晚上在水木社区一篇帖子上看到一篇文章《难忘那夜的秋雨》，写的非常真挚感人，看完深受感动，没想到作者居然是 吴官正 。作为一名农民的儿子，曾经有过同样的感受，我想他能从一个赤贫小子成为常委之一，这种骨气和自强不息的精神内核才是根本吧！

《难忘那夜的秋雨》摘自吴官正退休后写的一本书 《闲来笔潭》 ，于是我按图索骥，去读了这本书里的其他文章，有些文章也很精彩。尤其是第一部分：岁月难忘，让我们得以一窥他的年少成长史。从他的经历中获取力量。

下面摘录几篇《闲来笔潭》里我觉得写的很好的文章：

难忘那夜的秋雨

文 / 吴官正

1950年深秋，我母亲到亲戚家赊了头小猪来养。大约过了不到十天，亲戚家的掌门人来到我家，对母亲说：“我是来看弟弟的，顺便来收你赊的猪崽钱。”

母亲说：“现在确实没钱，等筹到钱一定给您送去。”这位掌门人没有说行还是不行。接着，她指着我家的破屋说：“我的亲戚现在住的都不错，就是你还住牛栏，这么破，这么矮，狗都跳得过去。”

晚上，父亲知道了，大发脾气。好像猪崽也听懂了似的，不停地叫。父亲骂母亲没骨气，怨亲戚无情，也恨自己没用，坚决要把小猪送还人家，宁愿饿死，也不低三下四。

母亲没办法，要我同她一起在小猪脖子上绑了根绳，牵着赶回亲戚家。

已是凌晨二时许，秋风瑟瑟，细雨绵绵。

我在前面牵着小猪，母亲在后面吆喝。快走到村西两棵大樟树旁时，想到这里曾枪毙过一个恶霸、一个反革命，那个恶霸被步枪打穿了胸脯，血肉模糊；那个反革命被手枪打碎了脑壳，脑浆迸溢。因曾亲眼目睹，感觉十分恐怖。顿时我双腿发软，走不动了，吓得哭了起来。

母亲也难过地哭了，安慰我说：“不要怕，哪里有鬼？就是有鬼，也不会吓我们这样的穷人，我活了四十多岁，受过人的欺侮，没有受过鬼的欺侮！”我心里好像得到了一种从未有过的安慰，又好像吃了一颗壮胆药。

再往前走了约一百米，又看见村里一个被邻村杀死的人放在棺材里，并用砖垒了一个小屋，说是报了仇才能下葬。我又害怕起来，但还是硬着头皮，牵拉着小猪往前走。这家伙不停地叫，好像是为我们壮胆，为我们叫苦，抑或是抨击人情太薄。

再往前，要翻过一座山，走二里多长的山路，这时雨下得更大了，身上也湿透了。走在山路上，忽然窜出一只动物，不知是狼是狗，吓得我胆战心惊。母亲说：“不要怕，你是个大孩子了，畜生不会伤害我们。”

快到西北边山脚下时，看到一大片坟墓，大大小小的坟堆，好像大大小小的土馒头。母亲说：“再走一会儿就出山了，有我在，你不要怕。”

我想到母亲可怜，又呜呜地哭起来。

大约又过了半个多小时，终于把小猪送到亲戚家，这时天才蒙蒙亮。掌门人淡淡地说：“把猪关到栏里去，你们吃过早饭回去吧？”

我们全身湿透了，像落汤鸡，一夜折腾得够呛，连水都没喝一口，肚子早饿了。但母亲只轻轻地说了句：“谢谢，我们还要赶回去。”

在往回走的路上，天先是阴森森的，慢慢地亮了些，秋雨袭来，身上不时打寒噤。

回到家里，看到我们可怜的样子，父亲没做声，转过身去，不停用手抹眼泪。母亲赶紧把我的湿衣服换了下来，都是打补丁的旧土布衣服。父亲煮了一锅菜粥，桌上放了一碗咸芥菜，也没放油。父亲说：“哼，人穷盐钵里都会长蛆。”

母亲对我说：“你都十多岁了，家里人多，几亩地又打不到够全年吃的粮食，你爸爸也忙不过来，不要再去读书了，好吗？”

我没做声，放下碗，倒在床上哭。父母心软了，让步了，又说：“是同你商量，你硬要读就去读，反正我们穷。”我爬起来，饿着肚子就往学校跑，母亲把我追了回来。

这天傍晚，乌云密布，秋雨扑面，可晒场上的那棵松树，还是那样刚劲，不管严冬还是酷暑，总是那么挺拔。

吃晚饭时，父亲突然问：“你能读个出息来吗？今后能不能当上小学教师？”我说：“不知道，只要你们允许我读，我会努力的。”这时，母亲发现我发高烧，赶紧烧了一大碗开水，叫我全都喝下去，盖上被子把寒气逼出来。

窗外秋雨仍下个不停。秋风从船板做的墙壁缝中往里面灌，冷飕飕的。看到父母骨瘦如柴，岁月和苦难在脸上刻满了忧愁，我鼻子发酸，眼前一片漆黑。再看自己皮包骨头的手，像鸡爪子，皮肤像那两棵老樟树的皮。

有人说：“求人比登天难，人情比纸还薄。” 这虽不是生活的全部，却也道出了世态炎凉。

童年经历的人间苦难，令我对生活在社会底层的人感同身受，格外关注弱势群体的生存状况。我自认为是个有情有义的人，尤其懂得知恩图报。

By Long Luo

这是 Leetcode 525. 连续数组 的题解。

方法一：暴力

思路与算法：

首先想到的方法是暴力法，遍历数组，计算 \(0\) 和 \(1\) 的数量，如果相等，则更新最大长度 \(\textit{maxLength}\)。

代码如下所示：

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public int findMaxLength(int[] nums) {
    if (nums == null || nums.length <= 1) {
        return 0;
    }

    int ans = 0;
    int len = nums.length;
    for (int i = 0; i < len; i++) {
        int zeroCnt = 0;
        int oneCnt = 0;
        for (int j = i; j < len; j++) {
            zeroCnt += nums[j] == 0 ? 1 : 0;
            oneCnt += nums[j] == 1 ? 1 : 0;

            if (zeroCnt == oneCnt) {
                ans = Math.max(ans, 2 * zeroCnt);
            }
        }
    }

    return ans; 
}

复杂度分析：

• 时间复杂度：\(O(N^2)\)，其中 \(N\) 是数组 \(\textit{nums}\) 的长度。
• 空间复杂度：\(O(1)\)。

By Long Luo

Leetcode 29. 两数相除 题目如下：

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29. 两数相除

给定两个整数，被除数`dividend`和除数`divisor`。将两数相除，要求不使用乘法、除法和`mod`运算符。

返回被除数`dividend`除以除数`divisor`得到的商。

整数除法的结果应当截去（truncate）其小数部分，例如：truncate(8.345) = 8 以及 truncate(-2.7335) = -2

示例 1:
输入: dividend = 10, divisor = 3
输出: 3
解释: 10/3 = truncate(3.33333..) = truncate(3) = 3

示例 2:
输入: dividend = 7, divisor = -3
输出: -2
解释: 7/-3 = truncate(-2.33333..) = -2
 
提示：
被除数和除数均为$32$位有符号整数。
除数不为$0$。
假设我们的环境只能存储 $32$ 位有符号整数，其数值范围是 [-2^31, 2^31-1]。本题中，如果除法结果溢出，则返回2^31-1。

方法一：暴力法

思路与算法：

因为题目要求不能使用乘法、除法和mod运算符，那么首先想到的是只能使用加减法了。

因为除法就是看被除数能让多少个除数相加，因为被除数和除数均为 \(32\) 位有符号整数，存在溢出的可能，所以我们首先进行类型转换，转换成 \(\textit{Long}\) 型进行处理。

代码如下所示：

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public int divide(int dividend, int divisor) {
    if (dividend == 0) {
        return 0;
    }

    long dividendLong = dividend;
    long divisorLong = divisor;

    boolean sign = false;
    if (dividendLong < 0 && divisorLong < 0) {
        dividendLong = -dividendLong;
        divisorLong = -divisorLong;
    } else if (dividendLong < 0 && divisorLong > 0) {
        sign = true;
        dividendLong = -dividendLong;
    } else if (dividendLong > 0 && divisorLong < 0) {
        sign = true;
        divisorLong = -divisorLong;
    }

    long ans = 0;
    while (dividendLong >= divisorLong) {
        dividendLong -= divisorLong;
        ans++;
    }

    ans = sign ? -ans : ans;

    return ans > Integer.MAX_VALUE ? Integer.MAX_VALUE : (int) ans;
}

毫无疑问，超时了！

卡在了这个 -2147483648 1 测试用例上，那么我们针对这些边界值进行处理：

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public int divide(int dividend, int divisor) {
    if (divisor == Integer.MIN_VALUE) {
        return dividend == Integer.MIN_VALUE ? 1 : 0;
    }
    
    if (dividend == Integer.MIN_VALUE) {
        if (divisor == 1) {
            return dividend;
        } else if (divisor == -1) {
            return Integer.MAX_VALUE;
        }
    } else if (dividend == Integer.MAX_VALUE) {
        if (divisor == 1) {
            return dividend;
        } else if (divisor == -1) {
            return -dividend;
        }
    }

    long dividendLong = dividend;
    long divisorLong = divisor;

    boolean sign = false;
    if (dividendLong < 0 && divisorLong < 0) {
        dividendLong = -dividendLong;
        divisorLong = -divisorLong;
    } else if (dividendLong < 0 && divisorLong > 0) {
        sign = true;
        dividendLong = -dividendLong;
    } else if (dividendLong > 0 && divisorLong < 0) {
        sign = true;
        divisorLong = -divisorLong;
    }

    long ans = 0;
    while (dividendLong >= divisorLong) {
        dividendLong -= divisorLong;
        ans++;
    }

    ans = sign ? -ans : ans;

    return ans > Integer.MAX_VALUE ? Integer.MAX_VALUE : (int) ans;
}

因为针对性处理了，所以上述代码 AC 了！

因为题目规定了“只能存储 \(32\) 位整数”，所以代码中都不能使用任何 \(64\) 位整数。

如果除法结果溢出，那么我们需要返回 \(2^{31}-1\) 作为答案。因此我们可以首先对于溢出或者容易出错的边界情况进行讨论：

• 当被除数为 \(32\) 位有符号整数的最小值 \(-2^{31}\) 时：
  • 如果除数为 \(1\)，那么我们可以直接返回答案 \(-2^{31}\)；
  • 如果除数为 \(-1\)，那么答案为 \(2^{31}\)，产生了溢出。此时我们需要返回 \(2^{31}-1\)。
• 当除数为 \(32\) 位有符号整数的最小值 \(-2^{31}\) 时：
  • 如果被除数同样为 \(-2^{31}\)，那么我们可以直接返回答案 \(1\)；
  • 对于其余的情况，我们返回答案 \(0\)。
• 当被除数为 \(0\) 时，我们可以直接返回答案 \(0\)。

By Long Luo

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Octave 下载地址

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conda

anaconda

https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/

https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/

https://blog.csdn.net/qq_42681787/article/details/144693871

Python 2.7 及以上版本中，Python 自带了一个名为 ensurepip 的模块，可以用来安装 pip。在命令行中运行以下命令：

python -m ensurepip –upgrade

pip –version

pip install requests

#=====新建python2.7环境

conda create -n my_name python=2.7 # 创建conda环境 source activate my_name # 激活conda环境

#=====python2.7环境安装jupyter notebook

which jupyter # 默认jupyter路径，通常是主conda环境下的

新版的ipython只支持python3.4以上版本，python2.7的jupyter需配置如下版本

pip install ipython==5.5.0 pip install ipykernel==4.8.2 which jupyter # my_name环境下的jupyter

#=====保证my_name环境下的package在python可以引用到 import sys sys.path # 如果没有my_name下site-packages路径，则手动加入 sys.path.append(‘/root/anaconda3/envs/my_name/lib/python2.7/site-packages’) #=====启动jupyter nohup jupyter notebook –no-browser –port=3434 –ip=192.168.1.230 –allow-root –notebook-dir=‘/’

Python

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By Long Luo

Leetcode 209. 长度最小的子数组 题目如下：

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209. 长度最小的子数组

给定一个含有$n$个正整数的数组和一个正整数$\textit{target}$。

找出该数组中满足其和 ≥ target 的长度最小的 连续子数组 [numsl, numsl+1, ..., numsr-1, numsr] ，并返回其长度。如果不存在符合条件的子数组，返回$0$。

示例 1：
输入：target = 7, nums = [2,3,1,2,4,3]
输出：2
解释：子数组 [4,3] 是该条件下的长度最小的子数组。

示例 2：
输入：target = 4, nums = [1,4,4]
输出：1

示例 3：
输入：target = 11, nums = [1,1,1,1,1,1,1,1]
输出：0
 
提示：
1 <= target <= 10^9
1 <= nums.length <= 10^5
1 <= nums[i] <= 10^5
 
进阶：
如果你已经实现 $O(n)$ 时间复杂度的解法, 请尝试设计一个 $O(n\log n)$ 时间复杂度的解法。

方法一：暴力法

思路与算法：

很容易想到，使用 \(2\) 个循环，枚举 \(\textit{nums}\) 中的每个下标作为子数组的开始下标，对于每个子数组 \(i\)，满足 \(i \le x \le j\)，使得：

\[ sum=\sum_{x=i}^{j}\textit{nums}[x] \ge $\textit{target} \]

，并更新子数组的最小长度 \(j-i+1\)。

代码如下所示：

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public int minSubArrayLen_bf(int target, int[] nums) {
    if (nums == null || nums.length == 0) {
        return 0;
    }

    int len = nums.length;
    int ans = Integer.MAX_VALUE;
    for (int i = 0; i < len; i++) {
        int sum = 0;
        for (int j = i; j < len; j++) {
            sum += nums[j];
            if (sum >= target) {
                ans = Math.min(ans, j - i + 1);
                break;
            }
        }
    }

    return ans == Integer.MAX_VALUE ? 0 : ans;
}

复杂度分析：

• 时间复杂度：\(O(N^2)\)，其中 \(N\) 是数组 \(\textit{nums}\) 的长度。
• 空间复杂度：\(O(1)\)。

方法二：双指针 + 滑动窗口

思路与算法：

因为求连续子数组的和大于某个值，那么很容易想到使用滑动窗口，使用双指针 \(left\) 和 \(right\) 表示一个窗口：

1. \(right\) 向右移增大窗口，直到窗口内的数字和大于等于了 \(target\);
2. 记录此时的长度，\(left\) 向右移动，开始减少长度，每减少一次，就更新最小长度，直到当前窗口内的数字和 \(< target\)，回到第 \(1\) 步。

代码如下所示：

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public int minSubArrayLen_sw(int target, int[] nums) {
    if (nums == null || nums.length == 0) {
        return 0;
    }

    int len = nums.length;
    int ans = Integer.MAX_VALUE;
    int sum = 0;
    int left = 0;
    int right = 0;
    while (right < len) {
        sum += nums[right];
        while (sum >= target) {
            ans = Math.min(ans, right - left + 1);
            sum -= nums[left];
            left++;
        }

        right++;
    }

    return ans == Integer.MAX_VALUE ? 0 : ans;
}

复杂度分析：

• 时间复杂度：\(O(N)\)，其中 \(N\) 是数组 \(\textit{nums}\) 的长度，指针 \(\textit{start}\) 和 \(\textit{end}\) 最多各移动 \(n\) 次。
• 空间复杂度：\(O(1)\)。