Xiaotan's Blog

红汤：有人死亡 清汤：无人死亡 黑汤：全员死亡 胡辣汤：有人受伤 鸳鸯汤：有人快要死亡 本格：现实生活中会发生的事 变格：现实生活中不会发生的事 汤面：根据汤面去猜汤底 汤底：有的汤面有隐喻 海龟汤 火车 汤面：这是一辆行驶的火车，我刚上车不久，坐上了最后一节车厢，车厢里流了很多血，我知道我快要活不长了 查看汤底 人体蜈蚣

W9 数据结构相关笔记①数据结构相关笔记②数据结构相关笔记③数据结构相关笔记④数据结构相关笔记⑤数据结构相关笔记⑥数据结构相关笔记⑦ 贪心算法（Greedy Algorithm） 定义：贪心算法是一类算法，解决问题时每一步都选择当前状态下的局部最优解，希望通过这样的选择可以找到全局最优解。 特点：贪心算法的每一步都选择当前状态下的局部最优解，而不考虑全局最优解，因此贪心算法通常比较简单，容易实现。 1.贪心算法的通用形式 def generic_greedy(input):# 初始化 initialize result# 这里可以对输入进行排序，以确定考虑输入的顺序 determine order in which to consider input# 迭代选择贪心解 for each element i of the input (in above order) do# 如果元素 i 改进了结果，则更新结果 if element i improves result then update result with element i return resu ...

W7-W8 数据结构相关笔记①数据结构相关笔记②数据结构相关笔记③数据结构相关笔记④数据结构相关笔记⑤数据结构相关笔记⑥数据结构相关笔记⑦ 1.图的基本概念（Graph Basics） 1.1 图的定义 图（Graph）是由顶点（Vertices）和边（Edges）组成的一种数据结构。图是一种非线性数据结构，它是由顶点的有穷非空集合和顶点之间边的集合组成的。 1.2 边的类型（Edge Types） 有向边（Directed Edge）：有向边是一个有序对，它连接两个顶点，其中一个是起始顶点，另一个是终止顶点，有一个箭头指向。 无向边（Undirected Edge）：无向边是一个无序对，它连接两个顶点，没有起始顶点和终止顶点之分。 1.3 应用场景（Applications） 电子电路： 印刷电路板、集成电路。 交通网络： 公路网、航线网络。 计算机网络： 互联网、网页。 建模： 实体关系图、甘特图中的优先关系。 2.图的概念和术语 (Graph Concepts and Terminology) 2.1 路径（Path） 定义：路径是图中的一个顶点序列，其中 ...

安装 Java 建议使用 Azul 的 Zulu JDK，它是一个免费的 JDK，可以在这里下载。 MCSManager 面板 ： 介绍 MCSManager 是一个开源的 Minecraft 服务器管理面板，支持多种服务器类型，包括 Spigot、Paper、BungeeCord、Waterfall、Velocity、Vanilla、Forge、Fabric 等。附上官网链接和文档链接 一键安装 sudo su -c "wget -qO- https://script.mcsmanager.com/setup_cn.sh | bash" 启动方式 # 启动面板命令systemctl start mcsm-daemon.servicesystemctl start mcsm-web.service # 重启面板命令systemctl restart mcsm-daemon.servicesystemctl restart mcsm-web.service # 停止面板命令systemctl stop mcsm-web.servicesystemctl ...

W6 数据结构相关笔记①数据结构相关笔记②数据结构相关笔记③数据结构相关笔记④数据结构相关笔记⑤数据结构相关笔记⑥数据结构相关笔记⑦ 映射 (Map) Map（映射）是一种数据结构，它将键（key）和值（value）成对存储。每个键最多储存一个元素，可以通过键快速找到对应的值。 常见实现方式 链表（Linked List-Based Map）：每个节点存储一个键值对。可以处理任何类型的键。 适用场景：小型数据集，且不需要频繁查找时使用。 数组（Array-Based Map）：键（key）直接作为数组的索引。这种实现方式需要键的范围是已知且受限的。 适用场景：键的范围较小且密集，空间不成为问题时使用。 哈希表（HashTable）：使用哈希函数将键映射到存储位置，适合快速查找和插入。需要处理哈希冲突。 适用场景：大多数实际应用场景，如字典（Dictionary）、集合（Set）等。 树（如红黑树）：使用平衡二叉搜索树存储键值对，保持顺序，适合需要有序数据的场合。 适用场景：需要有序性且支持范围查询的场景，如数据库中的索引。 哈希表 (HashTab ...

python相关①python相关⓪ print函数 print函数的基本用法： print函数用于在屏幕上显示信息。 基本语法：print(arg1, arg2, arg3, ...) 示例：输出字符串 "Hello, World!"：print("Hello, World!") 打印多个信息： 可以通过逗号分隔多个数据来打印：print("Temperature:", 23) 打印变量： 也可以显示变量的值：temp = 23print("Temperature is", temp, "C") 格式化字符串（Formatted Strings）： Python 提供了格式化字符串语法，可以直接在字符串中嵌入变量名。格式化字符串以 f 开头，并使用花括号 {} 包围变量名： print(f"Centigrade: {C}")print(f"Centigrade: {C ...

python相关①python相关⓪ 一些符号的英文名 符号中文名 符号 符号英文名 星号 * star 冒号 : colon 逗号 , comma 问号 ? question mark 感叹 ! exclamation mark 圆括号 () parentheses / round brackets 方括号 [] brackets / square brackets 花括号 {} braces / curly brackets 尖括号 <> angle brackets / chevrons

W5 数据结构相关笔记①数据结构相关笔记②数据结构相关笔记③数据结构相关笔记④数据结构相关笔记⑤数据结构相关笔记⑥数据结构相关笔记⑦ 优先队列 (Priority Queue) 定义：优先队列是一种抽象数据类型，支持插入元素和删除最大（最小）元素的操作。优先队列的元素具有优先级，每次删除操作都会删除优先级最高的元素。 操作方法： insert(k, v)：插入键为 k，值为 v 的项。 remove_min()：删除并返回具有最小键的项。 min()：返回具有最小键的项但不删除。 size()：返回队列中存储的项数。 is_empty()：检查队列是否为空。 优先队列的实现方法 基于无序序列的优先队列 (Unsorted List Implementation) 插入操作 (insert)：时间复杂度为 O(1)，可以将项插入序列的开头或结尾。 删除最小项和查找最小项 (remove_min and min)：时间复杂度为 O(n)，因为必须遍历整个列表以找到最小的键。 基于有序序列的优先队列 (Sorted List Implementation) 插入操作 ...

W4 数据结构相关笔记①数据结构相关笔记②数据结构相关笔记③数据结构相关笔记④数据结构相关笔记⑤数据结构相关笔记⑥数据结构相关笔记⑦ 二叉搜索树（Binary Search Tree） 定义：二叉搜索树（Binary Search Tree，BST）是一种二叉树，存储键或键值对，满足以下性质： 对于每个节点 v，其左子树中的所有节点的键值都小于 v 的键值。 其右子树中的所有节点的键值都大于 v 的键值。 中序遍历 (Inorder Traversal) 二叉搜索树将会以递增顺序访问键值。 特点：任意节点 v 的左子树节点值均小于 v，右子树节点值均大于 v。搜索、插入、删除操作的时间复杂度与树的高度相关。 二叉搜索树的操作 1. 搜索（Search） 从根节点开始，沿着树向下遍历，依次比较要查找的键 k 与当前节点的键值： 如果 k 小于当前节点的键值，继续递归搜索左子树。 如果 k 大于当前节点的键值，继续递归搜索右子树。 如果找到外部节点（空节点），则说明树中没有该键。 def search(k, v): if v.isExternal(): ...