2024-11-30：质数的最大距离。用go语言，给定一个整数数组 nums，请找出两个（可以是相同的）质数在该数组中的下标之间的最大距离。提示：nums的长度在[1,3*10^5]之间。nums的每个元素的值在[1,100]。输入保证 nums 中至少有一个质数。输入： nums = [4,2,9,5,3]。输出： 3。解释： nums[1]、nums[3] 和 nums[4] 是质数。因此答案
2024-11-29：替换字符可以得到的最晚时间。用go语言，给定一个字符串 s，其中包含一个12小时制的时间格式，部分数字可能被"?"替换。将 s 中的问号替换为数字，使得结果字符串表示的时间是一个有效的12小时制时间，并且是可能的最晚时间。返回替换后的结果字符串。输入： s = "1?:?4"。输出： "11:54"。解释： 通过替换 "?" 字符，可以得到的最晚12小时制时间是 "11:54
2024-11-28：边界元素是最大值的子数组数目。用go语言，给定一个正整数数组 nums，需要找到满足子数组中第一个和最后一个元素都是该子数组中的最大值的子数组数量。输入：nums = [1,4,3,3,2]。输出：6。解释：总共有 6 个子数组满足第一个元素和最后一个元素都是子数组中的最大值：子数组 [1,4,3,3,2] 的1，最大元素为 1 ，第一个和最后一个元素都是 1 。子数组 [1
时间复杂度：O(log x)空间复杂度：O(1)
倒排索引（英文：Inverted Index），是一种索引方法，常被用于全文检索系统中的一种单词文档映射结构现代搜索引擎
首先，我们需要定义一些基本的结构体和辅助函数。i < n;j < n;k < n;i < n;j < n;m < n-1;
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prometheus使用mmap读取压缩合并后的大文件（不占用太多句柄），建立进程虚拟地址和文件偏移的映射关系，只有在查
要判断一个图中是否包含一个权重为负值的环路，可以修改 Floyd-Warshall 算法（也称为 FASTER-ALL-PAIRS-SHORTEST-PATH
在图中找到最短长度的权重为负值的环路是一个经典的问题，通常称为“负权重环检测”。这个问题可以使用Bellman-Ford算法来有效地解决
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交替子数组是指一个子数组中，相邻的元素值必须不同。例如：2.1.数组。
传递闭包（Transitive Closure）是图论中的一个重要概念，它表示如果从一个顶点到另一个顶点存在一条路径，则在传递闭包
prometheus本地存储单点问题官方提供的remote集成方法现有支持的远程端点和存储。
每一分钟重载reloadBlocks解读deleteBlocks删除过期的block第一层判断 ：如果block中meta.Compaction.Deletable为true就标记
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2024-11-27：字符串的分数。用go语言，给定一个字符串 s，我们可以定义其“分数”为相邻字符的 ASCII 码差值绝对值的总和。请计算并返回字符串 s 的分数。输入：s = "hello"。输出：13。解释：s 中字符的 ASCII 码分别为：'h' = 104 ，'e' = 101 ，'l' = 108 ，'o' = 111 。所以 s 的分数为 |104 - 101| + |101 -
2024-11-26：使数组中位数等于 K 的最少操作数。用go语言，给定一个整数数组 nums 和一个非负整数 k，你可以通过选择数组中的任意元素进行加 1 或减 1 的操作。请计算将 nums 的中位数调整为 k 所需的最小操作次数。中位数是指将数组排序后位于中间位置的元素。如果数组的长度为偶数，则中位数为中间两个元素中较大的那个。输入：nums = [2,5,6,8,5], k = 4。输出
2024-11-25：满足距离约束且字典序最小的字符串。用go语言，给定一个字符串 s 和一个整数 k，我们需要定义一个函数 distance(s1, s2) 来计算两个长度相同的字符串 s1 和 s2 之间的距离。这个距离的定义是：对于每个索引 i（范围从 0 到 n-1），找出字符 s1[i] 和 s2[i] 之间的最小循环距离，并将这些最小距离相加。例如：1.distance("ab", "
2024-11-23：最小化曼哈顿距离。用go语言，给定一个从0开始的数组 points，其中每个元素 points[i] = [xi, yi] 表示二维平面上的一个点的整数坐标。我们使用曼哈顿距离来定义两点之间的距离。你的任务是恰好移除一个点，返回在移除该点后，任意两点之间最大距离的最小可能值。输入：points = [[3,10],[5,15],[10,2],[4,4]]。输出：12。解释：移
二、说明如何使用 25.1 节的技术来计算传递闭包。如果要写代码，请用go语言。文心一言：传递闭包（Transitive Closure）是图论中的一个重要概念，它表示如果从一个顶点到另一个顶点存在一条路径，则在传递闭包中这两个顶点之间有一条直接路径。在 25.1 节（假设这是某个关于图算法或数据结构的章节），可能介绍了多种方法来计算传递闭包，比如 Floyd-Warshall 算法、Warsha
一、在图 25-2 所示的带权重的有向图上运行 Floyd-Warshall 算法，给出外层循环的每一次迭代所生成的矩阵 。如果要写代码，请用go语言。文心一言：好的，让我们一步步分析在带权重的有向图上运行 Floyd-Warshall 算法，并生成每次外层循环迭代后的矩阵 。Floyd-Warshall 算法用于计算所有顶点对之间的最短路径。假设我们有一个图，如下所示（图 25-2 假设图）：
时序数据时间的特点DOD压缩原理讲解dod压缩过程讲解dod压缩 prometheus源码解读压缩率计算。
（软件架构演化原则：演化成本控制原则、进度可控原则、风险可控原则、主题维持原则、系统总体结构优化原则、平滑
On3LOn3。
通过这种方式，单源最短路径问题能够与矩阵和向量乘积相联系，而贝尔曼-福特算法则通过反复迭代更新距离向量来实现最短路径的计算。
假设我们有一个图 ( G ) 的邻接矩阵 ( A )，其中 ( A[i][j] ) 表示从节点 ( i ) 到节点 ( j ) 的边的权重。如果节点 ( i ) 到节点 ( j会因为其顺序的变化而变化。
在图论中，设置 ( w_{ii} = 0 ) 是一种通用的约定和要求，旨在确保图处理和路径计算的简洁性和合理性。这在实现图算法时会极大地提高逻辑的清晰度及实现的效率。
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![2024-11-23：最小化曼哈顿距离。用go语言，给定一个从0开始的数组 points，其中每个元素 points[i] = [xi, yi] 表示二维平面上的一个点的整数坐标。我们使用曼哈顿距离来](https://s2.51cto.com/images/blog/202411/23205111_6741cfbf5a02055656.png?x-oss-process=image/resize,m_fixed,w_116,h_70/ignore-error,1)
