f****t
发帖数: 15913 | 1 二战时日本舰载机主要是A6M（即零式），其主要指标如下：
Empty weight: 1,680 kg (3,704 lb)
Loaded weight: 2,410 kg (5,313 lb)
Powerplant: 1 × Nakajima Sakae 12 radial engine, 709 kW (950 hp)
Maximum speed: 533 km/h (287 kn, 331 mph) at 4,550 m (14,930 ft)
Range: 3,105 km (1,675 nmi, 1,929 mi)
Service ceiling: 10,000 m (33,000 ft)
Rate of climb: 15.7 m/s (3,100 ft/min)
与之对应的是美军的F6F“地狱猫”，其指标如下：
Empty weight: 9,238 lb (4,190 kg)
Loaded weight: 12,598 lb (5,714 kg)
Powerplant: 1 × Pratt & Whitney R-2800-10W "Double Wasp" two-r... 阅读全帖 |
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d*******s
发帖数: 15155 | 2 dusty的地方更不能用KN，KN过滤性不如一般纸质的，感觉通畅是因为网眼更大 |
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g********d
发帖数: 19244 | 3 ☆─────────────────────────────────────☆
bds16 (song) 于 (Mon Jan 27 15:43:28 2014, 美东) 提到:
丰田让我很失望啊
本人外行，因为国内身边很多人开汉兰达，不是爬坡王啊
第一代08还是09年的时候，55万买入的
后几代，30万左右买的
so far so good
很多亲戚开车tire rotation 一次没做过。。。 机油都是扔给车队换，filer 基本没
换过。
车皮实，基本不坏。
所以萌生买个highlander 当菜车。因为家里有辆accord，所以当时把pilot排在第二位
了，pathfinder直接排除，cvt真垃圾，外形也尿性。。。
honda 和 toyota dealer 挨着，一个小时试驾了13 highlander 和 14 pilot
价格定位otd 30k，14 highlander 拿不下来
说明一下，本人外行，所以只说我的感觉:
1. highlander 这车中控台那个小LCD 我靠，还没手机大。。。
2. 方向盘，细的一笔！！！ 这么大车，弄这么细的方向盘，还... 阅读全帖 |
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o*******y
发帖数: 362 | 4 Penfed现在是0.99
[在 kn (kn) 的大作中提到：]
：问下，1.9的去哪里找？
：
：........... |
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T**********2
发帖数: 2198 | 5 新移民，有点钱，自我膨胀，人比较轴，被拒太多次了，有点赌气
[在 kn (kn) 的大作中提到：]
:和全款有啥区别？ |
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e*i
发帖数: 10288 | 6 Forward this post to your email--if you are using telnet
_=_
_=_ Part 001 of 001 of file 5_off_30_cpn.zip
_=_
begin 666 5_off_30_cpn.zip
M4$L#!!0````(`&!D_$)O_NPBKE```.-W```0````-5]O9F9?,S!?8W!N+G!D
M9NV]=5Q5V]8P#"B*I)2((FR1E-@==)=T2(@@M:6[0T5"!`D+#%04D!`%:02D
MI;M#NKN[O@7F$>X]]]SG?=_OGV?NW]YK[KGF&CW''&.N8E82E^2"
MZYI("%$@",C:P(R$GQ\L9VJ%U;
M!:!=#6A'PI!@:9`V"`I'HD`P.%1'4)`$:V6T!P9TL)`0NMAAK^]A0L))""'?
M"Q1`O%=`5C_:H$@,^D`;"H4XT(9!0/]L@\'0R`-M*!Z>/]O@4`C\... 阅读全帖 |
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g**********y
发帖数: 14569 | 7 完全背包问题，是求一个解，这个我相信可以O(kN)解。
A的问题是列出所有解。所有解本身是指数级，怎么可能在O(kN)算得出来呢？ |
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H***e
发帖数: 476 | 8 应该没有你说的这个问题了
我是这么理解的：
8 2 1
6 4 0
3 2 1
第一步，最大的是 ［8，6，3］ index array is [0 0 0] 那么 push 所有的 (m+1
, n, p), (m, n+1,p), (m,n,p+1) ， 也就是 push [2 6 3] [8 4 3] [8 6 2] 到p-
queue 因为这是所有可能的下一个组合
接着第二大的是[8 6 2] 再push所有 [2 6 2] [ 8 4 2] [8 6 1]到 p-queue里，现在
第三大的一定一经在q里.
以此类推
复杂度，每一步都要expand N个，(N是list的个数）， 所以应该是kN*lg(kN)..
可以用Hashtable to avoid duplicate inserts (thanks to grass) |
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j*******g
发帖数: 4 | 9 I guess it is like this! Actually, it is the same with peking2's code, and i
just try to explain it.
assume
sum(1+2+...,+ n-1) < x
sum(1+2+...,+n) > x
Construction (greedy) the moving sequence as following：
[-k1] means left movement with size k1.
1, 2, 3, 4, ..., [-k1], k1+1,...,[-k2], k2+1,..., kn-1, -[kn], km+1, ... n +
km
x = sum(1+2...+n+km) - 2(k1+k2+k3+...)
k1+k2+k3+...+km = [sum(1+2+...+n+km) - x]/2.
min m = 1 or 2, depends on the value of x. |
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c****p
发帖数: 6474 | 10 设steps(i)为实现i需要的最小步数
steps(2)=2;
对于i>2
若i为偶:
steps(i) = steps(i/2)+1
若i为奇:
a)若i为质数，steps(i) = steps(i-1) + 1
b)若i为合数，且i = k1*k2*...kn（k1....kn均为质数），
则steps(i) = (sum(steps(kj)-1))+1（j=1....n）。
生成数列有点麻烦【 在 yangchan (yangchan) 的大作中提到: 】
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p*****o
发帖数: 1285 | 11 Thanks. Here is the weird thing: this O(kn) method seems faster than any O(
n) implementation I tried. I have tried to mimic a hash table with an array
of 128 elements since LeetCode's test cases are limited to ASCII characters
. For the large test, the O(kn) method with map takes about 140ms, the fake
hash table method with tail pointer takes about 180ms, and the queue
implementation takes about the same amount time.
My guess is that the factor of "k" part is only run very few times, which
m... 阅读全帖 |
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n*******w
发帖数: 687 | 12 如果两两归并
比较总次数是 k*n*lg（k）（每层都是kn次比较，lgk层）
一次接一个的归并
比较总次数是 2n + 3n +... + kn = O(k^2*n) > k*n*lg（k）
当k很大的时候lgk比k小得多 |
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s*******n
发帖数: 305 | 13
那也就说有N个Strings, 最长String的长度为K， 时间复杂度O（KN）， 空间复杂度O
（KN） |
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g*****g
发帖数: 34805 | 14 前面O(kN)的索引时间就可以计算出词频。就像你说的，有些单词频率很高，可以分而
治之。
频率高的还用简单的比较，频率不高的则是O(m^2N)，其中m是不常见词汇平均出现的次
数。
对于N很大，k也很大的应用。比如搜索引擎比较所有的网页。m^2远小于N。所以整体的
复杂度就是
O(k’N^2) + O(m^2N), k' 是个常数，比如10个常用的a, the, I等。要比O(kN^2)好，
后者的k可能有1000。 |
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w******t
发帖数: 16937 | 15 分特，想看专业的？
看这个。声明：因为网络安全原因，我删去了一些必须删去的内容。
http://schema.org/WebPage">Google
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