- LeetCode第317题_离建筑物最近的距离
@蓝莓果粒茶
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LeetCode第317题:离建筑物最近的距离文章摘要本文详细解析LeetCode第317题"离建筑物最近的距离",这是一道图论和广度优先搜索的问题。文章提供了基于多源BFS的解法,包含C#、Python、C++三种语言实现,配有详细的算法分析和性能对比。适合想要提升图论算法能力的程序员。核心知识点:广度优先搜索、图论、矩阵遍历难度等级:困难推荐人群:具有图论基础,想要提升算法能力的程序员题目描述
- Swift 图论实战:DFS 算法解锁 LeetCode 323 连通分量个数
网罗开发
Swift算法swift图论
文章目录摘要描述示例题解答案DFS遍历每个连通区域Union-Find(并查集)题解代码分析(Swift实现:DFS)题解代码详解构建邻接表DFS深度优先搜索遍历所有节点示例测试及结果示例1示例2示例3时间复杂度分析空间复杂度分析总结摘要图是算法中最具挑战性的结构之一,而“连通分量”这个词听起来也有点像社交网络里的“圈子”概念。给你一张无向图,节点编号从0到n-1,现在请你找出这个图中到底有多少个
- C++最小生成树算法详解
你的冰西瓜
c++算法图论最小生成树
C++最小生成树算法详解引言在图论中,最小生成树(MinimumSpanningTree,MST)是一个非常重要的概念。对于给定的带权无向连通图,最小生成树是一棵包含图中所有顶点且边权之和最小的树。它在网络设计、电路布线等实际应用中具有广泛的意义。本文将详细介绍两种常见的最小生成树算法:Prim算法和Kruskal算法,并提供C++实现代码。一、最小生成树的基本概念1.1生成树一个连通图的生成树是
- 算法学习笔记:10.Prim 算法——从原理到实战,涵盖 LeetCode 与考研 408 例题
呆呆企鹅仔
算法学习算法学习笔记JavaPrim
在图论的世界里,最小生成树(MinimumSpanningTree,MST)是一个至关重要的概念,它在通信网络设计、电路布线、交通规划等领域有着广泛的应用。求解最小生成树的算法中,Prim算法以其独特的“逐步扩展”思想占据着重要地位。Prim算法的基本概念在正式介绍Prim算法之前,我们先回顾一下最小生成树的定义:对于一个具有n个顶点的带权连通图,其最小生成树是包含所有n个顶点的一棵无环子图,且该
- GNN--知识图谱(逐步贯通基础到项目实践)
峙峙峙
图神经网络知识图谱人工智能
原文仓库链接:知识图谱–贯通已有知识地图记录知识关系图谱和跨学科碰撞新启发知识图谱mermaid可能需要下载插件才能渲染线性代数神经网络深度学习框架硬件加速图论GNN框架交叉理解前向理解定义:前向理解:A–>B,A为B的基础铺垫知识,通过深入学习A对B有更好的理解01.LinearAlgebraforLinearLayerofNN从线性代数行列变换的角度看神经网络中的线性层线性代数矩阵乘法,可以理
- 搜索之BFS
Luther coder
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目录一.BFS简介二.BFS主要应用和实现三.典型例题(1)P1443马的遍历-洛谷(2)P8693[蓝桥杯2019国AC]大胖子走迷宫-洛谷四.总结一.BFS简介BFS(图论):广度优先搜索,是一种用于遍历或搜索树或图的算法。所谓广度优先,就是说按照圈层搜索。二.BFS主要应用和实现在搜索算法中,该BFS常常指利用队列实现广度优先搜索,从而寻找最短距离。与图论中的BFS算法有一定相似之处,但并不
- AtCoder Beginner Contest 412(ABCDE)
前言回来喽!!前一阵子期末周快复习疯了,接下来还想准备数学建模,感觉高中都没这么忙过T^T。中间参加了一场百度之星的比赛,只AC了两题,感觉好难啊还是太菜了,希望能混个牌呜呜呜。图论和数论题好难,还得多练啊……一、A-TaskFailedSuccessfully#includeusingnamespacestd;typedeflonglongll;typedefpairpii;voidsolve(
- gesp c++ 八级知识点
山中习静观潮槿
Gespc++考级知识点c++代理模式开发语言
以下是根据GESPC++八级考试大纲的超详细知识点解析与代码实现,涵盖计数原理、排列组合、图论算法、倍增法等核心内容,每个知识点均包含概念说明、应用场景、使用方法、优缺点及完整代码示例。一、计数原理1.1加法原理与乘法原理概念:加法原理:完成一件事有多个互斥方案,总方法数为各方案方法数之和。乘法原理:完成一件事需多个独立步骤,总方法数为各步骤方法数的乘积。应用场景:加法原理:选择不同类别的路径或物
- gesp c++ 七级知识点
以下是根据GESPC++七级考试大纲的超详细知识点解析与代码实现,涵盖数学函数、复杂动态规划、图论算法、哈希表等核心内容,每个知识点均包含概念说明、应用场景、使用方法、优缺点及完整代码示例。一、数学库函数1.1三角函数概念:sin(x)、cos(x)、tan(x)分别计算弧度为x的正弦、余弦、正切值。应用场景:几何计算、物理运动模拟、图形学。代码示例:#include#includeusingna
- 数组排序求最小交换次数
Unlimitedz
图论算法数据结构
F-松鼠排序_2023河南萌新联赛第(一)场:河南农业大学(nowcoder.com)题意:给定长度为n的数组,每次可以任意交换两个元素,求将数组变为升序的最小交换次数。一道很经典的题目了,本质上是个图论问题。我们可以遍历数组,对于每个元素,我们将该元素和它正确的位置建边,最后一定是1∼n个环(自环也算)。对于有k个元素的环,最少交换次数为k−1。假设共有p个环,对于第i个环,有ki个元素,则它的
- 图论基础算法入门笔记
图论基础与建图图的定义图是由若干给定的顶点及连接两顶点的边所构成的图形,顶点用于代表事物,连接两顶点的边用于表示两个事物间的特定关系。建图的概念建图是指找到合适的方法将图表示出来。图的存储方法直接存边存储方式:直接使用一个数组,将边的起点与终点信息存储。代码实现:#includeusingnamespacestd;structEdge{intu,v;//边的起点和终点};intn,m;//n为顶点
- 算法学习笔记:7.Dijkstra 算法——从原理到实战,涵盖 LeetCode 与考研 408 例题
在计算机科学领域,图论算法一直占据着重要地位,其中Dijkstra算法作为求解单源最短路径问题的经典算法,被广泛应用于路径规划、网络路由等多个场景。无论是算法竞赛、实际项目开发,还是计算机考研408的备考,Dijkstra算法都是必须掌握的核心内容。一、Dijkstra算法的基本概念Dijkstra算法是由荷兰计算机科学家EdsgerW.Dijkstra在1956年提出的,用于解决带权有向图或无向
- 计算机网络总结
谭嘉俊
计算机网络
本文章讲解的内容是计算机网络总结。基本术语节点(node):在电信网络中,一个节点是一个连接点,表示一个再分发点(redistributionpoint)或一个通信端点(一些终端设备),节点的定义依赖于网络和协议层,一个物理网络节点是一个连接到网络的有源电子设备,能够通过通信通道发送、接收或转发信息,要注意的是,无源分发点(例如:配线架或接插板)不是节点,在网络理论或图论中,术语节点表示网络拓扑中
- 图论算法的大家庭——c++中的图论算法
imlarry0616
深度优先算法图论
图论算法是处理图结构问题的核心工具,广泛应用于路径规划、社交网络分析、计算机网络等领域。以下从基础概念、经典算法及其代码实现展开详细介绍,涵盖DFS、BFS、最短路径、最小生成树等核心内容,并附C++代码示例及注释。一、图的基础概念图的定义:由顶点(Vertex)集合V和边(Edge)集合E组成,记作G=(V,E)。分类:无向图:边无方向(如社交网络中的朋友关系)。有向图:边有方向(如网页链接关系
- 图论基础知识 深度优先(Depth First Search, 简称DFS),广度优先(Breathe First Search, 简称BFS)
mmaerd
Leetcode刷题学习记录深度优先图论宽度优先机考
图论基础知识学习记录自代码随想录dfs与bfs区别dfs是沿着一个方向去搜,不到黄河不回头,直到搜不下去了,再换方向(换方向的过程就涉及到了回溯)。bfs是先把本节点所连接的所有节点遍历一遍,走到下一个节点的时候,再把连接节点的所有节点遍历一遍,搜索方向更像是广度,四面八方的搜索过程。深度优先搜索理论(DepthFirstSearch,简称DFS)搜索方向,是认准一个方向搜,直到碰壁之后再换方向换
- 代码随想录|图论|07岛屿的最大面积
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算法深度优先图论数据结构c++
leetcode:100.岛屿的最大面积题目题目描述给定一个由1(陆地)和0(水)组成的矩阵,计算岛屿的最大面积。岛屿面积的计算方式为组成岛屿的陆地的总数。岛屿由水平方向或垂直方向上相邻的陆地连接而成,并且四周都是水域。你可以假设矩阵外均被水包围。输入描述第一行包含两个整数N,M,表示矩阵的行数和列数。后续N行,每行包含M个数字,数字为1或者0,表示岛屿的单元格。输出描述输出一个整数,表示岛屿的最
- 代码随想录: 图论| 岛屿数量
王鹏程_
深度优先算法岛屿数量图论
题目链接:99.岛屿数量题目描述:给定一个由1(陆地)和0(水)组成的矩阵,你需要计算岛屿的数量。岛屿由水平方向或垂直方向上相邻的陆地连接而成,并且四周都是水域。你可以假设矩阵外均被水包围。输入描述:第一行包含两个整数N,M,表示矩阵的行数和列数。后续N行,每行包含M个数字,数字为1或者0。输出描述:输出一个整数,表示岛屿的数量。如果不存在岛屿,则输出0。输入示例:4511000110000010
- 实现并查集数据结构的技术指南
一键难忘
数据结构算法并查集
本文收录于专栏:算法之翼https://blog.csdn.net/weixin_52908342/category_10943144.html订阅后本专栏全部文章可见。实现并查集数据结构的技术指南并查集(DisjointSetUnion,简称并查集)是一种常用的数据结构,用于管理元素之间的等价关系。它主要支持两种操作:合并(Union)和查找(Find)。并查集通常用于解决各种问题,如图论中的连
- 代码随想录| 图论01 ●深度优先搜索知识 ●797所有可能的路径 ●广度优先搜索知识 ●200 岛屿数量dfs ●200 岛屿数量bfs
weixin_51674457
代码随想录一刷深度优先图论宽度优先
#dfs知识看了一下感觉和二叉树,和回溯,没啥区别。#797所有可能路径普通回溯,很快path.push_back(0);要提前写不要忘了。另外path不要担心不需要归零,他每次回溯call完了会退回去的vector>res;vectorpath;voiddfs(intnode,intn,vector>&graph){if(node==n-1){res.push_back(path);return
- 代码随想录|图论理论基础
1.图的种类(有向图和无向图)有向图:图中边有方向无向图:图中边无方向加权有向图:图中边是有权值和方向的,无向图也是如此2.度(无向图中有几条边连接该节点,该节点就有几度)出度:从该节点出发的边的个数入度:指向该节点边的个数3.连通性(在图中表示节点的联通情况,我们称之为连通性)连通图:在无向图中,任何两个节点都是可以到达的(可以借助其他节点)非连通图:有节点不能到达其他节点强连通图:在有向图中,
- 20240820 代码随想录 | 图论 岛屿
m0_46259676
图论算法
98.所有可达路径深度优先搜索(dfs)和广度优先搜索(bfs)区别:dfs是可一个方向去搜,不到黄河不回头,直到遇到绝境了,搜不下去了,再换方向(换方向的过程就涉及到了回溯)。bfs是先把本节点所连接的所有节点遍历一遍,走到下一个节点的时候,再把连接节点的所有节点遍历一遍,搜索方向更像是广度,四面八方的搜索过程。n,m=map(int,input().split())print(''.join(
- 20240821 代码随想录 | 图论
m0_46259676
图论
103.水流问题dfs深度优先搜素directions=[[0,1],[0,-1],[1,0],[-1,0]]set_1=set()set_2=set()n,m=map(int,input().split())g=[]for_inrange(n):g.append(list(map(int,input().split())))defdfs(g,x,y,visited,s):visited[x][y
- 代码随想录|图论|04广度优先搜索理论基础
Paper Clouds
图论宽度优先算法数据结构leetcodec++
广搜的使用场景广搜的搜索方式就适合于解决两个点之间的最短路径问题。因为广搜是从起点出发,以起始点为中心一圈一圈进行搜索,一旦遇到终点,记录之前走过的节点就是一条最短路。当然,也有一些问题是广搜和深搜都可以解决的,例如岛屿问题,这类问题的特征就是不涉及具体的遍历方式,只要能把相邻且相同属性的节点标记上就行。(我们会在具体题目讲解中详细来说)比如下面这个图,从start开始慢慢向外扩展,第4次扩展才到
- 代码随想录|图论|05岛屿数量(深搜DFS)
Paper Clouds
图论深度优先算法数据结构leetcode
leetcode:99.岛屿数量题目题目描述:给定一个由1(陆地)和0(水)组成的矩阵,你需要计算岛屿的数量。岛屿由水平方向或垂直方向上相邻的陆地连接而成,并且四周都是水域。你可以假设矩阵外均被水包围。输入描述:第一行包含两个整数N,M,表示矩阵的行数和列数。后续N行,每行包含M个数字,数字为1或者0。输出描述:输出一个整数,表示岛屿的数量。如果不存在岛屿,则输出0。思路遇到一个没有遍历过的节点陆
- 【树 DFS BFS 离线查询】P11855 [CSP-J2022 山东] 部署|普及+
软件架构师何志丹
#洛谷普及+深度优先宽度优先c++算法图论树
本文涉及知识点C++图论C++BFS算法C++DFSP11855[CSP-J2022山东]部署题目背景受疫情影响,山东省取消了CSP-J2022认证活动,并于次年三月重新命题,在省内补办比赛。题目描述“万里羽书来未绝,五关烽火昼仍传。”古时候没有现代信息化战争的技术,只能靠烽火传信和将军运筹帷幄的调兵遣将来取得战争的优势。为了使消耗最低,现在A国已经在nnn个城市之间建好了道路和行军部署渠道,使得
- Educational Codeforces Round 31 C.Bertown Subway(图论)
ganzibang
ACM-图论图论
题目链接:BertownSubway题意:简单地说,就是给一个n个地铁站的线路图,每个地铁站i有一趟地铁从i站出发,到达目的站pi,pi可以等于i且满足条件:对于每个i站,只存在一个j站使得pj=i。定义有序对pair(a,b)表示从a站到b站,现在给你一个机会在满足条件下可以改变不超过两个地铁站的pi,使得(a,b)的个数最多,问最多个数是多少?题解:题目先输入一个n,在输入pi,而且每个pi是
- 【图论 DFS搜索树】P10298 [CCC 2024 S4] Painting Roads|普及+
软件架构师何志丹
#洛谷普及+图论深度优先算法c++洛谷
本文涉及知识点C++图论C++DFSP10298[CCC2024S4]PaintingRoads题目描述Kitchener市的市长Alanna成功地改进了该市的道路规划。然而,来自RedBlue市的一位售货员仍然抱怨道路的颜色不够丰富。Alanna的下一个任务就是粉刷一些道路。Kitchener市的道路规划可以表示为NNN个十字路口和MMM条道路,第iii条道路连接第uiu_iui个十字路口和第v
- leetcode332.重新安排行程:优先队列与DFS实现欧拉路径的行程规划
Musennn
leetcode刷题详解深度优先算法leetcodejava
一、题目深度解析与行程规划本质题目描述给定一个机票的字符串二维数组tickets,每个元素是[from,to]的形式,表示从from到to的机票。要求找出从JFK出发的行程,且必须使用所有机票,若存在多种可能的行程,返回字典序最小的那个。核心特性分析图论模型:每个机场是图的节点,机票是图的边,问题转化为在图中寻找一条经过所有边的路径欧拉路径:题目本质是寻找图中的欧拉路径(经过每条边恰好一次的路径)
- 探索算法秘境:量子随机游走算法及其在图论问题中的创新应用
目录编辑一、量子随机游走算法的起源与原理二、量子随机游走算法在图论问题中的创新应用三、量子随机游走算法的优势与挑战四、结语在算法研究的浩瀚星空中,总有一些领域如同遥远星系,闪烁着神秘而诱人的光芒。今天,我们将一同深入这片算法秘境,探索一个相对偏僻但极具潜力的算法——量子随机游走算法(QuantumRandomWalk,QRW),并揭示它在图论问题中的创新应用。一、量子随机游走算法的起源与原理量子随
- 【2024年码蹄杯】本科组省赛
Guiat
算法竞赛码蹄杯省赛算法比赛
个人主页:Guiat归属专栏:算法竞赛文章目录1.MC0355·开篇签到2.MC0357·移动移动移动3.MC0357·移动移动移动4.MC0358·请相信我会做图论5.MC0359·我会等差数列6.MC0360·我会修改图7.MC0361·团队能量8.MC0362·异或正文总共8道题。1.MC0355·开篇签到【题目】MC0355·开篇签到【分析】输出严格次小值。【AC_Code】#includ
- Nginx负载均衡
510888780
nginx应用服务器
Nginx负载均衡一些基础知识:
nginx 的 upstream目前支持 4 种方式的分配
1)、轮询(默认)
每个请求按时间顺序逐一分配到不同的后端服务器,如果后端服务器down掉,能自动剔除。
2)、weight
指定轮询几率,weight和访问比率成正比
- RedHat 6.4 安装 rabbitmq
bylijinnan
erlangrabbitmqredhat
在 linux 下安装软件就是折腾,首先是测试机不能上外网要找运维开通,开通后发现测试机的 yum 不能使用于是又要配置 yum 源,最后安装 rabbitmq 时也尝试了两种方法最后才安装成功
机器版本:
[root@redhat1 rabbitmq]# lsb_release
LSB Version: :base-4.0-amd64:base-4.0-noarch:core
- FilenameUtils工具类
eksliang
FilenameUtilscommon-io
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2217081 一、概述
这是一个Java操作文件的常用库,是Apache对java的IO包的封装,这里面有两个非常核心的类FilenameUtils跟FileUtils,其中FilenameUtils是对文件名操作的封装;FileUtils是文件封装,开发中对文件的操作,几乎都可以在这个框架里面找到。 非常的好用。
- xml文件解析SAX
不懂事的小屁孩
xml
xml文件解析:xml文件解析有四种方式,
1.DOM生成和解析XML文档(SAX是基于事件流的解析)
2.SAX生成和解析XML文档(基于XML文档树结构的解析)
3.DOM4J生成和解析XML文档
4.JDOM生成和解析XML
本文章用第一种方法进行解析,使用android常用的DefaultHandler
import org.xml.sax.Attributes;
- 通过定时任务执行mysql的定期删除和新建分区,此处是按日分区
酷的飞上天空
mysql
使用python脚本作为命令脚本,linux的定时任务来每天定时执行
#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf8 -*-
import pymysql
import datetime
import calendar
#要分区的表
table_name = 'my_table'
#连接数据库的信息
host,user,passwd,db =
- 如何搭建数据湖架构?听听专家的意见
蓝儿唯美
架构
Edo Interactive在几年前遇到一个大问题:公司使用交易数据来帮助零售商和餐馆进行个性化促销,但其数据仓库没有足够时间去处理所有的信用卡和借记卡交易数据
“我们要花费27小时来处理每日的数据量,”Edo主管基础设施和信息系统的高级副总裁Tim Garnto说道:“所以在2013年,我们放弃了现有的基于PostgreSQL的关系型数据库系统,使用了Hadoop集群作为公司的数
- spring学习——控制反转与依赖注入
a-john
spring
控制反转(Inversion of Control,英文缩写为IoC)是一个重要的面向对象编程的法则来削减计算机程序的耦合问题,也是轻量级的Spring框架的核心。 控制反转一般分为两种类型,依赖注入(Dependency Injection,简称DI)和依赖查找(Dependency Lookup)。依赖注入应用比较广泛。
- 用spool+unixshell生成文本文件的方法
aijuans
xshell
例如我们把scott.dept表生成文本文件的语句写成dept.sql,内容如下:
set pages 50000;
set lines 200;
set trims on;
set heading off;
spool /oracle_backup/log/test/dept.lst;
select deptno||','||dname||','||loc
- 1、基础--名词解析(OOA/OOD/OOP)
asia007
学习基础知识
OOA:Object-Oriented Analysis(面向对象分析方法)
是在一个系统的开发过程中进行了系统业务调查以后,按照面向对象的思想来分析问题。OOA与结构化分析有较大的区别。OOA所强调的是在系统调查资料的基础上,针对OO方法所需要的素材进行的归类分析和整理,而不是对管理业务现状和方法的分析。
OOA(面向对象的分析)模型由5个层次(主题层、对象类层、结构层、属性层和服务层)
- 浅谈java转成json编码格式技术
百合不是茶
json编码java转成json编码
json编码;是一个轻量级的数据存储和传输的语言
在java中需要引入json相关的包,引包方式在工程的lib下就可以了
JSON与JAVA数据的转换(JSON 即 JavaScript Object Natation,它是一种轻量级的数据交换格式,非
常适合于服务器与 JavaScript 之间的数据的交
- web.xml之Spring配置(基于Spring+Struts+Ibatis)
bijian1013
javaweb.xmlSSIspring配置
指定Spring配置文件位置
<context-param>
<param-name>contextConfigLocation</param-name>
<param-value>
/WEB-INF/spring-dao-bean.xml,/WEB-INF/spring-resources.xml,
/WEB-INF/
- Installing SonarQube(Fail to download libraries from server)
sunjing
InstallSonar
1. Download and unzip the SonarQube distribution
2. Starting the Web Server
The default port is "9000" and the context path is "/". These values can be changed in &l
- 【MongoDB学习笔记十一】Mongo副本集基本的增删查
bit1129
mongodb
一、创建复本集
假设mongod,mongo已经配置在系统路径变量上,启动三个命令行窗口,分别执行如下命令:
mongod --port 27017 --dbpath data1 --replSet rs0
mongod --port 27018 --dbpath data2 --replSet rs0
mongod --port 27019 -
- Anychart图表系列二之执行Flash和HTML5渲染
白糖_
Flash
今天介绍Anychart的Flash和HTML5渲染功能
HTML5
Anychart从6.0第一个版本起,已经逐渐开始支持各种图的HTML5渲染效果了,也就是说即使你没有安装Flash插件,只要浏览器支持HTML5,也能看到Anychart的图形(不过这些是需要做一些配置的)。
这里要提醒下大家,Anychart6.0版本对HTML5的支持还不算很成熟,目前还处于
- Laravel版本更新异常4.2.8-> 4.2.9 Declaration of ... CompilerEngine ... should be compa
bozch
laravel
昨天在为了把laravel升级到最新的版本,突然之间就出现了如下错误:
ErrorException thrown with message "Declaration of Illuminate\View\Engines\CompilerEngine::handleViewException() should be compatible with Illuminate\View\Eng
- 编程之美-NIM游戏分析-石头总数为奇数时如何保证先动手者必胜
bylijinnan
编程之美
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class Nim {
/**编程之美 NIM游戏分析
问题:
有N块石头和两个玩家A和B,玩家A先将石头随机分成若干堆,然后按照BABA...的顺序不断轮流取石头,
能将剩下的石头一次取光的玩家获胜,每次取石头时,每个玩家只能从若干堆石头中任选一堆,
- lunce创建索引及简单查询
chengxuyuancsdn
查询创建索引lunce
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import org.apache.lucene.analysis.Analyzer;
import org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer;
import org.apache.lucene.document.Docume
- [IT与投资]坚持独立自主的研究核心技术
comsci
it
和别人合作开发某项产品....如果互相之间的技术水平不同,那么这种合作很难进行,一般都会成为强者控制弱者的方法和手段.....
所以弱者,在遇到技术难题的时候,最好不要一开始就去寻求强者的帮助,因为在我们这颗星球上,生物都有一种控制其
- flashback transaction闪回事务查询
daizj
oraclesql闪回事务
闪回事务查询有别于闪回查询的特点有以下3个:
(1)其正常工作不但需要利用撤销数据,还需要事先启用最小补充日志。
(2)返回的结果不是以前的“旧”数据,而是能够将当前数据修改为以前的样子的撤销SQL(Undo SQL)语句。
(3)集中地在名为flashback_transaction_query表上查询,而不是在各个表上通过“as of”或“vers
- Java I/O之FilenameFilter类列举出指定路径下某个扩展名的文件
游其是你
FilenameFilter
这是一个FilenameFilter类用法的例子,实现的列举出“c:\\folder“路径下所有以“.jpg”扩展名的文件。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28
- C语言学习五函数,函数的前置声明以及如何在软件开发中合理的设计函数来解决实际问题
dcj3sjt126com
c
# include <stdio.h>
int f(void) //括号中的void表示该函数不能接受数据,int表示返回的类型为int类型
{
return 10; //向主调函数返回10
}
void g(void) //函数名前面的void表示该函数没有返回值
{
//return 10; //error 与第8行行首的void相矛盾
}
in
- 今天在测试环境使用yum安装,遇到一个问题: Error: Cannot retrieve metalink for repository: epel. Pl
dcj3sjt126com
centos
今天在测试环境使用yum安装,遇到一个问题:
Error: Cannot retrieve metalink for repository: epel. Please verify its path and try again
处理很简单,修改文件“/etc/yum.repos.d/epel.repo”, 将baseurl的注释取消, mirrorlist注释掉。即可。
&n
- 单例模式
shuizhaosi888
单例模式
单例模式 懒汉式
public class RunMain {
/**
* 私有构造
*/
private RunMain() {
}
/**
* 内部类,用于占位,只有
*/
private static class SingletonRunMain {
priv
- Spring Security(09)——Filter
234390216
Spring Security
Filter
目录
1.1 Filter顺序
1.2 添加Filter到FilterChain
1.3 DelegatingFilterProxy
1.4 FilterChainProxy
1.5
- 公司项目NODEJS实践0.1
逐行分析JS源代码
mongodbnginxubuntunodejs
一、前言
前端如何独立用nodeJs实现一个简单的注册、登录功能,是不是只用nodejs+sql就可以了?其实是可以实现,但离实际应用还有距离,那要怎么做才是实际可用的。
网上有很多nod
- java.lang.Math
liuhaibo_ljf
javaMathlang
System.out.println(Math.PI);
System.out.println(Math.abs(1.2));
System.out.println(Math.abs(1.2));
System.out.println(Math.abs(1));
System.out.println(Math.abs(111111111));
System.out.println(Mat
- linux下时间同步
nonobaba
ntp
今天在linux下做hbase集群的时候,发现hmaster启动成功了,但是用hbase命令进入shell的时候报了一个错误 PleaseHoldException: Master is initializing,查看了日志,大致意思是说master和slave时间不同步,没办法,只好找一种手动同步一下,后来发现一共部署了10来台机器,手动同步偏差又比较大,所以还是从网上找现成的解决方
- ZooKeeper3.4.6的集群部署
roadrunners
zookeeper集群部署
ZooKeeper是Apache的一个开源项目,在分布式服务中应用比较广泛。它主要用来解决分布式应用中经常遇到的一些数据管理问题,如:统一命名服务、状态同步、集群管理、配置文件管理、同步锁、队列等。这里主要讲集群中ZooKeeper的部署。
1、准备工作
我们准备3台机器做ZooKeeper集群,分别在3台机器上创建ZooKeeper需要的目录。
数据存储目录
- Java高效读取大文件
tomcat_oracle
java
读取文件行的标准方式是在内存中读取,Guava 和Apache Commons IO都提供了如下所示快速读取文件行的方法: Files.readLines(new File(path), Charsets.UTF_8); FileUtils.readLines(new File(path)); 这种方法带来的问题是文件的所有行都被存放在内存中,当文件足够大时很快就会导致
- 微信支付api返回的xml转换为Map的方法
xu3508620
xmlmap微信api
举例如下:
<xml>
<return_code><![CDATA[SUCCESS]]></return_code>
<return_msg><![CDATA[OK]]></return_msg>
<appid><