- c++ 红黑树
gezhengxu2024
教程c++开发语言c++
红黑树(Red-BlackTree)是一种自平衡的二叉查找树,它是由节点的颜色和结构性质来维持平衡的。红黑树的形成可以追溯到1972年,由RudolfBayer提出,并由Guibas和Sedgewick进一步完善。红黑树的作用主要在于提供高效的插入、删除和查找操作。它通过保持以下五个性质来实现平衡:每个节点是红色或黑色。根节点是黑色。每个叶子节点(NIL节点)是黑色。如果一个节点是红色,那么它的两
- 每日一题——二叉树的深度
tt555555555555
面经C语言算法题算法数据结构
二叉树的最大深度问题描述示例方法一:递归法代码实现代码解析方法二:层次遍历(广度优先搜索)代码实现代码解析总结问题描述给定一个二叉树的根节点root,返回其最大深度。二叉树的最大深度是指从根节点到最远叶子节点的最长路径上的节点数。示例示例1输入:root=[3,9,20,null,null,15,7]输出:3解释:从根节点到最远叶子节点的最长路径为3->20->15或3->20->7,路径长度为3
- 红黑树详解?红黑树设计的背景?
F_windy
java
红黑树详解1.红黑树的基本概念红黑树(Red-BlackTree)是一种自平衡的二叉搜索树(BST),通过节点颜色(红或黑)和一组规则来保持近似平衡,确保插入、删除、查找等操作的时间复杂度为O(logn)。它的核心思想是通过颜色标记和旋转操作,减少树的高度差异,从而提升性能。2.红黑树的五大规则红黑树必须满足以下规则:颜色规则:每个节点非红即黑。根节点规则:根节点必须是黑色。叶子节点规则:所有叶子
- 学习第十一天-树
大橙子房
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一、树的基础概念1.定义树是一种非线性数据结构,由n个有限节点组成层次关系集合。特点:有且仅有一个根节点其余节点分为若干互不相交的子树节点间通过父子关系连接2.关键术语术语定义节点包含数据和子节点引用的单元根节点树的起始节点,没有父节点子节点直接连接到父节点的节点叶子节点没有子节点的节点度节点拥有的子树数目树的高度从根节点到最远叶子节点的最长路径边数树的深度从根节点到当前节点的层数路径从根到某节点
- 【MySQL】B树和B+树的区别?MySQL为什么选用B+树作为索引数据结构?
熏鱼的小迷弟Liu
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B树和B+树的区别:结构方面:1.节点存储内容:B树:节点同时存储索引和数据。B+树:只有叶子节点存储数据记录或指向数据记录的指针,非叶子节点只存键值,用于索引。B+树的非叶子节点可以存储更多的键值,从而拥有更宽的分支。2.叶子结点关系:B树:叶子节点之间没有特定的顺序或指针连接,它们是独立的,查找不同叶子节点中的数据时可能需要多次随机访问磁盘。B+树:所有叶子节点通过双向链表,这种结构使得范围查
- 【无标题】
退思精舍
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一个农民企业家的家国情怀/作者:杨桂林高朵芬原创新时代报告文学文学新军2022-03-2809:41——谨以此文献给内蒙古佘太酒业成立十周年,并向为佘太酒业发展、壮大做过贡献的人们致敬!刚过完一九七九年春节,塞哈拉脚下的各个村落还没有开工,每家每户门窗上的红对联也未被强烈的沙尘暴刮走,那些脱光了叶子只剩下树干的白杨树,尽管抖起精神来,也抵挡不住北国的严寒,大地灰蒙蒙一片,好像万事万物依然沉浸在早春
- 数据结构与算法——二叉树,多叉树的递归遍历、层序遍历,DFS与BFS
Book_熬夜!
数据结构与算法深度优先宽度优先算法数据结构广度优先
文章目录二叉树1.递归遍历2.层序遍历3.多叉树遍历二叉树【子节点】:每个节点下方相连的节点【父节点】:每个节点上方相连的节点【根节点】:最上方没有父节点的节点【叶子节点】:最下方没有子节点的节点【最大深度】:树的最大层数【高度】:节点数减一,即枝数。【满二叉树(PerfectBinaryTree)】:深度为h,则总节点数:2^h-1FullBinaryTree是指一棵二叉树的所有节点要么没有孩子
- 机器学习-----决策树
多巴胺与内啡肽.
机器学习机器学习决策树人工智能
文章目录1、概念2.决策树的构建过程2.1特征选择2.2树的生成2.3树的剪枝3.决策树的优缺点4.决策树的应用4.1分类任务4.2回归任务4.3集成学习代码示例总结1、概念1.1决策树是什么决策树是通过对样本的训练,建立出分类规则,并对新样本进行预测,属于有监督学习。根节点:最上面的节点。叶子节点:能直接看到结果的节点。非叶子节点:位于中间的节点。1.2决策树的类型分类树:用于分类任务,叶节点代
- C/C++ R-Tree原理及源代码
猿来如此yyy
C/C++算法详解及源码r-treec语言c++开发语言算法数据结构
R树是一种用于高维空间数据的索引结构,它是由AntoninGuttman于1984年提出的。R树旨在提高对多维数据进行范围查询的性能。它被广泛应用于空间数据库中。R树的核心思想是将数据划分为不相交的矩形区域,并逐层构建一个树结构。每个非叶子节点都是一个矩形,它覆盖了它的所有子节点。每个叶子节点都是一个数据对象与其坐标范围的组合。通过这种方式,R树能够将相邻的数据对象聚集在一起,从而减少对数据的搜索
- 二叉树的所有路径(leetcode 257
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leetcode系列文章目录一、核心操作二、外层配合操作三、核心模式代码总结使用递归法一、核心操作1.判断是不是叶子节点(该节点的左右子节点都为空2.收获该路径(将储存的节点一个一个拿出来,用->连接if(cur->left==nullptr&&cur->right==nullptr){stringspath;for(inti=0;i";}spath+=to_string(path[path.si
- MySQL的覆盖索引
.晚安.
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MySQL的覆盖索引前言当一个索引包含了查询所需的全部字段时,就可以提高查询效率,这样的索引又被称之为覆盖索引。以MySQL常见的三种存储引擎为例:InnoDB、MyISAM、Memory,对于覆盖索引提高查询效率的方式均不同,下面让我们分别讲讲:InnoDB在InnoDB中,主键索引的叶子节点存储完整的数据行,称为聚簇索引,而唯一索引、普通索引、联合索引的叶子节点只存储索引字段和主键值,称之为二
- 剑指offer笔试刷题(1):树专题
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1.输入两棵二叉树A,B,判断B是不是A的子结构。(ps:我们约定空树不是任意一个树的子结构)遍历A找到与B根结点相同的位置,子结构是从根结点到叶子节点相同。思路1:1.先考虑特殊情况,如果指针为空则错误。2定义一个子函数,功能是判断是否是子结构,然后主函数从根结点到叶子结点遍历。3return递归的布尔型值,如果最后return的是&&则递归终止条件是true关系不大,只要有一个是false,r
- MySQL 技术浅析(聚簇索引、UndoLog、RedoLog、MVCC)
代码没写完哪有脸睡觉
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MySQL核心技术深度解析一、聚簇索引与非聚簇索引1.聚簇索引结构存储方式InnoDB中,聚簇索引的叶子节点直接存储完整数据行,数据按主键值物理排序存储。主键索引即数据文件,非叶子节点存储主键范围和子节点指针数据行与主键索引绑定,主键顺序决定磁盘存储顺序示例存储结构B+树结构:根节点→[id20;--索引设计为(name,age)2.事务控制建议控制事务粒度:单个事务执行时间<1秒批量操作分批次提
- XGBoost算法深度解析:从原理到实践
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一、算法起源与核心思想XGBoost(eXtremeGradientBoosting)由陈天奇于2014年提出,是梯度提升决策树(GBDT)的优化版本。其核心思想通过迭代集成弱学习器(CART树)逐步修正预测误差,并引入正则化机制控制模型复杂度,防止过拟合。与GBDT相比,XGBoost在目标函数中融合了损失函数(衡量预测误差)和正则化项(约束树结构与叶子权重),形成结构风险最小化框架,从而提升泛
- 代码随想录|二叉树|10二叉树的最小深度
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leetcode:111.二叉树的最小深度-力扣(LeetCode)题目给定一个二叉树,找出其最小深度。最小深度是从根节点到最近叶子节点的最短路径上的节点数量。说明:叶子节点是指没有子节点的节点。示例:给定二叉树[3,9,20,null,null,15,7],返回最小深度2思路同样是前序方法和后序方法,后序遍历的话就是求高度。递归三部曲(1)参数和返回值输入二叉树的根节点,返回int类型的高度(2
- 【leetcode】113. 路径总和 II(Java)
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题目描述题目链接113.路径总和II题解经典回溯。终止条件:当遍历到叶子节点,并且此时路径的值==targerSum,此时收集当前的path。处理逻辑:我们遍历到一个节点时,可以把targetSum-root.val作为下一层的targetSum,所以当我们找到叶子节点的时候,并且root.val==targetSum,就可以收集了。完整代码classSolution{List>res=newAr
- 华为OD E卷 #18 生成哈夫曼树
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题目给定长度为n的无序的数字数组,每个数字代表二叉树的叶子节点的权值,数字数组的值均大于等于1。请完成一个函数,根据输入的数字数组,生成哈夫曼树,并将哈夫曼树按照中序遍历输出。为了保证输出的二叉树中序遍历结果统一,增加限制:二叉树节点中,左节点权值小于右节点权值,根节点权值为左右节点权值之和。当左右节点权值相同时,左子树高度小于等于右子树高度。输入5515403010输出4010030601530
- 决策树的核心思想
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一、决策树的核心思想本质:通过特征判断对数据集递归划分,形成树形结构。目标:生成一组“若-则”规则,使数据划分到叶子节点时尽可能纯净。关键流程:特征选择:选择最佳分裂特征(如信息增益最大)。节点分裂:根据特征取值划分子节点。停止条件:节点样本纯度过高或样本数过少时终止。二、数学公式与理论1.信息熵(InformationEntropy)衡量数据集的混乱程度:H(D)=−∑k=1Kpklog2pk
- 刷题前必学!二叉树!用JavaScript学数据结构与算法
JavaScript算法与数据结构-HowieCong务必要熟悉JavaScript使用再来学!一、树是什么?数据结构中的树,对于现实世界中的树简化——树根抽象为“根节点”,树枝抽象为“边”,树枝的两个端点抽象为“结点”,树叶抽象为“叶子结点”计算机中的树如下:二、树的重点树的层次计算规则:根结点所在的那一层为第一层,其子节点为第二层,以此类推结点和树的高度计算规则:叶子结点高度为1,每向上一层
- MySQL精选面试题
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文章目录1.sql优化2.数据库优化3.悲观锁和乐观锁4.共享锁与排他锁5.索引的目的是什么?6.B+Tree对比BTree的优点:6.1磁盘读写代价更低6.2查询速度更稳定且能存更多索引6.3B+树叶子节点两两相连增快区间访问7.聚簇索引和非聚簇索引的区别8.forupdate9.间隙锁GapLocks10.临键锁Next-KeyLocks11.MVCC是什么?1.sql优化对查询进行优化,应尽
- 【忍者算法】深入探索:二叉树的最大深度之旅|LeetCode 104 二叉树的最大深度
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忍者算法LeetCode题解秘籍算法leetcode链表数据结构职场和发展面试
深入探索:二叉树的最大深度之旅|LeetCode104二叉树的最大深度生命的高度:理解树的深度想象一棵树,它从地底向天空生长。树的深度不仅仅是枝干的长度,更是生命的垂直延伸。在二叉树的世界里,深度代表了从根节点到最远叶子节点的最长路径。这是一种从根本到极限的探索旅程。深度的本质:递归的诗与逻辑二叉树的最大深度(LeetCode第104题)本质上是一个递归问题,它蕴含着令人惊叹的优雅逻辑。想象你正站
- 决策树(Decision Tree):机器学习中的经典算法
Jason_Orton
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1.什么是决策树?决策树(DecisionTree)是一种基于树形结构的机器学习算法,适用于分类和回归任务。其核心思想是通过一系列的规则判断,将数据集不断划分,最终形成一棵树状结构,从而实现预测目标。在决策树中,每个内部节点表示一个特征,每个分支代表一个特征的取值,每个叶子节点对应一个类别或预测值。决策树的目标是构建一棵能够有效区分不同类别的树,并在测试数据上保持较好的泛化能力。2.决策树的工作原
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leftjoin和innerjoin区别leftjoin在右表没有匹配项的时候,会将左表拼接上右表,右表的字段以null填充。innerjoin在右表没有匹配项的时候,该结果不显示innoDB默认的存储引擎支持事务、支持物理外键天生支持行锁、手动支持表锁使用聚簇索引(索引和数据在同一个文件)索引概念一种排好序,能够提升查询性能的数据结构分类聚簇索引(主键索引)索引和行数据都在一个叶子节点上非聚簇索
- C++【STL---set&map底层红黑树(RBTree)】
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1、什么是红黑树?红黑树是搜索二叉树的一种,它不像AVL树那样使用平衡因子严格的限制树的高度。它是通过节点的颜色来实现:树的最长路径不超过左端路径的二倍,从而接近平衡的;红黑树的特点:1、根节点必须是黑色的;2、每条路径上的黑色节点的数量必须是相等的;3、不能出现连续相同的两个红色节点;4、节点的颜色不是红色就是个黑色;5、每条路径都是以空节点进行结束的,所谓的路径包含叶子节点到空节点的那一段;2
- 数据库与存储优化
时光不负追梦人
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一、MySQL深度优化索引优化B+树索引结构结构特点:平衡多路搜索树,所有数据存储在叶子节点,非叶子节点仅存键值和指针。叶子节点通过双向链表连接,支持范围查询高效遍历。优势:减少磁盘IO(高扇出,3~4层可存储千万级数据)。适合范围查询(如WHEREidBETWEEN100AND200)。覆盖索引定义:索引包含查询所需的所有字段,无需回表。示例:--创建覆盖索引CREATEINDEXidx_cov
- 打卡代码随想录第15天:LeetCode 110.平衡二叉树 257. 二叉树的所有路径 404.左叶子之和
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学习资料:代码随想录文中含LLM生成内容110.平衡二叉树力扣题目链接思路:逐层返回当前节点的最大高度,比较各节点的左右孩子高度后续方法遍历,因为‘中’是比较环节,要在左右之后/***Definitionforabinarytreenode.*structTreeNode{*intval;*TreeNode*left;*TreeNode*right;*TreeNode():val(0),left(
- 蓝桥杯例题练习(简单)--绘制四叶风车
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蓝桥杯pythonpycharm
#利用turtle绘制四叶风车,要求:风车叶子颜色填充为红黄蓝绿,边长100##思路:由于绘制的是四叶风车,因此在绘制时可能存在重复代码段,可以考虑将其嵌入循环之中以节省代码量和人力##基础准备:##turtle.setheading(角度)/turtle.seth(角度),设置画笔朝向,初始朝向为正右,朝向改变为逆时针方向变化##turtle.shape(形状),可以改变画笔的形状##turtl
- 【力扣Hot100】543.二叉树的直径
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题目:二叉树的直径分析:还记不记得如何求二叉树的最大深度,那么如何求穿过根节点的直径,很显然答案就是将左子树的最大深度+右子树的最大深度;但是题目中要求最大直径,也就是说最大直径路径不一定是穿过根节点的,所以要设置一个变量max,用来记录所有的子树的直径,然后更新最大值。思路:设置一个全局变量max;对root进行求最大深度,调用下maxDeepth方法;越过叶子节点,返回0;计算左子树最大深度l
- 深度神经网络——决策树的实现与剪枝
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概述决策树是一种有用的机器学习算法,用于回归和分类任务。“决策树”这个名字来源于这样一个事实:算法不断地将数据集划分为越来越小的部分,直到数据被划分为单个实例,然后对实例进行分类。如果您要可视化算法的结果,类别的划分方式将类似于一棵树和许多叶子。这是决策树的快速定义,但让我们深入了解决策树的工作原理。更好地了解决策树的运作方式及其用例,将帮助您了解何时在机器学习项目中使用它们。决策树的结构决策树的
- 【每日八股】MySQL篇(三):索引(上)
YGGP
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目录MySQL为什么使用B+树来做索引,它的优势是什么?特性和定义B+树和B树的对比拓展:既然B+树相较于B树优势如此之大,为什么nosql的MongoDB底层仍采用B树而不是B+树?使用B+树做索引的优势补充:为什么说B+树的插入和删除效率高?B+树的冗余结点是如何形成的?它们的作用是什么?冗余结点是如何帮助提高插入和删除效率的?冗余结点指的是叶子节点冗余还是用做索引的非叶子节点冗余?为什么说B
- SQL的各种连接查询
xieke90
UNION ALLUNION外连接内连接JOIN
一、内连接
概念:内连接就是使用比较运算符根据每个表共有的列的值匹配两个表中的行。
内连接(join 或者inner join )
SQL语法:
select * fron
- java编程思想--复用类
百合不是茶
java继承代理组合final类
复用类看着标题都不知道是什么,再加上java编程思想翻译的比价难懂,所以知道现在才看这本软件界的奇书
一:组合语法:就是将对象的引用放到新类中即可
代码:
package com.wj.reuse;
/**
*
* @author Administrator 组
- [开源与生态系统]国产CPU的生态系统
comsci
cpu
计算机要从娃娃抓起...而孩子最喜欢玩游戏....
要让国产CPU在国内市场形成自己的生态系统和产业链,国家和企业就不能够忘记游戏这个非常关键的环节....
投入一些资金和资源,人力和政策,让游
- JVM内存区域划分Eden Space、Survivor Space、Tenured Gen,Perm Gen解释
商人shang
jvm内存
jvm区域总体分两类,heap区和非heap区。heap区又分:Eden Space(伊甸园)、Survivor Space(幸存者区)、Tenured Gen(老年代-养老区)。 非heap区又分:Code Cache(代码缓存区)、Perm Gen(永久代)、Jvm Stack(java虚拟机栈)、Local Method Statck(本地方法栈)。
HotSpot虚拟机GC算法采用分代收
- 页面上调用 QQ
oloz
qq
<A href="tencent://message/?uin=707321921&Site=有事Q我&Menu=yes">
<img style="border:0px;" src=http://wpa.qq.com/pa?p=1:707321921:1></a>
- 一些问题
文强chu
问题
1.eclipse 导出 doc 出现“The Javadoc command does not exist.” javadoc command 选择 jdk/bin/javadoc.exe 2.tomcate 配置 web 项目 .....
SQL:3.mysql * 必须得放前面 否则 select&nbs
- 生活没有安全感
小桔子
生活孤独安全感
圈子好小,身边朋友没几个,交心的更是少之又少。在深圳,除了男朋友,没几个亲密的人。不知不觉男朋友成了唯一的依靠,毫不夸张的说,业余生活的全部。现在感情好,也很幸福的。但是说不准难免人心会变嘛,不发生什么大家都乐融融,发生什么很难处理。我想说如果不幸被分手(无论原因如何),生活难免变化很大,在深圳,我没交心的朋友。明
- php 基础语法
aichenglong
php 基本语法
1 .1 php变量必须以$开头
<?php
$a=” b”;
echo
?>
1 .2 php基本数据库类型 Integer float/double Boolean string
1 .3 复合数据类型 数组array和对象 object
1 .4 特殊数据类型 null 资源类型(resource) $co
- mybatis tools 配置详解
AILIKES
mybatis
MyBatis Generator中文文档
MyBatis Generator中文文档地址:
http://generator.sturgeon.mopaas.com/
该中文文档由于尽可能和原文内容一致,所以有些地方如果不熟悉,看中文版的文档的也会有一定的障碍,所以本章根据该中文文档以及实际应用,使用通俗的语言来讲解详细的配置。
本文使用Markdown进行编辑,但是博客显示效
- 继承与多态的探讨
百合不是茶
JAVA面向对象 继承 对象
继承 extends 多态
继承是面向对象最经常使用的特征之一:继承语法是通过继承发、基类的域和方法 //继承就是从现有的类中生成一个新的类,这个新类拥有现有类的所有extends是使用继承的关键字:
在A类中定义属性和方法;
class A{
//定义属性
int age;
//定义方法
public void go
- JS的undefined与null的实例
bijian1013
JavaScriptJavaScript
<form name="theform" id="theform">
</form>
<script language="javascript">
var a
alert(typeof(b)); //这里提示undefined
if(theform.datas
- TDD实践(一)
bijian1013
java敏捷TDD
一.TDD概述
TDD:测试驱动开发,它的基本思想就是在开发功能代码之前,先编写测试代码。也就是说在明确要开发某个功能后,首先思考如何对这个功能进行测试,并完成测试代码的编写,然后编写相关的代码满足这些测试用例。然后循环进行添加其他功能,直到完全部功能的开发。
- [Maven学习笔记十]Maven Profile与资源文件过滤器
bit1129
maven
什么是Maven Profile
Maven Profile的含义是针对编译打包环境和编译打包目的配置定制,可以在不同的环境上选择相应的配置,例如DB信息,可以根据是为开发环境编译打包,还是为生产环境编译打包,动态的选择正确的DB配置信息
Profile的激活机制
1.Profile可以手工激活,比如在Intellij Idea的Maven Project视图中可以选择一个P
- 【Hive八】Hive用户自定义生成表函数(UDTF)
bit1129
hive
1. 什么是UDTF
UDTF,是User Defined Table-Generating Functions,一眼看上去,貌似是用户自定义生成表函数,这个生成表不应该理解为生成了一个HQL Table, 貌似更应该理解为生成了类似关系表的二维行数据集
2. 如何实现UDTF
继承org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic
- tfs restful api 加auth 2.0认计
ronin47
目前思考如何给tfs的ngx-tfs api增加安全性。有如下两点:
一是基于客户端的ip设置。这个比较容易实现。
二是基于OAuth2.0认证,这个需要lua,实现起来相对于一来说,有些难度。
现在重点介绍第二种方法实现思路。
前言:我们使用Nginx的Lua中间件建立了OAuth2认证和授权层。如果你也有此打算,阅读下面的文档,实现自动化并获得收益。SeatGe
- jdk环境变量配置
byalias
javajdk
进行java开发,首先要安装jdk,安装了jdk后还要进行环境变量配置:
1、下载jdk(http://java.sun.com/javase/downloads/index.jsp),我下载的版本是:jdk-7u79-windows-x64.exe
2、安装jdk-7u79-windows-x64.exe
3、配置环境变量:右击"计算机"-->&quo
- 《代码大全》表驱动法-Table Driven Approach-2
bylijinnan
java
package com.ljn.base;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.InputStreamReader;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.uti
- SQL 数值四舍五入 小数点后保留2位
chicony
四舍五入
1.round() 函数是四舍五入用,第一个参数是我们要被操作的数据,第二个参数是设置我们四舍五入之后小数点后显示几位。
2.numeric 函数的2个参数,第一个表示数据长度,第二个参数表示小数点后位数。
例如:
select cast(round(12.5,2) as numeric(5,2))  
- c++运算符重载
CrazyMizzz
C++
一、加+,减-,乘*,除/ 的运算符重载
Rational operator*(const Rational &x) const{
return Rational(x.a * this->a);
}
在这里只写乘法的,加减除的写法类似
二、<<输出,>>输入的运算符重载
&nb
- hive DDL语法汇总
daizj
hive修改列DDL修改表
hive DDL语法汇总
1、对表重命名
hive> ALTER TABLE table_name RENAME TO new_table_name;
2、修改表备注
hive> ALTER TABLE table_name SET TBLPROPERTIES ('comment' = new_comm
- jbox使用说明
dcj3sjt126com
Web
参考网址:http://www.kudystudio.com/jbox/jbox-demo.html jBox v2.3 beta [
点击下载]
技术交流QQGroup:172543951 100521167
[2011-11-11] jBox v2.3 正式版
- [调整&修复] IE6下有iframe或页面有active、applet控件
- UISegmentedControl 开发笔记
dcj3sjt126com
// typedef NS_ENUM(NSInteger, UISegmentedControlStyle) {
// UISegmentedControlStylePlain, // large plain
&
- Slick生成表映射文件
ekian
scala
Scala添加SLICK进行数据库操作,需在sbt文件上添加slick-codegen包
"com.typesafe.slick" %% "slick-codegen" % slickVersion
因为我是连接SQL Server数据库,还需添加slick-extensions,jtds包
"com.typesa
- ES-TEST
gengzg
test
package com.MarkNum;
import java.io.IOException;
import java.util.Date;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import javax.servlet.ServletException;
import javax.servlet.annotation
- 为何外键不再推荐使用
hugh.wang
mysqlDB
表的关联,是一种逻辑关系,并不需要进行物理上的“硬关联”,而且你所期望的关联,其实只是其数据上存在一定的联系而已,而这种联系实际上是在设计之初就定义好的固有逻辑。
在业务代码中实现的时候,只要按照设计之初的这种固有关联逻辑来处理数据即可,并不需要在数据库层面进行“硬关联”,因为在数据库层面通过使用外键的方式进行“硬关联”,会带来很多额外的资源消耗来进行一致性和完整性校验,即使很多时候我们并不
- 领域驱动设计
julyflame
VODAO设计模式DTOpo
概念:
VO(View Object):视图对象,用于展示层,它的作用是把某个指定页面(或组件)的所有数据封装起来。
DTO(Data Transfer Object):数据传输对象,这个概念来源于J2EE的设计模式,原来的目的是为了EJB的分布式应用提供粗粒度的数据实体,以减少分布式调用的次数,从而提高分布式调用的性能和降低网络负载,但在这里,我泛指用于展示层与服务层之间的数据传输对
- 单例设计模式
hm4123660
javaSingleton单例设计模式懒汉式饿汉式
单例模式是一种常用的软件设计模式。在它的核心结构中只包含一个被称为单例类的特殊类。通过单例模式可以保证系统中一个类只有一个实例而且该实例易于外界访问,从而方便对实例个数的控制并节约系统源。如果希望在系统中某个类的对象只能存在一个,单例模式是最好的解决方案。
&nb
- logback
zhb8015
loglogback
一、logback的介绍
Logback是由log4j创始人设计的又一个开源日志组件。logback当前分成三个模块:logback-core,logback- classic和logback-access。logback-core是其它两个模块的基础模块。logback-classic是log4j的一个 改良版本。此外logback-class
- 整合Kafka到Spark Streaming——代码示例和挑战
Stark_Summer
sparkstormzookeeperPARALLELISMprocessing
作者Michael G. Noll是瑞士的一位工程师和研究员,效力于Verisign,是Verisign实验室的大规模数据分析基础设施(基础Hadoop)的技术主管。本文,Michael详细的演示了如何将Kafka整合到Spark Streaming中。 期间, Michael还提到了将Kafka整合到 Spark Streaming中的一些现状,非常值得阅读,虽然有一些信息在Spark 1.2版
- spring-master-slave-commondao
王新春
DAOspringdataSourceslavemaster
互联网的web项目,都有个特点:请求的并发量高,其中请求最耗时的db操作,又是系统优化的重中之重。
为此,往往搭建 db的 一主多从库的 数据库架构。作为web的DAO层,要保证针对主库进行写操作,对多个从库进行读操作。当然在一些请求中,为了避免主从复制的延迟导致的数据不一致性,部分的读操作也要到主库上。(这种需求一般通过业务垂直分开,比如下单业务的代码所部署的机器,读去应该也要从主库读取数