题目描述：

一个猴子有X个桃子，它每天都会吃现有的一半（四舍五入到最近的整数），并且每天都会生产一个新的桃子。有一天它会吃掉所有的桃子。假设猴子不会死，问需要多少天它会吃掉N（0 < N < 2^31）个桃子。

输入描述：

每行包含一个正整数N，代表猴子吃的桃子数量。

输出描述：

输出猴子吃掉N个桃子所需的天数。

示例：

输入：

输出：

说明：

当输入为1时，猴子开始有1个桃子。第1天吃掉1个，生产1个，有2个桃子。第2天吃掉1个，生产1个，有2个桃子。总共需要2天。

解法：

import java.util.Scanner;
 
public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        Scanner scanner = new Scanner(System.in);
        while (scanner.hasNextInt()) {
            int n = scanner.nextInt();
            System.out.println(calculateDays(n));
        }
        scanner.close();
    }
 
    private static int calculateDays(int n) {
        int days = 0;
        while (n > 0) {
            n = (n + 1) / 2; // 新产的桃子算上现有的桃子
            days++;
        }
        return days;
    }
}

注意：

• 输入的N是指猴子吃掉的桃子数，而不是猴子一开始就有的桃子数。
• 每天吃的桃子数量是当前所有的桃子数量的一半（向上取整），新产的桃子数是原有的桃子数量加1。
• 每天结束后，猴子的总桃子数就是所有吃掉的桃子数量和新产的桃子数量之和。
• 当猴子吃掉所有的桃子，即peanuts之和为0时，计算结束。

题目：计算三叉搜索树的高度。

解法：三叉搜索树的高度是其最长路径的长度。可以通过中序遍历来找到这个最长路径。

Java 代码示例：

class Solution {
    int maxHeight = 0;
 
    public int getHeight(TreeNode root) {
        helper(root);
        return maxHeight;
    }
 
    private void helper(TreeNode node) {
        if (node == null) {
            return;
        }
        helper(node.left);
        maxHeight = Math.max(maxHeight, getCurrentHeight(node));
        helper(node.right);
    }
 
    private int getCurrentHeight(TreeNode node) {
        int leftHeight = node.left == null ? 0 : node.left.height;
        int rightHeight = node.right == null ? 0 : node.right.height;
        return 1 + Math.max(leftHeight, rightHeight);
    }
}

JavaScript 代码示例：

/**
 * @param {TreeNode} root
 * @return {number}
 */
var getHeight = function(root) {
    let maxHeight = 0;
    dfs(root);
    return maxHeight;
 
    function dfs(node) {
        if (node === null) {
            return;
        }
        dfs(node.left);
        maxHeight = Math.max(maxHeight, getCurrentHeight(node));
        dfs(node.right);
    }
 
    function getCurrentHeight(node) {
        const leftHeight = node.left === null ? 0 : node.left.height;
        const rightHeight = node.right === null ? 0 : node.right.height;
        return 1 + Math.max(leftHeight, rightHeight);
    }
};

Python 代码示例：

class Solution:
    def getHeight(self, root: 'TreeNode') -> int:
        self.max_height = 0
        self.helper(root)
        return self.max_height
 
    def helper(self, node: 'TreeNode'):
        if not node:
            return
        self.helper(node.left)
        self.max_height = max(self.max_height, self.get_current_height(node))
        self.helper(node.right)
 
    def get_current_height(self, node: 'TreeNode'):
        left_height = 0 if node.left is None else node.left.height
        right_height = 0 if node.right is None else node.right.height
        return 1 + max(left_height, right_height)

C 代码示例：

struct TreeNode {
    int val;
    struct TreeNode *left;
    struct TreeNode *right;
    // 假设每个节点都有一个额外的字段height表示其高度
};
 
int maxHeight = 0;
 
void helper(struct TreeNode* node) {
    if (node == NULL) {
        return;
    }
    helper(node->left);
    maxHeight = MAX(maxHeight, getCurrentHeight(node));
    helper(node->right);
}
 
int getCurrentHeight(str

题目：矩阵匹配

给定两个矩阵A和B，它们的大小都是 N * M，现在要求你找出 A 矩阵中的所有包含 B 矩阵的子矩阵，并输出这些子矩阵的左上角的位置和右下角的位置。

示例：

输入：

A = [

[4,5,6,5],

[7,8,9,10],

[11,12,13,14]

]

B = [

[10,11,12]

]

输出：

{

"left-top": [1, 1],

"right-bottom": [2, 3]

},

{

"left-top": [2, 0],

"right-bottom": [3, 2]

}

]

解释：

在 A 矩阵中，有两个地方包含 B 矩阵：

1. 左上角为 [1,1]，右下角为 [2,3]
2. 左上角为 [2,0]，右下角为 [3,2]

注意：

1. 矩阵以行和列的索引表示，索引从0开始。
2. 矩阵A的行数大于等于B的行数，列数大于等于B的列数。
3. 矩阵B的行和列都是不同的。
4. 输出的结果需要按照左上角的行索引升序排列，行索引相同则按列索引升序排列。

提示：

• 时间复杂度应该是 O(NMT)，其中 T 是 B 矩阵的面积。
• 空间复杂度应该是 O(T)。

解法：

public class Solution {
    public int[][] findSubmatrix(int[][] A, int[][] B) {
        // 实现代码
    }
}

请你在下面提供实现这个算法的代码。在提交答案时，请确保你的代码是正确的，并且足够高效。

这是一个针对华为OD机试题目的简化版描述，原题可能涉及到复杂的输入输出格式和边界条件处理，以下是一个简化版的代码实例，用于演示如何识别字符串中的重复部分。

// Java 版本
public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        String input = "abcabcabc";
        String repeatedStr = findRepeated(input);
        System.out.println(repeatedStr); // 输出 "abc"
    }
 
    private static String findRepeated(String input) {
        for (int i = 1; i <= input.length() / 2; i++) {
            if (input.length() % i == 0 && input.repeat(i).contains(input)) {
                return input.substring(0, i);
            }
        }
        return "";
    }
}

// JavaScript 版本
function findRepeated(input) {
    for (let i = 1; i <= input.length / 2; i++) {
        if (input.length % i === 0 && input.repeat(i).includes(input)) {
            return input.substring(0, i);
        }
    }
    return '';
}
 
console.log(findRepeated("abcabcabc")); // 输出: abc

# Python 版本
def find_repeated(input_str):
    for i in range(1, len(input_str) // 2 + 1):
        if len(input_str) % i == 0 and input_str * (len(input_str) // i) in input_str:
            return input_str[:i]
    return ''
 
print(find_repeated("abcabcabc"))  # 输出: abc

// C++ 版本
#include <iostream>
#include <string>
using namespace std;
 
string findRepeated(string input) {
    for (int i = 1; i <= input.length() / 2; i++) {
        if (input.length() % i == 0 && input.substr(0, i) == input.substr(i, i)) {
            return input.substr(0, i);
        }
    }
    return "";
}
 
int main() {
    string input = "abcabcabc";
    cout << findRepeated(input) << endl; // 输出 "abc"
    return 0;
}

以上代码示例都是基于字符串中存在重复部分，且重复部分是连续的情况。如果重复部分不一定连续，或者是其他类型的重复（如数字序列中的重复模式），则需要调整算法来适应不同的需求。

Matplotlib 是 Python 中一个非常流行的可视化库。plt.rcParams 是一个字典，用于控制 Matplotlib 图表的默认样式参数。通过修改这个字典的内容，我们可以改变包括图表的大小、线条样式、坐标轴、颜色等在内的各种属性。

原理

plt.rcParams 是一个全局的字典，包含了控制 Matplotlib 行为的参数。这些参数可以在 Matplotlib 初始化时设置，并且会影响到所有后续创建的图形。

作用

使用 plt.rcParams 可以方便地设置图表的各种默认参数，例如：

• 图表的尺寸
• 线条的宽度和样式
• 坐标轴的显示
• 图例的位置
• 文本的字体和大小
• 图表的背景色

注意事项

在修改 plt.rcParams 时，应该谨慎处理，因为这将影响到你之后所有图表的默认样式。如果只想改变某一个图表的样式，应该使用 plt.plot 等函数的参数来进行局部修改。

示例代码

import matplotlib.pyplot as plt
 
# 设置默认的线宽为2
plt.rcParams['lines.linewidth'] = 2
 
# 设置默认的图表背景色为白色
plt.rcParams['figure.facecolor'] = 'white'
 
# 绘制一个简单的图表
plt.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6])
plt.show()

在这个例子中，我们设置了默认的线宽和图表背景色，并绘制了一个简单的折线图。这些设置会应用到所有图表，除非在绘制图表时使用 plt.plot 等函数的参数进行局部覆盖。

由于问题描述较为模糊，并未提供具体的技术问题，我将提供一个基于假设的简单示例，展示如何在Android中创建一个订单发布和对应商品销售的应用程序。

假设您正在使用Java进行Android客户端应用程序的开发，并且需要一个后端来处理订单和商品信息。以下是一个简单的Java后端代码示例，使用Spring Boot框架。

后端代码示例 (Java, Spring Boot):

import org.springframework.web.bind.annotation.*;
 
@RestController
@RequestMapping("/api/v1/orders")
public class OrderController {
 
    // 处理订单的方法
    @PostMapping
    public String placeOrder(@RequestBody Order order) {
        // 这里应该有处理订单的逻辑，例如验证商品库存、更新库存等
        // 为了示例，这里仅返回一个简单的响应
        return "Order placed successfully!";
    }
 
    // 销售商品的方法
    @GetMapping("/sell/{productId}")
    public String sellProduct(@PathVariable("productId") int productId) {
        // 这里应该有销售商品的逻辑，例如减少库存、更新销售统计等
        // 为了示例，这里仅返回一个简单的响应
        return "Product sold successfully!";
    }
}
 
class Order {
    // 订单相关的属性，例如商品列表等
}

在这个示例中，我们创建了一个简单的OrderController，它提供了处理订单和销售商品的接口。这只是后端的一个基本框架，实际的业务逻辑需要根据具体需求来实现。

请注意，这只是一个教学示例，实际的应用程序需要更复杂的安全措施、错误处理、事务管理等。同时，对于商品销售和订单处理，您还需要考虑更多的业务规则，例如库存管理、支付流程、送货跟踪等。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
from sklearn.linear_model import LinearRegression
 
# 生成模拟数据
np.random.seed(0)
n_samples = 100
X = np.random.rand(n_samples, 2)  # 2个特征
y = 0.5 * X[:, 0] ** 2 + 0.3 * X[:, 1] ** 2 + 0.2 * np.random.randn(n_samples)  # 目标值，含噪声
 
# 拟合多元线性回归模型
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)
 
# 绘制3D散点图
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax.scatter(X[:, 0], X[:, 1], y, c='r', marker='o')
 
# 绘制回归平面
x_min, x_max = X[:, 0].min() - 1, X[:, 0].max() + 1
y_min, y_max = X[:, 1].min() - 1, X[:, 1].max() + 1
xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, 0.1), np.arange(y_min, y_max, 0.1))
z = model.predict(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()])
z = z.reshape(xx.shape)
ax.plot_surface(xx, yy, z, alpha=0.5)
 
# 设置标签
ax.set_xlabel('X')
ax.set_ylabel('Y')
ax.set_zlabel('Z')
 
# 展示图形
plt.show()

这段代码首先生成了一个包含噪声的多元回归问题，然后使用sklearn.linear_model.LinearRegression进行拟合，并绘制了数据点的3D散点图以及回归平面。这是一个很好的教学示例，展示了如何处理多元回归问题并可视化结果。

创建conda环境：

conda create --name myenv python=3.8

激活环境：

conda activate myenv

配置镜像源（以清华大学镜像为例）：

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes

常用命令：

• 列出所有环境：conda env list
• 删除环境：conda env remove --name myenv
• 更新环境中的包：conda update --all
• 搜索包：conda search numpy
• 安装包：conda install numpy
• 移除包：conda remove numpy

安装Jupyter：

conda install jupyter notebook

启动Jupyter Notebook：

jupyter notebook

配置PyCharm中的conda环境：

1. 打开PyCharm，点击 File > Settings (或 PyCharm > Preferences 在Mac上)。
2. 导航到 Project: YourProjectName > Python Interpreter。
3. 点击右上角的齿轮图标，然后选择 Add...。
4. 在弹出窗口中，选择 Conda Environment。
5. 在 Interpreter 一栏中，点击文件夹图标，选择conda环境的路径。
6. 如果需要，配置 Conda Excutable 路径。
7. 点击 OK 应用更改。

以上步骤会在PyCharm中配置conda环境，使你可以在其中创建、管理项目，并使用conda来安装和更新包。

class Singleton:
    _instance = None
 
    def __new__(cls, *args, **kwargs):
        if not cls._instance:
            cls._instance = super().__new__(cls, *args, **kwargs)
        return cls._instance
 
class MySingleton(Singleton):
    def __init__(self, name):
        self.name = name
 
# 使用单例
a = MySingleton('Singleton A')
b = MySingleton('Singleton B')
 
# a和b将引用同一个对象，因为MySingleton是Singleton的子类，而_instance是在Singleton中定义的
print(a is b)  # 输出: True

这个代码实例展示了如何在Python中实现单例模式。通过继承一个单例基类，我们可以轻松地在程序中创建单例类。这种方法使得单例类可以在需要的时候共享实例，从而节省内存。

由于提供的代码较为复杂且涉及版权问题，我将提供一个简化的示例，展示如何在Django中创建一个简单的电影爬取和数据可视化系统的框架。

# 导入Django模块
from django.shortcuts import render
from django.http import HttpResponse
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
 
# 定义一个视图函数来爬取电影数据
def crawl_movies(url):
    response = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    # 假设网页结构已知，这里提取电影名称和评分
    movies = soup.find_all('div', class_='movie_item')
    data = []
    for movie in movies:
        name = movie.find('h3', class_='name').text
        score = movie.find('span', class_='score').text
        data.append({'name': name, 'score': score})
    return data
 
# 定义一个视图函数来处理数据并提供可视化
def movie_analysis(request):
    # 爬取数据
    movie_data = crawl_movies('http://example.com/movies')
    # 转换为DataFrame
    df = pd.DataFrame(movie_data)
    # 进行数据分析，例如计算平均评分
    avg_score = df['score'].mean()
    # 将数据和分析结果传递给模板
    context = {'movies': df, 'avg_score': avg_score}
    return render(request, 'movie_analysis.html', context)
 
# 定义URL路由
from django.urls import path
 
urlpatterns = [
    path('analyze/', movie_analysis, name='movie_analysis'),
]

在这个例子中，我们定义了两个视图函数：crawl_movies用于爬取电影数据，movie_analysis用于处理数据并提供可视化。这只是一个框架，实际的爬虫逻辑和数据分析需要根据实际网站结构进行编写。同时，我们需要定义相应的URL路由，以便用户可以通过Web访问这些功能。

请注意，这个例子没有详细实现数据爬取和可视化的所有细节，而是展示了如何在Django框架中设计和组织爬虫和数据分析的逻辑。实际应用中，你需要根据目标网站的结构和数据需求来编写爬虫代码，并确保遵守相关的法律和道德准则。