- 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
- 贪心算法在背包问题上的运用(Python)
MATLAB卡尔曼
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
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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
- 回溯法-子集树递归树-装载问题
王安安的记录
算法回溯法c++算法
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
天狼星——白羽
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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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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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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
- 蓝桥杯算法基础(36)动态规划dp经典问题详解
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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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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,全天CSDN在线答疑。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
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Python实现算法python算法动态规划leetcode
【动态规划】解决背包问题Python背包问题背包问题现在有3个物品篮球1kg1000元吉他3kg2000元单反4kg2500元有1个背包重4kg问怎么拿物品价值最大运用动态规划DP来解决此问题方法代码【源码】——思路来自麻省理工背包问题defbackpack(memory,item_weight,values,last_weight,index):'''memory:如果是已经计算过得分支则直接返
- 部分背包问题(贪心算法)
萧毅寒
贪心算法算法
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,
- 算法研究员技术图谱和学习路径
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开发者职业加速服务算法学习
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
- 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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文章目录前言动态规划动态规划常见形式动态规划求最值的几个例子1.**背包问题**2.**最短路径问题**3.**最小硬币找零问题**4.**最长递增子序列**总结最优子结构举个简单的例子其他例子条件DP的核心就是穷举具体解释递归的算法时间复杂度dp数组的迭代解法通俗易懂的解释比喻状态转移方程详解状态转移方程中的状态概念通俗易懂的解释:举个例子:状态总结:DP的无后效性通俗易懂的解释举个例子特点总结
- 一张表解释01背包问题
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算法算法蓝桥杯c语言
背包问题的概述:已知背包容量为m,有一堆物品(n个),每个物品都有重量和价值,求解怎么放物品能让拿到的东西价值达到最大。一道测试用例:104310411512613dp数组可视化:操作n\m12345678910输入3101001010101010101010输入4102001011111121212121输入5123001011121221222222输入61340010111213212223
- Java 算法和数据结构 答案整理,最新面试题
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互联网大厂面试题java算法数据结构
Java中如何使用动态规划求解背包问题?1、定义子问题:首先确定动态规划状态,通常以物品数量和背包容量为变量定义子问题,例如dp[i][j]表示前i件物品放入容量为j的背包所能获得的最大价值。2、确定状态转移方程:基于是否选择当前物品,将问题分为两个子问题,即dp[i][j]=max(dp[i-1][j],dp[i-1][j-weight[i]]+value[i]),表示选择当前物品和不选择当前物
- 背包问题-动态规划算法(附带Python代码解析)
心碎小猫p
算法动态规划python
一.背包问题概述:给定n种物品和一个容量为capacity的背包,其中每一个物品的重量和价值已知。问:应该如何选择装入背包的物品,使得装入背包中的物品的总价值最大?二.分析过程:1.思路:对于每一个物品只有两种选择,第一种情况:装入当前物品;第二种情况:不装入当前物品。我们从第一个物品开始,将其重量和背包容量进行比较,如果比背包容量小,则选择将这个物品装入背包,记录它的价值(如果比背包容量大,忽略
- 贪心算法.
pianmian1
贪心算法算法
贪心算法是指只从当前角度出发,做出当前情景下最好的选择,在某种意义上来说是局部最优解,并不从全局的角度做决策.如果贪心策略选择不恰当,可能无法得到全局最优解.贪心算法的基本流程如下:1.分析问题,确定优化目标,对变量进行初始化2.制定贪心策略:在制定贪心策略时需要证明所选贪心策略一定可以得到全局最优解,若找到反例则推翻当前贪心策略,重新确定贪心策略.完全背包问题本节以完全背包问题为例,说明贪心算法
- 动态规划之背包问题--python版本
我是小码搬运工
#python基础动态规划背包问题python版本
动态规划之背包问题–python版本问题已知一个最大量的背包,给定一组给定固定价值和固定体积的物品,求在不超过最大值的前提下,能放入背包中的最大总价值。解题思路该问题是典型的动态规划问题,分为三种不同的类型(0-1背包问题、完全背包和多重背包问题)解题关键–状态转移表达式:B(k,C)=max(B(k−1,C),B(k−1,C−ci)+vi)B(k,C)=max(B(k-1,C),B(k-1,C-
- 动态规划之背包问题全解
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动态规划
概述———动态规划提出人:理查德·贝尔曼本质:一张表格处理方法内容:把原问题分解为若干子问题,自底向上先求解最小子问题,把结果储存在表格中,求解大的子问题时直接从表格中查询小的子问题的解,以避免重复计算,从而提高效率。一、动态规划求解原理适用范围:问题需要具备3个性质———最优子结构、子问题重叠、无后效性。最优子结构指问题最优解包含其子问题的最优解,是使用动态规划的基本条件。三要素:状态、阶段、决
- 动态规划之背包问题的Python实现
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Python数据结构python数据结构动态规划求解
目录1.问题描述2.动态规划之网格法3.python实现1.问题描述题目来源于《算法图解》第9章练习题9.2,如下图所示。对于背包问题,通常的做法有列举法、贪婪算法和动态规划(1)列举法:列举出所有的可能情况,再选择最优解,但当情况很多时,这种算法复杂度很高(2)贪婪算法:在容量允许范围内,每次都拿剩余物品中价值最高的,贪婪算法能够快速解决复杂度很高的问题,但通常得到的是次优解,但就对这个题目而言
- 动态规划之背包问题
于冬恋
动态规划算法
动态规划是一个重要的算法范式,它将一个问题分解为一系列更小的子问题,并通过存储子问题的解来避免重复计算,从而大幅提升时间效率。目录01背包问题完全背包问题多重背包问题二维费用背包问题(1)01背包问题给定n个物体,和一个容量为c的背包,物品i的重量为wi,其价值为应该如何选择装入背包的物品使其获得的总价值最大。可以用贪心算法,但是不一定能达到最优解,所以用动态规划解决创建一个数组dp[i][j]i
- 刷题计划day29 动规01背包(一)【01背包】【分割等和子集】【最后一块石头的重量 II】
哈哈哈的懒羊羊
算法java数据结构leetcode动态规划背包问题蓝桥杯
⚡刷题计划day29动规01背包(一)开始,可以点个免费的赞哦~往期可看专栏,关注不迷路,您的支持是我的最大动力~目录背包问题前言01背包二维数组dp[i][j]关于是否放物品:关于二维dp遍历顺序:一维数组dp(滚动数组)关于一维dp遍历顺序:题目一:416.分割等和子集题目二:1049.最后一块石头的重量II背包问题前言对于面试的话,其实掌握01背包和完全背包,就够用了,最多可以再来一个多重背
- AcWing中01背包问题
ONEPEICE-ing
算法AcWing
在acwing.com中的题,本次为01背包问题【具体视频可通过www.acwing.com/video/214网站观看(ps:是跟着视频中的老师一起写的,并不是原创~~~)】01背包问题题目: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。第i间物品的体积是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。输入格式:第一行两个整数,N
- 背包总结——0-1背包及完全背包问题总结及代码模板
Baymax的学习日志
c++动态规划算法c++
背包总结背包问题通常是多种物品有多个属性,且已知条件为某属性被受限,求另一属性的最大/最小/等于/存在不存在。以0-1背包为例解释:n个物品具有的属性为重量和价值,其中总重量C将重量的属性限制住,求最大价值,即求另一属性的特征。针对背包问题:1、先判断属于0-1背包还是完全背包。2、看是求最大值/最小值/等值/是否存在/排列/组合(排列/组合问题通常出现在完全背包中)。确定了背包类型及要求的问题后
- 动态规划——完全背包问题(力扣322: 零钱兑换)
索利亚噶通
动态规划算法
前言这次我们要说的是完全背包问题,还记得下面这张图吗,可以看到01背包问题和完全背包问题的区别在于每种物品的数量01背包问题中每种物品只有一个,只有选与不选两种情况完全背包问题种每种物品有多个,选不选,选多少都是考虑的问题定义:一个背包容积为C,一共N种物品,分别编号0,1,2....i,i+1,.....N-1,第i个物品的重量为weight[i],价值为value[i],每种物品可以选用任意多
- 【进击的算法】动态规划——不同维度的背包问题
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算法动态规划数据结构
文章目录前言动态规划的维度二维动规leetcode416、分割等和子集leetcode1049.最后一块石头的重量IIleetcode494、目标和三维动规leetcode474.一和零结语前言大家好久不见,这次我们一起来学习一下动态规划中怎么确定维度,和对应问题如何解决。动态规划的维度一个维度:只有物品两个维度:物品和容量三个维度:物品和容量1和容量2之前讲解动态规划问题时,斐波那契数列就是一个
- java封装继承多态等
麦田的设计者
javaeclipsejvmcencapsulatopn
最近一段时间看了很多的视频却忘记总结了,现在只能想到什么写什么了,希望能起到一个回忆巩固的作用。
1、final关键字
译为:最终的
&
- F5与集群的区别
bijian1013
weblogic集群F5
http请求配置不是通过集群,而是F5;集群是weblogic容器的,如果是ejb接口是通过集群。
F5同集群的差别,主要还是会话复制的问题,F5一把是分发http请求用的,因为http都是无状态的服务,无需关注会话问题,类似
- LeetCode[Math] - #7 Reverse Integer
Cwind
java题解MathLeetCodeAlgorithm
原题链接:#7 Reverse Integer
要求:
按位反转输入的数字
例1: 输入 x = 123, 返回 321
例2: 输入 x = -123, 返回 -321
难度:简单
分析:
对于一般情况,首先保存输入数字的符号,然后每次取输入的末位(x%10)作为输出的高位(result = result*10 + x%10)即可。但
- BufferedOutputStream
周凡杨
首先说一下这个大批量,是指有上千万的数据量。
例子:
有一张短信历史表,其数据有上千万条数据,要进行数据备份到文本文件,就是执行如下SQL然后将结果集写入到文件中!
select t.msisd
- linux下模拟按键输入和鼠标
被触发
linux
查看/dev/input/eventX是什么类型的事件, cat /proc/bus/input/devices
设备有着自己特殊的按键键码,我需要将一些标准的按键,比如0-9,X-Z等模拟成标准按键,比如KEY_0,KEY-Z等,所以需要用到按键 模拟,具体方法就是操作/dev/input/event1文件,向它写入个input_event结构体就可以模拟按键的输入了。
linux/in
- ContentProvider初体验
肆无忌惮_
ContentProvider
ContentProvider在安卓开发中非常重要。与Activity,Service,BroadcastReceiver并称安卓组件四大天王。
在android中的作用是用来对外共享数据。因为安卓程序的数据库文件存放在data/data/packagename里面,这里面的文件默认都是私有的,别的程序无法访问。
如果QQ游戏想访问手机QQ的帐号信息一键登录,那么就需要使用内容提供者COnte
- 关于Spring MVC项目(maven)中通过fileupload上传文件
843977358
mybatisspring mvc修改头像上传文件upload
Spring MVC 中通过fileupload上传文件,其中项目使用maven管理。
1.上传文件首先需要的是导入相关支持jar包:commons-fileupload.jar,commons-io.jar
因为我是用的maven管理项目,所以要在pom文件中配置(每个人的jar包位置根据实际情况定)
<!-- 文件上传 start by zhangyd-c --&g
- 使用svnkit api,纯java操作svn,实现svn提交,更新等操作
aigo
svnkit
原文:http://blog.csdn.net/hardwin/article/details/7963318
import java.io.File;
import org.apache.log4j.Logger;
import org.tmatesoft.svn.core.SVNCommitInfo;
import org.tmateso
- 对比浏览器,casperjs,httpclient的Header信息
alleni123
爬虫crawlerheader
@Override
protected void doGet(HttpServletRequest req, HttpServletResponse res) throws ServletException, IOException
{
String type=req.getParameter("type");
Enumeration es=re
- java.io操作 DataInputStream和DataOutputStream基本数据流
百合不是茶
java流
1,java中如果不保存整个对象,只保存类中的属性,那么我们可以使用本篇文章中的方法,如果要保存整个对象 先将类实例化 后面的文章将详细写到
2,DataInputStream 是java.io包中一个数据输入流允许应用程序以与机器无关方式从底层输入流中读取基本 Java 数据类型。应用程序可以使用数据输出流写入稍后由数据输入流读取的数据。
- 车辆保险理赔案例
bijian1013
车险
理赔案例:
一货运车,运输公司为车辆购买了机动车商业险和交强险,也买了安全生产责任险,运输一车烟花爆竹,在行驶途中发生爆炸,出现车毁、货损、司机亡、炸死一路人、炸毁一间民宅等惨剧,针对这几种情况,该如何赔付。
赔付建议和方案:
客户所买交强险在这里不起作用,因为交强险的赔付前提是:“机动车发生道路交通意外事故”;
如果是交通意外事故引发的爆炸,则优先适用交强险条款进行赔付,不足的部分由商业
- 学习Spring必学的Java基础知识(5)—注解
bijian1013
javaspring
文章来源:http://www.iteye.com/topic/1123823,整理在我的博客有两个目的:一个是原文确实很不错,通俗易懂,督促自已将博主的这一系列关于Spring文章都学完;另一个原因是为免原文被博主删除,在此记录,方便以后查找阅读。
有必要对
- 【Struts2一】Struts2 Hello World
bit1129
Hello world
Struts2 Hello World应用的基本步骤
创建Struts2的Hello World应用,包括如下几步:
1.配置web.xml
2.创建Action
3.创建struts.xml,配置Action
4.启动web server,通过浏览器访问
配置web.xml
<?xml version="1.0" encoding="
- 【Avro二】Avro RPC框架
bit1129
rpc
1. Avro RPC简介 1.1. RPC
RPC逻辑上分为二层,一是传输层,负责网络通信;二是协议层,将数据按照一定协议格式打包和解包
从序列化方式来看,Apache Thrift 和Google的Protocol Buffers和Avro应该是属于同一个级别的框架,都能跨语言,性能优秀,数据精简,但是Avro的动态模式(不用生成代码,而且性能很好)这个特点让人非常喜欢,比较适合R
- lua set get cookie
ronin47
lua cookie
lua:
local access_token = ngx.var.cookie_SGAccessToken
if access_token then
ngx.header["Set-Cookie"] = "SGAccessToken="..access_token.."; path=/;Max-Age=3000"
end
- java-打印不大于N的质数
bylijinnan
java
public class PrimeNumber {
/**
* 寻找不大于N的质数
*/
public static void main(String[] args) {
int n=100;
PrimeNumber pn=new PrimeNumber();
pn.printPrimeNumber(n);
System.out.print
- Spring源码学习-PropertyPlaceholderHelper
bylijinnan
javaspring
今天在看Spring 3.0.0.RELEASE的源码,发现PropertyPlaceholderHelper的一个bug
当时觉得奇怪,上网一搜,果然是个bug,不过早就有人发现了,且已经修复:
详见:
http://forum.spring.io/forum/spring-projects/container/88107-propertyplaceholderhelper-bug
- [逻辑与拓扑]布尔逻辑与拓扑结构的结合会产生什么?
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拓扑
如果我们已经在一个工作流的节点中嵌入了可以进行逻辑推理的代码,那么成百上千个这样的节点如果组成一个拓扑网络,而这个网络是可以自动遍历的,非线性的拓扑计算模型和节点内部的布尔逻辑处理的结合,会产生什么样的结果呢?
是否可以形成一种新的模糊语言识别和处理模型呢? 大家有兴趣可以试试,用软件搞这些有个好处,就是花钱比较少,就算不成
- ITEYE 都换百度推广了
cuisuqiang
GoogleAdSense百度推广广告外快
以前ITEYE的广告都是谷歌的Google AdSense,现在都换成百度推广了。
为什么个人博客设置里面还是Google AdSense呢?
都知道Google AdSense不好申请,这在ITEYE上也不是讨论了一两天了,强烈建议ITEYE换掉Google AdSense。至少,用一个好申请的吧。
什么时候能从ITEYE上来点外快,哪怕少点
- 新浪微博技术架构分析
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新浪微博架构
新浪微博在短短一年时间内从零发展到五千万用户,我们的基层架构也发展了几个版本。第一版就是是非常快的,我们可以非常快的实现我们的模块。我们看一下技术特点,微博这个产品从架构上来分析,它需要解决的是发表和订阅的问题。我们第一版采用的是推的消息模式,假如说我们一个明星用户他有10万个粉丝,那就是说用户发表一条微博的时候,我们把这个微博消息攒成10万份,这样就是很简单了,第一版的架构实际上就是这两行字。第
- 玩转ARP攻击
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r
我写这片文章只是想让你明白深刻理解某一协议的好处。高手免看。如果有人利用这片文章所做的一切事情,盖不负责。 网上关于ARP的资料已经很多了,就不用我都说了。 用某一位高手的话来说,“我们能做的事情很多,唯一受限制的是我们的创造力和想象力”。 ARP也是如此。 以下讨论的机子有 一个要攻击的机子:10.5.4.178 硬件地址:52:54:4C:98
- PHP编码规范
dcj3sjt126com
编码规范
一、文件格式
1. 对于只含有 php 代码的文件,我们将在文件结尾处忽略掉 "?>" 。这是为了防止多余的空格或者其它字符影响到代码。例如:<?php$foo = 'foo';2. 缩进应该能够反映出代码的逻辑结果,尽量使用四个空格,禁止使用制表符TAB,因为这样能够保证有跨客户端编程器软件的灵活性。例
- linux 脱机管理(nohup)
eksliang
linux nohupnohup
脱机管理 nohup
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2166699
nohup可以让你在脱机或者注销系统后,还能够让工作继续进行。他的语法如下
nohup [命令与参数] --在终端机前台工作
nohup [命令与参数] & --在终端机后台工作
但是这个命令需要注意的是,nohup并不支持bash的内置命令,所
- BusinessObjects Enterprise Java SDK
greemranqq
javaBOSAPCrystal Reports
最近项目用到oracle_ADF 从SAP/BO 上调用 水晶报表,资料比较少,我做一个简单的分享,给和我一样的新手 提供更多的便利。
首先,我是尝试用JAVA JSP 去访问的。
官方API:http://devlibrary.businessobjects.com/BusinessObjectsxi/en/en/BOE_SDK/boesdk_ja
- 系统负载剧变下的管控策略
iamzhongyong
高并发
假如目前的系统有100台机器,能够支撑每天1亿的点击量(这个就简单比喻一下),然后系统流量剧变了要,我如何应对,系统有那些策略可以处理,这里总结了一下之前的一些做法。
1、水平扩展
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假如系统服务的业务不同,有优先级高的,有优先级低的,那就让不同的业务调用提前分组
- BitTorrent DHT 协议中文翻译
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bit
前言
做了一个磁力链接和BT种子的搜索引擎 {Magnet & Torrent},因此把 DHT 协议重新看了一遍。
BEP: 5Title: DHT ProtocolVersion: 3dec52cb3ae103ce22358e3894b31cad47a6f22bLast-Modified: Tue Apr 2 16:51:45 2013 -070
- Ubuntu下Java环境的搭建
macroli
java工作ubuntu
配置命令:
$sudo apt-get install ubuntu-restricted-extras
再运行如下命令:
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待安装完毕后选择默认Java.
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安装过程提示选择,输入“2”即可,然后按回车键确定。
- js字符串转日期(兼容IE所有版本)
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* 字符串转时间(yyyy-MM-dd HH:mm:ss)
* result (分钟)
*/
stringToDate : function(fDate){
var fullDate = fDate.split(" ")[0].split("-");
var fullTime = fDate.split("
- 【数据挖掘学习】关联规则算法Apriori的学习与SQL简单实现购物篮分析
superlxw1234
sql数据挖掘关联规则
关联规则挖掘用于寻找给定数据集中项之间的有趣的关联或相关关系。
关联规则揭示了数据项间的未知的依赖关系,根据所挖掘的关联关系,可以从一个数据对象的信息来推断另一个数据对象的信息。
例如购物篮分析。牛奶 ⇒ 面包 [支持度:3%,置信度:40%] 支持度3%:意味3%顾客同时购买牛奶和面包。 置信度40%:意味购买牛奶的顾客40%也购买面包。 规则的支持度和置信度是两个规则兴
- Spring 5.0 的系统需求,期待你的反馈
wiselyman
spring
Spring 5.0将在2016年发布。Spring5.0将支持JDK 9。
Spring 5.0的特性计划还在工作中,请保持关注,所以作者希望从使用者得到关于Spring 5.0系统需求方面的反馈。