机排列的32位的顺序整数的顺序文件,找出一个不在文件中的32位整数.(在文件中至少确实一个这样的数-为什么?).在具有足够内存的情况下,如何解决该问题?如果有几个外部的"临时"文件可用,但是仅有几百字节的内存,又该如何解决该问题? 分析 这仍然是<编程珠玑>中的一个问题.前面我们曾经提到过<位图法>,我们使用位图法解决了这个问题.32位整型最多有4294967296个整数,而很显然40亿个数中必然会至少缺一个.我们同样也可以尝试使

前言 给定一个最多包含40亿个随机排列的32位的顺序整数的顺序文件,找出一个不在文件中的32位整数.(在文件中至少确实一个这样的数-为什么?).在具有足够内存的情况下,如何解决该问题?如果有几个外部的"临时"文件可用,但是仅有几百字节的内存,又该如何解决该问题? 分析 这仍然是<编程珠玑>中的一个问题.前面我们曾经提到过<位图法>,我们使用位图法解决了这个问题.32位整型最多有4294967296个整数,而很显然40亿个数中必然会至少缺一个.我们同样也可以尝试使

今天给大家带来的是仅仅使用一个TextView实现一个高仿京东.淘宝.唯品会等各种电商APP的活动倒计时.最近公司一直加班也没来得及时间去整理,今天难得休息想把这个分享给大家,只求共同学习,以及自己后续的复习.为什么会想到使用一个TextView来实现呢?因为最近公司在做一些优化的工作,其中就有一个倒计时样式,原来开发的这个控件的同事使用了多个TextView拼接在一起的,实现的代码冗余比较大,故此项目经理就说:小宏这个就交给你来优化了,并且还要保证有一定的扩展性,当时就懵逼了.不知道从何处开始

题目 一个大小为n的数组,里面的数都属于范围[0, n-1],有不确定的重复元素,找到至少一个重复元素,要求O(1)空间和O(n)时间. 思路一 寻找重复元素,很容易想到建立哈希表来完成,遍历一遍数组就可以将每个元素映射到哈希表中.如果哈希表中已经存在这个元素则说明这就是个重复元素.这种方法可以很方便的在O(n)时间内完成对重复元素的查找.可是题目要求在O(1)的空间.因此采用哈希表这种解法肯定在空间复杂度上是不符合要求的.题目中数组中所以数字都在[0, n-1]区间范围内,因此哈希表的大小为n