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从各大OJ平台抽取的题库

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简介:
本题库汇集了各大在线编程 judge 平台的经典题目,旨在为程序员及编程爱好者提供丰富的练习资源和挑战。 这是一份从各大OJ平台提取的题库集合,虽然内容不够完整但包含了经典题目,现分享给大家使用。这份文件较大且包含多个压缩包,请确保您使用的软件能够打开HTML格式的内容。

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客服
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  • OJ
    优质
    本题库汇集了各大在线编程 judge 平台的经典题目,旨在为程序员及编程爱好者提供丰富的练习资源和挑战。 这是一份从各大OJ平台提取的题库集合,虽然内容不够完整但包含了经典题目,现分享给大家使用。这份文件较大且包含多个压缩包,请确保您使用的软件能够打开HTML格式的内容。
  • ACMOJ
    优质
    本资源集合了ACM竞赛中各大在线判题系统(OJ)的经典题目与优质资源,旨在帮助编程爱好者和参赛者提升算法能力和编程技巧。 对ACM有兴趣且经常无法获得网络支持的同学可以下载最新的离线题库,这样方便做完题目后在线提交。好资源应该大家一起分享。
  • OJ目汇总XLS
    优质
    本文件为各在线编程 judge 平台题目汇总表,涵盖多种算法和编程挑战,方便学习者查找与练习。 这段文本包含各种类型的题目,非常适合OI选手练习。
  • 北京OJ[POJ] ACM
    优质
    北京大学在线判题系统(POJ),是全球知名的ACM竞赛编程训练平台之一,提供海量算法题目供程序设计爱好者练习和提高。 北大ACM离线题库包含了近3000道题目,每道题都有独立的离线页面可供下载。如果有需要的话可以进行获取。
  • 东北OJSTL全解AC代码
    优质
    本项目汇集了东北大学在线评测系统(OJ)中关于STL标准模板库的所有题目,并提供了经过测试的完整解答代码。适合学习C++ STL的学生参考与练习。 【东北大学oj平台STL全部AC代码】是一个集合了通过东北大学在线判题系统(Online Judge,简称OJ)的C++编程练习题目的代码库,重点在于使用了C++的标准模板库(Standard Template Library,简称STL)。STL是C++编程中的一个强大工具,它提供了一系列高效、易用的容器、算法和迭代器,极大地提高了程序的可读性和效率。本段落将详细介绍STL的重要组成部分,并结合实际题目解析,帮助读者深入理解并掌握STL的使用。 1. 容器:作为STL的核心组件之一,提供了各种数据结构,如数组、链表、队列、栈和映射等。在东北大学oj平台的AC代码中,可能会看到`vector`(动态数组)、`list`(双向链表)、`set`(有序集合)以及`map`(关联数组)等容器的使用。例如,`vector`常用于动态数组操作,而`set`和`map`则用于存储和查找元素。 2. 算法:STL包含一系列通用算法,如排序、搜索、交换及比较等。在解题时常用到的有`sort`(排序)、`find`(查找)以及`lower_bound`(下界查找) 和 `upper_bound`(上界查找)等。这些算法通常与容器结合使用,以实现高效的数据处理。 3. 迭代器:迭代器是STL中连接容器和算法的关键部分,它可以像指针一样遍历容器内的元素。有输入迭代器、输出迭代器、前向迭代器、双向迭代器以及随机访问迭代器等多种类型,每种对应不同的访问与修改能力。 4. 功能对象(Functors):STL中的函数对象是一种可以作为参数传递的类,它们重载了操作符(),类似于函数。例如,`less`和`greater`用于比较元素而 `equal_to`则用来判断元素是否相等。在排序或搜索算法中,我们经常自定义功能对象以满足特定需求。 5. 配对容器:如`pair`, 用于存储两个元素,在关联容器(比如map和multimap)以及自定义函数对象的实现中有广泛应用。 通过分析东北大学oj平台上的STL AC代码实例,我们可以学习到如何根据题目要求选择合适的容器、算法,并且了解怎样利用迭代器高效地遍历与操作数据。例如,对于求解最短路径问题时可能会用到`priority_queue`(优先队列)和`graph`(图)的概念;而面对查找及排序相关的问题,则会使用如 `binary_search` 和 `lower_bound` 等算法来解决问题。通过这种方式不仅能够提升编程技能,还能加深对STL的理解,在实际开发中更好地应用它。
  • 目随机
    优质
    该工具为用户提供便捷的试题选取服务,能够从涵盖广泛学科与难度级别的题库中随机抽取题目,助力学习者进行高效、多样的练习和测试。 实现Word+Office随机抽取题库功能可以方便教师在考试时从题库中随机选取题目,从而减轻工作负担。
  • 杭州电子科技OJ
    优质
    杭州电子科技大学的OJ题库是该校用于编程学习与实践的重要平台,涵盖从基础到高级的各种算法和编程题目,旨在提升学生的编程技能和问题解决能力。 这是一个离线题库,如果你平时没有网络资源但又想做OJ的题目,这是非常好的选择。
  • FFmpeg在动态
    优质
    本项目提供FFmpeg在不同操作系统下的预编译动态链接库,便于开发者快速集成音视频处理功能到各类应用中。 本资源包含交叉编译后的文件,不含编译过程。提供安卓端、Linux_x86端及aarch64端的动态库。
  • Libyuv在AndroidSO
    优质
    本文档介绍了如何在不同Android平台上构建和使用Libyuv SO库,帮助开发者实现高效的视频帧处理。 标题表明这是一个与Android平台相关的项目,其中包含了libyuv库的不同架构版本的本地动态链接库(.so文件)。在Android上,由于不同的设备可能采用不同的处理器架构,因此需要为每个架构提供相应的.so文件以确保应用能在各种设备上运行。 描述中提到的包括arm64-v8a、armeabi-v7a、armeabi、x86和x86_64平台。这些是Android系统支持的主要CPU架构: 1. **arm64-v8a**: 适用于高通Snapdragon 800系列及更高版本等设备。 2. **armeabi-v7a**: 针对许多中低端Android设备的32位ARMv7架构。 3. **armeabi**: 最古老的32位ARM兼容架构,虽然现在较少使用,但依然在一些旧设备上可见。 4. **x86**: 用于基于Intel x86架构的Android设备,如某些平板电脑或Google的Chromebook项目中使用的Android系统。 5. **x86_64**: 对应于支持Intel x86-64架构的Android设备。 提供这些不同架构的.so文件是为了实现对各种硬件平台的支持,确保libyuv库可以在所有类型的Android设备上运行。 标签android liby表明这个资源与Android操作系统和libyuv库相关。在开发涉及多媒体处理的应用时,开发者通常使用libyuv来处理视频流、进行预览或录制过程中的实时图像操作。 压缩包中包含的子文件名对应了描述中提到的不同架构: 1. **arm64-v8a**: 包含适用于64位ARM设备的.so文件。 2. **armeabi**: 包含32位ARM不支持NEON扩展设备的.so文件。 3. **armeabi-v7a**: 包含支持NEON向量处理功能的32位ARM设备的.so文件。 4. **x86**: 包括适用于Intel x86架构的32位Android设备的.so文件。 5. **x86_64**: 为使用Intel x86-64架构的Android设备提供优化后的.so文件。 每个子文件夹中的.so库都是针对相应硬件平台进行优化,确保在各种不同类型的移动和桌面环境中都能高效运行。总结来说,libyuv库提供了强大的视频处理功能给Android应用程序开发人员,并且通过为不同的CPU架构准备相应的动态链接库(.so),保证了应用的兼容性和性能表现。
  • 在模拟ehome海康PS流中H.264数据
    优质
    本项目专注于在ehome仿真环境中,开发并实现一套高效算法,用于解析和提取来自海康视频监控设备中的H.264编码流媒体数据。 在C# VS2017环境下编写一个示例代码(demo),用于从海康威视IPC设备DS-2CD2T10D-I3获取的流中提取H.264视频流。