Description问题描述：在一个按照东西和南北方向划分成规整街区的城市里，n个居民点散乱地分布在不同的街区中。
用x坐标表示东西向，用y坐标表示南北向。
各居民点的位置可以由坐标(x,y)表示。
街区中任意2点(x1,y1)和(x2,y2)之间的距离可以用数值|x1-x2|+|y1-y2|度量。
居民们希望在城市中选择建立邮局的最佳位置，使n个居民点到邮局的距离总和最小。
编程任务：给定n个居民点的位置,编程计算n个居民点到邮局的距离总和的最小值。
Input输入由多组测试数据组成。
每组测试数据输入的第1行是居民点数n，1≤n≤10000。
接下来n行是居民点的位置，每行2个整数x和y，-10000≤x，y≤10000。
Output对应每组输入，输出的第1行中的数是n个居民点到邮局的距离总和的最小值。
SampleInput51222133-233SampleOutput10

带中文注释可成功编译运行的Linux0.11＋Bochs2.62实验环境说明此注释以网上获得的“linux带中文注释的0.11版本”为基础，对照赵炯博士《Linux内核完全注释(0.11)》V3.0版（http://oldlinux.org/download/clk011c-3.0.pdf）编辑而成。
作为对赵博士感谢，以及对Linux初学者的回馈，特发布在CSDN上。
此注释可以在http://oldlinux.org/Linux.old/bochs/提供的Linux-0.11-devel-XXXXXX实验环境下正确编译成功，使用:"makedisk"命令重启Bochs虚拟机后，新编译源码直接生效，便于学习者直接阅读源码，直接进行实验。
注意事项：1、为了使注释版与实验环境上的Linux0.11内核保持一致，达到对应文件可以互换的目的，与Linux0.11原始版本相比，加入了15个系统调用函数（参见include/Linux/sys.h第78－92行。
赵博士原书没有这部分注释，我不敢班门弄斧），其它相关的文件加入了相应的定义。
新加入的代码只有函数体定义，没有具体实现，对其它原始代码没有改变、没有影响。
2、键盘定义改成了美式键盘（原始代码中是芬兰键盘，会导致个别键出问题，调试的时候我曾被迷糊了好久，以为自己把程序搞乱了）。
3、把网上VC版的注释统一改成了“/**/”格式的注释。
经测试，在Linux0.11实验环境中（gcc1.40)，只有标准C注释语法可以正常编译。
4、由于《Linux内核完全注释(0.11)》原书版本更新的原因，注释中提到的图、表可能与V3.0版书中不一致。
5、由于代码中加入注释，代码行号发生变化，注释中提到的代码行号会出现不一致，建议对照3.0版查询对应内容。
6、实验方法：请先安装附带的Bochs2.62版安装包，双击Test.bxrc即可启动实验系统，执行命令：sht，即可完成对linuxcn的编译。
7、linux目录中是此实验系统中/usr/src/linux提取出来的不含中文注释的linux0.11源码(此版本比原始的0.11版多15个系统调用函数)，linuxcn是加入了中文注释的源码。
8、diskb.img是实验系统与Windows环境下进行文件交换的1.44M软盘映像，执行脚本命令"sht"时会自动从此映像中读取linux.tar、linuxcn.tar包，解包并编译，编译结果在:/usr/root/zw/linuxcn目录下。
为了方便文件交换，建议使用7zip为压缩/解压缩工具（7zip可以直接生成tar包）,用WinImage实现Windows环境与软件映像交换文件。
9、实验系统下.profile中加入了几个命令，请读者注意。
10、若实验环境的启动盘被破坏，请用压缩包中的bootimage-0.11-hd覆盖对应文件即可。
11、若实验环境的要命文件系统被破坏，请用压缩包中的hdc-0.11-new.img覆盖对应文件即可。
2014-5-4cyfx2288

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声音编码语音算法。
Soundex是较早的语音算法之一，专门为姓氏设计，启发了其他诸如。
根据您的目标，另外使用一个茎杆（例如）。
安装：npminstallsoundex-codeAPIvarsoundex=require('soundex-code')soundex('phonetics')//=＞'P532'soundex('Ashcraft')//=＞'A261'soundex('Lissajous')//=＞'L222'soundex('Smith')===soundex('Schmit')//=＞truesoundex('Ashcraftersson',6)//=＞'A26136'soundex('A',6)//=＞'A000'命令行界面Usage:soundex-code[options]Soundexphoneticalgorithm.Options:-h,--help

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生成的文件该存储库包含生成的文件和校验和。
不要在ServiceNow实例之外的版本库中编辑文件。
如果由于存在在ServiceNow实例外部编辑的文件而无法导入存储库，合并了来自不同修订版本的文件的合并提交或与校验和不匹配的其他数据，则可以使用以下两种方法之一进行恢复：：删除问题提交：使用安装的git命令行工具将存储库克隆到个人计算机，并在存储库根目录中打开git命令提示符运行gitlog并记录问题提交的SHA1对于每次引入未由ServiceNow实例生成的更改的提交，都使用gitrevertSHA1反复构建gitrevertSHA1commitgitrevertSHA1，及时向后工作运行gitpush用已知良好的快照覆盖问题代码快照：将您的存储库克隆到安装了git命令行工具的个人计算机上，并在存储库根目录中打开git命令提示符，

运行Downloadmingw-get-setup.exe,点击"运行"，continue等修改环境变量:选择计算机—属性---高级系统设置---环境变量，在系统变量中找到Path变量，在后面加入min-gw的安装目录，如C:\MinGw\bin在开始菜单中，点击"运行"，输入cmd,打开命令行:输入mingw-get,如果弹出MinGwinstallationmanager窗口，说明安装正常。
此时，关闭MinGwinstallationmanager窗口，否则接下来的步骤会报错在cmd中输入命令mingw-getinstallgcc,等待一会，gcc就安装成功了。
如果想安装g++,gdb,只要输入命令mingw-getinstallg++和mingw-getinstallgdb

DS_ALGO数据结构和算法数据结构：数组堆栈s列链表哈希表树木图表排序算法气泡排序选择排序插入排序合并排序快速排序桶分类计数排序堆排序基数排序搜索算法线性搜寻二元搜寻插值搜索数组中的第二个Max在矩阵上进行二进制搜索数数X的数组如果阵列顺时针旋转，则查找最小值反转对找出a，b使a+b=X合并后找到两个排序数组的中位数图算法图表示广度优先搜索深度优先搜索拓扑排序未加权图的最小路径有向无环图的最短路径Dijkstra的算法FloydWarshall算法递归河内塔N皇后问题老鼠迷宫问题m着色问题特殊算法KarpRabin算法唐津乘法贪婪算法小背包霍夫曼码动态编程切杆编辑距离自动换行0-1背包最低硬币子集总和问题最低成本路径近似问题最小顶点覆盖

最近在学习MySQL技术内幕 InnoDB存储引擎 第2版，整理了一些文档分享出来，同时也方便以后查看。
若有不当之处，烦请批评指正。
1.MySQL体系结构和存储引擎2.InnoDB存储引擎2.1InnoDB体系结构2.2Checkpoint技术2.3MasterThread工作方式2.4InnoDB关键特性3.文件3.1参数文件3.2日志文件3.3套接字文件3.4pid文件3.5表结构定义文件3.6InnoDB存储引擎文件4.表4.1索引组织表4.2InnoDB逻辑存储结构4.3行记录格式4.4InnoDB数据页结构5.索引与算法5.1概述5.2数据结构与算法5.3B+树索引5.4B+树索引的分裂5.5Cardinality值5.6全文索引6.锁-实现事务的隔离性6.1什么是锁6.2lock和latch6.3InnoDB存储引擎中的锁6.4锁的算法6.5锁问题6.6阻塞6.7死锁6.8锁升级7.事务7.1概述7.2事务的实现7.3事务控制语句7.4隐式提交的SQL语句7.5不好的事务习惯8备份与恢复8.1备份与恢复概述8.2冷备8.3逻辑备份8.4二进制日志备份与恢复8.5热备8.6快照备份8.7复制

…首款篇章级中文手写字库…系统的样本采样机制…真实环境下的手写…广泛的应用支持未来的脱机手写汉字识别的研究对象必会从孤立工笔手写汉字逐渐过渡到真实手写中文语句。
脱机手写汉字识别领域亟需建立一个脱机手写中文文本库，用于支持面向真实手写环境的汉字识别研究。
为此，我们提出了面向真实手写环境的基于无切分策略的脱机手写汉字识别。
我们经过三年的系统工作，建立了一个包含约20万字的HIT-MW中文手写文本库(英文全称为HarbinInstituteofTechnology-MultipleWritersDatabase，中文名称为哈尔滨工业大学多人手写库，缩写为HIT-MW库)，用于研究上述问题（具体情况见下文）。
由于采取了系统的采样方案，库中包含了很多真实手写现象，不仅有歪斜的（skewed）文本行，还有交叠(overlapping)和粘连（touching）文本行；
除了抄写错误(miswriting)，还有涂改文字(erasure)的存在。
这样，脱机手写汉字识别从理想化的“单字”识别进入到面向真实手写环境的“文本”识别（或语句识别）的更高层次。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。