Alex_McAvoy
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最优乘车（信息学奥赛一本通-T1377）

【题目描述】

H城是一个旅游胜地，每年都有成千上万的人前来观光。为方便游客，巴士公司在各个旅游景点及宾馆，饭店等地都设置了巴士站并开通了一些单程巴士线路。每条单程巴士线路从某个巴士站出发，依次途经若干个巴士站，最终到达终点巴士站。

一名旅客最近到H城旅游，他很想去S公园游玩，但如果从他所在的饭店没有一路巴士可以直接到达S公园，则他可能要先乘某一路巴士坐几站，再下来换乘同一站台的另一路巴士, 这样换乘几次后到达S公园。

现在用整数1,2,…N 给H城的所有的巴士站编号，约定这名旅客所在饭店的巴士站编号为1，S公园巴士站的编号为N。

写一个程序，帮助这名旅客寻找一个最优乘车方案,使他在从饭店乘车到S公园的过程中换车的次数最少。

【输入】

第一行有两个数字M和N(1≤M≤100 1

【输出】

只有一行。如果无法乘巴士从饭店到达S公园，则输出"N0"，否则输出你的程序所找到的最少换车次数，换车次数为0表示不需换车即可到达。

【输入样例】

3 7
6 7
4 7 3 6
2 1 3 5

【输出样例】

2

【源程序】

#include
#include
#include
#include
#include
#include
#include
#include
#include
#include
#include
#include
#include
#define INF 0x3f3f3f3f
#define PI acos(-1.0)
#define N 1001
#define MOD 123
#define E 1e-6
using namespace std;
int g[N][N];
int a[N];
int main()
{
    int n,m;
    scanf("%d%d\n",&m,&n);

    for(int i=1;i<=n;i++)
        for(int j=1;j<=n;j++)
        {
            if(i==j)
                g[i][j]=0;
            else
                g[i][j]=INF;
        }

    for(int i=1;i<=m;i++)
    {
        string str;
        getline(cin,str);
        stringstream input(str);//创建一个流
        int len=0;
        int x;
        while(input>>x)//把值传递流中
        {
            len++;
            a[len]=x;//获取转换后的字符转并将其写入a[len]
        }
        for(int j=1;j<=len;j++)
            for(int k=j+1;k<=len;k++)
                g[a[j]][a[k]]=1;
    }
    for(int k=1;k<=n;k++)
        for(int i=1;i<=n;i++)
            for(int j=1;j<=n;j++)
                g[i][j]=min(g[i][j],g[i][k]+g[k][j]);

    if(g[1][n]>=INF)
        cout<<"NO"<

 

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  • 整合Kafka到Spark Streaming——代码示例和挑战 Stark_Summer sparkstormzookeeperPARALLELISMprocessing
    作者Michael G. Noll是瑞士的一位工程师和研究员，效力于Verisign，是Verisign实验室的大规模数据分析基础设施（基础Hadoop）的技术主管。本文，Michael详细的演示了如何将Kafka整合到Spark Streaming中。 期间， Michael还提到了将Kafka整合到 Spark Streaming中的一些现状，非常值得阅读，虽然有一些信息在Spark 1.2版
  • spring-master-slave-commondao 王新春 DAOspringdataSourceslavemaster
    互联网的web项目，都有个特点：请求的并发量高，其中请求最耗时的db操作，又是系统优化的重中之重。 为此，往往搭建 db的 一主多从库的 数据库架构。作为web的DAO层，要保证针对主库进行写操作，对多个从库进行读操作。当然在一些请求中，为了避免主从复制的延迟导致的数据不一致性，部分的读操作也要到主库上。（这种需求一般通过业务垂直分开，比如下单业务的代码所部署的机器，读去应该也要从主库读取数
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