``` int ans = INT_MIN; ```

时间: 2024-08-18 10:01:08 浏览: 87
ZIP

c++-c++编程基础之leetcode题解第42题接雨水.zip

这是C++或者其他支持整数类型定义的语言（例如Java）中的语句。`INT_MIN` 是一种预定义常量，代表该类型的最小整数值。在这个例子中，`int ans = INT_MIN;` 的含义是： - 定义了一个整型变量 `ans`（答案），并将其初始值设置为 `INT_MIN`。 - 当 `int` 类型是最小可表示的整数（例如32位系统中的 -2,147,483,648 或者64位系统中的 -9,223,372,036,854,775,808）时，`ans` 就会被赋予这个最小值。 这样做的目的是为了确保在计算过程中，如果任何地方可能产生比已知最小值还要小的结果，`ans` 会保持在其范围内，便于后续处理和比较。
阅读全文

相关推荐

pdf

C++最大子矩阵和暴力题解

int Maxsum = INT_MIN; for(int l = 0; l ; l++) { // 左边界 for(int k = l; k ; k++) { // 右边界 for(int i = 0; i ; i++) { // 上边界 for(int j = i; j ; j++) { // 下边界 int Thissum = 0; for(int p ...
doc

实验5指针程序设计实验报告模板

printf("max=%d,min=%d",res,ans); return 0; } 2. 使用指针实现从键盘输入 5 个数送入数组中，并求数组的平均值。 在这个实验中，学生需要使用指针实现从键盘输入 5 个数送入数组中，并求数组的平均值。该...

为什么这个代码没有结果class Solution: def orderlyQueue(self, S, K): """ :type S: str :type K: int :rtype: str """ if K > 1: lst = list(S) lst.sort() return ''.join(lst) min_char = min(set(S)) ans = S for i in range(len(S)): if S[i] == min_char: ans = min(ans, S[i:] + S[:i]) return ans

这个代码没有结果是因为它缺少了程序的入口和测试用例。在这个代码中，定义了一个类 Solution，其中有一个名为 orderlyQueue 的方法。这个方法接收两个参数 S 和 K，其中 S 是一个字符串，K 是一个整数。...

int n = nums.length, ans = Integer.MAX_VALUE; int[] sum = new int[n+1]; for(int i = 1;i <= n;i++) // 保存前缀和数组：sum[i, j] = sum[j] - sum[i-1] sum[i] = sum[i-1] + nums[i-1]; // 对于每一个下标i，都可以通过二分查找得到大于或等于i的最小下标bound，使得 // sum[bound] - sum[i-1] >= target, 并更新子数组的最小长度（此时子数组长度为： // bound - (i-1)） for(int i = 1;i <= n;i++){ int s= sum[i], d = s - target; int l = 0, r = i; while(l < r){ int mid = l + r + 1 >> 1; if(sum[mid] <= d) l = mid; else r = mid - 1; } if(sum[r] <= d) ans = Math.min(ans, i - r); } return ans == Integer.MAX_VALUE ? 0:ans;

这段代码看起来像是解决一个数组中找出和大于等于目标值的最短子数组的问题。其中，通过求出前缀和数组sum，可以在O(1)时间内计算出任意子数组的和。接下来，对于每个下标i，通过二分查找得到大于或等于i的最小下标...

#include <iostream> #include <algorithm> using namespace std; const int MAXN = 1005; int n, m; int t[MAXN], f[MAXN]; int main() { cout << "请输入作业数和机器数" << endl; cin >> n >> m; cout << "请输入每个作业需要处理的时间" << endl; for (int i = 1; i <= n; i++) { cin >> t[i]; } sort(t + 1, t + n + 1); for (int i = 1; i <= n; i++) { int min_time = f[1]; int min_idx = 1; for (int j = 2; j <= m; j++) { if (f[j] < min_time) { min_time = f[j]; min_idx = j; } } f[min_idx] += t[i]; } int ans = f[1]; for (int i = 2; i <= m; i++) { ans = max(ans, f[i]); } cout <<"需要的时间为"<< ans << endl; return 0;流程图

抱歉，我无法显示流程图，但我可以解释一下这段代码的流程。 这是一个简单的作业调度问题，需要将n个作业分配给m个机器处理，每个作业需要处理一定的时间。代码首先输入n和m，然后输入每个作业需要处理的时间，并将...

class Solution { public int minSubArrayLen(int target, int[] nums) { int n = nums.length, ans = n + 10; int[] sum = new int[n+10]; for(int i = 1;i <= n;i++) sum[i] = sum[i-1] + nums[i-1]; for(int i = 1;i <= n;i++){ int s= sum[i], d = s - target; int l = 0, r = i; while(l < r){ int mid = l + r + 1 >> 1; if(sum[mid] <= d) l = mid; else r = mid - 1; } if(sum[r] <= d) ans = Math.min(ans, i - r); } return ans == n + 10 ? 0:ans; } }

这是一个 Java 语言编写的解决 LeetCode 题目的代码，具体来说，这个函数是用来解决“长度最小的子数组”这道题目的。函数接受两个参数，第一个参数是目标值 target，第二个参数是一个整数数组 nums。...

import java.util.Arrays; import java.util.Scanner; public class Main { public static void main(String[] args) { Scanner sc = new Scanner(System.in); int n = sc.nextInt(); int[] positions = new int[n]; for (int i = 0; i < n; i++) { positions[i] = sc.nextInt(); } int m = sc.nextInt(); System.out.println(getResult(n, positions, m)); } public static int getResult(int n, int[] positions, int m) { Arrays.sort(positions); int min = 1, max = positions[n - 1] - positions[0]; int ans = 0; while (min <= max) { int mid = (min + max) >> 1; if (check(positions, m, mid)) { ans = mid; min = mid + 1; } else { max = mid - 1; } } return ans; } public static boolean check(int[] positions, int m, int minDis) { int count = 1; int curPos = positions[0]; for (int i = 1; i < positions.length; i++) { if (positions[i] - curPos >= minDis) { count++; curPos = positions[i]; } } return count >= m; } }把这段Java代码转成C++

int ans = 0; while (minDis <= maxDis) { int mid = (minDis + maxDis) >> 1; int count = 1; int curPos = positions[0]; for (int i = 1; i ; i++) { if (positions[i] - curPos >= mid) { count++; ...

import java.util.Arrays; import java.util.Scanner; public class Main { public static void main(String[] args) { Scanner sc = new Scanner(System.in); int n = sc.nextInt(); int[] positions = new int[n]; for (int i = 0; i < n; i++) { positions[i] = sc.nextInt(); } int m = sc.nextInt(); System.out.println(getResult(n, positions, m)); } public static int getResult(int n, int[] positions, int m) { Arrays.sort(positions); int min = 1, max = positions[n - 1] - positions[0]; int ans = 0; while (min <= max) { int mid = (min + max) >> 1; if (check(positions, m, mid)) { ans = mid; min = mid + 1; } else { max = mid - 1; } } return ans; } public static boolean check(int[] positions, int m, int minDis) { int count = 1; int curPos = positions[0]; for (int i = 1; i < positions.length; i++) { if (positions[i] - curPos >= minDis) { count++; curPos = positions[i]; } } return count >= m; } }把这段Java代码转成C++

int ans = 0; while (minDis <= maxDis) { int mid = (minDis + maxDis) >> 1; int count = 1; int curPos = positions[0]; for (int i = 1; i ; i++) { if (positions[i] - curPos >= mid) { count++; ...

from typing import List, Dict def dfs(index: int, must: str, mustCharIdx: Dict[str, List[int]], path: List[int], ans: List[int]) -> None: if len(path) == len(must): dis = path[0] for i in range(1, len(path)): dis += abs(path[i] - path[i - 1]) ans[0] = min(ans[0], dis) return for i in range(index, len(must)): c = must[i] idxs = mustCharIdx[c] for idx in idxs: path.append(idx) dfs(i + 1, must, mustCharIdx, path, ans) path.pop() if __name__ == '__main__': all_str = input() must_str = input() mustCharIdx = {} mustChar = set(must_str) for i in range(len(all_str)): c = all_str[i] if c in mustChar: if c not in mustCharIdx: mustCharIdx[c] = [] mustCharIdx[c].append(i) ans = [float("inf")] path = [] dfs(0, must_str, mustCharIdx, path, ans) print(ans[0])上述代码中，为什么要path.pop（）

在这段代码中，当递归调用dfs(i + 1, must, mustCharIdx, path, ans)返回后，我们需要将当前尝试的节点从路径中移除，以便能够尝试其他的节点。这样做可以确保在回溯到上一个节点时，路径状态恢复到之前的状态。 ...

#include <iostream>#include <vector>#include using namespace std;const float INF = numeric_limits<float>：：infinity（）;int main（） { while （true） { try { int n， e; cin >> n >> e; vector<vector<float>> edges（n， vector<float>（n， INF））; for （int i = 0; i < e; ++i） { int a， b， c;cin >> a >> b >> c;边[a][b] = 边[b][a] = c;} // Prim algorithm vector<float> dist（n， INF）;距离[0] = 0;向量<布尔>访问（n，假）;for （int i = 0; i < n; ++i） { // 查找最小距离的顶点 int u = -1; for （int v = 0; v < n; ++v） { if （！visited[v] && （u == -1 || dist[v] < dist[u]）） { u = v; } } visited[u] = true; // update distance for （int v = 0; v < n; ++v） { if （！visited[v]） { dist[v] = min（dist[v]， 边[U][v]）;} } } int ans = 0;浮点数min_sum = INF;for （int i = 0; i < n; ++i） { float sum_dist = 0; for （int j = 0; j < n; ++j） { sum_dist += edges[i][j]; } if （sum_dist < min_sum） { min_sum = sum_dist; ans = i; } } cout << ans << endl;} catch （const exception& e） { break; } }返回 0;}帮我把这段代码时间复杂度减小

int ans = 0; float min_sum = INF; for (int i = 0; i ; ++i) { float sum_dist = 0; for (int j = 0; j ; ++j) { sum_dist += edges[i][j]; } if (sum_dist < min_sum) { min_sum = sum_dist; ans = i; ...

请帮我把这段代码转换为c++INF = float('inf')while True: try: n, e = map(int, input().split()) edges = [[INF] * n for _ in range(n)] for _ in range(e): a, b, c = map(int, input().split()) edges[a][b] = edges[b][a] = c # Prim algorithm dist = [INF] * n dist[0] = 0 visited = [False] * n for _ in range(n): # find the vertex with minimum distance u = -1 for v in range(n): if not visited[v] and (u == -1 or dist[v] < dist[u]): u = v visited[u] = True # update distance for v in range(n): if not visited[v]: dist[v] = min(dist[v], edges[u][v]) ans = 0 min_sum = INF for i in range(n): sum_dist = sum(edges[i]) if sum_dist < min_sum: min_sum = sum_dist ans = i print(ans) except EOFError: break

int ans = 0; float min_sum = INF; for (int i = 0; i ; ++i) { float sum_dist = 0; for (int j = 0; j ; ++j) { sum_dist += edges[i][j]; } if (sum_dist < min_sum) { min_sum = sum_dist; ans = i; ...

改写成C++语言def min_changes(s: str) -> int: n = len(s) upper_count = [0] * (n + 1) lower_count = [0] * (n + 1) for i in range(1, n + 1): upper_count[i] = upper_count[i - 1] + (s[i - 1].islower()) lower_count[i] = lower_count[i - 1] + (s[i - 1].isupper()) ans = float('inf') for i in range(n + 1): ans = min(ans, upper_count[i] + lower_count[n] - lower_count[i]) return ans s = input() print(min_changes(s))

以下是将代码翻译成 C++ 的版本： ... ans = min(ans, upper_count[i] + lower_count[n] - lower_count[i]); } return ans; } int main() { string s; cin >> s; cout << min_changes(s) ; return 0; }

把#include<iostream> #include<cstdio> #include<algorithm> using namespace std; int line[100005]; int main() { int m,n; cin>>m>>n; int t=0,k=0; while(t<m) { cin>>line[t]; t++; } sort(line,line+t);//以上是读入和排序分数线 int sum=0; while(k<n) { int num; cin>>num; k++; int L=0,R=t-1; int ans=1000;//最小的差的绝对值，初始化为一个比较大的值 while(L<=R)//终止条件 { int mid=(L+R)/2;//取中间值判断 if(line[mid]==num) { ans=0; break;//零必然为最小的所求解，所以可直接终止二分，节约时间 } else if(line[mid]<num) { ans=min(ans,abs(line[mid]-num)); L=mid+1;//可能的更好的答案在右边，右移，记录当前最优解，继续搜索 } else if(line[mid]>num) { ans=min(ans,abs(line[mid]-num)); R=mid-1;//可能的更好的答案在左边，左移，记录当前最优解，继续搜索 } } sum+=ans; } cout<<sum; }改写用python

ans = min(ans, abs(line[mid] - num)) L = mid + 1 else: ans = min(ans, abs(line[mid] - num)) R = mid - 1 sum += ans print(sum) 这段代码将输入的分数线进行排序，并使用二分查找找到与给定数字最...

def min_changes(s: str) -> int: n = len(s) upper_count = [0] * (n + 1) lower_count = [0] * (n + 1) for i in range(1, n + 1): upper_count[i] = upper_count[i - 1] + (s[i - 1].islower()) lower_count[i] = lower_count[i - 1] + (s[i - 1].isupper()) ans = float('inf') for i in range(n + 1): ans = min(ans, upper_count[i] + lower_count[n] - lower_count[i]) return ans

def min_case_change(s: str) -> int: n = len(s) upper_count = [0] * (n + 1) lower_count = [0] * (n + 1) for i in range(1, n + 1): upper_count[i] = upper_count[i - 1] + s[i - 1].islower() lower_...

int maximalSquare(vector<vector<char>>& matrix) { int m = matrix.size(); int n = matrix[0].size(); int ans = 0; vector<vector<int>> dp(m, vector<int>(n)); for (int i = 0; i < m; i++) { for (int j = 0; j < n; j++) { if (i == 0 || j == 0) { dp[i][j] = matrix[i][j] - '0'; } else if (matrix[i][j] == '1') { dp[i][j] = min({dp[i-1][j-1], dp[i-1][j], dp[i][j-1]}) + 1; } ans = max(ans, dp[i][j]); } } return ans * ans;}的头文件是啥

这段代码中使用了vector和min函数，因此需要包含头文件。同时，还需要包含头文件，因为代码中使用了max函数。因此，该段代码需要包含以下两个头文件： cpp #include #include

请帮我优化下面代码： #include <iostream> #include <map> using namespace std; int lp = 1, rp = 1; int n, k; const int size = 1e8+5; int arr[100005]; map<int, int> box; int main() { cin >> n >> k; int mx = -1, mn = 1e9; for(int i = 1; i <= n; i++) { cin >> arr[i]; mx = max(mx, arr[i]); mn = min(mn, arr[i]); } int dif = 1, ans = 0, tl, tr; box[arr[1]] = 1; for(;rp != n;) { while(dif <= k + 1) { rp++; //cout << rp << "_" << arr[rp] << "_" << box[arr[rp]] << "_" << dif << endl; if(rp > n) break; box[arr[rp]]++; if(box[arr[rp]] == 1) dif++; } rp--; box[arr[rp + 1]]--; dif--; if(ans < (rp - lp + 1)) { tr = rp; tl = lp; ans = (rp - lp + 1); } //cout << lp << " " << rp << " " << ans << endl; while(dif == k + 1) { lp++; box[arr[lp - 1]]--; if(box[arr[lp - 1]] == 0) dif--; } } for(int i = mn; i <= mx; i++) { box[i] = 0; } mx = -1, mn = 1e9; for(int i = tl; i <= tr; i++) { box[arr[i]]++; mx = max(arr[i], mx); mn = min(arr[i], mn); } ans = 0; for(int i = mn; i <= mx; i++) { ans = max(ans, box[i]); } cout << ans << endl; return 0; } ···

int dif = 0, ans = 0, tl, tr; while (rp <= n) { box[arr[rp]]++; if (box[arr[rp]] == 1) { dif++; } if (dif <= k) { if (rp - lp + 1 > ans) { ans = rp - lp + 1; tl = lp; tr = rp; } ...

#include <iostream> #include <vector> using namespace std; const int N = 4; int m[N + 1] = { 10, 20, 30, 40, 5 }; int mcm() { vector<vector<int>> dp(N, vector<int>(N, INT_MAX)); for (int i = 0; i < N; i++) dp[i][i] = 0; for (int len = 1; len < N; len++) { for (int l = 0, r = l + len; r < N; l++, r++) { for (int k = l; k < r; k++) { dp[l][r] = min(dp[l][r], dp[l][k] + dp[k + 1][r] + m[l] * m[k + 1] * m[r + 1]); } } } return dp[0][N - 1]; } int main() { int ans = mcm(); cout << "最小乘法次数：" << ans << endl; return 0; }

首先初始化dp数组为INT_MAX，表示没有计算过。然后从矩阵长度为1开始，依次计算矩阵长度为2、3、4...的情况，最终得到整个矩阵链的最小乘法次数。 具体实现过程是，对于每个长度为len的矩阵链，从左到右依次...

#include<iostream> #include<algorithm> #include<cstring> using namespace std; #define N 100010 int h[N], e[N], ne[N], idx; int n; bool st[N]; int ans = N; void add(int a, int b) { e[idx] = a; ne[idx] = h[b]; h[b] = idx++; } int dfs(int u) { st[u] = true; int res, sum = 1; for(int i = h[u]; i != -1; i = ne[i]) { int j = e[i]; if(!st[j]) { int s = dfs(j); sum += s; res = max(res, s); } } res = max(res, n - sum); ans = min(ans, res); return sum; } int main() { int i; cin >> n; memset(h, -1, sizeof h); for(i = 1; i < n; i++) { int a, b; scanf("%d%d",&a, &b); add(a, b); add(b, a); } dfs(1); cout << ans <<endl; return 0; }

这段代码是一个求树的重心的问题，通过深度优先搜索来完成。...代码中的 add 函数用于构建树的邻接表，dfs 函数用于递归地计算每个节点为根的子树的大小，并更新最小重心值 ans。最后输出 ans 即为树的重心。

#include <iostream> #include <algorithm> #include <string.h> #define N 25 using namespace std; const int xx[4] = {-1, 1, 0, 0}; const int yy[4] = {0, 0, -1, 1}; int m, n, bx, by, ex, ey, ans; char ch; bool map[N][N]; void dfs(int x, int y, int step) { map[x][y] = 1; if(x == ex && y == ey) ans = min(ans, step); else for(int i = 0; i < 4; ++i) { int move_x = x + xx[i]; int move_y = y + yy[i]; if(move_x > 0 && move_x <= m && move_y > 0 && move_y <= n && !map[move_x][move_y]) dfs(move_x, move_y, step + 1); } } int main() { while(cin >> m >> n && m && n) { memset(map, 0, sizeof(map)); for(int i = 1; i <= m; ++i) for(int j = 1; j <= n; ++j) { cin >> ch; if(ch == '@') { bx = i; by = j; } else if(ch == '*') { ex = i; ey = j; } else if(ch == '#') map[i][j] = 1; } ans = 1000; dfs(bx, by, 0); if(ans == 1000) cout << -1 << endl; else cout << ans << endl; } return 0; }

- ans 用于保存最短路径的长度。 - map 是一个二维布尔数组，用于表示迷宫的布局。 在主函数中，通过输入迷宫的行数和列数，并根据输入的字符构建迷宫的布局。其中，'@' 表示起点，'*' 表示终点，'#' 表示障碍...

最新推荐

recommend-type

Tobit与Probit模型Stata实现代码-最新发布.zip

Tobit与Probit模型Stata实现代码-最新发布.zip
recommend-type

供AI训练的中文数据集持续更新与AI公司图谱目前的数据集餐饮行业8000问百度知道Alpaca中文数据集计算机领域数据.zip

Jupyter-Notebook
recommend-type

高清艺术文字图标资源，PNG和ICO格式免费下载

资源摘要信息:"艺术文字图标下载" 1. 资源类型及格式：本资源为艺术文字图标下载，包含的图标格式有PNG和ICO两种。PNG格式的图标具有高度的透明度以及较好的压缩率，常用于网络图形设计，支持24位颜色和8位alpha透明度，是一种无损压缩的位图图形格式。ICO格式则是Windows操作系统中常见的图标文件格式，可以包含不同大小和颜色深度的图标，通常用于桌面图标和程序的快捷方式。 2. 图标尺寸：所下载的图标尺寸为128x128像素，这是一个标准的图标尺寸，适用于多种应用场景，包括网页设计、软件界面、图标库等。在设计上，128x128像素提供了足够的面积来展现细节，而大尺寸图标也可以方便地进行缩放以适应不同分辨率的显示需求。 3. 下载数量及内容：资源提供了12张艺术文字图标。这些图标可以用于个人项目或商业用途，具体使用时需查看艺术家或资源提供方的版权声明及使用许可。在设计上，艺术文字图标融合了艺术与文字的元素，通常具有一定的艺术风格和创意，使得图标不仅具备标识功能，同时也具有观赏价值。 4. 设计风格与用途：艺术文字图标往往具有独特的设计风格，可能包括手绘风格、抽象艺术风格、像素艺术风格等。它们可以用于各种项目中，如网站设计、移动应用、图标集、软件界面等。艺术文字图标集可以在视觉上增加内容的吸引力，为用户提供直观且富有美感的视觉体验。 5. 使用指南与版权说明：在使用这些艺术文字图标时，用户应当仔细阅读下载页面上的版权声明及使用指南，了解是否允许修改图标、是否可以用于商业用途等。一些资源提供方可能要求在使用图标时保留作者信息或者在产品中适当展示图标来源。未经允许使用图标可能会引起版权纠纷。 6. 压缩文件的提取：下载得到的资源为压缩文件，文件名称为“8068”，意味着用户需要将文件解压缩以获取里面的PNG和ICO格式图标。解压缩工具常见的有WinRAR、7-Zip等，用户可以使用这些工具来提取文件。 7. 具体应用场景：艺术文字图标下载可以广泛应用于网页设计中的按钮、信息图、广告、社交媒体图像等；在应用程序中可以作为启动图标、功能按钮、导航元素等。由于它们的尺寸较大且具有艺术性，因此也可以用于打印材料如宣传册、海报、名片等。 通过上述对艺术文字图标下载资源的详细解析，我们可以看到，这些图标不仅是简单的图形文件，它们集合了设计美学和实用功能，能够为各种数字产品和视觉传达带来创新和美感。在使用这些资源时，应遵循相应的版权规则，确保合法使用，同时也要注重在设计时根据项目需求对图标进行适当调整和优化，以获得最佳的视觉效果。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

DMA技术：绕过CPU实现高效数据传输

![DMA技术：绕过CPU实现高效数据传输](https://res.cloudinary.com/witspry/image/upload/witscad/public/content/courses/computer-architecture/dmac-functional-components.png) # 1. DMA技术概述 DMA（直接内存访问）技术是现代计算机架构中的关键组成部分，它允许外围设备直接与系统内存交换数据，而无需CPU的干预。这种方法极大地减少了CPU处理I/O操作的负担，并提高了数据传输效率。在本章中，我们将对DMA技术的基本概念、历史发展和应用领域进行概述，为读
recommend-type

SGM8701电压比较器如何在低功耗电池供电系统中实现高效率运作？

SGM8701电压比较器的超低功耗特性是其在电池供电系统中高效率运作的关键。其在1.4V电压下工作电流仅为300nA，这种低功耗水平极大地延长了电池的使用寿命，尤其适用于功耗敏感的物联网(IoT)设备，如远程传感器节点。SGM8701的低功耗设计得益于其优化的CMOS输入和内部电路，即使在电池供电的设备中也能提供持续且稳定的性能。 参考资源链接：[SGM8701：1.4V低功耗单通道电压比较器](https://wenku.csdn.net/doc/2g6edb5gf4?spm=1055.2569.3001.10343) 除此之外，SGM8701的宽电源电压范围支持从1.4V至5.5V的电
recommend-type

mui框架HTML5应用界面组件使用示例教程

资源摘要信息:"HTML5基本类模块V1.46例子（mui角标+按钮+信息框+进度条+表单演示）-易语言" 描述中的知识点: 1. HTML5基础知识：HTML5是最新一代的超文本标记语言，用于构建和呈现网页内容。它提供了丰富的功能，如本地存储、多媒体内容嵌入、离线应用支持等。HTML5的引入使得网页应用可以更加丰富和交互性更强。 2. mui框架：mui是一个轻量级的前端框架，主要用于开发移动应用。它基于HTML5和JavaScript构建，能够帮助开发者快速创建跨平台的移动应用界面。mui框架的使用可以使得开发者不必深入了解底层技术细节，就能够创建出美观且功能丰富的移动应用。 3. 角标+按钮+信息框+进度条+表单元素：在mui框架中，角标通常用于指示未读消息的数量，按钮用于触发事件或进行用户交互，信息框用于显示临时消息或确认对话框，进度条展示任务的完成进度，而表单则是收集用户输入信息的界面组件。这些都是Web开发中常见的界面元素，mui框架提供了一套易于使用和自定义的组件实现这些功能。 4. 易语言的使用：易语言是一种简化的编程语言，主要面向中文用户。它以中文作为编程语言关键字，降低了编程的学习门槛，使得编程更加亲民化。在这个例子中，易语言被用来演示mui框架的封装和使用，虽然描述中提到“如何封装成APP，那等我以后再说”，暗示了mui框架与移动应用打包的进一步知识，但当前内容聚焦于展示HTML5和mui框架结合使用来创建网页应用界面的实例。 5. 界面美化源码：文件的标签提到了“界面美化源码”，这说明文件中包含了用于美化界面的代码示例。这可能包括CSS样式表、JavaScript脚本或HTML结构的改进，目的是为了提高用户界面的吸引力和用户体验。 压缩包子文件的文件名称列表中的知识点: 1. mui表单演示.e：这部分文件可能包含了mui框架中的表单组件演示代码，展示了如何使用mui框架来构建和美化表单。表单通常包含输入字段、标签、按钮和其他控件，用于收集和提交用户数据。 2. mui角标+按钮+信息框演示.e：这部分文件可能展示了mui框架中如何实现角标、按钮和信息框组件，并进行相应的事件处理和样式定制。这些组件对于提升用户交互体验至关重要。 3. mui进度条演示.e：文件名表明该文件演示了mui框架中的进度条组件，该组件用于向用户展示操作或数据处理的进度。进度条组件可以增强用户对系统性能和响应时间的感知。 4. html5标准类1.46.ec：这个文件可能是核心的HTML5类库文件，其中包含了HTML5的基础结构和类定义。"1.46"表明这是特定版本的类库文件，而".ec"文件扩展名可能是易语言项目中的特定格式。 总结来说，这个资源摘要信息涉及到HTML5的前端开发、mui框架的界面元素实现和美化、易语言在Web开发中的应用，以及如何利用这些技术创建功能丰富的移动应用界面。通过这些文件和描述，可以学习到如何利用mui框架实现常见的Web界面元素，并通过易语言将这些界面元素封装成移动应用。
recommend-type

"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
recommend-type

【数据传输高速公路】：总线系统的深度解析

![计算机组成原理知识点](https://img-blog.csdnimg.cn/6ed523f010d14cbba57c19025a1d45f9.png) # 1. 总线系统概述 在计算机系统和电子设备中，总线系统扮演着至关重要的角色。它是一个共享的传输介质，用于在组件之间传递数据和控制信号。无论是单个芯片内部的互连，还是不同设备之间的通信，总线技术都是不可或缺的。为了实现高效率和良好的性能，总线系统必须具备高速传输能力、高效的数据处理能力和较高的可靠性。 本章节旨在为读者提供总线系统的初步了解，包括其定义、历史发展、以及它在现代计算机系统中的应用。我们将讨论总线系统的功能和它在不同层
recommend-type

如何结合PID算法调整PWM信号来优化电机速度控制？请提供实现这一过程的步骤和代码示例。

为了优化电机的速度控制，结合PID算法调整PWM信号是一种常见且有效的方法。这里提供一个具体的实现步骤和代码示例，帮助你深入理解这一过程。 参考资源链接：[Motor Control using PWM and PID](https://wenku.csdn.net/doc/6412b78bbe7fbd1778d4aacb?spm=1055.2569.3001.10343) 首先，确保你已经有了一个可以输出PWM波形的硬件接口，例如Arduino或者其他微控制器。接下来，你需要定义PID控制器的三个主要参数：比例（P）、积分（I）、微分（D），这些参数决定了控制器对误差的响应速度和方式。