- 快速排序,折半算法
zm
算法java数据结构
快速排序#include#includeintone_kp(int*arr,intlow,inthigh){intbase=arr[low];while(low=base){high--;}arr[low]=arr[high];//lowwhile(lowinthalf_search(int*arr,intlow,inthigh,intvalue){//当数据中只有一个数时,也要进行折半查找whi
- 那些排序算法和初始序列的状态有关
Smile灬凉城666
考研复习算法
那些排序算法对序列的初始状态有关比如,冒泡排序和插入排序,在最好情况下,也就是序列已经排好序的时候,时间复杂度是O(n),而最坏情况下是O(n²)。这说明它们的性能确实和初始状态有关。快速排序的话,如果每次选的基准都能均匀划分数组,那么是O(nlogn),但最坏情况下比如已经有序,可能会退化成O(n²),所以这也和初始状态有关。不过,现在的快速排序通常会用随机化选基准或者三数取中法来避免这种情况,
- Java 实现快速排序算法:一条快速通道,分而治之
菜就多练少说
数据结构java排序算法算法
大家好,今天我们来聊聊快速排序(QuickSort)算法,这个经典的排序算法被广泛应用于各种需要高效排序的场景。作为一种分治法(DivideandConquer)算法,快速排序的效率在平均情况下非常高,是大多数排序算法中的“黄金选手”。那么,让我们一起来了解如何在Java中实现快速排序吧!一、什么是快速排序?快速排序是一种基于分治法的排序算法,它的基本思想是通过选择一个“基准”元素,将待排序的数组
- 快速排序(Quick Sort)
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1、快速排序的核心是分治思想:分治思想(DivideandConquer)是一种通过分解问题、解决子问题、合并结果来解决复杂问题的策略。其核心可概括为:分解:将大规模问题拆分为多个相互独立且形式相同的子问题(如将蛋糕切成小块);解决:递归或直接处理子问题(当子问题足够简单时直接求解);合并:将子问题的解整合为原问题的解(如拼合小蛋糕块还原整体)。假设我们的目标依然是按从小到大的顺序排列,我们找到数
- 数据结构——排序(交换排序)
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目录一、交换排序的总体概念二、冒泡排序三、快速排序1.挖坑法2.左右指针3.前后指针一、交换排序的总体概念交换排序是一类排序算法,它的核心思想是通过交换元素的位置来达到排序的目的。在排序过程中,比较数组中的元素对,如果它们的顺序不符合排序要求,就交换它们的位置。在这里主要讲冒泡排序和快速排序。二、冒泡排序基本概念:冒泡排序是一种简单的交换排序算法。它的基本思想是通过反复比较相邻的元素,根据排序要求
- 请写一个双向链表的快速排序函数
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#include"double_link.h"voidlink_create(node**p){*p=(node*)malloc(sizeof(node));if(*p==NULL){perror("malloc");return;}(*p)->len=0;(*p)->next=NULL;(*p)->prior=NULL;}voidlink_add(node*p,intx){node*ptr=(n
- 八大经典排序算法
BUG 劝退师
算法c语言排序算法算法数据结构
八大经典排序算法目录算法概览算法详解冒泡排序选择排序插入排序希尔排序归并排序快速排序堆排序计数排序性能对比1.算法概览排序算法平均时间复杂度空间复杂度稳定性排序方式冒泡排序O(n²)O(1)稳定In-place选择排序O(n²)O(1)不稳定In-place插入排序O(n²)O(1)稳定In-place希尔排序O(nlogn)O(1)不稳定In-place归并排序O(nlogn)O(n)稳定Out
- 蓝桥杯学习大纲
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(致酷德与热爱算法、编程的小伙伴们)在查阅了相当多的资料后,发现没有那篇博客、文章很符合我们备战蓝桥杯的学习路径。所以,干脆自己整理一篇,欢迎大家补充!一、蓝桥必备高频考点我们以此为重点学习方向:1.基础算法枚举模拟贪心递归分治构造前缀和差分2.搜索与排序线性搜索二分法BFSDFS回溯剪枝深搜优化记忆化搜索位运算冒泡排序归并排序快速排序桶排序3.动态规划编辑距离最长不重复子串整数背包矩阵连乘最长公
- 十大排序算法
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排序算法插入排序冒泡排序选择排序希尔排序计数排序快速排序1经典Lomuto分区法2经典Lomuto分区法3随机快排堆排序归并排序桶排序基数排序插入排序从i=1开始,判断nums[i-1]和nums[i]的大小,一直到nums[i]插入到自己的位置。模拟抓扑克牌的过程:将元素插入到已排序的部分,使其有序voidinsertionSort(vector&nums){for(inti=1;i=0&&nu
- 十大经典排序算法的C++实现与解析
金外飞176
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经典排序算法的C++实现与解析在计算机科学中,排序算法是数据处理和算法设计的基础。无论是处理大规模数据还是优化小规模数据的性能,排序算法都扮演着重要角色。本文将介绍10种经典排序算法,并提供它们的C++实现代码。这些算法包括冒泡排序、选择排序、插入排序、希尔排序、归并排序、快速排序、堆排序、计数排序、基数排序和桶排序。1.冒泡排序(BubbleSort)原理冒泡排序是最简单的排序算法之一。它通过重
- 快速排序_详解快速排序算法
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排序算法算法
快速排序(Quicksort),计算机科学词汇,适用领域Pascal,c++等语言,是对冒泡排序算法的一种改进。快速排序的排序流程快速排序算法通过多次比较和交换来实现排序,其排序流程如下:(1)首先设定一个分界值,通过该分界值将数组分成左右两部分。(2)将大于或等于分界值的数据集中到数组右边,小于分界值的数据集中到数组的左边。此时,左边部分中各元素都小于分界值,而右边部分中各元素都大于或等于分界值
- LeetCode 热题 100
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LeetCode热题1001.快速/归并排序快速排序归并排序2.动态规划_必考2.1多维动态规划_必考3.二叉树_必考4.链表_必考5.二分查找6.其他热门算法哈希双指针滑动窗口子串普通数组矩阵图论回溯栈堆贪心算法技巧踏踏实实连SQL几大题型。1.快速/归并排序,2.动态规划(背包爬楼),3.二叉树,4.链表反序,5.二分查找,6.其他杂七杂八(三数之和这种)。1.快速/归并排序快速排序归并排序2
- 【数据结构】考点 二十四:快速排序算法
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数据结构考试【临时抱佛脚】结构算法排序算法数据结构算法快速排序
【考试临时抱佛脚】系列文章针对于、、的考生打造。无论你是、还是这个专栏都适合你,Let’sgo!一、方法快速排序是一种分治算法,它将数据分为两个子集,其中一个子集的所有数据都比另一个子集的所有数据要小,然后递归地对这两个子集进行快速排序操作。需先选择一个基准数,然后再将小的放左,大的放右,递归进行排序。每个子序列用插入排序解决排序问题。二、考察形式11、问题取键值55为基准,执行一趟快速排序后可能
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以下是一些常见的算法面试题:一、排序算法请简述快速排序算法的时间复杂度和空间复杂度,并说明其稳定性。答案:时间复杂度:平均情况:O(nlogn)O(nlogn)O(nlogn),其中nnn是待排序元素的数量。这是因为快速排序每次划分大致将数组分成两半,需要进行lognlognlogn次划分,每次划分的操作近似为线性时间。最坏情况:O(n2)O(n^2)O(n2),当每次划分都极度不平衡(例如已经有
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第一讲基础算法本文题目及代码全部来自AcWing,强推!(因为没有接触过C++所以一开始学起来不是很容易,慢慢听下去边查边学就好啦)文章目录第一讲基础算法1.排序1.1快速排序1.2归并排序2.二分2.1整数二分(较麻烦)2.2浮点数二分3.前缀和与差分3.1前缀和3.2差分4.双指针5.位运算6.离散化7.区间合并1.排序1.1快速排序快速排序基础算法:题目:#includeusingnames
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当然可以!让我们通过类似的详细步骤来解释快速排序(QuickSort)的原理和实现,就像之前解释a&=(a-1)的原理一样。快速排序(QuickSort)原理快速排序是一种高效的排序算法,其核心思想是分而治之。它通过选择一个“基准值”(pivot),将数组分为两部分:一部分包含所有小于基准值的元素;另一部分包含所有大于基准值的元素。然后,对这两部分分别递归地进行快速排序,最终整个数组变得有序。详细
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以下是一些常见的算法面试题:一、排序算法请简述快速排序算法的时间复杂度和空间复杂度,并说明其稳定性。答案:时间复杂度:平均情况:$O(nlogn)$,其中$n$是待排序元素的数量。这是因为快速排序每次划分大致将数组分成两半,需要进行$logn$次划分,每次划分的操作近似为线性时间。最坏情况:$O(n^2)$,当每次划分都极度不平衡(例如已经有序的数组,且选择的基准元素总是最小或最大的元素)时会出现
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1.题目给定一个长度为n的整数,使用快速排序对这个数列按照从小到大进行排序,并将排好顺序的数列按照顺序进行输出。1.1输入格式输入共两行,第一行包含整数n,第二行包含n个整数(所有整数均在1∼1091∼109范围内),表示整个数列。1.2输出格式输出共一行,包含nn个整数,表示排好序的数列。1.3数据范围1.4输入样例:5312451.5输出样例:123452.解题步骤2.1读取输入样例n=int
- 排序算法整理(冒泡排序、选择排序、插入排序、希尔排序、快速排序、堆排序、计数排序、桶排序、基数排序)
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排序算法是计算机科学中用于将数据元素按照特定顺序进行排列的算法,常见的排序算法有以下几类:比较排序冒泡排序:通过重复地走访要排序的数列,一次比较两个元素,如果它们的顺序错误就把它们交换过来。走访数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换,也就是说该数列已经排序完成。选择排序:首先在未排序序列中找到最小(大)元素,存放到排序序列的起始位置,然后,再从剩余未排序元素中继续寻找最小(大)元素,然后放到已排
- 【C语言】选择排序、冒泡排序、二分查找、插入排序的详解
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1、排序:(在c语言中很重要)排序,字面意思就是按照一定的顺序排列,一般分为两种:1、从小到大;(升序)2、从大到小;(降序)c语言中主要介绍四个排序:1、选择排序;2、冒泡排序;3、插入排序;4、快速排序;1、选择排序:(先统一写升序排列)1、依靠算法,算法主要是数学逻辑;所以我们要了解算法思想,掌握c语言如何实现、选择和应用;2、选择排序基本思想:给合适位置选择合适的数;思考过程:首先先假设一
- 2024年前端最全Java进阶(五十五)-Java Lambda表达式入门_eclipse lambda(2),程序员面试技巧和注意事项
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- DeepSeek Prompt(提示词)技巧
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一、核心原则明确需求清晰定义任务目标(如生成代码、总结内容、创作故事等)。避免模糊描述,用具体关键词(如“用Python写一个快速排序算法”“以学术风格总结以下段落”)。结构化表达分步骤、分点描述任务(例如:“第一步…;第二步…”)。使用分隔符(如括号、引号)标出输入内容与具体要求。角色设定为模型赋予特定身份(如“你是一名资深算法工程师”“作为文学评论家”),引导其输出专业化内容。二、进阶技巧示例
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数组排序->返回c/c++蓝桥杯经典编程题100道-目录目录数组排序一、题型解释二、例题问题描述三、C语言实现解法1:冒泡排序(难度★)解法2:选择排序(难度★)解法3:快速排序(难度★★★)四、C++实现解法1:使用STL的sort函数(难度★☆)解法2:自定义排序规则(难度★★)解法3:归并排序(难度★★★)五、总结对比表一、题型解释数组排序是将数组元素按特定顺序(升序、降序或自定义规则)重新
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一、归并排序(MergeSort)1.算法思想分治策略的经典应用,核心思想是:分:递归地将数组分成两半治:将两个有序子数组合并成完整有序数组合:合并过程是算法的核心操作2.关键步骤分解defmerge_sort(arr):iflen(arr)>1:#递归终止条件mid=len(arr)//2L=arr[:mid]#时间复杂度O(n)的空间消耗来源R=arr[mid:]merge_sort(L)#时
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文章目录1.递归实现将字符串str中的元素逆序2.对数组arr进行冒泡排序(升序)3.对数组从下标low到下标hihg区间内的元素进行快速排序(升序)4.在数组中利用二分查找(折半查找)目标关键字5.求n的阶乘6.判断year是否为闰年7.求两个数的最大公约数(暴力求解)8.求两个数的最大公约数(辗转相除法)9.统计1~100的所有整数中,出现多少个数字910.计算1/1+1/2+1/3+1/4+
- 整理好的java面试八大常用算法
m0_74825718
面试学习路线阿里巴巴算法java面试
原创不易,如果有转载需要的话,请在首行附上本文地址,谢谢。文中整理了八大常见的排序算法,冒泡排序、选择排序、快速排序、插入排序、堆排序、希尔排序、归并排序和基数排序的简单思想,每种算法配有动图分析和相应的java代码,为了方便有缘人进一步地了解各种算法,本文也附上了相应算法详细介绍的链接地址。在本文的文末,对这八种排序算法的稳定性,时间复杂度和排序算法的大致选择做了一个简单的总结。(本文的动图转载
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基础工作算法
在算法设计中,核心策略是通过特定方法将复杂问题分解或转化,从而高效求解。以下是算法的主要设计策略及其核心思想和应用场景:1.分治法(DivideandConquer)核心思想:将问题拆分为多个相同或相似的子问题,递归求解后合并结果。步骤:分解→解决子问题→合并。特点:子问题相互独立,无重叠。通常通过递归实现。经典算法:归并排序(MergeSort)快速排序(QuickSort)二分查找(Binar
- 浅谈C++ 之STL
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浅谈C++之STL一、sortsort使用方便,效率较高,底层实现是用快排的方式进行排序要使用该算法,需要#include头文件(算法头文件)sort底层实现用的是快速排序1.sort用法一对基本类型的数组从小到大排序:sort(数组名+n1,数组名+n2);n1和n2都是int类型的表达式,可以包含变量如果n1=0,则+n1可以不写将数组中下标范围为[n1,n2)的元素从小到大排序。下标为n2的
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数据结构算法排序算法
这里主要讲各个排序的思想原理和其时间空间复杂度代码什么的网上都有CV一下就行了主要讲冒泡排序直接插入排序直接选择排序快速排序其他排序不方便直接用文字讲解(我不会画图)推荐数形结合推荐网站:图码数据结构可视化交互动画版|图码图码是一个数据结构和算法可视化交互动画版网站,皆在创建一个可以直观地学习编程、数据结构和算法的平台。囊括国内计算机考研、期末考试、408数据结构和面试的常见算法题。打造一个学习的
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目录冒泡排序选择排序(Selection-sort)插入法排序希尔排序快速排序归并排序计数排序堆排序桶排序基数排序性能对比随机生成区间0~K之间的序列,共计N个数字,利用各种算法进行排序,记录排序所需时间。冒泡排序1、比较相邻的两个元素如果第一个比第二个大,就交换它们的位置。2、然后第二个与第三个对比,对每一对相邻元素作同样的工作,这样在最后的元素应该会是最大的数。3、针对所有的元素重复以上的步骤
- LeetCode[Math] - #66 Plus One
Cwind
javaLeetCode题解AlgorithmMath
原题链接:#66 Plus One
要求:
给定一个用数字数组表示的非负整数,如num1 = {1, 2, 3, 9}, num2 = {9, 9}等,给这个数加上1。
注意:
1. 数字的较高位存在数组的头上,即num1表示数字1239
2. 每一位(数组中的每个元素)的取值范围为0~9
难度:简单
分析:
题目比较简单,只须从数组
- JQuery中$.ajax()方法参数详解
AILIKES
JavaScriptjsonpjqueryAjaxjson
url: 要求为String类型的参数,(默认为当前页地址)发送请求的地址。
type: 要求为String类型的参数,请求方式(post或get)默认为get。注意其他http请求方法,例如put和 delete也可以使用,但仅部分浏览器支持。
timeout: 要求为Number类型的参数,设置请求超时时间(毫秒)。此设置将覆盖$.ajaxSetup()方法的全局
- JConsole & JVisualVM远程监视Webphere服务器JVM
Kai_Ge
JVisualVMJConsoleWebphere
JConsole是JDK里自带的一个工具,可以监测Java程序运行时所有对象的申请、释放等动作,将内存管理的所有信息进行统计、分析、可视化。我们可以根据这些信息判断程序是否有内存泄漏问题。
使用JConsole工具来分析WAS的JVM问题,需要进行相关的配置。
首先我们看WAS服务器端的配置.
1、登录was控制台https://10.4.119.18
- 自定义annotation
120153216
annotation
Java annotation 自定义注释@interface的用法 一、什么是注释
说起注释,得先提一提什么是元数据(metadata)。所谓元数据就是数据的数据。也就是说,元数据是描述数据的。就象数据表中的字段一样,每个字段描述了这个字段下的数据的含义。而J2SE5.0中提供的注释就是java源代码的元数据,也就是说注释是描述java源
- CentOS 5/6.X 使用 EPEL YUM源
2002wmj
centos
CentOS 6.X 安装使用EPEL YUM源1. 查看操作系统版本[root@node1 ~]# uname -a Linux node1.test.com 2.6.32-358.el6.x86_64 #1 SMP Fri Feb 22 00:31:26 UTC 2013 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux [root@node1 ~]#
- 在SQLSERVER中查找缺失和无用的索引SQL
357029540
SQL Server
--缺失的索引
SELECT avg_total_user_cost * avg_user_impact * ( user_scans + user_seeks ) AS PossibleImprovement ,
last_user_seek ,
 
- Spring3 MVC 笔记(二) —json+rest优化
7454103
Spring3 MVC
接上次的 spring mvc 注解的一些详细信息!
其实也是一些个人的学习笔记 呵呵!
- 替换“\”的时候报错Unexpected internal error near index 1 \ ^
adminjun
java“\替换”
发现还是有些东西没有刻子脑子里,,过段时间就没什么概念了,所以贴出来...以免再忘...
在拆分字符串时遇到通过 \ 来拆分,可是用所以想通过转义 \\ 来拆分的时候会报异常
public class Main {
/*
- POJ 1035 Spell checker(哈希表)
aijuans
暴力求解--哈希表
/*
题意:输入字典,然后输入单词,判断字典中是否出现过该单词,或者是否进行删除、添加、替换操作,如果是,则输出对应的字典中的单词
要求按照输入时候的排名输出
题解:建立两个哈希表。一个存储字典和输入字典中单词的排名,一个进行最后输出的判重
*/
#include <iostream>
//#define
using namespace std;
const int HASH =
- 通过原型实现javascript Array的去重、最大值和最小值
ayaoxinchao
JavaScriptarrayprototype
用原型函数(prototype)可以定义一些很方便的自定义函数,实现各种自定义功能。本次主要是实现了Array的去重、获取最大值和最小值。
实现代码如下:
<script type="text/javascript">
Array.prototype.unique = function() {
var a = {};
var le
- UIWebView实现https双向认证请求
bewithme
UIWebViewhttpsObjective-C
什么是HTTPS双向认证我已在先前的博文 ASIHTTPRequest实现https双向认证请求
中有讲述,不理解的读者可以先复习一下。本文是用UIWebView来实现对需要客户端证书验证的服务请求,网上有些文章中有涉及到此内容,但都只言片语,没有讲完全,更没有完整的代码,让人困扰不已。但是此知
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(Redis高级应用之事务处理、持久化操作、pub_sub、虚拟内存)
bijian1013
redis数据库NoSQL
3.事务处理
Redis对事务的支持目前不比较简单。Redis只能保证一个client发起的事务中的命令可以连续的执行,而中间不会插入其他client的命令。当一个client在一个连接中发出multi命令时,这个连接会进入一个事务上下文,该连接后续的命令不会立即执行,而是先放到一个队列中,当执行exec命令时,redis会顺序的执行队列中
- 各数据库分页sql备忘
bingyingao
oraclesql分页
ORACLE
下面这个效率很低
SELECT * FROM ( SELECT A.*, ROWNUM RN FROM (SELECT * FROM IPAY_RCD_FS_RETURN order by id desc) A ) WHERE RN <20;
下面这个效率很高
SELECT A.*, ROWNUM RN FROM (SELECT * FROM IPAY_RCD_
- 【Scala七】Scala核心一:函数
bit1129
scala
1. 如果函数体只有一行代码,则可以不用写{},比如
def print(x: Int) = println(x)
一行上的多条语句用分号隔开,则只有第一句属于方法体,例如
def printWithValue(x: Int) : String= println(x); "ABC"
上面的代码报错,因为,printWithValue的方法
- 了解GHC的factorial编译过程
bookjovi
haskell
GHC相对其他主流语言的编译器或解释器还是比较复杂的,一部分原因是haskell本身的设计就不易于实现compiler,如lazy特性,static typed,类型推导等。
关于GHC的内部实现有篇文章说的挺好,这里,文中在RTS一节中详细说了haskell的concurrent实现,里面提到了green thread,如果熟悉Go语言的话就会发现,ghc的concurrent实现和Go有点类
- Java-Collections Framework学习与总结-LinkedHashMap
BrokenDreams
LinkedHashMap
前面总结了java.util.HashMap,了解了其内部由散列表实现,每个桶内是一个单向链表。那有没有双向链表的实现呢?双向链表的实现会具备什么特性呢?来看一下HashMap的一个子类——java.util.LinkedHashMap。
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-抽象工厂模式-Abstract Factory
bylijinnan
abstract
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
package design.pattern;
/*
* Abstract Factory Pattern
* 抽象工厂模式的目的是:
* 通过在抽象工厂里面定义一组产品接口,方便地切换“产品簇”
* 这些接口是相关或者相依赖的
- 压暗面部高光
cherishLC
PS
方法一、压暗高光&重新着色
当皮肤很油又使用闪光灯时,很容易在面部形成高光区域。
下面讲一下我今天处理高光区域的心得:
皮肤可以分为纹理和色彩两个属性。其中纹理主要由亮度通道(Lab模式的L通道)决定,色彩则由a、b通道确定。
处理思路为在保持高光区域纹理的情况下,对高光区域着色。具体步骤为:降低高光区域的整体的亮度,再进行着色。
如果想简化步骤,可以只进行着色(参看下面的步骤1
- Java VisualVM监控远程JVM
crabdave
visualvm
Java VisualVM监控远程JVM
JDK1.6开始自带的VisualVM就是不错的监控工具.
这个工具就在JAVA_HOME\bin\目录下的jvisualvm.exe, 双击这个文件就能看到界面
通过JMX连接远程机器, 需要经过下面的配置:
1. 修改远程机器JDK配置文件 (我这里远程机器是linux).
 
- Saiku去掉登录模块
daizj
saiku登录olapBI
1、修改applicationContext-saiku-webapp.xml
<security:intercept-url pattern="/rest/**" access="IS_AUTHENTICATED_ANONYMOUSLY" />
<security:intercept-url pattern=&qu
- 浅析 Flex中的Focus
dsjt
htmlFlexFlash
关键字:focus、 setFocus、 IFocusManager、KeyboardEvent
焦点、设置焦点、获得焦点、键盘事件
一、无焦点的困扰——组件监听不到键盘事件
原因:只有获得焦点的组件(确切说是InteractiveObject)才能监听到键盘事件的目标阶段;键盘事件(flash.events.KeyboardEvent)参与冒泡阶段,所以焦点组件的父项(以及它爸
- Yii全局函数使用
dcj3sjt126com
yii
由于YII致力于完美的整合第三方库,它并没有定义任何全局函数。yii中的每一个应用都需要全类别和对象范围。例如,Yii::app()->user;Yii::app()->params['name'];等等。我们可以自行设定全局函数,使得代码看起来更加简洁易用。(原文地址)
我们可以保存在globals.php在protected目录下。然后,在入口脚本index.php的,我们包括在
- 设计模式之单例模式二(解决无序写入的问题)
come_for_dream
单例模式volatile乱序执行双重检验锁
在上篇文章中我们使用了双重检验锁的方式避免懒汉式单例模式下由于多线程造成的实例被多次创建的问题,但是因为由于JVM为了使得处理器内部的运算单元能充分利用,处理器可能会对输入代码进行乱序执行(Out Of Order Execute)优化,处理器会在计算之后将乱序执行的结果进行重组,保证该
- 程序员从初级到高级的蜕变
gcq511120594
框架工作PHPandroidhtml5
软件开发是一个奇怪的行业,市场远远供不应求。这是一个已经存在多年的问题,而且随着时间的流逝,愈演愈烈。
我们严重缺乏能够满足需求的人才。这个行业相当年轻。大多数软件项目是失败的。几乎所有的项目都会超出预算。我们解决问题的最佳指导方针可以归结为——“用一些通用方法去解决问题,当然这些方法常常不管用,于是,唯一能做的就是不断地尝试,逐个看看是否奏效”。
现在我们把淫浸代码时间超过3年的开发人员称为
- Reverse Linked List
hcx2013
list
Reverse a singly linked list.
/**
* Definition for singly-linked list.
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* int val;
* ListNode next;
* ListNode(int x) { val = x; }
* }
*/
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- Spring4.1新特性——数据库集成测试
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1.Ajax无刷新上传图片,详情请阅我的这篇文章。(jquery + c# ashx)
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从c/c++语言转向java开发,学习java语言list遍历的三种方法,顺便测试各种遍历方法的性能,测试方法为在ArrayList中插入1千万条记录,然后遍历ArrayList,发现了一个奇怪的现象,测试代码例如以下:
package com.hisense.tiger.list;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Iterator;
- 300个涵盖IT各方面的免费资源(上)——商业与市场篇
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seo商业与市场IT资源免费资源
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Templated:收集了845个免费的CSS和HTML5网站模板。
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- localStorage、sessionStorage
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localStorage - 没有时间限制的数据存储
sessionStorage - 针对一个 session 的数据存储
之前,这些都是由 cookie 完成的。但是 cookie 不适合大量数据的存储,因为它们由每个对服务器的请求来传递,这使得 cookie 速度很慢而且效率也不