/* 文字阴影效果 */
.shadowed-text {
color: #f2f2f2; /* 文字颜色 */
text-shadow:
1px 1px 0 #000, /* 水平和垂直偏移量都是1px，模糊半径0，颜色为黑色 */
2px 2px 0 #000,
3px 3px 0 #000,
4px 4px 0 #000,
5px 5px 0 #000,
6px 6px 0 #000; /* 增加阴影的数量和大小可以创建更真实的阴影效果 */
}这段代码展示了如何使用CSS为文字添加阴影。通过调整text-shadow属性中的偏移量、模糊半径和颜色，开发者可以创建出各种各样的文字阴影效果。在这个例子中，我们使用了6个阴影层次，从最小的偏移到较大的偏移，创建出一种层次感。
在Vue 3中，你可以使用setup函数中的ref和onMounted生命周期钩子来处理递归算法中的Ajax访问问题。以下是一个简化的例子，展示了如何在Vue 3组件中使用递归来处理Ajax请求：
<template>
<div>
<div v-for="item in items" :key="item.id">
{{ item.name }}
</div>
</div>
</template>
<script>
import { ref, onMounted } from 'vue';
import axios from 'axios';
export default {
setup() {
const items = ref([]);
const fetchItems = (parentId = 0) => {
axios.get(`/api/items?parentId=${parentId}`)
.then(response => {
items.value = items.value.concat(response.data);
response.data.forEach(item => {
if (item.hasChildren) {
fetchItems(item.id); // 递归获取子项
}
});
})
.catch(error => {
console.error('Error fetching items:', error);
});
};
onMounted(() => {
fetchItems(); // 组件挂载后开始获取顶级项
});
return {
items,
};
},
};
</script>在这个例子中，我们定义了一个fetchItems函数，它递归地获取所有项，并将它们添加到items数组中。我们使用axios来进行HTTP请求，并在组件挂载（onMounted钩子）时开始递归过程。每次递归调用fetchItems都会检查是否有子项，如果有，它会再次发起Ajax请求获取子项。这样就可以处理无限级别的递归数据结构，并在Vue组件中显示它们。
以下是实现这些排序算法的JavaScript代码示例：
冒泡排序：
function bubbleSort(arr) {
let swapped;
do {
swapped = false;
for (let i = 0; i < arr.length - 1; i++) {
if (arr[i] > arr[i + 1]) {
let temp = arr[i];
arr[i] = arr[i + 1];
arr[i + 1] = temp;
swapped = true;
}
}
} while (swapped);
return arr;
}选择排序：
function selectionSort(arr) {
let min;
for (let i = 0; i < arr.length - 1; i++) {
min = i;
for (let j = i + 1; j < arr.length; j++) {
if (arr[j] < arr[min]) {
min = j;
}
}
let temp = arr[i];
arr[i] = arr[min];
arr[min] = temp;
}
return arr;
}快速排序：
function quickSort(arr) {
if (arr.length <= 1) {
return arr;
}
let pivot = arr[Math.floor((arr.length - 1) / 2)];
let left = [], right = [];
for (let i = 0; i < arr.length; i++) {
if (arr[i] < pivot) {
left.push(arr[i]);
} else if (arr[i] > pivot) {
right.push(arr[i]);
}
}
return quickSort(left).concat([pivot], quickSort(right));
}插入排序：
function insertionSort(arr) {
let key, j;
for (let i = 1; i < arr.length; i++) {
key = arr[i];
j = i - 1;
while (j >= 0 && arr[j] > key) {
arr[j + 1] = arr[j];
j = j - 1;
}
arr[j + 1] = key;
}
return arr;
}二分插入排序：
function binaryInsertionSort(arr) {
for (let i = 1; i < arr.length; i++) {
let key = arr[i], left = 0, right = i - 1;
while (left <= right) {
let mid = Math.floor((left + right) / 2);
if (arr[mid] > key) {
right = mid - 1;
} else {
left = mid + 1;
}
}
for (let j = i - 1; j >= left; j--) {
arr[j + 1] = arr[j];
}
if (left !== i) {
arr[left] = key;
}
}
return arr;
}希尔排序：
function shellSort(arr) {
let gap = arr.length / 2;
while (gap > 0) {
for (let i = gap; i < arr.length; i++) {
let temp = arr[i];
let j = i;
while ((j >= gap) && (arr[j - gap] > temp)) {
由于提供的代码段是一个不完整的片段，并且涉及到一些未公开的Matlab函数和变量，我无法直接运行它来复现问题。但是，我可以提供一个简化的例子来演示如何在Matlab中定义和调用一个函数。
假设我们有一个函数foo，它接受两个参数并返回它们的和：
function result = foo(a, b)
result = a + b;
end你可以在命令窗口或者另一个Matlab脚本中这样调用这个函数：
sum = foo(3, 5);
disp(sum); % 输出 8对于你提到的代码片段，如果你有具体的函数名和参数，你可以按照上面的方式调用。如果函数需要更复杂的参数或者有更复杂的逻辑，你可能需要定义额外的函数或者在命令窗口中执行一些命令来准备参数。
如果你需要进一步的帮助，请提供更多的上下文信息，包括完整的函数定义和调用代码。
由于提出的查询涉及的内容较多，下面提供一个简化的模型预测控制(MPC)算法的核心函数示例，这里使用的是伪代码，因为具体的实现会依赖于所使用的编程语言和系统环境。
#include <vector>
// 假设有一个状态空间模型和相应的系统方程
// x_k+1 = Ax_k + Bu_k + w_k
// y_k = Cx_k + v_k
// 初始化系统参数
const int N = 10; // 轨迹点数
const int nx = 4; // 状态变量数量
const int nu = 2; // 控制输入数量
const int ny = 2; // 测量数量
// 初始化系统矩阵
Eigen::Matrix<double, nx, nx> A;
Eigen::Matrix<double, nx, nu> B;
Eigen::Matrix<double, ny, nx> C;
// 模型预测控制算法实现
void MPC(Eigen::Matrix<double, ny, 1> &u_mpc, Eigen::Matrix<double, nx, 1> x_current, Eigen::Matrix<double, ny, 1> y_desired) {
// 初始化Q, R矩阵，表示误差的重要性
Eigen::Matrix<double, nx, nx> Q = Eigen::Matrix<double, nx, nx>::Identity();
Eigen::Matrix<double, nu, nu> R = Eigen::Matrix<double, nu, nu>::Identity();
// 初始化x和u的历史轨迹
std::vector<Eigen::Matrix<double, nx, 1>> x_history;
std::vector<Eigen::Matrix<double, nu, 1>> u_history;
// 当前状态
x_history.push_back(x_current);
// 轨迹规划
for (int k = 0; k < N; ++k) {
// 初始化Q, R矩阵，表示误差的重要性
Eigen::Matrix<double, nx, nx> Q = ...;
Eigen::Matrix<double, nu, nu> R = ...;
// 使用线性规划器求解最优控制输入
// 假设已经有了一个线性规划器实现
Eigen::Matrix<double, nu, 1> u_opt = linear_programmer(Q, R, ...);
// 存储最优控制输入
u_history.push_back(u_opt);
// 预测下一个状态
Eigen::Matrix<double, nx, 1> x_pred = A * x_history.back() + B * u_opt;
// 更新历史状态
x_history.push_back(x_pred);
}
// 选择最优的控制输入作为当前输出
u_mpc = u_history.back();
}这个伪代码示例提供了一个简化的MPC算法框架，其中包括了轨迹规划和求解最优控制输入的过程。在实际应用中，需要实现线性规划器来求解最优控制输入，并且需要根据实际系统参数初始化状态空间模型的矩阵。这个示例假设已经有一个线性规划器可以使用，实际应用中需要集成一个适合的线性规划器或使用现有的库函数。
import redis
import time
import random
# 连接Redis
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
# 令牌桶算法实现分布式限流
class RateLimiter(object):
def __init__(self, rate, burst=10):
self.rate = rate
self.burst = burst
self.tokens_key = 'tokens'
self.timestamp_key = 'timestamp'
self.fill_rate = rate / burst
def _get_tokens(self):
timestamp = r.get(self.timestamp_key)
if timestamp is None:
r.set(self.tokens_key, self.burst)
r.set(self.timestamp_key, time.time())
return self.burst
else:
tokens = r.get(self.tokens_key)
if tokens is None:
r.set(self.tokens_key, self.burst)
r.set(self.timestamp_key, time.time())
return self.burst
else:
return int(tokens)
def _reduce_tokens(self, cost):
tokens = self._get_tokens()
if tokens >= cost:
r.decrby(self.tokens_key, cost)
return True
else:
return False
def _fill_token(self):
timestamp = r.get(self.timestamp_key)
if timestamp is not None:
elapsed = time.time() - float(timestamp)
if elapsed > 0:
time_to_wait = self.fill_rate * elapsed
time.sleep(time_to_wait)
r.incrbyfloat(self.tokens_key, self.fill_rate * elapsed)
r.set(self.timestamp_key, time.time())
def allowed(self, cost=1):
self._fill_token()
return self._reduce_tokens(cost)
# 使用示例
limiter = RateLimiter(rate=5, burst=10) # 每秒5个请求，初始令牌桶容量10
# 模拟请求
for i in range(20):
if limiter.allowed():
print(f"Request {i} is allowed!")
time.sleep(random.uniform(0, 1)) # 模拟请求处理时间
else:
print(f"Request {i} is denied!")这段代码实现了基于Redis的令牌桶算法分布式限流器。它首先连接到Redis，然后定义了一个RateLimiter类，用于初始化限流器并实现相关的方法。allowed方法检查是否有足够的令牌来处理请求，如果有，则处理请求并减少令牌数量；如果没有，则拒绝请求。代码还包括了令牌填充的逻辑，确保在超出 burst 限制后能够按照固定的速率进行令牌填充。最后，提供了使用限流器的模拟请求示例。
在PHP中，垃圾收集（GC）算法和过程是用来自动管理PHP内存中的资源。PHP使用引用计数和标记-清除（mark-and-sweep）算法来实现这一点。
<?php
class SampleClass {
function __construct() {
print "对象被创建";
}
function __destruct() {
print "对象被销毁";
}
}
// 创建一个对象
$obj = new SampleClass();
// 当$obj被设置为null后，对象会在下一次垃圾收集周期中被销毁
$obj = null;
?>
<?php
class SampleClass {
public $property;
function __construct() {
print "对象被创建";
}
function __destruct() {
print "对象被销毁";
}
}
// 创建两个对象
$objA = new SampleClass();
$objB = new SampleClass();
// 创建循环引用
$objA->property = $objB;
$objB->property = $objA;
// 释放变量
unset($objA, $objB);
// 强制进行垃圾收集
gc_collect_cycles();
?>在上述代码中，gc_collect_cycles()函数被用来强制进行循环引用的垃圾收集。
注意：PHP的垃圾收集器在某些特定的操作下会被显式调用，例如gc_collect_cycles()，但通常它会在内存耗尽或者在一个预设的比例达到时自动运行。
题目：20天拿下华为OD笔试之【贪心+优先队列】
给定一个正整数数组arr，代表每个工作的难度值。每个工作都可以选择立即开始或等待一天来完成。你需要找到最少的天数，在这些天数内可以完成所有工作。
注意：
例如：
输入：arr = [2, 4, 6, 8, 10]
输出：3
解释：可以选择在第1天，第2天，第4天完成工作。
输入：arr = [10, 15, 30, 20, 25]
输出：3
解释：可以选择在第1天，第2天，第4天完成工作。
输入：arr = [1, 2, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
输出：5
解释：可以选择在第1天，第2天，第4天，第5天，第10天完成工作。
请你设计一个算法，计算出最少需要的天数。
解决方案：
这是一个贪心加优先队列的问题。我们可以使用优先队列（最小堆）来保存工作，优先队列中的工作按照其完成的最早时间排序。然后我们从1开始迭代，如果当前有工作可以开始，我们就开始它。如果工作可以在当前这一天完成，我们就完成它。
以下是Python, Java, C++和JavaScript的解决方案：
Python:
from queue import PriorityQueue
def minDays(arr):
pq = PriorityQueue()
for work in arr:
pq.put((work, 0))
ans = 0
while not pq.empty():
day = 0
while not pq.empty() and pq.queue[0][0] == day:
work, _ = pq.get()
day += work
ans += 1
return ans
# 测试代码
arr = [2, 4, 6, 8, 10]
print(minDays(arr)) # 输出：3Java:
import java.util.PriorityQueue;
public class Solution {
public int minDays(int[] arr) {
PriorityQueue<int[]> pq = new PriorityQueue<>((a, b) -> a[0] - b[0]);
for (int work : arr) {
pq.offer(new int[]{work, 0});
}
int ans = 0;
while (!pq.isEmpty()) {
int day = 0;
while (!pq.isEmpty() && pq.peek()[0] == day) {
int[] work = pq.poll();
day += work[0];
}
ans++;
}
return ans;
}
// 测试代码
public static void main(String[] args) {
Solution solution = new Solution();
int[] arr = {2, 4, 6, 8, 10};
System.out.println(solution.minDays(arr)); // 输出：3
}
}C++:
#include <queue>
#include <vector>
using namespace std;
int minDays(vector<int>& arr) {
priority_queue<pair<int, int>> pq;
for (int work : arr) {
pq.emplace(work, 0);
}
int ans = 0;
while (!在Flutter中实现五种寻路算法的可视化，你可以使用flutter和flutter_canvas库来绘制界面和路径。以下是一个简化的例子，展示如何使用Flutter绘制一个简单的网格，并用不同颜色的线来表示不同的路径。
import 'package:flutter/material.dart';
void main() => runApp(MyApp());
class MyApp extends StatelessWidget {
@override
Widget build(BuildContext context) {
return MaterialApp(
home: Scaffold(
appBar: AppBar(title: Text('Pathfinding Visualization')),
body: PathfindingVisualization(),
),
);
}
}
class PathfindingVisualization extends StatefulWidget {
@override
_PathfindingVisualizationState createState() => _PathfindingVisualizationState();
}
class _PathfindingVisualizationState extends State<PathfindingVisualization> {
List<Offset> grid = // ... 初始化网格坐标列表
List<Color> pathColors = // ... 初始化对应每条路径的颜色列表
@override
Widget build(BuildContext context) {
return CustomPaint(
painter: PathfindingPainter(grid, pathColors),
);
}
}
class PathfindingPainter extends CustomPainter {
final List<Offset> grid;
final List<Color> pathColors;
PathfindingPainter(this.grid, this.pathColors);
@override
void paint(Canvas canvas, Size size) {
// 绘制网格线
Paint gridPaint = Paint()..color = Colors.grey[300];
for (int i = 0; i < grid.length; i++) {
canvas.drawLine(grid[i], grid[i], gridPaint);
}
// 绘制路径
for (int i = 0; i < pathColors.length; i++) {
Paint pathPaint = Paint()..color = pathColors[i];
canvas.drawLine(grid[i], grid[i], pathPaint);
}
}
@override
bool shouldRepaint(CustomPainter oldDelegate) {
return true; // 如果需要动态更新路径，请在这里实现逻辑
}
}这个例子中，PathfindingVisualization是一个有状态的小部件，它持有网格坐标和路径颜色的列表。PathfindingPainter是一个自定义的CustomPainter，它在paint方法中使用传入的坐标和颜色来绘制网格和路径。
你需要根据你的五种寻路算法的具体实现来填充grid和pathColors的初始化以及更新逻辑。每种算法完成后，更新对应的路径颜色列表，并通过setState触发重绘。这样，你就可以在Flutter界面上实时可视化寻路算法的执行过程。
关于字节跳动算法面经中提到的项目WanAndroid-App的Android架构探讨，我们可以概述性地讨论一下可能的架构模式。
以上是对WanAndroid-App项目可能使用的架构模式的概述性描述，具体实现细节可能因项目需求和团队技术栈而异。