- 【算法专题】双指针算法之18. 四数之和(力扣)
CILMY23
算法专题算法leetcode双指针算法c++四数之和
欢迎来到CILMY23的博客本篇主题为:双指针算法之18.四数之和(力扣)个人主页:CILMY23-CSDN博客系列专栏:Python|C++|C语言|数据结构与算法|贪心算法|Linux|算法专题|代码训练营感谢观看,支持的可以给个一键三连,点赞收藏+评论。如果你觉得有帮助,还可以点点关注题目:18.四数之和-力扣(LeetCode)给你一个由n个整数组成的数组nums,和一个目标值target
- 134. 加油站(力扣LeetCode)
文章目录134.加油站题目描述暴力枚举(超时)代码一代码二(优化)贪心算法方法一方法二134.加油站题目描述在一条环路上有n个加油站,其中第i个加油站有汽油gas[i]升。你有一辆油箱容量无限的的汽车,从第i个加油站开往第i+1个加油站需要消耗汽油cost[i]升。你从其中的一个加油站出发,开始时油箱为空。给定两个整数数组gas和cost,如果你可以按顺序绕环路行驶一周,则返回出发时加油站的编号,
- LeetCode算法题6:贪心 - 跳跃游戏
文章目录前言贪心算法:一、跳跃游戏思路二、跳跃游戏II思路总结前言贪心算法系列:(之前还有一篇文章描述的也是贪心算法:https://blog.csdn.net/Little_ant_/article/details/116098188)贪心算法:以下摘自百度百科:贪心算法(又称贪婪算法)是指,在对问题求解时,总是做出在当前看来是最好的选择。也就是说,不从整体最优上加以考虑,算法得到的是在某种意义
- 第八十九篇 大数据开发中的数据算法:贪心策略 - 生活中的“精打细算”艺术
在资源有限的世界里,贪心算法教会我们:局部最优的累积,往往是通往全局最高效的捷径。本文通过3个生活化场景+原创图表,揭示大数据开发中最实用的优化策略。目录一、贪心算法核心思想:当下即最优二、三大核心应用场景详解(附原创图表)1.文件压缩优化:Huffman编码2.任务调度优化:SPT算法3.网络拓扑优化:Prim算法三、贪心算法适用性分析四、大数据工程最佳实践五、总结:贪心思维的艺术一、贪心算法核
- 2025B卷 - 华为OD机试七日集训第4期 - 按算法分类,由易到难,循序渐进,玩转OD(Python/JS/C/C++)
哪 吒
搬砖工逆袭Java架构师华为od算法python华为OD机试2025B卷
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4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、逻辑分析第3天、逻辑分析第4天、贪心算法第5天、二分查找第6天、字符串处理第7天、字符串处理六、集训总结国内直接使用ChatGPT4o、o3、o4-mini-high、GPT-4.5、GPT4.1、Gemini2.5pro0605、ClaudeSon
- 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
- 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
- 算法训练营DAY29 第八章 贪心算法 part02
134.加油站134.加油站-力扣(LeetCode)思路如果总消耗大于总油量,那肯定无法完成绕圈令rest=gas-cost;循环中累加这个rest记为curSUM;如果curSum出现负数,让start记为i+1;curSum归零,重新计数;遍历完后如果能完成绕圈,start记录的就是答案起始位置。classSolution{public:intcurSum=0;inttotalSum=0;i
- 算法设计与分析:分治、动态规划与贪心算法的异同与选择
vortex5
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
- 贪心算法应用:MEC任务卸载问题详解
纪元A梦
贪心算法贪心算法算法
Java中的贪心算法应用:MEC任务卸载问题详解1.问题背景与定义1.1移动边缘计算(MEC)概述移动边缘计算(MobileEdgeComputing,MEC)是一种将云计算能力下沉到网络边缘的技术架构。在MEC环境中,计算任务可以在终端设备、边缘服务器和云端之间进行卸载和分配,以实现更低的延迟、更高的效率和更好的用户体验。1.2任务卸载问题定义MEC任务卸载问题是指如何将移动设备上的计算任务合理
- 算法分析与设计实验2:实现克鲁斯卡尔算法和prim算法
表白墙上别挂我
算法笔记经验分享
实验原理(一)克鲁斯卡尔算法:一种用于求解最小生成树问题的贪心算法,该算法的基本思想是按照边的权重从小到大排序,然后依次选择边,并加入生成树中,同时确保不会形成环路,直到生成树包含图中所有的顶点为止。具体步骤:边的排序:将所有边按照权重从小到大排序。初始化:创建一个空的生成树(可以是一个空的图结构),以及一个用于记录每个顶点所属集合(或称为连通分量)的数据结构(例如并查集)。边的选择:依次选择排序
- 贪心算法 greedy algorithm
yuebo_zhao
算法c++数据结构
贪心算法greedyalgorithm」是一种常见的解决优化问题的算法,其基本思想是在问题的每个决策阶段,都选择当前看起来最优的选择,即贪心地做出局部最优的决策,以期获得全局最优解。贪心算法简洁且高效,在许多实际问题中有着广泛的应用。贪心算法和动态规划都常用于解决优化问题。它们之间存在一些相似之处,比如都依赖最优子结构性质,但工作原理不同。动态规划会根据之前阶段的所有决策来考虑当前决策,并使用过去
- 贪心算法(GREEDY ALGORITHM)证明实践
m0_72431373
贪心算法算法leetcode
基础概念贪心算法Formal的解释这里就不介绍了,有兴趣的直接去wikipedia上理解。简单地来说,贪心算法就是在某种规律下不断选取局部最优解,从而达到全局最优。《挑战程序设计竞赛》中有一个很直观的解释:一直向前!证明方法既然贪心算法是利用规律选取局部最优解,那么我们选取规律所得出的全局解就不一定是全局最优解。因此,我们需要证明,我们所选这个规律是可以得出一个全局最优解的。注意这里所谓的可以得出
- [贪心算法]BM96 主持人调度(二)
lanbing
多语言LeeCode的题解贪心算法算法
一、题目牛客题目链接:主持人调度(二)_牛客题霸_牛客网题目描述:有n个活动即将举办,每个活动都有开始时间与活动的结束时间,第i个活动的开始时间是startistart_istarti,第i个活动的结束时间是endiend_iendi,举办某个活动就需要为该活动准备一个活动主持人。一位活动主持人在同一时间只能参与一个活动。并且活动主持人需要全程参与活动,换句话说,一个主持人参与了第i个活动,那么该
- 力扣题解: 55. 跳跃游戏
胡矣
算法LeetCode算法力扣题解leetcode题解贪心算法
题目给定一个非负整数数组nums,你最初位于数组的第一个下标。数组中的每个元素代表你在该位置可以跳跃的最大长度。判断你是否能够到达最后一个下标。示例1:输入:nums=[2,3,1,1,4]输出:true解释:可以先跳1步,从下标0到达下标1,然后再从下标1跳3步到达最后一个下标。解题思路使用贪心算法从第一个位置开始,找到可以跳跃到的最远位置在这个范围内查找下一次可以跳跃的最远位置重复以上动作,直
- 力扣网编程55题:跳跃游戏之贪心算法
魏劭
逻辑编程题算法leetcode
一.简介本文记录力扣网上涉及数组方面的编程题:跳跃游戏。二.力扣网编程55题:跳跃游戏给你一个非负整数数组nums,你最初位于数组的第一个下标。数组中的每个元素代表你在该位置可以跳跃的最大长度。判断你是否能够到达最后一个下标,如果可以,返回true;否则,返回false。示例1:输入:nums=[2,3,1,1,4]输出:true解释:可以先跳1步,从下标0到达下标1,然后再从下标1跳3步到达最后
- 力扣网编程121题:买卖股票的最佳时机之动态规划(简单)
魏劭
逻辑编程题C语言leetcode动态规划算法
一.简介前一篇文章使用贪心算法实现了力扣网上121题:买卖股票的最佳时机,文章如下:力扣网编程189题:买卖股票的最佳时机之贪心算法(简单)-CSDN博客本文使用动态规划实现该题目。二.力扣网编程189题:买卖股票的最佳时机之动态规划(简单)给定一个数组prices,它的第i个元素prices[i]表示一支给定股票第i天的价格。你只能选择某一天买入这只股票,并选择在未来的某一个不同的日子卖出该股票
- 数据结构与算法:贪心算法的优化案例展示
数据结构与算法:贪心算法的优化案例展示关键词:贪心算法、局部最优、全局最优、活动选择问题、霍夫曼编码、硬币找零、算法优化摘要:贪心算法是计算机科学中最“接地气”的算法思想之一——它像极了我们日常生活中“走一步看一步,每次选当前最好”的决策方式。但这种“短视”的策略为何能在某些问题中得到全局最优解?它的优化边界在哪里?本文将通过5个经典案例,从生活场景到代码实现,一步步拆解贪心算法的核心逻辑与优化技
- 代码随想录算法训练营第二十九天|贪心算法part3
xindafu
贪心算法算法
134.加油站题目链接:134.加油站-力扣(LeetCode)文章讲解:代码随想录classSolution{public:intcanCompleteCircuit(vector&gas,vector&cost){vectordiff;for(inti=0;i=0){startindex=i;}sum+=diff[i];if(sum&ratings){intsize=ratings.size(
- 代码随想录算法训练营第二十八天|贪心算法part2
xindafu
贪心算法算法
122.买卖股票的最佳时机II题目链接:122.买卖股票的最佳时机II-力扣(LeetCode)文章讲解:代码随想录思路:这道题的思路很巧妙最终利润是可以分解的假如第0天买入,第3天卖出,那么利润为:prices[3]-prices[0]。相当于(prices[3]-prices[2])+(prices[2]-prices[1])+(prices[1]-prices[0])。此时就是把利润分解为每
- LeetCode 热题 100 - 贪心算法 - 买卖股票的最佳时机 - javascript
Jxxli
LeetCodehot100leetcode算法贪心算法javascript
题目给定一个数组prices,它的第i个元素prices[i]表示一支给定股票第i天的价格。你只能选择某一天买入这只股票,并选择在未来的某一个不同的日子卖出该股票。设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。返回你可以从这笔交易中获取的最大利润。如果你不能获取任何利润,返回0。示例1:输入:[7,1,5,3,6,4]输出:5解释:在第2天(股票价格=1)的时候买入,在第5天(股票价格=6)的时候卖出,
- 买卖股票的最佳时机--js 算法
stoneSkySpace
算法javascript数据结构
一、买卖股票的最佳时机给定一个数组prices,它的第i个元素prices[i]表示一支给定股票第i天的价格。你只能选择某一天买入这只股票,并选择在未来的某一个不同的日子卖出该股票。设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。返回你可以从这笔交易中获取的最大利润。如果你不能获取任何利润,返回0;贪心算法:每次发现更低价格立即更新买入点(minPrice)每次发现更高利润立即更新卖出收益(maxProf
- LeetCode第300题_最长递增子序列
@蓝莓果粒茶
算法leetcode算法职场和发展学习c#游戏python
LeetCode第300题:最长递增子序列文章摘要本文详细解析LeetCode第300题"最长递增子序列",这是一道考察动态规划和二分查找的中等难度题目。文章提供了动态规划和贪心+二分查找两种实现方案,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。适合学习动态规划和二分查找的读者。核心知识点:动态规划、二分查找、贪心算法难度等级:中等推荐人群:具备基础算法知识,想要提升
- C++贪心算法
kobe_zlx
c++贪心算法开发语言
目录一,定义二,特点三,使用四,步骤:1.将问题分解为若干个问题2.找出适合该题目的贪心策略3.求解每个子问题的最优解4.组合局部最优解五,例题:1,最优装载题目分析(个人想法):详见代码:2,删数问题题目分析:ACcode一,定义贪心算法(greedyalgorithm)是指,在对问题求解时,总是做出在当前看来是最好的选择。也就是说,不从整体最优上加以考虑,得到的是在某种意义上的局部最优解二,特
- C++算法——贪心算法的讲解与实践
不東工作室
算法c++贪心算法
目录引言贪心算法概述贪心算法的适用条件贪心算法的实现步骤C++实现贪心算法问题:硬币找零问题C++代码实现总结参考文献引言在算法的世界中,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的选择,从而希望导致结果是全局最好或最优的算法策略。这种算法简单易懂,且在某些问题上能够快速得到近似最优解。本文将通过C++语言对贪心算法进行讲解,并结合实际例子来展示其应用。贪心算法概述贪心算法在解决问题
- 贪心算法(集合覆盖问题)
RonzL
算法与数据结构贪心算法集合覆盖问题java算法
一、贪心算法概述贪心算法的核心思想可以总结为:贪心算法总是做出在当前看来最好的选择。也就是说贪心算法并不从整体最优考虑,它所做出的选择只是在某种意义上的局部最优选择。当然,希望贪心算法得到的最终结果也是整体最优的。虽然贪心算法不能对所有问题都得到整体最优解,但对许多问题它能产生整体最优解,如单源最短路经问题,最小生成树问题等。虽然在一些情况下,即使贪心算法不能得到整体最优解,但其最终结果却是最优解
- matlab求解集合覆盖问题,贪心算法实践之集合覆盖问题
我不是小孩子
matlab求解集合覆盖问题
介绍贪婪算法(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(即最有利)的选择,从而希望能够导致结果是最好或者最优的算法贪婪算法所得到的结果不一定是最优的结果(有时候会是最优解),但是都是相对近似(接近)最优解的结果。应用场景-集合覆盖问题假设存在下面需要付费的广播台,以及广播台信号可以覆盖的地区。如何选择最少的广播台,让所有的地区都可以接收到信号image思路分析:如何找出覆
- 贪心算法(集合覆盖问题)
five-five
算法pythonjava动态规划贪心算法
贪心算法(集合覆盖问题)贪心算法介绍贪婪算法(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(即最有利)的选择,从而希望能够导致结果是最好或者最优的算法贪婪算法所得到的结果不一定是最优的结果(有时候会是最优解),但是都是相对近似(接近)最优解的结果应用场景-集合覆盖问题问题详情假设存在下面需要付费的广播台,以及广播台信号可以覆盖的地区。如何选择最少的广播台,让所有的地区都可以接
- 【学习】《算法图解》第九章学习笔记:迪杰斯特拉算法
程序员
一、迪杰斯特拉算法概述迪杰斯特拉算法(Dijkstra'salgorithm)是一种解决带权有向图上单源最短路径问题的贪心算法,由荷兰计算机科学家艾兹赫尔·迪杰斯特拉(EdsgerW.Dijkstra)于1956年提出。该算法常用于路由协议,也可以用作其他图算法的子程序。(一)算法适用场景迪杰斯特拉算法适用于:带权有向图(每条边都有权重)所有权重都为非负值(不能有负权边)需要找出从一个顶点到图中所
- 华为OD机试 - 最多等和不相交连续子序列 - 贪心算法(Python/JS/C/C++ 2025 B卷 100分)
哪 吒
华为od贪心算法python2025B卷华为OD机试
2025B卷华为OD机试统一考试题库清单(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,随时更新。一、题目描述给定一个数列
- Nginx负载均衡
510888780
nginx应用服务器
Nginx负载均衡一些基础知识:
nginx 的 upstream目前支持 4 种方式的分配
1)、轮询(默认)
每个请求按时间顺序逐一分配到不同的后端服务器,如果后端服务器down掉,能自动剔除。
2)、weight
指定轮询几率,weight和访问比率成正比
- RedHat 6.4 安装 rabbitmq
bylijinnan
erlangrabbitmqredhat
在 linux 下安装软件就是折腾,首先是测试机不能上外网要找运维开通,开通后发现测试机的 yum 不能使用于是又要配置 yum 源,最后安装 rabbitmq 时也尝试了两种方法最后才安装成功
机器版本:
[root@redhat1 rabbitmq]# lsb_release
LSB Version: :base-4.0-amd64:base-4.0-noarch:core
- FilenameUtils工具类
eksliang
FilenameUtilscommon-io
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2217081 一、概述
这是一个Java操作文件的常用库,是Apache对java的IO包的封装,这里面有两个非常核心的类FilenameUtils跟FileUtils,其中FilenameUtils是对文件名操作的封装;FileUtils是文件封装,开发中对文件的操作,几乎都可以在这个框架里面找到。 非常的好用。
- xml文件解析SAX
不懂事的小屁孩
xml
xml文件解析:xml文件解析有四种方式,
1.DOM生成和解析XML文档(SAX是基于事件流的解析)
2.SAX生成和解析XML文档(基于XML文档树结构的解析)
3.DOM4J生成和解析XML文档
4.JDOM生成和解析XML
本文章用第一种方法进行解析,使用android常用的DefaultHandler
import org.xml.sax.Attributes;
- 通过定时任务执行mysql的定期删除和新建分区,此处是按日分区
酷的飞上天空
mysql
使用python脚本作为命令脚本,linux的定时任务来每天定时执行
#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf8 -*-
import pymysql
import datetime
import calendar
#要分区的表
table_name = 'my_table'
#连接数据库的信息
host,user,passwd,db =
- 如何搭建数据湖架构?听听专家的意见
蓝儿唯美
架构
Edo Interactive在几年前遇到一个大问题:公司使用交易数据来帮助零售商和餐馆进行个性化促销,但其数据仓库没有足够时间去处理所有的信用卡和借记卡交易数据
“我们要花费27小时来处理每日的数据量,”Edo主管基础设施和信息系统的高级副总裁Tim Garnto说道:“所以在2013年,我们放弃了现有的基于PostgreSQL的关系型数据库系统,使用了Hadoop集群作为公司的数
- spring学习——控制反转与依赖注入
a-john
spring
控制反转(Inversion of Control,英文缩写为IoC)是一个重要的面向对象编程的法则来削减计算机程序的耦合问题,也是轻量级的Spring框架的核心。 控制反转一般分为两种类型,依赖注入(Dependency Injection,简称DI)和依赖查找(Dependency Lookup)。依赖注入应用比较广泛。
- 用spool+unixshell生成文本文件的方法
aijuans
xshell
例如我们把scott.dept表生成文本文件的语句写成dept.sql,内容如下:
set pages 50000;
set lines 200;
set trims on;
set heading off;
spool /oracle_backup/log/test/dept.lst;
select deptno||','||dname||','||loc
- 1、基础--名词解析(OOA/OOD/OOP)
asia007
学习基础知识
OOA:Object-Oriented Analysis(面向对象分析方法)
是在一个系统的开发过程中进行了系统业务调查以后,按照面向对象的思想来分析问题。OOA与结构化分析有较大的区别。OOA所强调的是在系统调查资料的基础上,针对OO方法所需要的素材进行的归类分析和整理,而不是对管理业务现状和方法的分析。
OOA(面向对象的分析)模型由5个层次(主题层、对象类层、结构层、属性层和服务层)
- 浅谈java转成json编码格式技术
百合不是茶
json编码java转成json编码
json编码;是一个轻量级的数据存储和传输的语言
在java中需要引入json相关的包,引包方式在工程的lib下就可以了
JSON与JAVA数据的转换(JSON 即 JavaScript Object Natation,它是一种轻量级的数据交换格式,非
常适合于服务器与 JavaScript 之间的数据的交
- web.xml之Spring配置(基于Spring+Struts+Ibatis)
bijian1013
javaweb.xmlSSIspring配置
指定Spring配置文件位置
<context-param>
<param-name>contextConfigLocation</param-name>
<param-value>
/WEB-INF/spring-dao-bean.xml,/WEB-INF/spring-resources.xml,
/WEB-INF/
- Installing SonarQube(Fail to download libraries from server)
sunjing
InstallSonar
1. Download and unzip the SonarQube distribution
2. Starting the Web Server
The default port is "9000" and the context path is "/". These values can be changed in &l
- 【MongoDB学习笔记十一】Mongo副本集基本的增删查
bit1129
mongodb
一、创建复本集
假设mongod,mongo已经配置在系统路径变量上,启动三个命令行窗口,分别执行如下命令:
mongod --port 27017 --dbpath data1 --replSet rs0
mongod --port 27018 --dbpath data2 --replSet rs0
mongod --port 27019 -
- Anychart图表系列二之执行Flash和HTML5渲染
白糖_
Flash
今天介绍Anychart的Flash和HTML5渲染功能
HTML5
Anychart从6.0第一个版本起,已经逐渐开始支持各种图的HTML5渲染效果了,也就是说即使你没有安装Flash插件,只要浏览器支持HTML5,也能看到Anychart的图形(不过这些是需要做一些配置的)。
这里要提醒下大家,Anychart6.0版本对HTML5的支持还不算很成熟,目前还处于
- Laravel版本更新异常4.2.8-> 4.2.9 Declaration of ... CompilerEngine ... should be compa
bozch
laravel
昨天在为了把laravel升级到最新的版本,突然之间就出现了如下错误:
ErrorException thrown with message "Declaration of Illuminate\View\Engines\CompilerEngine::handleViewException() should be compatible with Illuminate\View\Eng
- 编程之美-NIM游戏分析-石头总数为奇数时如何保证先动手者必胜
bylijinnan
编程之美
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class Nim {
/**编程之美 NIM游戏分析
问题:
有N块石头和两个玩家A和B,玩家A先将石头随机分成若干堆,然后按照BABA...的顺序不断轮流取石头,
能将剩下的石头一次取光的玩家获胜,每次取石头时,每个玩家只能从若干堆石头中任选一堆,
- lunce创建索引及简单查询
chengxuyuancsdn
查询创建索引lunce
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import org.apache.lucene.analysis.Analyzer;
import org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer;
import org.apache.lucene.document.Docume
- [IT与投资]坚持独立自主的研究核心技术
comsci
it
和别人合作开发某项产品....如果互相之间的技术水平不同,那么这种合作很难进行,一般都会成为强者控制弱者的方法和手段.....
所以弱者,在遇到技术难题的时候,最好不要一开始就去寻求强者的帮助,因为在我们这颗星球上,生物都有一种控制其
- flashback transaction闪回事务查询
daizj
oraclesql闪回事务
闪回事务查询有别于闪回查询的特点有以下3个:
(1)其正常工作不但需要利用撤销数据,还需要事先启用最小补充日志。
(2)返回的结果不是以前的“旧”数据,而是能够将当前数据修改为以前的样子的撤销SQL(Undo SQL)语句。
(3)集中地在名为flashback_transaction_query表上查询,而不是在各个表上通过“as of”或“vers
- Java I/O之FilenameFilter类列举出指定路径下某个扩展名的文件
游其是你
FilenameFilter
这是一个FilenameFilter类用法的例子,实现的列举出“c:\\folder“路径下所有以“.jpg”扩展名的文件。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28
- C语言学习五函数,函数的前置声明以及如何在软件开发中合理的设计函数来解决实际问题
dcj3sjt126com
c
# include <stdio.h>
int f(void) //括号中的void表示该函数不能接受数据,int表示返回的类型为int类型
{
return 10; //向主调函数返回10
}
void g(void) //函数名前面的void表示该函数没有返回值
{
//return 10; //error 与第8行行首的void相矛盾
}
in
- 今天在测试环境使用yum安装,遇到一个问题: Error: Cannot retrieve metalink for repository: epel. Pl
dcj3sjt126com
centos
今天在测试环境使用yum安装,遇到一个问题:
Error: Cannot retrieve metalink for repository: epel. Please verify its path and try again
处理很简单,修改文件“/etc/yum.repos.d/epel.repo”, 将baseurl的注释取消, mirrorlist注释掉。即可。
&n
- 单例模式
shuizhaosi888
单例模式
单例模式 懒汉式
public class RunMain {
/**
* 私有构造
*/
private RunMain() {
}
/**
* 内部类,用于占位,只有
*/
private static class SingletonRunMain {
priv
- Spring Security(09)——Filter
234390216
Spring Security
Filter
目录
1.1 Filter顺序
1.2 添加Filter到FilterChain
1.3 DelegatingFilterProxy
1.4 FilterChainProxy
1.5
- 公司项目NODEJS实践0.1
逐行分析JS源代码
mongodbnginxubuntunodejs
一、前言
前端如何独立用nodeJs实现一个简单的注册、登录功能,是不是只用nodejs+sql就可以了?其实是可以实现,但离实际应用还有距离,那要怎么做才是实际可用的。
网上有很多nod
- java.lang.Math
liuhaibo_ljf
javaMathlang
System.out.println(Math.PI);
System.out.println(Math.abs(1.2));
System.out.println(Math.abs(1.2));
System.out.println(Math.abs(1));
System.out.println(Math.abs(111111111));
System.out.println(Mat
- linux下时间同步
nonobaba
ntp
今天在linux下做hbase集群的时候,发现hmaster启动成功了,但是用hbase命令进入shell的时候报了一个错误 PleaseHoldException: Master is initializing,查看了日志,大致意思是说master和slave时间不同步,没办法,只好找一种手动同步一下,后来发现一共部署了10来台机器,手动同步偏差又比较大,所以还是从网上找现成的解决方
- ZooKeeper3.4.6的集群部署
roadrunners
zookeeper集群部署
ZooKeeper是Apache的一个开源项目,在分布式服务中应用比较广泛。它主要用来解决分布式应用中经常遇到的一些数据管理问题,如:统一命名服务、状态同步、集群管理、配置文件管理、同步锁、队列等。这里主要讲集群中ZooKeeper的部署。
1、准备工作
我们准备3台机器做ZooKeeper集群,分别在3台机器上创建ZooKeeper需要的目录。
数据存储目录
- Java高效读取大文件
tomcat_oracle
java
读取文件行的标准方式是在内存中读取,Guava 和Apache Commons IO都提供了如下所示快速读取文件行的方法: Files.readLines(new File(path), Charsets.UTF_8); FileUtils.readLines(new File(path)); 这种方法带来的问题是文件的所有行都被存放在内存中,当文件足够大时很快就会导致
- 微信支付api返回的xml转换为Map的方法
xu3508620
xmlmap微信api
举例如下:
<xml>
<return_code><![CDATA[SUCCESS]]></return_code>
<return_msg><![CDATA[OK]]></return_msg>
<appid><