- 强连通分量——tarjan算法缩点
小陈同学_
图论算法图论c++
一.什么是强连通分量?强连通分量:在有向图G中,如果两个顶点u,v间(u->v)有一条从u到v的有向路径,同时还有一条从v到u的有向路径,则称两个顶点强连通(stronglyconnected)。如果有向图G的每两个顶点都强连通,称G是一个强连通图。有向图的极大强连通子图,称为强连通分量。简单点说就是:如果一个有向图中,存在一条回路,所有的结点至少被经过一次,这样的图为强连通图。在强连图图的基础上
- 强连通分量-tarjan算法缩点
小陈同学_
算法图论数据结构
一.什么是强连通分量?强连通分量:在有向图G中,如果两个顶点u,v间(u->v)有一条从u到v的有向路径,同时还有一条从v到u的有向路径,则称两个顶点强连通(stronglyconnected)。如果有向图G的每两个顶点都强连通,称G是一个强连通图。有向图的极大强连通子图,称为强连通分量。简单点说就是:如果一个有向图中,存在一条回路,所有的结点至少被经过一次,这样的图为强连通图。在强连图图的基础上
- POJ 2117 Electricity 题解 Tarjan 割点
kaiserqzyue
算法题目算法图论c++
题目链接:POJ2117Electricity题目描述:给定一张无向图,问删除一个结点后最多会有多少个强连通分量。题解:我们用scc表示初始的图中有多少个强连通分量,该值可以通过DFS计算出来。接下来我们只需要计算出删除每个割点会增加的强连通分量个数cnt即可,答案即为cnt+ans,对于一个强连通分量中的非根结点,用son表示有多少个子结点能够返回到当前结点或者当前结点之前遍历的结点,那么不难发
- POJ 1523 SPF题解 Tarjan 割点
kaiserqzyue
算法题目c++算法图论
题目链接:POJ1523SPF题目描述:给定一张连通的无向图,问哪些结点是割点,分别删除各个割点时会产生几个强连通分量。题解:求割点可以通过Tarjan算法来解决,我们接下来考虑删除一个割点后会产生多少个联通块。在Tarjan算法中,我们判断一个点是否是割点是通过其子结点能否回到遍历过的结点来判断。如果当前遍历的结点存在一个子结点不能够回到已经遍历过的结点,那么当前遍历的结点便是一个割点(这样的依
- Luogu P5058 [ZJOI2004] 嗅探器 题解 Tarjan 割点
kaiserqzyue
算法题目算法图论c++
题目链接:LuoguP5058[ZJOI2004]嗅探器题目描述:给定一张无向图,以及两个点s,t,你需要找到一个点(这个点不能是s或t),这个点被所有s,t之间的路径所经过。如果不存在这样的点,输出Nosolution。如果有多个这样的点,输出编号最小的。题解:我们很容易发现要删除的点一定是割点(按照题意,删除后,s与t不能进行通信,这说明强连通分量增加了)。我们只需要考虑哪些割点是满足条件的。
- 强连通分量(SCC,Strongly Connected Components)学习笔记 & edited in 2024.01.31
taoyiwei17_HNCS
学习笔记
更新日志upd2024.01.31写好文章基本内容upd2024.01.31发表于洛谷upd2024.02.01同步发表于CSDNupd2024.02.01同步发表于博客园cnblogsupd2024.02.01增加内容difficultPRO例题详解——P2746强连通分量(SCC,StronglyConnectedComponents)定义强连通有向图(DAG)中若其中两点xxx,yyy能彼此
- 强连通分量(dfs version)
yan_qiu_ynlchrz
算法整理算法
定义我们称有向图G=(V,E)G=(V,E)G=(V,E)是强连通的当且仅当对于GGG中任意两点u,vu,vu,v都存在一条uuu到vvv的路径和一条vvv到uuu的路径。如果G′G'G′为GGG的一个子图且G′G'G′是强连通的,则称G′G'G′是一个强连通子图。若G′G'G′满足极大性,则称G′G'G′是一个强连通分量。那么,如果我们将所有的强连通分量都缩成一个点,就可以得到一张DAGDAGD
- 算法竞赛——强连通分量
ThXe
ACM教程图论蓝桥杯ACM蓝桥杯ACM强连通分量
强连通分量强连通的定义是:有向图G强连通是指,G中任意两个结点连通。强连通分量(StronglyConnectedComponents,SCC)的定义是:极大的强连通子图也可以说,在强连图图的基础上加入一些点和路径,使得当前的图不在强连通,称原来的强连通的部分为强连通分量。DFS生成树DFS生成树是根据DFS搜索顺序构成的一颗生成树,形如(自上而下,自左而右):有向图的DFS生成树主要有4种边:树
- 图论 —— 图的连通性 —— Kosaraju 算法
Alex_McAvoy
#图论——图的连通性
【概述】Kosaraju算法是最容易理解,最通用的求强连通分量的算法,其关键的部分是同时应用了原图G和反图GT。【基本思想】1.对原图G进行DFS搜索,计算出各顶点完成搜索的时间f2.计算图的反图GT,对反图也进行DFS搜索,但此处搜索时顶点的访问次序不是按照顶点标号的大小,而是按照各顶点f值由大到小的顺序3.反图DFS所得到的森林即对应连通区域。原图原图进行DFS反图反图进行DFS上面提及原图G
- 图论(三):DFS的应用——拓扑排序与强连通分量
Sunburst7
算法图论
本节介绍如何使用DFS对有向无环图进行拓扑排序,以及求强连通分量的算法。目录一拓扑排序二拓扑排序的实现三强连通分量参考一拓扑排序什么是拓扑排序呢?对于一个有向无环图G=(V,E),拓扑排序是G中所有结点的一种线性次序,满足:如果图G包含边(u,v),则结点u在拓扑排序中处于结点v的前面。拓扑排序可以理解为一系列要处理的事件的先后的顺序。边(u,v)代表完成v必须先完成u。注意的是:如果图G包含环路
- 2.4总结
哥别敲代码了
寒假预备役学习算法学习数据结构
前几天把洛谷有关并查集几个题目都尝试写了一下,自己提前去了解了一下最短路径(Floyed算法)和强连通分量这一方面的内容便于后续学习。连通(顾名思义就是把几个点相连,既可以从a到b,也可以从b到a(无向图))强连通示例图弱连通示例图下面这图里就有着三个强连通分量:把三个分量各自可以看成一个点,进行度的运算最短路径(Floyed算法)在写题的时候总是会遇见这种求最短路径的题,所以提前学习了一下(主要
- 支配树与Lengauer-Tarjan算法
罗博士
ACM数据结构算法支配树
支配树与Lengauer-Tarjan算法支配点dfs序与半支配点确定支配点算法与代码支配点在一个有向图中,确定SSS作为起点。对某个点xxx而言,如果点yyy是xxx的支配点,则从SSS到xxx的任意路径均必须经过yyy。显然支配点可能不止一个。但如果将xxx的最近支配点到xxx连一条边,则会形成一个树形结构,称之为支配树。假设有图digraphdemo{1->{2}2->{3}3->{4,5,
- 第四章 图论(4):SPFA求负环、差分约束、LCA
路哞哞
算法笔记图论算法LCA
目录一、SPFA求负环1.0SPFA判断负环1.1虫洞1.2观光奶牛(spfa&&01分数规划)1.3单词环二、差分约束2.1糖果2.2区间2.3排队布局2.4雇佣收银员2.5再卖菜三、最近公共祖先(LCA)3.1祖孙询问(倍增法)3.2距离(Tarjan算法)3.3次小生成树3.4暗之连锁一、SPFA求负环一般会和01分数规划结合负环:一个环且环上所有权值之和小于零负环对最短路径的影响:如果在求
- 1171. 距离(离线求LCA:tarjan算法)
Landing_on_Mars
#最近公共祖先算法数据结构图论
1171.距离-AcWing题库给出n个点的一棵树,多次询问两点之间的最短距离。注意:边是无向的。所有节点的编号是1,2,…,n1。输入格式第一行为两个整数n和m。n表示点数,m表示询问次数;下来n−1行,每行三个整数x,y,k,表示点x和点y之间存在一条边长度为k;再接下来m行,每行两个整数x,y,表示询问点x到点y的最短距离。树中结点编号从1到n。输出格式共m行,对于每次询问,输出一行询问结果
- 数据结构之图
忆梦九洲
数据结构图无环图与有向无环图按存储路径方向分类按存储结构分类
图图(Graph)是比树还要难以理解和学习的“多对多”数据结构,可以认为树也是图的一种。图的知识点众多,按照存储路径的方向分,可分为无向图和有向图,按照图的存储结构分,可分为完全图与有向完全图、连通图与强连通图、连通分量与强连通分量、无环图与有向无环图,其涉及的算法则包括克鲁斯卡尔算法、普里姆算法、迪杰斯特拉算法和弗洛伊德算法等。如下图所示为图的分类。与表和树相同,图虽然有“多对多”的逻辑关系,但
- Tarjan 算法思想求强连通分量及求割点模板(超详细图解)
harry1213812138
图论算法算法tarjan强连通分量割点割边
割点定义在一个无向图中,如果有一个顶点,删除这个顶点及其相关联的边后,图的连通分量增多,就称该点是割点,该点构成的集合就是割点集合。简单来说就是去掉该点后其所在的连通图不再连通,则该点称为割点。若去掉某条边后,该图不再连通,则该边称为桥或割边。若在图G中(如下图),删除uv这条边后,图的连通分量增多,则u和v点称为割点,uv这条边称为桥或割边。显然,有割点的图不是哈密尔顿图。Tarjan算法求强连
- Tarjan 算法及其应用
Kwjdefulgn
图论基础
Tarjan算法及其应用NO.1求强连通分量学习链接:https://www.cnblogs.com/shadowland/p/5872257.html学习心得:dfn[cur]记录访问cur结点的时间戳,low[cur]记录cur结点及其子树中时间戳最小是多少,严格意义上来讲low[cur],记录的是在不回头遍历父节点的前提下第一次能访问到的最早的已遍历结点的时间戳。显然当访问cur结点的子节点
- Tarjan算法
mrcrack
codeforces
Tarjan算法此文https://www.luogu.com.cn/blog/styx-ferryman/chu-tan-tarjan-suan-fa-qiu-qiang-lian-tong-fen-liang-post介绍不错,摘抄如下“tarjan陪伴强联通分量生成树完成后思路才闪光欧拉跑过的七桥古塘让你心驰神往”----《膜你抄》tarjan是一种求强连通分量、双连通分量的常用算法,其拓展
- Tarjan算法超超超详解(ACM/OI)(强连通分量/缩点)(图论)(C++)
seh_sjlj
OIC/C++算法
本文将持续更新。I前置芝士:深度优先搜索与边的分类首先我们来写一段基本的DFS算法(采用链式前向星存图):boolvis[MAXN];voiddfs(intu){vis[u]=true;for(inte=first[u];e;e=nxt[e]){//遍历连接u的每条边intv=go[e];if(!vis[v])dfs(v);//如果没有访问过就往下继续搜}}这段代码我们再熟悉不过了。接下来我们要引
- Tarjan算法与连通性
流苏贺风
图论算法算法dfs强联通图论
Tarjan算法Tarjan与有向图一、强连通定义二、Tarjan算法求强连通分量2.tarjan的构成要素3.算法的分析4.算法的实现11,未被访问:22,被访问过,已经在栈中:5.算法的代码实物三,缩点四,实际应用Tarjan和无向图一,定义和性质二,割边(桥)和E-DCC11,模板22,实际应用三,割点11,概况22,实现四,V-DCC(点双联通分量)1,求v-dcc2,v-dcc特异性缩点
- 超级详细的Tarjan算法
ivysister
acm题tarjan最大连通分量
有向图强连通分量]在有向图G中,如果两个顶点间至少存在一条路径,称两个顶点强连通(stronglyconnected)。如果有向图G的每两个顶点都强连通,称G是一个强连通图。非强连通图有向图的极大强连通子图,称为强连通分量(stronglyconnectedcomponents)。下图中,子图{1,2,3,4}为一个强连通分量,因为顶点1,2,3,4两两可达。{5},{6}也分别是两个强连通分量。
- C++算法篇:DFS超详细解析(2)--- tarjan算法求无向图割边
Xunlan_
C++算法篇c++算法开发语言dfs
v边)low[v]dep[u]low[v]>dep[u]low[v]>dep[u]:意味着v只能回到u以下,此时若拿掉u-v,u、v间回断开,故是桥。(很久以前的笔记)至此,我们已经明确割边的判断,最后一件事便是求low值了:未访问过的点(树边):那么这是原节点的子孙,只需在dfs改点后将二者low取min(因为存在下方没有树边的情况此时不需更新low)已访问的点(回边):(边u->v)取low[
- 图论 强(双)连通分量tarjan算法
Little_Match_Boy
ACM图论图论算法c++
强(双)连通分量tarjan算法这里挂两个题,第一个题求强联通分量,第二个题求割点先说一下tarjan的读法:taran(taren)(j不发音)hdu5934(tarjan算法+缩点)bombThereareNbombsneedingexploding.Eachbombhasthreeattributes:explodingradiusri,position(xi,yi)andlighting-
- Tarjan 算法(超详细!!)
一棵油菜花
算法篇算法深度优先图论c++笔记
推荐在cnblogs上阅读Tarjan算法前言说来惭愧,这个模板仅是绿的算法至今我才学会。我还记得去年CSP2023坐大巴路上拿着书背Tarjan的模板。虽然那年没有考连通分量类似的题目。现在做题遇到了Tarjan,那么,重学,开写!另,要想学好此算法的第一件事——膜拜Tarjan爷爷。Tarjan算法到底是什么其实广义上有许多算法都是Tarjan发明的(大名鼎鼎的Link-Cut-Tree正是出
- Lowest Common Ancestor
lyh20021209
数据结构与算法算法leetcode数据结构java并查集
模板1.Tarjan一个讲的很好的视频:D10Tarjan算法P3379【模板】最近公共祖先(LCA)_哔哩哔哩_bilibili,董晓算法出品。Tarjan总体来说可以概括为:记录访达:记录某个节点是否已经访问过,防环向下深搜:深搜子节点回溯指父:低层回溯时将子节点归于当前父节点所在等价类中离时查询:本层向上回溯时查询与当前节点所有相关的LCA,记录答案packageTarjan.LCA;imp
- 20 求图的割点和割边—Tarjan算法
xuqw11111
01算法初步—啊哈算法图论算法数据结构c++
1图的割点问题描述去掉2号城市,这样剩下的城市之间就不能两两相互到达。例如4号城市不能到5号城市,6号城市也不能到达1号城市等等。下面将问题抽象化。在一个无向连通图中,如果删除某个顶点后,图不再连通(即任意两点之间不能相互到达),我们称这样的顶点为割点(或者称割顶)。那么割点如何求呢?解决思路很容易想到的方法是:依次删除每一个顶点,然后用深度优先搜索或者广度优先搜索来检查图是否依然连通。如果删除某
- 常用图算法实现--Spark
zealscott
使用Spark实现PageRank,强连通分量等图算法PageRank数据准备边:1211523242526273134251151261676871788189810914911011013111211112113141412151网页:123456789101112131415将这两个文件放入HDFS:hdfsdfs-mkdirinput/PageRankhdfsdfs-putlinks.tx
- 算法设计与分析
羊驼冲冲冲
算法学习
目录三个渐进记号分治策略①迭代法②递归树法③主定理法分治的应用堆堆应用动态规划动态规划应用贪心算法贪心算法应用回溯法回溯法应用图图的遍历BFSDFS记录时间戳拓扑排序强连通分量最小生成树流网络NP、P摊还分析三个渐进记号f(n)=O(g(n))其实是代表f(n)∈O(g(n))渐近上界记号OO(g(n))={f(n):存在正常量c和n0,使得对所有n≥n0,有0≤f(n)≤cg(n)}渐近下界记号
- 【C - 班长竞选】
贝耶儿
题意:大学班级选班长,N个同学均可以发表意见若意见为AB则表示A认为B合适,意见具有传递性,即A认为B合适,B认为C合适,则A也认为C合适勤劳的TT收集了M条意见,想要知道最高票数,并给出一份候选人名单,即所有得票最多的同学。思路:从图中找出所有强连通分量进行缩点,那么首先某一个强连通分量中的人获得了该强连通分量中节点数目减一得票数。他们还会获得其他与之相连的强连通分量的票数。计算出每个节点对应的
- 【LeetCode题目拓展】第207题 课程表 拓展(拓扑排序、Tarjan算法、Kosaraju算法)
北顾.岛城
面试算法leetcode算法leetcode职场和发展学习深度优先面试
文章目录一、拓扑排序题目二、题目拓展1.思路分析2.tarjan算法3.kosaraju算法一、拓扑排序题目最近在看一个算法课程的时候看到了一个比较好玩的题目的扩展,它的原题如下:对应的LeetCode题目为207.课程表这个题目本身来说比较简单,就是一道标准的拓扑排序题目,解法代码如下:importjava.util.ArrayList;importjava.util.LinkedList;im
- 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><