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  • 算法:时间复杂度为O(n^2) 2.排序法: 时间复杂度为O(logn) 对数组先进行排序,定义begin和end分别指向数组的 第一个元素和最后一个元素,分为以下三种情况: 1:若array[begin]+array[end]<某个(number) ...
    求数组中两两相加等于某个数的组合中种数
    
       下面提两种解法:
        1.蛮力算法: 时间复杂度为O(n^2)
        2.排序法:
           时间复杂度为O(logn) 对数组先进行排序,定义begin和end分别指向数组的
           第一个元素和最后一个元素,分为以下三种情况:
             1:若array[begin]+array[end]<某个数(number)  则 begin++,即为:begin向后移动一位
             2:若array[begin]+array[end]>某个数(number)  则end--,即为:end向前移动一位
             3:若array[begin]+array[end]=某个数(number)  则begin++,end--;即为:begin向后移动一位,end向前移动一位
      
    package datastruct.usearray;
    import java.util.Arrays;
    import java.util.Scanner;
    public class GetResult20OfTwoEle {
    //方法一:蛮力算法
    private static void method1(int array[],int number) {
    int count=0;//两两相加等于number的组合种数
    System.out.println("方法一:");
    for (int i = 0; i < array.length-1; i++) {
    for (int j = i+1; j < array.length; j++) {
    if (array[i]+array[j]==number) {
    count++;
    System.out.println("第"+count+"种"+": "+array[i]+"+"+array[j]+"=20");
    }
    }
    }
    System.out.println("等于20的组合共有"+count+"种");
    }
    private static void method2(int array[],int number) {
    Arrays.sort(array);//对数组进行排序
    int begin=0;
    int end=array.length-1;
    int count=0;//两两相加等于number的组合种数
    System.out.println("方法二:");
    while (begin!=end) {
    if (array[begin]+array[end]<number) {
    begin++; //begin向后移动一位
    }else if (array[begin]+array[end]>number) {
    end--; //end向前移动一位
    }else {
    count++;
    System.out.println("第"+count+"种"+": "+array[begin]+"+"+array[end]+"=20");
    begin++;
    end--;
    }
    }
    System.out.println("等于20的组合共有"+count+"种");
    }
    public static void main(String[] args) {
    Scanner scanner=new Scanner(System.in);
    System.out.println("请输入元素的个数:");
    int n=scanner.nextInt();
    System.out.println("请输入求解两个元素相加的数值:");
    int number=scanner.nextInt();
    System.out.println("输入"+n+"个数组元素:");
    int array[]=new int[n];
    for (int i = 0; i <n; i++) {
    array[i]=scanner.nextInt();
    }
    method1(array,number);
    method2(array,number);
    }

    运行结果如下:
         
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  • 显卡挖矿算力之1080显卡算力,1080it显卡算力,1080显卡挖矿算力Ethash算法(ETH)算力与超频 超频设置 超频项目 频率 功率控制 70%-90%(过低会掉算力) 显存 +600-800 如超频后不稳定死机无效多等...

    显卡挖矿算力之1080显卡算力,1080it显卡算力,1080显卡挖矿算力Ethash算法(ETH)算力与超频

    超频设置

    超频项目频率
    功率控制70%-90%(过低会掉算力)
    显存+600-800

    如超频后不稳定死机无效多等,可降低显存频率,增加功率控制百分比

    ETH算力

    算力说明
    35-37Mh正常算力
    32Mh以下N卡使用久了之后会出现掉算力现像,功能设置没有开启时序优化

     

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    显卡    算力    功耗    单卡日产出    6卡日产出
    vii    93.00 MH/s    200.0 W    70.494    422.964
    3080    91.50 MH/s    230.0 W    69.357    416.142
    3070    58.10 MH/s    130.0 W    44.0398    264.2388
    3060Ti    58.10 MH/s    130.0 W    44.0398    264.2388
    2080Ti    55.20 MH/s    180.0 W    41.8416    251.0496
    5700xt    55.00 MH/s    130.0 W    41.69    250.14
    5700    55.00 MH/s    130.0 W    41.69    250.14
    vega64    46.00 MH/s    190.0 W    34.868    209.208
    vega56    45.00 MH/s    170.0 W    34.11    204.66
    1080Ti    41.00 MH/s    180.0 W    31.078    186.468
    5600xt    40.50 MH/s    110.0 W    30.699    184.194
    2080    40.10 MH/s    160.0 W    30.3958    182.3748
    2070    40.00 MH/s    140.0 W    30.32    181.92
    1080    34.00 MH/s    170.0 W    25.772    154.632
    580    30.50 MH/s    130.0 W    23.119    138.714
    2060    30.00 MH/s    120.0 W    22.74    136.44
    480    30.00 MH/s    140.0 W    22.74    136.44
    1070Ti    29.00 MH/s    140.0 W    21.982    131.892
    1660Ti    28.00 MH/s    80.0 W    21.224    127.344
    1070    26.00 MH/s    140.0 W    19.708    118.248
    1660    23.00 MH/s    80.0 W    17.434    104.604
    10606    22.50 MH/s    90.0 W    17.055    102.33
    570    12.00 MH/s    120.0 W    9.096    54.576
    470    10.00 MH/s    120.0 W    7.58    45.48

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    ETHMM钱包支持以太坊生态所有代币几千种存储,支持移动端与电脑端使用。
    MyEtherWallet是国外老牌以太坊钱包网站有时需要使用国外代理。
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    1.显卡篇

    挖矿靠显卡核心计算,所以AMD显卡比NVIDA卡更高效。选择AMD卡,要求显卡显存大于2G,推荐购买4G显存显卡.

    目前市面上可购选择的显卡品牌型号还有速度.

    蓝宝石-影驰 - 技嘉 - 索泰 -讯景 -微星 -迪兰 -盈通

     

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  • 此专栏文章是对扣上算法题目各种方法的总结和归纳,整理出最重要的思路和知识重点并思维导图形式呈现,当然也会加上我对导图的详解. 目的是为了更方便快捷的记忆和回忆算法重点(不用每次都重复看题解),毕竟算法...

    此专栏文章是对力扣上算法题目各种方法总结和归纳, 整理出最重要的思路和知识重点并以思维导图形式呈现, 当然也会加上我对导图的详解.

    目的是为了更方便快捷的记忆和回忆算法重点(不用每次都重复看题解), 毕竟算法不是做了一遍就能完全记住的. 所以本文适合已经知道解题思路和方法, 想进一步加强理解和记忆的朋友, 并不适合第一次接触此题的朋友(可以根据题号先去力扣看看官方题解, 然后再看本文内容).

    关于本专栏所有题目的目录链接, 刷算法题目的顺序/注意点/技巧, 以及思维导图源文件问题请点击此链接. 欢迎和博主一起打卡刷力扣算法, 博主同步更新了算法视频讲解 和 其他文章/导图讲解, 更易于理解, 欢迎来看!

    目录

    0.导图整理

    1.对于不重复三元组的处理

    2.双指针的思想

    3.元素为整型链表的数组链表: ArrayList>()

    源码 


     题目链接:  https://leetcode-cn.com/problems/3sum/

    0.导图整理

    1.对于不重复三元组的处理

    本题最大的难点在于题目要求的 不重复的三元组, 三数之和 不像 两数之和 那样简单, 它的可重复情况是非常多的, 无法像 两数之和 那样, 只要将第一个元素放入哈希表中, 就可以轻松解决元素重复的问题了. 

    对于三数之和, 即使使用哈希表去重, 它的操作也是比较困难的. 所以我们不能简单地使用三重循环枚举所有的三元组, 然后使用哈希表进行去重操作, 这样的工作量比较大.

    因此我们必须换一种方法来解决此题, 从源头上解决元素重复的问题. 如果给定的数组是有序的, 那么其中可重复的情况就是完全可以控制的了, 处理起来也是很简单的. 所以我们首先将数组中的元素从小到大进行排序, 随后使用普通的三重循环就可以满足上面的要求.

    我们会发现其中重复的元组都是相邻的元组, 只需要保证在每一重循环时, 相邻两次枚举的元素不是相同的元素, 这样就可以避免元组重复的情况了. 也就是导图中每层循环时的 if判断语句.

    2.双指针的思想

    使用普通的三层循环确实也能解决问题, 但是O(n^3)的时间复杂度也确实太高了, 这时我们想到了在 有序数组的两数之和 中使用的双指针的方式(双指针在此文已说明清楚, 这里就不重复讲解了), 虽然现在是三数之和, 但当我们正常遍历了第一层循环之后, 剩下的两个数不就形成了 有序数组的两数之和 了吗? 所以我们只要 保持第二重循环不变, 而将第三重循环变成一个从数组最右端开始向左移动的指针, 同时加上上述讨论的避免重复的条件, 最终代码就完成了.

    时间复杂度也从O(n^3)降到了O(n^2), 至于空间复杂度, 有两种情况: 如果允许我们改变原来的数组, 那么只需要排序算法额外的空间复杂度O(logN), 如果不允许的话, 那就要使用了一个额外的数组存储了nums的副本并进行排序,空间复杂度为 O(N).

    3.元素为整型链表的数组链表: ArrayList<List<Integer>>()

    这里补充说明下这个数据结构, 对于新手来说, 看着还是挺吓人的呢! 我们从外到里依次来拆分这个结构. 首先最外面 ArrayList() 表明它的本质是一个数组链表, 无论里面的元素是什么类型, 它最本质的结构都不会发生变化的. 再来看它里面所装的结构是 List<Integer>, 就是说这个数组链表中的每一个元素都是一个链表List, 长度可以是任意的长度, 但是这个链表List中的元素的类型必须是整型Integer. 这里的<>用到了java中的 泛型 的概念, 简单来说就是一个写一个通用的模板, 里面所包含元素的类型可以是任意的, 具体使用时对其指定具体的类型即可. 对于较复杂的数据类型, 一般都是采用这种由外到内的分析方法.

    对应本题来说下具体的应用: ans.add(Arrays.asList(nums[first],nums[second],nums[third])), 首先ans这个数组链表使用.add函数添加了一个链表, 而这个链表是通过 3个整型数据 由Arrays.asList()这个方法转换成的链表, 这样就成功添加了一个链表. 之后每次循环, 只要有满足条件的三元组都会添加一个链表, 最终所有满足条件的三元组链表形成了最终结果的数组链表ans.

    对于java和C++这种强类型的语言, 使用时要明确指明所用到的数据类型, 但对于Python这种弱类型的语言来说, 用起来就非常简单了, 你只需要创建了链表list(), 不需要指明任何类型, 使用时直接添加某种特定类型的数据即可. 而且每次添加的数据会自动保存为一个链表的形式添加到链表中, 不需要显式地自己将其转化为链表, 用起来还是很简单的.

    源码 

    Python: 

    class Solution:
        def threeSum(self, nums: List[int]) -> List[List[int]]: # 元素为整型链表的数组链表
            n = len(nums)
            nums.sort()   # 将数组进行排序
            ans = list()
            
            # 枚举 a
            for first in range(n):
                # 需要和上一次枚举的数不相同
                if first > 0 and nums[first] == nums[first - 1]:
                    continue
                # c 对应的指针初始指向数组的最右端
                third = n - 1
                target = -nums[first]
                # 枚举 b
                for second in range(first + 1, n):
                    # 需要和上一次枚举的数不相同
                    if second > first + 1 and nums[second] == nums[second - 1]:
                        continue
                    # 需要保证 b 的指针在 c 的指针的左侧
                    while second < third and nums[second] + nums[third] > target:
                        third -= 1
                    if second == third: # 如果指针重合,后续也不会满足条件,可以退出循环
                        break
                    if nums[second] + nums[third] == target:
                        ans.append([nums[first], nums[second], nums[third]])
            
            return ans

    java:

    class Solution {
        public List<List<Integer>> threeSum(int[] nums) {
            int n = nums.length;
            Arrays.sort(nums); //将数组进行排序
            List<List<Integer>> ans = new ArrayList<List<Integer>>(); //元素为整型链表的数组链表
            // 枚举 a
            for (int first = 0; first < n; ++first) {
                // 需要和上一次枚举的数不相同
                if (first > 0 && nums[first] == nums[first - 1]) {
                    continue;
                }
                // c 对应的指针初始指向数组的最右端
                int third = n - 1;
                int target = -nums[first];
                // 枚举 b
                for (int second = first + 1; second < n; ++second) {
                    // 需要和上一次枚举的数不相同
                    if (second > first + 1 && nums[second] == nums[second - 1]) {
                        continue;
                    }
                    // 需要保证 b 的指针在 c 的指针的左侧
                    while (second < third && nums[second] + nums[third] > target) {
                        --third;
                    }
                    if (second == third) { // 如果指针重合,后续也不会满足条件,可以退出循环
                        break;
                    }
                    if (nums[second] + nums[third] == target) {
                        ans.add(Arrays.asList(nums[first],nums[second],nums[third]));
                    }
                }
            }
            return ans;
        }
    }

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  • 随着无人机和4G技术的发展,实时监看空中视角的画面已经成为可能GSLINK突破传统的传输方式,利用了4G网络将数据和视频流融为一体进行无限距离的传输 用户使用EC2地面站(Mission Planner、QGroundControl) ...
  • 显卡挖矿580显卡算,580显卡挖矿算Ethash算法(ETH)算与超频 超频设置 超频项目 频率 电压 核心 1100-1200 850-900 显存 1900-2200 850-900 如超频后不稳定死机无效多等,可降低...
  • 分析网上销售软件是否能赚钱,数字最有说服本文作者:周奕 来美国月,一个很大的收获就是发现美国人做生意用数字说话,非常精确,非常科学,值得我们学习.在互联网上面,得到精确的统计数字是最容易的,做互联网生意的...
  • 此专栏文章是对扣上算法题目各种方法的总结和归纳,整理出最重要的思路和知识重点并思维导图形式呈现,当然也会加上我对导图的详解. 目的是为了更方便快捷的记忆和回忆算法重点(不用每次都重复看题解),毕竟算法...
  • Jmeter接口测试+压力测试

    万次阅读 多人点赞 2017-05-14 14:01:50
    最大的并发:最大的并发和最大的tps是不同的概率,一般不断增加并发,达到一个值后,服务器出现请求超时,则可认为该值为最大的并发。 压测过程出现性能瓶颈,若压力机任务管理器查看到的cpu、网络和cpu都...
  • 其二是,分数位的数值是最大显示值中最高位数字为分子,用满 量程时计数值为2000 ,这表明该仪表有3个整数位,而分数位的分子是1,分母是2 ,故称为3 1/2 位,读作“三位半”,其最高位只能显示 0 或1(0 通常不...
  • DLAttention:Attention注意机制的简介、应用领域详细攻略 目录 Attention的简介 1、WhyAttention? 2、Attention机制的分类 3、Attention机制的计算流程 4、Attention机制的变种 5、吊炸天的...
  • 已下是rx580显卡算 9-11 Mh 没有开启计算模式,挖几分种重启自动开启,计算模式只支持WIN10 22-28 Mh 原版BIOS,开启时序,并设置超频 29-32 Mh 正常算,卡体质不同算约有差别,30Mh左右都是正常的 无论是...
  • 随着以太坊一路高升达到28000高位,越来越多的用户加入了这场挖矿大潮,同时也造成了如今2021年显卡短缺现象。因此追求高性价比的显卡也成了很多... 日产币 日产值(¥) 日电费(¥) ...
  • DLself-attention:self-attention自注意机制的简介、应用详细攻略 目录 self-attention的简介 1、self-attention的影响 2、self-attention模块思路的8个步骤及其代码实现 self-attention的应用...
  • 此专栏文章是对扣上算法题目各种方法的总结和归纳,整理出最重要的思路和知识重点并思维导图形式呈现,当然也会加上我对导图的详解. 目的是为了更方便快捷的记忆和回忆算法重点(不用每次都重复看题解),毕竟算法...
  • Lunatic状态(疯狂之力)

    千次阅读 2020-05-10 00:21:00
    注意: ①执行2次技能算做2回行动,限定行动回的Buff(暴击率Buff以及全属性伤害Buff)均消耗2回。 ②AF中技能动画为2回完整技能的长度。 舍身 阴属性人物专用效果。 攻击前减少自身剩余HP的20%,且伤害70%UP&...
  • 注意机制总结

    千次阅读 多人点赞 2020-12-31 17:41:11
    注意机制,其本质是一种通过网络自主学习出的一组权重系数,并“动态加权”的方式来强调我们所感兴趣的区域同时抑制不相关背景区域的机制。在计算机视觉领域中,注意机制可以大致分为两大类:强注意和软注意...
  • 挖矿显卡算5700XT 8卡算440 M

    万次阅读 2021-01-23 10:41:39
    日产币 日产值(¥) 日电费(¥) 净利润(¥) 电费占比 5700XT 8卡 440M 1300W 0.3384M 0.02468ETH 197.03 12.48 ...
  • 【2021】3090挖矿算,3090挖矿收益,3090显卡算

    万次阅读 热门讨论 2021-02-08 22:00:48
    3090显卡挖矿设置要点 确保WIN10系统版本1709或以上,可运行winver查看 确保足够的虚拟内存,按单卡6g的量设置 b250主板可能需要升级主板... 算 功耗 温度 核心 显存 风扇 软显功耗
  • 此专栏文章是对扣上算法题目各种方法的总结和归纳,整理出最重要的思路和知识重点并思维导图形式呈现,当然也会加上我对导图的详解. 目的是为了更方便快捷的记忆和回忆算法重点(不用每次都重复看题解),毕竟算法...
  • ResNet为例,论文中提供了改造的示意图,如下图所示: 在ResNet中的每个block中添加了CBAM模块,训练数据来自benchmark ImageNet-1K。检测使用的是Faster R-CNN, Backbone选择的ResNet34,ResNet50, W...
  • 欧拉

    千次阅读 2015-07-03 17:35:13
    欧拉 拓扑学 最通常的空间完整性,即空洞区域内空洞数量的度量,测量法称为欧拉函数,它只用一个单一的描述这些函数,称为欧拉。数量上,欧拉=(空洞)-(碎片-1),这里空洞是外部多边形...
  • 并发: 系统同时处理的事务 响应时间:一般取平均响应时间 并发用户:是指现实系统中操作业务的用户,在性能测试工具中,一般称为虚拟用户(Virutal User)。 并发用户和注册用户、在线用户的概念...
  • MX150/MX250算6.1,CUDA算

    千次阅读 2020-03-11 14:47:29
    详细地址: https://en.wikipedia.org/wiki/CUDA GPU核心和算关系: https://www.zhihu.com/question/46400432?sort=created
  • 6900xt挖矿算,RTX3090挖矿,6900显卡挖矿算

    万次阅读 热门讨论 2021-03-05 21:23:47
    如题6900xt挖矿算,RTX3090挖矿,6900显卡挖矿算 超频项目 频率 电压 核心 1150-1350 800 显存 2000-2100 默认 如超频后不稳定死机无效多等,可降低频率,还不稳定可适当增加电压 大多数显存只能跑到1800左右,...
  • 系统负载压力测试

    千次阅读 2018-06-22 20:45:54
    负载压力测试是在一定约束条件下测试系统所能承受的并发用户量、运行时间、数据量,确定系统所能承受的最大负载压力。负载压力测试有助于确认被测系统是否能够支持性能需求,以及预期的负载增长等。负载压力测试不...

空空如也

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