分别测出代码计算x^n所需的时间长短,用于观察迭代递归循环三种不同方法对程序运行时间所产生的影响。
2025/1/17 10:29:05 3KB 时间复杂度 测试程序
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对即将找工作的大学生,研究生都爱刷leetcode的题目,但是刚刚接受无法适从,或是一时半会儿想不到解法,没关系,leetcode题解PDF可一带你慢慢了解思路过程。
目录3.4Addbinary615.1.5BinaryTreeLevelOr-3.5LongestPalindromicSubstring.62dertraversalil3.6RegularExpressionMatching665.1.6BinaryTreeZigzag3.7WildcardMatching67LevelOrdertraversal.963.8LongestCommonPrefix5.1.7RecoverBinarySearch3.9ValidNumber70Tree983.10Integertoroman725.1.8SameTree3.11RomantoInteger5.1.9SymmetricTree1013.12CountandSay745.1.10BalancedBinaryTree..1023.13Anagrams755.1.11FlattenBinaryTreeto3.14SimplifyPath76LinkedList1033.15LengthofLastWord775.1.12PopulatingNextRightPointersineachnodeii105第4章栈和队列7952二叉树的构建1074.1栈795.2.1ConstructBinaryTree4ValidParentheses79fromPreorderandIn4.1.2LongestvalidParenorderTraversatheses805.2.2ConstructBinaryTree4.1.3LargestRectangleinfromInorderandposHistogram82torderTraversal1084.14Evaluatereversepol-53二叉查找树109ishnotation845.3.1UniqueBinarySearch4,2队列85Trees5.3.2UniqueBinarySearch第5章树86Treesli.1105.1二叉树的遍历865.3.3ValidateBinarySearch5.1.1BinaryTreePreorderTreeTraversal865.3.4ConvertSortedarrayto5.1.2BinaryTreeInorderBinarySearchTreel12Traversal885.3.5ConvertSortedListto5.1.3BinaryTreePostorderBinarysearchtree113Traversal9054二叉树的递归1155.1.4BinaryTreeLevelOr5.4.1MinimumDepthofBidertraversalnarylree115目录5.4.2MaximumDepthofBi8.32重新实现nextpermunaryTree116tation1425.4.3PathSum117833递归.1435.44PathSumil1188.4PermutationsII1445.4.5BinaryTreeMaximum8.4.1nextpermutation...144PathSuum119842重新实现nextpermu5.4.6PopulatingNextRighttation144Pointersineachnode12084.3递归1445.4.7SumRoottoLeafNum8.5Combinations146bers122851递归146852迭代147第6章排序1238.6LetterCombinationsofaphone6.1MergeSortedArray123umber1476.2MergeTwoSortedLists12486.1递归1486.3MergekSortedLists124862迭代96.4InsertionSortList125第9章广度优先搜索1506.5Sortlist1269.1WordLadder1506.6FirstMissingPositive1279.2WordLadderil..1526.7SortColors289.3Surroundedregions154第7章查找94小结15613194.1适用场景1567.1Searchforarange131942思考的步骤.1567.2SearchInsertPosition.13294.3代码模板1577.3Searcha2DMatrix133第10章深度优先搜索162第8章暴力枚举法13510.1PalindromePartitioning..1628.1Subsets13510.2UniquePaths1658.1.1递归1350.2.1深搜1658.1.2迭代.13710.22备忘录法.1658.2Subsetsil13810.23动规166821递归1381024数学公式167822迭代.14110.3UniquePathsIl1688.3Permutations14210.3.1备忘录法1688.3.1nextpermutation14210.3.2动规.169目录10.4N-Queens16913.4Maximalrectangle19910.5N-QueensII17213.5BestTimetoBuyandSellStock10.6Restoreipaddresses17320010.7CombinationSum17413.6InterleavingString20110.8CombinationSumIl17513.7ScrambleString20310.9GenerateParentheses.17713.8MinimumPathSum20810.10Sudokusolver17813.9EditDistance21010.11WordSearch.18013.10DecodeWays.21210.12小结18113.11DistinctSubsequences21310.12.1适用场景1813.12WordBreak21410.122思考的步骤1811313WordBreakil21610.12.3代码模板183第14章图21810.12.4深拽与回溯法的区别.18414.1CloneGraph10.12.5深搜与递归的区别..184第15章细节实现题221第11章分治法18515.1ReverseInteger2211.1Pow(x,n)18515.2PalindromeNumber222qrt(x18615.3InsertInterval223第12章贪心法18715.4MergeIntervals22412.1Jumpgame18715.5MinimumWindowSubstring..22512.2JumpgameIl18815.6MultiplyStrings22712.3BestTimetobuyandsellstock19015.7SubstringwithConcatenation12.4BestTimetobuyandsellstock191ofallwords23012.5LongestSubstringWithoutre15.8Pascal,sTrianglepeatingCharacters19215.9PascalsTriangleIl23212.6ContainerwithmostWater.19315.10Spiralmatrix23315.11SpiralmatrixII234第13章动态规划19515.12ZigZagConversion23613.1Triangle19515.13DivideTwoIntegers23713.2MaximumSubarray19615.14TextJustification23813.3PalindromePartitioningII19815.15MaxPointsonaline目录第1章编程技巧在判断两个浮点数a和b是否相等时,不要用a=-b,应该判断二者之差的绝对值fabs(a-b)是否小于某个阈值,例如1e-9。
判断一个整数是否是为奇数,用x%2!=0,不要用x%2==1,因为x可能是负数用char的值作为数组下标(例如,统计字符串中每个字符出现的次数),要考虑到char可能是负数。
有的人考虑到了,先强制转型为unsignedint再用作下标,这仍然是错的。
正确的做法是,先强制转型为unsignedchar,再用作下标。
这涉及C++整型提升的规则,就不详述了。
以下是关于STL使用技巧的,很多条款来自《EffectiⅤveStL》这本书。
vector和string优先于动态分配的数组首先,在性能上,由于vector能够保证连续内存,因此一旦分配了后,它的性能跟原始数组相当其次,如果用new,意味着你要确保后面进行了delete,一旦忘记了,就会岀现BUG,且这样需要都写一行delete,代码不够短再次,声明多维数组的话,只能一个一个new,例如:int**ary=newint*[row_num];for(inti=0:i<rownum;++1)ary[i]newint[col_num]用vector的话一行代码搞定,vector<vector<int>>ary(row_num,vector<int>(col_num,0))使用reserve来避免不必要的重新分配第2章线性表这类题目考察线性表的操作,例如,数组,单链表,双向链表等。
21数组2.1.1RemoveDuplicatesfromSortedarray描述Givenasortedarray,removetheduplicatesinplacesuchthateachelementappearonlyonceandreturnthenewlengthDonotallocateextraspaceforanotherarray,youmustdothisinplacewithconstantmemoryForexample,GiveninputarrayA=[1,1,2Yourfunctionshouldreturnlength=2,andaisnow[1,2]分析无代码1/LeetCode,RemoveDuplicatesfromSortedArray/时间复杂度0(n),空间复杂度0(1)classSolutiontublicintremoveDuplicates(intA[],intn)tlf(n==oreturnointindex=0:for(inti=1:i<n:i++iif(Alindex!alidA[++index]=Alireturnindex12.1数组代码2//LeetCode,RemoveDuplicatesfromSortedArray//使用STL,时间复杂度0(n),空间复杂度0(1)classSolutionipublicintremoveDuplicates(intA[,intn)treturndistance(A,unique(A,An))代码3/LeetCode,RemoveDuplicatesfromSortedArray/使用STL,时间复杂度0(n),空间复杂度0(1)lassSolutionfublicintremoveDuplicates(intA[],intn)treturnremoveDuplicates(A,A+n,A)-A;template<typenameInIt,typenameoutit>OutItremoveDuplicates(InItfirst,InItlast,OutItoutput)thile(firstlast)i*output++=*firstfirstupper_bound(first,last,*firstreturnoutput相关题目RemoveduplicatesfromSortedArrayIl,见§2.1.22.1.2RemoveDuplicatesfromSortedArrayII描述Followupfor"RemoveDuplicates"Whatifduplicatesareallowedatmosttwice?Forexample,Givensortedarraya=[1,1,1,2,2,3]Yourfunctionshouldreturnlength=5,andAisnow[1,1,2,2,3分析加一个变量记录一下元素出现的次数即可。
这题因为是已经排序的数组,所以一个变量即可解决。
如果是没有排序的数组,则需要引入一个hashmap来记录出现次数4第2章线性表代码1//LeetCode,RemoveDuplicatesfromSortedArrayII/时间复杂度0(n),空间复杂度0(1)//qauthorhex108(https://github.com/hex108)classSolutiontublicintremoveDuplicates(intA[],intn)tlf(n<=2returnnintindex=2for(inti=2:in:1++)if(all]!Alindex-2])ALindex++]=Ali]returnindex;代码2下面是一个更简洁的版本。
上面的代码略长,不过扩展性好一些,例如将occur<2改为ocur<3,就变成了允许重复最多3次。
//LeetCode,RemoveDuplicatesfromSortedArrayII//@author虞航仲(http://weibo.com/u/1666779725)//时间复杂度0(n),空间复杂度0(1)classSolutionipublicintremoveDuplicates(intA[],intn)tmtindex=ofor(intif(i>0&&i<1&&A[i]==A[i-1]&&A[i]==A[i+1])continueAlindex++]=Alireturnindex;相关题目RemoveDuplicatesfromSortedArray,见§2.1.12.1.3SearchinRotatedSortedArray描述Supposeasortedarrayisrotatedatsomepivotunknowntoyoubeforehand
2024/12/7 0:08:16 1.03MB leetcode题解
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该模板是本人自从认识acm以来一直不断完善和补充的一个模板,算法都是最优的算法,借鉴了很多大佬模板之后整合并且能运行出来的,时间复杂度都是最低的,本人的性格就是追求完美,能复杂度最低的就不用高的,献给跟我一样热爱算法竞赛,热爱acm的同学
2024/12/5 22:29:53 1.27MB acm 程序设计竞赛 模板 算法竞赛
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前言第1章 绪论第2章 算法复杂度与问题的下界2.1 算法的时间复杂度2.2 最好、平均和最坏情况的算法分析2.3 问题的下界2.4 排序的最坏情况下界2.5 堆排序:在最坏情况下最优的排序算法2.6 排序的平均情况下界2.7 通过神谕改进下界2.8 通过问题转换求下界2.9 注释与参考2.10 进一步的阅读资料习题第3章 贪心法3.1 生成最小生成树的Kruka1算法3.2 生成最小生成树的Prim算法3.3 单源最短路径问题3.4 二路归并问题3.5 用贪心法解决最小圈基问题3.6 用贪心法解决2终端一对多问题3.7 用贪心法解决1螺旋多边形最小合作警卫问题3.8 实验结果3.9 注释与参考3.10 进一步的阅读资料习题第4章 分治策略4.1 求2维极大点问题4.2 最近点对问题4.3 凸包问题4.4 用分冶策略构造Voronoi图4.5 voronoi图的应用4.6 快速傅里叶变换4.7 实验结果4.8 注释与参考4.9 进一步的阅读资料习题第5章 树搜索策略5.1 广度优先搜索5.2 深度优先搜索5.3 爬山法5.4 最佳优先搜素策略5.5 分支限界策略5.6 用分支限界策略解决人员分配问题5.7 用分支限界策略解决旅行商优化问题5.8 用分支限界策略解决O,1背包问题5.9 用分支限界方法解决作业调度问题5.10 A*算法5.11 用特殊的A*算法解决通道路线问题5.12 用A*算法解决线性分块编码译码问题5.13 实验结果5.14 注释与参考5.15 进一步的阅读资料习题第6章 剪枝搜索方法6.1 方法概述6.2 选择问题6.3 两变量线性规划6.4 圆心问题6.5 实验结果6.6 注释与参考6.7 进一步的闷读瓷料习题弟7章 动态规划方法7.1 资源配置问题7.2 最长公共f序列问题7.3 2序列比对问题7.4 RNA最大碱基对匹配问题7.5 0,1背包问题7.6 最优二卫树问题7.7 树的带权完垒支配问题7.8 树的带权单步图边的搜索问题7.9 用动态规划方法解决1螺旋多边形m守卫路由问题7.10 实验结果7.11 注释与参考7.12 进一步的阅读资料习题第8章 NP完全性理论8.1 关十NP完垒性理论的非形式化讨论8.2 判定问题8.3 可满足性问题8.4 NP问题8.5 库克定理8.6 NP完全问题8.7 证明NP完全性的例子8.8 2可满足性问题8.9 注释与参考8.10 进一步的阅读资料习题第9章 近似算法9.1 顶点覆盖问题的近似算珐9.2 欧几里得旅行商问题的近似算法9.3 特殊瓶颈旅行商问题的近似算珐9.4 特殊瓶颈加权K供应商问题的近似算法9.5 装箱问题的近似算法9.6 直线m中心问题的最优近似算法9.7 多序列比对问题的近似算珐9.8 对换排序问题的2近似算法9.9 多项式时间近似方案9.10 最小路径代价生成树问题的2近似算法9.11 最小路径代价生成树问题的Pns9.12 NP0完全性9.13 注释与参考9.14 进一步的阅读资料习题第10章 分摊分析10.1 使用势能函数的例子10.2 斜堆的分摊分析10.3 Av1树的分摊分析10.4 自组织顺序检索启发式方法的分摊分析10.5 配对堆及其分摊分析10.6 不相交集合并算法的分摊分析10.7 一些磁盘调度算法的分摊分析10.8 实验结果10.9 注释与参考10.10 进步的阅读资料习题第11章 随机算法11.1 解决最近点对问题的随机算珐11.2 随机最近点对问题的平均性能11.3 素数测试的随机算法11.4 模式匹配的随机算法11.5 交互证明的随机算法11.6 最小生成树的随机线性时间算法11.7 注释与参考11.8 进一步的阅读资料习题第12章 在线算法12.1 用贪心法解决在线欧几里得生成树问题12.2 在线K服务员问题及解决定义在平面树上该问题的贪心算法12.3 基于平衡策略的在线穿越障碍算法12.4 用补偿策略求解在线二分匹配问题12.5 用适中策略解决在线m台机器调度问题12.6 基于排除策略的三个计算几何问题的在线算法12.7 基于随机策略的在线生成树算法12.8 注释与参考12.
2024/11/10 12:04:19 12.76MB 算法
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向我展示数据结构使用高级数据结构(链接列表,队列,树,递归函数...)解决六个编程任务这些编程挑战是UDACITY第二个项目的。
问题涵盖了与本课程中学习的数据结构相关的各种主题。
目的是考虑到代码的效率和设计选择,以Python编写干净有效的解决方案。
该代码应有充分的解释,优雅且易于阅读。
内容问题1:最近最少使用的缓存设计选择:我对存储的项目使用字典,因为它为获取/设置/删除操作提供了复杂度O(1)。
更准确地说,我使用orderedDict()结构来跟踪使用顺序。
orderedDict()可用作队列来管理最不常用的密钥。
dict()随着每个操作而更新,因此表现为队列结构。
时间复杂度:所有操作都有固定的时间。
空间复杂度:通过查看字典的长度来管理最大容量。
空间复杂度为O(capacity),它等效于O(1),因为它与执行的操作数无关。
问题2:查找文件设计
2024/11/2 15:22:25 40KB python linked-list stack blockchain
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1.1单项选择题1.数据结构是一门研究非数值计算的程序设计问题中,数据元素的①、数据信息在计算机中的②以及一组相关的运算等的课程。
①A.操作对象   B.计算方法  C.逻辑结构  D.数据映象②A.存储结构B.关系C.运算D.算法2.数据结构DS(DataStruct)可以被形式地定义为DS=(D,R),其中D是①的有限集合,R是D上的②有限集合。
①A.算法B.数据元素C.数据操作D.数据对象②A.操作B.映象C.存储D.关系3.在数据结构中,从逻辑上可以把数据结构分成。
A.动态结构和静态结构B.紧凑结构和非紧凑结构C.线性结构和非线性结构D.内部结构和外部结构4.算法分析的目的是①,算法分析的两个主要方面是②。
①A.找出数据结构的合理性B.研究算法中的输入和输出的关系C.分析算法的效率以求改进D.分析算法的易懂性和文档性②A.空间复杂性和时间复杂性B.正确性和简明性C.可读性和文档性D.数据复杂性和程序复杂性5.计算机算法指的是①,它必具备输入、输出和②等五个特性。
①A.计算方法B.排序方法C.解决问题的有限运算序列D.调度方法②A.可行性、可移植性和可扩充性B.可行性、确定性和有穷性C.确定性、有穷性和稳定性D.易读性、稳定性和安全性1.2填空题(将正确的答案填在相应的空中)1.数据逻辑结构包括、、和四种类型,树形结构和图形结构合称为。
2.在线性结构中,第一个结点前驱结点,其余每个结点有且只有个前驱结点;
最后一个结点后续结点,其余每个结点有且只有个后续结点。
3.在树形结构中,树根结点没有结点,其余每个结点有且只有个直接前驱结点,叶子结点没有结点,其余每个结点的直接后续结点可以。
4.在图形结构中,每个结点的前驱结点数和后续结点数可以。
5.线性结构中元素之间存在关系,树形结构中元素之间存在关系,图形结构中元素之间存在关系。
6.算法的五个重要特性是____,____,____,____,____。
7.分析下面算法(程序段),给出最大语句频度,该算法的时间复杂度是____。
for(i=0;i<n;i++)for(j=0;j<n;j++)A[i][j]=0;8.分析下面算法(程序段),给出最大语句频度,该算法的时间复杂度是____。
for(i=0;i<n;i++)for(j=0;j<i;j++)A[i][j]=0;9.分析下面算法(程序段),给出最大语句频度,该算法的时间复杂度是____。
s=0;for(i=0;i<n;i++)for(j=0;j<n;j++)for(k=0;k<n;k++)s=s+B[i][j][k];sum=s;10.分析下面算法(程序段)给出最大语句频度,该算法的时间复杂度是____。
inti=0,s=0;while(s<n){i++;s+=i;//s=s+i}11.分析下面算法(程序段)给出最大语句频度,该算法的时间复杂度是____。
i=1;while(i<=n)i=i*2;
2024/10/9 16:08:26 468KB doc
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参考资料:《数据结构》(C语言版)严蔚敏&&吴伟民&&米宁著要求选用顺序存储结构和二叉链表存储结构实现抽象数据类型二叉树的基本操作。
有个亮点是利用字符在dos界面显示二叉树的结构形态。
里面包含了完整的源程序和实验报告文档。
实验报告包含了完整的步骤包括:一.抽象数据类型二叉树的定义二.存储结构定义(包括顺序存储和二叉链表)及各基本操作的实现三.测试方案。
包括详细的测试函数四.测试结果。
对所有操作的测试过程中二叉树的变化截图。
五.二叉树各基本操作时间复杂度与存储结构特点分析及对算法的改进设想。
六.实验总结和体会实现的基本操作如下:InitBiTree(&T)DestroyBiTree(&T)CreateBiTree(&T)ClearBiTree(&T)BiTreeEmpty(T)BiTreeDepth(T)Root(T)Value(T,e)Assign(T,&e,value)Parent(T,e)LeftChild(T,e)RightChild(T,e)LeftSibling(T,e)RightSibling(T,e)InsertChild(T,p,LR,c)DeleteChild(T,p,LR)PreOrderTraverse(T,Visit())InOrderTraverse(T,Visit())PostOrderTraverse(T,Visit())LevelOrderTraverse(T,Visit())下载清单:Base.h//全局常量、公共变量、公共函数等BiTree.h//二叉链表二叉树实现BiTree_Main.cpp//二叉链表二叉树测试程序SqBiTree.h//顺序存储二叉树实现SqBiTree_Main.cpp//顺序存储二叉树测试程序抽象数据类型实现-二叉树-实验报告.doc
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二进制数相乘分治法C语言实现优化了二进制的乘法是的时间复杂度降低了
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动态规划,要求:现有硬币n枚。
其价值为v(1,q,q^2……q^n),且每枚硬币重量为一,求价值为Y且重量最小的硬币集合时间复杂度为O(n*v)
2024/6/2 20:48:28 7.76MB coins.
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排序作业选择题(每题2分,共22分)。
1.若表R在排序前已按键值递增顺序排列,则(  )算法的比较次数最少。
A.直接插入排序           B.快速排序     C.归并排序               D.选择排序2.对各种内部排序方法来说,(  )。
A.快速排序时间性能最佳                           B.归并排序是稳定的排序方法C.快速排序是一种选择排序                        D.堆排序所用的辅助空间比较大3. 排序算法的稳定性是指(  )。
A.经过排序之后,能使值相同的数据保持原顺序中的相对位置不变。
B.经过排序之后,能使值相同的数据保持原顺序中的绝对位置不变。
C.排序算法的性能与被排序元素的数量关系不大D.排序算法的性能与被排序元素的数量关系密切4.如下序列中,(  )序列是大顶堆。
A. {4,5,3,2,1}              B. {5,3,4,1,2}       C. {1,2,3,4,5}              D. {1,2,3,5,4}5.若将{3,2,5,4,1}排为升序,则实施快速排序一趟后的结果是(  )(其中,枢轴记录取首记录)。
A. {1,2,3,4,5}                 B. {1,2,4,5,3}       C. {1,3,5,4,2}                 D. {2,5,4,1,3}.若将{1,2,3,4,5,6,7,9,8}排为升序,则(  )排序方法的“比较记录”次数最少。
A. 快速排序                  B. 简单选择排序    C. 直接插入排序              D. 冒泡排序7.若将{5,4,3,2,1}排为升序,则(  )排序方法的“移动记录”次数最多。
A. 快速排序                               B. 冒泡排序C. 直接插入排序                      D. 简单选择排序8.用简单选择排序将顺序表{2,3,1,3′,2′}排为升序,实施排序1趟后结果是{1,3,2,3′,2′},则排序3趟后的结果是(  )。
A. {1,2,3,3′,2′}                      B. {1,2,2′,3,3′}C. {1,2′,2,3,3′}                     D. {1,2,2′,3′,3}9.下列排序算法中,(   )排序在某趟结束后不一定选出一个元素放到其最终的位置上。
A.选择            B.冒泡          C.归并          D.堆10.下列排序算法中,稳定的排序算法是( )。
A.堆排序               B.直接插入排序  C.快速排序             D.希尔排序11.堆排序的时间复杂度是(   )。
A.O(n*n)                B.O(n*logn)      C.O(n)                  D.O(logn)填空题(每空4分,共4分)。
对n个元素进行归并排序,空间复杂度为        。
综合题(共24分)。
1.(共12分)有一组待排序的关键字如下:(54,38,96,23,15,72,60,45,83)分别写出希尔排序(d=5)、快速排序、堆排序、归并排序第一趟升序排序后的结果(其中堆排序的第一趟指序列完成初始建堆、将堆顶元素置为最末位置后其余元素调整为堆的结果)(每个3分)。
希尔排序:  快速排序:堆排序:归并排序: 2.(共12分)已知数据序列为(12,5,9,20,6,31,24),对该项数据序列进行排序,分别写出直接插入排序、简单选择排序、快速排序、堆排序、二路归并排序及基数排序第一趟升序排序结果(其中堆排序的第一趟指序列完成初始建堆、将堆顶元素置为最末位置后其余元素调整为堆的结果)(每个2分)。
直接插入排序:简单选择排序:快速排序:堆排序:二路归并排序:基数排序:
2024/5/3 7:27:51 15KB 排序作业 数据结构
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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。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡