n = int(input()) arr = list(map(int,input().split())) #dp[i]以i为结束的最大子数组和 dp = [0] * n dp[0] = arr[0] if n >1: dp[1] = max(arr[0],arr[1]) for i in range(2,n): dp[i] =max(dp[i-2]+arr[i],dp[i-1]) print(max(dp))

s = input() n = len(s) dp = [[0 for _ in range(n)] for _ in range(n)] #dp[i][j]表示i，j区间内容最长回文子串 for i in range(n-1,-1,-1): dp[i][i] =1 for j in range(i+1,n): if s[i] == s[j]: dp[i][j] = dp[i+1][j-1] +2 else: dp[i][j] = max(dp[i+1][j],dp[i][j-1]) print(dp[0][n-1])

n, m = map(int, input().split()) arr = [] mat = [] dp = [[1 for _ in range(m)] for x in range(n)] for _ in range(n): arr = list(map(int, input().split())) mat.append(arr) moves = [[0, 1], [0, -1], [1, 0], [-1, 0]] def dfs(x, y, dp): for move in moves: ix, iy = x + move[0], y + move[1] if ix < 0 o...

import sys n = int(input()) arr = list(map(int,input().split())) rarr = arr[::-1] dpn = [1 for _ in range(n)] dpm = [1 for _ in range(n)] for i in range(1,n): for j in range(i): if arr[i] > arr[j]: dpn[i] = max(dpn[i],dpn[j]+1) for i in range(1,n): for j in range(i): if rarr[i] > rarr[j]: dpm[...

#最长递减子序列。 n = int(input()) arr = list(map(int,input().split())) dp = [1 for _ in range(n)] dp1 = [1]*n for i in range(1,n): for j in range(i): if arr[i] > arr[j]: dp1[i] =max(dp1[j]+1,dp1[i]) else: dp[i] =max(dp[j]+1,dp[i]) print(max(dp)) print(max(dp1))

n = int(input()) cost=list(map(int, input().split())) #贪心算和动态规划 dp0 = dp1 =0 for i in range(2,n+1): dp = min(dp0+cost[i-2],dp1+cost[i-1]) dp0,dp1 = dp1,dp print(dp1)

n = int(input()) a,b =1,1 if n>=3: for i in range(3,n+1): a,b = b,a+b print(b) else: print(1)

n,v = map(int,input().split()) vol = [] weight = [] for _ in range(n): vi, wi = map(int, input().split()) vol.append(vi) weight.append(wi) #容量v的最大价值 dp = [-float('inf') for _ in range(v+1)] dp[0] =0 for i in range(n): for j in range(v,vol[i]-1,-1): dp[j] = max(dp[j - vol[i]]+weight[i],dp[j]) print(m...

def func(n, arr): dp = [1] * n for i in range(1, n): for j in range(i): if arr[i] > arr[j]: dp[i] = max(dp[i],dp[j] +1) return max(dp) n = int(input()) arr = list(map(int, input().split())) res = func(n, arr) print(res)

Appium 源码解析：架构与核心模块Appium 是一个基于 客户端-服务器架构 的开源自动化测试框架，通过 WebDriver 协议驱动移动设备。其核心代码主要分为 Server 端、客户端库 和 平台驱动 三部分。以下是关键模块的源码解析：1. 整体架构 +-------------------+ HTTP/WebDriver +-------------------+ | 测试脚本 (Client) | ----------------------> | Appium Server | | (Python/Java/JS) | <----------------------...

在 Appium 自动化测试中保持登录状态，可以通过以下方法实现，避免每次测试重复登录，提升测试效率：1. 复用 Session（不重启应用）原理：Appium 默认每次启动会创建新会话（Session），关闭会话会导致应用重启。通过 复用已有 Session，保持应用持续运行。步骤：首次启动时，保存 Session ID 和登录状态。后续测试，直接附加到已有 Session，避免重启。示例代码： from appium import webdriver # 首次启动并登录 def setup_class(): desired_caps = { 'platformName': 'Android...

一、测试需求分析1. IM核心功能点消息收发文本、图片、视频、文件发送与接收实时状态在线状态、输入中提示、已读回执会话管理单聊、群聊、会话列表更新通知推送前台/后台/离线推送消息同步多设备消息同步、历史记录加载特殊功能撤回、删除、@功能、消息搜索2. 非功能性需求实时性：消息延迟<500ms可靠性：99.9%消息可达率安全性：消息加密、防篡改兼容性：Android/iOS多版本覆盖性能：支持500+并发连接二、自动化测试架构设计 graph TD A[测试用例] --> B[测试框架] B --> C[Appium服务集群] C --> D[设备池管理] D --&gt...

Appium 和 Selenium 是两种流行的自动化测试框架，分别针对不同的测试场景，但又有一定的技术关联。以下是它们的核心区别和联系：一、主要区别测试目标Web 应用程序（桌面和移动端浏览器中的网页）移动应用程序（原生 App、混合 App、移动端 Web）支持平台支持所有主流浏览器（Chrome、Firefox、Edge 等）支持 Android、iOS 系统工作原理直接通过浏览器驱动（如 ChromeDriver）控制浏览器基于客户端-服务器架构，通过 Appium Server 转发指令到移动设备/模拟器依赖环境需要浏览器和对应的 WebDriver需要 Android SDK（An...

以下是使用 Appium 同时控制多台设备的完整解决方案，涵盖环境配置、代码实现和最佳实践：一、基础架构设计 graph TD A[测试脚本] --> B[设备管理模块] B --> C[Device1:4723端口] B --> D[Device2:4725端口] B --> E[Device3:4727端口] C --> F[真机/模拟器1] D --> G[真机/模拟器2] E --> H[真机/模拟器3] 二、环境准备1. 设备连接检查 # Android 查看连接设备 adb devices -l # iOS 查看连接设备 instrumen...