动态规划 按照动态规划的思路进行思考，得到状态转移方程：dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + 1 // public String LCS (String str1, String str2) { // // write code here // int[][] dp = new int[str1.length()+1][str2.length()+1]; // int max = 0; // int position = 0; // for (int i = 1; i < str1.length()+1; i++) { // for (int j = 1; j < ...

方法1 grep 命令 -v 显示不包含匹配文本的所有行 grep -v 'this' 方法2 sed 命令 -> d 删除 -> // 包含要搜索的字符串 sed '/this/d' 方法3 awk 命令,检查当前 $0 不包含 this 随机输出 awk '$0!~/this/ {print $0}'

方法1 awk 命令，判断当前行的内容然后输出 awk '{if($0 != "") {print $0}}' ./nowcoder.txt awk '!/^$/ {print $NF}' 方法2 cat 输出文本内容，然后通过管道符交由 awk 做非空校验然后输出 cat ./nowcoder.txt | awk NF 方法3 grep 命令  -v 显示不包含匹配文本的所有行 grep -v '^$' -e 指定字符串做为查找文件内容的样式 grep -e '\S'

方法1 head 命令拿到前五行，再通过通道，通过tail取出来最后一行，即第五行 head -n 5 nowcoder.txt | tail -n 1  方法2 sed 命令中的 p 子命令，打印第五行 sed -n 5p 总结 head 从头开始打印，tail 从未开始打印，sed 从中间开始打印

不相邻最大子序列和 动态规划 根据题目的描述可以很快明白这是一个 01 背包问题，根据前边已经计算好的前 i 个节点的结果判断是否选择当前节点。状态转移方程： dp[i] = Math.max(dp[i-1], dp[i-2]+arr[i-1])边界条件： for (int i = 2; i <= n; i++) {}那么就可以根据这些判断出来的条件撸代码了。 public long subsequence (int n, int[] array) { long[] dp = new long[n+1]; // dp[i] 表示当前前 i 个最大和 // 初始值 dp[0] = 0; d...

keep simple,keep young.