- 快速排序Java代码简洁实现
SKY技术修炼指南
算法
学习过数据结构的同学们都知道,快速排序算法是一种时间复杂度为O(nlogn)的排序算法,在各种排序算法中算是较为高效的方法,企业面试中也经常有手撕快排的环节。本文将阐述算法的基本思想,并用Java代码的形式实现快速排序代码。算法思想快速排序主要采用分治的基本思想,每次将一个位置上的数据归位,此时该数左边的所有数据都比该数小,右边所有的数据都比该数大,然后递归将已归位的数据左右两边再次进行快排,从而
- C++ 使用 constexpr 、查表法、分治法加速位镜像翻转
代码//////@brief左右翻转位。//////@note翻转后,最低位位将变为最高位,最高位将变为最低位。//////templaterequires(std::is_same_v)constexprTReverse(Tvalue){int32_tbit_count=sizeof(T)*8;for(int32_ti=0;irequires(std::is_integral_v&&!std::
- 0315_算法22级1班实验2(递归分治策略)
目录ProblemA众数问题题目描述输入输出样例输入样例输出思路分析代码实现思路优化ProblemB半数集问题题目描述输入输出样例输入样例输出思路分析代码实现ProblemC查找数组拐点题目描述输入输出样例输入样例输出思路分析代码实现思路优化ProblemA众数问题题目描述所谓众数,就是对于给定的含有N个元素的多重集合,每个元素在S中出现次数最多的成为该元素的重数,多重集合S重的重数最大的元素成为
- 【大模型】结构化提示词:让AI高效完成复杂任务的“编程语言”
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AI/大数据/云计算人工智能
文章目录前言:提示词一、不同提示词写作方法对比进阶技巧对比表实战组合策略二、三板斧:精准撰写提示词的黄金法则角色设定:为AI精准定位任务描述:明确行动指南输出要求:规范成果呈现三、魔法棒:零基础也能用的“AI需求翻译机”四、结构化:把提示词写成“可插拔的乐高”五、分治法:把“庞然大物”拆成可并行的小任务前言:提示词在人工智能时代,提示词(Prompt)已成为连接人类意图与AI能力的核心媒介。优质的
- 分治算法---归并
1、排序数组classSolution{vectortmp;public:vectorsortArray(vector&nums){tmp.resize(nums.size());mergeSort(nums,0,nums.size()-1);returnnums;}voidmergeSort(vector&nums,intleft,intright){if(left>=right)return;
- Java 递归方法详解:从基础语法到实战应用,彻底掌握递归编程思想
大葱白菜
java合集java开发语言个人开发后端学习
作为一名Java开发工程师,你一定在开发中遇到过需要重复调用自身逻辑的问题,比如:树形结构处理、文件夹遍历、斐波那契数列、算法实现(如DFS、回溯、分治)等。这时候,递归方法(RecursiveMethod)就成为你不可或缺的工具。本文将带你全面掌握:什么是递归方法?递归的三要素(边界条件、递归公式、递归方向)递归与循环的对比常见递归问题与实现(阶乘、斐波那契、汉诺塔、树遍历等)递归在真实项目中的
- 【LeetCode 热题 100】148. 排序链表——(解法二)分治
xumistore
LeetCodeleetcode链表算法java
Problem:148.排序链表题目:给你链表的头结点head,请将其按升序排列并返回排序后的链表。【LeetCode热题100】148.排序链表——(解法一)暴力解文章目录整体思路完整代码时空复杂度时间复杂度:O(NlogN)空间复杂度:O(logN)整体思路这段代码旨在解决“排序链表”的问题,并且采用了符合题目进阶要求(O(NlogN)时间复杂度和O(1)空间复杂度)的自顶向下归并排序(Top
- 关于递归算法的详细讲解(从属于GESP五级)
当程序学会向自己提问,它也学会了给出最精确的解答递归算法1.导语•“让函数自己调用自己”并不神秘•生活中的递归隐喻:俄套娃、镜中镜•为什么GESP反复考?——代码量短、思路分治、易埋坑2.递归基本概念一句话先行函数在自己的定义里调用自己,并且每次调用都把原问题缩小一点,直到命中可以直接回答的最小情形——这就是递归。2.1定义:让「自指」变得可控1.形式化描述若存在函数f,在计算f(n)时又需要求解
- 暑假算法刷题日记 Day 10
mjh_yylx
算法刷题打卡算法
目录重点整理054、拼数题目描述输入格式输出格式输入输出样例核心思路代码055、求第k小的数题目描述输入格式输出格式输入输出样例核心思路代码总结这几天我们主要刷了洛谷上排序算法对应的一些题目,相对来说比较简单一共是13道题,对应我暑假刷题的043--055。当然这些题目相对来说比较简单,我们挑着重点的说。重点整理排序这一块的题目总体来看包括,1.基本的排序算法,像快速排序、分治排序,这些知识点我写
- 软件系统复杂性应对
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概念思维
软件系统复杂性应对解决复杂和大规模软件的武器可以被粗略地归为三类:抽象、分治和知识。分治把问题空间分割为规模更小且易于处理的若干子问题。分割后的问题需要足够小,以便一个人单枪匹马就能够解决他们;其次,必须考虑如何将分割后的各个部分装配为整体。分割得越合理越易于理解,在装配成整体时,所需跟踪的细节也就越少。即更容易设计各部分的协作方式。评判什么是分治得好,即高内聚低耦合。抽象使用抽象能够精简问题空间
- 算法设计与分析:分治、动态规划与贪心算法的异同与选择
vortex5
算法动态规划贪心算法
在计算机科学中,算法是解决问题的核心。面对复杂问题,算法设计师常常需要将其分解为更小、更易管理的子问题。分治法、动态规划和贪心算法都是基于“原问题”和“子问题”概念的强大策略,但它们在处理子问题的方式、相互关系以及最终解决方案的保证上存在本质区别。理解这些差异对于选择最适合特定问题的算法至关重要。✅一、共同点:都涉及“原问题→子问题”这三种算法范式都遵循将复杂问题分解为更简单部分的思想,这是许多高
- 快速排序算法
追烽少年x
数据结构数据结构
快速排序算法快速排序是一种高效的排序算法,其核心思想是通过分治法将数组分成两部分,一部分小于某个基准值,另一部分大于基准值,然后递归地对这两部分进行排序。以下是快速排序算法的C++实现:快速排序的C++实现代码:#include#includeusingnamespacestd;voidSwap(int&a,int&b){intnTemp=a;a=b;b=nTemp;}intPartition(v
- 【数据结构】排序算法:归并与堆
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数据结构排序算法数据结构算法
归并排序:分治策略的经典实现算法原理归并排序采用分治法策略,包含三个关键步骤:分解:递归地将数组分成两半解决:对子数组进行排序合并:将两个有序子数组合并为一个有序数组C语言实现#include#include//合并两个有序子数组voidmerge(intarr[],intleft,intmid,intright){inti,j,k;intn1=mid-left+1;intn2=right-mid
- 二叉树题解——将有序数组转换为二叉搜索树【LeetCode】传统解法
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我的学习记录二叉树篇_刷题笔记算法leetcode数据结构python
108.将有序数组转换为二叉搜索树方法一:中序遍历,总是选择中间位置左边的数字作为根节点选择中间位置左边的数字作为根节点,则根节点的下标为mid=(left+right)/2,此处的除法为整数除法。1.1核心思想分治法:将数组分成左右两部分,递归构建左子树和右子树。高度平衡:通过选择数组的中间元素作为根节点,确保左右子树的节点数尽可能相等,从而保证树的高度平衡。1.2具体步骤递归终止条件:如果左边
- 归并排序详解
创建两个临时数组存储待合并的子数组使用双指针法依次比较两个子数组的元素将较小的元素放入原数组的对应位置处理剩余未合并的元素前言1.算法概述归并排序是一种采用分治法(DivideandConquer)策略的排序算法,由约翰·冯·诺伊曼在1945年提出。它的核心思想是将一个大问题分解成若干个小问题,递归解决小问题后,再将结果合并起来。分治策略分解:将当前区间一分为二解决:递归地对两个子区间进行排序合并
- 归并排序算法
起个数先
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归并排序所用方法和基本原理归并排序是一种基于分治思想的排序算法。其基本原理如下:分解:将一个长度为(n)的数组不断地二分,直到每个子数组只包含一个元素(因为单个元素的数组天然是有序的)。例如,对于长度为(n)的数组,先找到中间位置(mid),将数组分为左半部分([l,mid])和右半部分([mid+1,r])。解决:递归地对左右两个子数组进行归并排序,使得左右子数组各自有序。合并:将两个已经有序的
- 快速排序的详解
分治策略:将大问题分解为小问题解决关键操作:选择基准(Pivot)并进行分区(Partition)递归处理:对分区后的子数组递归排序前言1.快速排序概述快速排序(QuickSort)是由英国计算机科学家TonyHoare于1960年提出的一种高效的分治排序算法。它在平均情况下的时间复杂度为O(nlogn),最坏情况下为O(n²)(但可通过优化避免),且是原地排序(不需要额外空间)。2.算法步骤详解
- 【力扣—剑指 Offer(第 2 版)简单题目解析汇总】
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剑指offer数据结构与算法学习LeetCodeleetcode剑指offer数据结构与算法
【力扣—剑指Offer(第2版)简单题目解析汇总】说明1、基本字符串数组数组-排序矩阵/模拟枚举2、算法动态规划深度优先搜索广度优先搜索递归分治记忆化搜索快速选择二分查找3、基础数据结构树(二叉树)二叉搜索树栈队列堆(优先队列)哈希表链表4、技巧性题目双指针位运算计数设计说明简单题目共计38道,按照标签分类为:基本、算法、基础数据结构、技巧等,具体如下。1、基本字符串剑指Offer05.替换空格.
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【算法设计与分析】(三)二分搜索技术与大整数乘法前言一、二分搜索技术1.为什么需要二分搜索?2.二分搜索怎么做?3.为什么说它很快?4.哪些场景会用到?二、大整数乘法1.问题来了:数字太大怎么办?2.传统方法3.用分治思想优化4.Karatsuba算法:具体怎么算?5.效率提升有多大?6.实际应用场景总结前言在上一篇博客中,我们已深入剖析了递归的本质内涵与分治法的核心思想——通过将复杂问题分解为规
- 动态规划之01背包问题
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数据结构与算法动态规划算法java
动态规划算法动态规划算法介绍动态规划(DynamicProgramming)算法的核心思想是:将大问题划分为小问题进行解决,从而一步步获取最优解的处理算法动态规划算法与分治法类似,其基本思想也是将待解决问题分解成若干个子问题,先求解子问题,然后从这些子问题的解得到原问题的解与分治法不同的是,适合于动态规划求解的问题。经分解得到子问题往往不是互相独立的。(即下一个子阶段的求解是建立在上一个子阶段的基
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排序算法c++算法排序算法c++排序算法
快速排序(QuickSort)是一种高效的排序算法,由英国计算机科学家东尼·霍尔(TonyHoare)于1960年发明。本文将详细讲解快速排序算法的原理和实现,并通过C++语言展示其代码实现。1.快速排序算法原理快速排序算法的基本思想是分治法(DivideandConquer),其核心步骤如下:1.选择一个基准元素(pivot),通常选择序列中的第一个或最后一个元素。2.将序列分为两部分,一部分是
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排序算法算法java
一、算法概述快速排序(QuickSort)是由TonyHoare在1960年提出的一种分治算法,平均时间复杂度为O(nlogn),最坏情况下为O(n²)。它是目前实践中最高效的通用排序算法之一。核心思想:通过一趟排序将待排记录分隔成独立的两部分,其中一部分记录的关键字均比另一部分的关键字小,然后递归地对这两部分记录继续进行排序。二、算法原理1.基本步骤选择基准(pivot):从数组中选择一个元素作
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JavaFork/Join框架详解Fork/Join框架是Java7引入的一个并行编程框架,专门设计用来高效地实现分治算法(Divide-and-Conquer)。它通过工作窃取(Work-Stealing)算法来最大化多核处理器的利用率。一、核心概念1.基本组成ForkJoinPool:特殊的线程池,管理工作线程ForkJoinTask:表示任务的抽象类,有两个重要子类:RecursiveAct
- 008 【入门】算法和数据结构简介
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算法与数据结构系统概览|[算法]-[基础]-[通用]一、算法分类与应用1.硬计算类算法|[算法]-[中级]-[通用]特点应用场景复杂度特征-精确求解问题-可能带来较高计算复杂度-大厂笔试/面试-ACM竞赛-所有程序员岗位必考⏱️通常为O(n)~O(n²)//[示例]快速排序算法-分治思想核心实现publicvoidquickSort(int[]arr,intleft,intright){if(le
- 分而治之——求最大子序列的和
分治法的运用条件:1.原问题可以分解为若干与原问题的解;2.子问题可以分解并可以求解;3.子问题的解可以合并为原问题的解;4.分解后的子问题应互相独立,即不包含重叠子问题子序列的最大和只可能出现在三个位置:1、序列的左半部分;2、序列的右半部分;3、序列中横跨左右部分(一定包含中间元素)1、左半部分:递归调用该函数(左半部分子串),maxLeftSum递归到left==right;2、右半部分:递
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leetcode面试经典150题数组/字符串双指针滑动窗口矩阵哈希表区间栈链表二叉树二叉树层次遍历二叉搜索树图图的广度优先搜索字典树回溯分治Kadane算法二分查找堆位运算数学一维动态规划多维动态规划数组/字符串88.合并两个有序数组(简单)27.移除元素(简单)26.删除有序数组中的重复项(简单)80.删除有序数组中的重复项II(简单)169.多数元素(简单)189.轮转数组(中等)121.买卖
- 算法导论:动态规划-钢条切割
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算法动态规划
一、动态规划定义区别于分治法,动态规划(dynamicprogramming)的子问题是有重叠的。常用于最优化问题(optimizationproblem)。二、钢条切割问题2.1步骤分解(1)刻画最优解的结构特征如何得到最大的收益->切割or不切割->则最大收益可以由两个子方案组成,即最大收益=max(不切割的收益,切割的收益)(2)递归地定义最优解的值不切割的收益的已知,则需定义切割的收益。由
- GIS算法基础知识点总结
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GIS算法基础算法
绪论基本计算方法:穷举法、贪心算法、分治法、动态规划法、迭代法、分支界限法(BranchandBound)穷举法:通过枚举所有可能的解来寻找最优解。优点是简单直接,缺点是计算量大,适用于小规模问题。贪心算法:每一步都选择当前最优的局部解,期望通过局部最优达到全局最优。优点是计算速度快,缺点是不一定能得到全局最优解。分治法:将问题分解为若干子问题,分别解决后再合并结果。(归并排序和快速排序)动态规划
- LeetCode刷题算法复盘
目录链表1.常用解题方法2.常用基本函数二叉树栈和队列数组和排序二分和分治递归和回溯哈希动态规划贪心字符串双指针位运算链表1.常用解题方法增加一个哑结点使用双指针使用快慢指针2.常用基本函数找倒数第k个结点(find)使用快慢指针反转链表(invertList)使用栈原地反转合并两个有序表(mergeTwoList)判断是否存在环(hasCycle)哈希表法快慢指针法多个链表合并为有序表(merg
- Spring中@Value注解,需要注意的地方
无量
springbean@Valuexml
Spring 3以后,支持@Value注解的方式获取properties文件中的配置值,简化了读取配置文件的复杂操作
1、在applicationContext.xml文件(或引用文件中)中配置properties文件
<bean id="appProperty"
class="org.springframework.beans.fac
- mongoDB 分片
开窍的石头
mongodb
mongoDB的分片。要mongos查询数据时候 先查询configsvr看数据在那台shard上,configsvr上边放的是metar信息,指的是那条数据在那个片上。由此可以看出mongo在做分片的时候咱们至少要有一个configsvr,和两个以上的shard(片)信息。
第一步启动两台以上的mongo服务
&nb
- OVER(PARTITION BY)函数用法
0624chenhong
oracle
这篇写得很好,引自
http://www.cnblogs.com/lanzi/archive/2010/10/26/1861338.html
OVER(PARTITION BY)函数用法
2010年10月26日
OVER(PARTITION BY)函数介绍
开窗函数 &nb
- Android开发中,ADB server didn't ACK 解决方法
一炮送你回车库
Android开发
首先通知:凡是安装360、豌豆荚、腾讯管家的全部卸载,然后再尝试。
一直没搞明白这个问题咋出现的,但今天看到一个方法,搞定了!原来是豌豆荚占用了 5037 端口导致。
参见原文章:一个豌豆荚引发的血案——关于ADB server didn't ACK的问题
简单来讲,首先将Windows任务进程中的豌豆荚干掉,如果还是不行,再继续按下列步骤排查。
&nb
- canvas中的像素绘制问题
换个号韩国红果果
JavaScriptcanvas
pixl的绘制,1.如果绘制点正处于相邻像素交叉线,绘制x像素的线宽,则从交叉线分别向前向后绘制x/2个像素,如果x/2是整数,则刚好填满x个像素,如果是小数,则先把整数格填满,再去绘制剩下的小数部分,绘制时,是将小数部分的颜色用来除以一个像素的宽度,颜色会变淡。所以要用整数坐标来画的话(即绘制点正处于相邻像素交叉线时),线宽必须是2的整数倍。否则会出现不饱满的像素。
2.如果绘制点为一个像素的
- 编码乱码问题
灵静志远
javajvmjsp编码
1、JVM中单个字符占用的字节长度跟编码方式有关,而默认编码方式又跟平台是一一对应的或说平台决定了默认字符编码方式;2、对于单个字符:ISO-8859-1单字节编码,GBK双字节编码,UTF-8三字节编码;因此中文平台(中文平台默认字符集编码GBK)下一个中文字符占2个字节,而英文平台(英文平台默认字符集编码Cp1252(类似于ISO-8859-1))。
3、getBytes()、getByte
- java 求几个月后的日期
darkranger
calendargetinstance
Date plandate = planDate.toDate();
SimpleDateFormat df = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd");
Calendar cal = Calendar.getInstance();
cal.setTime(plandate);
// 取得三个月后时间
cal.add(Calendar.M
- 数据库设计的三大范式(通俗易懂)
aijuans
数据库复习
关系数据库中的关系必须满足一定的要求。满足不同程度要求的为不同范式。数据库的设计范式是数据库设计所需要满足的规范。只有理解数据库的设计范式,才能设计出高效率、优雅的数据库,否则可能会设计出错误的数据库.
目前,主要有六种范式:第一范式、第二范式、第三范式、BC范式、第四范式和第五范式。满足最低要求的叫第一范式,简称1NF。在第一范式基础上进一步满足一些要求的为第二范式,简称2NF。其余依此类推。
- 想学工作流怎么入手
atongyeye
jbpm
工作流在工作中变得越来越重要,很多朋友想学工作流却不知如何入手。 很多朋友习惯性的这看一点,那了解一点,既不系统,也容易半途而废。好比学武功,最好的办法是有一本武功秘籍。研究明白,则犹如打通任督二脉。
系统学习工作流,很重要的一本书《JBPM工作流开发指南》。
本人苦苦学习两个月,基本上可以解决大部分流程问题。整理一下学习思路,有兴趣的朋友可以参考下。
1 首先要
- Context和SQLiteOpenHelper创建数据库
百合不是茶
androidContext创建数据库
一直以为安卓数据库的创建就是使用SQLiteOpenHelper创建,但是最近在android的一本书上看到了Context也可以创建数据库,下面我们一起分析这两种方式创建数据库的方式和区别,重点在SQLiteOpenHelper
一:SQLiteOpenHelper创建数据库:
1,SQLi
- 浅谈group by和distinct
bijian1013
oracle数据库group bydistinct
group by和distinct只了去重意义一样,但是group by应用范围更广泛些,如分组汇总或者从聚合函数里筛选数据等。
譬如:统计每id数并且只显示数大于3
select id ,count(id) from ta
- vi opertion
征客丶
macoprationvi
进入 command mode (命令行模式)
按 esc 键
再按 shift + 冒号
注:以下命令中 带 $ 【在命令行模式下进行】,不带 $ 【在非命令行模式下进行】
一、文件操作
1.1、强制退出不保存
$ q!
1.2、保存
$ w
1.3、保存并退出
$ wq
1.4、刷新或重新加载已打开的文件
$ e
二、光标移动
2.1、跳到指定行
数字
- 【Spark十四】深入Spark RDD第三部分RDD基本API
bit1129
spark
对于K/V类型的RDD,如下操作是什么含义?
val rdd = sc.parallelize(List(("A",3),("C",6),("A",1),("B",5))
rdd.reduceByKey(_+_).collect
reduceByKey在这里的操作,是把
- java类加载机制
BlueSkator
java虚拟机
java类加载机制
1.java类加载器的树状结构
引导类加载器
^
|
扩展类加载器
^
|
系统类加载器
java使用代理模式来完成类加载,java的类加载器也有类似于继承的关系,引导类是最顶层的加载器,它是所有类的根加载器,它负责加载java核心库。当一个类加载器接到装载类到虚拟机的请求时,通常会代理给父类加载器,若已经是根加载器了,就自己完成加载。
虚拟机区分一个Cla
- 动态添加文本框
BreakingBad
文本框
<script> var num=1; function AddInput() { var str=""; str+="<input 
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-单例模式
bylijinnan
java设计模式
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/
public class Singleton {
}
/*
* 懒汉模式。注意,getInstance如果在多线程环境中调用,需要加上synchronized,否则存在线程不安全问题
*/
class LazySingleton
- iOS应用打包发布常见问题
chenhbc
iosiOS发布iOS上传iOS打包
这个月公司安排我一个人做iOS客户端开发,由于急着用,我先发布一个版本,由于第一次发布iOS应用,期间出了不少问题,记录于此。
1、使用Application Loader 发布时报错:Communication error.please use diagnostic mode to check connectivity.you need to have outbound acc
- 工作流复杂拓扑结构处理新思路
comsci
设计模式工作算法企业应用OO
我们走的设计路线和国外的产品不太一样,不一样在哪里呢? 国外的流程的设计思路是通过事先定义一整套规则(类似XPDL)来约束和控制流程图的复杂度(我对国外的产品了解不够多,仅仅是在有限的了解程度上面提出这样的看法),从而避免在流程引擎中处理这些复杂的图的问题,而我们却没有通过事先定义这样的复杂的规则来约束和降低用户自定义流程图的灵活性,这样一来,在引擎和流程流转控制这一个层面就会遇到很
- oracle 11g新特性Flashback data archive
daizj
oracle
1. 什么是flashback data archive
Flashback data archive是oracle 11g中引入的一个新特性。Flashback archive是一个新的数据库对象,用于存储一个或多表的历史数据。Flashback archive是一个逻辑对象,概念上类似于表空间。实际上flashback archive可以看作是存储一个或多个表的所有事务变化的逻辑空间。
- 多叉树:2-3-4树
dieslrae
树
平衡树多叉树,每个节点最多有4个子节点和3个数据项,2,3,4的含义是指一个节点可能含有的子节点的个数,效率比红黑树稍差.一般不允许出现重复关键字值.2-3-4树有以下特征:
1、有一个数据项的节点总是有2个子节点(称为2-节点)
2、有两个数据项的节点总是有3个子节点(称为3-节
- C语言学习七动态分配 malloc的使用
dcj3sjt126com
clanguagemalloc
/*
2013年3月15日15:16:24
malloc 就memory(内存) allocate(分配)的缩写
本程序没有实际含义,只是理解使用
*/
# include <stdio.h>
# include <malloc.h>
int main(void)
{
int i = 5; //分配了4个字节 静态分配
int * p
- Objective-C编码规范[译]
dcj3sjt126com
代码规范
原文链接 : The official raywenderlich.com Objective-C style guide
原文作者 : raywenderlich.com Team
译文出自 : raywenderlich.com Objective-C编码规范
译者 : Sam Lau
- 0.性能优化-目录
frank1234
性能优化
从今天开始笔者陆续发表一些性能测试相关的文章,主要是对自己前段时间学习的总结,由于水平有限,性能测试领域很深,本人理解的也比较浅,欢迎各位大咖批评指正。
主要内容包括:
一、性能测试指标
吞吐量、TPS、响应时间、负载、可扩展性、PV、思考时间
http://frank1234.iteye.com/blog/2180305
二、性能测试策略
生产环境相同 基准测试 预热等
htt
- Java父类取得子类传递的泛型参数Class类型
happyqing
java泛型父类子类Class
import java.lang.reflect.ParameterizedType;
import java.lang.reflect.Type;
import org.junit.Test;
abstract class BaseDao<T> {
public void getType() {
//Class<E> clazz =
- 跟我学SpringMVC目录汇总贴、PDF下载、源码下载
jinnianshilongnian
springMVC
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网站核心商详页开发
掌握Java技术,掌握并发/异步工具使用,熟悉spring、ibatis框架;
掌握数据库技术,表设计和索引优化,分库分表/读写分离;
了解缓存技术,熟练使用如Redis/Memcached等主流技术;
了解Ngin
- the HTTP rewrite module requires the PCRE library
流浪鱼
rewrite
./configure: error: the HTTP rewrite module requires the PCRE library.
模块依赖性Nginx需要依赖下面3个包
1. gzip 模块需要 zlib 库 ( 下载: http://www.zlib.net/ )
2. rewrite 模块需要 pcre 库 ( 下载: http://www.pcre.org/ )
3. s
- 第12章 Ajax(中)
onestopweb
Ajax
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- Optimize query with Query Stripping in Web Intelligence
blueoxygen
BO
http://wiki.sdn.sap.com/wiki/display/BOBJ/Optimize+query+with+Query+Stripping+in+Web+Intelligence
and a very straightfoward video
http://www.sdn.sap.com/irj/scn/events?rid=/library/uuid/40ec3a0c-936
- Java开发者写SQL时常犯的10个错误
tomcat_oracle
javasql
1、不用PreparedStatements 有意思的是,在JDBC出现了许多年后的今天,这个错误依然出现在博客、论坛和邮件列表中,即便要记住和理解它是一件很简单的事。开发者不使用PreparedStatements的原因可能有如下几个: 他们对PreparedStatements不了解 他们认为使用PreparedStatements太慢了 他们认为写Prepar
- 世纪互联与结盟有感
阿尔萨斯
10月10日,世纪互联与(Foxcon)签约成立合资公司,有感。
全球电子制造业巨头(全球500强企业)与世纪互联共同看好IDC、云计算等业务在中国的增长空间,双方迅速果断出手,在资本层面上达成合作,此举体现了全球电子制造业巨头对世纪互联IDC业务的欣赏与信任,另一方面反映出世纪互联目前良好的运营状况与广阔的发展前景。
众所周知,精于电子产品制造(世界第一),对于世纪互联而言,能够与结盟