background-image和<img/>的区别

1. 是否占位

程序员书库（ID：CodingBook） 猿妹编译

综合自：
https://www.quora.com/What-are-the-top-five-books-every-computer-programmer-should-study-at-least-once

国外知名网站 Quora上曾有一个问题调查： 每个计算机程序员至少应该读一次的前五本书籍是哪些？这个问题吸引了很多人回答。

作者：^_TONY_^

来源：
https://www.cnblogs.com/ITtangtang/p/3948786.html

一、背景：

线程不安全的HashMap

因为多线程环境下，使用Hashmap进行put操作会引起死循环，导致CPU利用率接近100%，所以在并发情况下不能使用HashMap。

效率低下的HashTable容器

三十岁的赵刚在五金厂拧了十年螺丝，每月工资勉强糊口。看着新来的大学生技术员小王，用电脑就能解决生产难题，还总被厂长叫去开会，他心里满是不服："不就是多读了几年书，干活还没我麻利！"

直到工厂引进自动化设备，赵刚面对满屏代码手足无措，而小王很快掌握操作，甚至优化了生产流程。裁员名单公布那天，赵刚攥着辞退信站在车间门口，听见小王正给同事讲解设备原理，那些陌生的术语像针一样扎进他心里。

二、请给出下面差分约束系统的可行解或证明该系统没有可行解。

作者：京东保险 王奕龙

对于小规模数据，我们可以选用时间复杂度为 O(n2) 的排序算法。因为时间复杂度并不代表实际代码的执行时间，它省去了低阶、系数和常数，仅代表的增长趋势，所以在小规模数据情况下， O(n2) 的排序算法可能会比 O(nlogn) 的排序算法执行效率高。不过随着数据规模增大， O(nlogn) 的排序算法是不二选择。本篇我们主要对 O(n2) 的排序算法进行介绍，在介绍之前，我们先了解一下算法特性：

今天是LeetCode专题第41篇文章，我们一起来看一道经典的动态规划问题Edit Distance，编辑距离。

今天这道题我本来是想跳过的，因为它实在是太经典了，属于典型的老掉牙问题了。但是想了想，一方面因为之前立了flag要把所有Medium和Hard写一遍，另一方面也是为了照顾萌新，所以还是把这题放上来了。相信上过算法导论这门课的同学一定都见过它，如果你没有上过属于萌新，那也没有关系，学习起来也不会很费劲的。

之前已经介绍过推荐算法基础知识，在此再介绍一点基础的知识，方便大家温故学习。

作者：July。出处：结构之法算法之道

引言

昨日看到几个关键词：语义分析，协同过滤，智能推荐，想着想着便兴奋了。于是昨天下午开始到今天凌晨3点，便研究了一下推荐引擎，做了初步了解。日后，自会慢慢深入仔细研究（日后的工作亦与此相关）。当然，此文也会慢慢补充完善。

本文作为对推荐引擎的初步介绍的一篇导论性的文章，将略去大部分的具体细节，侧重用最简单的语言简要介绍推荐引擎的工作原理以及其相关算法思想，且为了着重浅显易懂有些援引自本人1月7日在微博上发表的文字（特地整理下，方便日后随时翻阅），尽量保证本文的短小。不过，事与愿违的是，文章后续补充完善，越写越长了。

遗传算法流程：

1. 初始化种群

2. 选择操作：根据适应度函数选择个体，将其复制到下一代

3. 交叉操作：将选择的个体随机组合，生成新的个体

4. 变异操作：对新个体进行变异，引入新的基因

5. 评估适应度：计算每个个体的适应度值

四、用go语言，对输入链长度为 n 的矩阵链乘法问题，描述其子问题图：它包含多少个顶点?包含多少条边?这些边分别连接哪些顶点?

文心一言：