leetcode第369周赛
2917. 找出数组中的 K-or 值
给你一个下标从 0 开始的整数数组 nums 和一个整数 k 。
nums 中的 K-or 是一个满足以下条件的非负整数:
- 只有在
nums中,至少存在k个元素的第i位值为 1 ,那么 K-or 中的第i位的值才是 1 。
返回 nums 的 K-or 值。
注意 :对于整数 x ,如果 (2^i AND x) == 2^i ,则 x 中的第 i 位值为 1 ,其中 AND 为按位与运算符。
示例 1:
输入:nums = [7,12,9,8,9,15], k = 4 输出:9 解释:nums[0]、nums[2]、nums[4] 和 nums[5] 的第 0 位的值为 1 。 nums[0] 和 nums[5] 的第 1 位的值为 1 。 nums[0]、nums[1] 和 nums[5] 的第 2 位的值为 1 。 nums[1]、nums[2]、nums[3]、nums[4] 和 nums[5] 的第 3 位的值为 1 。 只有第 0 位和第 3 位满足数组中至少存在 k 个元素在对应位上的值为 1 。因此,答案为 2^0 + 2^3 = 9 。
示例 2:
输入:nums = [2,12,1,11,4,5], k = 6 输出:0 解释:因为 k == 6 == nums.length ,所以数组的 6-or 等于其中所有元素按位与运算的结果。因此,答案为 2 AND 12 AND 1 AND 11 AND 4 AND 5 = 0 。
示例 3:
输入:nums = [10,8,5,9,11,6,8], k = 1 输出:15 解释:因为 k == 1 ,数组的 1-or 等于其中所有元素按位或运算的结果。因此,答案为 10 OR 8 OR 5 OR 9 OR 11 OR 6 OR 8 = 15 。
提示:
1 <= nums.length <= 500 <= nums[i] < 2^311 <= k <= nums.length
思路:
简单题目,直接遍历就好了。
最多只有31位,而且数组长度也才50。重点是 (2^i AND x) == 2^i
两层遍历,外层范围[0-31],内层范围[0-n],n是数组的长度。
ac code:
class Solution {public int findKOr(int[] nums, int k) {int ans = 0;for (int j=0;j<31;j++) {int cnt = 0;for (int num : nums) {if ((num & (1 << j)) == (1 << j)) {cnt += 1;}if (cnt >= k) {ans = ans + (1 << j);break;}}}return ans;}
}
2918. 数组的最小相等和
给你两个由正整数和 0 组成的数组 nums1 和 nums2 。
你必须将两个数组中的 所有 0 替换为 严格 正整数,并且满足两个数组中所有元素的和 相等 。
返回 最小 相等和 ,如果无法使两数组相等,则返回 -1 。
示例 1:
输入:nums1 = [3,2,0,1,0], nums2 = [6,5,0] 输出:12 解释:可以按下述方式替换数组中的 0 : - 用 2 和 4 替换 nums1 中的两个 0 。得到 nums1 = [3,2,2,1,4] 。 - 用 1 替换 nums2 中的一个 0 。得到 nums2 = [6,5,1] 。 两个数组的元素和相等,都等于 12 。可以证明这是可以获得的最小相等和。
示例 2:
输入:nums1 = [2,0,2,0], nums2 = [1,4] 输出:-1 解释:无法使两个数组的和相等。
提示:
1 <= nums1.length, nums2.length <= 10^50 <= nums1[i], nums2[i] <= 10^6
思路:
直接模拟。答案分几种情况,只要捋清楚即可。
1、nums1不存在0:
1)nums2不存在0:
value1(nums1的sum值,同下)!= value2(nums2的sum值,同下)那么就return -1
2)nums2存在0:
value1 <= (value2+cnt2(代表nums2种0的个数,同下)):因为0是严格替换成了正整数,那么最小也是1,已经比value1还要大了,再加上正整数,不可能使得value2变小,所以,return -1 ;
value1 > value 2:因为可以换成任意正整数,所以,value2肯定可以变大成任意值。那么最小的话,肯定就是value1,所以return value1即可。
2、nums1存在0:
1)nums2 不存在0:
同理,(value1 + cnt1) >= value2 即可return -1;
value1 < value2,则 return value2
2)nums2 存在0:
因为0最小也是换成1,所以value的范围其实是可以确定的。例如nums1值的范围是[value1 + cnt1(nums1存在0的个数), 正无穷)
那么nums2也是同理。所以,返回的值取范围交集即可。return Math.max(value1+cnt1, value2+cnt2),为什么是max呢?因为交集!!! 不懂得可以画个图,或者举几个例子。
捋清楚之后,按照分类写清楚就行( 之前没捋清楚还wa了一次。。。)
具体细节,看代码
ac code
class Solution {public long minSum(int[] nums1, int[] nums2) {long value1 = 0; // nums1的sumlong value2 = 0; // nums2的sumint cnt1 = 0; // num1的0的个数int cnt2 = 0; // num2的0的个数for (int num : nums1) {if (num == 0) {cnt1 += 1;}value1 += num;}for (int num : nums2) {if (num == 0) {cnt2 += 1;}value2 += num;}// 需要判断value1 如果小于 value2 + cnt2,那么无论如何都不可能if (cnt1 == 0 && value1 <= (value2+cnt2)) {if (cnt2 == 0 && value1 == value2) {return value1;} else if (value1 == (value2+cnt2)) {return value1;}return -1;}if (cnt2 == 0 && value2 <= (value1+cnt1)) {if (cnt1 == 0 && value1 == value2) {return value1;} else if (value2 == (value1+cnt1)) {return value2;}return -1;}if (cnt1 == 0) {return value1;}if (cnt2 == 0) {return value2;}return Math.max(value1+cnt1, value2+cnt2); }
}
2919. 使数组变美的最小增量运算数
给你一个下标从 0 开始、长度为 n 的整数数组 nums ,和一个整数 k 。
你可以执行下述 递增 运算 任意 次(可以是 0 次):
- 从范围
[0, n - 1]中选择一个下标i,并将nums[i]的值加1。
如果数组中任何长度 大于或等于 3 的子数组,其 最大 元素都大于或等于 k ,则认为数组是一个 美丽数组 。
以整数形式返回使数组变为 美丽数组 需要执行的 最小 递增运算数。
子数组是数组中的一个连续 非空 元素序列。
示例 1:
输入:nums = [2,3,0,0,2], k = 4 输出:3 解释:可以执行下述递增运算,使 nums 变为美丽数组: 选择下标 i = 1 ,并且将 nums[1] 的值加 1 -> [2,4,0,0,2] 。 选择下标 i = 4 ,并且将 nums[4] 的值加 1 -> [2,4,0,0,3] 。 选择下标 i = 4 ,并且将 nums[4] 的值加 1 -> [2,4,0,0,4] 。 长度大于或等于 3 的子数组为 [2,4,0], [4,0,0], [0,0,4], [2,4,0,0], [4,0,0,4], [2,4,0,0,4] 。 在所有子数组中,最大元素都等于 k = 4 ,所以 nums 现在是美丽数组。 可以证明无法用少于 3 次递增运算使 nums 变为美丽数组。 因此,答案为 3 。
示例 2:
输入:nums = [0,1,3,3], k = 5 输出:2 解释:可以执行下述递增运算,使 nums 变为美丽数组: 选择下标 i = 2 ,并且将 nums[2] 的值加 1 -> [0,1,4,3] 。 选择下标 i = 2 ,并且将 nums[2] 的值加 1 -> [0,1,5,3] 。 长度大于或等于 3 的子数组为 [0,1,5]、[1,5,3]、[0,1,5,3] 。 在所有子数组中,最大元素都等于 k = 5 ,所以 nums 现在是美丽数组。 可以证明无法用少于 2 次递增运算使 nums 变为美丽数组。 因此,答案为 2 。
示例 3:
输入:nums = [1,1,2], k = 1 输出:0 解释:在这个示例中,只有一个长度大于或等于 3 的子数组 [1,1,2] 。 其最大元素 2 已经大于 k = 1 ,所以无需执行任何增量运算。 因此,答案为 0 。
提示:
3 <= n == nums.length <= 10^50 <= nums[i] <= 10^90 <= k <= 10^9
思路:
挺有意思的一道题目,算是益智题了。一开始想到的是滑动窗口,最小长度3,然后将窗口内最大值进行增大到k值,后来发现不对,因为窗口内最大值并不一定是最优的,那么就会希望有一个后悔的操作,比如增大了a,但是发现不是最优的,想要增大相邻的b。如何“后悔”增大某个数字?
举个例子:
[43,31,14,4]
73
如果按照原本的想法,增大窗口内最大值,窗口长度是3。那么应该增大43,然后窗口向右滑动后,没有满足条件的k值,则增大31到k值。这样发现,一共花费了30 + 42 = 62。
但是如果我们仅仅只增大31呢? 那么其实就只需要花费42即可。
此时,我们可以考虑下,如果我们选择了43的时候,如果后续需要后悔,那么对于相邻的31是不是需要进行变大操作。
一步步来看:([xxx]表示窗口)
[43,31,14],4
经过操作 假设先按照之前的贪心的想法,先把43进行变动为
[73,31,14],4
此时我们已经花费了30了,如果只是单纯将31 -> 73 是需要42,目前已经花费了30,那么就还需要12,所以,我们可以将31同步转换为61,同理14同步转换为44,即
[73,61,44],4
所以在下一个窗口后那么就是:
73,[61,44,4]
这个时候我们就只需要花费12 就可以满足条件,这样相当于就是执行了后悔的操作。是不是很巧妙的一个办法。
而且,我们还需要注意,窗口尽可能往后取值。
具体实现细节可以看看代码。
ac code
class Solution {public long minIncrementOperations(int[] nums, int k) {int first = nums[0];int second = nums[1];int third = nums[2];int n = nums.length;long ans = 0;// 窗口长度为3for (int i=3;i<=n;i++) {// 如果没有满足条件的值才需要进行变换if (first < k && second < k && third < k) {// 找到最大值int tmp = Math.max(first, Math.max(second, third));ans += (k - tmp); // 计算代价if (third == tmp) { // 如果是最后一个的话,直接变就行,因为它在窗口待最久third = k;} else if (second == tmp) { // 如果是第二个,只需要把后面的加上后悔操作即可,毕竟第一个马上要出窗口了second = k;third += (k - tmp);} else { // 同上first = k;second += (k - tmp);third += (k - tmp);}}// 窗口向右滑动if (i < n) {first = second;second = third;third = nums[i];}}return ans;}
}
2920. 收集所有金币可获得的最大积分
节点 0 处现有一棵由 n 个节点组成的无向树,节点编号从 0 到 n - 1 。给你一个长度为 n - 1 的二维 整数 数组 edges ,其中 edges[i] = [ai, bi] 表示在树上的节点 ai 和 bi 之间存在一条边。另给你一个下标从 0 开始、长度为 n 的数组 coins 和一个整数 k ,其中 coins[i] 表示节点 i 处的金币数量。
从根节点开始,你必须收集所有金币。要想收集节点上的金币,必须先收集该节点的祖先节点上的金币。
节点 i 上的金币可以用下述方法之一进行收集:
- 收集所有金币,得到共计
coins[i] - k点积分。如果coins[i] - k是负数,你将会失去abs(coins[i] - k)点积分。 - 收集所有金币,得到共计
floor(coins[i] / 2)点积分。如果采用这种方法,节点i子树中所有节点j的金币数coins[j]将会减少至floor(coins[j] / 2)。
返回收集 所有 树节点的金币之后可以获得的最大积分。
示例 1:

输入:edges = [[0,1],[1,2],[2,3]], coins = [10,10,3,3], k = 5
输出:11
解释:
使用第一种方法收集节点 0 上的所有金币。总积分 = 10 - 5 = 5 。
使用第一种方法收集节点 1 上的所有金币。总积分 = 5 + (10 - 5) = 10 。
使用第二种方法收集节点 2 上的所有金币。所以节点 3 上的金币将会变为 floor(3 / 2) = 1 ,总积分 = 10 + floor(3 / 2) = 11 。
使用第二种方法收集节点 3 上的所有金币。总积分 = 11 + floor(1 / 2) = 11.
可以证明收集所有节点上的金币能获得的最大积分是 11 。
示例 2:

输入:edges = [[0,1],[0,2]], coins = [8,4,4], k = 0
输出:16
解释:
使用第一种方法收集所有节点上的金币,因此,总积分 = (8 - 0) + (4 - 0) + (4 - 0) = 16 。
提示:
n == coins.length2 <= n <= 10^50 <= coins[i] <= 10^4edges.length == n - 10 <= edges[i][0], edges[i][1] < n0 <= k <= 10^4
思路:
树上dp,不太会。。。 放下别人的题解。。。
把 floor(coins[i] / 2) 看成右移操作。
一个数最多右移多少次,就变成 000 了?在本题的数据范围下,这至多是 141414 次。
同时,右移操作是可以叠加的,我们可以记录子树中的节点值右移了多少次。
所以可以定义 dfs(i,j)\textit{dfs}(i,j)dfs(i,j) 表示子树 iii 在已经右移 jjj 次的前提下,最多可以得到多少积分。
用「选或不选」来思考,即是否右移:
不右移:答案为 (coins[i]>>j)−k(\textit{coins}[i]>>j)-k(coins[i]>>j)−k 加上每个子树 ch\textit{ch}ch 的 dfs(ch,j)\textit{dfs}(ch,j)dfs(ch,j)。
右移:答案为 coins[i]>>(j+1)\textit{coins}[i]>>(j+1)coins[i]>>(j+1) 加上每个子树 ch\textit{ch}ch 的 dfs(ch,j+1)\textit{dfs}(ch,j+1)dfs(ch,j+1)。
这两种情况取最大值。
作者:灵茶山艾府
class Solution {public int maximumPoints(int[][] edges, int[] coins, int k) {int n = coins.length;List<Integer>[] g = new ArrayList[n];Arrays.setAll(g, e -> new ArrayList<>());for (int[] e : edges) {int x = e[0], y = e[1];g[x].add(y);g[y].add(x);}int[][] memo = new int[n][14];for (int[] m : memo) {Arrays.fill(m, -1); // -1 表示没有计算过}return dfs(0, 0, -1, memo, g, coins, k);}private int dfs(int i, int j, int fa, int[][] memo, List<Integer>[] g, int[] coins, int k) {if (memo[i][j] != -1) { // 之前计算过return memo[i][j];}int res1 = (coins[i] >> j) - k;int res2 = coins[i] >> (j + 1);for (int ch : g[i]) {if (ch == fa) continue;res1 += dfs(ch, j, i, memo, g, coins, k); // 不右移if (j < 13) { // j+1 >= 14 相当于 res2 += 0,无需递归res2 += dfs(ch, j + 1, i, memo, g, coins, k); // 右移}}return memo[i][j] = Math.max(res1, res2); // 记忆化}
}
相关文章:
leetcode第369周赛
2917. 找出数组中的 K-or 值 给你一个下标从 0 开始的整数数组 nums 和一个整数 k 。 nums 中的 K-or 是一个满足以下条件的非负整数: 只有在 nums 中,至少存在 k 个元素的第 i 位值为 1 ,那么 K-or 中的第 i 位的值才是 1 。 返回 nums …...
如何在维格云中自动新增一行或多行数据?
简介 在日常使用维格云中,通常会出现一张表中有数据发生变化时,需要另一张表同时新增一些数据,比如: 项目管理中,每新增一个项目,都要在任务表中产生若干个固定的任务;或一个任务要自动生成若干子任务当一笔订单状态变为成交后,可能要在客户成功表中新增一行记录;帮…...
Three.js 开发引擎的特点
Three.js 是一个流行的开源 3D 游戏和图形引擎,用于在 Web 浏览器中创建高质量的三维图形和互动内容。以下是 Three.js 的主要特点和适用场合,希望对大家有所帮助。北京木奇移动技术有限公司,专业的软件外包开发公司,欢迎交流合作…...
k8s声明式资源管理方式
Kubernetes 支持 YAML 和 JSON 格式管理资源对象 JSON 格式:主要用于 api 接口之间消息的传递 YAML 格式:用于配置和管理,YAML 是一种简洁的非标记性语言,内容格式人性化,较易读 YAML 语法格式: ●大小写…...
unity性能优化__Statistic状态分析
在Unity的Game视图右上角,我们会看到有Stats选项,点击会出现这样的信息 我使用的Unity版本是2019.4.16 一、Audio,顾名思义是声音信息 1:Level:-74.8dB 声音的相对强度或音量。通常,音量级别以分贝(dB&a…...
Linux Spug自动化运维平台公网远程访问
文章目录 前言1. Docker安装Spug2 . 本地访问测试3. Linux 安装cpolar4. 配置Spug公网访问地址5. 公网远程访问Spug管理界面6. 固定Spug公网地址 前言 Spug 面向中小型企业设计的轻量级无 Agent 的自动化运维平台,整合了主机管理、主机批量执行、主机在线终端、文件…...
3DES算法
简介 本文基于.NET的C#实现3DES算法的加密和解密过程。可以用在加密软件、加密狗等。 代码下载链接:https://download.csdn.net/download/C_gyl/88487942 使用 第一种方法 加密 KeySize:128(16字节),192(24字节&#x…...
手机电池寿命检测
安卓 - 应用商店下载“安兔兔” -accubattery 下载地址 accubattery汉化版下载-Accubattery pro中文免费版(电池检测)下载 v1.5.11 安卓专业版-IT猫扑网...
Vue项目搭建及使用vue-cli创建项目、创建登录页面、与后台进行交互,以及安装和使用axios、qs和vue-axios
目录 1. 搭建项目 1.1 使用vue-cli创建项目 1.2 通过npm安装element-ui 1.3 导入组件 2 创建登录页面 2.1 创建登录组件 2.2 引入css(css.txt) 2.3 配置路由 2.5 运行效果 3. 后台交互 3.1 引入axios 3.2 axios/qs/vue-axios安装与使用 3.2…...
AVL树、红黑树的介绍和实现[C++]
本文主要对AVL树和红黑树的结构和实现方法进行一定的介绍,仅实现部分接口。 目录 一、AVL树 1.AVL树的概念 2.AVL树节点的定义 3.AVL树的插入 4.AVL树的旋转 1. 新节点插入较高左子树的左侧——左左:右单旋 2. 新节点插入较高右子树的右侧——右…...
meta分析的异质性检验指标如何计算?
一、什么是异质性? 广义:描述参与者、干预措施和一系列研究间测量结果的差异和多样性,或那些研究中内在真实性的变异。 狭义:统计学异质性,用来描述一系列研究中效应量的变异程度,也用于表明除仅可预见的…...
如何在mac 安装 cocos 的 android环境
基本概念: Java: Java 是一种编程语言,由Sun Microsystems(现在是 Oracle Corporation)开发。Java 是一种跨平台的语言,可以用于开发各种应用程序,包括 Android 应用程序。Android 应用程序的核心代码通常用…...
作为网工有必要了解一下什么是SRv6?
什么是SRv6? 【微|信|公|众|号:厦门微思网络】 【微思网络http://www.xmws.cn,成立于2002年,专业培训21年,思科、华为、红帽、ORACLE、VMware等厂商认证及考试,以及其他认证PMP、CISP、ITIL等】 SRv6&…...
Jmeter(十八):硬件性能监控指标详解
硬件性能监控指标 一、性能监控初步介绍 性能测试的主要目标 1.在当前的服务器配置情况,最大的用户数 2.平均响应时间ART,找出时间较长的业务 3.每秒事务数TPS,服务器的处理能力 性能测试涉及的内容 1.客户端性能测试:web前…...
【ARM Trace32(劳特巴赫) 使用介绍 2 -- Trace32 cmm 脚本基本语法及常用命令】
文章目录 Trace32 CMM 概述1.1 Trace32 系统命令 SYStem1.1.1 Trace32 SYStem.CONFIG1.1.2 SYStem.MemAccess1.1.3 SYStem.Mode1.1.3.1 TRST-Resets the JTAG TAP controller and the CPU internal debug logic1.1.3.2 SRST- Resets the CPU core and peripherals 1.2 Trace32 …...
2023年第七期丨全国高校大数据与人工智能师资研修班
全国高校大数据与人工智能 师资研修班邀请函 2023年第七期 线下班(昆明): 数据采集与机器学习实战 线上班(七大专题): PyTorch深度学习与大模型应用实战 数据采集与处理实战 大数据分析与机器学习实战 大数据技…...
一文获取鼎捷医疗器械行业数智化合规敏态方案
医疗器械产业是关乎国计民生的重要产业,高端医疗器械更是“国之重器”。为加强医疗器械的监督管理,提升行业质量和安全整体水平,我国出台了《医疗器械监督管理条例》、《医疗器械召回管理办法》、《医疗器械临床试验质量管理规范》、《医疗器…...
2023最新版本 FreeRTOS教程 -1-标准库移植FreeRTOS
源码下载 官网下载驱动 点击直达 源码剪裁 剪裁之后的图片,找我免费获取 添加进MDK 配置滴答定时器 全部工程获取 查看下方头像...
python笔记(函数参数、面向对象、装饰器、高级函数、捕获异常)
Python 笔记 函数参数 默认参数 在Python中,我们可以为函数的参数设置默认值。如果调用函数时没有传递参数,那么参数将使用默认值。 def greet(nameWorld):print(f"Hello, {name}!")greet() # 输出:Hello, World! greet…...
JAVA命令总结
jps命令的基本语法如下: jps [options] [hostid]其中,options是可选参数,用于指定额外的选项,hostid是可选参数,用于指定在远程主机上执行jps命令。 以下是一些常用的jps命令选项: -q:仅显示…...
使用docker在3台服务器上搭建基于redis 6.x的一主两从三台均是哨兵模式
一、环境及版本说明 如果服务器已经安装了docker,则忽略此步骤,如果没有安装,则可以按照一下方式安装: 1. 在线安装(有互联网环境): 请看我这篇文章 传送阵>> 点我查看 2. 离线安装(内网环境):请看我这篇文章 传送阵>> 点我查看 说明:假设每台服务器已…...
简易版抽奖活动的设计技术方案
1.前言 本技术方案旨在设计一套完整且可靠的抽奖活动逻辑,确保抽奖活动能够公平、公正、公开地进行,同时满足高并发访问、数据安全存储与高效处理等需求,为用户提供流畅的抽奖体验,助力业务顺利开展。本方案将涵盖抽奖活动的整体架构设计、核心流程逻辑、关键功能实现以及…...
【HTML-16】深入理解HTML中的块元素与行内元素
HTML元素根据其显示特性可以分为两大类:块元素(Block-level Elements)和行内元素(Inline Elements)。理解这两者的区别对于构建良好的网页布局至关重要。本文将全面解析这两种元素的特性、区别以及实际应用场景。 1. 块元素(Block-level Elements) 1.1 基本特性 …...
IT供电系统绝缘监测及故障定位解决方案
随着新能源的快速发展,光伏电站、储能系统及充电设备已广泛应用于现代能源网络。在光伏领域,IT供电系统凭借其持续供电性好、安全性高等优势成为光伏首选,但在长期运行中,例如老化、潮湿、隐裂、机械损伤等问题会影响光伏板绝缘层…...
成都鼎讯硬核科技!雷达目标与干扰模拟器,以卓越性能制胜电磁频谱战
在现代战争中,电磁频谱已成为继陆、海、空、天之后的 “第五维战场”,雷达作为电磁频谱领域的关键装备,其干扰与抗干扰能力的较量,直接影响着战争的胜负走向。由成都鼎讯科技匠心打造的雷达目标与干扰模拟器,凭借数字射…...
如何在网页里填写 PDF 表格?
有时候,你可能希望用户能在你的网站上填写 PDF 表单。然而,这件事并不简单,因为 PDF 并不是一种原生的网页格式。虽然浏览器可以显示 PDF 文件,但原生并不支持编辑或填写它们。更糟的是,如果你想收集表单数据ÿ…...
重启Eureka集群中的节点,对已经注册的服务有什么影响
先看答案,如果正确地操作,重启Eureka集群中的节点,对已经注册的服务影响非常小,甚至可以做到无感知。 但如果操作不当,可能会引发短暂的服务发现问题。 下面我们从Eureka的核心工作原理来详细分析这个问题。 Eureka的…...
【VLNs篇】07:NavRL—在动态环境中学习安全飞行
项目内容论文标题NavRL: 在动态环境中学习安全飞行 (NavRL: Learning Safe Flight in Dynamic Environments)核心问题解决无人机在包含静态和动态障碍物的复杂环境中进行安全、高效自主导航的挑战,克服传统方法和现有强化学习方法的局限性。核心算法基于近端策略优化…...
打手机检测算法AI智能分析网关V4守护公共/工业/医疗等多场景安全应用
一、方案背景 在现代生产与生活场景中,如工厂高危作业区、医院手术室、公共场景等,人员违规打手机的行为潜藏着巨大风险。传统依靠人工巡查的监管方式,存在效率低、覆盖面不足、判断主观性强等问题,难以满足对人员打手机行为精…...
Git常用命令完全指南:从入门到精通
Git常用命令完全指南:从入门到精通 一、基础配置命令 1. 用户信息配置 # 设置全局用户名 git config --global user.name "你的名字"# 设置全局邮箱 git config --global user.email "你的邮箱example.com"# 查看所有配置 git config --list…...
