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LeetCode.150逆波兰表达式求值题目链接逆波兰表达式求值题解classSolution{publicintevalRPN(String[]tokens){Stackcstack=newStackset=newHashSetdeque=newLinkedListdeque.getLast()){deque.removeLast();}deque.add(val);}intpeek(){ret
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yancyss
算法python开发语言
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丁希希哇
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小白糖的狗狗叫鸡蛋
15-数据结构与算法算法redis数据库
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- 代码随想录算法训练营第34天 | 第九章动态规划 part07
tt555555555555
C++学习算法动态规划
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xindafu
动态规划算法
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- 代码随想录算法训练营第四十四天|动态规划part11
1143.最长公共子序列题目链接:1143.最长公共子序列-力扣(LeetCode)文章讲解:代码随想录思路:其实就是求两个字符串的最长公共子序列的长度与公共子数组的区别是可以不连续,顺序对就可以状态转移方程不一样定义dp[i][j]表示text1的0到i-1与text2的0到j-1的最长公共子序列的长度text1[i-1]==text2[j-1]dp[i][j]=dp[i-1][j-1]+1否则
- 代码随想录算法训练营第四十五天|动态规划part12
xindafu
算法动态规划
115.不同的子序列题目链接:115.不同的子序列-力扣(LeetCode)文章讲解:代码随想录定义dp[i][j]表示s0-i-1与t0-j-1不同的子序列的个数以s=batgtgt=bag为例子s【4】!=t【3】所以dp[5][4]=dp[4][4]也就是不考虑s[4]继续往后s[5]==t[3]也就是s[5]跟t【3】配对上了batgt与bag配对的个数加上batgt与ba配对的个数dp[
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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三十七天|动态规划part4
1049.最后一块石头的重量II题目链接:1049.最后一块石头的重量II-力扣(LeetCode)文章讲解:代码随想录思路:理解为把石头分成两堆使得两堆的差值尽可能小求这个最小值1理解为往背包里装物品每个物品的重量为石头的重量价值也为石头的价值dp[i][j]表示从0-i块石头往容量为j的包里装的最大价值状态转移:dp[i][j]=max(dp[i-1][j],dp[i-1][j-cost[i]
- 代码随想录算法训练营第二十八天|贪心算法part2
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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
- 代码随想录算法训练营第四十六天 | 动态规划 part13
sagen aller
算法动态规划
647.回文子串classSolution{public:intcountSubstrings(strings){vector>dp(s.size(),vector(s.size(),false));intresult=0;for(inti=s.size()-1;i>=0;i--){for(intj=i;j=j-1){dp[i][j]=true;result++;}elseif(dp[i+1][j
- 代码随想录算法训练营第四十六天|动态规划part13
xindafu
算法动态规划
647.回文子串题目链接:647.回文子串-力扣(LeetCode)文章讲解:代码随想录思路:以dp【i】表示以s【i】结尾的回文子串的个数,发现递推公式推导不出来此路·不通以dp【i】【j】表示s【i】到s【j】的回文子串的个数,递推公式也推不出正确dp【i】【j】表示s【i】到s【j】是否为回文串确定递归顺序:dp【i】【j】依赖于dp【i+1】【j-1】因此i从后往前遍历,j从前往后遍历则最
- 代码随想录算法训练营第二十二天|LeetCode 77 组合,LeetCode 216 组合总和 III,LeetCode 450 删除二叉搜索树中的节点
二师兄呀1001
代码随想录算法训练营算法leetcode职场和发展
1.LeetCode77组合题目链接:77.组合classSolution:defcombine(self,n:int,k:int)->List[List[int]]:defbacktracking(n,k,startIndex,path,result):iflen(path)==k:result.append(path[:])returnforiinrange(startIndex,n-(k-l
- 图论基础知识 深度优先(Depth First Search, 简称DFS),广度优先(Breathe First Search, 简称BFS)
mmaerd
Leetcode刷题学习记录深度优先图论宽度优先机考
图论基础知识学习记录自代码随想录dfs与bfs区别dfs是沿着一个方向去搜,不到黄河不回头,直到搜不下去了,再换方向(换方向的过程就涉及到了回溯)。bfs是先把本节点所连接的所有节点遍历一遍,走到下一个节点的时候,再把连接节点的所有节点遍历一遍,搜索方向更像是广度,四面八方的搜索过程。深度优先搜索理论(DepthFirstSearch,简称DFS)搜索方向,是认准一个方向搜,直到碰壁之后再换方向换
- 代码随想录|图论|07岛屿的最大面积
Paper Clouds
算法深度优先图论数据结构c++
leetcode:100.岛屿的最大面积题目题目描述给定一个由1(陆地)和0(水)组成的矩阵,计算岛屿的最大面积。岛屿面积的计算方式为组成岛屿的陆地的总数。岛屿由水平方向或垂直方向上相邻的陆地连接而成,并且四周都是水域。你可以假设矩阵外均被水包围。输入描述第一行包含两个整数N,M,表示矩阵的行数和列数。后续N行,每行包含M个数字,数字为1或者0,表示岛屿的单元格。输出描述输出一个整数,表示岛屿的最
- 代码随想录: 图论| 岛屿数量
王鹏程_
深度优先算法岛屿数量图论
题目链接:99.岛屿数量题目描述:给定一个由1(陆地)和0(水)组成的矩阵,你需要计算岛屿的数量。岛屿由水平方向或垂直方向上相邻的陆地连接而成,并且四周都是水域。你可以假设矩阵外均被水包围。输入描述:第一行包含两个整数N,M,表示矩阵的行数和列数。后续N行,每行包含M个数字,数字为1或者0。输出描述:输出一个整数,表示岛屿的数量。如果不存在岛屿,则输出0。输入示例:4511000110000010
- 代码随想录算法训练营第52天 | 101.孤岛的总面积 、102.沉没孤岛、103.水流问题、104.建造最大岛屿
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算法java数据结构
101.孤岛的总面积importjava.util.*;publicclassMain{privatestaticintcount=0;privatestaticfinalint[][]dir={{0,1},{1,0},{-1,0},{0,-1}};//四个方向privatestaticvoidbfs(int[][]grid,intx,inty){Queueque=newLinkedList=gr
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算法深度优先
101.孤岛的总面积卡码题目链接:101.孤岛的总面积学习链接:代码随想录题解:法一:count=0defdfs(grid,x,y):globalcountgrid[x][y]=0count+=1directions=[[1,0],[0,1],[-1,0],[0,-1]]fori,jindirections:next_x=x+inext_y=y+jifnext_x=len(grid)ornext_
- 代码随想录算法训练营第一天|704.二分查找、35.搜索插入位置、34.在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置、27.移除元素、977.有序数组的平方
天天开心(∩_∩)
算法leetcode数据结构
LeetCode704二分查找题目链接二分查找左闭右闭写法classSolution{publicintsearch(int[]nums,inttarget){intleft=0,right=nums.length-1;if(targetnums[right]){return-1;}while(left>1);if(target>nums[mid]){left=mid+1;}if(targetnu
- 代码随想录| 图论01 ●深度优先搜索知识 ●797所有可能的路径 ●广度优先搜索知识 ●200 岛屿数量dfs ●200 岛屿数量bfs
weixin_51674457
代码随想录一刷深度优先图论宽度优先
#dfs知识看了一下感觉和二叉树,和回溯,没啥区别。#797所有可能路径普通回溯,很快path.push_back(0);要提前写不要忘了。另外path不要担心不需要归零,他每次回溯call完了会退回去的vector>res;vectorpath;voiddfs(intnode,intn,vector>&graph){if(node==n-1){res.push_back(path);return
- 代码随想录|图论理论基础
1.图的种类(有向图和无向图)有向图:图中边有方向无向图:图中边无方向加权有向图:图中边是有权值和方向的,无向图也是如此2.度(无向图中有几条边连接该节点,该节点就有几度)出度:从该节点出发的边的个数入度:指向该节点边的个数3.连通性(在图中表示节点的联通情况,我们称之为连通性)连通图:在无向图中,任何两个节点都是可以到达的(可以借助其他节点)非连通图:有节点不能到达其他节点强连通图:在有向图中,
- 20240820 代码随想录 | 图论 岛屿
m0_46259676
图论算法
98.所有可达路径深度优先搜索(dfs)和广度优先搜索(bfs)区别:dfs是可一个方向去搜,不到黄河不回头,直到遇到绝境了,搜不下去了,再换方向(换方向的过程就涉及到了回溯)。bfs是先把本节点所连接的所有节点遍历一遍,走到下一个节点的时候,再把连接节点的所有节点遍历一遍,搜索方向更像是广度,四面八方的搜索过程。n,m=map(int,input().split())print(''.join(
- 20240821 代码随想录 | 图论
m0_46259676
图论
103.水流问题dfs深度优先搜素directions=[[0,1],[0,-1],[1,0],[-1,0]]set_1=set()set_2=set()n,m=map(int,input().split())g=[]for_inrange(n):g.append(list(map(int,input().split())))defdfs(g,x,y,visited,s):visited[x][y
- 代码随想录|图论|04广度优先搜索理论基础
Paper Clouds
图论宽度优先算法数据结构leetcodec++
广搜的使用场景广搜的搜索方式就适合于解决两个点之间的最短路径问题。因为广搜是从起点出发,以起始点为中心一圈一圈进行搜索,一旦遇到终点,记录之前走过的节点就是一条最短路。当然,也有一些问题是广搜和深搜都可以解决的,例如岛屿问题,这类问题的特征就是不涉及具体的遍历方式,只要能把相邻且相同属性的节点标记上就行。(我们会在具体题目讲解中详细来说)比如下面这个图,从start开始慢慢向外扩展,第4次扩展才到
- 代码随想录|图论|05岛屿数量(深搜DFS)
Paper Clouds
图论深度优先算法数据结构leetcode
leetcode:99.岛屿数量题目题目描述:给定一个由1(陆地)和0(水)组成的矩阵,你需要计算岛屿的数量。岛屿由水平方向或垂直方向上相邻的陆地连接而成,并且四周都是水域。你可以假设矩阵外均被水包围。输入描述:第一行包含两个整数N,M,表示矩阵的行数和列数。后续N行,每行包含M个数字,数字为1或者0。输出描述:输出一个整数,表示岛屿的数量。如果不存在岛屿,则输出0。思路遇到一个没有遍历过的节点陆
- 代码随想录day16二叉树4
皮蛋瘦肉粥_121
二叉树数据结构
文章目录513.找树左下角的值112.路径总和113.路径总和II106.从中序与后序遍历序列构造二叉树105.从前序与中序遍历序列构造二叉树513.找树左下角的值题目链接文章讲解/***Definitionforabinarytreenode.*structTreeNode{*intval;*TreeNode*left;*TreeNode*right;*TreeNode():val(0),lef
- 代码随想录day13二叉树1
皮蛋瘦肉粥_121
二叉树
文章目录二叉树的递归遍历二叉树前序遍历二叉树后序遍历二叉树中序遍历二叉树层序遍历102.二叉树的层序遍历107.二叉树的层序遍历II199.二叉树的右视图637.二叉树的层平均值429.N叉树的层序遍历515.在每个树行中找最大值116.填充每个节点的下一个右侧节点指针117.填充每个节点的下一个右侧节点指针II104.二叉树的最大深度111.二叉树的最小深度二叉树的递归遍历文章讲解确定递归函数的
- apache 安装linux windows
墙头上一根草
apacheinuxwindows
linux安装Apache 有两种方式一种是手动安装通过二进制的文件进行安装,另外一种就是通过yum 安装,此中安装方式,需要物理机联网。以下分别介绍两种的安装方式
通过二进制文件安装Apache需要的软件有apr,apr-util,pcre
1,安装 apr 下载地址:htt
- fill_parent、wrap_content和match_parent的区别
Cb123456
match_parentfill_parent
fill_parent、wrap_content和match_parent的区别:
1)fill_parent
设置一个构件的布局为fill_parent将强制性地使构件扩展,以填充布局单元内尽可能多的空间。这跟Windows控件的dockstyle属性大体一致。设置一个顶部布局或控件为fill_parent将强制性让它布满整个屏幕。
2) wrap_conte
- 网页自适应设计
天子之骄
htmlcss响应式设计页面自适应
网页自适应设计
网页对浏览器窗口的自适应支持变得越来越重要了。自适应响应设计更是异常火爆。再加上移动端的崛起,更是如日中天。以前为了适应不同屏幕分布率和浏览器窗口的扩大和缩小,需要设计几套css样式,用js脚本判断窗口大小,选择加载。结构臃肿,加载负担较大。现笔者经过一定时间的学习,有所心得,故分享于此,加强交流,共同进步。同时希望对大家有所
- [sql server] 分组取最大最小常用sql
一炮送你回车库
SQL Server
--分组取最大最小常用sql--测试环境if OBJECT_ID('tb') is not null drop table tb;gocreate table tb( col1 int, col2 int, Fcount int)insert into tbselect 11,20,1 union allselect 11,22,1 union allselect 1
- ImageIO写图片输出到硬盘
3213213333332132
javaimage
package awt;
import java.awt.Color;
import java.awt.Font;
import java.awt.Graphics;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imagei
- 自己的String动态数组
宝剑锋梅花香
java动态数组数组
数组还是好说,学过一两门编程语言的就知道,需要注意的是数组声明时需要把大小给它定下来,比如声明一个字符串类型的数组:String str[]=new String[10]; 但是问题就来了,每次都是大小确定的数组,我需要数组大小不固定随时变化怎么办呢? 动态数组就这样应运而生,龙哥给我们讲的是自己用代码写动态数组,并非用的ArrayList 看看字符
- pinyin4j工具类
darkranger
.net
pinyin4j工具类Java工具类 2010-04-24 00:47:00 阅读69 评论0 字号:大中小
引入pinyin4j-2.5.0.jar包:
pinyin4j是一个功能强悍的汉语拼音工具包,主要是从汉语获取各种格式和需求的拼音,功能强悍,下面看看如何使用pinyin4j。
本人以前用AscII编码提取工具,效果不理想,现在用pinyin4j简单实现了一个。功能还不是很完美,
- StarUML学习笔记----基本概念
aijuans
UML建模
介绍StarUML的基本概念,这些都是有效运用StarUML?所需要的。包括对模型、视图、图、项目、单元、方法、框架、模型块及其差异以及UML轮廓。
模型、视与图(Model, View and Diagram)
&
- Activiti最终总结
avords
Activiti id 工作流
1、流程定义ID:ProcessDefinitionId,当定义一个流程就会产生。
2、流程实例ID:ProcessInstanceId,当开始一个具体的流程时就会产生,也就是不同的流程实例ID可能有相同的流程定义ID。
3、TaskId,每一个userTask都会有一个Id这个是存在于流程实例上的。
4、TaskDefinitionKey和(ActivityImpl activityId
- 从省市区多重级联想到的,react和jquery的差别
bee1314
jqueryUIreact
在我们的前端项目里经常会用到级联的select,比如省市区这样。通常这种级联大多是动态的。比如先加载了省,点击省加载市,点击市加载区。然后数据通常ajax返回。如果没有数据则说明到了叶子节点。 针对这种场景,如果我们使用jquery来实现,要考虑很多的问题,数据部分,以及大量的dom操作。比如这个页面上显示了某个区,这时候我切换省,要把市重新初始化数据,然后区域的部分要从页面
- Eclipse快捷键大全
bijian1013
javaeclipse快捷键
Ctrl+1 快速修复(最经典的快捷键,就不用多说了)Ctrl+D: 删除当前行 Ctrl+Alt+↓ 复制当前行到下一行(复制增加)Ctrl+Alt+↑ 复制当前行到上一行(复制增加)Alt+↓ 当前行和下面一行交互位置(特别实用,可以省去先剪切,再粘贴了)Alt+↑ 当前行和上面一行交互位置(同上)Alt+← 前一个编辑的页面Alt+→ 下一个编辑的页面(当然是针对上面那条来说了)Alt+En
- js 笔记 函数
征客丶
JavaScript
一、函数的使用
1.1、定义函数变量
var vName = funcation(params){
}
1.2、函数的调用
函数变量的调用: vName(params);
函数定义时自发调用:(function(params){})(params);
1.3、函数中变量赋值
var a = 'a';
var ff
- 【Scala四】分析Spark源代码总结的Scala语法二
bit1129
scala
1. Some操作
在下面的代码中,使用了Some操作:if (self.partitioner == Some(partitioner)),那么Some(partitioner)表示什么含义?首先partitioner是方法combineByKey传入的变量,
Some的文档说明:
/** Class `Some[A]` represents existin
- java 匿名内部类
BlueSkator
java匿名内部类
组合优先于继承
Java的匿名类,就是提供了一个快捷方便的手段,令继承关系可以方便地变成组合关系
继承只有一个时候才能用,当你要求子类的实例可以替代父类实例的位置时才可以用继承。
在Java中内部类主要分为成员内部类、局部内部类、匿名内部类、静态内部类。
内部类不是很好理解,但说白了其实也就是一个类中还包含着另外一个类如同一个人是由大脑、肢体、器官等身体结果组成,而内部类相
- 盗版win装在MAC有害发热,苹果的东西不值得买,win应该不用
ljy325
游戏applewindowsXPOS
Mac mini 型号: MC270CH-A RMB:5,688
Apple 对windows的产品支持不好,有以下问题:
1.装完了xp,发现机身很热虽然没有运行任何程序!貌似显卡跑游戏发热一样,按照那样的发热量,那部机子损耗很大,使用寿命受到严重的影响!
2.反观安装了Mac os的展示机,发热量很小,运行了1天温度也没有那么高
&nbs
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-生成器模式-Builder
bylijinnan
java设计模式
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/
/**
* 生成器模式的意图在于将一个复杂的构建与其表示相分离,使得同样的构建过程可以创建不同的表示(GoF)
* 个人理解:
* 构建一个复杂的对象,对于创建者(Builder)来说,一是要有数据来源(rawData),二是要返回构
- JIRA与SVN插件安装
chenyu19891124
SVNjira
JIRA安装好后提交代码并要显示在JIRA上,这得需要用SVN的插件才能看见开发人员提交的代码。
1.下载svn与jira插件安装包,解压后在安装包(atlassian-jira-subversion-plugin-0.10.1)
2.解压出来的包里下的lib文件夹下的jar拷贝到(C:\Program Files\Atlassian\JIRA 4.3.4\atlassian-jira\WEB
- 常用数学思想方法
comsci
工作
对于搞工程和技术的朋友来讲,在工作中常常遇到一些实际问题,而采用常规的思维方式无法很好的解决这些问题,那么这个时候我们就需要用数学语言和数学工具,而使用数学工具的前提却是用数学思想的方法来描述问题。。下面转帖几种常用的数学思想方法,仅供学习和参考
函数思想
把某一数学问题用函数表示出来,并且利用函数探究这个问题的一般规律。这是最基本、最常用的数学方法
- pl/sql集合类型
daizj
oracle集合typepl/sql
--集合类型
/*
单行单列的数据,使用标量变量
单行多列数据,使用记录
单列多行数据,使用集合(。。。)
*集合:类似于数组也就是。pl/sql集合类型包括索引表(pl/sql table)、嵌套表(Nested Table)、变长数组(VARRAY)等
*/
/*
--集合方法
&n
- [Ofbiz]ofbiz初用
dinguangx
电商ofbiz
从github下载最新的ofbiz(截止2015-7-13),从源码进行ofbiz的试用
1. 加载测试库
ofbiz内置derby,通过下面的命令初始化测试库
./ant load-demo (与load-seed有一些区别)
2. 启动内置tomcat
./ant start
或
./startofbiz.sh
或
java -jar ofbiz.jar
&
- 结构体中最后一个元素是长度为0的数组
dcj3sjt126com
cgcc
在Linux源代码中,有很多的结构体最后都定义了一个元素个数为0个的数组,如/usr/include/linux/if_pppox.h中有这样一个结构体: struct pppoe_tag { __u16 tag_type; __u16 tag_len; &n
- Linux cp 实现强行覆盖
dcj3sjt126com
linux
发现在Fedora 10 /ubutun 里面用cp -fr src dest,即使加了-f也是不能强行覆盖的,这时怎么回事的呢?一两个文件还好说,就输几个yes吧,但是要是n多文件怎么办,那还不输死人呢?下面提供三种解决办法。 方法一
我们输入alias命令,看看系统给cp起了一个什么别名。
[root@localhost ~]# aliasalias cp=’cp -i’a
- Memcached(一)、HelloWorld
frank1234
memcached
一、简介
高性能的架构离不开缓存,分布式缓存中的佼佼者当属memcached,它通过客户端将不同的key hash到不同的memcached服务器中,而获取的时候也到相同的服务器中获取,由于不需要做集群同步,也就省去了集群间同步的开销和延迟,所以它相对于ehcache等缓存来说能更好的支持分布式应用,具有更强的横向伸缩能力。
二、客户端
选择一个memcached客户端,我这里用的是memc
- Search in Rotated Sorted Array II
hcx2013
search
Follow up for "Search in Rotated Sorted Array":What if duplicates are allowed?
Would this affect the run-time complexity? How and why?
Write a function to determine if a given ta
- Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
jinnianshilongnian
spring4generic type
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- CentOS安装JDK
liuxingguome
centos
1、行卸载原来的:
[root@localhost opt]# rpm -qa | grep java
tzdata-java-2014g-1.el6.noarch
java-1.7.0-openjdk-1.7.0.65-2.5.1.2.el6_5.x86_64
java-1.6.0-openjdk-1.6.0.0-11.1.13.4.el6.x86_64
[root@localhost
- 二分搜索专题2-在有序二维数组中搜索一个元素
OpenMind
二维数组算法二分搜索
1,设二维数组p的每行每列都按照下标递增的顺序递增。
用数学语言描述如下:p满足
(1),对任意的x1,x2,y,如果x1<x2,则p(x1,y)<p(x2,y);
(2),对任意的x,y1,y2, 如果y1<y2,则p(x,y1)<p(x,y2);
2,问题:
给定满足1的数组p和一个整数k,求是否存在x0,y0使得p(x0,y0)=k?
3,算法分析:
(
- java 随机数 Math与Random
SaraWon
javaMathRandom
今天需要在程序中产生随机数,知道有两种方法可以使用,但是使用Math和Random的区别还不是特别清楚,看到一篇文章是关于的,觉得写的还挺不错的,原文地址是
http://www.oschina.net/question/157182_45274?sort=default&p=1#answers
产生1到10之间的随机数的两种实现方式:
//Math
Math.roun
- oracle创建表空间
tugn
oracle
create temporary tablespace TXSJ_TEMP
tempfile 'E:\Oracle\oradata\TXSJ_TEMP.dbf'
size 32m
autoextend on
next 32m maxsize 2048m
extent m
- 使用Java8实现自己的个性化搜索引擎
yangshangchuan
javasuperword搜索引擎java8全文检索
需要对249本软件著作实现句子级别全文检索,这些著作均为PDF文件,不使用现有的框架如lucene,自己实现的方法如下:
1、从PDF文件中提取文本,这里的重点是如何最大可能地还原文本。提取之后的文本,一个句子一行保存为文本文件。
2、将所有文本文件合并为一个单一的文本文件,这样,每一个句子就有一个唯一行号。
3、对每一行文本进行分词,建立倒排表,倒排表的格式为:词=包含该词的总行数N=行号