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Nature自然科研
c语言输入两个字符串按字典数序比较大小
1.头文件algorithm中有函数sort()用于排序,参数为:排序起始地址,排序结束地址,排序规则(返回bool型)例如,要将array[]={5,7,1,2,9}升序排列,则使用:boolcmp(inta,intb);intmain(){intarray[]={5,7,1,2,9};sort(array,array+5,cmp);for(inti=0;icoutb)returnfalse;e
- trie算法
云 无 心 以 出 岫
算法#acwing算法c++数据结构
Trie(字典树、前缀树)是一种用于高效存储和检索字符串的数据结构。主要特点和优势:高效的前缀查询:能够快速判断一个字符串的前缀是否存在,以及查找具有特定前缀的所有字符串。节省空间:对于有共同前缀的字符串,只存储共同前缀部分一次,避免了重复存储。插入和查找的时间复杂度通常为O(m),其中m是要插入或查找的字符串的长度。基本结构:Trie由节点组成,每个节点可能有多个子节点,通常用数组或哈希表来表示
- LeetCode刷题——数组中两个数的最大异或值#421#Medium
喷火龙与水箭龟
LeetCode刷题leetcode算法数据结构pythonjava
数组中两个数的最大异或值的思路探讨与源码数组中两个数的最大异或值的题目如下图,该题属于数组类和树类型的题目,主要考察对于树构造方法的使用和数组结构的理解。本文的题目作者想到2种方法,分别是哈希表方法和字典树方法,其中哈希表方法使用Java进行编写,而字典树方法使用Python进行编写,当然这可能不是最优的解法,还希望各位大佬给出更快的算法。本人认为该题目可以使用哈希表方法的思路进行解决,首先初始化
- Java中的模式匹配算法:如何实现高效的正则表达式与字典树
省赚客app开发者
java算法正则表达式
Java中的模式匹配算法:如何实现高效的正则表达式与字典树大家好,我是微赚淘客系统3.0的小编,是个冬天不穿秋裤,天冷也要风度的程序猿!模式匹配是计算机科学中的一个重要领域,它涉及在字符串中查找匹配特定模式的子串。Java中常用的模式匹配算法包括正则表达式和字典树(Trie)。本文将详细介绍如何在Java中实现这两种模式匹配算法,并提供实际的代码示例。1.正则表达式模式匹配正则表达式是一种强大的模
- 【字符串算法】刷题总结
一米の阳光
算法字符串
文章目录字符串一、c++字符串基本操作二、字符串hash三、字典树四、KMP算法字符串笔记参考《算法竞赛从入门到进阶》《算法竞赛进阶指南》一、c++字符串基本操作相关博客输入与输出chars1[100],s2[1001000];intl1,l2;scanf("%s",s1);//输入遇到回车结束l1=strlen(s1);//获取长度strings1;cin>>s1;//遇到换行或者回车结束cin
- leetcode-140. 单词拆分 II (字典树/dp + 回溯法) + 字节测开字典树算法题
Anpedestrian
字典树leetcode之路
给定一个非空字符串s和一个包含非空单词列表的字典wordDict,在字符串中增加空格来构建一个句子,使得句子中所有的单词都在词典中。返回所有这些可能的句子。说明:分隔时可以重复使用字典中的单词。你可以假设字典中没有重复的单词。示例1:输入:s="catsanddog"wordDict=["cat","cats","and","sand","dog"]输出:["catsanddog","catsan
- 算法分类合集
weixin_30784945
算法分类合集ACM所有算法数据结构栈,队列,链表哈希表,哈希数组堆,优先队列双端队列可并堆左偏堆二叉查找树Treap伸展树并查集集合计数问题二分图的识别平衡二叉树二叉排序树线段树一维线段树二维线段树树状数组一维树状数组N维树状数组字典树后缀数组,后缀树块状链表哈夫曼树桶,跳跃表Trie树(静态建树、动态建树)AC自动机LCA和RMQ问题KMP算法图论基本图算法图广度优先遍历深度优先遍历拓扑排序割边
- ACM算法分类(要学习的东西还很多)
还是太年轻
ACM所有算法数据结构栈,队列,链表哈希表,哈希数组堆,优先队列双端队列可并堆左偏堆二叉查找树Treap伸展树并查集集合计数问题二分图的识别平衡二叉树二叉排序树线段树一维线段树二维线段树树状数组一维树状数组N维树状数组字典树后缀数组,后缀树块状链表哈夫曼树桶,跳跃表Trie树(静态建树、动态建树)AC自动机LCA和RMQ问题KMP算法图论基本图算法图广度优先遍历深度优先遍历拓扑排序割边割点强连通分
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龍木
ACM所有算法数据结构栈,队列,链表哈希表,哈希数组堆,优先队列双端队列可并堆左偏堆二叉查找树Treap伸展树并查集集合计数问题二分图的识别平衡二叉树二叉排序树线段树一维线段树二维线段树树状数组一维树状数组N维树状数组字典树后缀数组,后缀树块状链表哈夫曼树桶,跳跃表Trie树(静态建树、动态建树)AC自动机LCA和RMQ问题KMP算法图论基本图算法图广度优先遍历深度优先遍历拓扑排序割边割点强连通分
- 大厂算法面试之leetcode精讲10.递归&分治
全栈潇晨
大厂算法面试之leetcode精讲10.递归&分治视频教程(高效学习):点击学习目录:1.开篇介绍2.时间空间复杂度3.动态规划4.贪心5.二分查找6.深度优先&广度优先7.双指针8.滑动窗口9.位运算10.递归&分治11剪枝&回溯12.堆13.单调栈14.排序算法15.链表16.set&map17.栈18.队列19.数组20.字符串21.树22.字典树23.并查集24.其他类型题递归三要素递归函
- 字典树的一个实际应用
Cx_330_PLT
算法数据结构
字典树是字符串查找里边比较重要的一个算法,相较于朴素的字符串查找来说,后者为循环遍历,对于每一次询问的时间复杂度为O(n),这样查询次数一多就会超时,对于字典树而言,查找次数的多少并不会影响其时间复杂度O(m),m为字符串长度,这样对于多次字符串查找,字典树往往使用得较多。字典树的构建如图所示,字典树初始化根节点,该节点不会存放任何字符,可设置为空,权值为0,之后根据输入的字符存放若干节点,相同合
- 【TRIE字典树实现:400行】(模糊匹配 | AC自动机 | 多模式匹配 | 串排序 | 词频计数 | 相似度分析 | RAII模式 | 前缀比较 )
XNB's Not a Beginner
算法语言特性ModernCppADT数据结构实现c++算法开发语言哈希算法图论数据结构链表
目录程序测试[insert_erase_countDEMO]插入测试【ACAutomiton|MultipatternmatchingDEMO】AC自动机|多模式匹配测试【RecursivetdeepcopyconstructDEMO】多叉树的递归深拷贝测试【stringsortDEMO】串的非比较排序测试【fuzzypatternmatchingDEMO】模糊匹配测试【Similarityana
- Trie 字典树的两种实现方式
Daydreaming Kid
Java数据结构算法leetcodejava
Trie,又称字典树、单词查找树或键树,是一种树形结构,是一种哈希树的变种。典型应用是用于统计,排序和保存大量的字符串(但不仅限于字符串),所以经常被搜索引擎系统用于文本词频统计。它的优点是:利用字符串的公共前缀来减少查询时间,最大限度地减少无谓的字符串比较,查询效率比哈希树高。上图是一棵Trie树,表示了关键字集合{“a”,“to”,“tea”,“ted”,“ten”,“i”,“in”,“inn
- 【数据结构】前缀树的模拟实现
爱学的小涛
数据结构java算法
目录1、什么是前缀树?2、模拟实现2.1、前缀树节点结构2.2、字符串的添加2.3、字符串的查寻2.3.1、查询树中有多少个以字符串"pre"作为前缀的字符串2.3.2、查询某个字符串被添加过多少次2.4、字符串的删除3、完整代码1、什么是前缀树?前缀树又名字典树,单词查找树,Trie树,是一种多路树形结构,是哈希树的变种,和hash效率有一拼,是一种用于快速检索的多叉树结构,。典型应用是用于统计
- 前缀树(Trie):理解基本性质与应用
软件架构师笔记
开发语言go前缀树数据结构
前缀树,也称为字典树,是一种常见的数据结构,用于高效存储和检索字符串集合。基本性质:根结点不包含字符,除根结点外每一个结点都只包含一个字符。这意味着前缀树的每个节点代表一个字符,从根节点到叶节点的路径构成一个字符串。从根结点到某一结点,路径上经过的字符连接起来,为该结点对应的字符串。前缀树的路径表示了存储在树中的字符串。每个结点的所有子结点包含的字符都不相同。这确保了树的每个分支都代表不同的字符,
- 字典树进行大数据次数的统计
Tim在路上
提起字典我们首先想到的就是小时候使用的新华字典,字典的好处就是把大量的汉字,组织到了一本书中,安装一定的顺序方便了我们进行快速的查找。1、给出n个单词和m个询问,每次询问一个单词,回答这个单词是否在单词表中出现过,以及出现的次数。如果内存可以存储下,可以直接使用hashmap进行处理,key存储当前的单词,value存储出现的次数。时间复杂度为把单词放入的时间O(n)2.给出n个单词和m个询问,每
- 【trie 字典树】( RAII | Multiset频次统计 | STL )
XNB's Not a Beginner
ADT数据结构实现语言特性ModernCpp算法数据结构c++stlhash链表
#include#include#include#include#include#include#includeclasstrie{structNode;usinghasher=std::unordered_map>;structNode{std::optionalfrequency{std::nullopt};hasherchildren;Nodeoperator=(constNode&)=de
- [LeetCode 208] 实现 Trie (前缀树)
来到了没有知识的荒原
208.实现Trie(前缀树)字典树转自评论中某大佬,加入了一个preorder可以查看一下树的构造是不是对的注意:search和startsWith只差了最后一句return。因为insert的时候插入的是word,最后一个字符结点会保留isWord=true,但是中间的就不一定了,所以startsWith直接返回true,search返回t->isWord#include#include#in
- 第二章 数据结构 (二)(并查集、Trie树)
一只程序媛li
蓝桥准备数据结构c++算法
一、Trie树(用来高效存储和查找字符串集合的数据结构)1、用二维数组来构建一个树,第一维为结点下标,第二维为子节点,单个二维数组的值为子节点下标。构建字典树用于查询和插入。#include//835存储查询字符串usingnamespacestd;constintN=1e5+10;intson[N][26],cnt[N],idx;charstr[N];//下标是0的节点既是根节点,又是空节点//
- Trie字典树
不识地理不懂距离
字典树又称单词查找树,Trie树,是一种树形结构,是一种哈希树的变种。典型应用是用于统计,排序和保存大量的字符串(但不仅限于字符串),所以经常被搜索引擎系统用于文本词频统计。它的优点是:利用字符串的公共前缀来减少查询时间,最大限度地减少无谓的字符串比较,查询效率比哈希树高。特点:1、根节点不包含字符,除根节点外的每一个子节点都包含一个字符2、从根节点到某一节点。路径上经过的字符连接起来,就是该节点
- 面试前需要巩固的算法知识点(自用,更新中)
High0.0
面试知识点(自用)算法面试排序算法
文章目录前言零、常规算法知识1.什么二分法?一、排序1.有哪些排序算法,排序算法的稳定性、空间复杂度和时间复杂度2.常考排序算法代码实现3.什么时候用快速排序,什么时候用插入排序?4.快速排序什么情况下会有最坏的时间复杂度?如何优化?二、图论1.并查集2.最小生成树3.最短路径三、高级数据结构1.字典树2.跳表3.树状数组4.AVL树、红黑树、B+树四、手撕代码相关1.HOT1002.剑指offe
- 二叉树及其作用浅析
特立独行的猫a
刨根究底数据结构算法
在学习数据结构和算法时看到各种树,把人都整蒙了,枯燥且提不起学习兴趣。等逐渐感受到二叉树的神奇作用和巨大的应用价值后,觉得二叉树原来也这么有趣,值得好好学习。树是数据结构中的重中之重,尤其以各类二叉树为学习的难点。先从整体上认识下二叉树及其他各种树的区别和用途。大致有哪些树?树有很多种,其中二拆树因为其特殊的结构和特点在计算上最为常用。常见的二叉树:二叉查找树,平衡二叉树(AVL),红黑树,字典树
- 字典树(tire树)
b1ue1ue1ue
c++开发语言
字典树功能:给定n个主串平均长度为len1,m个模式串平均长度为len2,问m个模式串分别在n个字符串中出现了几次?首先如果用kmp算法,对于n个主串每个主串都和m个模式串进行比较,那么对于每一个主串来说相当于进行了m次kmp所以单个主串需要的时间是mlen1,有n个主串则时间复杂度为O(nmlen1)而接下来介绍的字典树的时间复杂度为O(nlen1+mlen2)字典树:(1)时间复杂度:假设所有
- leetcode212. 单词搜索 II
996冲冲冲
字典树TrieDFS深度优先算法
字典树+剪枝。这里的剪枝其实就是如果words里面的单词都找到了,那么就不需要再找了。具体做法就是对于一条路径,我们如果到达了叶子节点就说明这条路径上的所有单词都已经加入答案了这样在回溯回的时候可以删除这条路径没有分支的节点了classTrie(object):def__init__(self):self.children={}self.word=""classSolution(object):d
- LeetCode.212 单词搜索 II(经典字典数+上下左右DFS问题模版)
难过的风景
力扣题解#DFS#字典树leetcodejavadfs字典
原题https://leetcode-cn.com/problems/word-search-ii/在这里插入图片描述思路字典树+DFS1.将words构造成一颗字典树(前缀树)2.上下左右DFSboard,如果在字典树中,记录每一次遍历到的字符,遇到结束字符,添加到结果集中题解packagecom.leetcode.code;importjava.util.ArrayList;importjav
- LeetCode 212. 单词搜索 II
HumbleFool
算法leetcode深度优先算法字典树
LeetCode212.单词搜索II字典树+dfsconstintN=3e4+10,M=15;classSolution{public:intson[N][26],cnt[N],idx=0;boolst[M][M]={0};intdx[4]={-1,0,1,0},dy[4]={0,1,0,-1};vectorres;intn,m;voidinsert(stringstr){intp=0;for(i
- 2982. 找出出现至少三次的最长特殊子字符串 II
灬德布罗意的猫灬
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字典树思路用字典树搞一下就好了,比如aaaaa:a存5次aa4次以此类推~字典树板子复习:P8306【模板】字典树这里这个清空方式很好因为很多时候memsetT#include#includeusingnamespacestd;constintN=3e6+10;intn,m;strings;inttire[N][70],cnt[N],idx;voidinsert(){intp=0;for(auto
- CMU15-445 Project.0总结
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CMU15-445数据结构算法c++
在线测试本地测试Project#0-C++Primer以下是Project#0的网址,2022FALL的Project#0本质上是实现一棵字典树,关于字典树的相关内容可以参考C++实现字典树。在本题中,为了存储对应着字符串的任意类型值,题目设计了一个Trie模板用于加速查询。我们可以将字符串中的每一个字符都当作是一个节点,根据字符之间的前后顺序我们可以构建出一个树结构,利用树结构进行查询能够避免我
- 代码随想录---数组笔记
yy谷莠子
代码随想录笔记数据结构算法
一、数据结构的定义数据结构:数据结构是计算机存储、组织数据的方式。数据结构大致可划分为三类:线性结构、树形结构、图形结构。其中他们各自,又细化出了更多子结构,比如:线性结构*(线性表)数组链表栈队列哈希表(散列表)ps:哈希表是一种特殊的线性表,采用了哈希算法。同时有链表和线性表的优点,但占的空间大,牺牲空间换取了效率。树形结构二叉树(完全二叉树、满二叉树、平衡二叉树)堆Trie(字典树)B树红黑
- 力扣hot100 实现Trie(前缀树) 字典树 一题双解
兑生
力扣hot100leetcodec#算法
Problem:208.实现Trie(前缀树)文章目录思路复杂度TrieNode版二维数组版思路宫水三叶复杂度TrieNode版publicclassTrie{classTrieNode{booleanend;//标记是否有以当前节点为结尾的字符串TrieNode[]ns=newTrieNode[26];}TrieNoderoot;publicTrie(){root=newTrieNode();
- 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