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【题解】—— LeetCode一周小结32

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【题解】—— 每日一道题目栏


上接:【题解】—— LeetCode一周小结31

5.不含连续1的非负整数

题目链接:600. 不含连续1的非负整数

给定一个正整数 n ,请你统计在 [0, n] 范围的非负整数中,有多少个整数的二进制表示中不存在 连续的 1 。

示例 1:

输入: n = 5

输出: 5

解释:

下面列出范围在 [0, 5] 的非负整数与其对应的二进制表示:

0 : 0

1 : 1

2 : 10

3 : 11

4 : 100

5 : 101

其中,只有整数 3 违反规则(有两个连续的 1 ),其他 5 个满足规则。

示例 2:

输入: n = 1

输出: 2

示例 3:

输入: n = 2

输出: 3

提示:

1 <= n <= 109

题解:
方法:数位 DP
        

class Solution {public int findIntegers(int n) {int m = Integer.SIZE - Integer.numberOfLeadingZeros(n);int[][] memo = new int[m][2];for (int[] row : memo) {Arrays.fill(row, -1); // -1 表示没有计算过}return dfs(m - 1, 0, true, n, memo); // 从高位到低位}// pre 表示前一个比特位填的数private int dfs(int i, int pre, boolean isLimit, int n, int[][] memo) {if (i < 0) {return 1;}if (!isLimit && memo[i][pre] >= 0) { // 之前计算过return memo[i][pre];}int up = isLimit ? n >> i & 1 : 1;int res = dfs(i - 1, 0, isLimit && up == 0, n, memo); // 填 0if (pre == 0 && up == 1) { // 可以填 1res += dfs(i - 1, 1, isLimit, n, memo); // 填 1}if (!isLimit) {memo[i][pre] = res; // 记忆化}return res;}
}

6.找出所有稳定的二进制数组 I

题目链接:3129. 找出所有稳定的二进制数组 I

给你 3 个正整数 zero ,one 和 limit 。

一个
二进制数组
arr 如果满足以下条件,那么我们称它是 稳定的 :

0 在 arr 中出现次数 恰好 为 zero 。
1 在 arr 中出现次数 恰好 为 one 。
arr 中每个长度超过 limit 的
子数组
都 同时 包含 0 和 1 。
请你返回 稳定 二进制数组的 总 数目。

由于答案可能很大,将它对 109 + 7 取余 后返回。

示例 1:

输入:zero = 1, one = 1, limit = 2

输出:2

解释:

两个稳定的二进制数组为 [1,0] 和 [0,1] ,两个数组都有一个 0 和一个 1 ,且没有子数组长度大于 2 。

示例 2:

输入:zero = 1, one = 2, limit = 1

输出:1

解释:

唯一稳定的二进制数组是 [1,0,1] 。

二进制数组 [1,1,0] 和 [0,1,1] 都有长度为 2 且元素全都相同的子数组,所以它们不稳定。

示例 3:

输入:zero = 3, one = 3, limit = 2

输出:14

解释:

所有稳定的二进制数组包括 [0,0,1,0,1,1] ,[0,0,1,1,0,1] ,[0,1,0,0,1,1]
,[0,1,0,1,0,1] ,[0,1,0,1,1,0] ,[0,1,1,0,0,1] ,[0,1,1,0,1,0]
,[1,0,0,1,0,1] ,[1,0,0,1,1,0] ,[1,0,1,0,0,1] ,[1,0,1,0,1,0]
,[1,0,1,1,0,0] ,[1,1,0,0,1,0] 和 [1,1,0,1,0,0] 。

提示:

1 <= zero, one, limit <= 200

题解:
方法:动态规划
        

class Solution {public int numberOfStableArrays(int zero, int one, int limit) {final int mod = (int) 1e9 + 7;long[][][] f = new long[zero + 1][one + 1][2];for (int i = 1; i <= Math.min(zero, limit); ++i) {f[i][0][0] = 1;}for (int j = 1; j <= Math.min(one, limit); ++j) {f[0][j][1] = 1;}for (int i = 1; i <= zero; ++i) {for (int j = 1; j <= one; ++j) {long x = i - limit - 1 < 0 ? 0 : f[i - limit - 1][j][1];long y = j - limit - 1 < 0 ? 0 : f[i][j - limit - 1][0];f[i][j][0] = (f[i - 1][j][0] + f[i - 1][j][1] - x + mod) % mod;f[i][j][1] = (f[i][j - 1][0] + f[i][j - 1][1] - y + mod) % mod;}}return (int) ((f[zero][one][0] + f[zero][one][1]) % mod);}
}

7.找出所有稳定的二进制数组 II

题目链接:3130. 找出所有稳定的二进制数组 II

给你 3 个正整数 zero ,one 和 limit 。

一个
二进制数组
arr 如果满足以下条件,那么我们称它是 稳定的 :

0 在 arr 中出现次数 恰好 为 zero 。
1 在 arr 中出现次数 恰好 为 one 。
arr 中每个长度超过 limit 的
子数组
都 同时 包含 0 和 1 。
请你返回 稳定 二进制数组的 总 数目。

由于答案可能很大,将它对 109 + 7 取余 后返回。

示例 1:

输入:zero = 1, one = 1, limit = 2

输出:2

解释:

两个稳定的二进制数组为 [1,0] 和 [0,1] ,两个数组都有一个 0 和一个 1 ,且没有子数组长度大于 2 。

示例 2:

输入:zero = 1, one = 2, limit = 1

输出:1

解释:

唯一稳定的二进制数组是 [1,0,1] 。

二进制数组 [1,1,0] 和 [0,1,1] 都有长度为 2 且元素全都相同的子数组,所以它们不稳定。

示例 3:

输入:zero = 3, one = 3, limit = 2

输出:14

解释:

所有稳定的二进制数组包括 [0,0,1,0,1,1] ,[0,0,1,1,0,1] ,[0,1,0,0,1,1]
,[0,1,0,1,0,1] ,[0,1,0,1,1,0] ,[0,1,1,0,0,1] ,[0,1,1,0,1,0]
,[1,0,0,1,0,1] ,[1,0,0,1,1,0] ,[1,0,1,0,0,1] ,[1,0,1,0,1,0]
,[1,0,1,1,0,0] ,[1,1,0,0,1,0] 和 [1,1,0,1,0,0] 。

提示:

1 <= zero, one, limit <= 1000

题解:
方法:递推
        

class Solution {public int numberOfStableArrays(int zero, int one, int limit) {final int MOD = 1_000_000_007;int[][][] f = new int[zero + 1][one + 1][2];for (int i = 1; i <= Math.min(limit, zero); i++) {f[i][0][0] = 1;}for (int j = 1; j <= Math.min(limit, one); j++) {f[0][j][1] = 1;}for (int i = 1; i <= zero; i++) {for (int j = 1; j <= one; j++) {// + MOD 保证答案非负f[i][j][0] = (int) (((long) f[i - 1][j][0] + f[i - 1][j][1] + (i > limit ? MOD - f[i - limit - 1][j][1] : 0)) % MOD);f[i][j][1] = (int) (((long) f[i][j - 1][0] + f[i][j - 1][1] + (j > limit ? MOD - f[i][j - limit - 1][0] : 0)) % MOD);}}return (f[zero][one][0] + f[zero][one][1]) % MOD;}
}

8.找出与数组相加的整数 I

题目链接:3131. 找出与数组相加的整数 I

给你两个长度相等的数组 nums1 和 nums2。

数组 nums1 中的每个元素都与变量 x 所表示的整数相加。如果 x 为负数,则表现为元素值的减少。

在与 x 相加后,nums1 和 nums2 相等 。当两个数组中包含相同的整数,并且这些整数出现的频次相同时,两个数组 相等 。

返回整数 x 。

示例 1:

输入:nums1 = [2,6,4], nums2 = [9,7,5]

输出:3

解释:

与 3 相加后,nums1 和 nums2 相等。

示例 2:

输入:nums1 = [10], nums2 = [5]

输出:-5

解释:

与 -5 相加后,nums1 和 nums2 相等。

示例 3:

输入:nums1 = [1,1,1,1], nums2 = [1,1,1,1]

输出:0

解释:

与 0 相加后,nums1 和 nums2 相等。

提示:

1 <= nums1.length == nums2.length <= 100

0 <= nums1[i], nums2[i] <= 1000

测试用例以这样的方式生成:存在一个整数 x,使得 nums1 中的每个元素都与 x 相加后,nums1 与 nums2 相等。

题解:
方法:数学
        

class Solution {public int addedInteger(int[] nums1, int[] nums2) {return min(nums2) - min(nums1);}private int min(int[] nums) {int res = Integer.MAX_VALUE;for (int x : nums) {res = Math.min(res, x);}return res;}
}

9.找出与数组相加的整数 II

题目链接:3132. 找出与数组相加的整数 II

给你两个整数数组 nums1 和 nums2。

从 nums1 中移除两个元素,并且所有其他元素都与变量 x 所表示的整数相加。如果 x 为负数,则表现为元素值的减少。

执行上述操作后,nums1 和 nums2 相等 。当两个数组中包含相同的整数,并且这些整数出现的频次相同时,两个数组 相等 。

返回能够实现数组相等的 最小 整数 x 。

示例 1:

输入:nums1 = [4,20,16,12,8], nums2 = [14,18,10]

输出:-2

解释:

移除 nums1 中下标为 [0,4] 的两个元素,并且每个元素与 -2 相加后,nums1 变为 [18,14,10] ,与 nums2
相等。

示例 2:

输入:nums1 = [3,5,5,3], nums2 = [7,7]

输出:2

解释:

移除 nums1 中下标为 [0,3] 的两个元素,并且每个元素与 2 相加后,nums1 变为 [7,7] ,与 nums2 相等。

提示:

3 <= nums1.length <= 200

nums2.length == nums1.length - 2

0 <= nums1[i], nums2[i] <= 1000

测试用例以这样的方式生成:存在一个整数 x,nums1 中的每个元素都与 x 相加后,再移除两个元素,nums1 可以与 nums2 相等。

题解:
方法:O(nlogn) 排序+判断子序列
        

class Solution {public int minimumAddedInteger(int[] nums1, int[] nums2) {Arrays.sort(nums1);Arrays.sort(nums2);// 枚举保留 nums1[2] 或者 nums1[1] 或者 nums1[0]// 倒着枚举是因为 nums1[i] 越大答案越小,第一个满足的就是答案for (int i = 2; i > 0; i--) {int x = nums2[0] - nums1[i];// 在 {nums1[i] + x} 中找子序列 nums2int j = 0;for (int k = i; k < nums1.length; k++) {if (nums2[j] == nums1[k] + x && ++j == nums2.length) {// nums2 是 {nums1[i] + x} 的子序列return x;}}}// 题目保证答案一定存在return nums2[0] - nums1[0];}
}

10.找到 Alice 和 Bob 可以相遇的建筑

题目链接:2940. 找到 Alice 和 Bob 可以相遇的建筑

给你一个下标从 0 开始的正整数数组 heights ,其中 heights[i] 表示第 i 栋建筑的高度。

如果一个人在建筑 i ,且存在 i < j 的建筑 j 满足 heights[i] < heights[j] ,那么这个人可以移动到建筑 j 。

给你另外一个数组 queries ,其中 queries[i] = [ai, bi] 。第 i 个查询中,Alice 在建筑 ai ,Bob 在建筑 bi 。

请你能返回一个数组 ans ,其中 ans[i] 是第 i 个查询中,Alice 和 Bob 可以相遇的 最左边的建筑 。如果对于查询 i ,Alice 和 Bob 不能相遇,令 ans[i] 为 -1 。

示例 1:

输入:heights = [6,4,8,5,2,7], queries = [[0,1],[0,3],[2,4],[3,4],[2,2]]

输出:[2,5,-1,5,2]

解释:第一个查询中,Alice 和 Bob 可以移动到建筑 2 ,因为 heights[0] < heights[2] 且
heights[1] < heights[2] 。

第二个查询中,Alice 和 Bob 可以移动到建筑 5 ,因为 heights[0] < heights[5] 且 heights[3]
< heights[5] 。

第三个查询中,Alice 无法与 Bob 相遇,因为 Alice 不能移动到任何其他建筑。

第四个查询中,Alice 和 Bob 可以移动到建筑 5 ,因为 heights[3] < heights[5] 且 heights[4]
< heights[5] 。

第五个查询中,Alice 和 Bob 已经在同一栋建筑中。

对于 ans[i] != -1 ,ans[i] 是 Alice 和 Bob 可以相遇的建筑中最左边建筑的下标。

对于 ans[i] == -1 ,不存在 Alice 和 Bob 可以相遇的建筑。

示例 2:

输入:heights = [5,3,8,2,6,1,4,6], queries =
[[0,7],[3,5],[5,2],[3,0],[1,6]]

输出:[7,6,-1,4,6]

解释:第一个查询中,Alice 可以直接移动到 Bob 的建筑,因为 heights[0] < heights[7] 。

第二个查询中,Alice 和 Bob 可以移动到建筑 6 ,因为 heights[3] < heights[6] 且 heights[5]
< heights[6] 。

第三个查询中,Alice 无法与 Bob 相遇,因为 Bob 不能移动到任何其他建筑。

第四个查询中,Alice 和 Bob 可以移动到建筑 4 ,因为 heights[3] < heights[4] 且 heights[0]
< heights[4] 。

第五个查询中,Alice 可以直接移动到 Bob 的建筑,因为 heights[1] < heights[6] 。

对于 ans[i] != -1 ,ans[i] 是 Alice 和 Bob 可以相遇的建筑中最左边建筑的下标。

对于 ans[i] == -1 ,不存在 Alice 和 Bob 可以相遇的建筑。

提示:

1 <= heights.length <= 5 * 104

1 <= heights[i] <= 109

1 <= queries.length <= 5 * 104

queries[i] = [ai, bi]

0 <= ai, bi <= heights.length - 1

题解:
方法1:离线+最小堆
        

class Solution {public int[] leftmostBuildingQueries(int[] heights, int[][] queries) {int[] ans = new int[queries.length];Arrays.fill(ans, -1);List<int[]>[] qs = new ArrayList[heights.length];Arrays.setAll(qs, i -> new ArrayList<>());for (int i = 0; i < queries.length; i++) {int a = queries[i][0];int b = queries[i][1];if (a > b) {int tmp = a;a = b;b = tmp; // 保证 a <= b}if (a == b || heights[a] < heights[b]) {ans[i] = b; // a 直接跳到 b} else {qs[b].add(new int[]{heights[a], i}); // 离线询问}}PriorityQueue<int[]> pq = new PriorityQueue<>((a, b) -> a[0] - b[0]);for (int i = 0; i < heights.length; i++) {while (!pq.isEmpty() && pq.peek()[0] < heights[i]) {// 堆顶的 heights[a] 可以跳到 heights[i]ans[pq.poll()[1]] = i;}for (int[] q : qs[i]) {pq.offer(q); // 后面再回答}}return ans;}
}

方法2:离线+单调栈二分
        

class Solution {public int[] leftmostBuildingQueries(int[] heights, int[][] queries) {int n = heights.length;int[] ans = new int[queries.length];List<int[]>[] qs = new ArrayList[n];Arrays.setAll(qs, i -> new ArrayList<>());for (int i = 0; i < queries.length; i++) {int a = queries[i][0];int b = queries[i][1];if (a > b) {int tmp = a;a = b;b = tmp; // 保证 a <= b}if (a == b || heights[a] < heights[b]) {ans[i] = b; // a 直接跳到 b} else {qs[b].add(new int[]{heights[a], i}); // 离线询问}}int[] st = new int[n];int top = 0;for (int i = n - 1; i >= 0; i--) {for (int[] q : qs[i]) {ans[q[1]] = binarySearch(heights, st, top, q[0]);}while (top > 0 && heights[i] >= heights[st[top - 1]]) {top--;}st[top++] = i;}return ans;}// 返回 st 中最后一个 > x 的高度的下标// 如果不存在,返回 -1// https://www.bilibili.com/video/BV1AP41137w7/private int binarySearch(int[] heights, int[] st, int right, int x) {int left = -1; // 开区间 (left, right)while (left + 1 < right) { // 开区间不为空int mid = (left + right) >>> 1;if (heights[st[mid]] > x) {left = mid; // 范围缩小到 (mid, right)} else {right = mid; // 范围缩小到 (left, mid)}}return left < 0 ? -1 : st[left];}
}

方法3:在线+线段树二分
        

class Solution {public int[] leftmostBuildingQueries(int[] heights, int[][] queries) {int n = heights.length;mx = new int[2 << (Integer.SIZE - Integer.numberOfLeadingZeros(n))];build(1, 0, n - 1, heights);int[] ans = new int[queries.length];for (int i = 0; i < queries.length; i++) {int a = queries[i][0];int b = queries[i][1];if (a > b) {int tmp = a;a = b;b = tmp; // 保证 a <= b}if (a == b || heights[a] < heights[b]) {ans[i] = b; // a 直接跳到 b} else {// 线段树二分,找 [b+1,n-1] 中的第一个 > heights[a] 的位置ans[i] = query(1, 0, n - 1, b + 1, heights[a]);}}return ans;}private int[] mx;// 用 heights 初始化线段树,维护区间最大值private void build(int o, int l, int r, int[] heights) {if (l == r) {mx[o] = heights[l];return;}int m = (l + r) / 2;build(o * 2, l, m, heights);build(o * 2 + 1, m + 1, r, heights);mx[o] = Math.max(mx[o * 2], mx[o * 2 + 1]);}// 返回 [L,n-1] 中第一个 > v 的值的下标// 如果不存在,返回 -1private int query(int o, int l, int r, int L, int v) {if (mx[o] <= v) { // 区间最大值 <= vreturn -1; // 没有 > v 的数}if (l == r) { // 找到了return l;}int m = (l + r) / 2;if (L <= m) {int pos = query(o * 2, l, m, L, v); // 递归左子树if (pos >= 0) { // 找到了return pos;}}return query(o * 2 + 1, m + 1, r, L, v); // 递归右子树}
}

11.不相交的线

题目链接:1035. 不相交的线

在两条独立的水平线上按给定的顺序写下 nums1 和 nums2 中的整数。

现在,可以绘制一些连接两个数字 nums1[i] 和 nums2[j] 的直线,这些直线需要同时满足:

nums1[i] == nums2[j]
且绘制的直线不与任何其他连线(非水平线)相交。
请注意,连线即使在端点也不能相交:每个数字只能属于一条连线。

以这种方法绘制线条,并返回可以绘制的最大连线数。

示例 1:

在这里插入图片描述

输入:nums1 = [1,4,2], nums2 = [1,2,4]

输出:2

解释:可以画出两条不交叉的线,如上图所示。

但无法画出第三条不相交的直线,因为从 nums1[1]=4 到 nums2[2]=4 的直线将与从 nums1[2]=2 到
nums2[1]=2 的直线相交。

示例 2:

输入:nums1 = [2,5,1,2,5], nums2 = [10,5,2,1,5,2]

输出:3

示例 3:

输入:nums1 = [1,3,7,1,7,5], nums2 = [1,9,2,5,1]

输出:2

提示:

1 <= nums1.length, nums2.length <= 500

1 <= nums1[i], nums2[j] <= 2000

题解:
方法:动态规划
        

class Solution {public int maxUncrossedLines(int[] nums1, int[] nums2) {int m = nums1.length, n = nums2.length;int[][] f = new int[m + 1][n + 1];for (int i = 1; i <= m; ++i) {for (int j = 1; j <= n; ++j) {if (nums1[i - 1] == nums2[j - 1]) {f[i][j] = f[i - 1][j - 1] + 1;} else {f[i][j] = Math.max(f[i - 1][j], f[i][j - 1]);}}}return f[m][n];}
}

下接:【题解】—— LeetCode一周小结33


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package text7;public class ZiFanz {public static void main(String[] args) {//1.定义两个字符串String strA "abcde";String strB "deabc";//2.abcde->bcdea->cdeab->deabc旋转字符串//旋转并比较boolean result cheak(strA, strB);System…...

【专题】全球商用服务机器人市场研究(2023)报告合集PDF分享(附原数据表)

原文链接&#xff1a;https://tecdat.cn/?p37366 近年来&#xff0c;随着人工智能、物联网和自动化技术的不断进步&#xff0c;商用服务机器人行业迅速崛起&#xff0c;展现出广阔的发展前景。从最初的实验室研发到如今的规模化应用&#xff0c;商用服务机器人已逐渐成为各行…...

SQL UA注入 (injection 第十八关)

简介 SQL注入&#xff08;SQL Injection&#xff09;是一种常见的网络攻击方式&#xff0c;通过向SQL查询中插入恶意的SQL代码&#xff0c;攻击者可以操控数据库&#xff0c;SQL注入是一种代码注入攻击&#xff0c;其中攻击者将恶意的SQL代码插入到应用程序的输入字段中&a…...

LBE-LEX系列工业语音播放器|预警播报器|喇叭蜂鸣器的上位机配置操作说明

LBE-LEX系列工业语音播放器|预警播报器|喇叭蜂鸣器专为工业环境精心打造&#xff0c;完美适配AGV和无人叉车。同时&#xff0c;集成以太网与语音合成技术&#xff0c;为各类高级系统&#xff08;如MES、调度系统、库位管理、立库等&#xff09;提供高效便捷的语音交互体验。 L…...

大话软工笔记—需求分析概述

需求分析&#xff0c;就是要对需求调研收集到的资料信息逐个地进行拆分、研究&#xff0c;从大量的不确定“需求”中确定出哪些需求最终要转换为确定的“功能需求”。 需求分析的作用非常重要&#xff0c;后续设计的依据主要来自于需求分析的成果&#xff0c;包括: 项目的目的…...

css实现圆环展示百分比,根据值动态展示所占比例

代码如下 <view class""><view class"circle-chart"><view v-if"!!num" class"pie-item" :style"{background: conic-gradient(var(--one-color) 0%,#E9E6F1 ${num}%),}"></view><view v-else …...

Unity3D中Gfx.WaitForPresent优化方案

前言 在Unity中&#xff0c;Gfx.WaitForPresent占用CPU过高通常表示主线程在等待GPU完成渲染&#xff08;即CPU被阻塞&#xff09;&#xff0c;这表明存在GPU瓶颈或垂直同步/帧率设置问题。以下是系统的优化方案&#xff1a; 对惹&#xff0c;这里有一个游戏开发交流小组&…...

深入浅出:JavaScript 中的 `window.crypto.getRandomValues()` 方法

深入浅出&#xff1a;JavaScript 中的 window.crypto.getRandomValues() 方法 在现代 Web 开发中&#xff0c;随机数的生成看似简单&#xff0c;却隐藏着许多玄机。无论是生成密码、加密密钥&#xff0c;还是创建安全令牌&#xff0c;随机数的质量直接关系到系统的安全性。Jav…...

在 Nginx Stream 层“改写”MQTT ngx_stream_mqtt_filter_module

1、为什么要修改 CONNECT 报文&#xff1f; 多租户隔离&#xff1a;自动为接入设备追加租户前缀&#xff0c;后端按 ClientID 拆分队列。零代码鉴权&#xff1a;将入站用户名替换为 OAuth Access-Token&#xff0c;后端 Broker 统一校验。灰度发布&#xff1a;根据 IP/地理位写…...

第 86 场周赛:矩阵中的幻方、钥匙和房间、将数组拆分成斐波那契序列、猜猜这个单词

Q1、[中等] 矩阵中的幻方 1、题目描述 3 x 3 的幻方是一个填充有 从 1 到 9 的不同数字的 3 x 3 矩阵&#xff0c;其中每行&#xff0c;每列以及两条对角线上的各数之和都相等。 给定一个由整数组成的row x col 的 grid&#xff0c;其中有多少个 3 3 的 “幻方” 子矩阵&am…...

微软PowerBI考试 PL300-在 Power BI 中清理、转换和加载数据

微软PowerBI考试 PL300-在 Power BI 中清理、转换和加载数据 Power Query 具有大量专门帮助您清理和准备数据以供分析的功能。 您将了解如何简化复杂模型、更改数据类型、重命名对象和透视数据。 您还将了解如何分析列&#xff0c;以便知晓哪些列包含有价值的数据&#xff0c;…...

使用Spring AI和MCP协议构建图片搜索服务

目录 使用Spring AI和MCP协议构建图片搜索服务 引言 技术栈概览 项目架构设计 架构图 服务端开发 1. 创建Spring Boot项目 2. 实现图片搜索工具 3. 配置传输模式 Stdio模式&#xff08;本地调用&#xff09; SSE模式&#xff08;远程调用&#xff09; 4. 注册工具提…...

Kafka入门-生产者

生产者 生产者发送流程&#xff1a; 延迟时间为0ms时&#xff0c;也就意味着每当有数据就会直接发送 异步发送API 异步发送和同步发送的不同在于&#xff1a;异步发送不需要等待结果&#xff0c;同步发送必须等待结果才能进行下一步发送。 普通异步发送 首先导入所需的k…...