挺好的 学习一下

@shijingshijing 人是猴子变过来的，所以没毛病~


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支持一下

github 地址在哪 没搞过 想了解一下

可以利用哈希函数的均匀分布特性

每个卡号 16 位，40 亿个总共 3.7G ，限制内存 512M
1 ，哈希函数把 4 亿份数据分为 N 份，使得每一份内存不会超。这里取 N=10
2 ，计算 hash （ cardno ）%10, 把所有的卡号分为 10 份，每份大约 4 亿个卡号，占用内存 0.37G
3 ，根据待查找 cardno2, 找到对应是属于 10 份中第几份，把数据加载到内存，验证是否存在就可以了

@kimera
方案二
先把 17 烘干 1 个小时，此时 17 变成了 2,13 变成了 7
把 7 烘干一小时，都烘干了
总共用时 2 小时

算岔劈了 好尴尬

java 实现了一个，写的有点乱 https://t.hk.uy/aKT9

@learningman

方案一：
- 流程描述
每次取出一件最湿的衣服，然后完全弄干，在处理下一件衣服


方案二
- 流程描述
取出一件最湿的衣服，然后部分弄干（比下一件衣服稍微干一点就可以了），然后取出，放回队列
换下一件衣服弄干

===============================
测试数据
arr=[17,13],A=6,B=9

方案一
先把 17 完全弄干，用时 17/(9+6),向上取整，用时 2
此时 13 变成 1, 可以自然风干或烘干机，还需要 1 小时
总共用时 3

方案二
先把 17 烘干 2 个小时，此时 17 变成了 0,13 变成了 1
可以自然风干或烘干机，还需要 1 小时
总共用时 2 小时

不知道这么理解有没有问题

思路清奇

@edward1987 矩阵遍历的复杂度就是 O(N^2)了，想不到有啥可以降低复杂度的方法；算了下 10000 个元素，大概要 50s 左右，10w 数量级就要 5000s ，也是需要一个半小时

@coymail 咱俩想一块了 哈哈

处理思路
- 将原矩阵简化成 0 ，1 （大于等于 0.5 转换为 1 ，小于 0.5 转换为 0 ）
- 构建每个位置 i 的元素和与他相邻的节点放到 nexts 列表中
- 将列表放入大根堆，按照相邻元素从大到小排序
- 依次取出每一个元素 X 删除，并在邻接表中对应元素的 nexts 中删除 X
- 直到队列中的所有元素的 nexts 都变成 0 ，那么这些元素就是完全独立的，输出即可

代码实现 https://raw.githubusercontent.com/rikei/walle/master/walle-study/src/main/java/com/panpan/walle/study/temp/V2exAlg.java

搜索资料很多排名靠前都是这样的网站 已经把类似站点都加入黑名单了 太恶心了🤢

@zhengsidao

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国宝一百 件件精彩 马未都老爷子