谁有python从小白到大牛第一版的QQ2006聊天工具视频，谢谢

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2022-05-28 16:26 标签： 黑客技术QQ交流群

本书是一部系统论述Java编程语言与编程方法的立体化（含纸质图书、、教学课件、源代码与视频教程）。全书共分为四篇：*篇为Java基础（第1章～第10章），第二篇为面向对象编程（第11章～第18章），第三篇为Java进阶（第19章～第28章），第四篇为Java项目实战（第29章～第30章）。书中主要内容包括：开篇综述；开发环境搭建；*个Java程序；Java语法基础；Java编码规范；数据类型；运算符；控制语句；数组；字符串；面向对象基础；对象；继承与多态；抽象类与接口；枚举类；Java常用类；内部类；Java 8函数式编程基础——Lambda表达式；异常处理；对象容器——集合；泛型；文件管理与IO流；多线程编程；网络编程；Swing图形用户界面编程；反射；注解；数据库编程。全书*后还给出了两个实战项目——项目实战1：开发PetStore宠物商店项目；项目实战2：开发Java版QQ2006聊天工具。
为便于读者高效学习，快速掌握Java编程方法。本书作者精心制作了、完整的教学课件、完整的源代码与丰富的配套视频教程（超过2800分钟）以及在线答疑服务等内容。

本书是一部系统论述 Python编程语言、 OOP编程思想以及函数式编程思想的立体化教程（含图书、答疑服务、教学课件、源代码及视频教程）。全书共分为四篇：*篇 Python基础（第 1章 ~第 8章），第二篇 Python进阶（第 9章 ~第 15章），第三篇 Python高级实用库与框架（第 16章 ~第 20章），第四篇项目实战（第 21章 ~第 24章）。主要内容包括开篇综述、搭建开发环境、*个 Python程序、Python语法基础、 Python编码规范、数据类型、运算符、控制语句、数据结构、函数式编程、面向对象编程、异常处理、常用模块、正则表达式、文件操作与管理、数据交换格式、数据库编程、网络编程、 wxPython图形用户界面编程、Python多线程编程、项目实战 1 网络爬虫与爬取股票数据、项目实战 2 数据可视化与股票数据分析、项目实战 3 PetStore宠物商店项目、项目实战 4 开发 Python版 QQ2006聊天工具。 为便于读者高效学习，快速掌握 Python编程方法，本书作者精心制作了完整的教学课件、完整的源代码与丰富的配套视频教程，并提供在线答疑服务。

第 2章搭建开发环境 7

第 11章面向对象编程 116

第 15章文件操作与管理 189

第三篇 Python高级实用库与框架

第 21章项目实战 1：网络爬虫与爬取股票数据 308

21.4 项目实战：爬取纳斯达克股票数据 323

第 22章项目实战 2：数据可视化与股票数据分析  334

22.2 项目实战：纳斯达克股票数据分析 343

24.4 任务 3：编写服务器端数据持久层.397

必须是万恶之源的动态规划啊！

每次刷到DP题，感觉上应该是要用动态规划解法，但总是没有思路，然后暴力解之。AC之后一看答案，原来是这样，我怎么就没想到……给人的感觉就是看完答案我都懂，下次遇到还是不会。

更难的是动态规划类型太多了，什么坐标型、序列型、划分型、背包型……甚至一道题可以用多种类型的DP解法。想要熟练掌握，刷题量就远比其他算法要多。

最让人头秃的是有时候看到一道题，压根就不知道可以用DP来做，这就很难受了。

后来一位清华学霸教了我一套，从此打开了新世界的大门。

3.初始条件和边界情况

我用一道经典题来说明下什么是4步解题法。

你有三种硬币，分别面值2元，5元和7元，每种硬币都有足够多。买一本书需要27元。如何用最少的硬币组合正好付清，不需要对方找钱？

关键词“用最少的硬币组合”——求最值问题，可以用动态规划来解决。顺便说下可以使用动态规划的问题一般都有以下提问方式：

  1. 求最大值/最小值（从左上角到右上角路径的最大数字和、最长上升子序列长度）
  2. 求方案数（有多少种方式走到右下角、有多少种方法选出K个数使得和是Sum）
  3. 求存在性（取石子游戏，先手是否必胜；能不能选出K个数使得和是Sum）

如果你碰到一个问题，是问你这三个问题之一的，那么有90%的概率是使用动态规划来求解。要重点说明的是，如果一个问题让你求出“所有的”方案和结果，则肯定不是使用动态规划。

再说回这道题，4步解题法：

状态在动态规划中的作用属于定海神针。解动态规划时需要开一个数组，这里的“状态”就是指数组的每个元素f[i]或f[i][j]代表什么。

确定状态需要两个意识：最后一步和子问题

这道题中，我们不知道最优策略是什么，但最优策略肯定是K枚硬币a1,a2……aK面值加起来是27。这里的“最后一步”就是存在最后一枚硬币aK。除去aK，前面的硬币面值和为27-aK。

① 我们不关心前面的K-1枚硬币是怎么拼出27-aK的，我们也不知道aK和K，但是我们确定前面的硬币拼出了27-aK。

② 因为是最优策略，所以拼出的27-ak硬币数一定要最少，否则就不是最优策略。

现在问题变成了：最少用多少枚硬币可以拼出27-aK。也就是将原问题（27）转化成了一个子问题，而且规模更小（27-aK）。

这种与原问题内核一致，但是规模更小的问题，就叫子问题。

为了简化定义，我们设状态f(X)=最少用多少枚硬币拼出X。所以问题就从求f(X)变成求f(X-aK)

我们目前还不知道最后的硬币aK面额多少，但它的面额一定只可能是2/5/7之一。

除此以外，没有其他的可能了。

因为要求最少的硬币数，所以问题的解就可以这样表示：

设状态f[X]=最少用多少枚硬币拼出X

实际面试中，如果正确列出转移方程，问题基本就解决一半了。

很多同学基本也可以做到写出状态转移方程，但真正写程序的时候往往会出现很多错误或问题。

这就涉及到在写代码前的两个重要步骤，就是我们4步解题法的第三步和第四步。

第三步：初始条件和边界情况

故对边界情况设定如下：

如果硬币面值不能组合出Y，就定义f[Y]=正无穷

特殊情况：本题的F[0]对应的情况为F[-2]、F[-5]、F[-7]，按照上文的边界情况设定结果是正无穷。

但是实际上F[0]的结果是存在的（即使用0个硬币的情况下），F[0]=0。

这种用转移方程无法计算，但是又实际存在的情况，就必须通过手动定义。

所以这里定义初始条件为：F[0]=0。

那么开始计算时，是从F[1]、F[2]开始？还是从F[27]、F[26]开始呢？

判断计算顺序正确与否的原则是：

当我们要计算F[X]（等式左边，如F[10]）的时候，等式右边（f[X-2], f[X-5], f[X-7]等）都是已经得到结果的状态，这个计算顺序就是OK的。

实际就是从小到大的计算方式（偶有例外的情况我们后边再讲）。

例如我们算到F[12]的时候，发现F[11]、F[10]、F[9]都已经算过了，这种算法就是对的；

而开始算F[27]的时候，发现F[26]还没有算，这样的顺序就是错的。

很显然这样的情况下写一个FOR循环就够了。

回到这道题，采用动态规划的算法，每一步只尝试三种硬币，一共进行了27步。算法时间复杂度（即需要进行的步数）为27*3。

最后总结下动态规划4步解题法

  1. 确定状态（研究最优策略的最后一步，转化为子问题）
  2. 转移方程（根据子问题定义直接得到）
  3. 初始条件和边界情况（细心，考虑周全）
  4. 计算顺序（利用之前的计算结果）

按照以上4步套路，基本上可以解决绝大多数类型的动态规划题。另外我在《》分析了近3年国内大厂90%的高频动规笔面试题，可以帮你搞定7大动态规划题型，私信我【DP】可以享受9元听课优惠。

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