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数据结构与算法学习
数据结构与算法宝典算法数据结构ai
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- C# 实现:动态规划解决 0/1 背包问题
江沉晚呤时
C#算法代理模式.netcorec#microsoft.net.netcore算法
在生活中,我们经常面临选择和优化的问题。例如:在有限的资源(如时间、金钱、空间等)下,如何选择最有价值的物品?背包问题(KnapsackProblem)就是一种经典的优化问题,广泛应用于项目选择、投资决策、行李打包等领域。今天,我们将深入探讨0/1背包问题,并通过动态规划方法给出一种高效的解决方案。0/1背包问题0/1背包问题的基本描述是:给定一个容量为C的背包。有n个物品,每个物品有一个重量w[
- 动态规划入门(LIS模板)
动态规划是一种通过把原问题分解为相对简单的子问题的方式求解复杂问题的方法能用动态规划解决的问题,需要满足三个条件:最优子结构,无后效性和子问题重叠目录最长上升子序列(LIS)基本思路最长上升子序列贪心优化(二分优化)合唱队形参加算法竞赛!最长上升子序列(LIS)基本思路在做这种类型的题目时我们需要注意明确题目要求的状态一般来说题目问什么,我们的dp[]数组就可以用来表示什么状态之间的转移变换当下状
- 章节十四:乱序中的“指挥家”:堆排序奥义 - (堆排序 / Heap Sort)
杨小扩
常用算法详解算法
各位老铁,阿扩又来啦!前面我们聊了各种数据结构和算法,从基础的排序查找,到复杂的图算法、动态规划,再到巧妙的Trie树和布隆过滤器。今天,我们要再次回到排序算法的舞台,但这次的主角,可不是简单的“冒泡”或“选择”,而是一位在乱序中能高效组织、精准定位的“指挥家”——堆排序(HeapSort)!你可能听说过快速排序、归并排序,它们都是O(NlogN)级别的排序算法。堆排序也同样拥有这个优秀的性能,而
- LeetCode 72. 编辑距离(Edit Distance)| 动态规划详解
72.编辑距离题目描述给你两个单词word1和word2,请计算将word1转换为word2所需的最少操作数。你可以对一个单词进行以下三种操作:插入一个字符删除一个字符替换一个字符✅示例输入:word1="horse",word2="ros"输出:3解释:horse->rorse(替换h为r)rorse->rose(删除r)rose->ros(删除e)解题思路:动态规划(DP)✅状态定义dp[i]
- c语言找出递增子数组的长度,C语言实现最长递增子序列问题的解决方法
梁肖松
c语言找出递增子数组的长度
本文实例展示了C语言实现最长递增子序列问题的解决方法。分享给大家供大家参考。具体方法如下:问题描述:给定一个序列,找出其最长递增子序列长度。比如输入1375输出3算法解决思路:利用动态规划的思想,以序列的每个点最为最右端,找出每个点作为最右端时的子序列长度的最大值,即问题的求解。因此,在计算前面的每个点的时候,将其结果保存下来,后面的点与前面的点的数值进行比较,如果大,则在其长度基础上加1,并且找
- LeetCode第337题_打家劫舍III
@蓝莓果粒茶
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LeetCode第337题:打家劫舍III文章摘要本文详细解析LeetCode第337题"打家劫舍III",这是一道中等难度的二叉树动态规划问题。文章提供了基于深度优先搜索和动态规划的解法,包含C#、Python、C++三种语言实现,配有详细的算法分析和性能对比。适合想要提升二叉树和动态规划能力的程序员。核心知识点:二叉树、动态规划、深度优先搜索难度等级:中等推荐人群:具有基础数据结构知识,想要提
- LeetCode(Java)
发现了中文版的leetCode,网址在https://leetcode-cn.com70.爬楼梯题目地址:https://leetcode-cn.com/problems/climbing-stairs/submissions/解题思路:最简单的动态规划题目,状态方程与斐波那契数列相同。publicintclimbStairs(intn){if(ntarget){r--;}else{l++;}}r
- 算法:动态规划 洛谷 P8776 [蓝桥杯 2022 省 A] 最长不下降子序列
健仙
算法动态规划蓝桥杯
思路:首先,这题你得先会(nlogn)复杂度的求最长不下降子序列方法。我们可以直接让k个数从下标为1开始,滑动到末端,这k个数就不用看它,因为我们把他设置成k个数后面的数,所以答案先加上k,然后我们看预处理每一个数从他开始(包括这个数)后面的最长不下降子序列,把长度放入b数组中,这样我们答案就是k加上b【k+1】,然后我们看k前面的数,k前面的数不是让答案加上前面的最长不下降子序列,因为此时我们有
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Aurora_wmroy
算法竞赛备赛算法图论c++蓝桥杯数据结构
floyd算法基于动态规划应用:求多源最短路时间复杂度:n^3dijkstra:不能解决负边权floyd:能解决负边权不能解决负边权回路问题求最短路径:dijkstrabfsfloyd思路1.让任意两点之间的距离变短:引入中转点k通过k来中转i---->k---->jj2.找状态:n个点都可以做中转点的情况下,i到j之间的最短路径的长度是x最终状态:dp[n][i][j]=x;中间状态:dp[k]
- 爬楼梯——动态规划
不吃鱼的猫
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文章目录题目一解法一:动态规划题目二解法:题目一假设你正在爬楼梯。需要n阶你才能到达楼顶。每次你可以爬1或2个台阶。你有多少种不同的方法可以爬到楼顶呢?解法一:动态规划将dp[i]数组定义为到达第i阶楼梯有多少种方法,由每次可以爬1或2阶可以得到递推公式:dp[i]=dp[i−1]+dp[i−2]dp[i]=dp[i-1]+dp[i-2]dp[i]=dp[i−1]+dp[i−2]其中,dp[i-1
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LeetCode地址:爬楼梯假设你正在爬楼梯。需要n阶你才能到达楼顶。每次你可以爬1或2个台阶。你有多少种不同的方法可以爬到楼顶呢?注意:给定n是一个正整数。示例1:输入:2输出:2解释:有两种方法可以爬到楼顶。1.1阶+1阶2.2阶示例2:输入:3输出:3解释:有三种方法可以爬到楼顶。-1阶+1阶+1阶-1阶+2阶-2阶+1阶第一种方法动态规划1.确定dp数组dp[i]爬到第i层楼梯,有dp[i
- 力扣第70题:爬楼梯 动态规划DP入门(C++)
Daking-
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假设你正在爬楼梯。需要n阶你才能到达楼顶。每次你可以爬1或2个台阶。你有多少种不同的方法可以爬到楼顶呢?示例1:输入:n=2输出:2解释:有两种方法可以爬到楼顶。1.1阶+1阶2.2阶示例2:输入:n=3输出:3解释:有三种方法可以爬到楼顶。1.1阶+1阶+1阶2.1阶+2阶3.2阶+1阶思路什么叫动态规划?我们分割原始问题为多个子问题,在遍历数据的过程中,如果能根据之前得到的信息动态解决当前的子
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java数据结构与算法实战java动态规划开发语言
前言爬楼梯就是一个斐波那契数列问题,采用动态规划是最合适不过的。实现原理初始化:dp[0]=1;dp[1]=2;转移方程:dp[i]=dp[i-1]+d[i-2];边界条件:无具体代码实现classSolution{publicintclimbStairs(intn){if(n==1){return1;}int[]dp=newint[n];dp[0]=1;dp[1]=2;for(inti=2;i<
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最长上升子序列](https://www.luogu.com.cn/problem/B3637)题目描述这是一个简单的动规板子题。给出一个由n(n≤5000)n(n≤5000)n(n≤5000)个不超过10610^6106的正整数组成的序列。请输出这个序列的最长上升子序列的长度。最长上升子序列是指,从原序列中按顺序取出一些数字排在一起,这些数字是逐渐增大的。输入格式第一行,一个整数n,表示序列长度
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【动态规划】系列文章线性DP1.【动态规划】线性DP1——经典回顾2.【动态规划】线性DP2——进阶1【动态规划】线性DP1——经典回顾【动态规划】新的开始经典DP回顾最长递增子序列(LIS)题目链接题目分析DP代码O(n2)O(n^2)O(n2)补充算法O(nlogn)O(nlogn)O(nlogn)最长公共子序列(LCS)题目链接题目分析代码数字三角形题目链接题目分析自上而下代码自下而上代码新
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小超超爱学习9937
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区间DP是一种动态规划的方法,用于解决涉及区间的问题。它通常应用于需要确定区间的最优解或最值的情况下。石子合并问题是一个经典的区间DP问题,可以用区间DP方法解决。给定一行n个石子,每个石子有一个价值,现要将石子合并成若干堆,每次只能选择相邻的两堆进行合并,合并的得分为两堆石子的总价值,合并后的新堆的价值为得分。求合并到最后,最终得到的堆的最大价值。要求解石子合并问题,可以定义一个dp数组,dp[
- 五大编程竞赛平台终极对比
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LeetCodeLeetCode是一个流行的在线编程平台,提供大量算法和数据结构题目。题目分为简单、中等和困难三个难度级别。LeetCode的题目涵盖各种主题,包括数组、字符串、树、动态规划等。LeetCode支持多种编程语言,包括C++,并提供在线代码编辑器和即时反馈。LeetCode还提供竞赛和面试模拟功能,适合准备技术面试的用户。CodeforcesCodeforces是一个以竞赛为主的在线
- 代码随想录算法训练营总结篇
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第一次接触卡哥的课程是在大二上,当时做N皇后的题目看到卡哥的视频觉得大受裨益,就想着有时间能够刷完卡哥录制的整期课程,后面有算法训练营的监督让我很幸运地坚持了六十天,学到了很多东西,像贪心算法、动态规划、单调栈以及在二叉树里使用BFS和DFS,都是一些很美妙的思路。这次一刷leetcode后面要去学学前端了,等到暑假有时间希望可以跟着卡哥二刷leetcode。学会算法后再去做题有些痛苦,但做出来的
- Leetcode3202. 找出有效子序列的最大长度 II
EverydayaLeetcode题目来源:3202.找出有效子序列的最大长度II解法1:动态规划本题是选与不选的子序列问题,可以尝试给出这样的状态定义:dp[i][j]:以nums[i]结尾模k后值为j的最长子序列的长度。那么状态转移方程是怎样的呢?对于每一个i,遍历j(0&nums,intk){intn=nums.size();//dp[i][j]:以nums[i]结尾模k后值为j的最长子序列
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- 2025B卷 - 华为OD机试七日集训第2期 - 按算法分类,由易到难,循序渐进,玩转OD(Python/JS/C/C++)
目录推荐刷题方法:一、适合人群二、本期训练时间三、如何参加四、七日集训第2期五、精心挑选21道高频100分经典题目,作为入门。第1天、逻辑分析第2天、数组第3天、双指针第4天、贪心算法第5天、字符串处理第6天、深度优先搜索DFS第7天、动态规划六、集训总结国内直接使用ChatGPT4o、o3、o4-mini-high、GPT-4.5、GPT4.1、Gemini2.5pro0605、ClaudeSo
- 华为OD机试专栏--1.3 算法基础:1.3.3 动态规划入门
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目录1.3算法基础1.3.3动态规划入门一、动态规划的核心思想1.1什么是动态规划?1.2动态规划的特点二、动态规划的基本步骤三、经典动态规划问题3.1斐波那契数列(FibonacciSequence)问题描述动态规划解法代码实现(Python)3.2背包问题(KnapsackProblem)问题描述动态规划解法代码实现(Python)3.3最长公共子序列(LongestCommonSubsequ
- 前端面试专栏-算法篇:20. 贪心算法与动态规划入门
欢迎来到前端面试通关指南专栏!从js精讲到框架到实战,渐进系统化学习,坚持解锁新技能,祝你轻松拿下心仪offer。前端面试通关指南专栏主页前端面试专栏规划详情贪心算法与动态规划入门在计算机科学领域,算法是解决问题的核心工具。而贪心算法与动态规划作为两种重要的算法设计策略,广泛应用于优化问题中。本文将深入浅出地介绍这两种算法的基本概念、适用场景、实现方法,并通过经典案例帮助读者理解和掌握它们的核心思
- LeetCode题解---<接雨水>
文章目录题目法一:动态规划关于动态规划完整代码简单易理解版:官方代码:题目给定n个非负整数表示每个宽度为1的柱子的高度图,计算按此排列的柱子,下雨之后能接多少雨水。输入:height=[0,1,0,2,1,0,1,3,2,1,2,1]输出:6解释:上面是由数组[0,1,0,2,1,0,1,3,2,1,2,1]表示的高度图,在这种情况下,可以接6个单位的雨水(蓝色部分表示雨水)。示例2:输入:hei
- 算法设计与分析:分治、动态规划与贪心算法的异同与选择
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算法动态规划贪心算法
在计算机科学中,算法是解决问题的核心。面对复杂问题,算法设计师常常需要将其分解为更小、更易管理的子问题。分治法、动态规划和贪心算法都是基于“原问题”和“子问题”概念的强大策略,但它们在处理子问题的方式、相互关系以及最终解决方案的保证上存在本质区别。理解这些差异对于选择最适合特定问题的算法至关重要。✅一、共同点:都涉及“原问题→子问题”这三种算法范式都遵循将复杂问题分解为更简单部分的思想,这是许多高
- 集训DAY7之线性dp与前缀优化/stl优化
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c++开发语言数据结构算法
集训DAY7之线性DP与前缀优化/STL优化目录DP的概念与思想核心DP的题目类型线性DP详解DP的优化策略后记DP的概念与思想核心DP的定义DP也就是动态规划(DynamicProgramming)是求解决策过程最优化的过程动态规划主要用于求解以时间划分阶段的动态过程的优化问题DP的基本思想动态规划算法通常用于求解具有某种最优性质的问题。在这类问题中我们常常需要在多个可行解中寻找最优解,其基本思
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2025华为OD机试题库(按算法分类):2025华为OD统一考试题库清单(持续收录中)以及考点说明(Python/JS/C/C++)。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
- 深入DP!!!!!!!!!!!!!!-----------------------“DP就像人生:你的当前状态由过去的选择决定,而你的选择将影响未来状态。定义好你的状态转移方程,找到最优的人生路径!“
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"动态规划不是魔法,而是将大问题拆解成小问题的艺术"——一位ACMer的深夜顿悟暑假集训我们过关斩将,来到了线性动态规划和前缀优化这里,不好,是让人心惊胆战的DP!!!不同于其他题解,我们在详说DP之前,我们先说说记忆化搜索。什么是记忆化搜索?记忆化搜索(Memoization)是一种优化递归算法的技术,通过存储已计算的子问题结果,避免重复计算。它是自顶向下的动态规划实现方式。模板题斐波那契数列问
- 项目中 枚举与注解的结合使用
飞翔的马甲
javaenumannotation
前言:版本兼容,一直是迭代开发头疼的事,最近新版本加上了支持新题型,如果新创建一份问卷包含了新题型,那旧版本客户端就不支持,如果新创建的问卷不包含新题型,那么新旧客户端都支持。这里面我们通过给问卷类型枚举增加自定义注解的方式完成。顺便巩固下枚举与注解。
一、枚举
1.在创建枚举类的时候,该类已继承java.lang.Enum类,所以自定义枚举类无法继承别的类,但可以实现接口。
- 【Scala十七】Scala核心十一:下划线_的用法
bit1129
scala
下划线_在Scala中广泛应用,_的基本含义是作为占位符使用。_在使用时是出问题非常多的地方,本文将不断完善_的使用场景以及所表达的含义
1. 在高阶函数中使用
scala> val list = List(-3,8,7,9)
list: List[Int] = List(-3, 8, 7, 9)
scala> list.filter(_ > 7)
r
- web缓存基础:术语、http报头和缓存策略
dalan_123
Web
对于很多人来说,去访问某一个站点,若是该站点能够提供智能化的内容缓存来提高用户体验,那么最终该站点的访问者将络绎不绝。缓存或者对之前的请求临时存储,是http协议实现中最核心的内容分发策略之一。分发路径中的组件均可以缓存内容来加速后续的请求,这是受控于对该内容所声明的缓存策略。接下来将讨web内容缓存策略的基本概念,具体包括如如何选择缓存策略以保证互联网范围内的缓存能够正确处理的您的内容,并谈论下
- crontab 问题
周凡杨
linuxcrontabunix
一: 0481-079 Reached a symbol that is not expected.
背景:
*/5 * * * * /usr/IBMIHS/rsync.sh
- 让tomcat支持2级域名共享session
g21121
session
tomcat默认情况下是不支持2级域名共享session的,所有有些情况下登陆后从主域名跳转到子域名会发生链接session不相同的情况,但是只需修改几处配置就可以了。
打开tomcat下conf下context.xml文件
找到Context标签,修改为如下内容
如果你的域名是www.test.com
<Context sessionCookiePath="/path&q
- web报表工具FineReport常用函数的用法总结(数学和三角函数)
老A不折腾
Webfinereport总结
ABS
ABS(number):返回指定数字的绝对值。绝对值是指没有正负符号的数值。
Number:需要求出绝对值的任意实数。
示例:
ABS(-1.5)等于1.5。
ABS(0)等于0。
ABS(2.5)等于2.5。
ACOS
ACOS(number):返回指定数值的反余弦值。反余弦值为一个角度,返回角度以弧度形式表示。
Number:需要返回角
- linux 启动java进程 sh文件
墙头上一根草
linuxshelljar
#!/bin/bash
#初始化服务器的进程PId变量
user_pid=0;
robot_pid=0;
loadlort_pid=0;
gateway_pid=0;
#########
#检查相关服务器是否启动成功
#说明:
#使用JDK自带的JPS命令及grep命令组合,准确查找pid
#jps 加 l 参数,表示显示java的完整包路径
#使用awk,分割出pid
- 我的spring学习笔记5-如何使用ApplicationContext替换BeanFactory
aijuans
Spring 3 系列
如何使用ApplicationContext替换BeanFactory?
package onlyfun.caterpillar.device;
import org.springframework.beans.factory.BeanFactory;
import org.springframework.beans.factory.xml.XmlBeanFactory;
import
- Linux 内存使用方法详细解析
annan211
linux内存Linux内存解析
来源 http://blog.jobbole.com/45748/
我是一名程序员,那么我在这里以一个程序员的角度来讲解Linux内存的使用。
一提到内存管理,我们头脑中闪出的两个概念,就是虚拟内存,与物理内存。这两个概念主要来自于linux内核的支持。
Linux在内存管理上份为两级,一级是线性区,类似于00c73000-00c88000,对应于虚拟内存,它实际上不占用
- 数据库的单表查询常用命令及使用方法(-)
百合不是茶
oracle函数单表查询
创建数据库;
--建表
create table bloguser(username varchar2(20),userage number(10),usersex char(2));
创建bloguser表,里面有三个字段
&nbs
- 多线程基础知识
bijian1013
java多线程threadjava多线程
一.进程和线程
进程就是一个在内存中独立运行的程序,有自己的地址空间。如正在运行的写字板程序就是一个进程。
“多任务”:指操作系统能同时运行多个进程(程序)。如WINDOWS系统可以同时运行写字板程序、画图程序、WORD、Eclipse等。
线程:是进程内部单一的一个顺序控制流。
线程和进程
a. 每个进程都有独立的
- fastjson简单使用实例
bijian1013
fastjson
一.简介
阿里巴巴fastjson是一个Java语言编写的高性能功能完善的JSON库。它采用一种“假定有序快速匹配”的算法,把JSON Parse的性能提升到极致,是目前Java语言中最快的JSON库;包括“序列化”和“反序列化”两部分,它具备如下特征:  
- 【RPC框架Burlap】Spring集成Burlap
bit1129
spring
Burlap和Hessian同属于codehaus的RPC调用框架,但是Burlap已经几年不更新,所以Spring在4.0里已经将Burlap的支持置为Deprecated,所以在选择RPC框架时,不应该考虑Burlap了。
这篇文章还是记录下Burlap的用法吧,主要是复制粘贴了Hessian与Spring集成一文,【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成
 
- 【Mahout一】基于Mahout 命令参数含义
bit1129
Mahout
1. mahout seqdirectory
$ mahout seqdirectory
--input (-i) input Path to job input directory(原始文本文件).
--output (-o) output The directory pathna
- linux使用flock文件锁解决脚本重复执行问题
ronin47
linux lock 重复执行
linux的crontab命令,可以定时执行操作,最小周期是每分钟执行一次。关于crontab实现每秒执行可参考我之前的文章《linux crontab 实现每秒执行》现在有个问题,如果设定了任务每分钟执行一次,但有可能一分钟内任务并没有执行完成,这时系统会再执行任务。导致两个相同的任务在执行。
例如:
<?
//
test
.php
- java-74-数组中有一个数字出现的次数超过了数组长度的一半,找出这个数字
bylijinnan
java
public class OcuppyMoreThanHalf {
/**
* Q74 数组中有一个数字出现的次数超过了数组长度的一半,找出这个数字
* two solutions:
* 1.O(n)
* see <beauty of coding>--每次删除两个不同的数字,不改变数组的特性
* 2.O(nlogn)
* 排序。中间
- linux 系统相关命令
candiio
linux
系统参数
cat /proc/cpuinfo cpu相关参数
cat /proc/meminfo 内存相关参数
cat /proc/loadavg 负载情况
性能参数
1)top
M:按内存使用排序
P:按CPU占用排序
1:显示各CPU的使用情况
k:kill进程
o:更多排序规则
回车:刷新数据
2)ulimit
ulimit -a:显示本用户的系统限制参
- [经营与资产]保持独立性和稳定性对于软件开发的重要意义
comsci
软件开发
一个软件的架构从诞生到成熟,中间要经过很多次的修正和改造
如果在这个过程中,外界的其它行业的资本不断的介入这种软件架构的升级过程中
那么软件开发者原有的设计思想和开发路线
- 在CentOS5.5上编译OpenJDK6
Cwind
linuxOpenJDK
几番周折终于在自己的CentOS5.5上编译成功了OpenJDK6,将编译过程和遇到的问题作一简要记录,备查。
0. OpenJDK介绍
OpenJDK是Sun(现Oracle)公司发布的基于GPL许可的Java平台的实现。其优点:
1、它的核心代码与同时期Sun(-> Oracle)的产品版基本上是一样的,血统纯正,不用担心性能问题,也基本上没什么兼容性问题;(代码上最主要的差异是
- java乱码问题
dashuaifu
java乱码问题js中文乱码
swfupload上传文件参数值为中文传递到后台接收中文乱码 在js中用setPostParams({"tag" : encodeURI( document.getElementByIdx_x("filetag").value,"utf-8")});
然后在servlet中String t
- cygwin很多命令显示command not found的解决办法
dcj3sjt126com
cygwin
cygwin很多命令显示command not found的解决办法
修改cygwin.BAT文件如下
@echo off
D:
set CYGWIN=tty notitle glob
set PATH=%PATH%;d:\cygwin\bin;d:\cygwin\sbin;d:\cygwin\usr\bin;d:\cygwin\usr\sbin;d:\cygwin\us
- [介绍]从 Yii 1.1 升级
dcj3sjt126com
PHPyii2
2.0 版框架是完全重写的,在 1.1 和 2.0 两个版本之间存在相当多差异。因此从 1.1 版升级并不像小版本间的跨越那么简单,通过本指南你将会了解两个版本间主要的不同之处。
如果你之前没有用过 Yii 1.1,可以跳过本章,直接从"入门篇"开始读起。
请注意,Yii 2.0 引入了很多本章并没有涉及到的新功能。强烈建议你通读整部权威指南来了解所有新特性。这样有可能会发
- Linux SSH免登录配置总结
eksliang
ssh-keygenLinux SSH免登录认证Linux SSH互信
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2187265 一、原理
我们使用ssh-keygen在ServerA上生成私钥跟公钥,将生成的公钥拷贝到远程机器ServerB上后,就可以使用ssh命令无需密码登录到另外一台机器ServerB上。
生成公钥与私钥有两种加密方式,第一种是
- 手势滑动销毁Activity
gundumw100
android
老是效仿ios,做android的真悲催!
有需求:需要手势滑动销毁一个Activity
怎么办尼?自己写?
不用~,网上先问一下百度。
结果:
http://blog.csdn.net/xiaanming/article/details/20934541
首先将你需要的Activity继承SwipeBackActivity,它会在你的布局根目录新增一层SwipeBackLay
- JavaScript变换表格边框颜色
ini
JavaScripthtmlWebhtml5css
效果查看:http://hovertree.com/texiao/js/2.htm代码如下,保存到HTML文件也可以查看效果:
<html>
<head>
<meta charset="utf-8">
<title>表格边框变换颜色代码-何问起</title>
</head>
<body&
- Kafka Rest : Confluent
kane_xie
kafkaRESTconfluent
最近拿到一个kafka rest的需求,但kafka暂时还没有提供rest api(应该是有在开发中,毕竟rest这么火),上网搜了一下,找到一个Confluent Platform,本文简单介绍一下安装。
这里插一句,给大家推荐一个九尾搜索,原名叫谷粉SOSO,不想fanqiang谷歌的可以用这个。以前在外企用谷歌用习惯了,出来之后用度娘搜技术问题,那匹配度简直感人。
环境声明:Ubu
- Calender不是单例
men4661273
单例Calender
在我们使用Calender的时候,使用过Calendar.getInstance()来获取一个日期类的对象,这种方式跟单例的获取方式一样,那么它到底是不是单例呢,如果是单例的话,一个对象修改内容之后,另外一个线程中的数据不久乱套了吗?从试验以及源码中可以得出,Calendar不是单例。
测试:
Calendar c1 =
- 线程内存和主内存之间联系
qifeifei
java thread
1, java多线程共享主内存中变量的时候,一共会经过几个阶段,
lock:将主内存中的变量锁定,为一个线程所独占。
unclock:将lock加的锁定解除,此时其它的线程可以有机会访问此变量。
read:将主内存中的变量值读到工作内存当中。
load:将read读取的值保存到工作内存中的变量副本中。
- schedule和scheduleAtFixedRate
tangqi609567707
javatimerschedule
原文地址:http://blog.csdn.net/weidan1121/article/details/527307
import java.util.Timer;import java.util.TimerTask;import java.util.Date;
/** * @author vincent */public class TimerTest {
 
- erlang 部署
wudixiaotie
erlang
1.如果在启动节点的时候报这个错 :
{"init terminating in do_boot",{'cannot load',elf_format,get_files}}
则需要在reltool.config中加入
{app, hipe, [{incl_cond, exclude}]},
2.当generate时,遇到:
ERROR