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噜噜啦啦~
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P1725琪露诺目录1.题目描述2.解题思路1.LIS模型与本题的联系2.为什么可以看作LIS变种?3.本题能够清楚的说明动态规划的本质:4.本题的结果计算有别于普通DP:5.本题的优化思想:滑动窗口指路-->优化技巧--滑动窗口-CSDN博客3.代码展示暴力做法(会超时)单调队列法(最优解法)1.题目描述在幻想乡,琪露诺是以笨蛋闻名的冰之妖精。某一天,琪露诺又在玩速冻青蛙,就是用冰把青蛙瞬间冻起
- 石子归并 CSU - 1592 (区间dp,线性dp)
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现在有n堆石子,第i堆有ai个石子。现在要把这些石子合并成一堆,每次只能合并相邻两个,每次合并的代价是两堆石子的总石子数。求合并所有石子的最小代价。Input第一行包含一个整数T(T#include#include#include#include#defineLLlonglong#defineINF0x3f3f3f3fusingnamespacestd;intdp[100+10][100+10];
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动态规划——线性DP最长不下降序列(LIS)暴力搜索:由可行的所有起点出发,搜索出所有的路径。但是深搜的算法时间复杂度要达到O(2n)O(2^n)O(2n)(每个数都有选或不选的两个选择),指数级的时间复杂度在本题中(n≤100n≤100n≤100)显然是不能接受的。那么再观察这个这棵递归树,可以发现其中有很多重复的地方。那么如何优化呢?首先可以使用数组将重复的部分记录下来,此后遇到相同的状态直接
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动态规划动态规划算法c++笔记
引入线性DP就是指状态的转移具有线性递推关系,每个状态只依赖之前的状态,按照线性顺序一步步递推下去。正如之前在背包问题中所写到的,仍旧可以用状态表示和状态计算来解决注意:对于不同类的动态规划问题,核心解题步骤均为状态表示+状态计算,而如何在不同的题型中均捕捉到状态表示和状态计算的方法,才是需要通过刷题慢慢理解体会的例题洛谷B3637最长上升子序列题目描述这是一个简单的动规板子题。给出一个由n(n≤
- 线性DP(动态规划)
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线性DP的概念(视频)学习线性DP之前,请确保已经对递推有所了解。一、概念1、动态规划不要去看网上的各种概念,什么无后效性,什么空间换时间,会越看越晕。从做题的角度去理解就好了,动态规划就可以理解成一个有限状态自动机,从一个初始状态,通过状态转移,跑到终止状态的过程。2、线性动态规划线性动态规划,又叫线性DP,就是在一个线性表上进行动态规划,更加确切的说,应该是状态转移的过程是在线性表上进行的。我
- P1802 五倍经验日【题解】
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题解备战CSP动态规划
CSP临近,蒟蒻准备开始训练DP了qwqqwqqwq题意分析:这是一道类似于010101背包的线性DP,它和一般的背包题唯一的不同点是,当不选择嗑药时,也要算上这种决策的“重量”。所以很容易想出这个DPDPDP的思路:如果我们用F[i][j];i∈[0,n],j∈[0,x].F[i][j];i\in[0,n],j\in[0,x].F[i][j];i∈[0,n],j∈[0,x].来表示对前i
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数据结构与算法笔记(基础课)学习笔记动态规划线性DP
数据结构与算法学习笔记----线性DP@@author:明月清了个风@@firstpublishtime:2025.2.15ps⭐️包含了几种常见的线性DP模型——数字三角形,最长上升子序列,最长公共子序列,最短编辑距离。给出了具体思路及证明过程和一些题目代码优化的过程,题目较多。线性动态规划(LinearDynamicProgramming,简称线性DP)是动态规划问题中的一种常见类型,其特点是
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线性DP1.数字三角形题目问题描述给定一个如下图所示的数字三角形,从顶部出发,在每一结点可以选择移动至其左下方的结点或移动至其右下方的结点,一直走到底层,要求找出一条路径,使路径上的数字的和最大。738810274445265输入格式:第一行包含整数n,表示数字三角形的层数。接下来n行,每行包含若干整数,其中第i行表示数字三角形第i层包含的整数。输出格式:输出一个整数,表示最大的路径数字和。数据范
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他们都不看好你,偏偏你最不争气
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我今天分享的是关于动态规划中最有名的一组题目——股票买卖问题。为什么选它?因为它覆盖了大部分DP的建模套路,同时题意又很好理解,非常适合入门。DP类型简要说明典型例子1.线性DP当前状态只与前一两个状态有关斐波那契数列、爬楼梯、打家劫舍2.区间DP处理“区间”上问题括号匹配、石子合并3.背包DP决策是否选某个物品01背包、完全背包、多重背包4.树形DP在树结构上处理最优解树的直径、选点问题5.状压
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区间dp也是线性dp的⼀种,它⽤区间的左右端点来描述状态,通过⼩区间的解来推导出⼤区间的解。因此,区间DP的核⼼思想是将⼤区间划分为⼩区间,它的状态转移⽅程通常依赖于区间的划分点。常⽤的划分点的⽅式有两个:基于区间的左右端点,分情况讨论;基于区间上某⼀点,划分成左右区间讨论P1435[IOI2000]回文字串-洛谷先找重复⼦问题定义状态表⽰⼤问题是让整个字符串[1,n]变成回⽂串的最⼩插⼊次数;当
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一.线性dp1.0什么是线性dp线性DP就是指状态的转移具有线性递推关系,每个状态只依赖之前的状态,按照线性顺序一步步递推下去。1.1斐波那契数列问题#include#includeusingnamespacestd;intmain(){intk;cout>k;//初始化向量dp并设置初始值vectordp(k);dp[0]=1;//当k大于1时,设置第二个元素的值if(k>1){dp[1]=1;
- NO.83十六届蓝桥杯备战|动态规划-基础线性DP|台阶问题|最大子段和|传球游戏|乌龟棋(C++)
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线性dp是动态规划问题中最基础、最常⻅的⼀类问题。它的特点是状态转移只依赖于前⼀个或前⼏个状态,状态之间的关系是线性的,通常可以⽤⼀维或者⼆维数组来存储状态P1192台阶问题-洛谷斐波那契数列模型状态表⽰:dp[i]表⽰:⾛到i位置的⽅案数。那么dp[n]就是我们要的结果。状态转移⽅程:可以从i−k≤j≤i−1i-k\lej\lei-1i−k≤j≤i−1区间内的台阶⾛到i位置,那么总⽅案数就是所有
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好好学习^按时吃饭
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题目链接:线性DP代码(O(n^2)时间复杂度):#include#defineintlonglongusingnamespacestd;constintN=1e5+10;intn=0;intarr[N];intdp[N];vectorq;signedmain(){intx;while(cin>>x)arr[++n]=x;//找到最大不上升序列for(inti=1;i=arr[i]){dp[i]=
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目录活动安排(贪⼼-区间)题目解析讲解算法原理编写代码合唱团(动态规划-线性dp)题目解析讲解算法原理编写代码活动安排(贪⼼-区间)题目解析1.题目链接:活动安排_牛客题霸_牛客网2.题目描述描述给定nn个活动,每个活动安排的时间为[a_i,b_i)[ai,bi)。求最多可以选择多少个活动,满足选择的活动时间两两之间没有重合。输入描述:第一行输入一个整数nn(1\len\le2\cdot10^51
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动态规划动态规划基础动态规划将复杂问题分解成很多重叠的子问题,再通过子问题的解得到整个问题的解分析步骤:确定状态:dp[i][j]=val,“到第i个为止,xx为j的方案数/最小代价/最大价值”状态转移方程:确定最终状态要求:(1)最优子结构(2)无后效性:已经求解的子问题,不会再受到后续决策的影响。(3)子问题重叠,将子问题的解存储下来两种思路:(1)按题目线性DP数字三角形学习:(1)将整个大
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藤椒味的火腿肠真不错
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19.最⼤⼦数组和(medium)1.题⽬链接:53.最大子数组和-力扣(LeetCode)2..解法(动态规划):算法思路:1.状态表⽰:对于线性dp,我们可以⽤「经验+题⽬要求」来定义状态表⽰:i.以某个位置为结尾,巴拉巴拉;ii.以某个位置为起点,巴拉巴拉。这⾥我们选择⽐较常⽤的⽅式,以「某个位置为结尾」,结合「题⽬要求」,定义⼀个状态表⽰:dp[i]表⽰:以i位置元素为结尾的「所有⼦数组」
- 蓝桥杯常见算法模板(Python组)
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目录1.二分1.整数二分(二分答案):2.浮点数二分(考不到)2.前缀和、差分1.前缀和一维:二维:2.差分一维:二维:3.贪心4.线性DP1.最长上升子序列(子序列问题一般下标从一开始)2.最长公共子序列3.常见背包模型1.0-1背包2.完全背包3.多重背包4.混合背包5.二维费用背包6.分组背包5.搜索1.DFS模板:1.子集问题2.全排列问题2.BFS6.数据结构1.并查集2.树状数组3.树
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小丽今天学代码了吗
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问题描述小蓝是工厂里的安全工程师,他负责安放工厂里的危险品。工厂是一条直线,直线上有n个空位,小蓝需要将若干个油桶放置在n个空位上,每2个油桶中间至少需要k个空位隔开,现在小蓝想知道有多少种放置油桶的方案,你可以编写一个程序帮助他吗?由于这个结果很大,你的输出结果需要对取模。输入格式第一行包含两个正整数n,k,分别表示n个空位与k个隔开的空位。输出格式输出共1行,包含1个整数,表示放置的方案数对取
- 蓝桥杯备赛Day3(Python组)——动态规划
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蓝桥杯职场和发展
主要考点:线性DP、背包DP、记忆化搜索一、找零兑换问题1.递归解法defrecMC(coinValuelist,change):minCoins=change#最少零钱个数ifchangeincoinValuelist:#递归边界是四种单位零钱return1else:foriin[cforcincoinValuelistifc0:#记忆数组中有,直接用最优解returnknownResults[
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目录前置知识问题描述DP解法小试牛刀举一反三实战演练总结前置知识【算法】动态规划专题①——线性DPpython问题描述题目是说:给定一个整数数组,找到其中最长的严格递增子序列的长度。(子序列不要求连续)比如说,像数组[10,9,2,5,3,7,101,18],最长递增子序列是[2,5,7,101],所以长度是4。那要怎么做呢?DP解法对于每个元素,遍历它前面的所有元素,如果前面的元素比它小,那么就
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每日一题动态规划算法考研每日一题
1.题⽬链接:DP6连续⼦数组最⼤和2.题⽬描述:3.解法:算法思路:简单线性dp。i.状态表⽰:dp[i]表⽰:以i位置为结尾的所有⼦数组中,最⼤和是多少。ii.状态转移⽅程:dp[i]=max(dp[i-1]+arr[i],arr[i])C++算法代码:#include#includeusingnamespacestd;intmain(){//初始化intn;cin>>n;vectortemp
- DP优化专题
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算法动态规划
文章目录倍增优化DP[NOIP2012提高组]开车旅行题目描述输入格式输出格式数据结构优化DP清理班次2赤壁之战估算单调队列优化DP[SCOI2010]股票交易题目描述裁剪序列单调队列优化多重背包斜率优化DPⅠ状态转移方程Ⅱ决策点关系Ⅲ凸壳Ⅳ维护答案Ⅴ特殊性Ⅵ模板CodeⅦ注意事项K匿名序列四边形不等式优化DP定义:定理:一维线性DP的四边形不等式优化决策单调性定理二维四边形不等式优化DP决策单调
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1.动态规划基础(1)线性DP1)什么是DP(动态规划)DP(动态规划)全称DynamicProgramming,是运筹学的一个分支,是一种将复杂问题分解成很多重叠的子问题,并通过子问题的解得到整个问题的解的算法。在动态规划中有一些概念:状态:就是形如dp[i][j]=val的取值,其中i,j为下标,也是用于描述、确定状态所需的变量,val为状态值。状态转移:状态与状态之间的转移关系,一般可以表示
- 算法第十六期——动态规划(DP)之线性DP
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算法动态规划
【概述】线性动态规划,是较常见的一类动态规划问题,其是在线性结构上进行状态转移,这类问题不像背包问题、区间DP等有固定的模板。线性动态规划的目标函数为特定变量的线性函数,约束是这些变量的线性不等式或等式,目的是求目标函数的最大值或最小值。因此,除了少量问题(如:LIS、LCS、LCIS等)有固定的模板外,大部分都要根据实际问题来推导得出答案。【例题】最长公共子序列(LCS)lanqiao0J题号1
- 【Java】零基础蓝桥杯算法学习——线性动态规划(一维dp)
xioaobai_huan
蓝桥杯算法入门学习算法蓝桥杯学习java
线性dp——一维动态规划1、考虑最后一步可以由哪些状态得到,推出转移方程2、考虑当前状态与哪些参数有关系,定义几维数组来表示当前状态3、计算时间复杂度,判断是否需要进行优化。一维动态规划例题:最大上升子序列问题Java参考代码:importjava.util.Scanner;publicclassMain{publicstaticvoidmain(String[]args){Scannerscan
- C++算法之动态规划(ACWING题目)
wz_fisher
算法c++动态规划
动态规划时间复杂度:状态数量*转移计算量线性DP一.数字三角形动态规划:1.状态表示:集合:f[i,j]表示所有从起点走到(i,j)的路径属性:所有路径上的数字之和的最大值2.状态计算:如何得到f[i,j]?从左边路径走到和从右边路径走到从左边路径走到该点:f[i-1,j-1]+a[i,j]从右边路径走到该点:f[i-1,j]+a[i,j];for(inti=0;i>1;//二分中取的是l=mid
- ViewController添加button按钮解析。(翻译)
张亚雄
c
<div class="it610-blog-content-contain" style="font-size: 14px"></div>// ViewController.m
// Reservation software
//
// Created by 张亚雄 on 15/6/2.
- mongoDB 简单的增删改查
开窍的石头
mongodb
在上一篇文章中我们已经讲了mongodb怎么安装和数据库/表的创建。在这里我们讲mongoDB的数据库操作
在mongo中对于不存在的表当你用db.表名 他会自动统计
下边用到的user是表明,db代表的是数据库
添加(insert):
- log4j配置
0624chenhong
log4j
1) 新建java项目
2) 导入jar包,项目右击,properties—java build path—libraries—Add External jar,加入log4j.jar包。
3) 新建一个类com.hand.Log4jTest
package com.hand;
import org.apache.log4j.Logger;
public class
- 多点触摸(图片缩放为例)
不懂事的小屁孩
多点触摸
多点触摸的事件跟单点是大同小异的,上个图片缩放的代码,供大家参考一下
import android.app.Activity;
import android.os.Bundle;
import android.view.MotionEvent;
import android.view.View;
import android.view.View.OnTouchListener
- 有关浏览器窗口宽度高度几个值的解析
换个号韩国红果果
JavaScripthtml
1 元素的 offsetWidth 包括border padding content 整体的宽度。
clientWidth 只包括内容区 padding 不包括border。
clientLeft = offsetWidth -clientWidth 即这个元素border的值
offsetLeft 若无已定位的包裹元素
- 数据库产品巡礼:IBM DB2概览
蓝儿唯美
db2
IBM DB2是一个支持了NoSQL功能的关系数据库管理系统,其包含了对XML,图像存储和Java脚本对象表示(JSON)的支持。DB2可被各种类型的企 业使用,它提供了一个数据平台,同时支持事务和分析操作,通过提供持续的数据流来保持事务工作流和分析操作的高效性。 DB2支持的操作系统
DB2可应用于以下三个主要的平台:
工作站,DB2可在Linus、Unix、Windo
- java笔记5
a-john
java
控制执行流程:
1,true和false
利用条件表达式的真或假来决定执行路径。例:(a==b)。它利用条件操作符“==”来判断a值是否等于b值,返回true或false。java不允许我们将一个数字作为布尔值使用,虽然这在C和C++里是允许的。如果想在布尔测试中使用一个非布尔值,那么首先必须用一个条件表达式将其转化成布尔值,例如if(a!=0)。
2,if-els
- Web开发常用手册汇总
aijuans
PHP
一门技术,如果没有好的参考手册指导,很难普及大众。这其实就是为什么很多技术,非常好,却得不到普遍运用的原因。
正如我们学习一门技术,过程大概是这个样子:
①我们日常工作中,遇到了问题,困难。寻找解决方案,即寻找新的技术;
②为什么要学习这门技术?这门技术是不是很好的解决了我们遇到的难题,困惑。这个问题,非常重要,我们不是为了学习技术而学习技术,而是为了更好的处理我们遇到的问题,才需要学习新的
- 今天帮助人解决的一个sql问题
asialee
sql
今天有个人问了一个问题,如下:
type AD value
A  
- 意图对象传递数据
百合不是茶
android意图IntentBundle对象数据的传递
学习意图将数据传递给目标活动; 初学者需要好好研究的
1,将下面的代码添加到main.xml中
<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<LinearLayout xmlns:android="http:/
- oracle查询锁表解锁语句
bijian1013
oracleobjectsessionkill
一.查询锁定的表
如下语句,都可以查询锁定的表
语句一:
select a.sid,
a.serial#,
p.spid,
c.object_name,
b.session_id,
b.oracle_username,
b.os_user_name
from v$process p, v$s
- mac osx 10.10 下安装 mysql 5.6 二进制文件[tar.gz]
征客丶
mysqlosx
场景:在 mac osx 10.10 下安装 mysql 5.6 的二进制文件。
环境:mac osx 10.10、mysql 5.6 的二进制文件
步骤:[所有目录请从根“/”目录开始取,以免层级弄错导致找不到目录]
1、下载 mysql 5.6 的二进制文件,下载目录下面称之为 mysql5.6SourceDir;
下载地址:http://dev.mysql.com/downl
- 分布式系统与框架
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分布式
RPC框架 Dubbo
什么是Dubbo
Dubbo是一个分布式服务框架,致力于提供高性能和透明化的RPC远程服务调用方案,以及SOA服务治理方案。其核心部分包含: 远程通讯: 提供对多种基于长连接的NIO框架抽象封装,包括多种线程模型,序列化,以及“请求-响应”模式的信息交换方式。 集群容错: 提供基于接
- 那些令人蛋痛的专业术语
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springWebSSOIOC
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【控制反转(IOC)/依赖注入(DI)】:
由容器控制程序之间的关系,而非传统实现中,由程序代码直接操控。这也就是所谓“控制反转”的概念所在:控制权由应用代码中转到了外部容器,控制权的转移,是所谓反转。
简单的说:对象的创建又容器(比如spring容器)来执行,程序里不直接new对象。
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【单点登录(SSO)】:SSO的定义是在多个应用系统中,用户
- 《给大忙人看的java8》摘抄
braveCS
java8
函数式接口:只包含一个抽象方法的接口
lambda表达式:是一段可以传递的代码
你最好将一个lambda表达式想象成一个函数,而不是一个对象,并记住它可以被转换为一个函数式接口。
事实上,函数式接口的转换是你在Java中使用lambda表达式能做的唯一一件事。
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- 编程之美-计算字符串的相似度
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java算法编程之美
public class StringDistance {
/**
* 编程之美 计算字符串的相似度
* 我们定义一套操作方法来把两个不相同的字符串变得相同,具体的操作方法为:
* 1.修改一个字符(如把“a”替换为“b”);
* 2.增加一个字符(如把“abdd”变为“aebdd”);
* 3.删除一个字符(如把“travelling”变为“trav
- 上传、下载压缩图片
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下载
/**
*
* @param uploadImage --本地路径(tomacat路径)
* @param serverDir --服务器路径
* @param imageType --文件或图片类型
* 此方法可以上传文件或图片.txt,.jpg,.gif等
*/
public void upload(String uploadImage,Str
- bellman-ford(贝尔曼-福特)算法
comsci
算法F#
Bellman-Ford算法(根据发明者 Richard Bellman 和 Lester Ford 命名)是求解单源最短路径问题的一种算法。单源点的最短路径问题是指:给定一个加权有向图G和源点s,对于图G中的任意一点v,求从s到v的最短路径。有时候这种算法也被称为 Moore-Bellman-Ford 算法,因为 Edward F. Moore zu 也为这个算法的发展做出了贡献。
与迪科
- oracle ASM中ASM_POWER_LIMIT参数
daizj
ASMoracleASM_POWER_LIMIT磁盘平衡
ASM_POWER_LIMIT
该初始化参数用于指定ASM例程平衡磁盘所用的最大权值,其数值范围为0~11,默认值为1。该初始化参数是动态参数,可以使用ALTER SESSION或ALTER SYSTEM命令进行修改。示例如下:
SQL>ALTER SESSION SET Asm_power_limit=2;
- 高级排序:快速排序
dieslrae
快速排序
public void quickSort(int[] array){
this.quickSort(array, 0, array.length - 1);
}
public void quickSort(int[] array,int left,int right){
if(right - left <= 0
- C语言学习六指针_何谓变量的地址 一个指针变量到底占几个字节
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C语言
# include <stdio.h>
int main(void)
{
/*
1、一个变量的地址只用第一个字节表示
2、虽然他只使用了第一个字节表示,但是他本身指针变量类型就可以确定出他指向的指针变量占几个字节了
3、他都只存了第一个字节地址,为什么只需要存一个字节的地址,却占了4个字节,虽然只有一个字节,
但是这些字节比较多,所以编号就比较大,
- phpize使用方法
dcj3sjt126com
PHP
phpize是用来扩展php扩展模块的,通过phpize可以建立php的外挂模块,下面介绍一个它的使用方法,需要的朋友可以参考下
安装(fastcgi模式)的时候,常常有这样一句命令:
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一、phpize是干嘛的?
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phpize是用来扩展php扩展模块的,通过phpi
- Java虚拟机学习 - 对象引用强度
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无论是通过计数算法判断对象的引用数量,还是通过根搜索算法判断对象引用链是否可达,判定对象是否存活都与“引用”相关。
引用主要分为 :强引用(Strong Reference)、软引用(Soft Reference)、弱引用(Wea
- .NET Framework 3.5 Service Pack 1(完整软件包)下载地址
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Microsoft .NET Framework 3.5 Service Pack 1 是一个累积更新,包含很多基于 .NET Framewo
- JAVA定时器的使用
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javatimer线程定时器
1、在应用开发中,经常需要一些周期性的操作,比如每5分钟执行某一操作等。
对于这样的操作最方便、高效的实现方式就是使用java.util.Timer工具类。
privatejava.util.Timer timer;
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timer.schedule(
newjava.util.TimerTask() { public void run()
- Webbench
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Webbench是知名的网站压力测试工具,它是由Lionbridge公司(http://www.lionbridge.com)开发。
Webbench能测试处在相同硬件上,不同服务的性能以及不同硬件上同一个服务的运行状况。webbench的标准测试可以向我们展示服务器的两项内容:每秒钟相
- 第11章 动画效果(中)
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<html xmlns="http://www.w3.org/
- windows下制作bat启动脚本.
sanyecao2314
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java -classpath C:\dwjj\commons-dbcp.jar;C:\dwjj\commons-pool.jar;C:\dwjj\log4j-1.2.16.jar;C:\dwjj\poi-3.9-20121203.jar;C:\dwjj\sqljdbc4.jar;C:\dwjj\voucherimp.jar com.citsamex.core.startup.MainStart
- Java进行RSA加解密的例子
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加密是保证数据安全的手段之一。加密是将纯文本数据转换为难以理解的密文;解密是将密文转换回纯文本。 数据的加解密属于密码学的范畴。通常,加密和解密都需要使用一些秘密信息,这些秘密信息叫做密钥,将纯文本转为密文或者转回的时候都要用到这些密钥。 对称加密指的是发送者和接收者共用同一个密钥的加解密方法。 非对称加密(又称公钥加密)指的是需要一个私有密钥一个公开密钥,两个不同的密钥的
- Android_ViewStub
阿尔萨斯
ViewStub
public final class ViewStub extends View
java.lang.Object
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android.view.ViewStub
类摘要: ViewStub 是一个隐藏的,不占用内存空间的视图对象,它可以在运行时延迟加载布局资源文件。当 ViewSt