Final Cut Pro Trial Reset
Final Cut Pro
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mv -v ~/Library/Application\ Support/.ffuserdata ~/.Trash
Logic Pro
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mv -v ~/Library/Application\ Support/.lpxuserdata ~/.Trash
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mv -v ~/Library/Application\ Support/.ffuserdata ~/.Trash
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mv -v ~/Library/Application\ Support/.lpxuserdata ~/.Trash
给你一个整数 x ,如果 x 是一个回文整数,返回
true ;否则,返回 false 。
回文数是指正序(从左向右)和倒序(从右向左)读都是一样的整数。
121 是回文,而 123 不是。
示例 1:
输入:x = 121 输出:true
示例 2:
输入:x = -121 输出:false 解释:从左向右读, 为 -121 。 从右向左读, 为 121- 。因此它不是一个回文数。
示例 3:
输入:x = 10 输出:false 解释:从右向左读, 为 01 。因此它不是一个回文数。
提示:
-231 <= x <= 231 - 1
进阶:你能不将整数转为字符串来解决这个问题吗?
给你两个 非空 的链表,表示两个非负的整数。它们每位数字都是按照 逆序 的方式存储的,并且每个节点只能存储 一位 数字。
请你将两个数相加,并以相同形式返回一个表示和的链表。
你可以假设除了数字 0 之外,这两个数都不会以 0 开头。
示例 1:
输入:l1 = [2,4,3], l2 = [5,6,4] 输出:[7,0,8] 解释:342 + 465 = 807.
示例 2:
输入:l1 = [0], l2 = [0] 输出:[0]
示例 3:
输入:l1 = [9,9,9,9,9,9,9], l2 = [9,9,9,9] 输出:[8,9,9,9,0,0,0,1]
提示:
[1, 100] 内
0 <= Node.val <= 9
给定一个整数数组 nums 和一个整数目标值
target,请你在该数组中找出 和为目标值
target
的那 两个 整数,并返回它们的数组下标。
你可以假设每种输入只会对应一个答案。但是,数组中同一个元素在答案里不能重复出现。
你可以按任意顺序返回答案。
示例 1:
输入:nums = [2,7,11,15], target = 9 输出:[0,1] 解释:因为 nums[0] + nums[1] == 9 ,返回 [0, 1] 。
示例 2:
输入:nums = [3,2,4], target = 6 输出:[1,2]
示例 3:
输入:nums = [3,3], target = 6 输出:[0,1]
提示:
2 <= nums.length <= 104
-109 <= nums[i] <= 109
-109 <= target <= 109
进阶:你可以想出一个时间复杂度小于
O(n2) 的算法吗?
有一个自行车手打算进行一场公路骑行,这条路线总共由 n +
1 个不同海拔的点组成。自行车手从海拔为
0 的点 0 开始骑行。
给你一个长度为 n 的整数数组 gain ,其中
gain[i] 是点 i 和点 i + 1 的
净海拔高度差(0 <= i < n)。请你返回
最高点的海拔 。
示例 1:
输入:gain = [-5,1,5,0,-7] 输出:1 解释:海拔高度依次为 [0,-5,-4,1,1,-6] 。最高海拔为 1 。
示例 2:
输入:gain = [-4,-3,-2,-1,4,3,2] 输出:0 解释:海拔高度依次为 [0,-4,-7,-9,-10,-6,-3,-1] 。最高海拔为 0 。
提示:
n == gain.length
1 <= n <= 100
-100 <= gain[i] <= 100
有 A 和 B
两种类型 的汤。一开始每种类型的汤有 n 毫升。有四种分配操作:
100ml 的 汤A 和 0ml 的
汤B 。
75ml 的 汤A 和 25ml 的
汤B 。
50ml 的 汤A 和 50ml 的
汤B 。
25ml 的 汤A 和 75ml 的
汤B 。
当我们把汤分配给某人之后,汤就没有了。每个回合,我们将从四种概率同为
0.25
的操作中进行分配选择。如果汤的剩余量不足以完成某次操作,我们将尽可能分配。当两种类型的汤都分配完时,停止操作。
注意 不存在先分配 100 ml
汤B 的操作。
需要返回的值: 汤A 先分配完的概率
+ 汤A和汤B 同时分配完的概率 /
2。返回值在正确答案 10-5 的范围内将被认为是正确的。
示例 1:
输入: n = 50 输出: 0.62500 解释:如果我们选择前两个操作,A 首先将变为空。 对于第三个操作,A 和 B 会同时变为空。 对于第四个操作,B 首先将变为空。 所以 A 变为空的总概率加上 A 和 B 同时变为空的概率的一半是 0.25 *(1 + 1 + 0.5 + 0)= 0.625。
示例 2:
输入: n = 100 输出: 0.71875
提示:
0 <= n <= 109
分享一个\(\LaTeX\)的小抄。
我们把玻璃杯摆成金字塔的形状,其中 第一层 有
1 个玻璃杯, 第二层 有 2
个,依次类推到第 100 层,每个玻璃杯 (250ml) 将盛有香槟。
从顶层的第一个玻璃杯开始倾倒一些香槟,当顶层的杯子满了,任何溢出的香槟都会立刻等流量的流向左右两侧的玻璃杯。当左右两边的杯子也满了,就会等流量的流向它们左右两边的杯子,依次类推。(当最底层的玻璃杯满了,香槟会流到地板上)
例如,在倾倒一杯香槟后,最顶层的玻璃杯满了。倾倒了两杯香槟后,第二层的两个玻璃杯各自盛放一半的香槟。在倒三杯香槟后,第二层的香槟满了 - 此时总共有三个满的玻璃杯。在倒第四杯后,第三层中间的玻璃杯盛放了一半的香槟,他两边的玻璃杯各自盛放了四分之一的香槟,如下图所示。
现在当倾倒了非负整数杯香槟后,返回第 i 行
j 个玻璃杯所盛放的香槟占玻璃杯容积的比例( i
和 j 都从0开始)。
示例 1: 输入: poured(倾倒香槟总杯数) = 1, query_glass(杯子的位置数) = 1, query_row(行数) = 1 输出: 0.00000 解释: 我们在顶层(下标是(0,0))倒了一杯香槟后,没有溢出,因此所有在顶层以下的玻璃杯都是空的。 示例 2: 输入: poured(倾倒香槟总杯数) = 2, query_glass(杯子的位置数) = 1, query_row(行数) = 1 输出: 0.50000 解释: 我们在顶层(下标是(0,0)倒了两杯香槟后,有一杯量的香槟将从顶层溢出,位于(1,0)的玻璃杯和(1,1)的玻璃杯平分了这一杯香槟,所以每个玻璃杯有一半的香槟。
示例 3:
输入: poured = 100000009, query_row = 33, query_glass = 17 输出: 1.00000
提示:
0 <= poured <= 109
0 <= query_glass <= query_row < 100
来看看学校门口的早午餐店。
一个序列的 宽度 定义为该序列中最大元素和最小元素的差值。
给你一个整数数组 nums ,返回 nums 的所有非空
子序列 的 宽度之和
。由于答案可能非常大,请返回对 109 + 7
取余 后的结果。
子序列
定义为从一个数组里删除一些(或者不删除)元素,但不改变剩下元素的顺序得到的数组。例如,[3,6,2,7]
就是数组 [0,3,1,6,2,2,7] 的一个子序列。
示例 1:
输入:nums = [2,1,3] 输出:6 解释:子序列为 [1], [2], [3], [2,1], [2,3], [1,3], [2,1,3] 。 相应的宽度是 0, 0, 0, 1, 1, 2, 2 。 宽度之和是 6 。
示例 2:
输入:nums = [2] 输出:0
提示:
1 <= nums.length <= 105
1 <= nums[i] <= 105