AndyBear
AndyBear

POJ1236—— Network of Schools

大致思路：

第一个小问是问在多少电脑上放置源文件，能传遍整个计算机网络，答案很明显就是强连通缩点之后入度为0的点的个数。

第二个小问是问加多少边之后，在任意一个电脑上放置源文件，就能传遍整个计算机网络，这个问题就是要把缩点之后的图变成一个强连通分量，也就是说要消灭入度为0和出度为0的点，所以答案就是max（入度=0的点，出度=0的点）。

代码：

#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 

#pragma comment(linker, "/STACK:1024000000,1024000000")

#define     IT              iterator
#define     PB(x)           push_back(x)
#define     CLR(a,b)        memset(a,b,sizeof(a))

using namespace std;

typedef     long long               ll;
typedef     unsigned long long      ull;
typedef     vector             vint;
typedef     vector              vll;
typedef     vector             vull;
typedef     set                sint;
typedef     set                sull;

const int maxn = 10000 + 5;
vint G[maxn];
int pre[maxn],lowlink[maxn],sccno[maxn],dfs_clock,scc_cnt;
stack S;
int a[maxn];

void init(int n) {
    for (int i = 0; i <= n; i++) G[i].clear();
}

void dfs(int u) {
    pre[u] = lowlink[u] = ++dfs_clock;
    S.push(u);
    for (int i = 0; i < G[u].size(); i++) {
        int v = G[u][i];
        if (!pre[v]) {
            dfs(v);
            lowlink[u] = min(lowlink[u],lowlink[v]);
        }
        else if (!sccno[v]) {
            lowlink[u] = min(lowlink[u],pre[v]);
        }
    }
    if (lowlink[u] == pre[u]) {
        scc_cnt++;
        while (1) {
            int x = S.top();
            S.pop();
            sccno[x] = scc_cnt;
            if (x == u) break;
        }
    }
}

void find_scc(int n) {
    dfs_clock = scc_cnt = 0;
    CLR(sccno,0);
    CLR(pre,0);
    for (int i = 1; i <= n; i++) {
        if (!pre[i]) dfs(i);
    }
}

int in[maxn];
int out[maxn];

int main() {
    int n,m;
    //freopen("data.in","r",stdin);
    while (cin>>n) {
        init(n);
        for (int i = 1; i <= n; i++) {
            int m;
            while (scanf("%d",&m),m) {
                G[i].PB(m);
            }
        }
        //for (int i = 0; i <= scc_cnt; i++) new_g[i].clear();
        find_scc(n);
        CLR(in,0);
        CLR(out,0);
        int tmpa = 0,tmpb = 0;
        for (int i = 1; i <= n; i++) {
            for (int j = 0; j < G[i].size(); j++) {
                int v = G[i][j];
                if (sccno[i] != sccno[v]) {
                    out[sccno[i]]++;
                    in[sccno[v]]++;
                }
            }
        }
        for (int i = 1; i <= scc_cnt; i++) {
            if (!out[i]) tmpb++;
            if (!in[i]) tmpa++;
        }
        cout<


你可能感兴趣的:(强连通)

  • 代码随想录算法训练营day64 | 98. 所有可达路径 sunflowers11 代码随想录二刷算法
    图论理论基础1、图的种类整体上一般分为有向图和无向图。加权有向图，就是图中边是有权值的，加权无向图也是同理。2、度无向图中有几条边连接该节点，该节点就有几度在有向图中，每个节点有出度和入度。出度：从该节点出发的边的个数。入度：指向该节点边的个数。3、连通性在图中表示节点的连通情况，我们称之为连通性连通图和强连通图在无向图中，任何两个节点都是可以到达的，我们称之为连通图。如果有节点不能到达其他节点，
  • Day44 | 图论理论基础 98. 所有可达路径 086小包字 图论算法数据结构java
    语言Java图论理论基础整体上一般分为有向图和无向图有向图就是有箭头的，无向图就是没有方向的。有几条连线就是有几个度。在有向图中，每个节点有出度和入度。出度：从该节点出发的边的个数。入度：指向该节点边的个数。在无向图中，任何两个节点都是可以到达的，我们称之为连通图。在有向图中，任何两个节点是可以相互到达的，我们称之为强连通图。98.所有可达路径98.所有可达路径题目给定一个有n个节点的有向无环图，
  • 强连通分量——tarjan算法缩点 小陈同学_ 图论算法图论c++
    一.什么是强连通分量？强连通分量：在有向图G中，如果两个顶点u,v间（u->v）有一条从u到v的有向路径，同时还有一条从v到u的有向路径，则称两个顶点强连通(stronglyconnected)。如果有向图G的每两个顶点都强连通，称G是一个强连通图。有向图的极大强连通子图，称为强连通分量。简单点说就是：如果一个有向图中，存在一条回路，所有的结点至少被经过一次，这样的图为强连通图。在强连图图的基础上
  • 强连通分量-tarjan算法缩点 小陈同学_ 算法图论数据结构
    一.什么是强连通分量？强连通分量：在有向图G中，如果两个顶点u,v间（u->v）有一条从u到v的有向路径，同时还有一条从v到u的有向路径，则称两个顶点强连通(stronglyconnected)。如果有向图G的每两个顶点都强连通，称G是一个强连通图。有向图的极大强连通子图，称为强连通分量。简单点说就是：如果一个有向图中，存在一条回路，所有的结点至少被经过一次，这样的图为强连通图。在强连图图的基础上
  • ACM算法分类（要学习的东西还很多） 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
  • ACM算法目录 龍木
    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
  • 史上最系统的的竞赛图讲解：学透竞赛图看这一篇就够了！ 准确、系统、简洁地讲算法 算法图论
    文章目录定义性质一、兰道定理（竞赛图的判定）比分序列：将每个点的出度从小到大排序的序列。定理内容：定理证明拓展二、竞赛图缩点后拓扑序成链状，拓扑序小的点向所有拓扑序比它大的点连边。（1）与SCC，拓扑序相关推论：1.根据成链状容易发现当不存在位置i满足以下条件，图为强连通图。2.在同一个SCC中在比分序列上是一个区间，根据比分序列可以完成拓扑排序。（无需建图）（2）与三元环和n>=3元环相关a.竞
  • POJ 2117 Electricity 题解 Tarjan 割点 kaiserqzyue 算法题目算法图论c++
    题目链接：POJ2117Electricity题目描述：给定一张无向图，问删除一个结点后最多会有多少个强连通分量。题解：我们用scc表示初始的图中有多少个强连通分量，该值可以通过DFS计算出来。接下来我们只需要计算出删除每个割点会增加的强连通分量个数cnt即可，答案即为cnt+ans，对于一个强连通分量中的非根结点，用son表示有多少个子结点能够返回到当前结点或者当前结点之前遍历的结点，那么不难发
  • POJ 1523 SPF题解 Tarjan 割点 kaiserqzyue 算法题目c++算法图论
    题目链接：POJ1523SPF题目描述：给定一张连通的无向图，问哪些结点是割点，分别删除各个割点时会产生几个强连通分量。题解：求割点可以通过Tarjan算法来解决，我们接下来考虑删除一个割点后会产生多少个联通块。在Tarjan算法中，我们判断一个点是否是割点是通过其子结点能否回到遍历过的结点来判断。如果当前遍历的结点存在一个子结点不能够回到已经遍历过的结点，那么当前遍历的结点便是一个割点（这样的依
  • Luogu P5058 [ZJOI2004] 嗅探器 题解 Tarjan 割点 kaiserqzyue 算法题目算法图论c++
    题目链接：LuoguP5058[ZJOI2004]嗅探器题目描述：给定一张无向图，以及两个点s,t，你需要找到一个点（这个点不能是s或t），这个点被所有s,t之间的路径所经过。如果不存在这样的点，输出Nosolution。如果有多个这样的点，输出编号最小的。题解：我们很容易发现要删除的点一定是割点（按照题意，删除后，s与t不能进行通信，这说明强连通分量增加了）。我们只需要考虑哪些割点是满足条件的。
  • 强连通分量（SCC，Strongly Connected Components）学习笔记 & edited in 2024.01.31 taoyiwei17_HNCS 学习笔记
    更新日志upd2024.01.31写好文章基本内容upd2024.01.31发表于洛谷upd2024.02.01同步发表于CSDNupd2024.02.01同步发表于博客园cnblogsupd2024.02.01增加内容difficultPRO例题详解——P2746强连通分量（SCC，StronglyConnectedComponents）定义强连通有向图（DAG）中若其中两点xxx，yyy能彼此
  • 强连通分量（dfs version） yan_qiu_ynlchrz 算法整理算法
    定义我们称有向图G=(V,E)G=(V,E)G=(V,E)是强连通的当且仅当对于GGG中任意两点u,vu,vu,v都存在一条uuu到vvv的路径和一条vvv到uuu的路径。如果G′G'G′为GGG的一个子图且G′G'G′是强连通的，则称G′G'G′是一个强连通子图。若G′G'G′满足极大性，则称G′G'G′是一个强连通分量。那么，如果我们将所有的强连通分量都缩成一个点，就可以得到一张DAGDAGD
  • 算法竞赛——强连通分量 ThXe ACM教程图论蓝桥杯ACM蓝桥杯ACM强连通分量
    强连通分量强连通的定义是：有向图G强连通是指，G中任意两个结点连通。强连通分量（StronglyConnectedComponents，SCC）的定义是：极大的强连通子图也可以说，在强连图图的基础上加入一些点和路径，使得当前的图不在强连通，称原来的强连通的部分为强连通分量。DFS生成树DFS生成树是根据DFS搜索顺序构成的一颗生成树，形如（自上而下，自左而右）：有向图的DFS生成树主要有4种边：树
  • 图论 —— 图的连通性 —— Kosaraju 算法 Alex_McAvoy #图论——图的连通性
    【概述】Kosaraju算法是最容易理解，最通用的求强连通分量的算法，其关键的部分是同时应用了原图G和反图GT。【基本思想】1.对原图G进行DFS搜索，计算出各顶点完成搜索的时间f2.计算图的反图GT，对反图也进行DFS搜索，但此处搜索时顶点的访问次序不是按照顶点标号的大小，而是按照各顶点f值由大到小的顺序3.反图DFS所得到的森林即对应连通区域。原图原图进行DFS反图反图进行DFS上面提及原图G
  • 图论（三）：DFS的应用——拓扑排序与强连通分量 Sunburst7 算法图论
    本节介绍如何使用DFS对有向无环图进行拓扑排序，以及求强连通分量的算法。目录一拓扑排序二拓扑排序的实现三强连通分量参考一拓扑排序什么是拓扑排序呢？对于一个有向无环图G=(V,E)，拓扑排序是G中所有结点的一种线性次序，满足：如果图G包含边(u,v)，则结点u在拓扑排序中处于结点v的前面。拓扑排序可以理解为一系列要处理的事件的先后的顺序。边(u,v)代表完成v必须先完成u。注意的是：如果图G包含环路
  • 2.4总结 哥别敲代码了 寒假预备役学习算法学习数据结构
    前几天把洛谷有关并查集几个题目都尝试写了一下，自己提前去了解了一下最短路径（Floyed算法）和强连通分量这一方面的内容便于后续学习。连通（顾名思义就是把几个点相连，既可以从a到b,也可以从b到a（无向图））强连通示例图弱连通示例图下面这图里就有着三个强连通分量：把三个分量各自可以看成一个点，进行度的运算最短路径（Floyed算法）在写题的时候总是会遇见这种求最短路径的题，所以提前学习了一下（主要
  • 图（数据结构期末复习3） 一只程序媛li 数据结构复习数据结构
    图的分类：有向图，无向图连通图，非连通图连通图分为强连通（有向并且形成一个环）和弱连通（有向并且连成一串但是不是一个环）图的存储用邻接矩阵存储有向图或者无向图#includeusingnamespacestd;#defineINFINITY32767//权值最大值#defineMVNUM100//最多顶点个数#defineERROR0typedefcharVertexType;//顶点的类型typ
  • 数据结构之图 忆梦九洲 数据结构图无环图与有向无环图按存储路径方向分类按存储结构分类
    图图（Graph）是比树还要难以理解和学习的“多对多”数据结构，可以认为树也是图的一种。图的知识点众多，按照存储路径的方向分，可分为无向图和有向图，按照图的存储结构分，可分为完全图与有向完全图、连通图与强连通图、连通分量与强连通分量、无环图与有向无环图，其涉及的算法则包括克鲁斯卡尔算法、普里姆算法、迪杰斯特拉算法和弗洛伊德算法等。如下图所示为图的分类。与表和树相同，图虽然有“多对多”的逻辑关系，但
  • Tarjan 算法思想求强连通分量及求割点模板（超详细图解） harry1213812138 图论算法算法tarjan强连通分量割点割边
    割点定义在一个无向图中，如果有一个顶点，删除这个顶点及其相关联的边后，图的连通分量增多，就称该点是割点，该点构成的集合就是割点集合。简单来说就是去掉该点后其所在的连通图不再连通，则该点称为割点。若去掉某条边后，该图不再连通，则该边称为桥或割边。若在图G中（如下图），删除uv这条边后，图的连通分量增多，则u和v点称为割点，uv这条边称为桥或割边。显然，有割点的图不是哈密尔顿图。Tarjan算法求强连
  • Tarjan 算法及其应用 Kwjdefulgn 图论基础
    Tarjan算法及其应用NO.1求强连通分量学习链接：https://www.cnblogs.com/shadowland/p/5872257.html学习心得：dfn[cur]记录访问cur结点的时间戳，low[cur]记录cur结点及其子树中时间戳最小是多少，严格意义上来讲low[cur]，记录的是在不回头遍历父节点的前提下第一次能访问到的最早的已遍历结点的时间戳。显然当访问cur结点的子节点
  • Tarjan算法 mrcrack codeforces
    Tarjan算法此文https://www.luogu.com.cn/blog/styx-ferryman/chu-tan-tarjan-suan-fa-qiu-qiang-lian-tong-fen-liang-post介绍不错，摘抄如下“tarjan陪伴强联通分量生成树完成后思路才闪光欧拉跑过的七桥古塘让你心驰神往”----《膜你抄》tarjan是一种求强连通分量、双连通分量的常用算法，其拓展
  • Tarjan算法超超超详解（ACM/OI）（强连通分量/缩点）（图论）（C++） seh_sjlj OIC/C++算法
    本文将持续更新。I前置芝士：深度优先搜索与边的分类首先我们来写一段基本的DFS算法（采用链式前向星存图）：boolvis[MAXN];voiddfs(intu){vis[u]=true;for(inte=first[u];e;e=nxt[e]){//遍历连接u的每条边intv=go[e];if(!vis[v])dfs(v);//如果没有访问过就往下继续搜}}这段代码我们再熟悉不过了。接下来我们要引
  • Tarjan算法与连通性 流苏贺风 图论算法算法dfs强联通图论
    Tarjan算法Tarjan与有向图一、强连通定义二、Tarjan算法求强连通分量2.tarjan的构成要素3.算法的分析4.算法的实现11，未被访问：22，被访问过，已经在栈中：5.算法的代码实物三，缩点四，实际应用Tarjan和无向图一，定义和性质二，割边（桥）和E-DCC11，模板22，实际应用三，割点11，概况22，实现四，V-DCC（点双联通分量）1，求v-dcc2，v-dcc特异性缩点
  • 超级详细的Tarjan算法 ivysister acm题tarjan最大连通分量
    有向图强连通分量]在有向图G中，如果两个顶点间至少存在一条路径，称两个顶点强连通(stronglyconnected)。如果有向图G的每两个顶点都强连通，称G是一个强连通图。非强连通图有向图的极大强连通子图，称为强连通分量(stronglyconnectedcomponents)。下图中，子图{1,2,3,4}为一个强连通分量，因为顶点1,2,3,4两两可达。{5},{6}也分别是两个强连通分量。
  • Tarjan 算法超级详解 键盘上的艺术家w #算法-图论Tarjan算法超级详解
    首先我们引入定义：1、有向图G中，以顶点v为起点的弧的数目称为v的出度，记做deg+（v）；以顶点v为终点的弧的数目称为v的入度，记做deg-（v）。2、如果在有向图G中，有一条有向道路，则v称为u可达的，或者说，从u可达v。3、如果有向图G的任意两个顶点都互相可达，则称图G是强连通图，如果有向图G存在两顶点u和v使得u不能到v，或者v不能到u，则称图G是强非连通图。4、如果有向图G不是强连通图，
  • DATAX的架构和运行原理 加林so cool 架构
    一.概念DATAX呢就是把各个不同构的数据库进行同步的过程，具体有hdfshiveOracle等等吧。二.架构1.设计原理显而易见从强连通图到星形图，大大的简化了工作量。2.框架设计，变成了FrameWork和plugin的形式，以读者写者的方式（readerwriter）进行数据的同步吧。DataX在设计之初就将同步理念抽象成框架+插件的形式.框架负责内部的序列化传输，缓冲，并发，转换等而核心技
  • 常用图算法实现--Spark zealscott
    使用Spark实现PageRank，强连通分量等图算法PageRank数据准备边：1211523242526273134251151261676871788189810914911011013111211112113141412151网页：123456789101112131415将这两个文件放入HDFS：hdfsdfs-mkdirinput/PageRankhdfsdfs-putlinks.tx
  • 算法设计与分析 羊驼冲冲冲 算法学习
    目录三个渐进记号分治策略①迭代法②递归树法③主定理法分治的应用堆堆应用动态规划动态规划应用贪心算法贪心算法应用回溯法回溯法应用图图的遍历BFSDFS记录时间戳拓扑排序强连通分量最小生成树流网络NP、P摊还分析三个渐进记号f(n)=O(g(n))其实是代表f(n)∈O(g(n))渐近上界记号OO(g(n))={f(n):存在正常量c和n0，使得对所有n≥n0，有0≤f(n)≤cg(n)}渐近下界记号
  • 图论相关基本概念 EQUINOX1 数据结构与算法图论数据结构算法
    文章目录图的基本概念有向边和无向边简单图有向图和无向图完全图稀疏图和稠密图邻接顶点：顶点的度：权路径与路径长度：简单路径与回路子图连通图和强连通图连通分支生成树与最小生成树有向树生成森林图的基本概念从逻辑结构上讲，图是一种典型的非线性结构。图（Graph）是由顶点的有穷非空集合和顶点之间边的集合组成的，通常表示为G（V,E）,其中,G表示—个图，V是图G中顶点的集合，E是图G中边的集合。其中：顶点
  • ds图—最小生成树_MST （minimum spanning tree）最小生成树算法在三维点云的分割的应用... weixin_39629989 ds图—最小生成树最小生成树算法matlab
    一、概念准备MST最小生成树算法是一种图论的算法。连通图：无向图中，任意两个顶点都有路径相通。强连通图：有向图中，任意两个顶点都有路径相通。连通网：在连通图中，若图的边有权值；权代表着连接连个顶点的代价，称这种连通图叫做连通网。生成树：一个连通图的生成树是指一个连通子图，它含有图中全部n个顶点，但只有足以构成一棵树的n-1条边。一颗有n个顶点的生成树有且仅有n-1条边，如果生成树中再添加一条边，则
  • 解线性方程组 qiuwanchi
    package gaodai.matrix; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import java.util.Scanner; public class Test { public static void main(String[] args) { Scanner scanner = new Sc
  • 在mysql内部存储代码 annan211 性能mysql存储过程触发器
    在mysql内部存储代码 在mysql内部存储代码，既有优点也有缺点，而且有人倡导有人反对。 先看优点： 1 她在服务器内部执行，离数据最近，另外在服务器上执行还可以节省带宽和网络延迟。 2 这是一种代码重用。可以方便的统一业务规则，保证某些行为的一致性，所以也可以提供一定的安全性。 3 可以简化代码的维护和版本更新。 4 可以帮助提升安全，比如提供更细
  • Android使用Asynchronous Http Client完成登录保存cookie的问题 hotsunshine android
    Asynchronous Http Client是android中非常好的异步请求工具 除了异步之外还有很多封装比如json的处理，cookie的处理 引用 Persistent Cookie Storage with PersistentCookieStore This library also includes a PersistentCookieStore whi
  • java面试题 Array_06 java面试
    java面试题 第一，谈谈final, finally, finalize的区别。 final-修饰符（关键字）如果一个类被声明为final，意味着它不能再派生出新的子类，不能作为父类被继承。因此一个类不能既被声明为 abstract的，又被声明为final的。将变量或方法声明为final，可以保证它们在使用中不被改变。被声明为final的变量必须在声明时给定初值，而在以后的引用中只能
  • 网站加速 oloz 网站加速
    前序:本人菜鸟，此文研究总结来源于互联网上的资料，大牛请勿喷！本人虚心学习，多指教. 1、减小网页体积的大小，尽量采用div+css模式，尽量避免复杂的页面结构，能简约就简约。 2、采用Gzip对网页进行压缩；    GZIP最早由Jean-loup Gailly和Mark Adler创建，用于UNⅨ系统的文件压缩。我们在Linux中经常会用到后缀为.gz
  • 正确书写单例模式 随意而生 java 设计模式 单例
    　　单例模式算是设计模式中最容易理解，也是最容易手写代码的模式了吧。但是其中的坑却不少，所以也常作为面试题来考。本文主要对几种单例写法的整理，并分析其优缺点。很多都是一些老生常谈的问题，但如果你不知道如何创建一个线程安全的单例，不知道什么是双检锁，那这篇文章可能会帮助到你。 　　懒汉式，线程不安全 　　当被问到要实现一个单例模式时，很多人的第一反应是写出如下的代码，包括教科书上也是这样
  • 单例模式 香水浓 java
    懒汉  调用getInstance方法时实例化 public class Singleton { private static Singleton instance; private Singleton() {} public static synchronized Singleton getInstance() { if(null == ins
  • 安装Apache问题：系统找不到指定的文件 No installed service named "Apache2" AdyZhang apachehttp server
    安装Apache问题：系统找不到指定的文件 No installed service named "Apache2" 每次到这一步都很小心防它的端口冲突问题，结果，特意留出来的80端口就是不能用，烦。 解决方法确保几处： 1、停止IIS启动 2、把端口80改成其它 （譬如90，800，，，什么数字都好） 3、防火墙(关掉试试) 在运行处输入 cmd 回车，转到apa
  • 如何在android 文件选择器中选择多个图片或者视频？ aijuans android
    我的android app有这样的需求，在进行照片和视频上传的时候，需要一次性的从照片/视频库选择多条进行上传 但是android原生态的sdk中，只能一个一个的进行选择和上传。 我想知道是否有其他的android上传库可以解决这个问题，提供一个多选的功能，可以使checkbox之类的，一次选择多个 处理方法 官方的图片选择器(但是不支持所有版本的androi，只支持API Level
  • mysql中查询生日提醒的日期相关的sql baalwolf mysql
    SELECT sysid,user_name,birthday,listid,userhead_50,CONCAT(YEAR(CURDATE()),DATE_FORMAT(birthday,'-%m-%d')),CURDATE(),  dayofyear( CONCAT(YEAR(CURDATE()),DATE_FORMAT(birthday,'-%m-%d')))-dayofyear(
  • MongoDB索引文件破坏后导致查询错误的问题 BigBird2012 mongodb
    问题描述： MongoDB在非正常情况下关闭时，可能会导致索引文件破坏，造成数据在更新时没有反映到索引上。 解决方案：   使用脚本，重建MongoDB所有表的索引。 var names = db.getCollectionNames(); for( var i in names ){ var name = names[i]; print(name);
  • Javascript Promise bijian1013 JavaScriptPromise
            Parse JavaScript SDK现在提供了支持大多数异步方法的兼容jquery的Promises模式，那么这意味着什么呢，读完下文你就了解了。 一.认识Promises         “Promises”代表着在javascript程序里下一个伟大的范式，但是理解他们为什么如此伟大不是件简
  • [Zookeeper学习笔记九]Zookeeper源代码分析之Zookeeper构造过程 bit1129 zookeeper
       Zookeeper重载了几个构造函数，其中构造者可以提供参数最多，可定制性最多的构造函数是     public ZooKeeper(String connectString, int sessionTimeout, Watcher watcher, long sessionId, byte[] sessionPasswd, boolea
  • 【Java命令三】jstack bit1129 jstack
    jstack是用于获得当前运行的Java程序所有的线程的运行情况(thread dump），不同于jmap用于获得memory dump   [hadoop@hadoop sbin]$ jstack Usage: jstack [-l] <pid> (to connect to running process) jstack -F
  • jboss 5.1启停脚本　动静分离部署 ronin47
    以前启动jboss，往各种xml配置文件，现只要运行一句脚本即可。start nohup sh /**/run.sh -c servicename  -b ip -g  clustername   -u broatcast jboss.messaging.ServerPeerID=int  -Djboss.service.binding.set=p
  • UI之如何打磨设计能力? brotherlamp UIui教程ui自学ui资料ui视频
      在越来越拥挤的初创企业世界里，视觉设计的重要性往往可以与杀手级用户体验比肩。在许多情况下，尤其对于 Web 初创企业而言，这两者都是不可或缺的。前不久我们在《右脑革命：别学编程了，学艺术吧》中也曾发出过重视设计的呼吁。如何才能提高初创企业的设计能力呢?以下是 9 位创始人的体会。 1.找到自己的方式 如果你是设计师，要想提高技能可以去设计博客和展示好设计的网站如D-lists或
  • 三色旗算法 bylijinnan java算法
    import java.util.Arrays; /** 问题： 假设有一条绳子，上面有红、白、蓝三种颜色的旗子，起初绳子上的旗子颜色并没有顺序， 您希望将之分类，并排列为蓝、白、红的顺序，要如何移动次数才会最少，注意您只能在绳 子上进行这个动作，而且一次只能调换两个旗子。 网上的解法大多类似： 在一条绳子上移动，在程式中也就意味只能使用一个阵列，而不使用其它的阵列来
  • 警告:No configuration found for the specified action: \'s chiangfai configuration
    1.index.jsp页面form标签未指定namespace属性。 <!--index.jsp代码--> <%@taglib prefix="s" uri="/struts-tags"%> ... <s:form action="submit" method="post"&g
  • redis -- hash_max_zipmap_entries设置过大有问题 chenchao051 redishash
    使用redis时为了使用hash追求更高的内存使用率，我们一般都用hash结构，并且有时候会把hash_max_zipmap_entries这个值设置的很大，很多资料也推荐设置到1000，默认设置为了512，但是这里有个坑   #define ZIPMAP_BIGLEN 254 #define ZIPMAP_END 255     /* Return th
  • select into outfile access deny问题 daizj mysqltxt导出数据到文件
    本文转自：http://hatemysql.com/2010/06/29/select-into-outfile-access-deny%E9%97%AE%E9%A2%98/ 为应用建立了rnd的帐号，专门为他们查询线上数据库用的，当然，只有他们上了生产网络以后才能连上数据库，安全方面我们还是很注意的，呵呵。 授权的语句如下： grant select on armory.* to rn
  • phpexcel导出excel表简单入门示例 dcj3sjt126com PHPExcelphpexcel
    <?php error_reporting(E_ALL); ini_set('display_errors', TRUE); ini_set('display_startup_errors', TRUE);   if (PHP_SAPI == 'cli') die('This example should only be run from a Web Brows
  • 美国电影超短200句 dcj3sjt126com 电影
    1. I see． 我明白了。2. I quit! 我不干了!3. Let go! 放手!4. Me too． 我也是。5. My god! 天哪!6. No way! 不行!7. Come on． 来吧(赶快)8. Hold on． 等一等。9. I agree。 我同意。10. Not bad． 还不错。11. Not yet． 还没。12. See you． 再见。13. Shut up!
  • Java访问远程服务 dyy_gusi httpclientwebservicegetpost
        随着webService的崛起，我们开始中会越来越多的使用到访问远程webService服务。当然对于不同的webService框架一般都有自己的client包供使用，但是如果使用webService框架自己的client包，那么必然需要在自己的代码中引入它的包，如果同时调运了多个不同框架的webService，那么就需要同时引入多个不同的clien
  • Maven的settings.xml配置 geeksun settings.xml
    settings.xml是Maven的配置文件，下面解释一下其中的配置含义： settings.xml存在于两个地方： 1.安装的地方：$M2_HOME/conf/settings.xml 2.用户的目录：${user.home}/.m2/settings.xml 前者又被叫做全局配置，后者被称为用户配置。如果两者都存在，它们的内容将被合并，并且用户范围的settings.xml优先。
  • ubuntu的init与系统服务设置 hongtoushizi ubuntu
    转载自：  http://iysm.net/?p=178 init Init是位于/sbin/init的一个程序，它是在linux下，在系统启动过程中，初始化所有的设备驱动程序和数据结构等之后，由内核启动的一个用户级程序，并由此init程序进而完成系统的启动过程。 ubuntu与传统的linux略有不同，使用upstart完成系统的启动，但表面上仍维持init程序的形式。 运行
  • 跟我学Nginx+Lua开发目录贴 jinnianshilongnian nginxlua
    使用Nginx+Lua开发近一年的时间，学习和实践了一些Nginx+Lua开发的架构，为了让更多人使用Nginx+Lua架构开发，利用春节期间总结了一份基本的学习教程，希望对大家有用。也欢迎谈探讨学习一些经验。    目录 第一章 安装Nginx+Lua开发环境 第二章 Nginx+Lua开发入门 第三章 Redis/SSDB+Twemproxy安装与使用 第四章 L
  • php位运算符注意事项 home198979 位运算PHP&
    $a = $b = $c = 0; $a & $b = 1; $b | $c = 1  问a,b,c最终为多少?   当看到这题时，我犯了一个低级错误，误 以为位运算符会改变变量的值。所以得出结果是1 1 0 但是位运算符是不会改变变量的值的，例如： $a=1;$b=2; $a&$b;  这样a,b的值不会有任何改变
  • Linux shell数组建立和使用技巧 pda158 linux
    1.数组定义 　　[chengmo@centos5 ~]$ a=(1 2 3 4 5) 　　[chengmo@centos5 ~]$ echo $a 　　1 　　一对括号表示是数组，数组元素用“空格”符号分割开。 　　 2.数组读取与赋值 　　得到长度： 　　[chengmo@centos5 ~]$ echo ${#a[@]} 　　5 　　用${#数组名[@或
  • hotspot源码(JDK7) ol_beta javaHotSpotjvm
    源码结构图，方便理解：   ├─agent                            Serviceab
  • Oracle基本事务和ForAll执行批量DML练习 vipbooks oraclesql
    基本事务的使用： 从账户一的余额中转100到账户二的余额中去，如果账户二不存在或账户一中的余额不足100则整笔交易回滚 select * from account; -- 创建一张账户表 create table account( -- 账户ID id number(3) not null, -- 账户名称 nam
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他