- 01背包问题的一维数组解法
核心思想:fori:=1toNdoforj=Vdowntoc[i]doiff[j-c[i]]+w[i]>f[j]thenf[j]=f[j-c[i]]+w[i];背包问题九讲-P010-1背包问题在讲背包问题的时候老师说这是一个老鸟中的老鸟总结的,很全面也很简洁易懂,在此把内容贴上来,供大家一起交流学习。感谢原作者!题目有N件物品和一个容量为V的背包。第i件物品的费用是c[i],价值是w[i]。求解
- 算法练习-02
亮亮爱刷题
算法数据结构c++
今天给大家带来的是第二天的几道练习题,包括几道思路特别巧妙的算法题,以及提升的背包问题,相信这类问题对大家算法能力的提升还是十分有帮助的,希望大家学完可以给博主点一个关注。第一题:问题描述给定一个长度为n的数组a,小蓝希望从数组中选择若干个元素(可以不连续),并将它们重新排列,使得这些元素能够形成一个先严格递增然后严格递减的子序列(可以没有递增部分或递减部分)。你需要求出在满足这个条件下,最多可以
- 动态规划之01背包问题
蓝澈1121
数据结构与算法动态规划算法java
动态规划算法动态规划算法介绍动态规划(DynamicProgramming)算法的核心思想是:将大问题划分为小问题进行解决,从而一步步获取最优解的处理算法动态规划算法与分治法类似,其基本思想也是将待解决问题分解成若干个子问题,先求解子问题,然后从这些子问题的解得到原问题的解与分治法不同的是,适合于动态规划求解的问题。经分解得到子问题往往不是互相独立的。(即下一个子阶段的求解是建立在上一个子阶段的基
- MATLAB动态规划算法详解及实例代码动态规划
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算法matlab动态规划
动态规划(DynamicProgramming,DP)是解决复杂优化问题的一种高效算法,核心思想是将问题分解为重叠子问题,通过记忆化存储避免重复计算。本文以经典的**0-1背包问题**为例,详细讲解如何在MATLAB中实现动态规划算法,并提供完整代码和解析。一、问题描述:0-1背包问题输入:物品重量`weights=[2,3,4,5]`,物品价值`values=[3,4,5,6]`,背包容量`ca
- 动态规划之01背包与完全背包 (简单易懂)
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动态规划动态规划算法c语言
一、01背包01背包是在N件物品取出若干件放在空间为M的背包里,使得所装物品价值最大。每件物品的体积为W[1],W[2]~W[N],与之相对应的价值为V[1],V[2]~V[N]。同时还需要M个背包F[1],f[2]~f[M],空间依次为1,2~M,其值表示相应空间的背包当前所装物品的最大价值。(后面会解释为何需要M个背包)01背包是背包问题中最简单的问题。01背包的约束条件是给定几种物品,每种物
- 贪心算法详解:理解贪心算法看这一篇就够了
爪哇学长
Java编程基础及进阶贪心算法算法javapython
文章目录1.贪心算法的基础理论1.1什么是贪心选择性质1.2证明贪心选择性质2.设计步骤2.1定义问题和目标2.2确定数据结构2.3排序和选择策略2.4迭代与决策2.5终止条件3.实例详解3.1活动选择问题3.2分数背包问题3.3最小生成树(Kruskal算法)1.贪心算法的基础理论1.1什么是贪心选择性质贪心选择性质是指一个全局最优解可以通过一系列局部最优的选择构建出来。这意味着在做出每个选择时
- 详解 0-1 背包问题的动态规划解法
引言0-1背包问题是动态规划领域经典入门题型,广泛应用于资源分配、货物装载、投资组合优化等场景。核心矛盾是在“选与不选”的二元决策中,让有限容量背包承载最大价值。本文用动态规划五部曲拆解问题,结合Java代码实现与实例推导,带你透彻掌握解法!一、0-1背包问题定义问题描述现有n个物品,每个物品包含重量weight[i]和价值value[i]两个属性;背包最大容量为C。每个物品只能选一次(选记为1,
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322.零钱兑换如果求组合数就是外层for循环遍历物品,内层for遍历背包。如果求排列数就是外层for遍历背包,内层for循环遍历物品。钱币有顺序和没有顺序都可以,都不影响钱币的最小个数。视频讲解:动态规划之完全背包,装满背包最少的物品件数是多少?|LeetCode:322.零钱兑换_哔哩哔哩_bilibili代码随想录classSolution{publicintcoinChange(int[]
- 01背包问题(闫氏DP分析法)
whx_0612
leetcode动态规划算法java
01背包问题原题链接:https://www.acwing.com/problem/content/2/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。输入格式第一行两个整数,N,V,用空格隔开,分别表示物品数量和背包容积。接下来有N行,每行两个整数vi,wi,用空格隔
- 动态规划DP问题(闫氏dp分析法+典例背包问题yxc讲解)
好喜欢吃红柚子
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1.DP问题总体分析我们需要找到的所有解是一个集合,由于需要考虑的数值涉及到物品数量i和背包重量j,所以使用一个二维数组f[i][j]来记录f[i][j]的含义是是从当前i个物品中选取物品加入背包,且物品总体积不超过j的物品最大价值最后的f[n][m]就是将n件物品装入背包时重量不超过m时的物品价值的最大值2.状态计算时的集合划分
- 贪心算法:用C++玩转最优解的艺术(实战宝典)
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贪心算法c++算法其他
文章目录一、这个算法有点"贪"!二、什么时候该"贪"?1.高频应用场景(敲黑板!)2.适用条件(超级重要!)三、C++实战:背包问题经典案例:部分背包问题贪心策略代码实现代码解读(重点!)四、为什么有人骂它"目光短浅"?贪心算法的局限性避坑指南(亲测有效!)五、进阶技巧:如何设计自己的贪心策略3大设计方向实战心得(血泪经验)六、面试必问:贪心vs动态规划对比表格(背下来!)七、你以为这就结束了?一
- 代码随想录训练营Day33:完全背包问题2
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1.322零钱兑换与昨天的零钱兑换问题的区别主要不同点在于dp数组的含义,相同点都是属于组合问题。1.dp数组的含义:dp[j]:代表容量为j时候的最少零钱个数2.递推公式:dp[j]=min(dp[j],dp[j-coins[i]]+1);dp[j-coins[i]]+1=dp[j-weight[i]]+value[i],所以还是属于一个变式。因为题目要求的是最小个数,所以得取min函数。3.初
- 贪心算法经典问题
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目录贪心思想一、Dijkstra最短路问题问题描述:贪心策略:二、Prim和Kruskal最小生成树问题Prim算法:Kruskal算法:三、Huffman树问题问题描述:贪心策略:四、背包问题问题描述:贪心策略:五、硬币找零问题问题描述:贪心策略:六、区间合并问题问题描述:贪心策略:七、选择不相交区间问题问题描述:贪心策略:八、区间选点问题问题描述贪心策略九、区间覆盖问题问题描述:贪心策略:十、
- 01背包问题详解c++【泪光2929】
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【泪光2929】代码仓c++开发语言
01背包问题详解01背包是一种动态规划问题。动态规划的核心就是状态转移方程,本文主要解释01背包状态转移方程的原理。问题描述01背包问题可描述为如下问题:有一个容量为V的背包,还有n个物体。现在忽略物体实际几何形状,我们认为只要背包的剩余容量大于等于物体体积,那就可以装进背包里。每个物体都有两个属性,即体积w和价值v。问:如何向背包装物体才能使背包中物体的总价值最大?为什么不用贪心?我在第一次做这
- 深入理解背包问题:从理论到实践
a.原味瓜子
C++算法人工智能
目录一、什么是背包问题?基本概念二、背包问题的常见类型1.0-1背包问题2.完全背包问题3.多重背包问题4.分数背包问题三、0-1背包问题的动态规划解法1.基本思路2.C++实现代码3.空间优化版本四、完全背包问题的解法1.基本思路2.C++实现代码五、背包问题的实际应用六、经典例题与解答例题1:分割等和子集(LeetCode416)例题2:目标和(LeetCode494)七、背包问题的优化技巧八
- P1064 [NOIP 2006 提高组] 金明的预算方案——依赖背包
VU-zFaith870
洛谷题解动态规划DP背包DP依赖背包C++算法
背景弱化版入题之前,先看看弱化版【开心的金明】对于这道题,比平常所作的01背包多了一个重要度。但仔细想想,背包问题主要是考虑价值与空间的比值(即性价比)。只需将原物品价值乘以重要度即可。dp[j]=max(dp[j],dp[j−价值]+贡献)dp[j]=max(dp[j],dp[j−价值]+贡献)dp[j]=max(dp[j],dp[j−价值]+贡献)弱化CodeCodeED://算法:01背包/
- 贪心算法应用:多重背包启发式问题详解
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贪心算法应用:多重背包启发式问题详解多重背包问题是经典的组合优化问题,也是贪心算法的重要应用场景。本文将全面深入地探讨Java中如何利用贪心算法解决多重背包问题。多重背包问题定义**多重背包问题(MultipleKnapsackProblem)**是背包问题的变种,描述如下:给定一个容量为W的背包有n种物品,每种物品i有:重量w_i价值v_i最大可用数量c_i(每种物品可以选择0到c_i个)目标:
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文章目录例题1:活动安排问题例题2:货币找零问题例题3:分数背包问题(部分背包问题)例题4:最小生成树问题(Prim算法)例题5:哈夫曼编码例题6:活动选择问题例题7:硬币找零问题贪心算法是一种在每一步选择中都采取在当前状态下最好或最优(局部最优)的选择,以期望通过一系列局部最优决策达到全局最优解的算法。请注意,贪心算法并不总是能得到全局最优解,但在某些特定问题上非常有效。下面通过几个实战例题来详
- 动态规划解决0-1背包问题:原理与实现
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c++动态规划
引言0-1背包问题是计算机科学中经典的优化问题,也是动态规划算法的典型应用场景。本文将详细介绍如何使用动态规划方法解决0-1背包问题,包括算法原理、实现细节以及个人实践心得。问题描述给定一组物品,每个物品都有重量和价值,在不超过背包承重限制的前提下,如何选择物品装入背包才能使背包中的物品总价值最大?示例:物品数量n=5背包容量c=10重量w=(2,2,6,5,4)价值v=(6,3,5,4,6)动态
- 代码随想录算法训练营Day35 | 01背包问题 二维 01背包问题 一维 416. 分割等和子集
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01背包问题二维/01背包问题一维问题描述:小明是一位科学家,他需要参加一场重要的国际科学大会,以展示自己的最新研究成果。他需要带一些研究材料,但是他的行李箱空间有限。这些研究材料包括实验设备、文献资料和实验样本等等,它们各自占据不同的空间,并且具有不同的价值。小明的行李空间为N,问小明应该如何抉择,才能携带最大价值的研究材料,每种研究材料只能选择一次,并且只有选与不选两种选择,不能进行切割。解决
- 【自用】0-1背包问题与完全背包问题的Java实现
旧故新长
代理模式
引言背包问题是计算机科学领域的一个经典优化问题,分为多种类型,其中最常见的是0-1背包问题和完全背包问题。这两种问题的核心在于如何在有限的空间内最大化收益,但它们之间存在一些关键的区别:0-1背包问题允许每个物品只能选择一次,而完全背包问题则允许无限次选取同一物品。本篇博客将分别介绍这两个问题的动态规划解法,并附带相应的Java代码实现。0-1背包问题问题描述假设你有一个背包,其最大承重能力为W千
- MATLAB: 0-1规划(背包问题)
MATLAB码农
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优化算法是在满足一定的条件下,在众多方案中选择出最优方案,使得一个或者多个目标函数达到最优,或者使得系统的某些性能指标达到最大值或者最小值。在实际问题中,优化问题随处可见,目标函数求极值、背包问题、旅行商问题等都会用到优化算法。实例分析:有50个物品和1个背包,每个物品有相应的价值和重量,背包可承受的最大重量为1000kg,要在重量范围内选取最大价值的物品。各个物品质量和价值如下:%各个物品的质量
- Luogu P2925干草出售【0-1背包问题】
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【牛客-华为机试题103道题】算法java数据结构
LuoguP2925干草出售一、题目二、参考代码2.1二维dp2.2一维dp一、题目农民john面临一个很可怕的事实,因为防范失措他存储的所有稻草给澳大利亚蟑螂吃光了,他将面临没有稻草喂养奶牛的局面。在奶牛断粮之前,john拉着他的马车到农民Don的农场中买一些稻草给奶牛过冬。已知john的马车可以装的下C(1<=C<=50,000)立方的稻草。农民Don有H(1<=H<=5,000)捆体积不同的
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Faye_newTenant
算法笔记算法c++
文章目录不同路径II整数拆分二叉搜索树组合背包问题相等子序列不同路径II初始化的时候不能整列初始化为1,因为如果有障碍物,后面的都不能到达也不能整列初始化为0,因为状态转移的时候第一行第一列都没有检查,因此不能部分初始化整数拆分需要考虑几种情况:当前值,当前值拆分成两个部分(因为很小的数字拆的越多乘积越小)当前值拆成n个部分(此时前面一定是n个部分的最大值)二叉搜索树组合总共n个节点任选一个节点j
- MATLAB算法实战应用案例精讲-【元启发式算法】随机蛙跳跃算法(SFLA)(附matlab代码实现)
林聪木
启发式算法算法
目录前言知识储备多目标优化问题多目标元启发式优化方法算法原理数学模型算法参数更新策略算法思想算法步骤全局搜索过程局部搜索过程算法停止条件算法流程图伪代码优缺点算法拓展一种用于多目标组合优化的三阶段混合蛙跳框架多目标背包问题三阶段多目标混合蛙跳框架基于多目标背包问题的改进策略实验结果与分析基于三阶段多目标混合蛙跳算法的移动群智感知变速多任务调度移动群智感知的变速多任务调度模型求解移动群智感知变速多任
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GG不是gg
数据结构与算法分析#算法分析与设计算法青少年编程
记忆化搜索全面解析前言一、基本概念1.1定义与核心思想1.2与动态规划的关系二、实现原理2.1数据结构的选择2.2实现步骤三、经典应用案例3.1斐波那契数列3.2最长公共子序列(LCS)3.3背包问题四、适用场景与局限性4.1适用场景4.2局限性总结前言递归算法以其简洁的逻辑和清晰的结构,成为解决许多复杂问题的常用方法,然而递归往往伴随着大量的重复计算,导致效率低下。记忆化搜索(Memoizati
- C++回溯法求0-1背包问题
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蓝桥杯c++数据结构
主要思想:先将数组w和数组p按照单价进行排序,利用结构体的index保存其下标。bound函数是求当前最大可能价值。backtrack函数是利用回溯法,如果增加当前物品,则想x[i]=1,否则为0。当i>n时,递归调用结束,并且更新数组bestx和bestp。#include#include#defineN4usingnamespacestd;intc=7,w[N+1]={0,3,5,2,1},p
- 常见dp问题的状态表示
BUG召唤师
动态规划算法
目录前言一、动态规划核心五步二、常见dp问题的状态表示1.斐波那契数列模型2.路径问题3.简单多状态dp问题4.子数组问题5.子串问题6.子序列问题7.回文串问题8.两个数组的dp问题9.01背包问题10.完全背包问题11.二维费用01背包问题12.排列问题总结前言解决dp问题的关键首先是确定状态表示,确定正确的状态表示,才能结合题目要求顺利推导出状态转移方程。但状态表示往往是根据经验定义的,下面
- 洛谷题单——【算法1-5】贪心
introversi0n
#洛谷题单算法贪心算法
但行好事,莫问前程。题单名称【算法1-5】贪心P2240【深基12.例1】部分背包问题题目描述阿里巴巴走进了装满宝藏的藏宝洞。藏宝洞里面有N(N≤100)N(N\le100)N(N≤100)堆金币,第iii堆金币的总重量和总价值分别是mi,vi(1≤mi,vi≤100)m_i,v_i(1\lem_i,v_i\le100)mi,vi(1≤mi,vi≤100)。阿里巴巴有一个承重量为T(T≤1000)
- 动态规划不再难:一步一步教你攻克经典问题 (3)
方博士AI机器人
动态规划算法
目录1.全背包问题2.矩阵路径计数3.最小编辑距离(LevenshteinDistance)4.全文总结简介:在前两篇博文中,我们介绍了动态规划的基本概念与思想,并讲解了几个常见的动态规划(DP)的例子,比如斐波那契数列,0/1背包问题,找零钱和最短路径问题。这篇文章将介绍另外三个经典的动态规划问题,全背包问题,矩阵路径计数,和最小编辑距离计算。1.全背包问题问题描述:给定一组物品,每个物品有一个
- LeetCode[Math] - #66 Plus One
Cwind
javaLeetCode题解AlgorithmMath
原题链接:#66 Plus One
要求:
给定一个用数字数组表示的非负整数,如num1 = {1, 2, 3, 9}, num2 = {9, 9}等,给这个数加上1。
注意:
1. 数字的较高位存在数组的头上,即num1表示数字1239
2. 每一位(数组中的每个元素)的取值范围为0~9
难度:简单
分析:
题目比较简单,只须从数组
- JQuery中$.ajax()方法参数详解
AILIKES
JavaScriptjsonpjqueryAjaxjson
url: 要求为String类型的参数,(默认为当前页地址)发送请求的地址。
type: 要求为String类型的参数,请求方式(post或get)默认为get。注意其他http请求方法,例如put和 delete也可以使用,但仅部分浏览器支持。
timeout: 要求为Number类型的参数,设置请求超时时间(毫秒)。此设置将覆盖$.ajaxSetup()方法的全局
- JConsole & JVisualVM远程监视Webphere服务器JVM
Kai_Ge
JVisualVMJConsoleWebphere
JConsole是JDK里自带的一个工具,可以监测Java程序运行时所有对象的申请、释放等动作,将内存管理的所有信息进行统计、分析、可视化。我们可以根据这些信息判断程序是否有内存泄漏问题。
使用JConsole工具来分析WAS的JVM问题,需要进行相关的配置。
首先我们看WAS服务器端的配置.
1、登录was控制台https://10.4.119.18
- 自定义annotation
120153216
annotation
Java annotation 自定义注释@interface的用法 一、什么是注释
说起注释,得先提一提什么是元数据(metadata)。所谓元数据就是数据的数据。也就是说,元数据是描述数据的。就象数据表中的字段一样,每个字段描述了这个字段下的数据的含义。而J2SE5.0中提供的注释就是java源代码的元数据,也就是说注释是描述java源
- CentOS 5/6.X 使用 EPEL YUM源
2002wmj
centos
CentOS 6.X 安装使用EPEL YUM源1. 查看操作系统版本[root@node1 ~]# uname -a Linux node1.test.com 2.6.32-358.el6.x86_64 #1 SMP Fri Feb 22 00:31:26 UTC 2013 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux [root@node1 ~]#
- 在SQLSERVER中查找缺失和无用的索引SQL
357029540
SQL Server
--缺失的索引
SELECT avg_total_user_cost * avg_user_impact * ( user_scans + user_seeks ) AS PossibleImprovement ,
last_user_seek ,
 
- Spring3 MVC 笔记(二) —json+rest优化
7454103
Spring3 MVC
接上次的 spring mvc 注解的一些详细信息!
其实也是一些个人的学习笔记 呵呵!
- 替换“\”的时候报错Unexpected internal error near index 1 \ ^
adminjun
java“\替换”
发现还是有些东西没有刻子脑子里,,过段时间就没什么概念了,所以贴出来...以免再忘...
在拆分字符串时遇到通过 \ 来拆分,可是用所以想通过转义 \\ 来拆分的时候会报异常
public class Main {
/*
- POJ 1035 Spell checker(哈希表)
aijuans
暴力求解--哈希表
/*
题意:输入字典,然后输入单词,判断字典中是否出现过该单词,或者是否进行删除、添加、替换操作,如果是,则输出对应的字典中的单词
要求按照输入时候的排名输出
题解:建立两个哈希表。一个存储字典和输入字典中单词的排名,一个进行最后输出的判重
*/
#include <iostream>
//#define
using namespace std;
const int HASH =
- 通过原型实现javascript Array的去重、最大值和最小值
ayaoxinchao
JavaScriptarrayprototype
用原型函数(prototype)可以定义一些很方便的自定义函数,实现各种自定义功能。本次主要是实现了Array的去重、获取最大值和最小值。
实现代码如下:
<script type="text/javascript">
Array.prototype.unique = function() {
var a = {};
var le
- UIWebView实现https双向认证请求
bewithme
UIWebViewhttpsObjective-C
什么是HTTPS双向认证我已在先前的博文 ASIHTTPRequest实现https双向认证请求
中有讲述,不理解的读者可以先复习一下。本文是用UIWebView来实现对需要客户端证书验证的服务请求,网上有些文章中有涉及到此内容,但都只言片语,没有讲完全,更没有完整的代码,让人困扰不已。但是此知
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(Redis高级应用之事务处理、持久化操作、pub_sub、虚拟内存)
bijian1013
redis数据库NoSQL
3.事务处理
Redis对事务的支持目前不比较简单。Redis只能保证一个client发起的事务中的命令可以连续的执行,而中间不会插入其他client的命令。当一个client在一个连接中发出multi命令时,这个连接会进入一个事务上下文,该连接后续的命令不会立即执行,而是先放到一个队列中,当执行exec命令时,redis会顺序的执行队列中
- 各数据库分页sql备忘
bingyingao
oraclesql分页
ORACLE
下面这个效率很低
SELECT * FROM ( SELECT A.*, ROWNUM RN FROM (SELECT * FROM IPAY_RCD_FS_RETURN order by id desc) A ) WHERE RN <20;
下面这个效率很高
SELECT A.*, ROWNUM RN FROM (SELECT * FROM IPAY_RCD_
- 【Scala七】Scala核心一:函数
bit1129
scala
1. 如果函数体只有一行代码,则可以不用写{},比如
def print(x: Int) = println(x)
一行上的多条语句用分号隔开,则只有第一句属于方法体,例如
def printWithValue(x: Int) : String= println(x); "ABC"
上面的代码报错,因为,printWithValue的方法
- 了解GHC的factorial编译过程
bookjovi
haskell
GHC相对其他主流语言的编译器或解释器还是比较复杂的,一部分原因是haskell本身的设计就不易于实现compiler,如lazy特性,static typed,类型推导等。
关于GHC的内部实现有篇文章说的挺好,这里,文中在RTS一节中详细说了haskell的concurrent实现,里面提到了green thread,如果熟悉Go语言的话就会发现,ghc的concurrent实现和Go有点类
- Java-Collections Framework学习与总结-LinkedHashMap
BrokenDreams
LinkedHashMap
前面总结了java.util.HashMap,了解了其内部由散列表实现,每个桶内是一个单向链表。那有没有双向链表的实现呢?双向链表的实现会具备什么特性呢?来看一下HashMap的一个子类——java.util.LinkedHashMap。
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-抽象工厂模式-Abstract Factory
bylijinnan
abstract
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/
package design.pattern;
/*
* Abstract Factory Pattern
* 抽象工厂模式的目的是:
* 通过在抽象工厂里面定义一组产品接口,方便地切换“产品簇”
* 这些接口是相关或者相依赖的
- 压暗面部高光
cherishLC
PS
方法一、压暗高光&重新着色
当皮肤很油又使用闪光灯时,很容易在面部形成高光区域。
下面讲一下我今天处理高光区域的心得:
皮肤可以分为纹理和色彩两个属性。其中纹理主要由亮度通道(Lab模式的L通道)决定,色彩则由a、b通道确定。
处理思路为在保持高光区域纹理的情况下,对高光区域着色。具体步骤为:降低高光区域的整体的亮度,再进行着色。
如果想简化步骤,可以只进行着色(参看下面的步骤1
- Java VisualVM监控远程JVM
crabdave
visualvm
Java VisualVM监控远程JVM
JDK1.6开始自带的VisualVM就是不错的监控工具.
这个工具就在JAVA_HOME\bin\目录下的jvisualvm.exe, 双击这个文件就能看到界面
通过JMX连接远程机器, 需要经过下面的配置:
1. 修改远程机器JDK配置文件 (我这里远程机器是linux).
 
- Saiku去掉登录模块
daizj
saiku登录olapBI
1、修改applicationContext-saiku-webapp.xml
<security:intercept-url pattern="/rest/**" access="IS_AUTHENTICATED_ANONYMOUSLY" />
<security:intercept-url pattern=&qu
- 浅析 Flex中的Focus
dsjt
htmlFlexFlash
关键字:focus、 setFocus、 IFocusManager、KeyboardEvent
焦点、设置焦点、获得焦点、键盘事件
一、无焦点的困扰——组件监听不到键盘事件
原因:只有获得焦点的组件(确切说是InteractiveObject)才能监听到键盘事件的目标阶段;键盘事件(flash.events.KeyboardEvent)参与冒泡阶段,所以焦点组件的父项(以及它爸
- Yii全局函数使用
dcj3sjt126com
yii
由于YII致力于完美的整合第三方库,它并没有定义任何全局函数。yii中的每一个应用都需要全类别和对象范围。例如,Yii::app()->user;Yii::app()->params['name'];等等。我们可以自行设定全局函数,使得代码看起来更加简洁易用。(原文地址)
我们可以保存在globals.php在protected目录下。然后,在入口脚本index.php的,我们包括在
- 设计模式之单例模式二(解决无序写入的问题)
come_for_dream
单例模式volatile乱序执行双重检验锁
在上篇文章中我们使用了双重检验锁的方式避免懒汉式单例模式下由于多线程造成的实例被多次创建的问题,但是因为由于JVM为了使得处理器内部的运算单元能充分利用,处理器可能会对输入代码进行乱序执行(Out Of Order Execute)优化,处理器会在计算之后将乱序执行的结果进行重组,保证该
- 程序员从初级到高级的蜕变
gcq511120594
框架工作PHPandroidhtml5
软件开发是一个奇怪的行业,市场远远供不应求。这是一个已经存在多年的问题,而且随着时间的流逝,愈演愈烈。
我们严重缺乏能够满足需求的人才。这个行业相当年轻。大多数软件项目是失败的。几乎所有的项目都会超出预算。我们解决问题的最佳指导方针可以归结为——“用一些通用方法去解决问题,当然这些方法常常不管用,于是,唯一能做的就是不断地尝试,逐个看看是否奏效”。
现在我们把淫浸代码时间超过3年的开发人员称为
- Reverse Linked List
hcx2013
list
Reverse a singly linked list.
/**
* Definition for singly-linked list.
* public class ListNode {
* int val;
* ListNode next;
* ListNode(int x) { val = x; }
* }
*/
p
- Spring4.1新特性——数据库集成测试
jinnianshilongnian
spring 4.1
目录
Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
Spring4.1新特性——Spring MVC增强
Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- C# Ajax上传图片同时生成微缩图(附Demo)
liyonghui160com
1.Ajax无刷新上传图片,详情请阅我的这篇文章。(jquery + c# ashx)
2.C#位图处理 System.Drawing。
3.最新demo支持IE7,IE8,Fir
- Java list三种遍历方法性能比较
pda158
java
从c/c++语言转向java开发,学习java语言list遍历的三种方法,顺便测试各种遍历方法的性能,测试方法为在ArrayList中插入1千万条记录,然后遍历ArrayList,发现了一个奇怪的现象,测试代码例如以下:
package com.hisense.tiger.list;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Iterator;
- 300个涵盖IT各方面的免费资源(上)——商业与市场篇
shoothao
seo商业与市场IT资源免费资源
A.网站模板+logo+服务器主机+发票生成
HTML5 UP:响应式的HTML5和CSS3网站模板。
Bootswatch:免费的Bootstrap主题。
Templated:收集了845个免费的CSS和HTML5网站模板。
Wordpress.org|Wordpress.com:可免费创建你的新网站。
Strikingly:关注领域中免费无限的移动优
- localStorage、sessionStorage
uule
localStorage
W3School 例子
HTML5 提供了两种在客户端存储数据的新方法:
localStorage - 没有时间限制的数据存储
sessionStorage - 针对一个 session 的数据存储
之前,这些都是由 cookie 完成的。但是 cookie 不适合大量数据的存储,因为它们由每个对服务器的请求来传递,这使得 cookie 速度很慢而且效率也不