- 代码随想录 Day 44 | 【第九章 动态规划part 07】198.打家劫舍、213.打家劫舍II、337.打家劫舍III
Accept17
动态规划算法
一、198.打家劫舍198.打家劫舍视频讲解:动态规划,偷不偷这个房间呢?|LeetCode:198.打家劫舍_哔哩哔哩_bilibili代码随想录1.解题思路(1)dp数组的含义:考虑下标i(包含下标i及之前的房间)所能偷的最大的金币为dp[i]。求dp[len(nums)-1],仅仅是考虑范围,而不是一定偷或不偷。(2)递推公式:两种状态偷/不偷,偷第i个房间(dp[i-2]+dp[i]),不
- 强化学习:时间差分(TD)(SARSA算法和Q-Learning算法)(看不懂算我输专栏)——手把手教你入门强化学习(六)
wxchyy
强化学习算法
目录前言前期回顾一、SARSA算法二、Q-Learning算法三、总结总结前言 前两期我们介绍了动态规划算法,还有蒙特卡洛算法,不过它们对于状态价值函数的估值都有其缺陷性,像动态规划,需要从最下面向上进行递推,而蒙特克洛则需要一个Episode(回合)结束才能对其进行估值,有没有更直接的方法,智能体能边做动作,边估值一次,不断学习策略?答案是有的。这就是本期需要介绍的算法,时间差分法(TimeDi
- 华为OD机试 - 光伏场地建设规划 - 动态规划(Python/JS/C/C++ 2024 B卷 100分)
哪 吒
华为od动态规划python
华为OD机试2024E卷题库疯狂收录中,刷题点这里专栏导读本专栏收录于《华为OD机试真题(Python/JS/C/C++)》。刷的越多,抽中的概率越大,私信哪吒,备注华为OD,加入华为OD刷题交流群,每一题都有详细的答题思路、详细的代码注释、3个测试用例、为什么这道题采用XX算法、XX算法的适用场景,发现新题目,随时更新。一、题目描述祖国西北部有一片大片荒地,其中零星的分布着一些湖泊,保护区,矿区
- 华为OD机试 - 核酸检测人员安排 - 动态规划(Python/JS/C/C++ 2024 B卷 200分)
哪 吒
华为od动态规划python
华为OD机试2024E卷题库疯狂收录中,刷题点这里专栏导读本专栏收录于《华为OD机试真题(Python/JS/C/C++)》。刷的越多,抽中的概率越大,私信哪吒,备注华为OD,加入华为OD刷题交流群,每一题都有详细的答题思路、详细的代码注释、3个测试用例、为什么这道题采用XX算法、XX算法的适用场景,发现新题目,随时更新。一、题目描述在系统、网络均正常的情况下组织核酸采样员和志愿者对人群进行核酸检
- 论单调队列优化DP
VU-zFaith870
c++动态规划推荐算法
前情提要,参考资料:单调队列优化DP(超详细!!!)-endl\n-博客园【动态规划】选择数字(单调队列优化dp)_哔哩哔哩_bilibili背景:最近作者快被DP逼疯了,写篇博客做记录。以下是对各DP的原理阐释:单调队列通过队列元素的吸入与弹出,形成单调性的结构,使算法能够进行线性处理,大大优化了时间复杂度。接下来讲解单调队列在区间DP、背包DP、树形DP还有数位DP中的应用:1.单调队列优化区
- 数组中最长递增子序列问题的深入研究
cloudman08
算法
目录摘要一、引言二、问题定义三、问题分析3.1暴力枚举法的困境3.2动态规划的应用3.3二分查找优化四、算法设计4.1动态规划算法4.2二分查找优化算法4.3代码实现(Python)4.4代码解释五、复杂度分析5.1动态规划算法复杂度5.2二分查找优化算法复杂度六、实际应用6.1数据分析6.2生物信息学6.3信号处理七、结论摘要在数组处理的算法领域,寻找最长递增子序列是一个经典且具有广泛应用的问题
- 贪心算法简介(greed)
神里流~霜灭
贪心算法精讲贪心算法c++c语言数据结构顺序表链表动态规划
前言:贪心算法(GreedyAlgorithm)是一种在每个决策阶段都选择当前最优解的算法策略,通过局部最优的累积来寻求全局最优解。其本质是"短视"策略,不回溯已做选择。什么是贪心、如何来理解贪心(个人对贪心的理解)前言对贪心是一种概念的回答。接下来就了解一下自己对贪心的理解,如果学习算法的化建议优先学习动态规划,动态规划相对于其他算法来说很简单。但是,贪心算法跟动态规划不同,非常难,贪心讲究策略
- 数学建模之数学模型-3:动态规划
^ω^宇博
数学模型数学建模动态规划算法
文章目录动态规划基本概念阶段状态决策策略状态转移方程指标函数最优指标函数动态规划的求解前向算法后向算法二者比较应用案例一种中文分词的动态规划模型摘要引言动态规划的分词模型问题的数学描述消除状态的后效性选择优化条件算法描述和计算实例算法的效率分析和评价结束语参考文献动态规划基本概念一个多阶段决策过程最优化问题的动态规划模型包括以下666个要素:以下是对动态规划中阶段、状态、决策、策略、状态转移方程、
- 【动态规划1】
m0_46150269
动态规划算法
力扣509.斐波那契数链接:link思路这是一道经典的动态规划DP题,做动态有5步:1.确定dp[i]含义,表示第i个数的斐波那契数值是dp[i]2.dp数组初始化3.确定递推公式4.确定遍历顺序,从递推公式可以知道dp[i]是依赖dp[i-1]和dp[i-2],那么遍历的顺序一定是从前到后遍历的5.举例推导,草稿完成classSolution{publicintfib(intn){if(n<=1
- 笔试刷题专题(一)
英雄不问出处~
动态规划贪心字符串栈用字符串模拟栈
文章目录最小花费爬楼梯(动态规划)题解代码数组中两个字符串的最小距离(贪心(dp))题解代码点击消除题解代码最小花费爬楼梯(动态规划)题目链接题解1.状态表示:以i位置为结尾的最小花费2.状态转移方程:dp[i]=min(dp[i-1]+cost[i-1,dp[i-2]+cost[i-2])可以从i-1位置和i-2到达i位置注意dp[i]表示的是i位置之前的最小花费,还要加上该点的位置才是到达这个
- 【动态规划】任务分配问题
精神小猿
动态规划
题目来自贵大OJ题目描述:给定n个零件需要的加工时间,分配到两台机床上加工,使得两台机床完成加工的时间尽可能同步。设计一个穷举搜索算法求解该问题。例如,有3个零件,加工时间分别为2、5和3,那么把加工时间为2、3的两个零件分配到一台机床上加工,把加工时间为5的零件分配到另一台机床上加工,两台机床能同时完工。输入描述:每组数据的第一行是一个整数n(1#includeusingnamespacestd
- 代码随想录 Day 42 | 【第九章 动态规划 part 05】完全背包、518. 零钱兑换 II、377. 组合总和 Ⅳ、70. 爬楼梯 (进阶)
Accept17
动态规划算法
一、完全背包完全背包视频讲解:带你学透完全背包问题!和01背包有什么差别?遍历顺序上有什么讲究?_哔哩哔哩_bilibilihttps://programmercarl.com/%E8%83%8C%E5%8C%85%E9%97%AE%E9%A2%98%E7%90%86%E8%AE%BA%E5%9F%BA%E7%A1%80%E5%AE%8C%E5%85%A8%E8%83%8C%E5%8C%85.ht
- 面试基础---面试刷题推荐 动态规划算法:背包问题与最长公共子序列
WeiLai1112
leetcode刷题算法面试动态规划java分布式
动态规划算法:背包问题与最长公共子序列引言:动态规划的核心思想动态规划(DynamicProgramming,DP)是一种解决复杂问题的算法思想,通过将问题分解为子问题,并保存子问题的解,避免重复计算,从而提高效率。本文将详细讲解动态规划在背包问题和最长公共子序列中的应用,并提供易于记忆的代码模板。一、背包问题1.1问题描述给定n个物品,每个物品有一个重量w[i]和一个价值v[i]。现在有一个容量
- 【LeetCode Python实现】300. 最长递增子序列(中等)动态规划
不太灵光的程序员
LeetCodePython实现leetcodePython机试华为
文章目录题目描述示例1:示例2:示例3:提示:参考代码题目描述给你一个整数数组nums,找到其中最长严格递增子序列的长度。子序列是由数组派生而来的序列,删除(或不删除)数组中的元素而不改变其余元素的顺序。例如,[3,6,2,7]是数组[0,3,1,6,2,2,7]的子序列。示例1:输入:nums=[10,9,2,5,3,
- 笔记:代码随想录算法训练营第35天: 01背包问题 二维、 01背包问题 一维 、LeetCode416. 分割等和子集
jingjingjing1111
算法leetcode数据结构动态规划笔记
学习资料:代码随想录这一块儿学得挺痛苦注:文中含大模型生成内容动态规划:01背包理论基础卡码网第46题思路:五部曲定义:dp[i][j]为第i个物品背包容量为j,能装下的最大价值递推公式:dp[i][j]的值等于dp[i-1][j]的值和dp[i-1][j-weight[i]]+value相比的最大值,后者为看放下当前物品+减去当前物品的容量能放下什么价值,当然,要是放不下当前物品,就算了,保持原
- 代码随想录训练营算法第三十四天|动态规划|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。
weixin_64181248
算法
62.不同路径62.不同路径-力扣(LeetCode)代码随想录还是不太熟悉怎么递推,用dp[i][j]代表走到第i行j列有多少路线,而i行j列可以通过[i-1][j]和[i][j-1]分别走一步得到。classSolution{public:intuniquePaths(intm,intn){vector>dp(m+1,vector(n+1,0));for(inti=1;i>&obstacleG
- 动态规划详解(方格拿金币最大)【C语言】-第一篇
fuill
算法详解算法c语言动态规划
我们先来看看题目吧有一个NxN的方格,每一个格子都有一些金币,只要站在格子里就能拿到里面的金币。你站在最左上角的格子里,每次可以从一个格子走到它右边或下边的格子里。请问如何走才能拿到最多的金币。输入格式第一行输入一个正整数n。以下n行描述该方格。金币数保证是不超过1000的正整数。输出格式最多能拿金币数量。样例输入3133222312样例输出11数据规模和约定nintt[1000][1000];i
- 每天一道算法题【蓝桥杯】【最小路径和】
桦0
题解算法蓝桥杯c++leetcode
思路使用dp表解决问题使用DP表的思路分析在解决最小路径和问题时,动态规划(DP)是一种非常有效的方法。以下是使用DP表的详细思路分析:问题描述给定一个mxn的网格grid,其中每个单元格包含一个非负整数,表示从该单元格出发的路径成本。你需要找到从左上角(0,0)到右下角(m-1,n-1)的路径,使得路径上的成本总和最小。你每次只能向右或向下移动。DP表的定义定义一个二维数组dp,其中dp[i][
- DP 问题 -- LQR中的DP问题
BineHello
自动驾驶算法人工智能强化学习
深入地介绍线性二次调节问题(LinearQuadraticRegulator,LQR),并详细说明它作为动态规划(DP)的一个经典应用问题的求解过程。一、LQR问题定义(最优控制视角)LQR问题是一种特殊的最优控制问题,系统动力学为线性、代价函数为二次型的优化问题:离散时间线性系统:xt+1=Axt+Butx_{t+1}=Ax_t+Bu_txt+1=Axt+Butxt∈Rnx_t\in\mathb
- 动态规划双剑合璧:C++与Python征服洛谷三大经典DP问题
三流搬砖艺术家
动态规划c++python
动态规划核心思想状态定义→转移方程→边界处理→时空优化本文精选洛谷动态规划题单中三大经典问题,通过C++与Python双语言对比实现,彻底掌握DP精髓!题目一:P1048采药(01背包模板)题目描述在限定时间T内采集草药,每株草药有采集时间time[i]和价值value[i],求最大总价值。解题思路状态定义:dp[j]表示时间j能获得的最大价值转移方程:dp[j]=max(dp[j],dp[j-t
- 简单区分 五大算法分析策略(分治、动态规划、贪心、回溯、分支限界)
土味儿~
数据结构与算法数据结构与算法
一、分治法1、设计思想将一个难以直接解决的大问题,分割成k个规模较小的子问题,这些子问题相互独立,且与原问题相同,然后各个击破,分而治之。2、递归算法分治法常常与递归结合使用:通过反复应用分治,可以使子问题与原问题类型一致而规模不断缩小,最终使子问题缩小到很容易求出其解,由此自然导致递归算法。3、子问题规模根据分治法的分割原则,应把原问题分割成多少个子问题才比较适宜?每个子问题是否规模相同或怎样才
- 动态规划经典算法详解与C++实现
金外飞176
算法算法动态规划c++
动态规划经典算法详解与C++实现动态规划(DynamicProgramming)是解决复杂问题的重要方法,通过将问题分解为重叠子问题并记录中间结果实现高效计算。本文精选六大经典动态规划问题,提供详细的算法解析和C++实现代码。一、斐波那契数列(基础入门)算法原理通过存储已计算结果避免重复计算,时间复杂度从O(2^n)优化到O(n)状态转移方程dp[i]=dp[i-1]+dp[i-2]C++实现#i
- leetcode 2024春招冲刺百题计划——动态规划+数论
云深沐子兮
leetcode算法
不打算充钱第一次用java写,有点不熟悉。。。还是用c+stl爽。没写完,不定期更新。在忙八股,先发出来吧,万一有人需要呢先更数论和动态规划目录动态规划篇数论篇动态规划篇70.爬楼梯一眼斐波那契数列。想更进一步可以找一下矩阵写法。classSolution{publicintclimbStairs(intn){if(n==1)return1;elseif(n==2)return2;intsum=0
- LeetCode 动态规划 环形子数组的最大和
软行
LeetCode题目题解leetcode动态规划算法c语言
环形子数组的最大和给定一个长度为n的环形整数数组nums,返回nums的非空子数组的最大可能和。环形数组意味着数组的末端将会与开头相连呈环状。形式上,nums[i]的下一个元素是nums[(i+1)%n],nums[i]的前一个元素是nums[(i-1+n)%n]。子数组最多只能包含固定缓冲区nums中的每个元素一次。形式上,对于子数组nums[i],nums[i+1],…,nums[j],不存在
- 动态规划-序列问题
祝余呀
动态规划算法c++蓝桥杯c语言
最长公共子序列//最长公共子序列#includeusingnamespacestd;constintN=1e3;//s1s2的最大长度strings1,s2;intdp[N][N];//表示s1的前i个字符和s2的前j个字符的最长公共子序列长度//常规方法,空间复杂度为o(s1.size()*s2.size())intmain(){cin>>s1;cin>>s2;for(inti=0;i最长递增子
- Manus使用指南(机不可失)
Real Man★
算法
Manus是一款功能强大的通用型AIAgent,能够通过自主任务分解、工具调用和动态规划,帮助用户高效完成复杂任务。以下是Manus的详细使用指南:一、注册与登录获取邀请码通过官网预约、社交媒体活动或合作伙伴渠道获取邀请码。访问Manus官网注册账号并输入邀请码。登录与设置使用邮箱或手机号登录。根据提示完成初始设置(如选择语言、绑定支付方式)。二、核心功能与使用场景任务分解与执行输入任务:在对话框
- Leetcode 3473. Sum of K Subarrays With Length at Least M
Espresso Macchiato
leetcode笔记leetcode3473leetcodemediumleetcode周赛439leetcode动态规划
Leetcode3473.SumofKSubarraysWithLengthatLeastM1.解题思路2.代码实现题目链接:3473.SumofKSubarraysWithLengthatLeastM1.解题思路这一题我的思路上同样走的是动态规划的思路。我们考察每一个位置上的字符,它有三种状态:作为一个子串的开头位置(此时要求后续至少有m-1个字符,且它们必然也都属于该子串)作为上一个长度至少为
- 01背包问题简介
天狼星——白羽
python
01背包问题是动态规划算法中非常经典的一个问题,广泛应用于优化选择场景。它描述的是:给定一组物品(每个物品有重量和价值),以及一个最大承重能力的背包,在不超过背包容积的前提下,如何挑选这些物品使得装入背包中的总价值最高。基本要素n件物品每一件都有两个属性:weight[i]表示第i物品的重量;value[i]表示该物品的价值。背包的最大承载量为W;目标是在满足重量限制的情况下获得最大的总价值Vma
- 【动态规划-斐波那契类型】4.打家劫舍
努力的泽泽
动态规划动态规划算法
题目难度:中等题目内容:你是一个专业的小偷,计划偷窃沿街的房屋。每间房内都藏有一定的现金,影响你偷窃的唯一制约因素就是相邻的房屋装有相互连通的防盗系统,如果两间相邻的房屋在同一晚上被小偷闯入,系统会自动报警。给定一个代表每个房屋存放金额的非负整数数组,计算你不触动警报装置的情况下,一夜之内能够偷窃到的最高金额。示例1:输入:[1,2,3,1]输出:4解释:偷窃1号房屋(金额=1),然后偷窃3号房屋
- 【动态规划-斐波那契类型】5.删除并获得点数
努力的泽泽
动态规划动态规划算法
题目难度:中等题目内容:给你一个整数数组nums,你可以对它进行一些操作。每次操作中,选择任意一个nums[i],删除它并获得nums[i]的点数。之后,你必须删除所有等于nums[i]-1和nums[i]+1的元素。开始你拥有0个点数。返回你能通过这些操作获得的最大点数。示例1:输入:nums=[3,4,2]输出:6解释:删除4获得4个点数,因此3也被删除。之后,删除2获得2个点数。总共获得6个
- jquery实现的jsonp掉java后台
知了ing
javajsonpjquery
什么是JSONP?
先说说JSONP是怎么产生的:
其实网上关于JSONP的讲解有很多,但却千篇一律,而且云里雾里,对于很多刚接触的人来讲理解起来有些困难,小可不才,试着用自己的方式来阐释一下这个问题,看看是否有帮助。
1、一个众所周知的问题,Ajax直接请求普通文件存在跨域无权限访问的问题,甭管你是静态页面、动态网页、web服务、WCF,只要是跨域请求,一律不准;
2、
- Struts2学习笔记
caoyong
struts2
SSH : Spring + Struts2 + Hibernate
三层架构(表示层,业务逻辑层,数据访问层) MVC模式 (Model View Controller)
分层原则:单向依赖,接口耦合
1、Struts2 = Struts + Webwork
2、搭建struts2开发环境
a>、到www.apac
- SpringMVC学习之后台往前台传值方法
满城风雨近重阳
springMVC
springMVC控制器往前台传值的方法有以下几种:
1.ModelAndView
通过往ModelAndView中存放viewName:目标地址和attribute参数来实现传参:
ModelAndView mv=new ModelAndView();
mv.setViewName="success
- WebService存在的必要性?
一炮送你回车库
webservice
做Java的经常在选择Webservice框架上徘徊很久,Axis Xfire Axis2 CXF ,他们只有一个功能,发布HTTP服务然后用XML做数据传输。
是的,他们就做了两个功能,发布一个http服务让客户端或者浏览器连接,接收xml参数并发送xml结果。
当在不同的平台间传输数据时,就需要一个都能解析的数据格式。
但是为什么要使用xml呢?不能使json或者其他通用数据
- js年份下拉框
3213213333332132
java web ee
<div id="divValue">test...</div>测试
//年份
<select id="year"></select>
<script type="text/javascript">
window.onload =
- 简单链式调用的实现技术
归来朝歌
方法调用链式反应编程思想
在编程中,我们可以经常遇到这样一种场景:一个实例不断调用它自身的方法,像一条链条一样进行调用
这样的调用你可能在Ajax中,在页面中添加标签:
$("<p>").append($("<span>").text(list[i].name)).appendTo("#result");
也可能在HQ
- JAVA调用.net 发布的webservice 接口
darkranger
webservice
/**
* @Title: callInvoke
* @Description: TODO(调用接口公共方法)
* @param @param url 地址
* @param @param method 方法
* @param @param pama 参数
* @param @return
* @param @throws BusinessException
- Javascript模糊查找 | 第一章 循环不能不重视。
aijuans
Way
最近受我的朋友委托用js+HTML做一个像手册一样的程序,里面要有可展开的大纲,模糊查找等功能。我这个人说实在的懒,本来是不愿意的,但想起了父亲以前教我要给朋友搞好关系,再加上这也可以巩固自己的js技术,于是就开始开发这个程序,没想到却出了点小问题,我做的查找只能绝对查找。具体的js代码如下:
function search(){
var arr=new Array("my
- 狼和羊,该怎么抉择
atongyeye
工作
狼和羊,该怎么抉择
在做一个链家的小项目,只有我和另外一个同事两个人负责,各负责一部分接口,我的接口写完,并全部测联调试通过。所以工作就剩下一下细枝末节的,工作就轻松很多。每天会帮另一个同事测试一些功能点,协助他完成一些业务型不强的工作。
今天早上到公司没多久,领导就在QQ上给我发信息,让我多协助同事测试,让我积极主动些,有点责任心等等,我听了这话,心里面立马凉半截,首先一个领导轻易说
- 读取android系统的联系人拨号
百合不是茶
androidsqlite数据库内容提供者系统服务的使用
联系人的姓名和号码是保存在不同的表中,不要一下子把号码查询来,我开始就是把姓名和电话同时查询出来的,导致系统非常的慢
关键代码:
1, 使用javabean操作存储读取到的数据
package com.example.bean;
/**
*
* @author Admini
- ORACLE自定义异常
bijian1013
数据库自定义异常
实例:
CREATE OR REPLACE PROCEDURE test_Exception
(
ParameterA IN varchar2,
ParameterB IN varchar2,
ErrorCode OUT varchar2 --返回值,错误编码
)
AS
/*以下是一些变量的定义*/
V1 NUMBER;
V2 nvarc
- 查看端号使用情况
征客丶
windows
一、查看端口
在windows命令行窗口下执行:
>netstat -aon|findstr "8080"
显示结果:
TCP 127.0.0.1:80 0.0.0.0:0 &
- 【Spark二十】运行Spark Streaming的NetworkWordCount实例
bit1129
wordcount
Spark Streaming简介
NetworkWordCount代码
/*
* Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more
* contributor license agreements. See the NOTICE file distributed with
- Struts2 与 SpringMVC的比较
BlueSkator
struts2spring mvc
1. 机制:spring mvc的入口是servlet,而struts2是filter,这样就导致了二者的机制不同。 2. 性能:spring会稍微比struts快。spring mvc是基于方法的设计,而sturts是基于类,每次发一次请求都会实例一个action,每个action都会被注入属性,而spring基于方法,粒度更细,但要小心把握像在servlet控制数据一样。spring
- Hibernate在更新时,是可以不用session的update方法的(转帖)
BreakingBad
Hibernateupdate
地址:http://blog.csdn.net/plpblue/article/details/9304459
public void synDevNameWithItil()
{Session session = null;Transaction tr = null;try{session = HibernateUtil.getSession();tr = session.beginTran
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-观察者模式
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.List;
import java.util.Observable;
import java.util.Observer;
/**
* “观
- 重置MySQL密码
chenhbc
mysql重置密码忘记密码
如果你也像我这么健忘,把MySQL的密码搞忘记了,经过下面几个步骤就可以重置了(以Windows为例,Linux/Unix类似):
1、关闭MySQL服务
2、打开CMD,进入MySQL安装目录的bin目录下,以跳过权限检查的方式启动MySQL
mysqld --skip-grant-tables
3、新开一个CMD窗口,进入MySQL
mysql -uroot
 
- 再谈系统论,控制论和信息论
comsci
设计模式生物能源企业应用领域模型
再谈系统论,控制论和信息论
偶然看
- oracle moving window size与 AWR retention period关系
daizj
oracle
转自: http://tomszrp.itpub.net/post/11835/494147
晚上在做11gR1的一个awrrpt报告时,顺便想调整一下AWR snapshot的保留时间,结果遇到了ORA-13541这样的错误.下面是这个问题的发生和解决过程.
SQL> select * from v$version;
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- Python版B树
dieslrae
python
话说以前的树都用java写的,最近发现python有点生疏了,于是用python写了个B树实现,B树在索引领域用得还是蛮多了,如果没记错mysql的默认索引好像就是B树...
首先是数据实体对象,很简单,只存放key,value
class Entity(object):
'''数据实体'''
def __init__(self,key,value)
- C语言冒泡排序
dcj3sjt126com
算法
代码示例:
# include <stdio.h>
//冒泡排序
void sort(int * a, int len)
{
int i, j, t;
for (i=0; i<len-1; i++)
{
for (j=0; j<len-1-i; j++)
{
if (a[j] > a[j+1]) // >表示升序
- 自定义导航栏样式
dcj3sjt126com
自定义
-(void)setupAppAppearance
{
[[UILabel appearance] setFont:[UIFont fontWithName:@"FZLTHK—GBK1-0" size:20]];
[UIButton appearance].titleLabel.font =[UIFont fontWithName:@"FZLTH
- 11.性能优化-优化-JVM参数总结
frank1234
jvm参数性能优化
1.堆
-Xms --初始堆大小
-Xmx --最大堆大小
-Xmn --新生代大小
-Xss --线程栈大小
-XX:PermSize --永久代初始大小
-XX:MaxPermSize --永久代最大值
-XX:SurvivorRatio --新生代和suvivor比例,默认为8
-XX:TargetSurvivorRatio --survivor可使用
- nginx日志分割 for linux
HarborChung
nginxlinux脚本
nginx日志分割 for linux 默认情况下,nginx是不分割访问日志的,久而久之,网站的日志文件将会越来越大,占用空间不说,如果有问题要查看网站的日志的话,庞大的文件也将很难打开,于是便有了下面的脚本 使用方法,先将以下脚本保存为 cutlog.sh,放在/root 目录下,然后给予此脚本执行的权限
复制代码代码如下:
chmo
- Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
jinnianshilongnian
springspring4泛型式依赖注入
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- centOS安装GCC和G++
liuxihope
centosgcc
Centos支持yum安装,安装软件一般格式为yum install .......,注意安装时要先成为root用户。
按照这个思路,我想安装过程如下:
安装gcc:yum install gcc
安装g++: yum install g++
实际操作过程发现,只能有gcc安装成功,而g++安装失败,提示g++ command not found。上网查了一下,正确安装应该
- 第13章 Ajax进阶(上)
onestopweb
Ajax
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- How to determine BusinessObjects service pack and fix pack
blueoxygen
BO
http://bukhantsov.org/2011/08/how-to-determine-businessobjects-service-pack-and-fix-pack/
The table below is helpful. Reference
BOE XI 3.x
12.0.0.
y BOE XI 3.0 12.0.
x.
y BO
- Oracle里的自增字段设置
tomcat_oracle
oracle
大家都知道吧,这很坑,尤其是用惯了mysql里的自增字段设置,结果oracle里面没有的。oh,no 我用的是12c版本的,它有一个新特性,可以这样设置自增序列,在创建表是,把id设置为自增序列
create table t
(
id number generated by default as identity (start with 1 increment b
- Spring Security(01)——初体验
yang_winnie
springSecurity
Spring Security(01)——初体验
博客分类: spring Security
Spring Security入门安全认证
首先我们为Spring Security专门建立一个Spring的配置文件,该文件就专门用来作为Spring Security的配置