再累也要开心D
Java的多线程机制实例一：//题目：有三个线程分别打印A、B、C,请用多线程编程实现，在屏幕上循环打印10次ABCABC… public class SleepExample extends Thread { private
1、学生表：Student 学生表 (学号，姓名，性别，年龄，组织部门) Course 课程表 (编号，课程名称) Sc 选课表 (学号，课程编号，成绩)表结构如下：(1).写一个SQL语句，查询选修了’计算机原
import java.util.*; /** * 给定一个数据集合，把这些数据分成和相等的两堆，输出所有可能的结果。 */ public class FindTwoSetsWithSameSum { &nb
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分支界限法类似回溯法，也是在问题的解空间上搜索问题解的算法，其求解目标是找出满足约束条件的一个解(回溯是找出所有的解)或是在满足条件的解中找出最优解。 搜索策略:在扩展结点处，先生成其所有的儿子节点(分支)，然后再从当前的活结点表中(根据每一活结点计算出的函数值)选择最有利的结点作为下一个扩展结点。从活结点表中选择下一扩展结点的不同方式导致不同的分支界限法：1、队列式(FIFO)分支界限
贪心算法（又称贪婪算法Greedy）：在对问题求解时，总是做出在当前看来是最好的选择。仅是在某种意义上的局部最优解。贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解，但对范围相当广泛的许多问题他能产生整体最优解或者是整体最优解的近似解。可用贪心算法求解的问题一般有两个重要性质：1、贪心选择性质在当前状态下做出最好选择，即局部最优选择，然后再去解决做出这个选择后产生的响应的子问题，通常以自顶向下的方式进行，
背包问题(Knapsack problem)：给定一组物品，每种物品都有自己的重量和价格，在限定的总重量内，我们如何选择，才能使得物品的总价格最高。即在总重量不超过W的前提下，总价值是否能达到V？基本思路 这是最基础的背包问题，特点是：每种物品仅有一件，可以选择放或不放。 用子问题定义状态：即f
import java.util.Scanner; public class MaxSum { public static void main(String[] args) {
问题描述我们把一个数称为有趣的，当且仅当：1. 它的数字只包含0, 1, 2, 3，且这四个数字都出现过至少一次。2. 所有的0都出现在所有的1之前，而所有的2都出现在所有的3之前。3. 最高位数字不为0。因此，符合我们定义的最小的有趣的数是2013。除此以外，4位的有趣的数还有两个：2031和2301。请计算恰好有n位的有趣的数的个数。由于答案可能非常大，只需要输出答案除以1000000007的
问题描述在横轴上放了n个相邻的矩形，每个矩形的宽度是1，而第i（1 ≤ i ≤ n）个矩形的高度是hi。这n个矩形构成了一个直方图。例如，下图中六个矩形的高度就分别是3, 1, 6, 5, 2, 3。请找出能放在给定直方图里面积最大的矩形，它的边要与坐标轴平行。对于上面给出的例子，最大矩形如下图所
问题描述每一本正式出版的图书都有一个ISBN号码与之对应，其规定格式如“x-xxx-xxxxx-x”，其中符号“-”是分隔符（键盘上的减号），最后一位是识别码。ISBN码的首位数字表示书籍的出版语言，例如0代表英语；第一个分隔符“-”之后的三位数字代表出版社，例如670代表维京出版社；第二个分隔之后的五位数字代表该书在出版社的编号；最后一位为识别码。识别码的计算方法如下：首位数字乘以1加上次位数字
java集合类中常见的Map类型HashMap的常用方法Map的遍历分2种：1、(推荐，尤其容量大时)遍历Map.entrySet()：它的每一个元素都是Map.Entry对象，这个对象中，放着的就是Map中的某一对key-value；2、遍历Map.keySet()：它是Map中key值的集合，我们可以通过遍历这个集合来读取Map中的元素；下面给出map几种遍历方法：import ja
问题描述给定n个正整数，找出它们中出现次数最多的数。如果这样的数有多个，请输出其中最小的一个。输入格式输入的第一行只有一个正整数n(1 ≤ n ≤ 1000)，表示数字的个数。输入的第二行有n个整数s1, s2, …, sn (1 ≤ si ≤ 10000, 1&nbs
回溯算法也叫试探法，它是一种系统地搜索问题的解的方法。回溯算法的基本思想是：从一条路往前走，能进则进，不能进则退回来，换一条路再试。用回溯算法解决问题的一般步骤为：1、定义一个解空间，它包含问题的解。2、利用适于搜索的方法组织解空间。3、 以深度优先的方式搜索解空间，并且在搜索过程中用剪枝函数避免无效搜索。问题的解空间通常是在搜索问题的解的过程中动态产生的，这是回溯算法的一个重要特性。基
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