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ZXZ_13
算法
01背包问题二维链接遍历物品没有大小顺序要求重点是模拟,推导出递推公式#include#includeintmain(){intm,n;std::cin>>m>>n;std::vectorweight(m,0),value(m,0);for(inti{0};i>weight[i];}for(inti{0};i>value[i];}std::vector>dp(m,std::vector(n+1,0
- 完全 背包
ShiYi22
算法
题目二维数组解法1、确定dp数组以及下标的含义dp[i][j]表示从下标为[0-i]的物品,每个物品可以取无限次,放进容量为j的背包,价值总和最大是多少。2、确定递推公式依然拿dp[1][4]的状态来举例:求取dp[1][4]有两种情况:放物品1还是不放物品1如果不放物品1,那么背包的价值应该是dp[0][4]即容量为4的背包,只放物品0的情况。如果放物品1,那么背包要先留出物品1的容量,目前容量
- 基础算法--背包问题
不会搬砖的淡水鱼
基础算法算法java动态规划贪心算法
背包问题概念完全背包(无限背包)0-1背包概念背包问题是一个经典的组合优化问题,其目标是在给定的一组物品中选择一些物品放入背包中,使得物品的总价值最大化,同时要求背包的总重量不超过背包的容量限制。背包问题有两种常见的变体:完全背包和0-1背包。鉴于完全背包计算过程相对0-1背包简单,这里先讲完全背包。完全背包(无限背包)在完全背包问题中,每个物品可以选择放入背包中的次数是无限的,即可以重复选择。每
- 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
- dp背包问题
|CXHAO|
c++
有NN件物品和一个容量是VV的背包。每件物品只能使用一次。第ii件物品的体积是vivi,价值是wiwi。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。输入格式第一行两个整数,N,VN,V,用空格隔开,分别表示物品数量和背包容积。接下来有NN行,每行两个整数vi,wivi,wi,用空格隔开,分别表示第ii件物品的体积和价值。输出格式输出一个整数,表示最大价值
- 第13章贪心算法
厨 神
贪心算法算法
贪心算法局部最优求得总体最优适用于桌上有6张纸币,面额为10010050505010,问怎么能拿走3张纸币,总面额最大?—拿单位价值最高的只关注局部最优----关注拿一张的最大值拆解-----拿三次最大的纸币不适用于桌面三件物品,每个物品都有重量和价值,wv695733承重为8,求不超过背包承重情况下最大价值只能选一件,能不能得到最大值----选69还剩下二,能选第二件吗?不能选所以不适用,因为不
- 贪心算法在背包问题上的运用(Python)
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智能算法的MATLAB实现贪心算法python算法
背包问题有n个物品,它们有各自的体积和价值,现有给定容量的背包,如何让背包里装入的物品具有最大的价值总和?这就是典型的背包问题(又称为0-1背包问题),也是具体的、没有经过任何延伸的背包问题模型。背包问题的传统求解方法较为复杂,现定义有一个可以载重为8kg的背包,另外还有4个物品,物品的价值和质量数据如下表,不考虑背包的容量。4个物品的总质量大于8kg,所以要想在有限载重的背包携带更多质量的物品,
- 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
- 蓝桥杯常见算法模板(Python组)
-777.
蓝桥杯算法
目录1.二分1.整数二分(二分答案):2.浮点数二分(考不到)2.前缀和、差分1.前缀和一维:二维:2.差分一维:二维:3.贪心4.线性DP1.最长上升子序列(子序列问题一般下标从一开始)2.最长公共子序列3.常见背包模型1.0-1背包2.完全背包3.多重背包4.混合背包5.二维费用背包6.分组背包5.搜索1.DFS模板:1.子集问题2.全排列问题2.BFS6.数据结构1.并查集2.树状数组3.树
- 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
- 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
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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
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回溯法深度优先策略(回忆深度优先遍历二叉树思路)解题步骤:1)针对所给问题,定义问题的解空间;例如,n个物品的0-1背包问题所对应的解空间树是一棵子集树。2)确定易于搜索的解空间结构;3)以深度优先方式搜索解空间,并在搜索过程中用剪枝函数(****约束函数除去不满足约束的子树,限界函数减去得不到最优解的子树**)**避免无效搜索##子集树和递归树扩展结点:一个正在产生儿子的结点称为扩展结点。活结点
- 01背包问题简介
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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
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目录前言国内外发展现状(DevelopmentStatusatHomeandAbroad)背包LiDAR技术及其在林业调查中的应用进展单木胸径提取算法研究现状单木树高提取算法研究现状2背包LiDAR城市公园树木数据采集及预处理2.1测区概况(OverviewTestArea)2.2背包LiDAR数据采集与处理(BackpackLiDARDataAcquisitionand2.2.1背包激光雷达系统
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开始完全背包不同于01背包,完全背包的特色在于元素可以重复拿取,因此在递归公式和遍历顺序上都有些许不同。leetcode518零钱兑换||在组合方式中所用到的递推公式是dp[j]=dp[j-coins[i]]+dp[j]对于coins[i]>j的情况,forjinrange(coin[i],amount+1)不会执行,即实现dp[i][j]=dp[i-1][j]classSolution:defc
- Leetcode 刷题笔记1 动态规划part04
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leetcode最后一块石头的重量||问题转化,把石头问题转化为背包问题,在target容量范围内所能装的最大石头重量classSolution:deflastStoneWeightII(self,stones:List[int])->int:total=sum(stones)target=total//2dp=[0]*(target+1)forstoneinstones:forjinrange(
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MoeCTF2023CRYPTO部分wp前言MoeCTF2023CRYPTO方向的部分赛题0x01、baby_e知识点:低加密指数攻击0x02、bad_E知识点:e和phi不互素0x03:bad_random知识点:线性同余算法生成伪随机数0x04.|p-q|知识点:p和q很接近直接爆破0x05.minipack知识点:背包密码,贪心算法总结前言作者通过写文章记录自己的CTF经历,有不对的地方还请
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文章目录前言一、定义二、特点三、使用场景适用场景:何时使用部分背包问题活动安排问题最优装载问题最小生成树Prim算法:按点检索,适用于稠密图Kruskal算法:并查集+最小生成树Dijkstra算法:不能存在负权边,松弛操作总结前言本博客仅做学习笔记,如有侵权,联系后即刻更改科普:贪心算法一、定义贪心算法是指在对问题进行求解时,在每一步选择中都采取最好或者最优(最有利)的选择,从而希望最终结果是最
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动态规划-动态规划方法方法代表了这一类问题(最优子结构or子问题最优性)的有一半解法,是设计方法或者策略,不是具体算法-本质是递推,核心是找到状态转移的方式,写出dp方程-形式:记忆性递归递推01背包问题有n个重量和价值分别为wi,vi的物品,从这些物品中挑选出总重量不超过n的物品,求所有挑选方案中的值总和的最大值1=w[i]){intv1=v[i]+dfs(i+1,ww-w[i]);//选择当前
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一、概念与问题背景部分背包问题是一种经典的优化问题,其中给定一系列物品,每个物品有一定的重量和价值,目标是在一个固定容量的背包中装入物品,使得背包中物品的总价值最大。与0/1背包问题不同,部分背包问题允许将物品分割,即可以只选择物品的一部分装入背包。二、贪心策略介绍对于部分背包问题,贪心算法是一种有效的解决策略。贪心策略的基本思想是,在每一步选择中,都采取在当前状态下最好或最优(即最有利)的选择,
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一、基础阶段:构建算法与数学根基数据结构与基础算法数据结构:数组、链表、栈、队列、哈希表、树(二叉搜索树、堆、字典树)、图等。基础算法:排序(快速排序、堆排序)、查找(二分查找)、递归与分治、贪心算法、简单动态规划(背包问题)、字符串匹配(KMP、Rabin-Karp)、图遍历(BFS/DFS)等。实践方法:通过LeetCode等平台刷题(如“剑指Offer”系列),掌握算法原理与代码实现。数学基
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思路dp数组定义:完全背包,不限物品使用次数,使用0-i的硬币,总和小于等于j的组合方式有dp[i][j]个递推公式:if(j>=coins[i])dp[i][j]=dp[i-1][j]+dp[i][j-coins[i]];elsedp[i][j]=dp[i-1][j];dp数组初始化:第一行以及第一列初始化为1遍历顺序:左右,上下时间复杂度:代码classSolution{public:intc
- 力扣-动态规划-322 零钱兑换
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力扣#动态规划leetcode动态规划算法
思路dp数组定义:凑齐总和为j的最少硬币个数为dp[j]递推公式:dp[j]=min(dp[j],1+dp[j-coins[i]]);dp数组初始化:dp[0]=0;遍历顺序:先背包再物品和先物品再背包是一样的,(组合问题先物品再背包,排列问题先背包再物品),此处求的是最少硬币个数时间复杂度:代码classSolution{public:intcoinChange(vector&coins,int
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tips:1.两层for可以理解为是按顺序的。外层物品内层背包,不同物品放进背包只有一种顺序,如a,b,放时要么a在前,要么b在前,只有一种之前定好的物品的顺序;外层背包内层物品,a,b可以有a+b和b+a两种,均计入。引申:排列,ab,ba算两种排列方式组合,ab,ba算一种排列方式,如果只有ab,那也是组合数2.写算法不需要证明,找例子就行完全背包n,bagweight=map(int,inp
- 详解动态规划之01背包问题及其空间压缩(图文并茂+例题讲解)
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1.动态规划问题的本质记忆化地暴力搜索所有可能性来得到问题的解我们常常会遇到一些问题,需要我们在n次操作,且每次操作有k种选择时,求出最终需要的最小或最大代价。处理类似的问题,我们一般需要遍历所有的可能性(相当于走一遍所有的路径),然后找到我们所需要的解。很明显我们可以构成一棵“决策树”,假设n=2,k=3,那么:我们可以通过DFS或者BFS来遍历整棵树,从而搜寻到我们需要的结果。时间复杂度:O(
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代码随想录动态规划part06|322.零钱兑换、279.完全平方数、139.单词拆分322.零钱兑换279.完全平方数139.单词拆分关于多重背包,你该了解这些!背包问题总结篇!322.零钱兑换leetcode题目链接代码随想录文档讲解思路:完全背包整理:完全背包理论基础:装满这个背包可得的最大价值(遍历顺序可以颠倒)零钱兑换2:装满背包有多少种方法(每种方法不强调顺序,组合数)(先遍历物品再遍
- 基本数据类型和引用类型的初始值
3213213333332132
java基础
package com.array;
/**
* @Description 测试初始值
* @author FuJianyong
* 2015-1-22上午10:31:53
*/
public class ArrayTest {
ArrayTest at;
String str;
byte bt;
short s;
int i;
long
- 摘抄笔记--《编写高质量代码:改善Java程序的151个建议》
白糖_
高质量代码
记得3年前刚到公司,同桌同事见我无事可做就借我看《编写高质量代码:改善Java程序的151个建议》这本书,当时看了几页没上心就没研究了。到上个月在公司偶然看到,于是乎又找来看看,我的天,真是非常多的干货,对于我这种静不下心的人真是帮助莫大呀。
看完整本书,也记了不少笔记
- 【备忘】Django 常用命令及最佳实践
dongwei_6688
django
注意:本文基于 Django 1.8.2 版本
生成数据库迁移脚本(python 脚本)
python manage.py makemigrations polls
说明:polls 是你的应用名字,运行该命令时需要根据你的应用名字进行调整
查看该次迁移需要执行的 SQL 语句(只查看语句,并不应用到数据库上):
python manage.p
- 阶乘算法之一N! 末尾有多少个零
周凡杨
java算法阶乘面试效率
&n
- spring注入servlet
g21121
Spring注入
传统的配置方法是无法将bean或属性直接注入到servlet中的,配置代理servlet亦比较麻烦,这里其实有比较简单的方法,其实就是在servlet的init()方法中加入要注入的内容:
ServletContext application = getServletContext();
WebApplicationContext wac = WebApplicationContextUtil
- Jenkins 命令行操作说明文档
510888780
centos
假设Jenkins的URL为http://22.11.140.38:9080/jenkins/
基本的格式为
java
基本的格式为
java -jar jenkins-cli.jar [-s JENKINS_URL] command [options][args]
下面具体介绍各个命令的作用及基本使用方法
1. &nb
- UnicodeBlock检测中文用法
布衣凌宇
UnicodeBlock
/** * 判断输入的是汉字 */ public static boolean isChinese(char c) { Character.UnicodeBlock ub = Character.UnicodeBlock.of(c);
- java下实现调用oracle的存储过程和函数
aijuans
javaorale
1.创建表:STOCK_PRICES
2.插入测试数据:
3.建立一个返回游标:
PKG_PUB_UTILS
4.创建和存储过程:P_GET_PRICE
5.创建函数:
6.JAVA调用存储过程返回结果集
JDBCoracle10G_INVO
- Velocity Toolbox
antlove
模板toolboxvelocity
velocity.VelocityUtil
package velocity;
import org.apache.velocity.Template;
import org.apache.velocity.app.Velocity;
import org.apache.velocity.app.VelocityEngine;
import org.apache.velocity.c
- JAVA正则表达式匹配基础
百合不是茶
java正则表达式的匹配
正则表达式;提高程序的性能,简化代码,提高代码的可读性,简化对字符串的操作
正则表达式的用途;
字符串的匹配
字符串的分割
字符串的查找
字符串的替换
正则表达式的验证语法
[a] //[]表示这个字符只出现一次 ,[a] 表示a只出现一
- 是否使用EL表达式的配置
bijian1013
jspweb.xmlELEasyTemplate
今天在开发过程中发现一个细节问题,由于前端采用EasyTemplate模板方法实现数据展示,但老是不能正常显示出来。后来发现竟是EL将我的EasyTemplate的${...}解释执行了,导致我的模板不能正常展示后台数据。
网
- 精通Oracle10编程SQL(1-3)PLSQL基础
bijian1013
oracle数据库plsql
--只包含执行部分的PL/SQL块
--set serveroutput off
begin
dbms_output.put_line('Hello,everyone!');
end;
select * from emp;
--包含定义部分和执行部分的PL/SQL块
declare
v_ename varchar2(5);
begin
select
- 【Nginx三】Nginx作为反向代理服务器
bit1129
nginx
Nginx一个常用的功能是作为代理服务器。代理服务器通常完成如下的功能:
接受客户端请求
将请求转发给被代理的服务器
从被代理的服务器获得响应结果
把响应结果返回给客户端
实例
本文把Nginx配置成一个简单的代理服务器
对于静态的html和图片,直接从Nginx获取
对于动态的页面,例如JSP或者Servlet,Nginx则将请求转发给Res
- Plugin execution not covered by lifecycle configuration: org.apache.maven.plugin
blackproof
maven报错
转:http://stackoverflow.com/questions/6352208/how-to-solve-plugin-execution-not-covered-by-lifecycle-configuration-for-sprin
maven报错:
Plugin execution not covered by lifecycle configuration:
- 发布docker程序到marathon
ronin47
docker 发布应用
1 发布docker程序到marathon 1.1 搭建私有docker registry 1.1.1 安装docker regisry
docker pull docker-registry
docker run -t -p 5000:5000 docker-registry
下载docker镜像并发布到私有registry
docker pull consol/tomcat-8.0
- java-57-用两个栈实现队列&&用两个队列实现一个栈
bylijinnan
java
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Stack;
/*
* Q 57 用两个栈实现队列
*/
public class QueueImplementByTwoStacks {
private Stack<Integer> stack1;
pr
- Nginx配置性能优化
cfyme
nginx
转载地址:http://blog.csdn.net/xifeijian/article/details/20956605
大多数的Nginx安装指南告诉你如下基础知识——通过apt-get安装,修改这里或那里的几行配置,好了,你已经有了一个Web服务器了。而且,在大多数情况下,一个常规安装的nginx对你的网站来说已经能很好地工作了。然而,如果你真的想挤压出Nginx的性能,你必
- [JAVA图形图像]JAVA体系需要稳扎稳打,逐步推进图像图形处理技术
comsci
java
对图形图像进行精确处理,需要大量的数学工具,即使是从底层硬件模拟层开始设计,也离不开大量的数学工具包,因为我认为,JAVA语言体系在图形图像处理模块上面的研发工作,需要从开发一些基础的,类似实时数学函数构造器和解析器的软件包入手,而不是急于利用第三方代码工具来实现一个不严格的图形图像处理软件......
&nb
- MonkeyRunner的使用
dai_lm
androidMonkeyRunner
要使用MonkeyRunner,就要学习使用Python,哎
先抄一段官方doc里的代码
作用是启动一个程序(应该是启动程序默认的Activity),然后按MENU键,并截屏
# Imports the monkeyrunner modules used by this program
from com.android.monkeyrunner import MonkeyRun
- Hadoop-- 海量文件的分布式计算处理方案
datamachine
mapreducehadoop分布式计算
csdn的一个关于hadoop的分布式处理方案,存档。
原帖:http://blog.csdn.net/calvinxiu/article/details/1506112。
Hadoop 是Google MapReduce的一个Java实现。MapReduce是一种简化的分布式编程模式,让程序自动分布到一个由普通机器组成的超大集群上并发执行。就如同ja
- 以資料庫驗證登入
dcj3sjt126com
yii
以資料庫驗證登入
由於 Yii 內定的原始框架程式, 採用綁定在UserIdentity.php 的 demo 與 admin 帳號密碼: public function authenticate() { $users=array( &nbs
- github做webhooks:[2]php版本自动触发更新
dcj3sjt126com
githubgitwebhooks
上次已经说过了如何在github控制面板做查看url的返回信息了。这次就到了直接贴钩子代码的时候了。
工具/原料
git
github
方法/步骤
在github的setting里面的webhooks里把我们的url地址填进去。
钩子更新的代码如下: error_reportin
- Eos开发常用表达式
蕃薯耀
Eos开发Eos入门Eos开发常用表达式
Eos开发常用表达式
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 2014年8月18日 15:03:35 星期一
&
- SpringSecurity3.X--SpEL 表达式
hanqunfeng
SpringSecurity
使用 Spring 表达式语言配置访问控制,要实现这一功能的直接方式是在<http>配置元素上添加 use-expressions 属性:
<http auto-config="true" use-expressions="true">
这样就会在投票器中自动增加一个投票器:org.springframework
- Redis vs Memcache
IXHONG
redis
1. Redis中,并不是所有的数据都一直存储在内存中的,这是和Memcached相比一个最大的区别。
2. Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据,同时还提供list,set,hash等数据结构的存储。
3. Redis支持数据的备份,即master-slave模式的数据备份。
4. Redis支持数据的持久化,可以将内存中的数据保持在磁盘中,重启的时候可以再次加载进行使用。
Red
- Python - 装饰器使用过程中的误区解读
kvhur
JavaScriptjqueryhtml5css
大家都知道装饰器是一个很著名的设计模式,经常被用于AOP(面向切面编程)的场景,较为经典的有插入日志,性能测试,事务处理,Web权限校验, Cache等。
原文链接:http://www.gbtags.com/gb/share/5563.htm
Python语言本身提供了装饰器语法(@),典型的装饰器实现如下:
@function_wrapper
de
- 架构师之mybatis-----update 带case when 针对多种情况更新
nannan408
case when
1.前言.
如题.
2. 代码.
<update id="batchUpdate" parameterType="java.util.List">
<foreach collection="list" item="list" index=&
- Algorithm算法视频教程
栏目记者
Algorithm算法
课程:Algorithm算法视频教程
百度网盘下载地址: http://pan.baidu.com/s/1qWFjjQW 密码: 2mji
程序写的好不好,还得看算法屌不屌!Algorithm算法博大精深。
一、课程内容:
课时1、算法的基本概念 + Sequential search
课时2、Binary search
课时3、Hash table
课时4、Algor
- C语言算法之冒泡排序
qiufeihu
c算法
任意输入10个数字由小到大进行排序。
代码:
#include <stdio.h>
int main()
{
int i,j,t,a[11]; /*定义变量及数组为基本类型*/
for(i = 1;i < 11;i++){
scanf("%d",&a[i]); /*从键盘中输入10个数*/
}
for
- JSP异常处理
wyzuomumu
Webjsp
1.在可能发生异常的网页中通过指令将HTTP请求转发给另一个专门处理异常的网页中:
<%@ page errorPage="errors.jsp"%>
2.在处理异常的网页中做如下声明:
errors.jsp:
<%@ page isErrorPage="true"%>,这样设置完后就可以在网页中直接访问exc