- 代码随想录算法训练营第四十一天-动态规划-股票-123.买卖股票的最佳时机III
taoyong001
算法动态规划c++leetcode
题目要求最多进行两次买卖,而且每次买卖的交易日期不能交叠,必须要独立题目的关键是拆分动规五部曲:动态数组定义dp[i][0]表示第i天不操作dp[i][1]表示第i天持有股票,可能会延续前一天已买入的状态,也可能是当天买入dp[i][2]表示第i天不持有,可能会延续前一天不持有状态,也可能是当天卖出dp[i][3]表示第i天第二次持有dp[i][4]表示第i天第二次不持有递推公式:dp[i][0]
- 算法篇-炼气期-STL常用函数与数据结构(上篇)
Starry-Walker
算法修炼篇算法c++数据结构stl
前言(双手合十,周身泛起淡淡的代码灵光)诸位道友且慢划走!今天我们不聊金丹元婴那些唬人的大神通,来点实在的——本座夜观天相,发现菜鸟修仙者十有八九不是被红黑二叉树压断灵根,就是在动态规划的心魔劫里走火入魔。但你们可知?只要炼化这枚名为STL的上古储物戒,就能让键盘自动结出算法法印,从此在力扣秘境横着走!(突然压低声音)上个月本座亲眼见证,某个连冒泡排序都要掐诀半柱香的萌新,靠着STL三件套竟在Co
- 【算法设计与分析】实验5:贪心算法—装载及背包问题
XY_伊
算法贪心算法数据结构排序算法c++c语言
目录一、实验目的二、实验环境三、实验内容四、核心代码五、记录与处理六、思考与总结七、完整报告和成果文件提取链接一、实验目的掌握贪心算法求解问题的思想;针对不同问题,会利用贪心算法进行问题建模、求解以及时间复杂度分析;并利用JAVA/C/C++等编程语言开展算法编码实践(语言自选)。理解装载问题及背包问题的贪心求解策略;对比分析与动态规划求解问题的算法异同;能够利用贪心算法,开展装载问题及背包问题的
- 数据结构与算法之动态规划: LeetCode 877. 石子游戏 (Ts版)
Wang's Blog
DataStructureandAlgorithmsleetcode算法
石子游戏https://leetcode.cn/problems/stone-game/description/描述Alice和Bob用几堆石子在做游戏。一共有偶数堆石子,排成一行;每堆都有正整数颗石子,数目为piles[i]游戏以谁手中的石子最多来决出胜负。石子的总数是奇数,所以没有平局Alice和Bob轮流进行,Alice先开始。每回合,玩家从行的开始或结束处取走整堆石头。这种情况一直持续到没
- (动态规划基础 打家劫舍)leetcode 198
维齐洛波奇特利(male)
leetcode算法深度优先
已知h2和h1,用已知推出未知推是求答案,回溯是给答案这里图片给出dfs暴力,再进行记录答案完成记忆化搜索,再转为dp数组#include#include#include//nums:2,1,1,2//dp:2,2,3,4usingnamespacestd;//dp[i]=max(nums[i]+dp[i-2],dp[i-1]);//nums[i]+dp[i-2]抢这家店//dp[i-1]不抢这家
- (动态规划路径基础 最小路径和)leetcode 64
维齐洛波奇特利(male)
动态规划leetcode算法
视频教程1.初始化dp数组,初始化边界2、从[1行到n-1行][1列到m-1列]依次赋值#include#include#includeusingnamespacestd;intmain(){vector>grid={{1,3,1},{1,5,1},{4,2,1}};vector>dp(grid.size(),vector(grid[0].size(),0));dp[0][0]=grid[0][0
- 【第八天】零基础入门刷题Python-算法篇-数据结构与算法的介绍-一种常见的回溯算法(持续更新)
Long_poem
python算法开发语言
提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、Python数据结构与算法的详细介绍1.Python中的常用的回溯算法2.回溯算法3.详细的回溯算法1)一种常见的回溯算法总结前言提示:这里可以添加本文要记录的大概内容:第一天Python数据结构与算法的详细介绍第二天五种常见的排序算法第三天两种常见的搜索算法第四天两种常见的递归算法第五天一种常见的动态规划算法第六天一
- 【第六天】零基础入门刷题Python-算法篇-数据结构与算法的介绍-一种常见的贪心算法(持续更新)
Long_poem
算法python贪心算法
提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、Python数据结构与算法的详细介绍1.Python中的常用的贪心算法2.贪心算法3.详细的贪心代码1)一种常见的贪心算法总结前言提示:这里可以添加本文要记录的大概内容:第一天Python数据结构与算法的详细介绍第二天五种常见的排序算法第三天两种常见的搜索算法第四天两种常见的递归算法第五天一种常见的动态规划算法第六天一
- 拼多多面试题——算法实习生
fpga和matlab
★求职2:大厂笔试面试总结算法计算机视觉人工智能拼多多面试拼多多笔试
目录算法面试概述1.手写快速排序算法2.手写归并排序算法3.手写单链表反转算法4.手写二分查找算法5.手写KMP算法6.手写堆排序算法7.手写动态规划算法8.手写深度优先搜索算法9.手写广度优先搜索算法10.手写Dijkstra算法面试案例1一面二面hr面面试案例2一面二面算法面试概述拼多多是一家中国知名的电商平台,拥有庞大的用户群体和丰富的产品线。为了保持平台的竞争力,拼多多需要不断优化自身的算
- 贪心算法相关知识
秋夜Autumn
贪心算法算法
目录基础定义工作原理步骤一:分解问题步骤二:确定贪心策略步骤三:求解子问题步骤四:合并结果适用场景活动安排问题找零问题哈夫曼编码局限性高级与动态规划的对比决策方式最优性保证时间复杂度和空间复杂度算法实现要点贪心策略的证明数据结构的选择更多的实际应用示例资源分配问题文件压缩中的行程长度编码(RLE)改进股票买卖问题(简单情况)贪心算法的优化方向贪心算法的挑战与应对贪心算法的未来发展趋势进阶贪心算法的
- 动态规划——01背包问题
一位不愿透露姓名的程序猿
动态规划算法
写在前面:做题博客仅为思路描述自己使用,想到哪写哪。题目:有N件物品和一个容量是V的背包。每件物品只能使用一次(01背包)。第i件物品的体积是vi,价值是wi。求解将哪些物品装入背包,可使这些物品的总体积不超过背包容量,且总价值最大。输出最大价值。分析:选定状态数组:dp[i][j]定义为前i个物品在背包总体积为j时的最优装载方法。填dp因为有top_down和bottom_up,所以要按顺序填进
- 7、深入递归,DFS(深度搜索),回溯,剪枝
zhang309841657
算法
"逐步生成结果"类问题之数值型自上而下--递归自下而上--递推,数学归纳,动态规划1、先解决简单下的问题2、然后推广到复杂项的问题3、如果递推次数很明确,最好用迭代(即从开始,一步一步往后推)4、如果有封闭形式,可以直接求解题1:爬楼梯问题三步问题。有个小孩正在上楼梯,楼梯有n阶台阶,小孩一次可以上1阶、2阶或3阶。实现一种方法,计算小孩有多少种上楼梯的方式。结果可能很大,你需要对结果模10000
- 【C++动态规划 离散化】1626. 无矛盾的最佳球队|2027
闻缺陷则喜何志丹
c++动态规划算法leetcode最佳球队无矛盾
本文涉及知识点C++动态规划离散化LeetCode1626.无矛盾的最佳球队假设你是球队的经理。对于即将到来的锦标赛,你想组合一支总体得分最高的球队。球队的得分是球队中所有球员的分数总和。然而,球队中的矛盾会限制球员的发挥,所以必须选出一支没有矛盾的球队。如果一名年龄较小球员的分数严格大于一名年龄较大的球员,则存在矛盾。同龄球员之间不会发生矛盾。给你两个列表scores和ages,其中每组scor
- 【每日一道算法题】Leetcode之decode-ways解码方式问题 Java 动态规划
佛系宅女
leetcode算法
91.leetcode题目描述:一条仅包含字母‘A’-‘Z’的消息用下列的方式加密成数字‘A’->1‘B’->2…‘Z’->26现在给出加密成数字的密文,请判断有多少种解密的方法例如:给出的密文为“12”,可以解密为"AB"(12)或者"L"(12).所以密文"12"的解密方法是2种.importjava.util.*;publicclassSolution{publicintnumDecodin
- LeetCode刷题 | Day 2 最长严格递增或递减子列表(Longest Increasing or Decreasing SubList)
上坤
LeetCode刷题leetcode算法最长递增子列表动态规划PythonC++dynamicprogramming
LeetCode刷题|Day2最长严格递增或递减子列表(LongestIncreasingDecreasingSubList)文章目录LeetCode刷题|Day2最长严格递增或递减子列表(LongestIncreasingDecreasingSubList)前言一、题目概述二、解题方法2.1动态规划思想2.1.1思路讲解2.1.2伪代码+逐步输出示例2.1.3Python代码如下2.1.4C++
- leetcode 300. 最长递增子序列
酱酱熊
算法动态规划贪心算法最长递增子序列二分查找数组处理
题目链接思路一:动态规划分析:假设就一个元素,那么长度肯定就是1,如果是两个元素,那么只有第二个元素比第一个元素小的时候,才会是2,否则,长度还是1。声明dp[i]:表示以nums[i]结尾的最大递增子序列。那么存在nums[j]nums[left]){//状态转移,将right加在left后面,那么长度就是dp[left]+1dp[right]=Math.max(dp[right],dp[lef
- leetcode300. 最长递增子序列
kkkkuuga
动态规划数据结构java动态规划算法leetcode
1.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。2.动态规划:dp[i]代表以i索引位置结尾前面的最长递增子序列,dp[i]的推导则需要遍历其前面所有dp元素,如果i索引位置的元素较大则取前面最大值+1。代码如下,详细见注释:
- LeetCode-300-最长递增子序列
VilliamKalin
力扣
LeetCode-300-最长递增子序列思路1.动态规划:O(n*n)题目要求找出的是递增子序列,子序列不一定是连续的,但是要保证递增,因此可以用动态规划来维护一个不断更新的dp数组,该数组表示,以当前元素为最后一个元素的子序列的最大长度2.贪心+二分查找:O(nlogn)遍历数组,然后维护一个tail[]数组,tail数组必须是严格递增的当nums[i]>tail[len]时,tail[len+
- 代码随想录算法训练营第三十九天-动态规划-337. 打家劫舍 III
taoyong001
算法动态规划c++leetcode
老师讲这是树形dp的入门题目解题思路是以二叉树的遍历(递归三部曲)再结合动规五部曲dp数组如何定义:只需要定义一个二个元素的数组,dp[0]与dp[1]dp[0]表示不偷当前节点的最大价值dp[1]表示偷当前节点后的最大价值这样可以把每个节点的状态值都表示出来但这个数组的两个值只表示当前节点的状态值递归时要使用后序遍历:使用后序遍历的原因就是要从叶子结点一层一层向上统计出来/***Definiti
- 28. C语言 递归:深入理解与高效应用
涛ing
C语言基础c语言算法开发语言linuxc++visualstudiovscode
本章目录:前言什么是递归?递归的基本结构递归应用实例1.计算阶乘2.生成斐波那契数列递归的优缺点优点缺点递归与迭代的对比阶乘的迭代实现:性能对比递归的优化:尾递归与动态规划尾递归动态规划小结前言递归是计算机科学中的一种基本思想,它是通过函数调用自身来解决问题。在C语言中,递归可以让代码更加简洁、优雅,但它也有一定的使用限制和成本。本文将从递归的基本概念入手,逐步深入,探讨递归的工作原理、优缺点,以
- 【Leetcode 热题 100】32. 最长有效括号
冠位观测者
LeetcodeTop100Likedleetcode算法数据结构
问题背景给你一个只包含‘(’和‘)’的字符串,找出最长有效(格式正确且连续)括号子串的长度。数据约束0≤s.length≤3×1040\les.length\le3\times10^40≤s.length≤3×104s[i]s[i]s[i]为‘(’或‘)’解题过程这题可以用栈来解决,还是挺简单的,困难的是用动态规划来实现。新年的第二天,偷偷懒,这题就留到手边事情告一段落,专门训练动态规划的时候再写
- 代码随想录算法训练营第三十九天-动态规划-198. 打家劫舍
taoyong001
算法动态规划c++leetcode
动规五部曲dp[i]表示在下标为i的房间偷或不偷与前面所偷之和所能获得的最大价值递推公式:dp[i]=std::max(dp[i-2]+nums[i],dp[i-1])初始化:要给dp[0]与dp[1]来给定初始值,因为递推公式有-1与-2。dp[0]=nums[0],dp[1]=std::max(nums[0],nums[1]);其它下标值,初始成任意值都可以,因为其值是由前面元素推导出来的遍历
- 代码随想录算法训练营第三十八天-动态规划-完全背包-279.完全平方数
taoyong001
算法动态规划c++leetcode
把目标值当作背包容量,每个平方数当作物品,题目变更为装满指定容量的背包,最小用几个物品会不会出现拼凑不出来的情况?不会,因为有数字1,对任意正整数百分百能拼凑出来因此此题目与上一道题就变得一模一样了classSolution{public:intnumSquares(intn){std::vectordp(n+1,INT_MAX);dp.at(0)=0;for(inti=1;i*i<=n;++i)
- 代码随想录算法训练营第三十八天-动态规划-完全背包-139.单词拆分
taoyong001
算法动态规划c++leetcode
类似于回溯算法中的拆分回文串题目是要求拆分字符串,问这些字符串是否出现在字典里。但这道题可以反着来考虑,从字典中的单词能不能组成所给定的字符串如果这样考虑,这个字符串就背包,容器字典中的单词就是一个一个物品问题就转化成这些物品能不能正好装满这个背包,而且这些物品可以使用多次因此这是一个完全背包类问题动规五部曲dp[j]数组含义:把题目给定的字符串能不能用字典字符串来添满。字符串长度为j时,能被字典
- 代码随想录算法训练营第三十八天|Day38 动态规划
是糖不是唐
算法动态规划c语言数据结构
322.零钱兑换视频讲解:https://www.bilibili.com/video/BV14K411R7yvhttps://programmercarl.com/0322.%E9%9B%B6%E9%92%B1%E5%85%91%E6%8D%A2.html思路#definemin(a,b)((a)>(b)?(b):(a))intcoinChange(int*coins,intcoinsSize,
- 代码随想录算法训练营day32:动态规划01
树懒爱沙发
算法动态规划leetcode数据结构
动态规划理论基础动态规划刷题大纲适用范围:某一问题有很多重叠子问题,使用动态规划是最有效的。所以动态规划中每一个状态一定是由上一个状态推导出来的,这一点就区分于贪心,贪心没有状态推导,而是从局部直接选最优的。套路:dp数组,下标的含义——定义一维或者二维的状态转移数组递推公式:当前状态是怎么被上一个状态决定出来的dp数组如何初始化遍历顺序打印dp数组——来check算法是否正确509.斐波那契数力
- 动态规划算法(25.1.27)
一位不愿透露姓名的程序猿
算法动态规划
写在前面:已经有半年在忙计算机四大件了,算法可以说是除了10月份看了看代码随想录的题并跟着写了点题之外一点题都没做。1月末开始重拾算法,打算用点时间从做题曲成为algorithm高手,在那些中学就开始接触算法然后故意在我们零基础高考er面前大声讨论“茴字的写法”的OIer面前可以不再装死。0.前置了解:递归思想以及相关题目(详解递归思想-CSDN博客)1.动态规划算法基础概念:最简单的例子:斐波那
- 第一章 动态规划 背包问题之有依赖的背包问题
刘胖仔学后端
Acwing算法提高课笔记动态规划背包问题分组背包有依赖的背包问题
1、问题解释什么是有依赖的背包问题呢?我们平时做的一般都是没有依赖的背包问题,也就是说,我取每个物品都可以取这个物品自己。而有依赖代表我取这个物品的同时也必须取某些其他的物品。这样对我们的状态分析是有影响的,我们通过两个题来看看。2、题目金明的预算方案金明今天很开心,家里购置的新房就要领钥匙了,新房里有一间金明自己专用的很宽敞的房间。更让他高兴的是,妈妈昨天对他说:“你的房间需要购买哪些物品,怎么
- 华为OD机试 - 园区参观路径 - 动态规划(Python/JS/C/C++ 2024 C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、题目描述园区某部门举办了FamilyDay,邀请员工及其家属参加;将公司
- 华为OD机试 - 两个字符串间的最短路径问题 - 动态规划(Python/JS/C/C++ 2024 D卷 200分)
哪 吒
华为odpythonjavascript
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、题目描述给定两个字符串,分别为字符串A与字符串B。例如A字符串为ABCA
- 算法 单链的创建与删除
换个号韩国红果果
c算法
先创建结构体
struct student {
int data;
//int tag;//标记这是第几个
struct student *next;
};
// addone 用于将一个数插入已从小到大排好序的链中
struct student *addone(struct student *h,int x){
if(h==NULL) //??????
- 《大型网站系统与Java中间件实践》第2章读后感
白糖_
java中间件
断断续续花了两天时间试读了《大型网站系统与Java中间件实践》的第2章,这章总述了从一个小型单机构建的网站发展到大型网站的演化过程---整个过程会遇到很多困难,但每一个屏障都会有解决方案,最终就是依靠这些个解决方案汇聚到一起组成了一个健壮稳定高效的大型系统。
看完整章内容,
- zeus持久层spring事务单元测试
deng520159
javaDAOspringjdbc
今天把zeus事务单元测试放出来,让大家指出他的毛病,
1.ZeusTransactionTest.java 单元测试
package com.dengliang.zeus.webdemo.test;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import org.junit.Test;
import
- Rss 订阅 开发
周凡杨
htmlxml订阅rss规范
RSS是 Really Simple Syndication的缩写(对rss2.0而言,是这三个词的缩写,对rss1.0而言则是RDF Site Summary的缩写,1.0与2.0走的是两个体系)。
RSS
- 分页查询实现
g21121
分页查询
在查询列表时我们常常会用到分页,分页的好处就是减少数据交换,每次查询一定数量减少数据库压力等等。
按实现形式分前台分页和服务器分页:
前台分页就是一次查询出所有记录,在页面中用js进行虚拟分页,这种形式在数据量较小时优势比较明显,一次加载就不必再访问服务器了,但当数据量较大时会对页面造成压力,传输速度也会大幅下降。
服务器分页就是每次请求相同数量记录,按一定规则排序,每次取一定序号直接的数据
- spring jms异步消息处理
510888780
jms
spring JMS对于异步消息处理基本上只需配置下就能进行高效的处理。其核心就是消息侦听器容器,常用的类就是DefaultMessageListenerContainer。该容器可配置侦听器的并发数量,以及配合MessageListenerAdapter使用消息驱动POJO进行消息处理。且消息驱动POJO是放入TaskExecutor中进行处理,进一步提高性能,减少侦听器的阻塞。具体配置如下:
- highCharts柱状图
布衣凌宇
hightCharts柱图
第一步:导入 exporting.js,grid.js,highcharts.js;第二步:写controller
@Controller@RequestMapping(value="${adminPath}/statistick")public class StatistickController { private UserServi
- 我的spring学习笔记2-IoC(反向控制 依赖注入)
aijuans
springmvcSpring 教程spring3 教程Spring 入门
IoC(反向控制 依赖注入)这是Spring提出来了,这也是Spring一大特色。这里我不用多说,我们看Spring教程就可以了解。当然我们不用Spring也可以用IoC,下面我将介绍不用Spring的IoC。
IoC不是框架,她是java的技术,如今大多数轻量级的容器都会用到IoC技术。这里我就用一个例子来说明:
如:程序中有 Mysql.calss 、Oracle.class 、SqlSe
- TLS java简单实现
antlove
javasslkeystoretlssecure
1. SSLServer.java
package ssl;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.InputStream;
import java.net.ServerSocket;
import java.net.Socket;
import java.security.KeyStore;
import
- Zip解压压缩文件
百合不是茶
Zip格式解压Zip流的使用文件解压
ZIP文件的解压缩实质上就是从输入流中读取数据。Java.util.zip包提供了类ZipInputStream来读取ZIP文件,下面的代码段创建了一个输入流来读取ZIP格式的文件;
ZipInputStream in = new ZipInputStream(new FileInputStream(zipFileName));
&n
- underscore.js 学习(一)
bijian1013
JavaScriptunderscore
工作中需要用到underscore.js,发现这是一个包括了很多基本功能函数的js库,里面有很多实用的函数。而且它没有扩展 javascript的原生对象。主要涉及对Collection、Object、Array、Function的操作。 学
- java jvm常用命令工具——jstatd命令(Java Statistics Monitoring Daemon)
bijian1013
javajvmjstatd
1.介绍
jstatd是一个基于RMI(Remove Method Invocation)的服务程序,它用于监控基于HotSpot的JVM中资源的创建及销毁,并且提供了一个远程接口允许远程的监控工具连接到本地的JVM执行命令。
jstatd是基于RMI的,所以在运行jstatd的服务
- 【Spring框架三】Spring常用注解之Transactional
bit1129
transactional
Spring可以通过注解@Transactional来为业务逻辑层的方法(调用DAO完成持久化动作)添加事务能力,如下是@Transactional注解的定义:
/*
* Copyright 2002-2010 the original author or authors.
*
* Licensed under the Apache License, Version
- 我(程序员)的前进方向
bitray
程序员
作为一个普通的程序员,我一直游走在java语言中,java也确实让我有了很多的体会.不过随着学习的深入,java语言的新技术产生的越来越多,从最初期的javase,我逐渐开始转变到ssh,ssi,这种主流的码农,.过了几天为了解决新问题,webservice的大旗也被我祭出来了,又过了些日子jms架构的activemq也开始必须学习了.再后来开始了一系列技术学习,osgi,restful.....
- nginx lua开发经验总结
ronin47
使用nginx lua已经两三个月了,项目接开发完毕了,这几天准备上线并且跟高德地图对接。回顾下来lua在项目中占得必中还是比较大的,跟PHP的占比差不多持平了,因此在开发中遇到一些问题备忘一下 1:content_by_lua中代码容量有限制,一般不要写太多代码,正常编写代码一般在100行左右(具体容量没有细心测哈哈,在4kb左右),如果超出了则重启nginx的时候会报 too long pa
- java-66-用递归颠倒一个栈。例如输入栈{1,2,3,4,5},1在栈顶。颠倒之后的栈为{5,4,3,2,1},5处在栈顶
bylijinnan
java
import java.util.Stack;
public class ReverseStackRecursive {
/**
* Q 66.颠倒栈。
* 题目:用递归颠倒一个栈。例如输入栈{1,2,3,4,5},1在栈顶。
* 颠倒之后的栈为{5,4,3,2,1},5处在栈顶。
*1. Pop the top element
*2. Revers
- 正确理解Linux内存占用过高的问题
cfyme
linux
Linux开机后,使用top命令查看,4G物理内存发现已使用的多大3.2G,占用率高达80%以上:
Mem: 3889836k total, 3341868k used, 547968k free, 286044k buffers
Swap: 6127608k total,&nb
- [JWFD开源工作流]当前流程引擎设计的一个急需解决的问题
comsci
工作流
当我们的流程引擎进入IRC阶段的时候,当循环反馈模型出现之后,每次循环都会导致一大堆节点内存数据残留在系统内存中,循环的次数越多,这些残留数据将导致系统内存溢出,并使得引擎崩溃。。。。。。
而解决办法就是利用汇编语言或者其它系统编程语言,在引擎运行时,把这些残留数据清除掉。
- 自定义类的equals函数
dai_lm
equals
仅作笔记使用
public class VectorQueue {
private final Vector<VectorItem> queue;
private class VectorItem {
private final Object item;
private final int quantity;
public VectorI
- Linux下安装R语言
datageek
R语言 linux
命令如下:sudo gedit /etc/apt/sources.list1、deb http://mirrors.ustc.edu.cn/CRAN/bin/linux/ubuntu/ precise/ 2、deb http://dk.archive.ubuntu.com/ubuntu hardy universesudo apt-key adv --keyserver ke
- 如何修改mysql 并发数(连接数)最大值
dcj3sjt126com
mysql
MySQL的连接数最大值跟MySQL没关系,主要看系统和业务逻辑了
方法一:进入MYSQL安装目录 打开MYSQL配置文件 my.ini 或 my.cnf查找 max_connections=100 修改为 max_connections=1000 服务里重起MYSQL即可
方法二:MySQL的最大连接数默认是100客户端登录:mysql -uusername -ppass
- 单一功能原则
dcj3sjt126com
面向对象的程序设计软件设计编程原则
单一功能原则[
编辑]
SOLID 原则
单一功能原则
开闭原则
Liskov代换原则
接口隔离原则
依赖反转原则
查
论
编
在面向对象编程领域中,单一功能原则(Single responsibility principle)规定每个类都应该有
- POJO、VO和JavaBean区别和联系
fanmingxing
VOPOJOjavabean
POJO和JavaBean是我们常见的两个关键字,一般容易混淆,POJO全称是Plain Ordinary Java Object / Plain Old Java Object,中文可以翻译成:普通Java类,具有一部分getter/setter方法的那种类就可以称作POJO,但是JavaBean则比POJO复杂很多,JavaBean是一种组件技术,就好像你做了一个扳子,而这个扳子会在很多地方被
- SpringSecurity3.X--LDAP:AD配置
hanqunfeng
SpringSecurity
前面介绍过基于本地数据库验证的方式,参考http://hanqunfeng.iteye.com/blog/1155226,这里说一下如何修改为使用AD进行身份验证【只对用户名和密码进行验证,权限依旧存储在本地数据库中】。
将配置文件中的如下部分删除:
<!-- 认证管理器,使用自定义的UserDetailsService,并对密码采用md5加密-->
- mac mysql 修改密码
IXHONG
mysql
$ sudo /usr/local/mysql/bin/mysqld_safe –user=root & //启动MySQL(也可以通过偏好设置面板来启动)$ sudo /usr/local/mysql/bin/mysqladmin -uroot password yourpassword //设置MySQL密码(注意,这是第一次MySQL密码为空的时候的设置命令,如果是修改密码,还需在-
- 设计模式--抽象工厂模式
kerryg
设计模式
抽象工厂模式:
工厂模式有一个问题就是,类的创建依赖于工厂类,也就是说,如果想要拓展程序,必须对工厂类进行修改,这违背了闭包原则。我们采用抽象工厂模式,创建多个工厂类,这样一旦需要增加新的功能,直接增加新的工厂类就可以了,不需要修改之前的代码。
总结:这个模式的好处就是,如果想增加一个功能,就需要做一个实现类,
- 评"高中女生军训期跳楼”
nannan408
首先,先抛出我的观点,各位看官少点砖头。那就是,中国的差异化教育必须做起来。
孔圣人有云:有教无类。不同类型的人,都应该有对应的教育方法。目前中国的一体化教育,不知道已经扼杀了多少创造性人才。我们出不了爱迪生,出不了爱因斯坦,很大原因,是我们的培养思路错了,我们是第一要“顺从”。如果不顺从,我们的学校,就会用各种方法,罚站,罚写作业,各种罚。军
- scala如何读取和写入文件内容?
qindongliang1922
javajvmscala
直接看如下代码:
package file
import java.io.RandomAccessFile
import java.nio.charset.Charset
import scala.io.Source
import scala.reflect.io.{File, Path}
/**
* Created by qindongliang on 2015/
- C语言算法之百元买百鸡
qiufeihu
c算法
中国古代数学家张丘建在他的《算经》中提出了一个著名的“百钱买百鸡问题”,鸡翁一,值钱五,鸡母一,值钱三,鸡雏三,值钱一,百钱买百鸡,问翁,母,雏各几何?
代码如下:
#include <stdio.h>
int main()
{
int cock,hen,chick; /*定义变量为基本整型*/
for(coc
- Hadoop集群安全性:Hadoop中Namenode单点故障的解决方案及详细介绍AvatarNode
wyz2009107220
NameNode
正如大家所知,NameNode在Hadoop系统中存在单点故障问题,这个对于标榜高可用性的Hadoop来说一直是个软肋。本文讨论一下为了解决这个问题而存在的几个solution。
1. Secondary NameNode
原理:Secondary NN会定期的从NN中读取editlog,与自己存储的Image进行合并形成新的metadata image
优点:Hadoop较早的版本都自带,