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简述思想这个思想能用一句话来概括,精简到的极致:每次找到一个最短距离的点并更新起点到各个点的最短距离如果要可视化的话,B站搜索Dijksra算法,有视频讲解伪代码写到这里,其实是想整一个动画的,这样效果更好点,但由于种种原因所以就拖一下intdijkstr(){dist[1]=0;其余的点的距离全部初始化为真无穷,不要写成int的最大值迭代n次将不在s中的,且距离最近的点给tsj即先到t,再加上t
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P5304旅行者Description\mathrm{Description}Description给定一个nnn个点,mmm条边的有向图,求解kkk个点两两间最短路长度的最小值。Solution\mathrm{Solution}Solution对于kkk个点,可以考虑二进制分组优化,即对于每一位为111的点放入111组(设为AAA组),为000的点放入111组(设为BBB组)。则如果建立一个虚拟
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目录Floyd-Warshall(弗洛伊德)算法传递闭包一、试题算法训练盾神与离散老师2Floyd-Warshall(弗洛伊德)算法求所有顶点到所有顶点的最短路径问题弗洛伊德算法(Floyd-Warshallalgorithm)是一种用于寻找图中所有顶点对之间最短路径的动态规划算法。该算法可以处理带有负权边但不含负权环的加权有向图或无向图。弗洛伊德算法的核心思想是利用三重循环遍历所有顶点,逐步更新
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目录上次我们讲到复杂度为(n+m)logm(m为边,n为点)的迪杰斯特拉算法,其中有一个明显的不足就是它无法解决包含负权边的图。于是我们引进Bellman-Ford算法。核心:枚举所有的点,能松弛就松弛,直到所有点都不能松弛。具体过程:我们在外循环循环n-1(n为点数),然后在内循环上枚举所有的边,能松弛就松弛。到这里,肯定有许多人对它正确性怀疑,其实,我们可以知道,在外循环循环k轮后,k步以内可
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贪心算法贪心(Greedy)算法的原理很容易理解:把整个问题分解成多个步骤,在每个步骤都选取当前步骤的最优方案,直到所有步骤结束;每个步骤都不考虑对后续步骤的影响,在后续步骤中也不再回头改变前面的选择。贪心算法虽然简单,但它有广泛的应用。例如图论中的最小生成树(MinimalSpanningTree,MST)算法、单源最短路径算法(Dijkstra)都是贪心算法的典型应用。贪心算法的主要问题是不一
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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
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C++STL之Queue容器1.再谈队列回顾一下之前所学的队列,队列和栈不同,队列是一种先进先出的数据结构,STL的队列内容极其重要,虽然内容较少但是请务必掌握,STL的队列是快速构建搜索算法以及相关的数论图论的状态存储的基础。2.相关头文件头文件:#include3.初始化格式为:**explicit**queue(**const**container_type&ctnr=container_t
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图论算法蓝桥杯c++笔记
首先,什么是最小生成树?他就是无向图G中的所有生成树中树枝权值总和最小的。如何求?我们不妨采用以下的贪心策略:Prim算法(复杂度:(n+m)logm):我们对于把上述的点看成两个集合,一个是确定了最小生成树的点,一个还没有确定,我们只要不断把距离已经确定的集合的最短的边添加进去即可。假如我们加的距离不是最小的,那么当我们假设未确定的点已经构成了他们点的最小生成树,那么我们此时用距离最小的去添加他
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目录算法思路Dijkstra求最短路AcWing849.Dijkstra求最短路I-AcWing850.Dijkstra求最短路II-AcWing题库最短路最短路-HDU2544-VirtualJudge(vjudge.net)【模板】单源最短路径(弱化版)P3371【模板】单源最短路径(弱化版)-洛谷|计算机科学教育新生态(luogu.com.cn)【模板】单源最短路径(标准版)P4779【模板
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CF786B−Legacy\mathrm{CF786B-Legacy}CF786B−LegacyDescription\mathrm{Description}Description给定111张nnn个点的有向图,初始没有边,接下来有qqq次操作,形式如下:1uvw表示从uuu向vvv连接111条长度为www的有向边2ulrw表示从uuu向iii(i∈[l,r]i\in[l,r]i∈[l,r])连接
- 2024/2/18 图论 最短路入门 dijkstra 2
极度的坦诚就是无坚不摧
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Dijkstra?Problem-20C-Codeforces思路:用dijkstra算法,在更新最短距离的时候在加一个存点的步骤,最后输出就可以了p[i]是i的上一个点完整代码:#include#defineintlonglong#definePIIstd::pairconstintN=1e5+10;intp[N];signedmain(){intn,m;intk=0;std::cin>>n>>
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文章目录负环spfa找负环方法一方法二实际效果负环环内路径上的权值和为负。spfa找负环两种基本的方法统计每一个点的入队次数,如果一个点入队了n次,则说明存在负环统计当前每个点中的最短路中所包含的边数,如果当前某个点的最短路所包含的边数大于等于n,也说明存在负环实际上两种方法是等价的,都是判断是否路径包含n条边,nnn条边的话就有n+1n+1n+1个点用的更多的还是第二种方法。方法一cnt[x]:
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P2371墨墨的等式Description\mathrm{Description}Description求解有多少个b∈[l,r]b\in[l,r]b∈[l,r]满足∑i=1naixi=b\sum\limits_{i=1}^na_ix_i=bi=1∑naixi=b存在非负整数解(xix_ixi为变量,aaa数组给定)。Solution\mathrm{Solution}Solutionbbb一定可以
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阿史大杯茶
图论经典图论c++算法
CF715B−CompleteTheGraph\mathrm{CF715B-Complete\The\Graph}CF715B−CompleteTheGraphDescription\mathrm{Description}Description给定一张nnn个点,mmm条边的无向图,点的编号为0∼n−10\simn-10∼n−1,对于每条边权为000的边赋一个不超过101810^{18}1018的
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图论经典图论算法c++
P2149Elaxia的路线Description\mathrm{Description}Description给定nnn个点,mmm条边的无向图,求222个点对间最短路的最长公共路径Solution\mathrm{Solution}Solution最短路有可能不唯一,所以公共路径的长度就有可能不同。将222条最短路都会经过的边(包括同向和异向)记录出来,并建立111个新图,那么由于最短路(可以看
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前言你的qq密码是否在圆周率中出现?一个有意思的编码问题:假设密码是固定位数,设有nnn位,每位是数字0-9,那么这样最短的“圆周率”的长度是多少?或者说求一个最短的数字串定包含所有密码。理论一些定义:通过图中所有边恰好一次且行遍所有顶点的通路称为欧拉通路;通过图中所有边恰好一次且行遍所有顶点的回路称为欧拉回路;具有欧拉回路的无向图称为欧拉图;具有欧拉通路但不具有欧拉回路的无向图称为半欧拉图。求欧
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作者推荐【数位dp】【动态规划】【状态压缩】【推荐】1012.至少有1位重复的数字涉及知识点深度优先搜索图论树LeetCode2646.最小化旅行的价格总和现有一棵无向、无根的树,树中有n个节点,按从0到n-1编号。给你一个整数n和一个长度为n-1的二维整数数组edges,其中edges[i]=[ai,bi]表示树中节点ai和bi之间存在一条边。每个节点都关联一个价格。给你一个整数数组price,
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话不多说,直接看题:首先,这个不是按照字典序的顺序,而是以只要1先做,在满足后让2先做。。。。就是让数字小的放前面做+拓扑排序。我们可以先做1,看看它的前驱。举个例子:我们肯定要把1放前面做,然后就确定把1的前驱及其相连放前面。我们再看2,2没有,那就把2的前驱及其相连放1后面。看3,我们把3,6放最前面,同理,把5,4放在3后面,于是我们可以得到63541.我们发现这样子实现起来比较困难,这是因
- 2024/2/18 图论 最短路入门 floyd 1
极度的坦诚就是无坚不摧
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1.200.岛屿数量给你一个由'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1:输入:grid=[["1","1","1","1","0"],["1","1","0","1","0"],["1","1","0","0","0"],["0","0",
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乐超kawhi
Top100图论算法
3.207.课程表你这个学期必须选修numCourses门课程,记为0到numCourses-1。在选修某些课程之前需要一些先修课程。先修课程按数组prerequisites给出,其中prerequisites[i]=[ai,bi],表示如果要学习课程ai则必须先学习课程bi。例如,先修课程对[0,1]表示:想要学习课程0,你需要先完成课程1。请你判断是否可能完成所有课程的学习?如果可以,返回tr
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weixin_30784945
算法分类合集ACM所有算法数据结构栈,队列,链表哈希表,哈希数组堆,优先队列双端队列可并堆左偏堆二叉查找树Treap伸展树并查集集合计数问题二分图的识别平衡二叉树二叉排序树线段树一维线段树二维线段树树状数组一维树状数组N维树状数组字典树后缀数组,后缀树块状链表哈夫曼树桶,跳跃表Trie树(静态建树、动态建树)AC自动机LCA和RMQ问题KMP算法图论基本图算法图广度优先遍历深度优先遍历拓扑排序割边
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还是太年轻
ACM所有算法数据结构栈,队列,链表哈希表,哈希数组堆,优先队列双端队列可并堆左偏堆二叉查找树Treap伸展树并查集集合计数问题二分图的识别平衡二叉树二叉排序树线段树一维线段树二维线段树树状数组一维树状数组N维树状数组字典树后缀数组,后缀树块状链表哈夫曼树桶,跳跃表Trie树(静态建树、动态建树)AC自动机LCA和RMQ问题KMP算法图论基本图算法图广度优先遍历深度优先遍历拓扑排序割边割点强连通分
- java封装继承多态等
麦田的设计者
javaeclipsejvmcencapsulatopn
最近一段时间看了很多的视频却忘记总结了,现在只能想到什么写什么了,希望能起到一个回忆巩固的作用。
1、final关键字
译为:最终的
&
- F5与集群的区别
bijian1013
weblogic集群F5
http请求配置不是通过集群,而是F5;集群是weblogic容器的,如果是ejb接口是通过集群。
F5同集群的差别,主要还是会话复制的问题,F5一把是分发http请求用的,因为http都是无状态的服务,无需关注会话问题,类似
- LeetCode[Math] - #7 Reverse Integer
Cwind
java题解MathLeetCodeAlgorithm
原题链接:#7 Reverse Integer
要求:
按位反转输入的数字
例1: 输入 x = 123, 返回 321
例2: 输入 x = -123, 返回 -321
难度:简单
分析:
对于一般情况,首先保存输入数字的符号,然后每次取输入的末位(x%10)作为输出的高位(result = result*10 + x%10)即可。但
- BufferedOutputStream
周凡杨
首先说一下这个大批量,是指有上千万的数据量。
例子:
有一张短信历史表,其数据有上千万条数据,要进行数据备份到文本文件,就是执行如下SQL然后将结果集写入到文件中!
select t.msisd
- linux下模拟按键输入和鼠标
被触发
linux
查看/dev/input/eventX是什么类型的事件, cat /proc/bus/input/devices
设备有着自己特殊的按键键码,我需要将一些标准的按键,比如0-9,X-Z等模拟成标准按键,比如KEY_0,KEY-Z等,所以需要用到按键 模拟,具体方法就是操作/dev/input/event1文件,向它写入个input_event结构体就可以模拟按键的输入了。
linux/in
- ContentProvider初体验
肆无忌惮_
ContentProvider
ContentProvider在安卓开发中非常重要。与Activity,Service,BroadcastReceiver并称安卓组件四大天王。
在android中的作用是用来对外共享数据。因为安卓程序的数据库文件存放在data/data/packagename里面,这里面的文件默认都是私有的,别的程序无法访问。
如果QQ游戏想访问手机QQ的帐号信息一键登录,那么就需要使用内容提供者COnte
- 关于Spring MVC项目(maven)中通过fileupload上传文件
843977358
mybatisspring mvc修改头像上传文件upload
Spring MVC 中通过fileupload上传文件,其中项目使用maven管理。
1.上传文件首先需要的是导入相关支持jar包:commons-fileupload.jar,commons-io.jar
因为我是用的maven管理项目,所以要在pom文件中配置(每个人的jar包位置根据实际情况定)
<!-- 文件上传 start by zhangyd-c --&g
- 使用svnkit api,纯java操作svn,实现svn提交,更新等操作
aigo
svnkit
原文:http://blog.csdn.net/hardwin/article/details/7963318
import java.io.File;
import org.apache.log4j.Logger;
import org.tmatesoft.svn.core.SVNCommitInfo;
import org.tmateso
- 对比浏览器,casperjs,httpclient的Header信息
alleni123
爬虫crawlerheader
@Override
protected void doGet(HttpServletRequest req, HttpServletResponse res) throws ServletException, IOException
{
String type=req.getParameter("type");
Enumeration es=re
- java.io操作 DataInputStream和DataOutputStream基本数据流
百合不是茶
java流
1,java中如果不保存整个对象,只保存类中的属性,那么我们可以使用本篇文章中的方法,如果要保存整个对象 先将类实例化 后面的文章将详细写到
2,DataInputStream 是java.io包中一个数据输入流允许应用程序以与机器无关方式从底层输入流中读取基本 Java 数据类型。应用程序可以使用数据输出流写入稍后由数据输入流读取的数据。
- 车辆保险理赔案例
bijian1013
车险
理赔案例:
一货运车,运输公司为车辆购买了机动车商业险和交强险,也买了安全生产责任险,运输一车烟花爆竹,在行驶途中发生爆炸,出现车毁、货损、司机亡、炸死一路人、炸毁一间民宅等惨剧,针对这几种情况,该如何赔付。
赔付建议和方案:
客户所买交强险在这里不起作用,因为交强险的赔付前提是:“机动车发生道路交通意外事故”;
如果是交通意外事故引发的爆炸,则优先适用交强险条款进行赔付,不足的部分由商业
- 学习Spring必学的Java基础知识(5)—注解
bijian1013
javaspring
文章来源:http://www.iteye.com/topic/1123823,整理在我的博客有两个目的:一个是原文确实很不错,通俗易懂,督促自已将博主的这一系列关于Spring文章都学完;另一个原因是为免原文被博主删除,在此记录,方便以后查找阅读。
有必要对
- 【Struts2一】Struts2 Hello World
bit1129
Hello world
Struts2 Hello World应用的基本步骤
创建Struts2的Hello World应用,包括如下几步:
1.配置web.xml
2.创建Action
3.创建struts.xml,配置Action
4.启动web server,通过浏览器访问
配置web.xml
<?xml version="1.0" encoding="
- 【Avro二】Avro RPC框架
bit1129
rpc
1. Avro RPC简介 1.1. RPC
RPC逻辑上分为二层,一是传输层,负责网络通信;二是协议层,将数据按照一定协议格式打包和解包
从序列化方式来看,Apache Thrift 和Google的Protocol Buffers和Avro应该是属于同一个级别的框架,都能跨语言,性能优秀,数据精简,但是Avro的动态模式(不用生成代码,而且性能很好)这个特点让人非常喜欢,比较适合R
- lua set get cookie
ronin47
lua cookie
lua:
local access_token = ngx.var.cookie_SGAccessToken
if access_token then
ngx.header["Set-Cookie"] = "SGAccessToken="..access_token.."; path=/;Max-Age=3000"
end
- java-打印不大于N的质数
bylijinnan
java
public class PrimeNumber {
/**
* 寻找不大于N的质数
*/
public static void main(String[] args) {
int n=100;
PrimeNumber pn=new PrimeNumber();
pn.printPrimeNumber(n);
System.out.print
- Spring源码学习-PropertyPlaceholderHelper
bylijinnan
javaspring
今天在看Spring 3.0.0.RELEASE的源码,发现PropertyPlaceholderHelper的一个bug
当时觉得奇怪,上网一搜,果然是个bug,不过早就有人发现了,且已经修复:
详见:
http://forum.spring.io/forum/spring-projects/container/88107-propertyplaceholderhelper-bug
- [逻辑与拓扑]布尔逻辑与拓扑结构的结合会产生什么?
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如果我们已经在一个工作流的节点中嵌入了可以进行逻辑推理的代码,那么成百上千个这样的节点如果组成一个拓扑网络,而这个网络是可以自动遍历的,非线性的拓扑计算模型和节点内部的布尔逻辑处理的结合,会产生什么样的结果呢?
是否可以形成一种新的模糊语言识别和处理模型呢? 大家有兴趣可以试试,用软件搞这些有个好处,就是花钱比较少,就算不成
- ITEYE 都换百度推广了
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GoogleAdSense百度推广广告外快
以前ITEYE的广告都是谷歌的Google AdSense,现在都换成百度推广了。
为什么个人博客设置里面还是Google AdSense呢?
都知道Google AdSense不好申请,这在ITEYE上也不是讨论了一两天了,强烈建议ITEYE换掉Google AdSense。至少,用一个好申请的吧。
什么时候能从ITEYE上来点外快,哪怕少点
- 新浪微博技术架构分析
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新浪微博架构
新浪微博在短短一年时间内从零发展到五千万用户,我们的基层架构也发展了几个版本。第一版就是是非常快的,我们可以非常快的实现我们的模块。我们看一下技术特点,微博这个产品从架构上来分析,它需要解决的是发表和订阅的问题。我们第一版采用的是推的消息模式,假如说我们一个明星用户他有10万个粉丝,那就是说用户发表一条微博的时候,我们把这个微博消息攒成10万份,这样就是很简单了,第一版的架构实际上就是这两行字。第
- 玩转ARP攻击
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r
我写这片文章只是想让你明白深刻理解某一协议的好处。高手免看。如果有人利用这片文章所做的一切事情,盖不负责。 网上关于ARP的资料已经很多了,就不用我都说了。 用某一位高手的话来说,“我们能做的事情很多,唯一受限制的是我们的创造力和想象力”。 ARP也是如此。 以下讨论的机子有 一个要攻击的机子:10.5.4.178 硬件地址:52:54:4C:98
- PHP编码规范
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编码规范
一、文件格式
1. 对于只含有 php 代码的文件,我们将在文件结尾处忽略掉 "?>" 。这是为了防止多余的空格或者其它字符影响到代码。例如:<?php$foo = 'foo';2. 缩进应该能够反映出代码的逻辑结果,尽量使用四个空格,禁止使用制表符TAB,因为这样能够保证有跨客户端编程器软件的灵活性。例
- linux 脱机管理(nohup)
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linux nohupnohup
脱机管理 nohup
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2166699
nohup可以让你在脱机或者注销系统后,还能够让工作继续进行。他的语法如下
nohup [命令与参数] --在终端机前台工作
nohup [命令与参数] & --在终端机后台工作
但是这个命令需要注意的是,nohup并不支持bash的内置命令,所
- BusinessObjects Enterprise Java SDK
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javaBOSAPCrystal Reports
最近项目用到oracle_ADF 从SAP/BO 上调用 水晶报表,资料比较少,我做一个简单的分享,给和我一样的新手 提供更多的便利。
首先,我是尝试用JAVA JSP 去访问的。
官方API:http://devlibrary.businessobjects.com/BusinessObjectsxi/en/en/BOE_SDK/boesdk_ja
- 系统负载剧变下的管控策略
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高并发
假如目前的系统有100台机器,能够支撑每天1亿的点击量(这个就简单比喻一下),然后系统流量剧变了要,我如何应对,系统有那些策略可以处理,这里总结了一下之前的一些做法。
1、水平扩展
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- BitTorrent DHT 协议中文翻译
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做了一个磁力链接和BT种子的搜索引擎 {Magnet & Torrent},因此把 DHT 协议重新看了一遍。
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- Ubuntu下Java环境的搭建
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配置命令:
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再运行如下命令:
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- js字符串转日期(兼容IE所有版本)
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stringToDate : function(fDate){
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- 【数据挖掘学习】关联规则算法Apriori的学习与SQL简单实现购物篮分析
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关联规则挖掘用于寻找给定数据集中项之间的有趣的关联或相关关系。
关联规则揭示了数据项间的未知的依赖关系,根据所挖掘的关联关系,可以从一个数据对象的信息来推断另一个数据对象的信息。
例如购物篮分析。牛奶 ⇒ 面包 [支持度:3%,置信度:40%] 支持度3%:意味3%顾客同时购买牛奶和面包。 置信度40%:意味购买牛奶的顾客40%也购买面包。 规则的支持度和置信度是两个规则兴
- Spring 5.0 的系统需求,期待你的反馈
wiselyman
spring
Spring 5.0将在2016年发布。Spring5.0将支持JDK 9。
Spring 5.0的特性计划还在工作中,请保持关注,所以作者希望从使用者得到关于Spring 5.0系统需求方面的反馈。