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1.字符串格式化name="Alice"age=30formatted_string="Name:{},Age:{}".format(name,age)print(formatted_string)或者name="Alice"age=30formatted_string=f"Name:{name},Age:{age}"print(formatted_string)2.网络健康检查第一行有两个整数m
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给定一个迷宫,0表示空地可以走,1表示墙壁不能穿越;在迷宫中可以向(上下左右)四个方向行进;找到从左上角到右下角的最短路径,并计算最短路径的长度。迷宫示例如下:算法步骤:1、从起始点出发,遍历四个方向,如果某个方向可以走,则先存储起来;2、按照四个方向中可以走网格进行尝试,如果该网格的四个方向仍可以走,则存储起来。3、直至到达网格的右下角,停止搜索。从以上分析可以看出,该步骤是按照一个广度优先搜索
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433.最小基因变化classSolution{publicintminMutation(Stringstart,Stringend,String[]bank){//将基因库存储在集合中,便于快速查找SetbankSet=newHashSetqueue=newLinkedList<>();queue.offer(start);//记录变换的步骤intsteps=0;//定义基因的四个可变字符cha
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- 【代码随想录训练营第42期 Day53打卡 - 图论Part4 - 卡码网 110. 字符串接龙 105. 有向图的完全可达性
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目录一、个人感受二、题目与题解题目一:卡码网110.字符串接龙题目链接题解:BFS+哈希题目二:卡码网105.有向图的完全可达性题目链接题解:DFS三、小结一、个人感受对于两大基本搜索:深度优先搜索DFS遍历所有路径,每条路径都是一条路走到底,用于解决需要处理所有位置的情况;广度优先搜索BFS遍历最近相邻路径(常用邻接图,邻接表实现),用于用于求得最短路径,最小次数等。今天打卡题目个人感觉挺难,事
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文章目录摘要示例1:基本使用示例2:使用maxlen限制队列长度示例3:使用deque实现滑动窗口算法示例4:使用deque实现旋转数组示例5:使用deque实现最大/最小栈示例6:使用deque实现广度优先搜索(BFS)摘要deque(双端队列)是Python标准库collections模块中的一个类,它支持从两端快速添加和删除元素。deque为固定大小或者可变大小的队列提供了线程安全的实现,并
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深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS)是图论中两种经典的图遍历算法,它们在解决各种问题如路径查找、迷宫求解、连通性分析等方面有着广泛的应用。深度优先搜索(DFS)是一种沿着图的边深入直到最后一个顶点,然后回溯并尝试另一条路径的算法。它使用递归或栈来实现,可以看作是树的先序遍历的推广。DFS的特点在于它尽可能深地搜索图的分支,当一条路走到尽头时,它会回溯到上一个顶点,然后继续搜索另一条路径。
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代码随想录训练营Day50打卡图论part01一、理论基础DFS(深度优先搜索)和BFS(广度优先搜索)在图搜索中的核心区别主要体现在搜索策略上:1、搜索方向:DFS:深度优先,一条路走到黑。DFS从起点开始,选择一个方向深入到底,遇到死胡同再回溯,换一个方向继续探索。这种方式适合解决路径和组合问题,常与递归和回溯算法结合使用。BFS:广度优先,层层推进。BFS以起点为中心,一层层扩展,首先访问所
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“知止而后有定,定而后能静,静而后能安,安而后能虑,虑而后能得。”目录前言文章有误敬请斧正不胜感恩!||Day07C#常见数据结构:1.集合(Collection)1.1**List**1.2**HashSet**1.3**LinkedList**1.4**ObservableCollection**2.栈(Stack)2.1深度优先搜索(DFS)2.2广度优先搜索(BFS)代码解释适用场景3.堆
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华为OD机试2024E卷题库疯狂收录中,刷题点这里专栏导读本专栏收录于《华为OD机试真题(Python/JS/C/C++)》。刷的越多,抽中的概率越大,私信哪吒,备注华为OD,加入华为OD刷题交流群,每一题都有详细的答题思路、详细的代码注释、3个测试用例、为什么这道题采用XX算法、XX算法的适用场景,发现新题目,随时更新,全天CSDN在线答疑。一、题目描述宝宝和妈妈参加亲子游戏,在一个二维矩阵(N
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[知识框架]主要掌握深度优先搜索和广度优先搜索,图的基本概念及基本性质、图的存储结构(邻接矩阵、邻接表、邻接多重表和十字链表)及其特性、存储结构之间的转化、基于存储结构上的遍历操作和各种应用(拓扑排序、最小生成树、最短路径和关键路径)等。通常要求掌握基本思想和实现步骤(手动模拟)。6.1图的基本概念6.1.1图的定义图GGG由顶点集VVV和边集EEE组成,记为G=(V,E)G=(V,E)G=(V,
- 代码随想录算法训练营Day50||图论part01
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昨天的题补完啦~最后熟悉了一下单调栈。今天开始没视频看了,只能啃文字了。先熟悉一些图论基础,以及搜索理论基础。深度优先搜索理论基础类似于回溯算法(递归法),广度优先搜索就类似于迭代法。深度搜索三部曲也和回溯算法类似。卡玛网98.所有可达到路径:和力扣797.所有可能的路径一致。先熟悉ACM模式。邻接表和邻接矩阵的写法都要掌握。先写了一遍邻接矩阵写法,算是先熟悉了一下代码。
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LeetCodeleetcode算法java
一、题目概述二、思路方向为了解决这个问题,我们可以使用深度优先搜索(DFS)或广度优先搜索(BFS)来遍历网格中的字符,并检查是否能形成给定的单词。这里,我提供一个基于DFS的解决方案。在DFS中,我们需要维护一些状态,比如当前的位置(x,y)和已经访问过的字符。由于我们不能重复使用同一个单元格,我们需要一个与网格同样大小的布尔数组来记录哪些单元格已经被访问过。三、代码实现publicclassS
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点击这里可直接跳转到本专栏,可查阅顶置最新的华为OD机试宝典~本专栏所有题目均包含优质解题思路,高质量解题代码(Java&Python&C++&JS分别实现),详细代码讲解,助你深入学习,深度掌握!文章目录一.题目二.解题思路三.题解代码Python题解代码JAVA题解代码C/C++题解代码JS题解代码四.代码讲解(Java&Python&C++&JS分别讲解)
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Q_hd
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文章目录1.层序遍历的原理1.1.创建一个队列,并将根节点入队。1.2.当队列不为空时,执行以下步骤:1.3如果队列为空,则表示遍历结束。2.层序遍历的实现3.层序遍历的应用层序遍历实现判断二叉树是否为完全二叉树层序遍历实现判断完全二叉树的思路:总结当我们面对一个树结构时,常常需要对其进行遍历以获取其中的节点信息。其中一种常用的遍历方式是层序遍历,也称为广度优先搜索(BFS)。本篇博客将详细介绍层
- 基于DFS、BFS解决迷宫问题
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前言分享一次算法分析的作业。深度优先搜索和广度优先搜索是两种常用的图搜索算法。深度优先搜索(DFS)是一种递归的搜索算法,其核心思想是沿着一个分支尽可能深入地搜索,直到达到最深的节点,然后再回溯到上一层,继续探索其他分支。广度优先搜索(BFS)则采用逐层扩展的方式,先访问当前节点的所有邻居节点,再逐层向外扩展。设计一个算法解决迷宫问题,通过深度优先搜索和广度优先搜索算法找到从起点到终点的路径。迷宫
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给你一个由'1'(陆地)和'0'(水)组成的的二维网格,请你计算网格中岛屿的数量。岛屿总是被水包围,并且每座岛屿只能由水平方向和/或竖直方向上相邻的陆地连接形成。此外,你可以假设该网格的四条边均被水包围。示例:输入:grid=[["1","1","0","0","0"],["1","1","0","0","0"],["0","0","1","0","0"],["0","0","0","1","1"
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算法沉淀——BFS解决最短路问题(leetcode真题剖析)01.迷宫中离入口最近的出口02.最小基因变化03.单词接龙04.为高尔夫比赛砍树BFS(广度优先搜索)是解决最短路径问题的一种常见算法。在这种情况下,我们通常使用BFS来查找从一个起始点到目标点的最短路径。具体步骤如下:初始化:从起始点开始,将其放入队列中,并标记为已访问。BFS遍历:不断从队列中取出顶点,然后探索与该顶点相邻且未被访问
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算法沉淀——BFS解决FloodFill算法01.图像渲染02.岛屿数量03.岛屿的最大面积04.被围绕的区域BFS(广度优先搜索)解决FloodFill算法的基本思想是通过从起始点开始,逐层向外扩展,访问所有与起始点相连且具有相同特性(颜色等)的区域。在FloodFill中,通常是通过修改图像的像素颜色。下面是BFS解决FloodFill算法的步骤:初始化:将起始点的颜色修改为新的颜色,将起始点
- 算法沉淀——多源 BFS(leetcode真题剖析)
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算法沉淀——多源BFS(leetcode真题剖析)01.矩阵02.飞地的数量03.地图中的最高点04.地图分析多源BFS是指从多个源点同时进行广度优先搜索的算法。在传统的BFS中,我们通常从一个起始点开始,逐层遍历所有的相邻节点。而在多源BFS中,我们可以同时从多个源点开始,从这些源点出发,逐层向外扩展,直到达到目标或者遍历完整个图。多源BFS可以用于解决一些问题,例如:多个人同时逃生:在一个迷宫
- C++语法09:迷宫中的最短路径:广度优先搜索算法的应用
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一·引言广搜,即广度优先搜索(Breadth-FirstSearch,BFS),是图论和计算机科学中常用的一种算法。它从一个顶点开始,探索所有相邻的顶点,然后对每个相邻的顶点做同样的操作,直到找到目标顶点或遍历完所有顶点。广搜算法在实际应用中具有广泛的用途和诸多好处,本文将详细探讨这些方面,并介绍广搜算法的具体用法。二·广搜算法的用途1·图遍历广搜算法最基本的应用是对图进行遍历。在图论中,遍历是指
- LeetCode刷题 -- BFS
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算法刷题leetcode宽度优先深度优先
“”前面接触了深度优先搜索(DFS),现在来介绍一下广度优先搜索(BFS)。如果我们只是为了遍历一棵树、一张图上的所有结点的话,那么DFS和BFS的能力没什么差别,我们当然更倾向于更方便写、空间复杂度更低的DFS遍历。不过,某些使用场景是DFS做不到的,只能使用BFS遍历。这就是本文要介绍的两个场景:「层序遍历」、「最短路径」。代码比较:看以下两段代码,最直观的感受就是DFS比BFS的代码要简洁的
- leetcode 994. 腐烂的橘子 python
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题目描述:题解:广度优先搜索基本思路:1.创建一个队列myq,初始时加入grid中值为2的位置坐标。2.每次从myq中取出一个坐标(posx,posy),依次判断该位置上下左右四个相邻位置的grid值是否为1,如果是1,将该相邻位置加入myq,并将grid中该位置的值修改为2,表示已经被处理。3.由于此题中需要计算处理完成需要的时间,所以第二步实现的时候需要做一点处理,不直接把坐标位置加入myq,
- leetcode刷题之BFS专题
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参考资料:广度优先搜索—wikipedia最短路径问题—wikipedia目录广度优先算法一、概念二、实现方法(利用Queue)三、时空复杂度四、应用最短路径问题层序遍历一、二叉树的层序遍历(母题):leetcode—102最短路径问题及变种一、腐烂的橘子(多源变种):leetcode—994广度优先算法BFS(即广度优先搜索)是图论中一种常见的算法,常用于二叉树数据结构,能够实现对树或图中每个节
- C++ 广度优先搜索(bfs)(五十四)【第一篇】
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今天我们来学习一下一个新的搜索,广度优先搜索。1.广度优先搜索的前提队列(queue)是一种操作受限制的线性表,其限制:只允许从表的前端(front)进行删除操作;只允许在表的后端(rear)进行插入操作。一般允许进行插入的一端我们称为队尾,允许删除的一端称为队首;队列的主要操作包括:入队(push):队列的插入操作出队(pop):队列的删除操作判断队列是否为空(empty)统计队列元素的个数(s
- C++ 广度优先搜索的标记策略(五十六)【第三篇】
我家小白小花儿
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今天我们来看看bfs是如何规划标记策略的。1.标记策略但先等一下,先看一道题《一维坐标的移动》在一个长度为n的坐标轴上,蒜头君想从A点移动到B点。他的移动规则如下:向前一步,坐标增加1。向后一步,坐标减少1。跳跃一步,使得坐标乘2。蒜头君不能移动到坐标小于0或大于n的位置。蒜头君想知道从A点移动到B点的最少步数是多少,你能帮他计算出来么?初始代码中已经写好了一些代码,不可更改,大家只需要完成bfs
- 《剑指Offer》笔记&题解&思路&技巧&优化 Java版本——新版leetcode_Part_2
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《剑指Offer》笔记&题解&思路&技巧&优化_Part_2相知相识广度优先搜索BFS深度优先搜索DFS开始刷题1.LCR129.字母迷宫——矩阵中的路径2.LCR130.衣橱整理——机器人的运动范围3.LCR131.砍竹子I——剪绳子I4.LCR132.砍竹子II——剪绳子II5.LCR133.位1的个数——二进制中1的个数6.LCR134.Pow(x,n)——数值的整数次方7.LCR135.报
- 软考26-上午题-图3
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软考中级学习笔记
一、图的遍历从图中的某个顶点出发,沿着某条搜索路径对图中的所有顶点进行访问,且,只访问一次的过程。图的遍历比树的遍历复杂,因为要避免对顶点进行重复访问,所以在图的遍历过程中,必须记下每个已访问过的顶点。树的遍历:先序遍历中序遍历后序遍历层次遍历图的遍历基本方法:深度优先搜索广度优先搜索1-1、深度优先搜索:DFS示例:深度遍历涉及到回溯,这是递归的思想。时间复杂度:深度优先遍历图的过程实质上是对某
- 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)
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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
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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
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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.
* public class ListNode {
* int val;
* ListNode next;
* ListNode(int x) { val = x; }
* }
*/
p
- Spring4.1新特性——数据库集成测试
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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
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Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- C# Ajax上传图片同时生成微缩图(附Demo)
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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)
2.C#位图处理 System.Drawing。
3.最新demo支持IE7,IE8,Fir
- Java list三种遍历方法性能比较
pda158
java
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
shoothao
seo商业与市场IT资源免费资源
A.网站模板+logo+服务器主机+发票生成
HTML5 UP:响应式的HTML5和CSS3网站模板。
Bootswatch:免费的Bootstrap主题。
Templated:收集了845个免费的CSS和HTML5网站模板。
Wordpress.org|Wordpress.com:可免费创建你的新网站。
Strikingly:关注领域中免费无限的移动优
- localStorage、sessionStorage
uule
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HTML5 提供了两种在客户端存储数据的新方法:
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