介绍 PyHive 是一组 Python DB-API 和 SQLAlchemy 接口，可用于 Presto 和 Hive。它为 Python 提供了一个与 Presto 和 Hive 进行交互的平台，使得数据分析师和工程师可以更方便地进行数据处理和分析。 以下是使用 PyHive 进行数据分析时需要注意的几点： 安装和配置： 在开始之前，确保已经安装了以下软件： PipPython 建议

公园票价为5角。假设每位游客只持有两种币值的货币：5角、1元。 再假设持有5角的有m人，持有1元的有n人。 由于特殊情况，开始的时候，售票员没有零钱可找。 我们想知道这m+n名游客以什么样的顺序购票则可以顺利完成购票过程。 显然，m < n的时候，无论如何都不能完成； m>=n的时候，有些情况也不行。比如，第一个购票的乘客就持有1元。 请计算出这m+n名游客所有可能顺利完成购票的不同情

前言 本文是该专栏的第14篇，后面会持续分享python爬虫干货知识，记得关注。 本文以大麦网为例，获取大麦网全部的演出数据以及对应的票价数据。示例图如下所示： 如上图所示，笔者将在本文详细介绍通过python爬虫去获取全国的“演唱会，话剧歌剧，体育比赛，儿童亲子”等等以及其“票价数据”。具体的详细思路以及代码实现逻辑，跟着笔者直接往下看正文详细内容。（附带完整代码） 正文

const int max_value = 65536;class Solution {public:int mincostTickets(vector<int>& days, vector<int>& costs) {//dp[i]表示到第i天为止花费的最少路费int len = days.size();//需要出行的天数int n = days[len - 1];vector<i

需求来源：一个文科生妹子，需要火车站的连通数据，写毕业论文。具体需求是，获取给定的313个车站之间的火车耗时最短的车次的最低票价。例如： 武汉到深圳的车次很多，以2018-06-08日为例，历时最短的车次是G77次高铁，最低票价是二等座538，现在的任务就是取出这313个城市两两之间的历时最短的车次的最低票价，普通火车对应的就是硬座，高铁或者动车对应的一般就是二等座。也不排除有其他情况。

引言 设计模式是面向对象编程的一个非常精彩的部分。使用设计模式是为了可重用代码、让代码更容易被他人理解、保证代码可靠性，它能帮助我们将应用组织成容易了解，容易维护，具有弹性的架构。本文通过一个简单的案例来讲述策略模式在地铁票价系统中的应用。 案例描述 乘客从一个车站乘坐地铁到另一个车站，他/她需要购买一张票。铁路部门对于票价有一些特别的票价规定： 按照市物价主管部门批复的轨道交通网络票价体系，

983. 最低票价-M label: dp不连续，滑动窗口 在一个火车旅行很受欢迎的国度，你提前一年计划了一些火车旅行。在接下来的一年里，你要旅行的日子将以一个名为 days 的数组给出。每一项是一个从 1 到 365 的整数。 火车票有三种不同的销售方式： 一张为期一天的通行证售价为 costs[0] 美元； 一张为期七天的通行证售价为 costs[1] 美元； 一张为期三十天的通行证售

摘要：本文由葡萄城技术团队原创并首发。转载请注明出处：葡萄城官网，葡萄城为开发者提供专业的开发工具、解决方案和服务，赋能开发者。 机器人碰撞 问题： 现有 n 个机器人，编号从 1 开始，每个机器人包含在路线上的位置、健康度和移动方向。 给你下标从 0 开始的两个整数数组 positions、healths 和一个字符串 directions（directions[i] 为 ‘L’ 表示 向

​ 要求： 选择线路，点击票价配置，弹出页面，列出线路下的所有站点间的价格，如果没有设置，默认为0.可以修改。 最终实现效果： 核心代码如下： 解释一下： siteArr和priceMap返回格式大体如下： siteArr：[{siteId:‘1’,siteName:‘北京站’}，{siteId:‘2’,siteName:‘南京站’}，…] priceMap: {‘1-2’: ‘1.11’,