相信很多小伙伴在页面布局上都碰到过行内元素之间存在默认的间隙的问题。其实这是因为行内块元素之间，浏览器会有一个默认的间距。如图： 解决的办法有四种： 1.html中将行内元素在同一行显示，不影响美观即可，可读性比较差 <div class="main"> <!-- 在html中将行内元
<body> <div id="#div1"> <img src="img1.png"></img> </div> </body> 那么，如何让img元素在div中居中对齐呢？ 第一种方法 第一步：在img标签后面添加一个元素，比如说添加一个span元素 <body> <div id="div1">
{ title: "持续时长", key: "alarmDuration", align: "center", minwidth: 100, render: (h, params) => { var theTime = params.row.alarmDuration; // 秒 var mi
有两个字符串 \(S,T\)。每次操作可以将 \(S\) 中某个字符移到开头或结尾。若想要 \(S=T\) ，则需要的最少操作次数是多少。\(Q \leq 100, n\leq 100\) Solution 考虑贪心，我们要找一个串，它是 \(S\) 的子序列，\(T\) 的子串，并且长度最大 于是我们暴力枚举这个串在 \(T\) 中的开头位置，然
当实现多行文本居中时，很自然想到以下设置给父级设置display:table;给子集设置display:table-cell;和verticle:middle; 如果其中是中文的话一切正常,中英混合也还ok,可是若是纯英文的话会发现他压根不会换行，除此之外还会抵消掉你原本的外层盒子的宽度,对比如下 sddljfslkddflkdsf
html <table id="paperTable" class="table table-striped" style="width:100%"></table> js /** * 列表初始化 */ function initPaperTable(data){ $('#paperTable').bootstrapTable({
圣杯布局跟双飞翼布局的实现，目的都是左右两栏固定宽度，中间部分自适应。 圣杯布局 整体布局，main 为外部容器，容器内 middle、left、right 依次排列（注意排列顺序）。 设置外部容器.main {padding: 0 200px;}； 左中右部分，均设置float: left;； middle 部分.middle {width: 100%;}占满； 设置
#include <iostream> using namespace std; //快排 void quickSort(double *q ,int n) //一个double型数组还有一个代表这个数组的位数。 { double *left,*right; left = &q[0]; right = &q[n-1]; double middle = q[0]; // cout<<"left指向数组第一位，
Search in Rotated Sorted Array 描述 假设有一个排序好的数组，然后根据一个pivot进行了旋转，比如[1,2,3,4,5,6,7,8] -> [6,7,8,1,2,3,4,5]。 你的任务是从旋转后的数组中找到一个数字的下标，比如6的下标为1,而如果不存在这个数则返回-1。 要求：时间复杂度O(log(n)) 解法 显然看到了l
import java.util.Arrays; /* * 归并算法的思想： * 1.先给出参数（int[] arr, int left, int middle, int right） * 2.给出一个数组，把他分成两份，以middle作为分隔点 * 3.然后比较两个指针所指向的元素，选择相对小的元素放入到合并空间，并移动指针到下一位置 * 重复步骤3直
数组元素循环右移问题 一个数组A中存有N（>0）个整数，在不允许使用另外数组的前提下，将每个整数循环向右移M（≥0）个位置，即将A中的数据由（A0A1⋯AN−1）变换为（AN−M⋯AN−1A0A1⋯AN−M−1）（最后M个数循环移至最前面的M个位置）。如果需
基础知识 log2为底数的算法是： LOG2（N） 相当于2的多少次方（立方）等于N 例：LOG2（8）=3 相当于，2的3次方等于8 二分法 从排序好的数组，找到你需要找到的值（t=1），算法复杂度：O（log2(n)） 步骤：首先确认查找的数组索引范围， 1：假设数据int[] arr = {0,1,2,3,4,5,6,7,8,9}; 2：则搜索范围为 [0,9]；即int star
给定一个按照升序排列的整数数组 nums，和一个目标值 target。找出给定目标值在数组中的开始位置和结束位置。 你的算法时间复杂度必须是 O(log n) 级别。 如果数组中不存在目标值，返回 [-1, -1]。 示例 1: 输入: nums = [5,7,7,8,8,10], target = 8 输出: [3,4] 示例 2:
问题描述 有n个格子，从左到右放成一排，编号为1-n。共有m次操作，有3种操作类型： 1.修改一个格子的权值， 2.求连续一段格子权值和， 3.求连续一段格子的最大值。 对于每个2、3操作输出你所求出的结果。 输入格式 第一行2个整数n，m。 接下来一行n个整数表示n个格子的初始权值。 接下来m
1.vertical-align:bottom 文字与图片底部对齐； 2.vertical-align:baseline 文字与图片基线对齐； 3.vertical-align:middle 文字与图片居中对齐； 4.vertical-align：top 文字与图片顶部对齐； 1.vertical-align:bottom 文字与图片底部对齐； <html lang="en"> <head>
一、 lambda() 匿名函数 说白了,从字面理解匿名函数就是看不见的函数,那么他的看不见表现在哪里呢? 其实就是在查询的时候他们的类型都是lambda的类型所以叫匿名,只要是用匿名函数写的大家都一个名字都叫lambda 那么我们来看一看他的用法 比如一个很简单的函数计算n 的平方
/* 题目： 求单调递增数组中，数值与下标相等的任意数字。 */ /* 思路： 二分法。 */ #include<iostream> #include<cstring> #include<vector> #include<algorithm> #include<map> using namespace std; int getNumberSameAsIndex(vector<int> &A, int n){
#include<cstdio>int main (){ int sizearray; scanf("%d",&sizearray); int tap[200002]; for(int i=1;i<=sizearray;++i){ scanf("%d",&tap[i]); } int findsize; scanf("%d",&findsize);
day10 算法 冒泡算法 冒泡排序,把列表竖起来看,就像一个个气泡往上去(时间复杂度大) lst = [12,3,3,2424,14,3567,534,324,324,23,4,23,42,4324] for num in range(len(lst)): for i in range(len(lst)-1): if lst[i] > ls
1. lamda匿名函数 为了解决⼀些简单的需求⽽设计的⼀句话函数 # 计算n的n次⽅ def func(n): return n**n print(func(10)) f = lambda n: n**n print(f(10)) lambda表⽰的是匿名函数，不需要⽤def来声明，⼀句话就可以声明出⼀个函数。 语法: 函数名 = lambda 参数: 返回值
Given an array of integers nums sorted in ascending order, find the starting and ending position of a given target value. Your algorithm's runtime complexity must be in the order of O(log n). If the target is not found in the array, return [-1, -1].
$meet-in-the-middle$（又称折半搜索、双向搜索）对于$n<=40$的搜索类型题目，一般都可以采用该算法进行优化，很稳很暴力。 $meet-in-the-middle$算法的主要思想是将搜索区域化为两个集合，分别由搜索树的两端向中间扩展，直到搜索树产生交集，此时即可得到我们的合法情况。 通常
1. 递归 自己调自己 难点:不好想,需要找规律不好读2. 二分法 头,结尾,取中间, 不停的改变左和右,间接改变中间,查询效率非常高1. 递归(方法一:) # 递归的用处: 遍历树形结构(拿一个数据进行遍历,得到两个结果在进行遍历,得到四个结果...,这是树形结构)import osfileP
猜数游戏 问题描述： 给定一个数字，再给N个数字，要从这N个数找出这个给定的数字，最坏的情况，如果一个一个找，要猜N次才能成功。 其实我们没有必要一个一个猜，因为这些数字是有限的而且是有序的（我们给它们排个序），这是一个典型的二分搜索问题。我们可以用折半查找的策略，每次和中间的
实践题目： 7-2 改写二分搜索算法 (20 分) 题目来源：《计算机算法设计与分析》，王晓东 设a[0:n-1]是已排好序的数组，请改写二分搜索算法，使得当x不在数组中时，返回小于x的最大元素位置i和大于x的最小元素位置j。当搜索元素在数组中时，i和j相同，均为x在数组中的位置。 输入格式:
