No__stop
No__stop

[APIO2012]派遣 （平衡树启发式合并）

[APIO2012]派遣 （平衡树启发式合并）
题目大意：大概是这样的，一棵树n个点，每个点有点权val[i]和cost[i]，给定一个m，对于每颗子树，计算出一个w值，w的计算方法为(val[i]*k)，其中k为i子树下，最多能取出的使得cost的和小于等于m点的个数。
解题思路：假如，我们能将一颗子树的每个点，以cost为key，建成平衡树，那么计算答案想必还是比较简单的吧。但是我们不能给每颗子树建一棵平衡树，那么我们就从叶子节点开始计算，然后往上合并，合并两棵树时，将小的往大的里面一个个的插。
代码： 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#define lowbit(x) (x&(-x))
#define ll long long
#define lson l , m , rt << 1
#define rson m + 1 , r , rt << 1 | 1
#define ls son[0][rt]
#define rs son[1][rt]
#define new_edge(a,b,c) edge[tot].t = b , edge[tot].v = c , edge[tot].next = head[a] , head[a] = tot ++
using namespace std;

const int maxn = 111111 ;
int son[2][maxn] , fa[maxn] , size[maxn] ;
ll val[maxn] , sum[maxn] ;
int pos[maxn] ;

int new_node ( int _val , int rt ) {
    if ( !rt ) return 0 ;
    sum[rt] = val[rt] = _val ;
    size[rt] = 1 ;
    fa[rt] = son[0][rt] = son[1][rt] = 0 ;
    return rt ;
}

struct Edge {
    int t , next , v ;
} edge[maxn<<1] ;
int head[maxn] , tot ;
ll m , num[maxn] ;

void push_up ( int rt ) {
    size[rt] = size[ls] + size[rs] + 1 ;
    sum[rt] = val[rt] + sum[ls] + sum[rs] ;
}

void rot ( int rt , int c ) {
    int y = fa[rt] , z = fa[y] ;
    son[!c][y] = son[c][rt] , fa[son[c][rt]] = y ;
    son[c][rt] = y , fa[y] = rt ;
    fa[rt] = z ;
    son[y==son[1][z]][z] = rt ;
    push_up ( y ) ;
}

void splay ( int rt ) {
    while ( fa[rt] ) {
        int y = fa[rt] , z = fa[y] ;
        if ( !fa[y] ) rot ( rt , rt == son[0][y] ) ;
        else {
            int c = ( rt == son[0][y] ) , d = ( y == son[0][z] ) ;
            if ( c == d ) rot ( y , c ) , rot ( rt , c ) ;
            else rot ( rt , c ) , rot ( rt , d ) ;
        }
    }
    push_up ( rt ) ;
}

void insert ( int rt , int y ) {
    if ( val[rt] <= val[y] ) {
        if ( !rs ) {
            rs = y , fa[y] = rt ;
            push_up ( rt ) ;
            return ;
        }
        insert ( rs , y ) ;
    }
    else {
        if ( !ls ) {
            ls = y , fa[y] = rt ;
            push_up ( rt ) ;
            return ;
        }
        insert ( ls , y ) ;
    }
    push_up ( rt ) ;
}

void print ( int rt ) {
    if ( !rt ) return ;
    printf ( "rt = %d , fa = %d , sum = %I64d\n" , rt , fa[rt] , sum[rt] ) ;
    printf ( "ls = %d , rs = %d , val = %I64d , size = %d\n" , ls , rs , val[rt] , size[rt] ) ;
    print ( ls ) ;
    print ( rs ) ;
}

void join ( int& x , int y ) {
    if ( son[0][y] ) join ( x , son[0][y] ) ;
    if ( son[1][y] ) join ( x , son[1][y] ) ;
    new_node ( val[y] , y ) ;
    insert ( x , y ) ;
    splay ( y ) ;
    x = y ;
}

ll ans = 0 ;

int cnt ( int rt , ll now , int k ) {
    if ( now + sum[ls] + val[rt] <= m ) {
        if ( !rs ) return k + size[rt] ;
        else return cnt ( rs , now + sum[ls] + val[rt] , k + size[ls] + 1 ) ;
    }
    else {
        if ( !ls ) return k ;
        else return cnt ( ls , now , k ) ;
    }
}

void dfs ( int u ) {
    int i ;
    int temp = u ;
    for ( i = head[u] ; i != -1 ; i = edge[i].next ) {
        int v = edge[i].t ;
        dfs ( v ) ;
        v = pos[v] ;
        if ( size[temp] > size[v] ) join ( temp , v ) ;
        else join ( v , temp ) , temp = v ;
    }
    int k = cnt ( temp , 0 , 0 ) ;
    ans = max ( ans , num[u] * k ) ;
    pos[u] = temp ;
}

int main() {
    int n , i , j , k ;
    while ( scanf ( "%d%d" , &n , &m ) != EOF ) {
        memset ( head , -1 , sizeof ( head ) ) ;
        ans = tot = 0 ;
        int rt ;
        for ( i = 1 ; i <= n ; i ++ ) {
            int a , b , c ;
            pos[i] = i ;
            scanf ( "%d%d%d" , &a , &b , &c ) ;
            if ( a == 0 ) rt = i ;
            new_edge ( a , i , 0 ) ; num[i] = c ;
            new_node ( b , i ) ;
        }
        dfs ( rt ) ;
        printf ( "%lld\n" , ans ) ;
    }
    return 0;
}


你可能感兴趣的:(平衡树)

  • 《 C++ 修炼全景指南：九 》打破编程瓶颈！掌握二叉搜索树的高效实现与技巧 Lenyiin C++修炼全景指南技术指南c++算法stl
    摘要本文详细探讨了二叉搜索树（BinarySearchTree,BST）的核心概念和技术细节，包括插入、查找、删除、遍历等基本操作，并结合实际代码演示了如何实现这些功能。文章深入分析了二叉搜索树的性能优势及其时间复杂度，同时介绍了前驱、后继的查找方法等高级功能。通过自定义实现的二叉搜索树类，读者能够掌握其实际应用，此外，文章还建议进一步扩展为平衡树（如AVL树、红黑树）以优化极端情况下的性能退化。
  • P3369 【模板】普通平衡树 浚浚的二师兄 算法c++数据结构
    [题目通道](【模板】普通平衡树-洛谷）#includeusingnamespacestd;constintmaxn=1e7;#defineintlonglongstructnode{intl;intr;intval;intsval;intsize;};nodetree[maxn];introot=0;intidx=0;voidnewnode(int&x,intv){x=++idx;tree[id
  • 聚簇索引 和 非聚簇索引详解 AaronJonah mysqljava数据库java
    在mysql中索引类型包括这几种B+Tree索引、hash索引、全文索引、空间索引。其中B+Tree索引是默认索引类型。且B+Tree（平衡树）索引大致分为两类聚簇索引和非聚簇索引（指MyISM的非聚簇索引）。一、聚簇索引（ClusteredIndex）1、机制a.聚簇索引是一种索引方式，InnoDB引擎要求必须有聚簇索引。索引采用B+Tree索引结构实现。聚簇索引是按照表主键顺序构建一个B+Tr
  • Splay 荼白777 平衡树算法数据结构
    定义Splay是一颗平衡二叉树，但是往往没那么平衡，期望高度是log(n)log(n)log(n)应用不仅支持普通平衡树的操作，包括一些区间问题(一般用线段树解决)的也支持；保证高度的思想对某个结点进行操作的时候，将其旋转到树根；这里的操作指的是像插入，查询等等；也就是说，这跟操作系统的局部性原理类似，某个点既然当前用到了，那么后续肯定还会用到；拉到根结点其实就是进行了一个类似缓存的操作；应用这个
  • LeetCode刷题记录：110. 平衡二叉树 「已注销」 c++
    110.平衡二叉树解题思路：使用递归遍历二叉树，求出每个二叉树节点的高度并进行判断。递归时若二叉树节点没有子节点，返回0；若二叉树左右节点的高度差的绝对值大于1，说明树已经不满足平衡树的条件，返回-1；否则返回当前节点的最高高度（即左右节点高度中的最大值+1）。通关代码：classSolution{public:intheight(TreeNode*root){if(root==NULL){ret
  • 9.set or multiset 冒泡P STLc++算法
    setormultisetsetormultiset的特性是所有元素会根据元素的值自动排序，set是以RB-tree(平衡树，红黑树的一种)为底层机制，其查找效果非常好。set容器中不允许元素重复，multiset容器允许元素重复默认构造setset#includesetset;multisetmset;//从小到大set>st2;//从大到小大小intsize();boolempty();插入删
  • redis为什么选择了跳跃表而不是红黑树 小码哥(^_^) redis跳跃表红黑树
    Redis只在两个地方用到了跳跃表，一个是实现有序集合键(zset)，另一个是在集群节点中用作内部数据结构，除此之外，跳表在Redis里面没有其他用途。但是为什么用跳表而不用红黑树呢？猜想如下：1）在做范围查找的时候，平衡树比skiplist操作要复杂。在平衡树上，我们找到指定范围的小值之后，还需要以中序遍历的顺序继续寻找其它不超过大值的节点。如果不对平衡树进行一定的改造，这里的中序遍历并不容易实
  • redis为什么用跳表而不用平衡树 栋幺栋幺- redisredis跳跃表
    Redis里面使用skiplist是为了实现sortedset这种对外的数据结构。sortedset提供的操作非常丰富，可以满足非常多的应用场景。这也意味着，sortedset相对来说实现比较复杂。同时，skiplist这种数据结构对于很多人来说都比较陌生，因为大部分学校里的算法课都没有对这种数据结构进行过详细的介绍。因此，为了介绍得足够清楚，本文会比这个系列的其它几篇花费更多的篇幅。我们将大体分
  • 数据结构通讲 做个专注的工程师 #数据结构数据结构
    目录集合源码详解一、常见数据结构讲解1.线性数据结构1.1数组1.2队列1.3链表1.3.1单向链表1.3.2双向链表1.4栈2.非线性数据结构2.1树2.2二叉树2.2.1概念介绍2.2.2遍历操作2.2.3删除节点2.2.4查找局限性2.2.5AVL（高度平衡树）2.32-3-4树1概念介绍2生成的过程3和红黑树的等价关系3.12节点3.23节点3.34节点3.4裂变状态4转换为红黑树2.4红
  • 牛客周赛 27 十字星的约定_ 算法算法深度优先c++数据结构
    牛客周赛Round27文章目录牛客周赛Round27A小红的二进制删数字B嘤嘤的新平衡树C连续子数组数量D好矩阵A小红的二进制删数字2的幂为1个1加几个0，所以多余的1都要删除，找1的个数即可classSolution{public:/***代码中的类名、方法名、参数名已经指定，请勿修改，直接返回方法规定的值即可***@paramsstring字符串*@returnint整型*/intminCnt
  • C#，自平衡二叉查找树（AVL Tree）的算法与源代码 深度混淆 C#算法演义AlgorithmRecipesc#开发语言AVL二叉树树
    G.M.Adelson-Velsky一、AVLTree的历史自平衡二叉查找树（AVLTree）中任何节点的两个子树的高度最大差别为1，所以它也被称为高度平衡树。增加和删除可能需要通过一次或多次树旋转来重新平衡这个树。AVL树得名于它的发明者G.M.Adelson-Velsky和E.M.Landis，他们在1962年的论文《Analgorithmfortheorganizationofinforma
  • 数据库索引 换首歌给你听
    索引关系型数据库中提升查询性能最为重要的手段.像是书本中的目录,虽然占用了一些纸张(存储),但换来更加快速的查询.数据库中的列被索引也提高了查询效率.以空间换取时间的查询时间的减少.MysqlMysql的InnoDB支持每个表创建16个索引,底层使用的数据结构是B-tree(多路搜索树，并不是二叉的),平衡树的一种.索引操作创建索引/前缀索引createindexidx_nameontable_n
  • 二叉搜索树之：【BST】【基本应用汇合】 bei2002315 高级数据结构算法数据结构
    Ⅰ索树BST与平衡树Treap的区别，已经BST的基本功能介绍二叉搜索树之：【二叉搜索树与平衡树的区别】【BST和treap的区别】_bei2002315的博客-CSDN博客Ⅱ二叉搜索树的基本大纲Ⅲ二叉搜索树的建立①基础版本建树也分两种形式：❶l[],r[]版本❷node结构体版本具体的应用在链接：二叉搜索树之:【实现找某个节点的后继】【二叉搜索树的性质】_bei2002315的博客-CSDN博客
  • 【高级数据结构】B-树、B+树详解 失落的换海迷风 #高级数据结构B树B+树
    B树1、概念B树是一种自平衡树数据结构，它维护有序数据并允许以对数时间进行搜索，顺序访问，插入和删除。B树是二叉搜索树的一般化，因为节点可以有两个以上的子节点。与其他自平衡二进制搜索树不同，B树非常适合读取和写入相对较大的数据块（如光盘）的存储系统。它通常用于数据库和文件系统。2、特性B树是一种平衡的多分树，通常我们说m阶的B树，它必须满足如下条件：每个节点最多只有m个子节点。每个非叶子节点（除了
  • 算法竞赛 常见算法数据结构总结 AlanCong
    1.1基本数据结构1.数组2.链表，双向链表3.队列，单调队列，双端队列4.栈，单调栈1.2中级数据结构1.堆2.并查集与带权并查集3.hash表自然溢出双hash1.3高级数据结构1.树状数组2.线段树，线段树合并3.平衡树Treap随机平衡二叉树Splay伸展树*ScapegoatTree替罪羊树4.块状数组，块状链表5.*树套树线段树套线段树线段树套平衡树*平衡树套线段树6.可并堆左偏树*配
  • 力扣题解：面试题 04.04. 检查平衡性 胡矣 算法LeetCode算法leetcode题解力扣题解二叉树DFS
    题目实现一个函数，检查二叉树是否平衡。在这个问题中，平衡树的定义如下：任意一个节点，其两棵子树的高度差不超过1。解题思路DFS计算当前节点的左右子树高度差若高度差>1，返回false若高度差1)returnfalse;returnisBalanced(root.left)&&isBalanced(root.right);}privateintheight(TreeNodenode){if(node
  • Mysql为什么使用B+Tree作为索引结构 我是来人间凑数的 面试#mysql专栏mysql数据库
    B树和B+树一般来说，数据库的存储引擎都是采用B树或者B+树来实现索引的存储。首先来看B树，如图所示：B树是一种多路平衡树，用这种存储结构来存储大量数据，它的整个高度会相比二叉树来说，会矮很多。而对于数据库而言，所有的数据都将会保存到磁盘上，而磁盘I/O的效率又比较低，特别是在随机磁盘I/O的情况下效率更低。所以高度决定了磁盘I/O的次数，磁盘I/O次数越少，对于性能的提升就越大，这也是为什么采用
  • java中常见的数据结构（list,stack,queue,linked,hashTable,tree） @lihewei 数据结构算法b树
    常见数据结构文章目录常见数据结构1.数组2.链表3.栈(stack)栈简介栈常见应用场景java中栈的实现4.队列4.1队列简介4.2队列应用场景5.哈希表5.1哈希表简介5.2HashSet为什么不能存储重复元素？6.树(tree)6.1二叉树6.2满二叉树6.3完全二叉树6.4二叉搜索树6.5二叉平衡树【AVL树】6.5.1二叉平衡树旋转6.5.2失衡的4种情况6.6二叉树的存储和遍历6.6.
  • C++：哈希表的模拟实现 海绵宝宝de派小星 C++知识总结散列表c++哈希算法
    文章目录哈希哈希冲突哈希函数解决哈希冲突闭散列：开散列哈希在顺序结构和平衡树中，元素的Key和存储位置之间没有必然的联系，在进行查找的时候，要不断的进行比较，时间复杂度是O(N)或O(logN)而有没有这样一种方案，可以直接不经过比较，从表中得到所需要的元素呢？直接进行获取就可以，如果存在这样的结构，那么对它而言的查找效率是很高的插入元素根据上面的原理，在插入元素的时候，根据插入元素的Key，找到
  • [C++ 系列] 82. 详解哈希结构解决哈希冲突及模拟实现闭散列、开散列 Ypuyu [C++系列]C++系列哈希结构开散列闭散列
    文章目录1.哈希概念2.哈希冲突3.哈希函数4.解决哈希冲突4.1闭散列4.1.1线性探测4.1.2闭散列及线性探测模拟实现4.1.3什么时机增容，如何增容4.1.4线性探测优缺点4.1.5二次探测4.2开散列4.2.1开散列概念4.2.2开散列增容4.2.3开散列模拟实现4.3开散列与闭散列比较1.哈希概念顺序结构以及平衡树中，元素关键码与其存储位置之间没有对应的关系，因此在查找一个元素时，必须
  • 平衡二叉树 ツぃ☆ve芜情 数据结构与算法分析数据结构avl平衡二叉树
    1.平衡二叉树的定义为避免树的高度增长过快，降低二叉搜索树的性能，规定在插入和删除二叉树结点时，要保证任意结点的左、右子树高度差的绝对值不超过111，将这样的二叉树称为平衡二叉树(BalancedBinaryTree)，简称平衡树。定义结点左子树与右子树的高度差为该结点的平衡因子，则平衡二叉树结点的平衡因子的值只可能是$-1$、000或111。平衡二叉树可以是一棵空树平衡二叉树左子树和右子树都是平
  • 跳表详解和实现｜深挖Redis底层数据结构 @背包 手撕数据结构高质量干货博客汇总redis数据结构数据库
    文章目录跳表前言项目代码仓库认识跳表跳表的实现思路跳表性能分析对比平衡树（avl和红黑树）和哈希表使用手册成员变量成员函数构造析构迭代器`size``clear``empty``operator=``find``insert``erase`跳表细节实现节点定义跳表结构定义构造、析构、拷贝构造和赋值重载`size()`查找接口`insert`接口`erase`接口迭代器设计跳表前言博主在这边博客，会
  • 为什么有了二叉搜索树和二叉平衡树之后还需要红黑树？ 田怼怼 知识点汇总
    我们先来回忆一下二叉搜索树、二叉平衡树、红黑树的特点1、二叉搜索树二叉搜索树的特点是：左子树的结点值比根结点值小，右子树的结点值比根结点小在查找的过程中，是采用二分查找的思想，在正常情况下，查找的时间复杂度是O(log2N)，但是有一种极端情况，就是此时的二叉树是单支树，如下图：此时，查找的时间复杂度为O(N)，为了避免这种情况的发生，我们引申出了二叉平衡树（AVL树）2、二叉平衡树二叉平衡树的出
  • 【面试】数据结构+B树 吴金金5 Interview数据结构
    目录什么是数据结构？数据结构有哪几种分类？数组和链表在内存中的存储结构有什么区别？说一下数据散列存储(Hash存储)结构？【查资料再归纳一哈】如何解决hash冲突？说说数组，链表，循环，嵌套循环的时间复杂度JDK中线性结构的集合有哪些？什么是树【树的定义】？你说一下树形结构和线性结构的优势？说一下树的分类，以及你对它们的理解（二叉查找树的优缺点，平衡树的优缺点，红黑树的优缺点，B-树的优缺点，B+
  • 面试系列MySql：谈谈B树、B+树的原理及区别 Cancerking 技术面试mysql
    B树1、所有键值分布在整个树中（区别与B+树，B+树的值只分部在叶子节点上）2、任何关键字出现且只出现在一个节点中（区别与B+树）3、搜索有可能在非叶子节点结束（区别与B+树，因为值都在叶子节点上，只有搜到叶子节点才能拿到值）4、在关键字全集内做一次查找，性能逼近二分查找算法B+树1、BTree指的是BalanceTree，也就是平衡树，平衡树是一颗查找树，并且所有叶子节点位于同一层。2、B+Tr
  • 数据结构—红黑树和二叉搜索树 _岩芽 吾解数据结构b树
    一、树1.红黑树与二叉搜索树1.1二叉搜索树1.2.1定义如果左子树不为空，则左子树所有结点值都小于根节点的值；如果右子树不为空，则右子树所有节点值都大于或等于根节点的值；任意一颗字数也是二叉搜索树。查找时间复杂度是O(logn)，极端降低到O(n)。1.2.2平衡二叉搜索树(AVL树)1.平衡树(BalanceTree,BT)任意结点的子树的高度差都小于等于1；常见的平衡树包括B树（MySQL中
  • MYSQL的索引和存储引擎 TimeFriends 数据库mysqlb树数据库
    文章目录MYSQL的索引和存储引擎介绍索引的分类单列索引-普通索引单列索引-唯一索引单列索引-主键索引组合索引全文索引空间索引索引内部原理剖析索引内部原理-Hash算法索引内部原理-二叉树和二叉平衡树索引内部原理-BTREE树MyISAM存储引擎InnoDB存储引擎索引的特点索引的创建原则MySQL的存储引擎MySQL存储引擎的操作MYSQL的索引和存储引擎介绍索引是通过某种算法,构建出一个数据模
  • 算法整理 朱三分
    1.基础数据结构2.中级数据结构3.高级数据结构4.可持久化数据结构5.字符串算法6.图论算法7.树相关8.数论9.动态规划10.计算几何11.搜索12.随机化13.其他1、基础数据结构数组链表、双向链表队列、单调队列、优先队列、双端队列栈、单调栈2、中级数据结构堆并查集、带权并查集Hash表自然溢出双Hash高级数据结构树状数组线段树、线段树合并平衡树Treapsplay替罪羊树块状数组、块状链
  • 代码随想录第十七天| ● 110.平衡二叉树 ● 257. 二叉树的所有路径 ● 404.左叶子之和 echoliuy leetcodejava算法数据结构
    文章目录110.平衡二叉树思路-递归：代码：思路二-迭代257.二叉树的所有路径思路一：普通递归思路二：递归优化思路三：迭代法（没细看）404.左叶子之和思路-递归110.平衡二叉树思路-递归：明确递归函数的参数和返回值参数：当前传入节点。返回值：以当前传入节点为根节点的树的高度。那么如何标记左右子树是否差值大于1呢？如果当前传入节点为根节点的二叉树已经不是二叉平衡树了，还返回高度的话就没有意义了
  • 效率高的B树系列 风影66666 b树数据结构c++数据库visualstudio
    文章目录前言B树概念性质插入数据分析代码实现性能分析B+树概念特性插入数据分析应用B*树概念B*树的分裂总结B树系列的区别B树系列对比哈希和平衡搜索树前言前面我们所学习到的数据结构，只能用来存储少量的数据，因为内存大小是非常有限的，一般情况下，也就几十个G，面对海量数据时，也就只能加载少部分数据到内存，其它的都存在磁盘，而与磁盘交换，即IO，速度是非常慢的如下图，以二叉平衡树为例，树节点存的是磁盘
  • 如何用ruby来写hadoop的mapreduce并生成jar包 wudixiaotie mapreduce
    ruby来写hadoop的mapreduce，我用的方法是rubydoop。怎么配置环境呢： 1.安装rvm：     不说了 网上有 2.安装ruby：     由于我以前是做ruby的，所以习惯性的先安装了ruby，起码调试起来比jruby快多了。 3.安装jruby：     rvm install jruby然后等待安
  • java编程思想 -- 访问控制权限 百合不是茶 java访问控制权限单例模式
    访问权限是java中一个比较中要的知识点,它规定者什么方法可以访问,什么不可以访问   一:包访问权限;   自定义包: package com.wj.control; //包 public class Demo { //定义一个无参的方法 public void DemoPackage(){ System.out.println("调用
  • [生物与医学]请审慎食用小龙虾 comsci 生物
         现在的餐馆里面出售的小龙虾,有一些是在野外捕捉的,这些小龙虾身体里面可能带有某些病毒和细菌,人食用以后可能会导致一些疾病,严重的甚至会死亡.....      所以,参加聚餐的时候,最好不要点小龙虾...就吃养殖的猪肉,牛肉,羊肉和鱼,等动物蛋白质     
  • org.apache.jasper.JasperException: Unable to compile class for JSP: 商人shang maven2.2jdk1.8
    环境： jdk1.8    maven  tomcat7-maven-plugin  2.0 原因： tomcat7-maven-plugin  2.0 不知吃 jdk 1.8，换成 tomcat7-maven-plugin  2.2就行，即     <plugin>
  • 你的垃圾你处理掉了吗?GC oloz GC
    前序:本人菜鸟，此文研究学习来自网络，各位牛牛多指教　 1.垃圾收集算法的核心思想 　　Java语言建立了垃圾收集机制，用以跟踪正在使用的对象和发现并回收不再使用(引用)的对象。该机制可以有效防范动态内存分配中可能发生的两个危险：因内存垃圾过多而引发的内存耗尽，以及不恰当的内存释放所造成的内存非法引用。 　　垃圾收集算法的核心思想是：对虚拟机可用内存空间，即堆空间中的对象进行识别
  • shiro 和 SESSSION 杨白白 shiro
    shiro 在web项目里默认使用的是web容器提供的session，也就是说shiro使用的session是web容器产生的，并不是自己产生的，在用于非web环境时可用其他来源代替。在web工程启动的时候它就和容器绑定在了一起，这是通过web.xml里面的shiroFilter实现的。通过session.getSession()方法会在浏览器cokkice产生JESSIONID，当关闭浏览器，此
  • 移动互联网终端 淘宝客如何实现盈利 小桔子 移動客戶端淘客淘寶App
           2012年淘宝联盟平台为站长和淘宝客带来的分成收入突破30亿元，同比增长100%。而来自移动端的分成达1亿元，其中美丽说、蘑菇街、果库、口袋购物等App运营商分成近5000万元。 可以看出，虽然目前阶段PC端对于淘客而言仍旧是盈利的大头，但移动端已经呈现出爆发之势。而且这个势头将随着智能终端(手机，平板)的加速普及而更加迅猛
  • wordpress小工具制作 aichenglong wordpress小工具
    wordpress 使用侧边栏的小工具，很方便调整页面结构 小工具的制作过程 1 在自己的主题文件中新建一个文件夹(如widget)，在文件夹中创建一个php(AWP_posts-category.php) 小工具是一个类,想侧边栏一样，还得使用代码注册，他才可以再后台使用，基本的代码一层不变 <?php class AWP_Post_Category extends WP_Wi
  • JS微信分享 AILIKES js
    // 所有功能必须包含在 WeixinApi.ready 中进行    WeixinApi.ready(function(Api) {        // 微信分享的数据            var wxData = {       &nb
  • 封装探讨 百合不是茶 JAVA面向对象 封装
    //封装   属性 方法 将某些东西包装在一起，通过创建对象或使用静态的方法来调用，称为封装；封装其实就是有选择性地公开或隐藏某些信息，它解决了数据的安全性问题，增加代码的可读性和可维护性   在 Aname类中申明三个属性，将其封装在一个类中：通过对象来调用   例如   1： //属性 将其设为私有 姓名 name 可以公开
  • jquery radio/checkbox change事件不能触发的问题 bijian1013 JavaScriptjquery
    我想让radio来控制当前我选择的是机动车还是特种车，如下所示：  <html> <head> <script src="http://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/1.7.1/jquery.min.js" type="text/javascript"><
  • AngularJS中安全性措施 bijian1013 JavaScriptAngularJS安全性XSRFJSON漏洞
            在使用web应用中，安全性是应该首要考虑的一个问题。AngularJS提供了一些辅助机制，用来防护来自两个常见攻击方向的网络攻击。 一.JSON漏洞         当使用一个GET请求获取JSON数组信息的时候（尤其是当这一信息非常敏感，
  • [Maven学习笔记九]Maven发布web项目 bit1129 maven
    基于Maven的web项目的标准项目结构 user-project     user-core     user-service     user-web        src      
  • 【Hive七】Hive用户自定义聚合函数(UDAF) bit1129 hive
    用户自定义聚合函数，用户提供的多个入参通过聚合计算(求和、求最大值、求最小值)得到一个聚合计算结果的函数。 问题：UDF也可以提供输入多个参数然后输出一个结果的运算，比如加法运算add(3，5)，add这个UDF需要实现UDF的evaluate方法,那么UDF和UDAF的实质分别究竟是什么？   Double evaluate(Double a, Double b)  
  • 通过 nginx-lua 给 Nginx 增加 OAuth 支持 ronin47
    前言：我们使用Nginx的Lua中间件建立了OAuth2认证和授权层。如果你也有此打算，阅读下面的文档，实现自动化并获得收益。SeatGeek 在过去几年中取得了发展，我们已经积累了不少针对各种任务的不同管理接口。我们通常为新的展示需求创建新模块，比如我们自己的博客、图表等。我们还定期开发内部工具来处理诸如部署、可视化操作及事件处理等事务。在处理这些事务中，我们使用了几个不同的接口来认证： &n
  • 利用tomcat-redis-session-manager做session同步时自定义类对象属性保存不上的解决方法 bsr1983 session
    在利用tomcat-redis-session-manager做session同步时，遇到了在session保存一个自定义对象时，修改该对象中的某个属性，session未进行序列化，属性没有被存储到redis中。 在 tomcat-redis-session-manager的github上有如下说明： Session Change Tracking As noted in the &qu
  • 《代码大全》表驱动法-Table Driven Approach-1 bylijinnan java算法
    关于Table Driven Approach的一篇非常好的文章： http://www.codeproject.com/Articles/42732/Table-driven-Approach package com.ljn.base; import java.util.Random; public class TableDriven { public
  • Sybase封锁原理 chicony Sybase
           昨天在操作Sybase IQ12.7时意外操作造成了数据库表锁定，不能删除被锁定表数据也不能往其中写入数据。由于着急往该表抽入数据，因此立马着手解决该表的解锁问题。     无奈此前没有接触过Sybase IQ12.7这套数据库产品，加之当时已属于下班时间无法求助于支持人员支持，因此只有借助搜索引擎强大的
  • java异常处理机制 CrazyMizzz java
    java异常关键字有以下几个，分别为 try catch final throw throws 他们的定义分别为 try：    Opening exception-handling statement. catch：  Captures the exception. finally： Runs its code before terminating
  • hive 数据插入DML语法汇总 daizj hiveDML数据插入
    Hive的数据插入DML语法汇总1、Loading files into tables语法：1) LOAD DATA [LOCAL] INPATH 'filepath' [OVERWRITE] INTO TABLE tablename [PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 ...)]解释：1)、上面命令执行环境为hive客户端环境下： hive>l
  • 工厂设计模式 dcj3sjt126com 设计模式
      使用设计模式是促进最佳实践和良好设计的好办法。设计模式可以提供针对常见的编程问题的灵活的解决方案。 工厂模式 工厂模式（Factory）允许你在代码执行时实例化对象。它之所以被称为工厂模式是因为它负责“生产”对象。工厂方法的参数是你要生成的对象对应的类名称。 Example #1 调用工厂方法（带参数） <?phpclass Example{ 
  • mysql字符串查找函数 dcj3sjt126com mysql
      FIND_IN_SET(str,strlist) 假如字符串str 在由N 子链组成的字符串列表strlist 中，则返回值的范围在1到 N 之间。一个字符串列表就是一个由一些被‘,’符号分开的自链组成的字符串。如果第一个参数是一个常数字符串，而第二个是type SET列，则   FIND_IN_SET() 函数被优化，使用比特计算。如果str不在strlist 或st
  • jvm内存管理 easterfly jvm
    一、JVM堆内存的划分 分为年轻代和年老代。年轻代又分为三部分：一个eden,两个survivor。 工作过程是这样的：e区空间满了后，执行minor gc，存活下来的对象放入s0, 对s0仍会进行minor gc，存活下来的的对象放入s1中，对s1同样执行minor gc，依旧存活的对象就放入年老代中； 年老代满了之后会执行major gc，这个是stop the word模式，执行
  • CentOS-6.3安装配置JDK-8 gengzg centos
    JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_45 JRE_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_45/jre PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$JRE_HOME/bin CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar:$JRE_HOME/lib export JAVA_HOME
  • 【转】关于web路径的获取方法 huangyc1210 Web路径
    假定你的web application 名称为news,你在浏览器中输入请求路径：  http://localhost:8080/news/main/list.jsp  则执行下面向行代码后打印出如下结果：  1、 System.out.println(request.getContextPath()); //可返回站点的根路径。也就是项
  • php里获取第一个中文首字母并排序 远去的渡口 数据结构PHP
    很久没来更新博客了，还是觉得工作需要多总结的好。今天来更新一个自己认为比较有成就的问题吧。 最近在做储值结算，需求里结算首页需要按门店的首字母A-Z排序。我的数据结构原本是这样的： Array ( [0] => Array ( [sid] => 2885842 [recetcstoredpay] =&g
  • java内部类 hm4123660 java内部类匿名内部类成员内部类方法内部类
         　在Java中，可以将一个类定义在另一个类里面或者一个方法里面，这样的类称为内部类。内部类仍然是一个独立的类，在编译之后内部类会被编译成独立的.class文件，但是前面冠以外部类的类名和$符号。内部类可以间接解决多继承问题,可以使用内部类继承一个类，外部类继承一个类，实现多继承。      &nb
  • Caused by: java.lang.IncompatibleClassChangeError: class org.hibernate.cfg.Exten zhb8015
    maven pom.xml关于hibernate的配置和异常信息如下，查了好多资料，问题还是没有解决。只知道是包冲突，就是不知道是哪个包....遇到这个问题的分享下是怎么解决的。。   maven pom:   <dependency> <groupId>org.hibernate</groupId> <ar
  • Spark 性能相关参数配置详解－任务调度篇 Stark_Summer sparkcachecpu任务调度yarn
    随着Spark的逐渐成熟完善, 越来越多的可配置参数被添加到Spark中来, 本文试图通过阐述这其中部分参数的工作原理和配置思路, 和大家一起探讨一下如何根据实际场合对Spark进行配置优化。   由于篇幅较长，所以在这里分篇组织，如果要看最新完整的网页版内容，可以戳这里：http://spark-config.readthedocs.org/，主要是便
  • css3滤镜 wangkeheng htmlcss
    经常看到一些网站的底部有一些灰色的图标，鼠标移入的时候会变亮，开始以为是js操作src或者bg呢，搜索了一下，发现了一个更好的方法：通过css3的滤镜方法。 html代码： <a href='' class='icon'><img src='utv.jpg' /></a> css代码： .icon{-webkit-filter: graysc
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他