git教程第一部分：Git简介1.1 什么是Git？Git是一个分布式版本控制系统，它允许多个人在同一个项目上进行协作。它可以追踪项目中文件的更改历史，使得用户可以回到任何一个之前的版本。Git是开源的，并且具有高效、可靠和安全的特点。
1.2 为什么要使用Git？
版本控制：你可以随时回溯到项目的任何一个历史版本。
协作：多人可以同时在一个项目上工作，并合并各自的更改。
分支管理：允许你创建分支来进行实验性的开发，而不会影响主分支。
备份与恢复：Git仓库可以作为项目的备份。如果你的代码发生问题，你可以容易地恢复到之前的一个状态。
1.3 安装Git根据你的操作系统，你可以访问 Git官方网站 下载并安装。
1.4 Git的基本结构Git有三个主要的区域：工作区、暂存区和Git仓库。
工作区：这是你的项目的实际文件。
暂存区：这是一个中间区域，当你准备提交更改时，你会先将更改添加到暂存区。
Git仓库：这是Git存储项目历史版本的地方。
第二部分：Git基本命令2.1 初始化一个Git仓库在你想开始使用Git管理的项目目录中，打开终端或命令提示符，然后输入以下命令：
git i ...
排队规则
先到先得：除非有特殊规定或情况，通常应该尊重先到场的人优先获得服务。
维持队列有序：不要在队列中随意插队或跳过他人。
注意标志和指示：有些地方可能有明确的标志或工作人员指示，例如“请在此排队”或“进入此路线”。遵循这些指示可以确保服务的顺畅进行。
给予特殊人群优先权：在许多地方，孕妇、老年人、残疾人或带小孩的家长可能会获得优先权。尊重和支持这些安排是公民的道义和责任。
保持适当的距离：特别是在特定的健康或安全关注的时期（例如流行病期间），保持与前方人的适当距离。
避免不必要的接触和谈话：保持静默和个人空间的尊重可以帮助维持排队的和平与秩序。
准备好你的事项：当轮到你时，确保你已经准备好所有所需的材料或信息，以确保服务的快速和有效进行。
使用技术辅助：在某些地方或情境下，可能有数字化的排队系统，例如取号机或在线预约。利用这些系统可以节省时间并减少混乱。
不要占用多余的空间：如果你携带了大包、手推车或其他物品，请确保它们不会阻碍其他人或通道。
退出队伍时，通知他人：如果你需要临时离开队伍，请告知你的前后的人，并在返回时恢复你的位置。
保持礼貌和耐心：排队时可能 ...
滑动窗口算法滑动窗口算法是一种常用于解决数组/字符串子元素问题的算法。它可以有效地降低问题的复杂性，从而降低解决问题的时间复杂度。滑动窗口的主要思想是维护一个窗口，并根据具体的问题需求移动这个窗口。
1.基本概念
窗口： 这通常是一个连续的子集或子序列，它可以是固定大小或可变大小。
窗口滑动： 这涉及到两个操作：移动窗口的左边界和移动窗口的右边界。通常，我们会固定其中一个边界并移动另一个边界。
条件满足： 根据问题，窗口可以在满足某些条件或不满足某些条件时进行调整。
基础案例： 找出数组中的最大连续子数组的和。问题描述： 给定一个整数数组 nums，找到一个具有最大和的连续子数组（至少包含一个数字）并返回其和。
例如：nums = [-2,1,-3,4,-1,2,1,-5,4]最大连续子数组的和为 [4,-1,2,1]，和为 6。
解决方案：我们可以使用滑动窗口的方法解决这个问题，窗口的大小是可变的。def max_sub_array(nums): # 初始情况下窗口的和为数组的第一个元素 current_sum = max_sum = nums[0] # ...
TCP拥塞控制算法1.基本概念与背景1.1 为什么需要拥塞控制当我们在网络上发送数据时，可能会遇到一个问题：如果过多的数据同时发送到网络中，网络的资源（如带宽、缓存）可能会被迅速消耗完毕，导致数据包被丢失。当数据包丢失时，发送方需要重新发送数据，这会进一步加重网络拥塞。为了避免这种情况，我们需要一种机制来控制数据的发送速度，确保网络不会被过载，这就是拥塞控制。
1.2 TCP 拥塞控制的目标TCP 的拥塞控制算法的主要目标有：
避免网络拥塞。公平地分配网络资源。最大化网络吞吐量。1.3 TCP 拥塞窗口为了实现拥塞控制，TCP 使用了一个叫做 “拥塞窗口” (cwnd) 的机制。拥塞窗口是发送方可以在未被确认前发送的最大数据段数量。发送方会根据网络的反馈（如超时、三次握手等）来调整 cwnd 的大小。
1.4 示例：拥塞窗口调整假设我们有一个简单的网络应用，它每次发送一个数据段并等待接收方的确认。为了模拟 cwnd 的调整，我们可以使用 Python 编写以下代码：# 初始化拥塞窗口大小cwnd = 1def send_data(num_segments): # 模拟发送数据 ...
Nagle算法Nagle算法简介
基本概念Nagle算法是一个在TCP/IP网络通信中优化数据包传输效率的算法，是为了解决小包问题。当TCP/IP应用程序以小块的方式发送数据，每个小块都会被放入单独的TCP段，并由此产生大量的小包。每个数据包都有相应的IP和TCP头部，对于小包，这种开销是很大的。Nagle算法通过将多个小消息组合成一个较大的数据包来降低网络上的数据包数量。
算法描述Nagle算法的基本思想是：当发送端有新的数据要发送时，它会检查是否有等待确认的数据。如果有等待确认的数据，新的数据就会被缓冲起来，直到先前的数据被确认或缓冲区被填满。当没有等待确认的数据时，新数据会立即发送。
案例为了更好地理解Nagle算法，我们通过一个简单的模拟来展示它的工作方式。我们将创建一个简单的TCP数据发送端模拟，通过模拟来观察不使用和使用Nagle算法时的发送行为。import timeclass TCPConnection: def __init__(self, use_nagle=True): self.buffer = "" # 缓存区 ...
Karn算法1.背景与基本概念Karn算法，也叫Karn的重传估计，是一个用于计算网络报文重传时间的算法。它在TCP（传输控制协议）中得到广泛的应用，特别是当网络中出现丢包时。在网络通信中，数据丢失是不可避免的，所以选择合适的重传时间非常关键，既不能过长导致网络效率低下，也不能过短导致网络拥塞。这正是Karn算法的目标：动态地估计合适的重传时间。
为什么需要重传估计？当我们在网络中发送数据时，通常期望接收方发送一个确认消息来确认数据已经被接收。但是，如果由于某种原因（如网络拥塞、物理故障等）数据没有到达接收方，那么发送方需要在某个时间点重新发送数据。问题是：发送方应该等待多长时间后重新发送数据？
这就是重传估计要解决的问题。过长的等待时间可能导致网络资源的浪费和通信的低效率，而过短的等待时间可能导致网络拥塞，进一步导致更多的数据丢失。
Karn算法的核心思想Karn算法的核心思想是：只使用成功传输的报文的往返时间（RTT）来估算重传时间。这是因为，当网络中出现数据丢失时，我们无法准确知道数据是在发送方、接收方还是中间的网络路径上丢失的。因此，使用失败的报文的RTT可能会导致不准确的重传 ...
Algorithm
未读Warshall算法简介Warshall算法主要用于找到图中所有顶点之间的可达性。在计算机科学中，图论扮演了重要的角色，常被用来解决涉及网络、路径、关系等问题。Warshall算法，或者更精确地说，Warshall-Floyd算法，通常用于解决图中所有点对之间的最短路径问题。这个算法的美妙之处在于它能够以清晰和简单的方式处理图论中的这一问题领域。
概述Warshall算法基于动态规划的思想。给定一个邻接矩阵，该算法将计算一个矩阵R，其中R[i][j]为1时表示从顶点i到顶点j存在一条路径。算法的基本步骤如下：
初始化矩阵R，通常将给定的邻接矩阵A直接复制给R。
迭代更新矩阵R，根据下面的规则：R[i][j] = R[i][j] or (R[i][k] and R[k][j])
这里，“or”和“and”分别对应于逻辑或和逻辑与操作。
迭代k从1到n，其中n为顶点的数量。
代码实现在开始详细的代码部分之前，我们首先需要了解基础的邻接矩阵概念。在图论中，邻接矩阵是一个二维数组，其中的值表示图中两个顶点之间的连接情况。通常，如果点i和点j之间有一条边，那么A[i][j]=1，否则A[i] ...
今天，明天问题：输入今天的日期，输出明天的日期。
提示：每年的1月、3月、5月、7月、8月、10月、12月有31天，4月、6月、9月、11月有30天，闰年的2月有29天，非闰年的2月是28天。闰年的年号：能被4整除但不能被100整除，或者能被400整除。
方法一：手动计算def is_leap_year(year): """判断是否是闰年""" return year % 400 == 0 or (year % 100 != 0 and year % 4 == 0)def get_next_day(year, month, day): """计算下一天的日期""" # 月份对应的天数 month_days = [31, 28, 31, 30, 31, 30, 31, 31, 30, 31, 30, 31] # 如果是闰年，二月份天数改为29 if is_leap_year(year): month_days[1] ...
Algorithm
未读Greedy Algorithm第一部分：贪婪算法基本概念什么是贪婪算法？贪婪算法，或称贪心算法（Greedy Algorithm），是一种在每一步选择中都采取在当前状态下最好或最优（即最有利）的选择，从而希望导致结果是全局最好或最优的算法。贪婪算法在整个问题空间中，由局部最优解推导出全局最优解的策略。贪婪算法的主要优点是它通常非常简单且运行速度快，但是其缺点也非常明显，即不能保证找到最优解。
例如，考虑著名的“找零问题”：假设我们有面额为1, 5, 10, 25的硬币无限个，我们的目标是找出总金额为N的最少硬币数量。一个贪婪的策略是在每一步中选择尽可能大的硬币。这个策略在大多数情况下是有效的，但并不总是给出最少硬币数量的解决方案。
贪婪算法的基本元素贪婪算法通常包括以下几个部分：
一个可能解集：这是问题可能的解的集合。贪婪算法通过在这个集合中进行搜索来找到问题的解。
一个质量测度：这是一个函数，它将一个可能的解映射到一个实数，表示该解的“质量”。贪婪算法试图找到质量最优（例如，最大或最小）的解。
一个选择函数：这个函数指导算法做出选择。它决定下一步要考虑的可能解。
一个可行性 ...
回溯算法第一部分：回溯算法的基本概念回溯算法是一种通过探索所有可能的候选解来找出所有的解的算法。如果候选解被确认不是一个解（或者至少不是最后一个解），回溯算法会通过在上一步进行一些变化来舍弃该解，即“回溯”并再次尝试。
这种策略是深度优先搜索策略的实现，通常用递归来实现。在计算机科学中，回溯算法的典型用途包括解决约束满足问题，其中你要找出满足所有约束的所有解。
基本步骤
选择路径：我们从一个可能的解决方案的起点开始，并尝试选择一个可能的移动路径。
约束条件：我们定义了一些约束条件，以避免走到不可能是解的路径上。
目标：我们定义了什么是一个解，即达到了我们的目标。
回溯：如果选择的路径最终没有到达目标，则我们回到上一步或多步，尝试其他路径。回溯算法的核心思想回溯算法的核心思想是从问题的解空间树的根节点出发，按照深度优先搜索的策略，从上至下逐层搜索解空间树。
解空间树是一个表达候选解的树，树的每一个节点代表一个候选解。树的层次从根节点到叶子结点分别代表解的各个组成部分。通过在每一层进行选择，我们逐步构建完整的候选解，并在构建过程中通过约束函数剪去那些不能得到满意解的子树，当构建到某一层 ...
