- 冒泡、选择、插入排序:三大基础排序算法深度解析(C语言实现)
xienda
算法排序算法数据结构
在算法学习道路上,排序算法是每位程序员必须掌握的基石。本文将深入解析冒泡排序、选择排序和插入排序这三种基础排序算法,通过C语言代码实现和对比分析,帮助读者彻底理解它们的差异与应用场景。算法原理与代码实现1.冒泡排序(BubbleSort)工作原理:通过重复比较相邻元素,将较大元素逐步"冒泡"到数组末尾。voidbubbleSort(intarr[],intn){ for(inti=0;iarr[
- 算法学习笔记:17.蒙特卡洛算法 ——从原理到实战,涵盖 LeetCode 与考研 408 例题
在计算机科学和数学领域,蒙特卡洛算法(MonteCarloAlgorithm)以其独特的随机抽样思想,成为解决复杂问题的有力工具。从圆周率的计算到金融风险评估,从物理模拟到人工智能,蒙特卡洛算法都发挥着不可替代的作用。本文将深入剖析蒙特卡洛算法的思想、解题思路,结合实际应用场景与Java代码实现,并融入考研408的相关考点,穿插图片辅助理解,帮助你全面掌握这一重要算法。蒙特卡洛算法的基本概念蒙特卡
- 算法学习笔记:15.二分查找 ——从原理到实战,涵盖 LeetCode 与考研 408 例题
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算法学习算法学习笔记考研二分查找
在计算机科学的查找算法中,二分查找以其高效性占据着重要地位。它利用数据的有序性,通过不断缩小查找范围,将原本需要线性时间的查找过程优化为对数时间,成为处理大规模有序数据查找问题的首选算法。二分查找的基本概念二分查找(BinarySearch),又称折半查找,是一种在有序数据集合中查找特定元素的高效算法。其核心原理是:通过不断将查找范围减半,快速定位目标元素。与线性查找逐个遍历元素不同,二分查找依赖
- 深入浅出二分法:从实际问题看“最小化最大值”问题的求解之道
余厌厌厌
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在算法学习中,二分法是一种高效且应用广泛的查找策略。它不仅能用于有序数组的元素查找,更在“最小化最大值”“最大化最小值”等优化问题中发挥着关键作用。本文将结合两道典型例题,从问题分析、思路推导到代码实现,带你深入理解二分法在这类问题中的应用,并总结常见错误与避坑指南。一、二分法的核心思想:利用单调性高效收缩范围二分法的本质是通过不断将搜索范围减半,快速定位目标值。在“最小化最大值”问题中,其核心逻
- 算法学习笔记:10.Prim 算法——从原理到实战,涵盖 LeetCode 与考研 408 例题
呆呆企鹅仔
算法学习算法学习笔记JavaPrim
在图论的世界里,最小生成树(MinimumSpanningTree,MST)是一个至关重要的概念,它在通信网络设计、电路布线、交通规划等领域有着广泛的应用。求解最小生成树的算法中,Prim算法以其独特的“逐步扩展”思想占据着重要地位。Prim算法的基本概念在正式介绍Prim算法之前,我们先回顾一下最小生成树的定义:对于一个具有n个顶点的带权连通图,其最小生成树是包含所有n个顶点的一棵无环子图,且该
- 算法学习笔记:11.冒泡排序——从原理到实战,涵盖 LeetCode 与考研 408 例题
在排序算法的大家族中,冒泡排序是最基础也最经典的算法之一。它的核心思想简单易懂,通过重复地走访待排序序列,一次比较两个相邻的元素,若它们的顺序错误就把它们交换过来,直到没有需要交换的元素为止。虽然冒泡排序的时间复杂度较高,在大规模数据排序中并不常用,但它是理解排序算法思想的绝佳入门案例,也是计算机考研408和算法学习中的基础内容。冒泡排序的基本概念冒泡排序(BubbleSort)之所以被称为“冒泡
- 算法学习领域的宝藏
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算法学习leetcode
labuladong的算法笔记仓库是算法学习领域的宝藏项目,它围绕LeetCode题目,以培养算法思维为核心,提供丰富学习资源与多种实用工具,助力学习者提升算法能力。项目核心内容:仓库包含60多篇原创文章,基于LeetCode题目展开,全面覆盖各种算法题型与技巧,旨在培养学习者的算法思维,避免单纯的代码堆砌。文章注重思路解释和思维框架构建,通过总结算法套路,帮助学习者少走弯路。学习资源与工具算法可
- 算法学习笔记:7.Dijkstra 算法——从原理到实战,涵盖 LeetCode 与考研 408 例题
在计算机科学领域,图论算法一直占据着重要地位,其中Dijkstra算法作为求解单源最短路径问题的经典算法,被广泛应用于路径规划、网络路由等多个场景。无论是算法竞赛、实际项目开发,还是计算机考研408的备考,Dijkstra算法都是必须掌握的核心内容。一、Dijkstra算法的基本概念Dijkstra算法是由荷兰计算机科学家EdsgerW.Dijkstra在1956年提出的,用于解决带权有向图或无向
- 算法学习day6----双指针-最长不重复子序列
阴暗老鼠人
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Givenanintegersequenceoflengthn,pleasefindthelongestcontinuousintervalwithoutduplicatenumbersandoutputitslength.Thefirstlinecontainsanintegern.Thesecondlinecontainsnintegers(allwithintherangeof0to105)
- 关联规则算法学习—Apriori
Did然
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关联规则算法学习—Apriori一、实验项目:关联规则算法学习项目性质:设计型二、实验目的:理解并掌握关联规则经典算法Apriori算法,理解算法的原理,能够实现算法,并对给定的数据集进行关联规则挖掘三、实验内容:1、实现Apriori算法,验证算法的正确性,并将算法应用于给定的数据集Groceries,根据设定的支持度和置信度,挖掘出符合条件的频繁项集及关联规则。2、挑选几个有代表性的频繁项集和
- 【分治算法】【Python实现】Strassen矩阵乘法
「已注销」
#分治算法分治算法Python
文章目录@[toc]问题描述基础算法时间复杂性Strassen算法时间复杂性问题时间复杂性Python实现个人主页:丷从心·系列专栏:分治算法学习指南:算法学习指南问题描述设AAA和BBB是两个n×nn\timesnn×n矩阵,AAA和BBB的乘积矩阵CCC中元素cij=∑k=1naikbkjc_{ij}=\displaystyle\sum\limits_{k=1}^{n}{a_{ik}b_{kj
- 【数据挖掘】分类算法学习—ID3
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分类算法学习—ID3ID3(IterativeDichotomiser3)是一种经典的决策树学习算法,由RossQuinlan于1986年提出,主要用于处理离散特征的分类问题。其核心思想是通过信息增益选择最优特征进行节点分裂,递归构建决策树。要求:理解并掌握ID3算法,理解算法的原理,能够实现算法,并对给定的数据集进行分类,分析个人参股的情况代码实现:importpandasaspdimportn
- 视觉感知BEV算法学习路线
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学习视觉感知BEV(Bird’sEyeView)算法涉及多个方面的知识和技能。以下是一个系统化的学习路线图,可以帮助你逐步掌握BEV算法。1.基础知识学习1.1计算机视觉基础图像处理:了解图像的基本操作,如滤波、边缘检测、特征提取。推荐书籍:《DigitalImageProcessing》byRafaelC.GonzalezandRichardE.Woods特征提取和描述:学习SIFT、SURF、
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刚把单链表的内容更新完,马不停蹄来了习题前面我们说道,单链表是一个非常结构化的开发数据类型,当我们对链表进行操作时,基于在操作开始前的链表创建、增删查改操作函数的调用,至于调用顺序、调用次数,则取决于题目要求。前排部分结构化开发没毛病,但是有几个需要注意的点,对于第k个插入与删除的数,是按照输入的时间顺序发生的:例如:操作1:H1->链表:1,nodes[1]=节点1操作2:I12->在节点1后面
- 算法学习day11----双链表--概念
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双链表实际上就是单链表增加一个往前指的指针,通过前面单链表的学习,我们知道链表的创建需要两步,一步是指针创建,一步是初始化的头部元素(头节点)创建,那我们增加一个往前的指针,自然也需要配套的尾部元素初始化(尾节点)在对链表进行操作函数定义时,不仅要像单链表那样指明从左到右的next,也要有从右到左的prior在代码的改动上只需加上一行即可,比较容易理解classLNode:def__init__(
- 图像基础算法学习笔记
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视觉基础知识学习笔记计算机视觉
目录概要一、图像采集二、图像标注四、图像几何变换五、图像边缘检测Sobel算子Scharrt算子Laplacian算子Canny边缘检测六、形态学转换十三、图像去噪概要参考书籍:《机器视觉与人工智能应用开发技术》廖建尚,钟君柳出版时间:2024-02-01图像采集图像标注:绘制直线、矩阵、圆形、椭圆和多边形图像灰度转换:灰度化、二值化等图像转换方法图像几何变换:图像旋转、图像镜像、图像缩放、图像透
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@蓝莓果粒茶
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LeetCode第261题:以图判树文章摘要本文详细解析LeetCode第261题"以图判树",这是一道图论问题。文章提供了从DFS到并查集的多种解法,包含C#、Python、C++三种语言实现,配有详细的算法步骤图解和性能分析。适合想要深入理解图论算法和树的性质的算法学习者。核心知识点:图论、DFS、BFS、并查集、树的性质难度等级:中等推荐人群:图论学习者、算法面试准备者题目描述给定从0到n-
- c++算法学习3——深度优先搜索
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一、深度优先搜索的核心概念DFS算法是一种通过递归或栈实现的"一条路走到底"的搜索策略,其核心思想是:深度优先:从起点出发,选择一个方向探索到底,直到无路可走回溯机制:遇到死路时返回最近的分叉点尝试其他路径状态标记:记录已访问位置,避免重复访问二、迷宫问题的DFS解法框架1.题目引入:给定一个n×n的迷宫矩阵,判断是否存在从左上角(0,0)到右下角(n-1,n-1)的通路。移动规则如下:移动方向:
- 算法学习Day01 | 数组理论基础、LeetCode 704.二分查找、LeetCode 27.移除元素
不会写代码的里奇
算法算法leetcode数据结构c++面试c语言笔记
一、数组理论基础定义:数组是存放在连续内存空间上的相同类型数据的集合。数组可以通过下标索引的方式获取到下标下对应的数据。特点:数组下标是从0开始的。数组内存空间的地址是连续的。数据支持随机访问,根据下标(索引)随机访问的时间复杂度为O(1)。数组的元素是不能删的,只能覆盖。数组是如何支持随机访问的数组支持随机访问的原因是因为它们在内存中是连续存储的。可以通过简单地使用数组索引来直接计算出元素在内存
- 算法学习day01(二分\双指针\滑动窗口\链表)
梦想成为java高手!
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一、二分法首先,二分法搜索的前提是数组必须是有序的。然后在一个有序的数组里面找到目标值。while(leftnums[mid]更新左边界left=mid+1如果相等,说明找到了,returnmid;}注意的点:while循环中的条件是影响到下面更新边界操作的。借助一下开闭区间来理解(卡尔那边学到的)1.如果是leftnums[fast]*num[fast])result[size--]=nums[
- CCPC比赛与算法学习的个人分享
风-中
算法算法学习
大赛简介中国大学生程序设计竞赛(ChinaCollegiateProgrammingContest,简称CCPC)是工业和信息化部教育与考试中心主办的“强国杯”技术技能大赛项目,自从2015年首届CCPC竞赛以来,赛事规模发展迅猛,竞赛影响力持续提升,为我国IT业的发展培养和选拔了大批人才。CCPC得到了诸多企业的支持。2021年一汽红旗为总赞助商,腾讯、快手、图森未来、华为云、轻舟智航为金牌赞助
- c++算法学习5——贪心算法
卫青~护驾!
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一、贪心算法的原理贪心算法(GreedyAlgorithm)是一种在每一步选择中都采取当前最优决策的策略,通过局部最优解的累积逼近全局最优解。其核心思想是“着眼当前,忽略整体”,适用于满足最优子结构和贪心选择性质的问题。本文以阿里巴巴运宝藏问题为切入点,深入解析贪心算法的设计步骤、验证方法及经典应用。二、贪心算法的核心思想贪心算法需满足三个关键步骤:确定最优子结构问题可分解为多个子问题,且子问题的
- 算法学习之——二分法解题超详细
与宇宙对视
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【二分法】解题步骤超详细!什么是二分法二分法的通用格式寻找一个数(基本的二分搜索)什么是二分法二分法,也称为折半法,是一种在有序数组中查找特定元素的搜索算法。二分法查找的思路如下:(1)首先,从数组的中间元素开始搜索,如果该元素正好是目标元素,则搜索过程结束,否则执行下一步。(2)如果目标元素大于/小于中间元素,则在数组大于/小于中间元素的那一半区域查找,然后重复步骤(1)的操作。(3)如果某一步
- 打卡第十二天
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超参数调整专题2三种启发式算法的示例代码:遗传算法、粒子群算法、退火算法学习优化算法的思路(避免浪费无效时间)作业:今天以自由探索的思路为主,尝试检索资料、视频、文档,用尽可能简短但是清晰的语言看是否能说清楚这三种算法每种算法的实现逻辑,帮助更深入的理解。ps:我之前写论文也用过这几种算法,也是纯借鉴对于实际实现逻辑没有了解过。遗传算法基于自然选择和遗传机制的优化算法,孟德尔随机化,模仿生物进化过
- 0020算法笔记动态规划最优二叉搜索树问题资源介绍
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0020算法笔记动态规划最优二叉搜索树问题资源介绍【下载地址】0020算法笔记动态规划最优二叉搜索树问题资源介绍本项目深入探讨了动态规划在最优二叉搜索树问题中的应用,通过详细的问题分析和实例展示,帮助读者掌握动态规划的核心原理。内容涵盖问题背景、动态规划方法及其具体应用,并配有案例分析,直观呈现解题过程。适合有一定编程基础且对算法感兴趣的读者,旨在提升其解决实际问题的能力,助力算法学习与应用的进阶
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一叶知秋秋
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超参数调整专题2三种启发式算法的示例代码:遗传算法、粒子群算法、退火算法学习优化算法的思路(避免浪费无效时间)三种算法都是优化器,用来求最佳参数的组合,使得指标达到最优,区别在于每一个算法的策略有所区别。下表是总体介绍。遗传算法策略是以适应度为评价指标(可以是一些结果方面的指标),通过选择,交叉和变异三种操作,生成子代,作为新的种群去替换旧的种群(保留适应度高的个体),循环往复,知到适应度收敛或者
- 目标检测领域最新突破:2025年你必须掌握的5大创新方向!附教程!
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目标检测人工智能计算机视觉机器学习深度学习自然语言处理大模型
目标检测是计算机视觉的核心任务之一,涉及算法学习、应用场景优化和学术创新三个关键方向。以下是系统的总结和建议:一、目标检测算法学习方向1.基础理论核心任务:定位(BoundingBox)+分类(Class)。关键概念:IoU(交并比)、NMS(非极大值抑制)、Anchor机制。损失函数:分类损失(Cross-Entropy)、回归损失(SmoothL1、GIoU)。必学经典模型:Two-Stage
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数据结构与算法学习笔记----Kruskal算法@@author:明月清了个风@@firstpublishtime:2024.12.21ps⭐️这也是一个思想比较简单的算法,只写了基本思想,具体的可以看代码理解一下Kruskal算法Kruskal算法同样是一种基于贪心策略的最小生成树求解算法,另一种是上一篇中的Prim算法。基本思想将所有的边按边长从小到大排序。遍历所有边,判断每条边所连接的两个节
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数据结构与算法笔记(基础课)哈希算法学习笔记
数据结构与算法学习笔记----字符串哈希@@author:明月清了个风@@firstpublish:2024.12.4字符串哈希(stringhash)字符串哈希和上一篇的整数哈希一样,通过将字符串映射到一个数字来表示该字符串,只是对于字符串来说,这个哈希函数映射的方法会更特殊。实现原理(多项式哈希)基本的思想是通过将字符串中的每个字符映射到一个数字,通常使用ASCII码值,通过加权求和的方式计算
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数据结构与算法笔记(基础课)学习笔记算法
数据结构与算法学习笔记----Floyd算法@@author:明月清了个风@@firstpublishtime:2024.12.20Floyd算法Floyd一种基于动态规划的最短路径算法,用于求出加权有向图中的任意两点之间的最短路径问题,并且适用于图中可能存在负权边的情况,但是要求不能有负权环,它能有效的求出图中所有节点之间的最短路径,适用稠密图。基本思路Floyd通过不断考虑每个节点作为中间节点
- apache ftpserver-CentOS config
gengzg
apache
<server xmlns="http://mina.apache.org/ftpserver/spring/v1"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="
http://mina.apache.o
- 优化MySQL数据库性能的八种方法
AILIKES
sqlmysql
1、选取最适用的字段属性 MySQL可以很好的支持大数据量的存取,但是一般说来,数据库中的表越小,在它上面执行的查询也就会越快。因此,在创建表的时候,为了获得更好的 性能,我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。例如,在定义邮政编码这个字段时,如果将其设置为CHAR(255),显然给数据库增加了不必要的空间,甚至使用VARCHAR这种类型也是多余的,因为CHAR(6)就可以很
- JeeSite 企业信息化快速开发平台
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JeeSite
JeeSite 企业信息化快速开发平台
平台简介
JeeSite是基于多个优秀的开源项目,高度整合封装而成的高效,高性能,强安全性的开源Java EE快速开发平台。
JeeSite本身是以Spring Framework为核心容器,Spring MVC为模型视图控制器,MyBatis为数据访问层, Apache Shiro为权限授权层,Ehcahe对常用数据进行缓存,Activit为工作流
- 通过Spring Mail Api发送邮件
120153216
邮件main
原文地址:http://www.open-open.com/lib/view/open1346857871615.html
使用Java Mail API来发送邮件也很容易实现,但是最近公司一个同事封装的邮件API实在让我无法接受,于是便打算改用Spring Mail API来发送邮件,顺便记录下这篇文章。 【Spring Mail API】
Spring Mail API都在org.spri
- Pysvn 程序员使用指南
2002wmj
SVN
源文件:http://ju.outofmemory.cn/entry/35762
这是一篇关于pysvn模块的指南.
完整和详细的API请参考 http://pysvn.tigris.org/docs/pysvn_prog_ref.html.
pysvn是操作Subversion版本控制的Python接口模块. 这个API接口可以管理一个工作副本, 查询档案库, 和同步两个.
该
- 在SQLSERVER中查找被阻塞和正在被阻塞的SQL
357029540
SQL Server
SELECT R.session_id AS BlockedSessionID ,
S.session_id AS BlockingSessionID ,
Q1.text AS Block
- Intent 常用的用法备忘
7454103
.netandroidGoogleBlogF#
Intent
应该算是Android中特有的东西。你可以在Intent中指定程序 要执行的动作(比如:view,edit,dial),以及程序执行到该动作时所需要的资料 。都指定好后,只要调用startActivity(),Android系统 会自动寻找最符合你指定要求的应用 程序,并执行该程序。
下面列出几种Intent 的用法
显示网页:
- Spring定时器时间配置
adminjun
spring时间配置定时器
红圈中的值由6个数字组成,中间用空格分隔。第一个数字表示定时任务执行时间的秒,第二个数字表示分钟,第三个数字表示小时,后面三个数字表示日,月,年,< xmlnamespace prefix ="o" ns ="urn:schemas-microsoft-com:office:office" />
测试的时候,由于是每天定时执行,所以后面三个数
- POJ 2421 Constructing Roads 最小生成树
aijuans
最小生成树
来源:http://poj.org/problem?id=2421
题意:还是给你n个点,然后求最小生成树。特殊之处在于有一些点之间已经连上了边。
思路:对于已经有边的点,特殊标记一下,加边的时候把这些边的权值赋值为0即可。这样就可以既保证这些边一定存在,又保证了所求的结果正确。
代码:
#include <iostream>
#include <cstdio>
- 重构笔记——提取方法(Extract Method)
ayaoxinchao
java重构提炼函数局部变量提取方法
提取方法(Extract Method)是最常用的重构手法之一。当看到一个方法过长或者方法很难让人理解其意图的时候,这时候就可以用提取方法这种重构手法。
下面是我学习这个重构手法的笔记:
提取方法看起来好像仅仅是将被提取方法中的一段代码,放到目标方法中。其实,当方法足够复杂的时候,提取方法也会变得复杂。当然,如果提取方法这种重构手法无法进行时,就可能需要选择其他
- 为UILabel添加点击事件
bewithme
UILabel
默认情况下UILabel是不支持点击事件的,网上查了查居然没有一个是完整的答案,现在我提供一个完整的代码。
UILabel *l = [[UILabel alloc] initWithFrame:CGRectMake(60, 0, listV.frame.size.width - 60, listV.frame.size.height)]
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(PHP-REDIS实例)
bijian1013
redis数据库NoSQL
一.redis.php
<?php
//实例化
$redis = new Redis();
//连接服务器
$redis->connect("localhost");
//授权
$redis->auth("lamplijie");
//相关操
- SecureCRT使用备注
bingyingao
secureCRT每页行数
SecureCRT日志和卷屏行数设置
一、使用securecrt时,设置自动日志记录功能。
1、在C:\Program Files\SecureCRT\下新建一个文件夹(也就是你的CRT可执行文件的路径),命名为Logs;
2、点击Options -> Global Options -> Default Session -> Edite Default Sett
- 【Scala九】Scala核心三:泛型
bit1129
scala
泛型类
package spark.examples.scala.generics
class GenericClass[K, V](val k: K, val v: V) {
def print() {
println(k + "," + v)
}
}
object GenericClass {
def main(args: Arr
- 素数与音乐
bookjovi
素数数学haskell
由于一直在看haskell,不可避免的接触到了很多数学知识,其中数论最多,如素数,斐波那契数列等,很多在学生时代无法理解的数学现在似乎也能领悟到那么一点。
闲暇之余,从图书馆找了<<The music of primes>>和<<世界数学通史>>读了几遍。其中素数的音乐这本书与软件界熟知的&l
- Java-Collections Framework学习与总结-IdentityHashMap
BrokenDreams
Collections
这篇总结一下java.util.IdentityHashMap。从类名上可以猜到,这个类本质应该还是一个散列表,只是前面有Identity修饰,是一种特殊的HashMap。
简单的说,IdentityHashMap和HashM
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-享元模式-Flyweight
bylijinnan
java设计模式
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/
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collection;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java
- PS人像润饰&调色教程集锦
cherishLC
PS
1、仿制图章沿轮廓润饰——柔化图像,凸显轮廓
http://www.howzhi.com/course/retouching/
新建一个透明图层,使用仿制图章不断Alt+鼠标左键选点,设置透明度为21%,大小为修饰区域的1/3左右(比如胳膊宽度的1/3),再沿纹理方向(比如胳膊方向)进行修饰。
所有修饰完成后,对该润饰图层添加噪声,噪声大小应该和
- 更新多个字段的UPDATE语句
crabdave
update
更新多个字段的UPDATE语句
update tableA a
set (a.v1, a.v2, a.v3, a.v4) = --使用括号确定更新的字段范围
- hive实例讲解实现in和not in子句
daizj
hivenot inin
本文转自:http://www.cnblogs.com/ggjucheng/archive/2013/01/03/2842855.html
当前hive不支持 in或not in 中包含查询子句的语法,所以只能通过left join实现。
假设有一个登陆表login(当天登陆记录,只有一个uid),和一个用户注册表regusers(当天注册用户,字段只有一个uid),这两个表都包含
- 一道24点的10+种非人类解法(2,3,10,10)
dsjt
算法
这是人类算24点的方法?!!!
事件缘由:今天晚上突然看到一条24点状态,当时惊为天人,这NM叫人啊?以下是那条状态
朱明西 : 24点,算2 3 10 10,我LX炮狗等面对四张牌痛不欲生,结果跑跑同学扫了一眼说,算出来了,2的10次方减10的3次方。。我草这是人类的算24点啊。。
然后么。。。我就在深夜很得瑟的问室友求室友算
刚出完题,文哥的暴走之旅开始了
5秒后
- 关于YII的菜单插件 CMenu和面包末breadcrumbs路径管理插件的一些使用问题
dcj3sjt126com
yiiframework
在使用 YIi的路径管理工具时,发现了一个问题。 <?php  
- 对象与关系之间的矛盾:“阻抗失配”效应[转]
come_for_dream
对象
概述
“阻抗失配”这一词组通常用来描述面向对象应用向传统的关系数据库(RDBMS)存放数据时所遇到的数据表述不一致问题。C++程序员已经被这个问题困扰了好多年,而现在的Java程序员和其它面向对象开发人员也对这个问题深感头痛。
“阻抗失配”产生的原因是因为对象模型与关系模型之间缺乏固有的亲合力。“阻抗失配”所带来的问题包括:类的层次关系必须绑定为关系模式(将对象
- 学习编程那点事
gcq511120594
编程互联网
一年前的夏天,我还在纠结要不要改行,要不要去学php?能学到真本事吗?改行能成功吗?太多的问题,我终于不顾一切,下定决心,辞去了工作,来到传说中的帝都。老师给的乘车方式还算有效,很顺利的就到了学校,赶巧了,正好学校搬到了新校区。先安顿了下来,过了个轻松的周末,第一次到帝都,逛逛吧!
接下来的周一,是我噩梦的开始,学习内容对我这个零基础的人来说,除了勉强完成老师布置的作业外,我已经没有时间和精力去
- Reverse Linked List II
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Reverse a linked list from position m to n. Do it in-place and in one-pass.
For example:Given 1->2->3->4->5->NULL, m = 2 and n = 4,
return 
- Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC Test HtmlUnit简介
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Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- Hadoop集群工具distcp
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1. 环境描述
两个集群:rock 和 stone
rock无kerberos权限认证,stone有要求认证。
1. 从rock复制到stone,采用hdfs
Hadoop distcp -i hdfs://rock-nn:8020/user/cxz/input hdfs://stone-nn:8020/user/cxz/运行在rock端,即源端问题:报版本
- 一个备份MySQL数据库的简单Shell脚本
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主脚本(用于备份mysql数据库): 该Shell脚本可以自动备份
数据库。只要复制粘贴本脚本到文本编辑器中,输入数据库用户名、密码以及数据库名即可。我备份数据库使用的是mysqlump 命令。后面会对每行脚本命令进行说明。
1. 分别建立目录“backup”和“oldbackup” #mkdir /backup #mkdir /oldbackup
- 300个涵盖IT各方面的免费资源(中)——设计与编码篇
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Freebbble:来自于Dribbble的免费的高质量作品。
Dribbble:Dribbble上“免费”的搜索结果——这是巨大的宝藏。
Graphic Burger:每个像素点都做得很细的绝佳的设计资源。
Pixel Buddha:免费和优质资源的专业社区。
Premium Pixels:为那些有创意的人提供免费的素材。
- thrift总结 - 跨语言服务开发
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thrift入门介绍
IBM-Apache Thrift - 可伸缩的跨语言服务开发框架
Thrift入门及Java实例演示
thrift的使用介绍
RPC
POM:
<dependency>
<groupId>org.apache.thrift</groupId>