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数据结构复习提纲算法的五个特征设计算法通常应考虑线性表线性表的特性广义表的结构特点树的有关术语二叉树特点满二叉树完全二叉树二叉树的性质二叉树的按层遍历算法等价二叉树等价二叉树树的表示方法Huffman树的相关概念内外节点的相关概念Huffman树的应用图的定义图的存储结构邻接表的特点生成树最小生成树拓扑排序有关概念拓扑排序特点关键路径有关概念事件的最早发生时间事件的最迟发生时间活动的最早开始时间活
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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
- P1967 [NOIP 2013 提高组] 货车运输(树链剖分+线段树)
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- 贪心算法(集合覆盖问题)
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算法与数据结构贪心算法集合覆盖问题java算法
一、贪心算法概述贪心算法的核心思想可以总结为:贪心算法总是做出在当前看来最好的选择。也就是说贪心算法并不从整体最优考虑,它所做出的选择只是在某种意义上的局部最优选择。当然,希望贪心算法得到的最终结果也是整体最优的。虽然贪心算法不能对所有问题都得到整体最优解,但对许多问题它能产生整体最优解,如单源最短路经问题,最小生成树问题等。虽然在一些情况下,即使贪心算法不能得到整体最优解,但其最终结果却是最优解
- 数据结构进阶 第七章 图(Graph)
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数据结构进阶数据结构深度优先图论
第7章图(Graph)7.1图的基本术语图的定义图是由顶点集合V和边集合E组成的数据结构,记为G=(V,E),其中:顶点集V:有限非空集合边集E:顶点对的集合基本概念无向图:边没有方向,用无序对(vi,vj)表示有向图:边有方向,用有序对表示完全图:任意两个顶点之间都有边稀疏图:边数相对较少的图,|E|vexnum,&G->arcnum);for(i=0;ivexnum;i++){scanf(&G
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- 数据结构与算法领域贪心算法的深度剖析
AI天才研究院
ChatGPT实战计算AgenticAI实战贪心算法算法ai
数据结构与算法领域贪心算法的深度剖析关键词:贪心算法、最优子结构、贪心选择性质、动态规划、贪心策略、时间复杂度、算法设计摘要:本文从贪心算法的核心概念出发,系统剖析其数学原理、算法设计模式及工程实践方法。通过对比贪心算法与动态规划的差异,揭示贪心选择性质和最优子结构的本质联系。结合活动选择、最小生成树、最短路径等经典案例,详细阐述贪心策略的构建过程与正确性证明方法。最后通过工业级项目实战,展示贪心
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一、最小生成树算法针对问题类型及概述先来简要陈述一下树的概念:一个由NNN个点和N−1N-1N−1条边组成的无向连通图。由此,我们可以得知生成树算法的概念:在一个NNN个点的图中找出一个由N−1N-1N−1条边组成的树。具体来说,我们是在一个图G(N,M)G(N,M)G(N,M)中找到一个生成树G(N,N−1)G(N,N-1)G(N,N−1),在生成树G(N,N−1)G(N,N-1)G(N,N−1
- 贪心算法详解:理解贪心算法看这一篇就够了
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文章目录1.贪心算法的基础理论1.1什么是贪心选择性质1.2证明贪心选择性质2.设计步骤2.1定义问题和目标2.2确定数据结构2.3排序和选择策略2.4迭代与决策2.5终止条件3.实例详解3.1活动选择问题3.2分数背包问题3.3最小生成树(Kruskal算法)1.贪心算法的基础理论1.1什么是贪心选择性质贪心选择性质是指一个全局最优解可以通过一系列局部最优的选择构建出来。这意味着在做出每个选择时
- 计算机数据结构图知识点,2011考研计算机数据结构复习重点解析:图的应用
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图是数据结构科目中难度最大的重点章节,在这两年的考试中也作为重点来考查。图这部分内容概念多、算法多、难度大。这就需要大家深刻理解每个知识点,多做练习,抓住规律,才能很好地解答这部分试题。图这部分要求大家掌握图的定义、特点、存储结构、遍历、图的基本应用等内容。图这部分的重点和难点是图的基本应用,这在09年和10年的考试中有所体现。图的基本应用包括:最小生成树、最短路径、拓扑排序、关键路径等。09年考
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目录贪心思想一、Dijkstra最短路问题问题描述:贪心策略:二、Prim和Kruskal最小生成树问题Prim算法:Kruskal算法:三、Huffman树问题问题描述:贪心策略:四、背包问题问题描述:贪心策略:五、硬币找零问题问题描述:贪心策略:六、区间合并问题问题描述:贪心策略:七、选择不相交区间问题问题描述:贪心策略:八、区间选点问题问题描述贪心策略九、区间覆盖问题问题描述:贪心策略:十、
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二分法部门人力分配数据最节约的备份方法项目排期食堂供餐矩阵匹配书籍叠放爱吃蟠桃的孙悟空深度优先搜索(DFS)欢乐的周末寻找最大价值矿堆可组成网络的服务器连续出牌数量图像物体的边界核算检测启动多任务排序无向图染色广度优先搜索(BFS)欢乐的周末快递员的烦恼亲子学习跳马启动多任务排序电脑病毒感染图5G网络建设(最小生成树)城市聚集度问题(树形DP、并查集)电脑病毒感染(Dijkstra算法)启动多任务
- 【题解-洛谷】P1339 [USACO09OCT] Heat Wave G
X CODE
算法练习题解算法图论单源最短路径堆优化版的dijkstra
题目:P1339[USACO09OCT]HeatWaveG题目描述有一个nnn个点mmm条边的无向图,请求出从sss到ttt的最短路长度。输入格式第一行四个正整数n,m,s,tn,m,s,tn,m,s,t。接下来mmm行,每行三个正整数u,v,wu,v,wu,v,w,表示一条连接u,vu,vu,v,长为www的边。输出格式输出一行一个整数,表示答案。输入输出样例#1输入#1711542421437
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Johnny-He
数据结构c语言图论
数据结构图(Graph)1.图介绍在数据结构中,图Graph是一种非常重要的数据结构,用于表示不同的对象(主要是节点与边)之间的关系。图由节点V(顶点)(Vertex)和边E(Edge)组成,即有Graph={∑V+∑E},节点表示图中的元素,而边表示节点之间的关系。图可以用于建模各种实际问题,如社交网络中的用户关系、计算机网络中的路由、地图中的道路网络等。图可以分为有向图DAG和无向图G两种类型
- Prim算法实现 -- 结合优先级队列
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数据结构与算法Prim算法
什么是Prim算法?classPrim2:"""P算法最小生成树算法MSTMinimalSpanningTree保证整个拓扑图的所有路径之和最小"""def__init__(self,graph):n=len(graph)#存放横切边self.min_heap=[]#类似于visited数组,记录节点是否在mst中self.inMst=[False]*nself.weightSum=0#三元组se
- atc abc409E
弥彦_
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原题链接:E-PairAnnihilation题目背景:n个点n-1条边的有权无向图,每个点都有一个值,两个连通的点的值可以互相抵消,既将u的-1传给v时可以抵消掉v的1并花费边权值;求最小花费。考察算法:图,贪心,dfs。思路:贪心策略:递归将子节点的值传给父节点即可。注意:开ll。数据范围:2#defineiosccios::sync_with_stdio(false),cin.tie(0),
- 旅行商问题(TSP)的 C++ 动态规划解法教学攻略
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算法数据结构算法设计与分析c++
一、问题描述旅行商问题(TSP)是一个经典的组合优化问题。给定一个无向图,图中的顶点表示城市,边表示两个城市之间的路径,边的权重表示路径的距离。一个售货员需要从驻地出发,经过所有城市后回到驻地,要求总的路程最短。二、输入输出形式输入形式输入的第一行包含两个整数n和m,分别表示顶点个数和边数。接下来的m行中,每行包含三个整数u、v和w,表示顶点u和顶点v之间有一条边,边的权重为w。输出形式输出一个整
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基环树对于有向图来说:基环树就是一个环上挂了一堆树,每个节点只有一个出边,可能有环对于无向图来说:n个点n条边的联通,一定是一个基环树题目描述给你一个n个节点的有向图,节点编号为0到n-1,每个节点至多有一条出边。有向图用大小为n下标从0开始的数组edges表示,表示节点i有一条有向边指向edges[i]。如果节点i没有出边,那么edges[i]==-1。同时给你两个节点node1和node2。请
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数据结构图论数据结构算法
数据结构——图(c)文章目录数据结构——图(c)一、基本概念和术语1.图2.图的分类3.相关定义4.几种特殊形态的图二、图的存储结构1.邻接矩阵(顺序存储)2.邻接表(顺序+链式存储)3.十字链表-存储有向图4.邻接多重表-存储无向图5.邻接矩阵与邻接表对比三、图的基本操作四、图的遍历1.深度优先搜索(DFS)-辅助栈2.广度优先搜素(BFS)-辅助队列五、图的应用1-最小生成树0.最小代价生成树
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贪心算法算法
文章目录例题1:活动安排问题例题2:货币找零问题例题3:分数背包问题(部分背包问题)例题4:最小生成树问题(Prim算法)例题5:哈夫曼编码例题6:活动选择问题例题7:硬币找零问题贪心算法是一种在每一步选择中都采取在当前状态下最好或最优(局部最优)的选择,以期望通过一系列局部最优决策达到全局最优解的算法。请注意,贪心算法并不总是能得到全局最优解,但在某些特定问题上非常有效。下面通过几个实战例题来详
- Minimum/Maximum Spanning Tree/Forest
Razhme
算法初步系列
MST问题。对于一个有权无向图,使其原有连通块保持连通性并形成树,同时边权之和最小。换一种说法,最小生成树或者最小生成森林。两个算法一个推论。Kruskal'sAlgorithm基于贪心。将边排序,从最短边开始,若添加了此边,两个不相连的连通块相连了,就添加,否则看下一条。添加到边数为点数-1为止。用并查集检验是否连通。注意Kruskal的原理为,对于图中任意一个点x,对于x点连出去的所有边,边权
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数据结构与算法学习笔记----Kruskal算法@@author:明月清了个风@@firstpublishtime:2024.12.21ps⭐️这也是一个思想比较简单的算法,只写了基本思想,具体的可以看代码理解一下Kruskal算法Kruskal算法同样是一种基于贪心策略的最小生成树求解算法,另一种是上一篇中的Prim算法。基本思想将所有的边按边长从小到大排序。遍历所有边,判断每条边所连接的两个节
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#算法竞赛训练算法睿抗题解
蓝桥杯拿了个省三,天梯没进1队,睿抗是我最后的机会RC-u4章鱼图的判断题目描述对于无向图G=(V,E)G=(V,E)G=(V,E),我们定义章鱼图为:有且仅有一个简单环(即没有重复顶点的环),且所有其余边和点都构成附着在该环上的树结构。换言之,是一个环作为“身体”,多个树作为“触手”的连通图。给定一个无向图,请判断图中是否存在且仅存在一个章鱼子图。输入格式第一行是一个正整数TTT,表示数据的组数
- 图之邻接矩阵详解(C语言版)
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数据结构与算法数据结构
文章目录一、定义二、结构三、常用操作结语附录一、定义图的邻接矩阵是一种采用邻接矩阵数组表示顶点之间相邻关系的存储结构。设图G有n个顶点,则邻接矩阵是一个n*n的方阵,定义为:下面给出一个例子:一个有向图G1和一个无向图G2将上诉的有向图和无向图用邻接矩阵表示二、结构图示代码描述//设置默认的顶点个数#defineDefault_Vertex_Size10//数据类型#defineTchar//邻接
- 数据结构中无向图的邻接矩阵详解
碎月拾梦
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在计算机科学的浩瀚宇宙中,数据结构无疑是那把开启高效编程大门的关键钥匙。对于计算机专业的大学生们来说,数据结构课程是专业学习路上的一座重要里程碑,而其中的图结构更是充满魅力与挑战,像一幅神秘的画卷等待我们去展开。今天,就让我们结合一段精心优化的C语言代码,深入探索图结构中邻接矩阵的奥秘,相信这不仅能让你在课堂学习中游刃有余,更能助你在CSDN等技术平台上收获知识与成长。一、图结构:数据世界的复杂网
- 算法 单链的创建与删除
换个号韩国红果果
c算法
先创建结构体
struct student {
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struct student *next;
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- 《大型网站系统与Java中间件实践》第2章读后感
白糖_
java中间件
断断续续花了两天时间试读了《大型网站系统与Java中间件实践》的第2章,这章总述了从一个小型单机构建的网站发展到大型网站的演化过程---整个过程会遇到很多困难,但每一个屏障都会有解决方案,最终就是依靠这些个解决方案汇聚到一起组成了一个健壮稳定高效的大型系统。
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- zeus持久层spring事务单元测试
deng520159
javaDAOspringjdbc
今天把zeus事务单元测试放出来,让大家指出他的毛病,
1.ZeusTransactionTest.java 单元测试
package com.dengliang.zeus.webdemo.test;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import org.junit.Test;
import
- Rss 订阅 开发
周凡杨
htmlxml订阅rss规范
RSS是 Really Simple Syndication的缩写(对rss2.0而言,是这三个词的缩写,对rss1.0而言则是RDF Site Summary的缩写,1.0与2.0走的是两个体系)。
RSS
- 分页查询实现
g21121
分页查询
在查询列表时我们常常会用到分页,分页的好处就是减少数据交换,每次查询一定数量减少数据库压力等等。
按实现形式分前台分页和服务器分页:
前台分页就是一次查询出所有记录,在页面中用js进行虚拟分页,这种形式在数据量较小时优势比较明显,一次加载就不必再访问服务器了,但当数据量较大时会对页面造成压力,传输速度也会大幅下降。
服务器分页就是每次请求相同数量记录,按一定规则排序,每次取一定序号直接的数据
- spring jms异步消息处理
510888780
jms
spring JMS对于异步消息处理基本上只需配置下就能进行高效的处理。其核心就是消息侦听器容器,常用的类就是DefaultMessageListenerContainer。该容器可配置侦听器的并发数量,以及配合MessageListenerAdapter使用消息驱动POJO进行消息处理。且消息驱动POJO是放入TaskExecutor中进行处理,进一步提高性能,减少侦听器的阻塞。具体配置如下:
- highCharts柱状图
布衣凌宇
hightCharts柱图
第一步:导入 exporting.js,grid.js,highcharts.js;第二步:写controller
@Controller@RequestMapping(value="${adminPath}/statistick")public class StatistickController { private UserServi
- 我的spring学习笔记2-IoC(反向控制 依赖注入)
aijuans
springmvcSpring 教程spring3 教程Spring 入门
IoC(反向控制 依赖注入)这是Spring提出来了,这也是Spring一大特色。这里我不用多说,我们看Spring教程就可以了解。当然我们不用Spring也可以用IoC,下面我将介绍不用Spring的IoC。
IoC不是框架,她是java的技术,如今大多数轻量级的容器都会用到IoC技术。这里我就用一个例子来说明:
如:程序中有 Mysql.calss 、Oracle.class 、SqlSe
- TLS java简单实现
antlove
javasslkeystoretlssecure
1. SSLServer.java
package ssl;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.InputStream;
import java.net.ServerSocket;
import java.net.Socket;
import java.security.KeyStore;
import
- Zip解压压缩文件
百合不是茶
Zip格式解压Zip流的使用文件解压
ZIP文件的解压缩实质上就是从输入流中读取数据。Java.util.zip包提供了类ZipInputStream来读取ZIP文件,下面的代码段创建了一个输入流来读取ZIP格式的文件;
ZipInputStream in = new ZipInputStream(new FileInputStream(zipFileName));
&n
- underscore.js 学习(一)
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JavaScriptunderscore
工作中需要用到underscore.js,发现这是一个包括了很多基本功能函数的js库,里面有很多实用的函数。而且它没有扩展 javascript的原生对象。主要涉及对Collection、Object、Array、Function的操作。 学
- java jvm常用命令工具——jstatd命令(Java Statistics Monitoring Daemon)
bijian1013
javajvmjstatd
1.介绍
jstatd是一个基于RMI(Remove Method Invocation)的服务程序,它用于监控基于HotSpot的JVM中资源的创建及销毁,并且提供了一个远程接口允许远程的监控工具连接到本地的JVM执行命令。
jstatd是基于RMI的,所以在运行jstatd的服务
- 【Spring框架三】Spring常用注解之Transactional
bit1129
transactional
Spring可以通过注解@Transactional来为业务逻辑层的方法(调用DAO完成持久化动作)添加事务能力,如下是@Transactional注解的定义:
/*
* Copyright 2002-2010 the original author or authors.
*
* Licensed under the Apache License, Version
- 我(程序员)的前进方向
bitray
程序员
作为一个普通的程序员,我一直游走在java语言中,java也确实让我有了很多的体会.不过随着学习的深入,java语言的新技术产生的越来越多,从最初期的javase,我逐渐开始转变到ssh,ssi,这种主流的码农,.过了几天为了解决新问题,webservice的大旗也被我祭出来了,又过了些日子jms架构的activemq也开始必须学习了.再后来开始了一系列技术学习,osgi,restful.....
- nginx lua开发经验总结
ronin47
使用nginx lua已经两三个月了,项目接开发完毕了,这几天准备上线并且跟高德地图对接。回顾下来lua在项目中占得必中还是比较大的,跟PHP的占比差不多持平了,因此在开发中遇到一些问题备忘一下 1:content_by_lua中代码容量有限制,一般不要写太多代码,正常编写代码一般在100行左右(具体容量没有细心测哈哈,在4kb左右),如果超出了则重启nginx的时候会报 too long pa
- java-66-用递归颠倒一个栈。例如输入栈{1,2,3,4,5},1在栈顶。颠倒之后的栈为{5,4,3,2,1},5处在栈顶
bylijinnan
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import java.util.Stack;
public class ReverseStackRecursive {
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* Q 66.颠倒栈。
* 题目:用递归颠倒一个栈。例如输入栈{1,2,3,4,5},1在栈顶。
* 颠倒之后的栈为{5,4,3,2,1},5处在栈顶。
*1. Pop the top element
*2. Revers
- 正确理解Linux内存占用过高的问题
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Linux开机后,使用top命令查看,4G物理内存发现已使用的多大3.2G,占用率高达80%以上:
Mem: 3889836k total, 3341868k used, 547968k free, 286044k buffers
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- [JWFD开源工作流]当前流程引擎设计的一个急需解决的问题
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工作流
当我们的流程引擎进入IRC阶段的时候,当循环反馈模型出现之后,每次循环都会导致一大堆节点内存数据残留在系统内存中,循环的次数越多,这些残留数据将导致系统内存溢出,并使得引擎崩溃。。。。。。
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- 自定义类的equals函数
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equals
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public class VectorQueue {
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public VectorI
- Linux下安装R语言
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命令如下:sudo gedit /etc/apt/sources.list1、deb http://mirrors.ustc.edu.cn/CRAN/bin/linux/ubuntu/ precise/ 2、deb http://dk.archive.ubuntu.com/ubuntu hardy universesudo apt-key adv --keyserver ke
- 如何修改mysql 并发数(连接数)最大值
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MySQL的连接数最大值跟MySQL没关系,主要看系统和业务逻辑了
方法一:进入MYSQL安装目录 打开MYSQL配置文件 my.ini 或 my.cnf查找 max_connections=100 修改为 max_connections=1000 服务里重起MYSQL即可
方法二:MySQL的最大连接数默认是100客户端登录:mysql -uusername -ppass
- 单一功能原则
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SOLID 原则
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在面向对象编程领域中,单一功能原则(Single responsibility principle)规定每个类都应该有
- POJO、VO和JavaBean区别和联系
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POJO和JavaBean是我们常见的两个关键字,一般容易混淆,POJO全称是Plain Ordinary Java Object / Plain Old Java Object,中文可以翻译成:普通Java类,具有一部分getter/setter方法的那种类就可以称作POJO,但是JavaBean则比POJO复杂很多,JavaBean是一种组件技术,就好像你做了一个扳子,而这个扳子会在很多地方被
- SpringSecurity3.X--LDAP:AD配置
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前面介绍过基于本地数据库验证的方式,参考http://hanqunfeng.iteye.com/blog/1155226,这里说一下如何修改为使用AD进行身份验证【只对用户名和密码进行验证,权限依旧存储在本地数据库中】。
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- mac mysql 修改密码
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工厂模式有一个问题就是,类的创建依赖于工厂类,也就是说,如果想要拓展程序,必须对工厂类进行修改,这违背了闭包原则。我们采用抽象工厂模式,创建多个工厂类,这样一旦需要增加新的功能,直接增加新的工厂类就可以了,不需要修改之前的代码。
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孔圣人有云:有教无类。不同类型的人,都应该有对应的教育方法。目前中国的一体化教育,不知道已经扼杀了多少创造性人才。我们出不了爱迪生,出不了爱因斯坦,很大原因,是我们的培养思路错了,我们是第一要“顺从”。如果不顺从,我们的学校,就会用各种方法,罚站,罚写作业,各种罚。军
- scala如何读取和写入文件内容?
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直接看如下代码:
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中国古代数学家张丘建在他的《算经》中提出了一个著名的“百钱买百鸡问题”,鸡翁一,值钱五,鸡母一,值钱三,鸡雏三,值钱一,百钱买百鸡,问翁,母,雏各几何?
代码如下:
#include <stdio.h>
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int cock,hen,chick; /*定义变量为基本整型*/
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- Hadoop集群安全性:Hadoop中Namenode单点故障的解决方案及详细介绍AvatarNode
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NameNode
正如大家所知,NameNode在Hadoop系统中存在单点故障问题,这个对于标榜高可用性的Hadoop来说一直是个软肋。本文讨论一下为了解决这个问题而存在的几个solution。
1. Secondary NameNode
原理:Secondary NN会定期的从NN中读取editlog,与自己存储的Image进行合并形成新的metadata image
优点:Hadoop较早的版本都自带,