Cybxcs
Cybxcs

北大慕课程序设计与算法（二）拔钟问题

描述

有9个时钟，排成一个3*3的矩阵。

|-------|    |-------|    |-------|
|       |    |       |    |   |   |
|---O   |    |---O   |    |   O   |
|       |    |       |    |       |
|-------|    |-------|    |-------|
    A            B            C    

|-------|    |-------|    |-------|
|       |    |       |    |       |
|   O   |    |   O   |    |   O   |
|   |   |    |   |   |    |   |   |
|-------|    |-------|    |-------|
    D            E            F    

|-------|    |-------|    |-------|
|       |    |       |    |       |
|   O   |    |   O---|    |   O   |
|   |   |    |       |    |   |   |
|-------|    |-------|    |-------|
    G            H            I    
(图 1)

现在需要用最少的移动，将9个时钟的指针都拨到12点的位置。共允许有9种不同的移动。如下表所示，每个移动会将若干个时钟的指针沿顺时针方向拨动90度。


移动    影响的时钟
 
 1         ABDE
 2         ABC
 3         BCEF
 4         ADG
 5         BDEFH
 6         CFI
 7         DEGH
 8         GHI
 9         EFHI

输入9个整数，表示各时钟指针的起始位置，相邻两个整数之间用单个空格隔开。其中，0=12点、1=3点、2=6点、3=9点。输出输出一个最短的移动序列，使得9个时钟的指针都指向12点。按照移动的序号从小到大输出结果。相邻两个整数之间用单个空格隔开。样例输入 
3 3 0 
2 2 2 
2 1 2
样例输出 
4 5 8 9
来源

1166

简单的枚举题，枚举所有操作方式，记录下次数最小的一次操作。

ac代码：

#include
#include
#include
#include
#include
#include
using namespace std;
int oriclocks[9];
int clocks[9];
int movetime[9];
int result[9];
const char * moves[9]={ "ABDE","ABC","BCEF","ADG","BDEFH","CFI","DEGH","GHI","EFHI" };
int minx=1<<30;
void Enum(int n){
if(n==9){
memcpy(clocks,oriclocks,sizeof(clocks));
int t=0;
for(int i=0;i<9;i++){
t+=movetime[i];
if(movetime[i]){
for(int j=0;moves[i][j];j++){
clocks[moves[i][j]-'A']=(clocks[moves[i][j]-'A']+movetime[i])%4;
}
}
}
int f=1;
for(int i=0;i if(clocks[i]){
f=0;
break;
}
}
if(f){
if(t minx=t;
memcpy(result,movetime,sizeof(result));
}
}
return ;
} 
for(int i=0;i<4;i++){//ö¾ÙËùÓпÉÄÜ 
movetime[n]=i;
Enum(n+1);
}
}
int main(){
for(int i=0;i<9;i++){
cin>>oriclocks[i];
}
Enum(0);
for(int i=0;i<9;i++){
if(result[i]){
for(int j=0;j cout< }
}
}
return 0;
} 

你可能感兴趣的:(枚举,acm,算法,枚举)

  • K-means聚类：解锁数据隐藏结构的钥匙 陈辰学长 kmeans聚类机器学习
    K-means聚类：解锁数据隐藏结构的钥匙在机器学习的广阔领域中，无监督学习以其独特的魅力吸引了众多研究者和实践者。其中，K-means聚类作为一种经典且实用的无监督学习算法，以其简单高效的特点，广泛应用于市场细分、图像分割和基因聚类等领域。本文将深入探讨K-means聚类的工作原理、应用实例及其在这些领域中的具体应用，旨在揭示其如何智能划分数据，解锁隐藏结构，为相关领域提供精准导航。一、K-me
  • python打开一个软件并进行操作_模拟试卷 B weixin_39551611
    原标题：模拟试卷B一、单项选择题1.关于算法的描述，以下选项中错误的是算法是指解题方案的准确而完整的描述算法具有可行性、确定性、有穷性的基本特征算法的复杂度主要包括时间复杂度和数据复杂度算法的基本要素包括数据对象的运算和操作及算法的控制结构2.关于数据结构的描述，以下选项中正确的是数据结构指相互有关联的数据元素的集合数据的存储结构是指反映数据元素之间逻辑关系的数据结构数据的逻辑结构有顺序、链接、索
  • 为什么算法很难掌握 浅墨cgz 算法
    算法之所以难以掌握，主要是因为以下几个原因：1.抽象性算法是对问题的抽象解决方案，通常不依赖于具体的编程语言或实现细节。初学者可能难以将抽象的逻辑转化为具体的代码。例如，动态规划（DP）的核心思想是将问题分解为子问题并存储中间结果，但这种抽象思维需要大量练习才能掌握。2.数学基础要求许多算法依赖于数学知识，例如：时间复杂度分析：需要理解大O表示法、递归关系等。图论算法：需要了解图的基本概念（如节点
  • 【AI论文】迈向大型推理模型：大型语言模型增强推理综述 东临碣石82 人工智能语言模型自然语言处理
    摘要：语言长久以来被视为人类推理不可或缺的工具。大型语言模型（LLM）的突破激发了利用这些模型解决复杂推理任务的浓厚研究兴趣。研究人员已经超越了简单的自回归词元生成，引入了“思维”的概念——即代表推理过程中间步骤的词元序列。这一创新范式使LLM能够模仿复杂的人类推理过程，如树搜索和反思性思维。近期，一种新兴的学习推理趋势采用强化学习（RL）来训练LLM掌握推理过程。这种方法通过试错搜索算法自动生成
  • 【C++算法笔记】最基础篇------高精度算法 孙小健的资料站 算法学习笔记c++算法笔记
    个人笔记：只提供学习代码和其步骤思路，仅供参考学习，已提前在相关编译器中提前运行并保证代码运行。为什么要用高精度算法：longlong的存储大小为9*10^19,即超过20位的数字将无法使用基本数据类型存储和计算，所以我们要使用其他方法存储设计。涉及基础知识：基本输入输出，字符串及数组的基本运用基础步骤：1.对字符串s1,s2进行承接2.将a1与a2相加的和存入a33.从左向右进位并出现逆序#in
  • AscendC从入门到精通系列（一）初步感知AscendC 人工智能深度学习
    1什么是AscendCAscendC是CANN针对算子开发场景推出的编程语言，原生支持C和C++标准规范，兼具开发效率和运行性能。基于AscendC编写的算子程序，通过编译器编译和运行时调度，运行在昇腾AI处理器上。使用AscendC，开发者可以基于昇腾AI硬件，高效的实现自定义的创新算法。算子开发学习地图：2从helloworld出发感受AscendC2.1使用AscendC写核函数包含核函数的
  • ATB是什么？ 人工智能深度学习
    1ATB介绍AscendTransformerBoost加速库（下文简称为ATB加速库）是一款高效、可靠的加速库，基于华为AscendAI处理器，专门为Transformer类模型的训练和推理而设计。ATB加速库采用了一系列优化策略，包括算法优化、硬件优化和软件优化，能够显著提升Transformer模型的训练和推理速度，同时降低能耗和成本。具体来说，ATB加速库通过优化矩阵乘法等核心算子和注意力
  • 服务稳定性保障的五大误解 运维sre
    在线服务的稳定性保障一直是运维和技术部门的核心工作之一。但时至今日，这个方向实际仍然有很多基本的概念都没有对齐。今天这篇文章就罗列下那些混淆不清的概念，期望有一天大家沟通时不是鸡同鸭讲，各说各话。误解一：服务可用性听过很多技术分享，看过很多平台的承诺，上来都是讲我们的服务稳定性99.9xx%，但似乎都“忘记”了提供这个稳定性的具体算法和解读。如果没有明确的定义，这个数值其实毫无意义。服务稳定性目标
  • 一个简单的麻将算法 长心了么 算法pythonwindows
    这个算法主要是帮助计算胡的什么牌跟给一些策略，给出几个测试样例自己体会一下就好了，能够比较快的计算出怎么胡牌，如何快速胡牌，无聊写着玩的。#使用1-9表示筒子，11-19表示条子，21-29表示万子，31表示红中，32表示发财，33表示白板，41-44表示东南西北#样例1:hand=[6,6,7,7,7,8,8,8]#样例2:hand=[6,7,7,7,8,8,8,2]#样例3:hand=[2,3
  • 线性回归：从基础到进阶的全面解析 tester Jeffky 大模型线性回归机器学习算法
    线性回归：从基础到进阶的全面解析线性回归是机器学习中最基本的算法之一，广泛应用于预测和分析。本文将详细介绍线性回归的基本概念、数学原理、实现方法以及在实际应用中的注意事项。我们将通过丰富的代码示例来展示如何从头开始构建一个简单的线性回归模型，并逐步深入到更复杂的场景。1.线性回归的基本概念1.1什么是线性回归？线性回归是一种用于建模两个或多个变量之间关系的统计方法。它假设因变量（目标变量）与一个或
  • 华为OD机试E卷 --跳马--24年OD统一考试（Java & JS & Python & C & C++） 飞码创造者 最新华为OD机试题库2024华为odjavajavascriptpythonc语言
    文章目录题目描述输入描述输出描述用例题目解析JS算法源码Java算法源码python算法源码c算法源码c++算法源码题目描述马是象棋（包括中国象棋和国际象棋）中的棋子，走法是每步直一格再斜一格，即先横着或者直者走一格，然后再斜着走一个对角线，可进可退，可越过河界，俗称"马走日"字。给定m行n列的棋盘（网格图），棋盘上只有棋子象棋中的棋子“马”，并且每个棋子有等级之分，等级为k的马可以跳1~k步（走
  • 基于YOLOv5、YOLOv8和YOLOv10的自助售货机商品检测：深度学习实践与应用 2025年数学建模美赛 YOLO深度学习人工智能目标跟踪目标检测
    引言自助售货机已经成为现代零售和自动化销售领域的重要组成部分。在自助售货机中，商品的检测与管理至关重要。通过精准的商品检测技术，售货机可以在商品售出后自动更新库存，并提供准确的商品信息反馈。然而，在复杂的环境下进行商品检测是一个具有挑战性的问题，尤其是在商品种类繁多、摆放方式多样以及光照条件变化较大的情况下。近年来，基于深度学习的目标检测算法，特别是YOLO（YouOnlyLookOnce）系列模
  • SpringBoot使用令牌桶算法+拦截器+自定义注解+自定义异常实现简单的限流 Java精选 算法springboot前端后端java
    令牌桶在高并发的情况下，限流是后端常用的手段之一，可以对系统限流、接口限流、用户限流等，本文就使用令牌桶算法+拦截器+自定义注解+自定义异常实现限流的demo。令牌桶思想大小固定的令牌桶可自行以恒定的速率源源不断地产生令牌。如果令牌不被消耗，或者被消耗的速度小于产生的速度，令牌就会不断地增多，直到把桶填满。后面再产生的令牌就会从桶中溢出。最后桶中可以保存的最大令牌数永远不会超过桶的大小。然后每个访
  • 【论文投稿】探秘计算机视觉算法：开启智能视觉新时代 小周不想卷 艾思科蓝学术会议投稿计算机视觉
    目录引言一、计算机视觉算法基石：图像基础与预处理二、特征提取：视觉信息的精华萃取三、目标检测：从图像中精准定位目标四、图像分类：识别图像所属类别五、语义分割：理解图像的像素级语义六、计算机视觉算法前沿趋势与挑战引言在当今数字化浪潮中，计算机视觉宛如一颗璀璨的明珠，正深刻地改变着我们与世界的交互方式。从安防监控中的精准识别，到自动驾驶汽车的智能导航；从医疗影像的辅助诊断，到工业生产中的缺陷检测，计算
  • 递归算法实践--到仓合单助力京东物流提效增收 程序员
    作者：京东物流李硕#一、背景京东物流到仓业务「对商家」为了减少商家按照京东采购单分货备货过程，对齐行业直接按照流向交接，提升商家满意度；「对京东」揽收操作APP提效；到仓合单功能应运而生；二、问题一次批量采购单（一次50或者100个采购单）需要根据不同的规则合并成多个订单；每一个采购单可以是不同的来源类型（自营和非自营）、不同的收货类型，每一个采购单会有多个SKU，同一个SKU只有一个等级，一批采
  • AI大模型如何赋能电商行业，引领变革 虞书欣的C 人工智能开发语言
    •个性化推荐：利用机器学习算法分析用户的历史购买记录、浏览行为和喜好，生成个性化的产品推荐列表，提升用户的购买意愿和满意度。•优化用户体验：•智能搜索引擎：运用自然语言处理技术，优化搜索引擎，让用户能够通过自然语言进行搜索。•虚拟客服：通过聊天机器人和语音助手，提供24/7的客户支持，快速解答用户咨询。•图像识别：利用计算机视觉技术，用户可以通过拍照识别商品，快速找到相似商品或进行排版搭配推荐。•
  • python爬虫 短视频平台数据抓取：抓取视频和评论 Python爬虫项目 2025年爬虫实战项目python爬虫音视频网络爬虫开发语言
    随着短视频平台如抖音、快手、TikTok等的兴起，越来越多的内容创作者和观众通过短视频平台分享和观看视频内容。短视频平台包含了丰富的数据，如视频内容、评论、点赞数、分享数等，这些数据对市场分析、用户行为分析、视频推荐算法等方面具有重要意义。抓取这些数据可以帮助我们获取平台的动态信息，为数据分析提供基础。本文将详细介绍如何使用Python编写爬虫抓取短视频平台上的视频和评论数据，包括技术栈选择、爬虫
  • 4.opencv函数--cv2.findContours xf8964 openCVopenCVpythonfindContours
    该函数是查找图片轮廓，函数接收二值图片，函数原型cv2.findContours(image,mode,method,contours=None,hierarchy=None,offset=None)参数说明：image：原图mode：轮廓的检索模式，有四种，常用的是cv2.RETR_EXTERNAL枚举说明cv2.RETR_EXTERNAL表示只检测外轮廓cv2.RETR_LIST检测的轮廓不建
  • pythonsvm模型优化_Python进化算法工具箱的使用（三）用进化算法优化SVM参数 weixin_39878698 pythonsvm模型优化
    前言自从上两篇博客详细讲解了Python遗传和进化算法工具箱及其在带约束的单目标函数值优化中的应用以及利用遗传算法求解有向图的最短路径之后，我经过不断学习工具箱的官方文档以及对源码的研究，更加掌握如何利用遗传算法求解更多有趣的问题了。与前面的文章不同，本篇采用差分进化算法来优化SVM中的参数C和Gamma。(用遗传算法也可以，下面会给出效果比较)首先简单回顾一下Python高性能实用型遗传和进化算
  • 差分进化算法_Python进化算法工具箱的使用（三）用进化算法优化SVM参数 weixin_39747075 差分进化算法
    前言自从上两篇博客详细讲解了Python遗传和进化算法工具箱及其在带约束的单目标函数值优化中的应用以及利用遗传算法求解有向图的最短路径之后，我经过不断学习工具箱的官方文档以及对源码的研究，更加掌握如何利用遗传算法求解更多有趣的问题了。与前面的文章不同，本篇采用差分进化算法来优化SVM中的参数C和Gamma。（用遗传算法也可以，下面会给出效果比较）首先简单回顾一下Python高性能实用型遗传和进化算
  • 径向基函数网络（RBF）：让数据“点亮”神经网络的“灯塔” ningaiiii 机器学习与深度学习神经网络php人工智能
    径向基函数网络（RBF）：让数据“点亮”神经网络的“灯塔”1.引言径向基函数网络（RadialBasisFunctionNetwork,RBF）是一种特殊的前馈神经网络，它的核心思想是通过“灯塔”来照亮数据的分布。RBF网络使用径向基函数（如高斯函数）作为隐层神经元的激活函数，能够快速学习数据的局部特征，特别适合分类和函数逼近问题。2.算法原理2.1网络结构RBF网络的基本组成包括：输入层：接收原
  • 差分进化算法DE DroidMind 智能算法与机器学习差分进化算法
    差分进化算法DE属于进化算法，这里算法还包括依次遗传算法、进化策略、进化规划。差分进化算法包括三个基本的操作：变异操作、交叉（重组）操作和选择操作。一、算法建模：1、假设我们希望得到函数f(x)的最优解，这个函数有D个解。2、为函数f(x)设置一个解的组数N，N至少为4。3、这样我们就得到了N组并且每组解的个数为D的集合，它可以使用N个D维参数向量来表示。因为它类似于遗传算法进化一样，是一代一代的
  • 【机器学习：二十六、决策树】 KeyPan 机器学习机器学习决策树人工智能算法深度学习数据挖掘
    1.决策树概述决策树是一种基于树状结构的监督学习算法，既可以用于分类任务，也可以用于回归任务。其主要通过递归地将数据划分为子集，从而生成一个具有条件结构的树模型。核心概念节点（Node）：每个节点表示一个特定的决策条件。根节点（RootNode）：树的起点，包含所有样本。分支（Branch）：每个分支代表一个条件划分的结果。叶节点（LeafNode）：终止节点，表示最终的决策结果。优点直观可解释：
  • 差分进化算法(Differential evolution,DE)(附详细注释的Python代码) XijueJa 算法python开发语言
    概念与基本原理差分进化算法（DifferentialEvolution，简称DE）是一种基于种群的随机优化算法，由Storm和Price在1995年提出。它主要应用于解决非线性、非凸、连续和离散的优化问题。DE算法以其简单性、鲁棒性和高效性而受到广泛关注。差分进化算法的基本思想是通过模拟自然进化过程中的遗传和变异机制来寻找问题的最优解，类似于遗传算法。通过变异、交叉与选择，使得初始化的种群不断朝最
  • “AI 自动化效能评估系统：开启企业高效发展新征程 上海拔俗网络 java团队开发
    在当今数字化飞速发展的时代，企业面临着日益激烈的市场竞争，如何提升效率、降低成本成为了企业生存与发展的关键。AI自动化效能评估系统应运而生，它如同一把智能钥匙，为企业开启了高效发展的新征程。AI自动化效能评估系统，简单来说，就是利用人工智能技术对企业的各项业务流程、生产环节以及员工工作表现等进行全方位、自动化的评估。它能够快速收集海量的数据，并通过先进的算法模型对这些数据进行深度分析，从而精准地判
  • 力扣刷题之——旋转矩阵 say-input 矩阵leetcode算法
    给你一幅由N×N矩阵表示的图像，其中每个像素的大小为4字节。请你设计一种算法，将图像旋转90度。不占用额外内存空间能否做到？示例1:给定matrix=[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]],原地旋转输入矩阵，使其变为:[[7,4,1],[8,5,2],[9,6,3]]作者：力扣(LeetCode)链接：https://leetcode.cn/leetbook/read/array-an
  • 大模型系列-GPT算法 樨潮 人工智能
    https://blog.csdn.net/None_Pan/article/details/106392965
  • LeetCode 1426 题：数元素解题全解析 MasterNeverDown leetcode算法职场和发展
    LeetCode1426题：数元素解题全解析在算法的世界里，每一道题目都是一次挑战与探索。今天，我们来深入剖析LeetCode上的一道有趣题目——1426.数元素。一、题目剖析给定一个整数数组arr，这里有着独特的计数规则：对于元素x，唯有当x+1也在数组arr中时，这个x才能被记为1个数。特别要注意的是，若数组arr中有重复的数，每个重复的数都要单独依据此规则进行计算。比如，示例1中输入arr=
  • 2807. 在链表中插入最大公约数 不玩return的马可乐 链表数据结构leetcode算法职场和发展c++
    在本篇博客文章中，我们将探讨如何实现一个算法，该算法可以在链表中相邻节点之间插入一个新的节点，新节点的值为相邻两个节点值的最大公约数（GCD）。这个问题是LeetCode上的一个中等难度问题，涉及到链表操作和最大公约数的计算。问题描述解题思路理解问题首先，我们需要理解问题的核心：在链表的相邻节点之间插入新节点，新节点的值为相邻节点值的最大公约数。计算最大公约数我们需要一个函数来计算两个数的最大公约
  • leetcode 215.数组中的第K个最大元素 嘤国大力士 LeetCodeleetcode算法数据结构
    LeetCode第215题“数组中的第K个最大元素”要求找到未排序数组中第k个最大的元素。通常有几种常见的解决方案，包括使用排序、使用最小堆或快速选择算法。以下是这三种方法的详细C++实现：方法一：使用排序这种方法最为直观，先对数组进行排序，然后返回第k个最大的元素。#include#include#includeusingnamespacestd;classSolution{public:int
  • 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><
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他