- 代码随想录算法营Day38 | 62. 不同路径,63. 不同路径 II,343. 整数拆分,96. 不同的二叉搜索树
寂枫zero
算法pythonleetcode
62.不同路径这题的限制是机器人在mxn的网格的左上角,每次只能向下走一格或者向右走一格。问到右下角有多少条不同路径。这个动态规划的初始状态是第一行和第一列的格子的值都是1,因为机器人只能向右走一格或者向下走一格,所以第一行和第一列的格子的不同路径数只能是1.而其他格子的路径数取决于每个格子的正上方和左边两个格子的路径数之和,即状态转移公式为dp[i][j]=dp[i-1][j]+dp[i][j-
- LeetCode 第44题:通配符匹配
Gemini技术窝
leetcode算法数据结构java
各位小伙伴们,今天我们来聊聊一个让人又爱又恨的题目:LeetCode第44题——通配符匹配(WildcardMatching)。这道题可是相当有意思,因为它不仅考验你的逻辑思维,还能让你在编程的过程中,感受到那种解谜游戏般的乐趣。准备好你的小脑瓜,我们一起进入通配符匹配的世界吧!文章目录题目描述解题思路方法一:动态规划动态规划步骤代码实现代码逻辑解析使用流程图展示代码实现逻辑动态规划法流程图方法二
- 动态规划——完全背包问题(力扣322: 零钱兑换)
索利亚噶通
动态规划算法
前言这次我们要说的是完全背包问题,还记得下面这张图吗,可以看到01背包问题和完全背包问题的区别在于每种物品的数量01背包问题中每种物品只有一个,只有选与不选两种情况完全背包问题种每种物品有多个,选不选,选多少都是考虑的问题定义:一个背包容积为C,一共N种物品,分别编号0,1,2....i,i+1,.....N-1,第i个物品的重量为weight[i],价值为value[i],每种物品可以选用任意多
- 【进击的算法】动态规划——不同维度的背包问题
蓝色学者i
算法动态规划数据结构
文章目录前言动态规划的维度二维动规leetcode416、分割等和子集leetcode1049.最后一块石头的重量IIleetcode494、目标和三维动规leetcode474.一和零结语前言大家好久不见,这次我们一起来学习一下动态规划中怎么确定维度,和对应问题如何解决。动态规划的维度一个维度:只有物品两个维度:物品和容量三个维度:物品和容量1和容量2之前讲解动态规划问题时,斐波那契数列就是一个
- 算法分析与设计(一)——0-1背包问题
冠long馨
数据结构与算法算法动态规划数据结构背包问题
文章目录1三种背包问题详解2最值问题1.10-1背包问题1.2零钱兑换1.3一和零1.4最后一块石头的重量3.恰好背包容量问题4.排列组合问题4.1目标和4.2组合总和Ⅳ在简单复习完数据结构以后,便开始了算法复习。本博客将结合复习视频与LeetCode题目,面向机考算法复习。背包动态规划问题一般分为三种题型:最值问题:给定可选物品和限定容量,求最大价值或者最大体积。①0-1背包问题②完全背包问题。
- 【代码随想录训练营第42期 打卡总结 - 刷题记录】
逝去的秋风
代码随想录打卡总结
目录一、感受二、打卡内容数组:链表:哈希表:字符串:栈与队列:二叉树:回溯:贪心:动态规划:单调栈:图论:三、收尾一、感受先说说这两个月来代码随想录打卡刷题的感受吧。从一开始的数组二分双指针,到最后的图论最短路,难度可以说是在不断增加,但也确切感觉到了很大的收获。印象最深的就是回溯三部曲和动规五部曲了,可以说真的是让我真正理解了回溯的实现过程和动规的解题思路,受益匪浅。跟着训练营坚持打卡的这段日子
- 【动态规划】任务调度dp 自用
arin876
动态规划算法
kkksc03考前临时抱佛脚原题题目背景kkksc03的大学生活非常的颓废,平时根本不学习。但是,临近期末考试,他必须要开始抱佛脚,以求不挂科。题目描述这次期末考试,kkksc03需要考444科。因此要开始刷习题集,每科都有一个习题集,分别有s1,s2,s3,s4s_1,s_2,s_3,s_4s1,s2,s3,s4道题目,完成每道题目需要一些时间,可能不等(A1,A2,…,As1A_1,A_2,\
- [LeetCode-Python版]动态规划——0-1背包和完全背包问题总结
古希腊掌管学习的神
LeetCode-Pythonleetcodepython动态规划
0-1背包有n个物品,第i个物品的体积为wiw_iwi,价值为viv_ivi,每个物品至多选一个,求体积和不超过capacity时的最大价值和状态转移:dfs(i,c)=max(dfs(i−1,c),dfs(i−1,c−w[i])+v[i]dfs(i,c)=max(dfs(i-1,c),dfs(i-1,c-w[i])+v[i]dfs(i,c)=max(dfs(i−1,c),dfs(i−1,c−w[
- LeetCode--32. 最长有效括号【栈和dp】
Rinai_R
LeetCodeleetcode算法职场和发展golang数据结构动态规划
32.最长有效括号前言分享一下dp和栈两个方法正文给你一个只包含'('和')'的字符串,找出最长有效(格式正确且连续)括号子串的长度。这道题与20.有效的括号类似,但是这道题需要计算出最长的有效括号字串的长度,所以做法并不完全一样。动态规划该题目dp方法最难的就是得出状态转移方程,只要克服了这一点,剩下都很简单,下面,我们以字符串"((())()("为例子。从左向右遍历,设定f[i]为包含当前下标
- 一文搞懂动态规划
程序员bigsai
数据结构与算法动态规划算法数据结构与算法Java
首发公众号bigsai,首发博客平台csdn,谢绝未联系转载前言大家好,我是bigsai,好久不见,甚是想念(天天想念)!很久前就有小伙伴被动态规划所折磨,确实,很多题动态规划确实太难看出了了,甚至有的题看了题解理解起来都费劲半天。动态规划的范围虽然确实是很广很难,但是从整个动态规划出现的频率来看,这几种基础的动态规划理解容易,学习起来压力不大,并且出现频率非常高。这几个常见的动态规划有:连续子数
- 动态规划之背包问题(01背包,完全背包,多重背包,分组背包)
Fansv587
动态规划算法经验分享python
0、1背包问题概述0-1背包问题是一个经典的组合优化问题,属于动态规划算法的典型应用场景。该问题描述如下:有一个容量为C的背包,以及n个物品,每个物品有对应的重量wiw_iwi和价值vi(i=1,2...n)v_i(i=1,2...n)vi(i=1,2...n)。对于每个物品,我们只有两种选择:要么将其放入背包,要么不放入,即“0-1”选择(选是1,不选是0)。目标是在不超过背包容量的前提下,选择
- 【LeetCode周赛】6433.矩阵中移动的最大次数
积跬步方千里
LeetCodeleetcode算法
动态规划五部曲classSolution{public:intmaxMoves(vector>&grid){/*动态规划解决单序列问题:根据题目的特点找出当前遍历元素对应的最优解(或解的数目)和前面若干元素(通常是一个或两个)的最优解(或解的数目)的关系,并以此找出相应的状态转移方程。从题目的描述来看,需要从当前遍历的元素dp更新未来的dp值,这显然不符合动态规划的思想,所以需要将问题进行转换,转
- 解锁动态规划的奥秘
zxfbx
动态规划算法
前言:在动态规划的众多问题中,多状态DP问题是一个非常重要的类别。它的难点在于如何设计合适的状态表示和转移方程,从而高效地解决问题。多状态DP的核心思想在于:针对问题的不同属性或限制条件,将状态表示扩展为多个维度,使得状态可以更加精确地描述问题的子结构。这种方法既可以帮助我们更好地分解问题,又能够在求解过程中保留更多的信息,从而为最终的结果提供完整的支持。在实际应用中,多状态DP常用于解决路径规划
- 刷题记录——动态规划
Nyla_
动态规划算法
1.《过马卒》一道入门dp借着本题还玩了一晚上象棋(bushi本蒟蒻终于(复述)了一遍佬的答案,思路是这样的理解题目在过河卒问题里,棋盘上有一个卒和一匹马。卒只能向下或者向右移动,马会控制它所在位置以及按照“日”字规则能跳到的位置,卒不能经过马控制的点。我们的目标是计算卒从棋盘左上角走到右下角有多少种不同的路径。检查点是否被马控制的函数check根据马走“日”字的规则,马控制的点满足两个条件:一是
- Leetcode416.分割等和子集(01背包问题)
凤梨No.1
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416.分割等和子集题目方法一——动态规划(01背包问题)方法二——背包问题(空间复杂度将为O(n))题目给定一个只包含正整数的非空数组。是否可以将这个数组分割成两个子集,使得两个子集的元素和相等。注意:每个数组中的元素不会超过100数组的大小不会超过200示例1:输入:[1,5,11,5]输出:true解释:数组可以分割成[1,5,5]和[11].示例2:输入:[1,2,3,5]输出:false
- 背包入门——LeetCode416. 分割等和子集
sunnyLKX
LeetCodejava动态规划leetcode算法数据结构
题目描述:给定一个只包含正整数的非空数组。是否可以将这个数组分割成两个子集,使得两个子集的元素和相等。注意:每个数组中的元素不会超过100数组的大小不会超过200示例1:输入:[1,5,11,5]输出:true解释:数组可以分割成[1,5,5]和[11].示例2:输入:[1,2,3,5]输出:false解释:数组不能分割成两个元素和相等的子集.思路:动态规划的基本流程是定义状态并找到状态转移方程,
- [动态规划] leetcode 416. 分割等和子集
Mr.Qin_
Java学习Java0-1背包问题动态规划
问题描述: 分割等和子集:给你一个只包含正整数的非空数组nums。请你判断是否可以将这个数组分割成两个子集,使得两个子集的元素和相等。 例子:输入nums={1,5,11,5};输出true。动态规划求解 这是一个0-1背包问题的变种,也就是每种物品只能选择一次。与之对应的是完全背包问题,选择每种物品的数量是不限制的,可以与另一篇博文对照来看。将非空数组nums,分为两部分,使得两部分的和相
- 动态规划LeetCode-1049.最后一块石头的重量Ⅱ
欧了111
动态规划动态规划leetcode算法c语言01背包
有一堆石头,用整数数组stones表示。其中stones[i]表示第i块石头的重量。每一回合,从中选出任意两块石头,然后将它们一起粉碎。假设石头的重量分别为x和y,且x=dp[target];那么相撞之后剩下的最小石头重量就是(sum-dp[target])-dp[target]。动规五部曲(dp含义、递推公式、初始化、遍历顺序、打印数组)dp含义:dp[j]表示容量为j的背包,所背的物品价值最大
- 【算法】动态规划专题⑪ —— 区间DP python
查理零世
动态规划专题算法动态规划python
目录引入进入正题回归经典总结引入区间动态规划(区间DP)适用于解决涉及区间最优化的经典问题,如石子合并、最长回文子序列等。进入正题石子合并https://www.acwing.com/problem/content/284/有N堆石子排成一排,其编号为1,2,3,…,N。每堆石子有一定的质量,可以用一个整数来描述,现在要将这N堆石子合并成为一堆。每次只能合并相邻的两堆,合并的代价为这两堆石子的质量
- 【算法-动态规划】、魔法卷轴: 两次清零机会整个数组最大累加和
呆呆的猫
算法动态规划
【算法-动态规划】、魔法卷轴:两次清零机会整个数组最大累加和文章目录一、dp1.1题意理解1.2整体思路1.3具体思路1.4代码二、多语言解法一、dp1.1题意理解nums数组,有正负0,使用最多两次魔法卷轴,希望使数组整体的累加和尽可能大.求尽可能大的累加和其实就是需要分情况讨论,可能使用0/1/2个魔法卷轴使用的效果:把nums连续的一段全变为01.2整体思路分情况讨论:0.若使用0次魔法卷轴
- 【LeetCode】三个无重叠子数组的最大和 [H](动态规划)
小七mod
#LeetCode#算法#数据结构leetcode动态规划算法子数组滑动窗口
689.三个无重叠子数组的最大和-力扣(LeetCode)一、题目给你一个整数数组nums和一个整数k,找出三个长度为k、互不重叠、且全部数字和(3*k项)最大的子数组,并返回这三个子数组。以下标的数组形式返回结果,数组中的每一项分别指示每个子数组的起始位置(下标从0开始)。如果有多个结果,返回字典序最小的一个。示例1:输入:nums=[1,2,1,2,6,7,5,1],k=2输出:[0,3,5]
- 力扣动态规划-28【算法学习day.122】
南宫生
#动态规划算法算法leetcode动态规划java学习
前言###我做这类文章一个重要的目的还是记录自己的学习过程,我的解析也不会做的非常详细,只会提供思路和一些关键点,力扣上的大佬们的题解质量是非常非常高滴!!!习题1.执行操作可获得的最大总奖励I题目链接:3180.执行操作可获得的最大总奖励I-力扣(LeetCode)题面:附上灵神代码:importjava.math.BigInteger;classSolution{publicintmaxTot
- 力扣动态规划-24【算法学习day.118】
南宫生
算法#动态规划算法leetcode动态规划学习java
前言###我做这类文章一个重要的目的还是记录自己的学习过程,我的解析也不会做的非常详细,只会提供思路和一些关键点,力扣上的大佬们的题解质量是非常非常高滴!!!习题1.和为目标值的最长子序列的长度题目链接:2915.和为目标值的最长子序列的长度-力扣(LeetCode)题面:附上大佬代码:classSolution{publicintlengthOfLongestSubsequence(Listnu
- Leetcode3165:不包含相邻元素子序列的最大和
ʚ发什么呆^ɞ
算法数据结构
代码思路这段代码实现了一个特殊类型的线段树(SegmentTree),用于解决一类特定的动态规划问题,具体来说,是求解一系列更新操作后,一个特定子序列和的最大值问题。这里的子序列和受到一些特定的约束条件影响,这些条件通过线段树的节点(SegNode)中的四个值(v00,v01,v10,v11)来体现。以下是对代码思路的详细解释:数据结构定义SegNode结构体:包含四个longlong类型的成员变
- 贪心算法经典例题题型
幸愉信奥
#贪心贪心算法
文章目录区间选点最大不相交区间数量区间分组区间覆盖合并果子石子合并(动态规划解决)排队打水货仓选址耍杂技的牛总结区间选点题目大意给定NNN个闭区间[ai,bi][a_i,b_i][ai,bi],请你在数轴上选择尽量少的点,使得每个区间内至少包含一个选出的点。输出选择的点的最小数量。位于区间端点上的点也算作区间内。输入格式第一行包含整数NNN,表示区间数。接下来NNN行,每行包含两个整数ai,bia
- 【C++动态规划 状压dp】1879. 两个数组最小的异或值之和|2145
闻缺陷则喜何志丹
c++动态规划力扣算法动态规范最小数组
本文涉及知识点C++动态规划状态压缩dpLeetCode1879.两个数组最小的异或值之和给你两个整数数组nums1和nums2,它们长度都为n。两个数组的异或值之和为(nums1[0]XORnums2[0])+(nums1[1]XORnums2[1])+…+(nums1[n-1]XORnums2[n-1])(下标从0开始)。比方说,[1,2,3]和[3,2,1]的异或值之和等于(1XOR3)+(
- 【leetcode】动态规划刷题总结-划分问题
zs1996_
leetcode刷题总结职场和发展leetcode动态规划
判定能否划分一般定义dp[i]表示nums[:i+1]能否划分,然后枚举最后一个子数组的左端点,得到nums[:i+1]能否划分LeetCode2369题检查数组是否存在有效划分classSolution:defvalidPartition(self,nums:List[int])->bool:iflen(nums)==2:returnnums[0]==nums[1]#dp[i]表示nums[:i
- 最长对称子串(动态规划解法)
算法小生Đ
数学与算法字符串dp最长回文子串
5-12最长对称子串(25分)对给定的字符串,本题要求你输出最长对称子串的长度。例如,给定IsPAT&TAPsymmetric?,最长对称子串为sPAT&TAPs,于是你应该输出11。输入格式:输入在一行中给出长度不超过1000的非空字符串。输出格式:在一行中输出最长对称子串的长度。输入样例:IsPAT&TAPsymmetric?输出样例:11packageString;importjava.ut
- 【算法】动态规划专题⑨ —— 二维费用背包问题 python
查理零世
动态规划专题算法动态规划python
目录前置知识进入正题实战演练前置知识【算法】动态规划专题⑤——0-1背包问题+滚动数组优化python进入正题二维费用背包问题方法思路二维费用背包问题在传统背包问题的基础上增加了第二个维度的限制(如重量)。每个物品具有两种费用(体积和重量),背包在这两个维度上都有容量限制。我们需要在不超过两种容量限制的前提下,选择物品使得总价值最大。我们需要定义一个三维数组dp[i][j][k],表示从前i个物品
- 9.3剪枝优化策略
赵鑫亿
c++数据结构与算法剪枝算法机器学习c++
一、剪枝算法核心概念剪枝(Pruning)是一种优化策略,用于在搜索过程中提前终止无效分支的探索,主要应用于:回溯算法深度优先搜索(DFS)动态规划博弈树搜索二、常见剪枝策略1.可行性剪枝(FeasibilityPruning)原理:当前路径明显无法满足条件时终止搜索//示例:组合总和问题中提前终止无效路径if(current_sum>target)return;//不再继续搜索2.最优性剪枝(O
- tomcat基础与部署发布
暗黑小菠萝
Tomcat java web
从51cto搬家了,以后会更新在这里方便自己查看。
做项目一直用tomcat,都是配置到eclipse中使用,这几天有时间整理一下使用心得,有一些自己配置遇到的细节问题。
Tomcat:一个Servlets和JSP页面的容器,以提供网站服务。
一、Tomcat安装
安装方式:①运行.exe安装包
&n
- 网站架构发展的过程
ayaoxinchao
数据库应用服务器网站架构
1.初始阶段网站架构:应用程序、数据库、文件等资源在同一个服务器上
2.应用服务和数据服务分离:应用服务器、数据库服务器、文件服务器
3.使用缓存改善网站性能:为应用服务器提供本地缓存,但受限于应用服务器的内存容量,可以使用专门的缓存服务器,提供分布式缓存服务器架构
4.使用应用服务器集群改善网站的并发处理能力:使用负载均衡调度服务器,将来自客户端浏览器的访问请求分发到应用服务器集群中的任何
- [信息与安全]数据库的备份问题
comsci
数据库
如果你们建设的信息系统是采用中心-分支的模式,那么这里有一个问题
如果你的数据来自中心数据库,那么中心数据库如果出现故障,你的分支机构的数据如何保证安全呢?
是否应该在这种信息系统结构的基础上进行改造,容许分支机构的信息系统也备份一个中心数据库的文件呢?
&n
- 使用maven tomcat plugin插件debug关联源代码
商人shang
mavendebug查看源码tomcat-plugin
*首先需要配置好'''maven-tomcat7-plugin''',参见[[Maven开发Web项目]]的'''Tomcat'''部分。
*配置好后,在[[Eclipse]]中打开'''Debug Configurations'''界面,在'''Maven Build'''项下新建当前工程的调试。在'''Main'''选项卡中点击'''Browse Workspace...'''选择需要开发的
- 大访问量高并发
oloz
大访问量高并发
大访问量高并发的网站主要压力还是在于数据库的操作上,尽量避免频繁的请求数据库。下面简
要列出几点解决方案:
01、优化你的代码和查询语句,合理使用索引
02、使用缓存技术例如memcache、ecache将不经常变化的数据放入缓存之中
03、采用服务器集群、负载均衡分担大访问量高并发压力
04、数据读写分离
05、合理选用框架,合理架构(推荐分布式架构)。
- cache 服务器
小猪猪08
cache
Cache 即高速缓存.那么cache是怎么样提高系统性能与运行速度呢?是不是在任何情况下用cache都能提高性能?是不是cache用的越多就越好呢?我在近期开发的项目中有所体会,写下来当作总结也希望能跟大家一起探讨探讨,有错误的地方希望大家批评指正。
1.Cache 是怎么样工作的?
Cache 是分配在服务器上
- mysql存储过程
香水浓
mysql
Description:插入大量测试数据
use xmpl;
drop procedure if exists mockup_test_data_sp;
create procedure mockup_test_data_sp(
in number_of_records int
)
begin
declare cnt int;
declare name varch
- CSS的class、id、css文件名的常用命名规则
agevs
JavaScriptUI框架Ajaxcss
CSS的class、id、css文件名的常用命名规则
(一)常用的CSS命名规则
头:header
内容:content/container
尾:footer
导航:nav
侧栏:sidebar
栏目:column
页面外围控制整体布局宽度:wrapper
左右中:left right
- 全局数据源
AILIKES
javatomcatmysqljdbcJNDI
实验目的:为了研究两个项目同时访问一个全局数据源的时候是创建了一个数据源对象,还是创建了两个数据源对象。
1:将diuid和mysql驱动包(druid-1.0.2.jar和mysql-connector-java-5.1.15.jar)copy至%TOMCAT_HOME%/lib下;2:配置数据源,将JNDI在%TOMCAT_HOME%/conf/context.xml中配置好,格式如下:&l
- MYSQL的随机查询的实现方法
baalwolf
mysql
MYSQL的随机抽取实现方法。举个例子,要从tablename表中随机提取一条记录,大家一般的写法就是:SELECT * FROM tablename ORDER BY RAND() LIMIT 1。但是,后来我查了一下MYSQL的官方手册,里面针对RAND()的提示大概意思就是,在ORDER BY从句里面不能使用RAND()函数,因为这样会导致数据列被多次扫描。但是在MYSQL 3.23版本中,
- JAVA的getBytes()方法
bijian1013
javaeclipseunixOS
在Java中,String的getBytes()方法是得到一个操作系统默认的编码格式的字节数组。这个表示在不同OS下,返回的东西不一样!
String.getBytes(String decode)方法会根据指定的decode编码返回某字符串在该编码下的byte数组表示,如:
byte[] b_gbk = "
- AngularJS中操作Cookies
bijian1013
JavaScriptAngularJSCookies
如果你的应用足够大、足够复杂,那么你很快就会遇到这样一咱种情况:你需要在客户端存储一些状态信息,这些状态信息是跨session(会话)的。你可能还记得利用document.cookie接口直接操作纯文本cookie的痛苦经历。
幸运的是,这种方式已经一去不复返了,在所有现代浏览器中几乎
- [Maven学习笔记五]Maven聚合和继承特性
bit1129
maven
Maven聚合
在实际的项目中,一个项目通常会划分为多个模块,为了说明问题,以用户登陆这个小web应用为例。通常一个web应用分为三个模块:
1. 模型和数据持久化层user-core,
2. 业务逻辑层user-service以
3. web展现层user-web,
user-service依赖于user-core
user-web依赖于user-core和use
- 【JVM七】JVM知识点总结
bit1129
jvm
1. JVM运行模式
1.1 JVM运行时分为-server和-client两种模式,在32位机器上只有client模式的JVM。通常,64位的JVM默认都是使用server模式,因为server模式的JVM虽然启动慢点,但是,在运行过程,JVM会尽可能的进行优化
1.2 JVM分为三种字节码解释执行方式:mixed mode, interpret mode以及compiler
- linux下查看nginx、apache、mysql、php的编译参数
ronin47
在linux平台下的应用,最流行的莫过于nginx、apache、mysql、php几个。而这几个常用的应用,在手工编译完以后,在其他一些情况下(如:新增模块),往往想要查看当初都使用了那些参数进行的编译。这时候就可以利用以下方法查看。
1、nginx
[root@361way ~]# /App/nginx/sbin/nginx -V
nginx: nginx version: nginx/
- unity中运用Resources.Load的方法?
brotherlamp
unity视频unity资料unity自学unityunity教程
问:unity中运用Resources.Load的方法?
答:Resources.Load是unity本地动态加载资本所用的方法,也即是你想动态加载的时分才用到它,比方枪弹,特效,某些实时替换的图像什么的,主张此文件夹不要放太多东西,在打包的时分,它会独自把里边的一切东西都会集打包到一同,不论里边有没有你用的东西,所以大多数资本应该是自个建文件放置
1、unity实时替换的物体即是依据环境条件
- 线段树-入门
bylijinnan
java算法线段树
/**
* 线段树入门
* 问题:已知线段[2,5] [4,6] [0,7];求点2,4,7分别出现了多少次
* 以下代码建立的线段树用链表来保存,且树的叶子结点类似[i,i]
*
* 参考链接:http://hi.baidu.com/semluhiigubbqvq/item/be736a33a8864789f4e4ad18
* @author lijinna
- 全选与反选
chicony
全选
<!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/html4/loose.dtd">
<html>
<head>
<title>全选与反选</title>
- vim一些简单记录
chenchao051
vim
mac在/usr/share/vim/vimrc linux在/etc/vimrc
1、问:后退键不能删除数据,不能往后退怎么办?
答:在vimrc中加入set backspace=2
2、问:如何控制tab键的缩进?
答:在vimrc中加入set tabstop=4 (任何
- Sublime Text 快捷键
daizj
快捷键sublime
[size=large][/size]Sublime Text快捷键:Ctrl+Shift+P:打开命令面板Ctrl+P:搜索项目中的文件Ctrl+G:跳转到第几行Ctrl+W:关闭当前打开文件Ctrl+Shift+W:关闭所有打开文件Ctrl+Shift+V:粘贴并格式化Ctrl+D:选择单词,重复可增加选择下一个相同的单词Ctrl+L:选择行,重复可依次增加选择下一行Ctrl+Shift+L:
- php 引用(&)详解
dcj3sjt126com
PHP
在PHP 中引用的意思是:不同的名字访问同一个变量内容. 与C语言中的指针是有差别的.C语言中的指针里面存储的是变量的内容在内存中存放的地址 变量的引用 PHP 的引用允许你用两个变量来指向同一个内容 复制代码代码如下:
<?
$a="ABC";
$b =&$a;
echo
- SVN中trunk,branches,tags用法详解
dcj3sjt126com
SVN
Subversion有一个很标准的目录结构,是这样的。比如项目是proj,svn地址为svn://proj/,那么标准的svn布局是svn://proj/|+-trunk+-branches+-tags这是一个标准的布局,trunk为主开发目录,branches为分支开发目录,tags为tag存档目录(不允许修改)。但是具体这几个目录应该如何使用,svn并没有明确的规范,更多的还是用户自己的习惯。
- 对软件设计的思考
e200702084
设计模式数据结构算法ssh活动
软件设计的宏观与微观
软件开发是一种高智商的开发活动。一个优秀的软件设计人员不仅要从宏观上把握软件之间的开发,也要从微观上把握软件之间的开发。宏观上,可以应用面向对象设计,采用流行的SSH架构,采用web层,业务逻辑层,持久层分层架构。采用设计模式提供系统的健壮性和可维护性。微观上,对于一个类,甚至方法的调用,从计算机的角度模拟程序的运行情况。了解内存分配,参数传
- 同步、异步、阻塞、非阻塞
geeksun
非阻塞
同步、异步、阻塞、非阻塞这几个概念有时有点混淆,在此文试图解释一下。
同步:发出方法调用后,当没有返回结果,当前线程会一直在等待(阻塞)状态。
场景:打电话,营业厅窗口办业务、B/S架构的http请求-响应模式。
异步:方法调用后不立即返回结果,调用结果通过状态、通知或回调通知方法调用者或接收者。异步方法调用后,当前线程不会阻塞,会继续执行其他任务。
实现:
- Reverse SSH Tunnel 反向打洞實錄
hongtoushizi
ssh
實際的操作步驟:
# 首先,在客戶那理的機器下指令連回我們自己的 Server,並設定自己 Server 上的 12345 port 會對應到幾器上的 SSH port
ssh -NfR 12345:localhost:22
[email protected]
# 然後在 myhost 的機器上連自己的 12345 port,就可以連回在客戶那的機器
ssh localhost -p 1
- Hibernate中的缓存
Josh_Persistence
一级缓存Hiberante缓存查询缓存二级缓存
Hibernate中的缓存
一、Hiberante中常见的三大缓存:一级缓存,二级缓存和查询缓存。
Hibernate中提供了两级Cache,第一级别的缓存是Session级别的缓存,它是属于事务范围的缓存。这一级别的缓存是由hibernate管理的,一般情况下无需进行干预;第二级别的缓存是SessionFactory级别的缓存,它是属于进程范围或群集范围的缓存。这一级别的缓存
- 对象关系行为模式之延迟加载
home198979
PHP架构延迟加载
形象化设计模式实战 HELLO!架构
一、概念
Lazy Load:一个对象,它虽然不包含所需要的所有数据,但是知道怎么获取这些数据。
延迟加载貌似很简单,就是在数据需要时再从数据库获取,减少数据库的消耗。但这其中还是有不少技巧的。
二、实现延迟加载
实现Lazy Load主要有四种方法:延迟初始化、虚
- xml 验证
pengfeicao521
xmlxml解析
有些字符,xml不能识别,用jdom或者dom4j解析的时候就报错
public static void testPattern() {
// 含有非法字符的串
String str = "Jamey친ÑԂ
- div设置半透明效果
spjich
css半透明
为div设置如下样式:
div{filter:alpha(Opacity=80);-moz-opacity:0.5;opacity: 0.5;}
说明:
1、filter:对win IE设置半透明滤镜效果,filter:alpha(Opacity=80)代表该对象80%半透明,火狐浏览器不认2、-moz-opaci
- 你真的了解单例模式么?
w574240966
java单例设计模式jvm
单例模式,很多初学者认为单例模式很简单,并且认为自己已经掌握了这种设计模式。但事实上,你真的了解单例模式了么。
一,单例模式的5中写法。(回字的四种写法,哈哈。)
1,懒汉式
(1)线程不安全的懒汉式
public cla