- 数据结构与算法领域贪心算法的深度剖析
AI天才研究院
ChatGPT实战计算AgenticAI实战贪心算法算法ai
数据结构与算法领域贪心算法的深度剖析关键词:贪心算法、最优子结构、贪心选择性质、动态规划、贪心策略、时间复杂度、算法设计摘要:本文从贪心算法的核心概念出发,系统剖析其数学原理、算法设计模式及工程实践方法。通过对比贪心算法与动态规划的差异,揭示贪心选择性质和最优子结构的本质联系。结合活动选择、最小生成树、最短路径等经典案例,详细阐述贪心策略的构建过程与正确性证明方法。最后通过工业级项目实战,展示贪心
- 最小生成树算法的解题思路与 C++ 算法应用
Aobing_peterJr
OI算法分析算法c++
一、最小生成树算法针对问题类型及概述先来简要陈述一下树的概念:一个由NNN个点和N−1N-1N−1条边组成的无向连通图。由此,我们可以得知生成树算法的概念:在一个NNN个点的图中找出一个由N−1N-1N−1条边组成的树。具体来说,我们是在一个图G(N,M)G(N,M)G(N,M)中找到一个生成树G(N,N−1)G(N,N-1)G(N,N−1),在生成树G(N,N−1)G(N,N-1)G(N,N−1
- 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
- 计算机数据结构图知识点,2011考研计算机数据结构复习重点解析:图的应用
夏欢Vivian
计算机数据结构图知识点
图是数据结构科目中难度最大的重点章节,在这两年的考试中也作为重点来考查。图这部分内容概念多、算法多、难度大。这就需要大家深刻理解每个知识点,多做练习,抓住规律,才能很好地解答这部分试题。图这部分要求大家掌握图的定义、特点、存储结构、遍历、图的基本应用等内容。图这部分的重点和难点是图的基本应用,这在09年和10年的考试中有所体现。图的基本应用包括:最小生成树、最短路径、拓扑排序、关键路径等。09年考
- 贪心算法经典问题
弥彦_
c++算法c++
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、
- 大厂机试题解法笔记大纲+按知识点分类+算法编码训练
二分法部门人力分配数据最节约的备份方法项目排期食堂供餐矩阵匹配书籍叠放爱吃蟠桃的孙悟空深度优先搜索(DFS)欢乐的周末寻找最大价值矿堆可组成网络的服务器连续出牌数量图像物体的边界核算检测启动多任务排序无向图染色广度优先搜索(BFS)欢乐的周末快递员的烦恼亲子学习跳马启动多任务排序电脑病毒感染图5G网络建设(最小生成树)城市聚集度问题(树形DP、并查集)电脑病毒感染(Dijkstra算法)启动多任务
- Prim算法实现 -- 结合优先级队列
NLP_wendi
数据结构与算法Prim算法
什么是Prim算法?classPrim2:"""P算法最小生成树算法MSTMinimalSpanningTree保证整个拓扑图的所有路径之和最小"""def__init__(self,graph):n=len(graph)#存放横切边self.min_heap=[]#类似于visited数组,记录节点是否在mst中self.inMst=[False]*nself.weightSum=0#三元组se
- 数据结构——图(c)
阿笙_1202
数据结构图论数据结构算法
数据结构——图(c)文章目录数据结构——图(c)一、基本概念和术语1.图2.图的分类3.相关定义4.几种特殊形态的图二、图的存储结构1.邻接矩阵(顺序存储)2.邻接表(顺序+链式存储)3.十字链表-存储有向图4.邻接多重表-存储无向图5.邻接矩阵与邻接表对比三、图的基本操作四、图的遍历1.深度优先搜索(DFS)-辅助栈2.广度优先搜素(BFS)-辅助队列五、图的应用1-最小生成树0.最小代价生成树
- 贪心算法题实战详解
极致人生-010
贪心算法算法
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
- Minimum/Maximum Spanning Tree/Forest
Razhme
算法初步系列
MST问题。对于一个有权无向图,使其原有连通块保持连通性并形成树,同时边权之和最小。换一种说法,最小生成树或者最小生成森林。两个算法一个推论。Kruskal'sAlgorithm基于贪心。将边排序,从最短边开始,若添加了此边,两个不相连的连通块相连了,就添加,否则看下一条。添加到边数为点数-1为止。用并查集检验是否连通。注意Kruskal的原理为,对于图中任意一个点x,对于x点连出去的所有边,边权
- 数据结构与算法学习笔记----Kruskal算法
明月清了个风
数据结构与算法笔记(基础课)算法学习笔记
数据结构与算法学习笔记----Kruskal算法@@author:明月清了个风@@firstpublishtime:2024.12.21ps⭐️这也是一个思想比较简单的算法,只写了基本思想,具体的可以看代码理解一下Kruskal算法Kruskal算法同样是一种基于贪心策略的最小生成树求解算法,另一种是上一篇中的Prim算法。基本思想将所有的边按边长从小到大排序。遍历所有边,判断每条边所连接的两个节
- 图论基础:广度优先搜索与深度优先搜索
夏曦安
图论广度优先搜索深度优先搜索最小生成树算法
图论基础:广度优先搜索与深度优先搜索图论作为计算机科学中重要的数学分支,广泛应用于网络流、最短路径、网络设计等领域。在图论的世界中,图的遍历是基础中的基础,它涉及到许多图算法的设计和实现。本文将重点探讨两种基础的图遍历算法——广度优先搜索(BFS)和深度优先搜索(DFS),以及最小生成树(MST)的相关算法。广度优先搜索(BFS)广度优先搜索是图遍历的一种方法,它从图中的一个顶点开始,尽可能宽广地
- ruskal 最小生成树算法
19要加油
算法
https://www.lanqiao.cn/problems/17138/learning/并查集+ruskal最小生成树算法Kruskal算法是一种用于在加权无向连通图中寻找最小生成树(MST)的经典算法。其核心思想是基于贪心策略,通过按边权从小到大排序并逐步选择边,确保最终形成的树满足以下条件:包含图中所有顶点(即生成树)。边权之和最小(即最小性)。不形成环路(确保是树结构)。算法步骤排序边
- Leetcode刷题 | Day61_图论07
freyazzr
leetcode图论算法数据结构c++
一、学习任务最小生成树——prim算法代码随想录最小生成树——kruskal算法代码随想录Kruskal与prim的关键区别在于,prim维护的是节点的集合,而Kruskal维护的是边的集合。在节点数量固定的情况下,图中的边越少,Kruskal需要遍历的边也就越少。而prim算法是对节点进行操作的,节点数量越少,prim算法效率就越优。边数量较少为稀疏图,接近或等于完全图(所有节点皆相连)为稠密图
- 软考高级《系统架构设计师》知识点(十八)
Ritchie:)
数学与经济管理图论应用最小生成树有两种方法:普里姆算法和克鲁斯卡尔算法,实际计算建议采用克鲁斯卡尔算法。克鲁斯卡尔算法:将图中所有的边按权值从小到大排序,从权值最小的边开始选取,判断是否为安全边(即不构成环),直至选取了n-1条边,构成了最小生成树。最小生成树并不唯一,但权值之和都相等且最小,只要求出一个就可以。最短路径计算从起点到终点的最短路径,注意与关键路径截然相反,不要混淆。方法:从起点开始
- Java语言常用的算法
TPBoreas
算法java算法开发语言
Java语言常用的算法包括:排序算法:冒泡排序、选择排序、插入排序、希尔排序、归并排序、快速排序、堆排序等。查找算法:顺序查找、二分查找、哈希查找等。字符串匹配算法:暴力匹配、KMP算法、Boyer-Moore算法等。图论算法:最短路径算法、最小生成树算法、拓扑排序等。动态规划算法:背包问题、最长公共子序列、最长上升子序列等。贪心算法:最小生成树、单源最短路径等。分治算法:快速排序、归并排序等。网
- 搜索与图论--Floyd/Prim/Kruskal
Spike_Q
算法学习图论算法数据结构c++
目录1.Floyd求最短路输入格式输出格式数据范围输入样例:输出样例:代码展示:2.Prim算法求最小生成树输入格式输出格式数据范围输入样例:输出样例:代码展示:3.Kruskal算法求最小生成树输入格式输出格式数据范围输入样例:输出样例:代码展示:WATER~1.Floyd求最短路给定一个n个点m条边的有向图,图中可能存在重边和自环,边权可能为负数。再给定k个询问,每个询问包含两个整数x和y,表
- 普利姆算法-最短路径问题
南方下小雨
算法数据结构
packagedemo28;importjava.util.Arrays;//普利姆算法解决最小生成树问题publicclasssmallTree{publicstaticvoidmain(String[]args){char[]data=newchar[]{'A','B','C','D','E','F','G'};intverx=data.length;int[][]weight=newint[
- 2025年第十六届蓝桥杯省赛B组Java题解【完整、易懂版】
大熊计算机
赛事/证书蓝桥杯java职场和发展
2025年第十六届蓝桥杯省赛B组Java题解题型概览与整体分析题目编号题目名称题型难度核心知识点通过率(预估)A逃离高塔结果填空★☆☆数学规律、模运算95%B消失的蓝宝结果填空★★★同余定理、中国剩余定理45%C电池分组编程题★★☆异或运算性质70%D魔法科考试编程题★★★素数筛、集合去重60%E爆破编程题★★★☆最小生成树、几何计算40%F数组翻转编程题★★☆贪心、数学分析55%G移动距离结果填
- 算法笔记.kruskal算法求最小生成树
xin007hoyo
算法笔记图论
题目:(来源:AcWing)给定一个n个点m条边的无向图,图中可能存在重边和自环,边权可能为负数。求最小生成树的树边权重之和,如果最小生成树不存在则输出impossible。给定一张边带权的无向图G=(V,E),其中V表示图中点的集合,E表示图中边的集合,n=|V|,m=|E|。由V中的全部n个顶点和E中n−1条边构成的无向连通子图被称为G的一棵生成树,其中边的权值之和最小的生成树被称为无向图G的
- 算法笔记.prim算法
xin007hoyo
算法笔记图论
题目:给定一个n个点m条边的无向图,图中可能存在重边和自环,边权可能为负数。求最小生成树的树边权重之和,如果最小生成树不存在则输出impossible。给定一张边带权的无向图G=(V,E),其中V表示图中点的集合,E表示图中边的集合,n=|V|,m=|E|。由V中的全部n个顶点和E中n−1条边构成的无向连通子图被称为G的一棵生成树,其中边的权值之和最小的生成树被称为无向图G的最小生成树。输入格式第
- 青少年编程与数学 02-018 C++数据结构与算法 16课题、贪心算法
明月看潮生
编程与数学第02阶段青少年编程c++贪心算法编程与数学算法
青少年编程与数学02-018C++数据结构与算法16课题、贪心算法一、贪心算法的基本概念定义组成部分二、贪心算法的工作原理三、贪心算法的优点四、贪心算法的缺点五、贪心算法的应用实例(一)找零问题问题描述:贪心策略:示例代码:解释:(二)活动安排问题问题描述:贪心策略:示例代码:解释:(三)霍夫曼编码问题描述:贪心策略:示例代码:解释:(四)最小生成树(Kruskal算法)问题描述:贪心策略:示例代
- C++ 解决一个简单的图论问题 —— 最小生成树(以 Prim 算法为例)
potato_potato_123
C/C++算法图论最小生成树prim算法
使用C++解决一个简单的图论问题——最小生成树(以Prim算法为例),并且使用Graphviz库来生成结果图。在图论中,“边权之和最小”是最小生成树(MST)的核心目标,其含义和背景可以从以下几个方面解释:一、基础定义:什么是“边权之和”?边权:图中每条边的权重(Weight),可以代表实际问题中的成本、距离、时间、容量等量化指标。边权之和:对于一个子图(如生成树),将其中所有边的权重相加得到的总
- 算法设计与分析7(贪心算法)
songx_99
算法设计与分析算法
Prim算法(寻找最小生成树)用途:Prim算法是一种贪心算法,用于在加权无向图中寻找最小生成树(MST),即能够连接图中所有顶点且边的权重之和最小的子图。基本思路:从图中任意一个顶点v开始,将其加入到最小生成树的顶点集合S中。不断从与S中顶点相邻的边中选择一条权重最小的边,将这条边连接的另一个顶点加入到S中。重复上述步骤,直到图中所有顶点都被加入到S中,此时得到的子图就是最小生成树。Dijkst
- kuangbin 最小生成树专题 - POJ - 2421 Constructing Roads (朴素 Prim算法 模板题)
会划水才能到达彼岸
最小生成树专题kuangbin题单算法图论c++数据结构树结构
kuangbin最小生成树专题-POJ-2421ConstructingRoads(朴素Prim算法模板题)英文版Clickhere~~意译版Clickhere~~总题单week3[kuangbin带你飞]题单最小生成树+线段树Clickhere~~https://blog.csdn.net/m0_46272108/article/details/108980362英文版Clickhere~~De
- Objective-C实现prim普里姆算法(附完整源码)
源代码大师
objective-c算法ios
Objective-C实现prim普里姆算法Prim算法是一种用于寻找加权无向图的最小生成树(MinimumSpanningTree,MST)的贪心算法。它的基本思路是从一个起始节点开始,逐步将最小边加入到生成树中,直到所有节点都被包括在内。下面是一个使用Objective-C实现Prim算法的完整源码示例。Objective-C完整源码#import@interfaceGraph:NSObjec
- 图论——最小生成树:Prim算法及优化、Kruskal算法,及时间复杂度比较
avq94452
javac/c++
转载自——》https://www.cnblogs.com/ninedream/p/11203704.html最小生成树:一个有n个结点的连通图的生成树是原图的极小连通子图,且包含原图中的所有n个结点,并且有保持图连通的最少的边。简单来说就是有且仅有n个点n-1条边的连通图。而最小生成树就是最小权重生成树的简称,即所有边的权值之和最小的生成树。最小生成树问题一般有以下两种求解方式。一、Prim算法
- 图的最小生成树--Prim算法与Kruskal算法
MinBadGuy
数据结构与算法图论primkruskal
1.相关概念1.1生成树概念所谓一个图的生成树是一个极小连通子图,它含有图中全部的n个顶点,但只有足以构成一棵树的n-1条边。从上述定义可知,如果一个图有n个顶点和小于n-1条边,则是非连通图,如果它多余n-1条边,必定构成一个环。注意:(1)一个图可以有多棵不同的生成树;(2)具有n-1条边并不一定是生成树。1.2最小生成树给定一个连通网,在该往的所有生成树中,使得各边权值之和最小的那棵生成树称
- 图论---Kruskal(稀疏图)
快乐的小涵
图论c++算法数据结构
O(m*logn)。1,将所有边按权重从小到大排序,调用系统的sort()2,枚举每条边的a,b,权重if(a、b不联通)就将这条边加入集合中//最小生成树—Kruskal算法(稀疏图)#include#includeusingnamespacestd;constintN=200010;intn,m;intp[N];//并查集中的p数组structEdge{inta,b,w;//重载>n>>m;f
- 图论应用解析:从Dijkstra到Floyd算法
健康和谐男哥
图论最短路径Dijkstra算法Floyd算法算法优化
图论应用解析:从Dijkstra到Floyd算法背景简介在计算机科学领域,图的应用无处不在,尤其是在解决最短路径问题上。第7章深入讲解了图论中的一些经典应用,包括最短路径、最小生成树、拓扑排序和关键路径等。本篇博文将重点解读最短路径问题中的两个重要算法——Dijkstra算法和Floyd算法。最短路径问题的Dijkstra算法算法简介Dijkstra算法是由荷兰计算机科学家迪科斯彻提出的,旨在解决
- ios内付费
374016526
ios内付费
近年来写了很多IOS的程序,内付费也用到不少,使用IOS的内付费实现起来比较麻烦,这里我写了一个简单的内付费包,希望对大家有帮助。
具体使用如下:
这里的sender其实就是调用者,这里主要是为了回调使用。
[KuroStoreApi kuroStoreProductId:@"产品ID" storeSender:self storeFinishCallBa
- 20 款优秀的 Linux 终端仿真器
brotherlamp
linuxlinux视频linux资料linux自学linux教程
终端仿真器是一款用其它显示架构重现可视终端的计算机程序。换句话说就是终端仿真器能使哑终端看似像一台连接上了服务器的客户机。终端仿真器允许最终用户用文本用户界面和命令行来访问控制台和应用程序。(LCTT 译注:终端仿真器原意指对大型机-哑终端方式的模拟,不过在当今的 Linux 环境中,常指通过远程或本地方式连接的伪终端,俗称“终端”。)
你能从开源世界中找到大量的终端仿真器,它们
- Solr Deep Paging(solr 深分页)
eksliang
solr深分页solr分页性能问题
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2148370
作者:eksliang(ickes) blg:http://eksliang.iteye.com/ 概述
长期以来,我们一直有一个深分页问题。如果直接跳到很靠后的页数,查询速度会比较慢。这是因为Solr的需要为查询从开始遍历所有数据。直到Solr的4.7这个问题一直没有一个很好的解决方案。直到solr
- 数据库面试题
18289753290
面试题 数据库
1.union ,union all
网络搜索出的最佳答案:
union和union all的区别是,union会自动压缩多个结果集合中的重复结果,而union all则将所有的结果全部显示出来,不管是不是重复。
Union:对两个结果集进行并集操作,不包括重复行,同时进行默认规则的排序;
Union All:对两个结果集进行并集操作,包括重复行,不进行排序;
2.索引有哪些分类?作用是
- Android TV屏幕适配
酷的飞上天空
android
先说下现在市面上TV分辨率的大概情况
两种分辨率为主
1.720标清,分辨率为1280x720.
屏幕尺寸以32寸为主,部分电视为42寸
2.1080p全高清,分辨率为1920x1080
屏幕尺寸以42寸为主,此分辨率电视屏幕从32寸到50寸都有
适配遇到问题,已1080p尺寸为例:
分辨率固定不变,屏幕尺寸变化较大。
如:效果图尺寸为1920x1080,如果使用d
- Timer定时器与ActionListener联合应用
永夜-极光
java
功能:在控制台每秒输出一次
代码:
package Main;
import javax.swing.Timer;
import java.awt.event.*;
public class T {
private static int count = 0;
public static void main(String[] args){
- Ubuntu14.04系统Tab键不能自动补全问题解决
随便小屋
Ubuntu 14.04
Unbuntu 14.4安装之后就在终端中使用Tab键不能自动补全,解决办法如下:
1、利用vi编辑器打开/etc/bash.bashrc文件(需要root权限)
sudo vi /etc/bash.bashrc
接下来会提示输入密码
2、找到文件中的下列代码
#enable bash completion in interactive shells
#if
- 学会人际关系三招 轻松走职场
aijuans
职场
要想成功,仅有专业能力是不够的,处理好与老板、同事及下属的人际关系也是门大学问。如何才能在职场如鱼得水、游刃有余呢?在此,教您简单实用的三个窍门。
第一,多汇报
最近,管理学又提出了一个新名词“追随力”。它告诉我们,做下属最关键的就是要多请示汇报,让上司随时了解你的工作进度,有了新想法也要及时建议。不知不觉,你就有了“追随力”,上司会越来越了解和信任你。
第二,勤沟通
团队的力
- 《O2O:移动互联网时代的商业革命》读书笔记
aoyouzi
读书笔记
移动互联网的未来:碎片化内容+碎片化渠道=各式精准、互动的新型社会化营销。
O2O:Online to OffLine 线上线下活动
O2O就是在移动互联网时代,生活消费领域通过线上和线下互动的一种新型商业模式。
手机二维码本质:O2O商务行为从线下现实世界到线上虚拟世界的入口。
线上虚拟世界创造的本意是打破信息鸿沟,让不同地域、不同需求的人
- js实现图片随鼠标滚动的效果
百合不是茶
JavaScript滚动属性的获取图片滚动属性获取页面加载
1,获取样式属性值
top 与顶部的距离
left 与左边的距离
right 与右边的距离
bottom 与下边的距离
zIndex 层叠层次
例子:获取左边的宽度,当css写在body标签中时
<div id="adver" style="position:absolute;top:50px;left:1000p
- ajax同步异步参数async
bijian1013
jqueryAjaxasync
开发项目开发过程中,需要将ajax的返回值赋到全局变量中,然后在该页面其他地方引用,因为ajax异步的原因一直无法成功,需将async:false,使其变成同步的。
格式:
$.ajax({ type: 'POST', ur
- Webx3框架(1)
Bill_chen
eclipsespringmaven框架ibatis
Webx是淘宝开发的一套Web开发框架,Webx3是其第三个升级版本;采用Eclipse的开发环境,现在支持java开发;
采用turbine原型的MVC框架,扩展了Spring容器,利用Maven进行项目的构建管理,灵活的ibatis持久层支持,总的来说,还是一套很不错的Web框架。
Webx3遵循turbine风格,velocity的模板被分为layout/screen/control三部
- 【MongoDB学习笔记五】MongoDB概述
bit1129
mongodb
MongoDB是面向文档的NoSQL数据库,尽量业界还对MongoDB存在一些质疑的声音,比如性能尤其是查询性能、数据一致性的支持没有想象的那么好,但是MongoDB用户群确实已经够多。MongoDB的亮点不在于它的性能,而是它处理非结构化数据的能力以及内置对分布式的支持(复制、分片达到的高可用、高可伸缩),同时它提供的近似于SQL的查询能力,也是在做NoSQL技术选型时,考虑的一个重要因素。Mo
- spring/hibernate/struts2常见异常总结
白糖_
Hibernate
Spring
①ClassNotFoundException: org.aspectj.weaver.reflect.ReflectionWorld$ReflectionWorldException
缺少aspectjweaver.jar,该jar包常用于spring aop中
②java.lang.ClassNotFoundException: org.sprin
- jquery easyui表单重置(reset)扩展思路
bozch
formjquery easyuireset
在jquery easyui表单中 尚未提供表单重置的功能,这就需要自己对其进行扩展。
扩展的时候要考虑的控件有:
combo,combobox,combogrid,combotree,datebox,datetimebox
需要对其添加reset方法,reset方法就是把初始化的值赋值给当前的组件,这就需要在组件的初始化时将值保存下来。
在所有的reset方法添加完毕之后,就需要对fo
- 编程之美-烙饼排序
bylijinnan
编程之美
package beautyOfCoding;
import java.util.Arrays;
/*
*《编程之美》的思路是:搜索+剪枝。有点像是写下棋程序:当前情况下,把所有可能的下一步都做一遍;在这每一遍操作里面,计算出如果按这一步走的话,能不能赢(得出最优结果)。
*《编程之美》上代码有很多错误,且每个变量的含义令人费解。因此我按我的理解写了以下代码:
*/
- Struts1.X 源码分析之ActionForm赋值原理
chenbowen00
struts
struts1在处理请求参数之前,首先会根据配置文件action节点的name属性创建对应的ActionForm。如果配置了name属性,却找不到对应的ActionForm类也不会报错,只是不会处理本次请求的请求参数。
如果找到了对应的ActionForm类,则先判断是否已经存在ActionForm的实例,如果不存在则创建实例,并将其存放在对应的作用域中。作用域由配置文件action节点的s
- [空天防御与经济]在获得充足的外部资源之前,太空投资需有限度
comsci
资源
这里有一个常识性的问题:
地球的资源,人类的资金是有限的,而太空是无限的.....
就算全人类联合起来,要在太空中修建大型空间站,也不一定能够成功,因为资源和资金,技术有客观的限制....
&
- ORACLE临时表—ON COMMIT PRESERVE ROWS
daizj
oracle临时表
ORACLE临时表 转
临时表:像普通表一样,有结构,但是对数据的管理上不一样,临时表存储事务或会话的中间结果集,临时表中保存的数据只对当前
会话可见,所有会话都看不到其他会话的数据,即使其他会话提交了,也看不到。临时表不存在并发行为,因为他们对于当前会话都是独立的。
创建临时表时,ORACLE只创建了表的结构(在数据字典中定义),并没有初始化内存空间,当某一会话使用临时表时,ORALCE会
- 基于Nginx XSendfile+SpringMVC进行文件下载
denger
应用服务器Webnginx网络应用lighttpd
在平常我们实现文件下载通常是通过普通 read-write方式,如下代码所示。
@RequestMapping("/courseware/{id}")
public void download(@PathVariable("id") String courseID, HttpServletResp
- scanf接受char类型的字符
dcj3sjt126com
c
/*
2013年3月11日22:35:54
目的:学习char只接受一个字符
*/
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i;
char ch;
scanf("%d", &i);
printf("i = %d\n", i);
scanf("%
- 学编程的价值
dcj3sjt126com
编程
发一个人会编程, 想想以后可以教儿女, 是多么美好的事啊, 不管儿女将来从事什么样的职业, 教一教, 对他思维的开拓大有帮助
像这位朋友学习:
http://blog.sina.com.cn/s/articlelist_2584320772_0_1.html
VirtualGS教程 (By @林泰前): 几十年的老程序员,资深的
- 二维数组(矩阵)对角线输出
飞天奔月
二维数组
今天在BBS里面看到这样的面试题目,
1,二维数组(N*N),沿对角线方向,从右上角打印到左下角如N=4: 4*4二维数组
{ 1 2 3 4 }
{ 5 6 7 8 }
{ 9 10 11 12 }
{13 14 15 16 }
打印顺序
4
3 8
2 7 12
1 6 11 16
5 10 15
9 14
13
要
- Ehcache(08)——可阻塞的Cache——BlockingCache
234390216
并发ehcacheBlockingCache阻塞
可阻塞的Cache—BlockingCache
在上一节我们提到了显示使用Ehcache锁的问题,其实我们还可以隐式的来使用Ehcache的锁,那就是通过BlockingCache。BlockingCache是Ehcache的一个封装类,可以让我们对Ehcache进行并发操作。其内部的锁机制是使用的net.
- mysqldiff对数据库间进行差异比较
jackyrong
mysqld
mysqldiff该工具是官方mysql-utilities工具集的一个脚本,可以用来对比不同数据库之间的表结构,或者同个数据库间的表结构
如果在windows下,直接下载mysql-utilities安装就可以了,然后运行后,会跑到命令行下:
1) 基本用法
mysqldiff --server1=admin:12345
- spring data jpa 方法中可用的关键字
lawrence.li
javaspring
spring data jpa 支持以方法名进行查询/删除/统计。
查询的关键字为find
删除的关键字为delete/remove (>=1.7.x)
统计的关键字为count (>=1.7.x)
修改需要使用@Modifying注解
@Modifying
@Query("update User u set u.firstna
- Spring的ModelAndView类
nicegege
spring
项目中controller的方法跳转的到ModelAndView类,一直很好奇spring怎么实现的?
/*
* Copyright 2002-2010 the original author or authors.
*
* Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
* yo
- 搭建 CentOS 6 服务器(13) - rsync、Amanda
rensanning
centos
(一)rsync
Server端
# yum install rsync
# vi /etc/xinetd.d/rsync
service rsync
{
disable = no
flags = IPv6
socket_type = stream
wait
- Learn Nodejs 02
toknowme
nodejs
(1)npm是什么
npm is the package manager for node
官方网站:https://www.npmjs.com/
npm上有很多优秀的nodejs包,来解决常见的一些问题,比如用node-mysql,就可以方便通过nodejs链接到mysql,进行数据库的操作
在开发过程往往会需要用到其他的包,使用npm就可以下载这些包来供程序调用
&nb
- Spring MVC 拦截器
xp9802
spring mvc
Controller层的拦截器继承于HandlerInterceptorAdapter
HandlerInterceptorAdapter.java 1 public abstract class HandlerInterceptorAdapter implements HandlerIntercep