weixin_30486037
weixin_30486037

POJ2778 AC自动机 + 快速矩阵幂

http://poj.org/problem?id=2778

做法：利用AC自动机建矩阵之后进行N次矩阵乘

关于AC自动机配快速矩阵幂的理解：
1.题目限制10个字符串长度最多为10,那么建出的AC自动机的结点数至多为100

2.任意合法字符串必定通过nxt指针在AC自动机的结点之间转移

3.那么我们只要求出每次结点之间转移的数量，建立一个矩阵，就可以通过快速矩阵幂优化了

4.对于不合法的结点（病毒），将特定的转移次数设定为0即可。

5.注意不合法的结点除了插入的时候字典树上不合法的结点之外，所有fail指针指向不合法结点的及其后缀都是不合法结点，因为fail指针指向结点是该节点的后缀

#include 
#include <set>
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include <string>
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
using namespace std;
#define For(i, x, y) for(int i=x;i<=y;i++)  
#define _For(i, x, y) for(int i=x;i>=y;i--)
#define Mem(f, x) memset(f,x,sizeof(f))  
#define Sca(x) scanf("%d", &x)
#define Sca2(x,y) scanf("%d%d",&x,&y)
#define Sca3(x,y,z) scanf("%d%d%d",&x,&y,&z)
#define Scl(x) scanf("%lld",&x)  
#define Pri(x) printf("%d\n", x)
#define Prl(x) printf("%lld\n",x)  
#define CLR(u) for(int i=0;i<=N;i++)u[i].clear();
#define LL long long
#define ULL unsigned long long  
#define mp make_pair
#define PII pair
#define PIL pair
#define PLL pair
#define pb push_back
#define fi first
#define se second 
typedef vector<int> VI;
int read(){int x = 0,f = 1;char c = getchar();while (c<'0' || c>'9'){if (c == '-') f = -1;c = getchar();}
while (c >= '0'&&c <= '9'){x = x * 10 + c - '0';c = getchar();}return x*f;}
const double PI = acos(-1.0);
const double eps = 1e-9;
const int maxn = 10010;
const int INF = 0x3f3f3f3f;
const int mod = 100000; 
int M,K;
LL N;
int nxt[maxn][4],fail[maxn],ed[maxn],root,tot;
struct Mat{
    LL a[102][102];
    void init(){Mem(a,0);}
    friend Mat operator *(Mat a,Mat b){
        Mat ans; ans.init();
        for(int i = 0 ; i < tot; i ++){
            for(int j = 0 ; j < tot; j ++){
                for(int k = 0 ; k < tot; k ++){
                    ans.a[i][j] = (ans.a[i][j] + a.a[i][k] * b.a[k][j]) % mod;
                }
            }
        }
        return ans;
    }
    friend Mat operator ^(Mat a,LL t){
        Mat ans = a; t--;
        while(t){
            if(t & 1) ans = ans * a;
            a = a * a;
            t >>= 1;
        }
        return ans;
    }
}base;
int newnode(){
    for(int i = 0 ; i < 4; i ++) nxt[tot][i] = -1;
    ed[tot++] = 0;
    return tot - 1;
}

void init(){
    tot = 0;
    root = newnode();
    base.init();
}
int getid(char c){
    if(c == 'A') return 0;
    if(c == 'C') return 1;
    if(c == 'T') return 2;
    return 3;
}
void insert(char *str){
    int p = root;
    for(int i = 0;str[i]; i ++){
        int id = getid(str[i]);
        if(nxt[p][id] == -1) nxt[p][id] = newnode();
        p = nxt[p][id];
    }
    ed[p] = 1;
}
void Build(){
    queue<int>Q;
    fail[root] = root;
    for(int i = 0 ; i < 4; i ++){
        if(~nxt[root][i]){
            fail[nxt[root][i]] = root;
            Q.push(nxt[root][i]);
        }else{
            nxt[root][i] = root;
        }
    }
    while(!Q.empty()){
        int u = Q.front(); Q.pop();
        for(int i = 0 ; i < 4; i ++){
            if(~nxt[u][i]){
                fail[nxt[u][i]] = nxt[fail[u]][i];
                if(ed[nxt[fail[u]][i]]) ed[nxt[u][i]] = 1;
                Q.push(nxt[u][i]);
            }else{
                nxt[u][i] = nxt[fail[u]][i];
            }
        }
    }
    for(int i = 0 ; i < tot; i ++){
        if(ed[i]) continue;
        for(int j = 0 ; j < 4; j ++){
            if(!ed[nxt[i][j]]) base.a[i][nxt[i][j]]++;
        }
    }    
}
int query(LL q){
    int ans = 0;
    Mat t; t.init();
    t.a[0][0] = 1;
    t = t * (base ^ q);
    for(int i = 0 ; i < tot; i ++){
        for(int j = 0 ; j < tot; j ++) ans = (ans + t.a[i][j]) % mod;
    }    
    return ans;
}
char str[maxn];
int main(){
    Sca(M); Scl(N); init();
    for(int i = 1; i <= M ; i ++){
        scanf("%s",str);
        insert(str);
    }    
    Build();
    Pri(query(N));
    return 0;
}

 

转载于:https://www.cnblogs.com/Hugh-Locke/p/11437136.html

你可能感兴趣的:(POJ2778 AC自动机 + 快速矩阵幂)

  • 为什么会出现“与此站点的连接不安全”警告？
    当浏览器弹出“与此站点的连接不安全”的红色警告时，不仅会让访客感到不安，还可能直接导致用户流失、品牌信誉受损，甚至引发数据泄露风险。作为网站运营者，如何快速解决这一问题？一、为什么会出现“与此站点的连接不安全”警告？浏览器提示“不安全连接”，本质上是检测到当前网站与用户之间的数据传输未经过加密保护。以下是触发警告的常见原因：1.未安装SSL证书SSL（SecureSocketsLayer）证书是网
  • Flask框架入门：快速搭建轻量级Python网页应用 「已注销」 python-AIpython基础网站网络pythonflask后端
    转载：Flask框架入门：快速搭建轻量级Python网页应用1.Flask基础Flask是一个使用Python编写的轻量级Web应用框架。它的设计目标是让Web开发变得快速简单，同时保持应用的灵活性。Flask依赖于两个外部库：Werkzeug和Jinja2，Werkzeug作为WSGI工具包处理Web服务的底层细节，Jinja2作为模板引擎渲染模板。安装Flask非常简单，可以使用pip安装命令
  • 发票合并工具 小朋的软件园 前端javascriptjavahtml服务器
    "发票合并工具"是一款专为高效整理票据设计的实用工具，支持将来自不同渠道的发票文件（如PDF文档、各类图片格式）快速整合为排版规范的PDF文件，尤其适用于财务报销场景下的批量票据处理需求。核心功能亮点多格式兼容：无缝导入PDF文件及常见图片格式（.png/.jpg/.jpeg/.bmp），适配多来源发票整合需求。智能布局配置：提供灵活的页面布局选项（每页2/3/4张发票），其中"2合1"模式针对报
  • Python Flask 框架入门：快速搭建 Web 应用的秘诀 Python编程之道 Python人工智能与大数据Python编程之道pythonflask前端ai
    PythonFlask框架入门：快速搭建Web应用的秘诀关键词Flask、微框架、路由系统、Jinja2模板、请求处理、WSGI、Web开发摘要想快速用Python搭建一个灵活的Web应用？Flask作为“微框架”代表，凭借轻量、可扩展的特性，成为初学者和小型项目的首选。本文将从Flask的核心概念出发，结合生活化比喻、代码示例和实战案例，带你一步步掌握：如何用Flask搭建第一个Web应用？路由
  • 高效批量单词翻译工具的设计与应用
    本文还有配套的精品资源，点击获取简介：在信息技术飞速发展的今天，批量单词翻译工具通过计算机的数据处理能力，大大提高了语言学习和文字处理的效率。用户通过简单输入单词列表到一个文本文件，并运行翻译程序，即可获得翻译结果并保存至指定文件。该工具集成了内置或外部翻译引擎，利用自然语言处理技术实现快速准确的翻译，并可能提供词性识别等附加功能。尽管机器翻译无法完全取代人工校对，但它为用户提供了一种高效的翻译解
  • FPGA小白到项目实战：Verilog+Vivado全流程通关指南（附光学类岗位技能映射） 阿牛的药铺 算法移植部署fpga开发verilog
    FPGA小白到项目实战：Verilog+Vivado全流程通关指南（附光学类岗位技能映射）引言：为什么这个FPGA入门路线能帮你快速上岗？本文设计了一条**"Verilog语法→工具链操作→光学项目实战→岗位技能对标"的阶梯式学习路径。不同于泛泛而谈的FPGA教程，我们聚焦光学类产品开发**核心能力（时序接口设计、图像处理算法移植、高速接口应用），通过3个递进式项目（从LED闪烁到图像边缘检测），
  • 算法学习笔记：15.二分查找 ——从原理到实战，涵盖 LeetCode 与考研 408 例题 呆呆企鹅仔 算法学习算法学习笔记考研二分查找
    在计算机科学的查找算法中，二分查找以其高效性占据着重要地位。它利用数据的有序性，通过不断缩小查找范围，将原本需要线性时间的查找过程优化为对数时间，成为处理大规模有序数据查找问题的首选算法。二分查找的基本概念二分查找（BinarySearch），又称折半查找，是一种在有序数据集合中查找特定元素的高效算法。其核心原理是：通过不断将查找范围减半，快速定位目标元素。与线性查找逐个遍历元素不同，二分查找依赖
  • （Python基础篇）字典的操作 EternityArt 基础篇python开发语言
    一、引言在Python编程中，字典（Dictionary）是一种极具灵活性的数据结构，它通过“键-值对”（key-valuepair）的形式存储数据，如同现实生活中的字典——通过“词语（键）”快速查找“释义（值）”。相较于列表和元组的有序索引访问，字典的优势在于基于键的快速查找，这使得它在处理需要频繁通过唯一标识获取数据的场景中极为高效。掌握字典的操作，能让我们更高效地组织和管理复杂数据，是Pyt
  • php 高并发下日志量巨大，如何高效采集、存储、分析 贵哥的编程之路(热爱分享 为后来者) PHP语言经典程序100题php开发语言
    1.问题背景高并发系统每秒产生大量日志（如访问日志、错误日志、业务日志等）。单机写入、存储、分析能力有限，容易成为瓶颈。需要支持实时采集、分布式存储、快速检索与分析。2.主流架构方案一、分布式日志采集架构[应用服务器(PHP等)]|v[日志采集Agent（如Filebeat、Fluentd、Logstash）]|v[消息队列/缓冲（如Kafka、Redis、RabbitMQ）]|v[日志存储（如E
  • 用OpenCV标定相机内参应用示例（C++和Python）
    下面是一个完整的使用OpenCV进行相机内参标定（CameraCalibration）的示例，包括C++和Python两个版本，基于棋盘格图案标定。一、目标：相机标定通过拍摄多张带有棋盘格图案的图像，估计相机的内参：相机矩阵（内参）K畸变系数distCoeffs可选外参（R,T）标定精度指标（如重投影误差）二、棋盘格参数设置（根据自己的棋盘格设置）：棋盘格角点数：9x6（内角点，9列×6行）；每个
  • react-native android 环境搭建
    环境：macjava版本：Java11最重要：一定要一定要一定要react涉及到很多的依赖下载，gradle和react相关的，第一次安装环境时有外网环境会快速很多。安装nodejs安装react-nativenpminstallreact-native-clinpminstallreact-native创建一个新项目react-nativeinitfirstReact替换gradle下载源rep
  • UNIX域套接字
    1、UNIX域套接字的定义UNIX域套接字是进程间通信（IPC）的一种方式，不涉及网络协议栈，因此在同一台主机上的通信中，它比基于TCP/IP协议的网络套接字更快速、更高效。2、UNIX域套接字的分类字节流套接字（SOCK_STREAM）：提供面向连接的、可靠的数据传输服务。数据报套接字（SOCK_DGRAM）：提供无连接的数据传输服务，数据以独立的数据报形式传输。3、UNIX套接字与TCP/IP
  • Mac自定义右键功能 东东旭huster macos
    mac右键相对于Windows来说功能少很多，市场里也有一些好用的拓展软件，比如赤友，但是用一段时间又要收费了，作为一个白嫖党当然是自己做了。打开自动操作这个应用选择快速操作打开，再从实用工具中选择运行shell脚本这里我们添加一个用vscode打开的功能有几个点需要注意下1、工作流程选择文件或文件夹2、位于访达3、传递输入选择作为自变量编辑好后可以点运行试下，没问题command+S保存一下。在
  • matlab卷积矩阵绝对值,MATLAB矩阵分析和计算 weixin_39928736 matlab卷积矩阵绝对值
    MATLAB矩阵分析和计算编辑锁定讨论上传视频本词条缺少概述图，补充相关内容使词条更完整，还能快速升级，赶紧来编辑吧！《MATLAB矩阵分析和计算》是清华大学出版社出版的一本图书。[1]书名MATLAB矩阵分析和计算作者杜树春出版社清华大学出版社出版时间2019年6月1日定价59元ISBN9787302524816印次1-1印刷日期2019.04.23MATLAB矩阵分析和计算图书内容编辑本书侧重
  • AI音乐模拟器：AIGC时代的智能音乐创作革命 lauo 人工智能AIGC开源前端机器人
    AI音乐模拟器：AIGC时代的智能音乐创作革命引言：AIGC浪潮下的音乐创作新范式在数字化转型的浪潮中，人工智能生成内容（AIGC）正在重塑各个创意领域。音乐产业作为创意经济的重要组成部分，正经历着前所未有的变革。据最新市场研究数据显示，全球AI音乐市场规模预计将从2023年的5.8亿美元增长到2030年的26.8亿美元，年复合增长率高达24.3%。这一快速增长的市场背后，是AI音乐技术正在打破传
  • 【证明】对极几何：本质矩阵内在性质 Powerful_QI slam线性代数矩阵
    --这是目录--1.本质矩阵内在性质表述2.预备知识2.1线性代数基础2.1.1奇异值与特征值的关系2.1.2矩阵加减单位阵后特征值的变化2.2引理：一个常用的矩阵变换3.证明1.本质矩阵内在性质表述  本质矩阵(EssentialMatrix)EEE是一个3阶方阵，满足E=t∧RE=t^{\land}RE=t∧R其中RRR为旋转矩阵，ttt为平移量，t∧t^{\land}t∧运算定义如下（参考了
  • 深度学习模型表征提取全解析 ZhangJiQun&MXP 教学2024大模型以及算力2021AIpython深度学习人工智能pythonembedding语言模型
    模型内部进行表征提取的方法在自然语言处理（NLP）中，“表征（Representation）”指将文本（词、短语、句子、文档等）转化为计算机可理解的数值形式（如向量、矩阵），核心目标是捕捉语言的语义、语法、上下文依赖等信息。自然语言表征技术可按“静态/动态”“有无上下文”“是否融入知识”等维度划分一、传统静态表征（无上下文，词级为主）这类方法为每个词分配固定向量，不考虑其在具体语境中的含义（无法解
  • Vue3组件库实战: 打造高复用UI系统 武昌库里写JAVA 面试题汇总与解析课程设计springbootvue.jslayui毕业设计
    Vue3组件库实战:打造高复用UI系统介绍什么是Vue3组件库在前端开发中，UI组件库是非常重要的一部分。Vue3组件库是基于Vue.js3.x版本开发的一套可用于构建Web应用的UI组件集合，可以帮助开发者快速搭建页面并保证页面的一致性和美观性。目标关键词：Vue3组件库设计与构建设计原则组件库的设计需要遵循一定的原则，比如易用性、可维护性、扩展性等。在设计阶段需要考虑到不同场景的使用，并且保证
  • 个人网站一键引入免费开关评论功能 giscus 后端java
    快速接入选择giscus连接到的仓库。请确保：该仓库是公开的，否则访客将无法查看discussion。giscusapp已安装，否则访客将无法评论和回应。Discussions功能已在你的仓库中启用。1、创建仓库github创建一个公开的仓库https://github.com/houbb/my-discussion2、安装apphttps://github.com/apps/giscus/ins
  • 为Layui Table组件添加前端搜索功能 caifox菜狐狸 JavaScript学习之旅：从新手到专家前端layuijavascripttable前端搜索表格搜索前端框架
    在现代Web开发中，数据展示和交互功能是构建高效、用户友好界面的关键要素之一。Layui作为一款广受欢迎的前端UI框架，以其简洁的代码、丰富的组件和强大的功能，为开发者提供了极大的便利。其中，Layui的Table组件更是以其强大的数据展示能力和灵活的配置选项，成为了许多项目中不可或缺的部分。然而，在实际应用中，仅仅展示数据往往是不够的。用户通常需要根据自己的需求快速查找特定信息，这就需要为表格添
  • LLM的表征做减法的是什么，自然语言是一个矩阵，怎么进行减法的 ZhangJiQun&MXP 教学2024大模型以及算力2021AIpython计算机视觉人工智能机器学习算法深度学习
    LLM的表征做减法的是什么，自然语言是一个矩阵，怎么进行减法的有个假设：就是最后一个词语融合了前面词语的信息减法操作主要用于提取模型内部表征中的"诚实性"概念向量。具体来说，这是通过对比诚实和不诚实场景下的模型隐藏状态实现的。importtorchfromtransformersimportAutoModelForCausalLM,AutoTokenizer,AutoConfigimportnum
  • 2025年渗透测试面试题总结-2025年HW(护网面试) 43（题目+回答） 独行soc 2025年护网面试职场和发展linux科技渗透测试安全护网
    安全领域各种资源，学习文档，以及工具分享、前沿信息分享、POC、EXP分享。不定期分享各种好玩的项目及好用的工具，欢迎关注。目录2025年HW(护网面试)431.自我介绍与职业规划2.Webshell源码级检测方案3.2025年新型Web漏洞TOP54.渗透中的高价值攻击点5.智能Fuzz平台架构设计6.堆栈溢出攻防演进7.插桩技术实战应用8.二进制安全能力矩阵9.C语言内存管理精要10.Pyth
  • requests的使用
    一·概念requests作为爬虫的基础库，在我们快速爬取和反爬破解中起到很重要的作用，其中的知识点大概有以下几个方面：二·内容一，request：1-requests.get…get请求获取数据2-requests.post…post请求获取数据二，response:1-response.text.响应体str类型2-response.encoding从HTTPheader中获取响应内容的编码方式
  • Python3 内置函数 AI老李 pythonpython
    关键要点Python3的内置函数是解释器直接提供的，无需导入即可使用，涵盖数据类型转换、数学操作、序列处理等多种功能。推荐使用官方文档、菜鸟教程和腾讯云开发者社区的中文资源，适合初学者和中级学习者。资源提供详细解释和示例，学习时可结合实际项目实践。简介Python3的内置函数是编程中常用的工具，方便用户快速实现各种操作。以下是几个主要资源，帮助您学习这些函数的用法。资源推荐Python官方文档：内
  • 深度学习篇---昇腾NPU&CANN 工具包 Atticus-Orion 上位机知识篇图像处理篇深度学习篇深度学习人工智能NPU昇腾CANN
    介绍昇腾NPU是华为推出的神经网络处理器，具有强大的AI计算能力，而CANN工具包则是面向AI场景的异构计算架构，用于发挥昇腾NPU的性能优势。以下是详细介绍：昇腾NPU架构设计：采用达芬奇架构，是一个片上系统，主要由特制的计算单元、大容量的存储单元和相应的控制单元组成。集成了多个CPU核心，包括控制CPU和AICPU，前者用于控制处理器整体运行，后者承担非矩阵类复杂计算。此外，还拥有AICore
  • 《C++性能优化指南》 linux版代码及原理解读 第一章 v俊逸 C++性能优化指南性能优化C++性能优化性能优化
    概述：目录概述：性能优化的必要性：C++代码优化策略总结用好的编译器并用好编译器使用更好的算法使用更好的库减少内存分配和复制移除计算使用更好的数据结构提高并发性优化内存管理性能优化的必要性：按照当今的CPU运行速度来说，执行一条指令所需要的时间是10的-9次方的时间单位，如此快速的执行速度是否就没有性能优化的必要了呢？其实不然，性能优化与CPU的执行速度并无非常大的关系，试想一下，一段代码，如果用
  • 法律科技领域人工智能代理构建的十个经验教训，一位人工智能工程师通过构建、部署和维护智能代理的经验教训来优化法律工作流程的历程。 知识大胖 NVIDIAGPU和大语言模型开发教程人工智能ai
    目录介绍什么是代理人？为什么它对法律如此重要？法律技术中代理用例示例-合同审查代理-法律研究代理在LegalTech中使用代理的十个教训-教训1：即使代理很酷，它们也不能解决所有问题-教训2：选择最适合您用例的框架-教训3：能够快速迭代不同的模型-教训4：从简单开始，必要时扩展-教训5：使用跟踪解决方案；您将需要它-教训6：确保跟踪成本，代理循环可能很昂贵-教训7：将控制权交给最终用户（人在环路中
  • 24GB GPU 中的 DeepSeek R1：Unsloth AI 针对 671B 参数模型进行动态量化 知识大胖 NVIDIAGPU和大语言模型开发教程人工智能deepseekollama
    简介最初的DeepSeekR1是一个拥有6710亿个参数的语言模型，UnslothAI团队对其进行了动态量化，将模型大小减少了80%（从720GB减少到131GB），同时保持了强大的性能。当添加模型卸载功能时，该模型可以在24GBVRAM下以低令牌/秒的推理速度运行。推荐文章《本地构建AI智能分析助手之01快速安装，使用PandasAI和Ollama进行数据分析，用自然语言向你公司的数据提问为决策
  • NVIDIA 系列之 使用生成式 AI 增强 ROS2 机器人技术：使用 BLIP 和 Isaac Sim 进行实时图像字幕制作 知识大胖 NVIDIAGPU和大语言模型开发教程人工智能机器人
    简介在快速发展的机器人领域，集成先进的AI模型可以显著增强机器人系统的功能。在本博客中，我们将探讨如何在ROS2（机器人操作系统2）环境中利用BLIP（引导语言图像预训练）模型进行实时图像字幕制作，并使用NVIDIAIsaacSim进行模拟。我们将介绍如何实现一个ROS2节点，该节点订阅摄像头源、应用BLIP模型进行图像字幕制作，并实时显示结果。这种集成展示了生成式AI在增强人机交互方面的强大功能
  • 上海交大：工具增强推理agent
    标题：SciMaster:TowardsGeneral-PurposeScientificAIAgentsPartI.X-MasterasFoundation-CanWeLeadonHumanity’sLastExam?来源：arXiv,2507.05241摘要人工智能代理的快速发展激发了利用它们加速科学发现的长期雄心。实现这一目标需要深入了解人类知识的前沿。因此，人类的最后一次考试（HLE）为评
  • [黑洞与暗粒子]没有光的世界 comsci
         无论是相对论还是其它现代物理学,都显然有个缺陷,那就是必须有光才能够计算      但是,我相信,在我们的世界和宇宙平面中,肯定存在没有光的世界....      那么,在没有光的世界,光子和其它粒子的规律无法被应用和考察,那么以光速为核心的 &nbs
  • jQuery Lazy Load 图片延迟加载 aijuans jquery
    基于 jQuery 的图片延迟加载插件，在用户滚动页面到图片之后才进行加载。 对于有较多的图片的网页，使用图片延迟加载，能有效的提高页面加载速度。 版本： jQuery v1.4.4+ jQuery Lazy Load v1.7.2 注意事项： 需要真正实现图片延迟加载，必须将真实图片地址写在 data-original 属性中。若 src
  • 使用Jodd的优点 Kai_Ge jodd
    1.  简化和统一 controller ，抛弃 extends SimpleFormController ，统一使用 implements Controller 的方式。 2.  简化 JSP 页面的 bind, 不需要一个字段一个字段的绑定。 3.  对 bean 没有任何要求，可以使用任意的 bean 做为 formBean。   使用方法简介
  • jpa Query转hibernate Query 120153216 Hibernate
    public List<Map> getMapList(String hql, Map map) { org.hibernate.Query jpaQuery = entityManager.createQuery(hql); if (null != map) { for (String parameter : map.keySet()) { jp
  • Django_Python3添加MySQL/MariaDB支持 2002wmj mariaDB
    现状 首先，[email protected] 中默认的引擎为 django.db.backends.mysql 。但是在Python3中如果这样写的话，会发现 django.db.backends.mysql 依赖 MySQLdb[5] ，而 MySQLdb 又不兼容 Python3 于是要找一种新的方式来继续使用MySQL。 MySQL官方的方案 首先据MySQL文档[3]说，自从MySQL
  • 在SQLSERVER中查找消耗IO最多的SQL 357029540 SQL Server
    返回做IO数目最多的50条语句以及它们的执行计划。 select top 50   (total_logical_reads/execution_count) as avg_logical_reads,  (total_logical_writes/execution_count) as avg_logical_writes,  (tot
  • spring UnChecked 异常 官方定义！ 7454103 spring
      如果你接触过spring的 事物管理！那么你必须明白 spring的 非捕获异常！ 即 unchecked 异常！ 因为 spring 默认这类异常事物自动回滚！！ public static boolean isCheckedException(Throwable ex) { return !(ex instanceof RuntimeExcep
  • mongoDB 入门指南、示例 adminjun javamongodb操作
    一、准备工作 1、 下载mongoDB 下载地址：http://www.mongodb.org/downloads 选择合适你的版本 相关文档：http://www.mongodb.org/display/DOCS/Tutorial 2、 安装mongoDB A、 不解压模式： 将下载下来的mongoDB-xxx.zip打开，找到bin目录，运行mongod.exe就可以启动服务，默
  • CUDA 5 Release Candidate Now Available aijuans CUDA
    The CUDA 5 Release Candidate is now available at http://developer.nvidia.com/<wbr></wbr>cuda/cuda-pre-production. Now applicable to a broader set of algorithms, CUDA 5 has advanced fe
  • Essential Studio for WinRT网格控件测评 Axiba JavaScripthtml5
    Essential Studio for WinRT界面控件包含了商业平板应用程序开发中所需的所有控件，如市场上运行速度最快的grid 和chart、地图、RDL报表查看器、丰富的文本查看器及图表等等。同时，该控件还包含了一组独特的库，用于从WinRT应用程序中生成Excel、Word以及PDF格式的文件。此文将对其另外一个强大的控件——网格控件进行专门的测评详述。 网格控件功能 1、
  • java 获取windows系统安装的证书或证书链 bewithme windows
          有时需要获取windows系统安装的证书或证书链，比如说你要通过证书来创建java的密钥库  。 有关证书链的解释可以查看此处 。   public static void main(String[] args) { SunMSCAPI providerMSCAPI = new SunMSCAPI(); S
  • NoSQL数据库之Redis数据库管理(set类型和zset类型) bijian1013 redis数据库NoSQL
    4.sets类型         Set是集合，它是string类型的无序集合。set是通过hash table实现的，添加、删除和查找的复杂度都是O(1)。对集合我们可以取并集、交集、差集。通过这些操作我们可以实现sns中的好友推荐和blog的tag功能。         sadd：向名称为key的set中添加元
  • 异常捕获何时用Exception，何时用Throwable bingyingao
    用Exception的情况 try {        //可能发生空指针、数组溢出等异常         } catch (Exception e) {          
  • 【Kafka四】Kakfa伪分布式安装 bit1129 kafka
    在http://bit1129.iteye.com/blog/2174791一文中，实现了单Kafka服务器的安装，在Kafka中，每个Kafka服务器称为一个broker。本文简单介绍下，在单机环境下Kafka的伪分布式安装和测试验证   1. 安装步骤   Kafka伪分布式安装的思路跟Zookeeper的伪分布式安装思路完全一样，不过比Zookeeper稍微简单些(不
  • Project Euler bookjovi haskell
    Project Euler是个数学问题求解网站，网站设计的很有意思，有很多problem，在未提交正确答案前不能查看problem的overview，也不能查看关于problem的discussion thread，只能看到现在problem已经被多少人解决了，人数越多往往代表问题越容易。     看看problem 1吧： Add all the natural num
  • Java-Collections Framework学习与总结-ArrayDeque BrokenDreams Collections
            表、栈和队列是三种基本的数据结构，前面总结的ArrayList和LinkedList可以作为任意一种数据结构来使用，当然由于实现方式的不同，操作的效率也会不同。         这篇要看一下java.util.ArrayDeque。从命名上看
  • 读《研磨设计模式》-代码笔记-装饰模式-Decorator 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/ import java.io.BufferedOutputStream; import java.io.DataOutputStream; import java.io.FileOutputStream; import java.io.Fi
  • Maven学习(一) chenyu19891124 Maven私服
        学习一门技术和工具总得花费一段时间，5月底6月初自己学习了一些工具，maven+Hudson+nexus的搭建，对于maven以前只是听说，顺便再自己的电脑上搭建了一个maven环境，但是完全不了解maven这一强大的构建工具，还有ant也是一个构建工具，但ant就没有maven那么的简单方便，其实简单点说maven是一个运用命令行就能完成构建，测试，打包，发布一系列功
  • [原创]JWFD工作流引擎设计----节点匹配搜索算法(用于初步解决条件异步汇聚问题) 补充 comsci 算法工作PHP搜索引擎嵌入式
    本文主要介绍在JWFD工作流引擎设计中遇到的一个实际问题的解决方案，请参考我的博文"带条件选择的并行汇聚路由问题"中图例A2描述的情况(http://comsci.iteye.com/blog/339756),我现在把我对图例A2的一个解决方案公布出来，请大家多指点 节点匹配搜索算法(用于解决标准对称流程图条件汇聚点运行控制参数的算法) 需要解决的问题：已知分支
  • Linux中用shell获取昨天、明天或多天前的日期 daizj linuxshell上几年昨天获取上几个月
    在Linux中可以通过date命令获取昨天、明天、上个月、下个月、上一年和下一年 # 获取昨天 date -d 'yesterday'  # 或 date -d 'last day' # 获取明天 date -d 'tomorrow'   # 或 date -d 'next day' # 获取上个月 date -d 'last month' #
  • 我所理解的云计算 dongwei_6688 云计算
          在刚开始接触到一个概念时，人们往往都会去探寻这个概念的含义，以达到对其有一个感性的认知，在Wikipedia上关于“云计算”是这么定义的，它说：        Cloud computing is a phrase used to describe a variety of computing co
  • YII CMenu配置 dcj3sjt126com yii
    Adding id and class names to CMenu We use the id and htmlOptions to accomplish this. Watch. //in your view $this->widget('zii.widgets.CMenu', array( 'id'=>'myMenu', 'items'=>$this-&g
  • 设计模式之静态代理与动态代理 come_for_dream 设计模式
    静态代理与动态代理        代理模式是java开发中用到的相对比较多的设计模式，其中的思想就是主业务和相关业务分离。所谓的代理设计就是指由一个代理主题来操作真实主题，真实主题执行具体的业务操作，而代理主题负责其他相关业务的处理。比如我们在进行删除操作的时候需要检验一下用户是否登陆，我们可以删除看成主业务，而把检验用户是否登陆看成其相关业务
  • 【转】理解Javascript 系列 gcc2ge JavaScript
    理解Javascript_13_执行模型详解 摘要: 在《理解Javascript_12_执行模型浅析》一文中,我们初步的了解了执行上下文与作用域的概念，那么这一篇将深入分析执行上下文的构建过程，了解执行上下文、函数对象、作用域三者之间的关系。函数执行环境简单的代码:当调用say方法时，第一步是创建其执行环境，在创建执行环境的过程中，会按照定义的先后顺序完成一系列操作:1.首先会创建一个
  • Subsets II hcx2013 set
    Given a collection of integers that might contain duplicates, nums, return all possible subsets. Note: Elements in a subset must be in non-descending order. The solution set must not conta
  • Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强 jinnianshilongnian spring4
    目录 Spring4.1新特性——综述 Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他 Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强 Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理 Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化 Spring4.1新特性——Spring MVC增强 Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
  • shell嵌套expect执行命令 liyonghui160com
        一直都想把expect的操作写到bash脚本里,这样就不用我再写两个脚本来执行了,搞了一下午终于有点小成就,给大家看看吧.   系统:centos 5.x   1.先安装expect yum -y install expect   2.脚本内容: cat auto_svn.sh   #!/bin/bash
  • Linux实用命令整理 pda158 linux
    0. 基本命令 　　linux 基本命令整理 　 　1. 压缩 解压 　　tar -zcvf a.tar.gz a   #把a压缩成a.tar.gz 　　tar -zxvf a.tar.gz     #把a.tar.gz解压成a 　 　2. vim小结 　　2.1 vim替换 　　:m,ns/word_1/word_2/gc  
  • 独立开发人员通向成功的29个小贴士 shoothao 独立开发
    概述：本文收集了关于独立开发人员通向成功需要注意的一些东西,对于具体的每个贴士的注解有兴趣的朋友可以查看下面标注的原文地址。 明白你从事独立开发的原因和目的。 保持坚持制定计划的好习惯。 万事开头难，第一份订单是关键。 培养多元化业务技能。 提供卓越的服务和品质。 谨小慎微。 营销是必备技能。 学会组织，有条理的工作才是最有效率的。 “独立
  • JAVA中堆栈和内存分配原理 uule java
    1、栈、堆 1.寄存器：最快的存储区, 由编译器根据需求进行分配,我们在程序中无法控制.2. 栈：存放基本类型的变量数据和对象的引用，但对象本身不存放在栈中，而是存放在堆（new 出来的对象）或者常量池中（字符串常量对象存放在常量池中。）3. 堆：存放所有new出来的对象。4. 静态域：存放静态成员（static定义的）5. 常量池：存放字符串常量和基本类型常量（public static f
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他