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c++开发语言数据结构算法
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- 动态规划:数字三角形(线性DP-闫氏DP分析法)
Zephyrtoria
数据结构与算法动态规划java算法
动态规划:数字三角形(线性DP-闫氏DP分析法)数字三角形www.acwing.com/problem/content/900/DP:状态表示:f[i][j]集合:只用前iii层,且用了该层第jjj个数字的所有方案属性:maxvalue状态计算:f[i][j]=max(f[i−1][j−1],f[i−1][j])+arr[i][j]f[i][j]=max(f[i-1][j-1],f[i-1][j]
- 动态规划--每日一练(线性DP:LIS的变形+滑动窗口)
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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dpACMdp
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];
- 动态规划——线性DP
没没没没没超疯还是疯了
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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
- 动态规划--线性DP
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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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动态规划算法
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
- AcWing算法基础课笔记——线性DP
SharkWeek.
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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
- 动态规划分享之 —— 买卖股票的最佳时机
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
- NO.90十六届蓝桥杯备战|动态规划-区间DP|回文字串|Treats for the Cows|石子合并|248(C++)
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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
- [NOIP 1999 提高组] 导弹拦截
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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]=
- 【c++笔试强训】(第四十七篇)
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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
- 动态规划-第4篇
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
- 2024 CCPC 第18届东北四省联赛 The 18th Northeast Collegiate I. Password 【计数DP】
吵闹的人群保持笑容多冷静
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I.Password传送门:https://codeforces.com/gym/105173题意一个长度为nnn的序列aaa,每一项都是[1,k][1,k][1,k]的正整数。如果一个区间[i,i+k−1][i,i+k−1][i,i+k−1]是[1,k][1,k][1,k]的排列,那么说明这个区间的所有位置都是好的。问有多少种序列满足所有位置都是好的。n≤105,k≤103n\leq10^5,k
- 动态规划之线性DP-安全序列
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[
- 【算法】动态规划专题② ——LIS(最长递增子序列) python
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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
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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
- rust的指针作为函数返回值是直接传递,还是先销毁后创建?
wudixiaotie
返回值
这是我自己想到的问题,结果去知呼提问,还没等别人回答, 我自己就想到方法实验了。。
fn main() {
let mut a = 34;
println!("a's addr:{:p}", &a);
let p = &mut a;
println!("p's addr:{:p}", &a
- java编程思想 -- 数据的初始化
百合不是茶
java数据的初始化
1.使用构造器确保数据初始化
/*
*在ReckInitDemo类中创建Reck的对象
*/
public class ReckInitDemo {
public static void main(String[] args) {
//创建Reck对象
new Reck();
}
}
- [航天与宇宙]为什么发射和回收航天器有档期
comsci
地球的大气层中有一个时空屏蔽层,这个层次会不定时的出现,如果该时空屏蔽层出现,那么将导致外层空间进入的任何物体被摧毁,而从地面发射到太空的飞船也将被摧毁...
所以,航天发射和飞船回收都需要等待这个时空屏蔽层消失之后,再进行
&
- linux下批量替换文件内容
商人shang
linux替换
1、网络上现成的资料
格式: sed -i "s/查找字段/替换字段/g" `grep 查找字段 -rl 路径`
linux sed 批量替换多个文件中的字符串
sed -i "s/oldstring/newstring/g" `grep oldstring -rl yourdir`
例如:替换/home下所有文件中的www.admi
- 网页在线天气预报
oloz
天气预报
网页在线调用天气预报
<%@ page language="java" contentType="text/html; charset=utf-8"
pageEncoding="utf-8"%>
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transit
- SpringMVC和Struts2比较
杨白白
springMVC
1. 入口
spring mvc的入口是servlet,而struts2是filter(这里要指出,filter和servlet是不同的。以前认为filter是servlet的一种特殊),这样就导致了二者的机制不同,这里就牵涉到servlet和filter的区别了。
参见:http://blog.csdn.net/zs15932616453/article/details/8832343
2
- refuse copy, lazy girl!
小桔子
copy
妹妹坐船头啊啊啊啊!都打算一点点琢磨呢。文字编辑也写了基本功能了。。今天查资料,结果查到了人家写得完完整整的。我清楚的认识到:
1.那是我自己觉得写不出的高度
2.如果直接拿来用,很快就能解决问题
3.然后就是抄咩~~
4.肿么可以这样子,都不想写了今儿个,留着作参考吧!拒绝大抄特抄,慢慢一点点写!
- apache与php整合
aichenglong
php apache web
一 apache web服务器
1 apeche web服务器的安装
1)下载Apache web服务器
2)配置域名(如果需要使用要在DNS上注册)
3)测试安装访问http://localhost/验证是否安装成功
2 apache管理
1)service.msc进行图形化管理
2)命令管理,配
- Maven常用内置变量
AILIKES
maven
Built-in properties
${basedir} represents the directory containing pom.xml
${version} equivalent to ${project.version} (deprecated: ${pom.version})
Pom/Project properties
Al
- java的类和对象
百合不是茶
JAVA面向对象 类 对象
java中的类:
java是面向对象的语言,解决问题的核心就是将问题看成是一个类,使用类来解决
java使用 class 类名 来创建类 ,在Java中类名要求和构造方法,Java的文件名是一样的
创建一个A类:
class A{
}
java中的类:将某两个事物有联系的属性包装在一个类中,再通
- JS控制页面输入框为只读
bijian1013
JavaScript
在WEB应用开发当中,增、删除、改、查功能必不可少,为了减少以后维护的工作量,我们一般都只做一份页面,通过传入的参数控制其是新增、修改或者查看。而修改时需将待修改的信息从后台取到并显示出来,实际上就是查看的过程,唯一的区别是修改时,页面上所有的信息能修改,而查看页面上的信息不能修改。因此完全可以将其合并,但通过前端JS将查看页面的所有信息控制为只读,在信息量非常大时,就比较麻烦。
- AngularJS与服务器交互
bijian1013
JavaScriptAngularJS$http
对于AJAX应用(使用XMLHttpRequests)来说,向服务器发起请求的传统方式是:获取一个XMLHttpRequest对象的引用、发起请求、读取响应、检查状态码,最后处理服务端的响应。整个过程示例如下:
var xmlhttp = new XMLHttpRequest();
xmlhttp.onreadystatechange
- [Maven学习笔记八]Maven常用插件应用
bit1129
maven
常用插件及其用法位于:http://maven.apache.org/plugins/
1. Jetty server plugin
2. Dependency copy plugin
3. Surefire Test plugin
4. Uber jar plugin
1. Jetty Pl
- 【Hive六】Hive用户自定义函数(UDF)
bit1129
自定义函数
1. 什么是Hive UDF
Hive是基于Hadoop中的MapReduce,提供HQL查询的数据仓库。Hive是一个很开放的系统,很多内容都支持用户定制,包括:
文件格式:Text File,Sequence File
内存中的数据格式: Java Integer/String, Hadoop IntWritable/Text
用户提供的 map/reduce 脚本:不管什么
- 杀掉nginx进程后丢失nginx.pid,如何重新启动nginx
ronin47
nginx 重启 pid丢失
nginx进程被意外关闭,使用nginx -s reload重启时报如下错误:nginx: [error] open() “/var/run/nginx.pid” failed (2: No such file or directory)这是因为nginx进程被杀死后pid丢失了,下一次再开启nginx -s reload时无法启动解决办法:nginx -s reload 只是用来告诉运行中的ng
- UI设计中我们为什么需要设计动效
brotherlamp
UIui教程ui视频ui资料ui自学
随着国际大品牌苹果和谷歌的引领,最近越来越多的国内公司开始关注动效设计了,越来越多的团队已经意识到动效在产品用户体验中的重要性了,更多的UI设计师们也开始投身动效设计领域。
但是说到底,我们到底为什么需要动效设计?或者说我们到底需要什么样的动效?做动效设计也有段时间了,于是尝试用一些案例,从产品本身出发来说说我所思考的动效设计。
一、加强体验舒适度
嗯,就是让用户更加爽更加爽的用你的产品。
- Spring中JdbcDaoSupport的DataSource注入问题
bylijinnan
javaspring
参考以下两篇文章:
http://www.mkyong.com/spring/spring-jdbctemplate-jdbcdaosupport-examples/
http://stackoverflow.com/questions/4762229/spring-ldap-invoking-setter-methods-in-beans-configuration
Sprin
- 数据库连接池的工作原理
chicony
数据库连接池
随着信息技术的高速发展与广泛应用,数据库技术在信息技术领域中的位置越来越重要,尤其是网络应用和电子商务的迅速发展,都需要数据库技术支持动 态Web站点的运行,而传统的开发模式是:首先在主程序(如Servlet、Beans)中建立数据库连接;然后进行SQL操作,对数据库中的对象进行查 询、修改和删除等操作;最后断开数据库连接。使用这种开发模式,对
- java 关键字
CrazyMizzz
java
关键字是事先定义的,有特别意义的标识符,有时又叫保留字。对于保留字,用户只能按照系统规定的方式使用,不能自行定义。
Java中的关键字按功能主要可以分为以下几类:
(1)访问修饰符
public,private,protected
p
- Hive中的排序语法
daizj
排序hiveorder byDISTRIBUTE BYsort by
Hive中的排序语法 2014.06.22 ORDER BY
hive中的ORDER BY语句和关系数据库中的sql语法相似。他会对查询结果做全局排序,这意味着所有的数据会传送到一个Reduce任务上,这样会导致在大数量的情况下,花费大量时间。
与数据库中 ORDER BY 的区别在于在hive.mapred.mode = strict模式下,必须指定 limit 否则执行会报错。
- 单态设计模式
dcj3sjt126com
设计模式
单例模式(Singleton)用于为一个类生成一个唯一的对象。最常用的地方是数据库连接。 使用单例模式生成一个对象后,该对象可以被其它众多对象所使用。
<?phpclass Example{ // 保存类实例在此属性中 private static&
- svn locked
dcj3sjt126com
Lock
post-commit hook failed (exit code 1) with output:
svn: E155004: Working copy 'D:\xx\xxx' locked
svn: E200031: sqlite: attempt to write a readonly database
svn: E200031: sqlite: attempt to write a
- ARM寄存器学习
e200702084
数据结构C++cC#F#
无论是学习哪一种处理器,首先需要明确的就是这种处理器的寄存器以及工作模式。
ARM有37个寄存器,其中31个通用寄存器,6个状态寄存器。
1、不分组寄存器(R0-R7)
不分组也就是说说,在所有的处理器模式下指的都时同一物理寄存器。在异常中断造成处理器模式切换时,由于不同的处理器模式使用一个名字相同的物理寄存器,就是
- 常用编码资料
gengzg
编码
List<UserInfo> list=GetUserS.GetUserList(11);
String json=JSON.toJSONString(list);
HashMap<Object,Object> hs=new HashMap<Object, Object>();
for(int i=0;i<10;i++)
{
- 进程 vs. 线程
hongtoushizi
线程linux进程
我们介绍了多进程和多线程,这是实现多任务最常用的两种方式。现在,我们来讨论一下这两种方式的优缺点。
首先,要实现多任务,通常我们会设计Master-Worker模式,Master负责分配任务,Worker负责执行任务,因此,多任务环境下,通常是一个Master,多个Worker。
如果用多进程实现Master-Worker,主进程就是Master,其他进程就是Worker。
如果用多线程实现
- Linux定时Job:crontab -e 与 /etc/crontab 的区别
Josh_Persistence
linuxcrontab
一、linux中的crotab中的指定的时间只有5个部分:* * * * *
分别表示:分钟,小时,日,月,星期,具体说来:
第一段 代表分钟 0—59
第二段 代表小时 0—23
第三段 代表日期 1—31
第四段 代表月份 1—12
第五段 代表星期几,0代表星期日 0—6
如:
*/1 * * * * 每分钟执行一次。
*
- KMP算法详解
hm4123660
数据结构C++算法字符串KMP
字符串模式匹配我们相信大家都有遇过,然而我们也习惯用简单匹配法(即Brute-Force算法),其基本思路就是一个个逐一对比下去,这也是我们大家熟知的方法,然而这种算法的效率并不高,但利于理解。
假设主串s="ababcabcacbab",模式串为t="
- 枚举类型的单例模式
zhb8015
单例模式
E.编写一个包含单个元素的枚举类型[极推荐]。代码如下:
public enum MaYun {himself; //定义一个枚举的元素,就代表MaYun的一个实例private String anotherField;MaYun() {//MaYun诞生要做的事情//这个方法也可以去掉。将构造时候需要做的事情放在instance赋值的时候:/** himself = MaYun() {*
- Kafka+Storm+HDFS
ssydxa219
storm
cd /myhome/usr/stormbin/storm nimbus &bin/storm supervisor &bin/storm ui &Kafka+Storm+HDFS整合实践kafka_2.9.2-0.8.1.1.tgzapache-storm-0.9.2-incubating.tar.gzKafka安装配置我们使用3台机器搭建Kafk
- Java获取本地服务器的IP
中华好儿孙
javaWeb获取服务器ip地址
System.out.println("getRequestURL:"+request.getRequestURL());
System.out.println("getLocalAddr:"+request.getLocalAddr());
System.out.println("getLocalPort:&quo