- 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
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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
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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
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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
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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
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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)
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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
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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
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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
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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[
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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
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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
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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)
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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
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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
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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
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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)
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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
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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
- Spring中@Value注解,需要注意的地方
无量
springbean@Valuexml
Spring 3以后,支持@Value注解的方式获取properties文件中的配置值,简化了读取配置文件的复杂操作
1、在applicationContext.xml文件(或引用文件中)中配置properties文件
<bean id="appProperty"
class="org.springframework.beans.fac
- mongoDB 分片
开窍的石头
mongodb
mongoDB的分片。要mongos查询数据时候 先查询configsvr看数据在那台shard上,configsvr上边放的是metar信息,指的是那条数据在那个片上。由此可以看出mongo在做分片的时候咱们至少要有一个configsvr,和两个以上的shard(片)信息。
第一步启动两台以上的mongo服务
&nb
- OVER(PARTITION BY)函数用法
0624chenhong
oracle
这篇写得很好,引自
http://www.cnblogs.com/lanzi/archive/2010/10/26/1861338.html
OVER(PARTITION BY)函数用法
2010年10月26日
OVER(PARTITION BY)函数介绍
开窗函数 &nb
- Android开发中,ADB server didn't ACK 解决方法
一炮送你回车库
Android开发
首先通知:凡是安装360、豌豆荚、腾讯管家的全部卸载,然后再尝试。
一直没搞明白这个问题咋出现的,但今天看到一个方法,搞定了!原来是豌豆荚占用了 5037 端口导致。
参见原文章:一个豌豆荚引发的血案——关于ADB server didn't ACK的问题
简单来讲,首先将Windows任务进程中的豌豆荚干掉,如果还是不行,再继续按下列步骤排查。
&nb
- canvas中的像素绘制问题
换个号韩国红果果
JavaScriptcanvas
pixl的绘制,1.如果绘制点正处于相邻像素交叉线,绘制x像素的线宽,则从交叉线分别向前向后绘制x/2个像素,如果x/2是整数,则刚好填满x个像素,如果是小数,则先把整数格填满,再去绘制剩下的小数部分,绘制时,是将小数部分的颜色用来除以一个像素的宽度,颜色会变淡。所以要用整数坐标来画的话(即绘制点正处于相邻像素交叉线时),线宽必须是2的整数倍。否则会出现不饱满的像素。
2.如果绘制点为一个像素的
- 编码乱码问题
灵静志远
javajvmjsp编码
1、JVM中单个字符占用的字节长度跟编码方式有关,而默认编码方式又跟平台是一一对应的或说平台决定了默认字符编码方式;2、对于单个字符:ISO-8859-1单字节编码,GBK双字节编码,UTF-8三字节编码;因此中文平台(中文平台默认字符集编码GBK)下一个中文字符占2个字节,而英文平台(英文平台默认字符集编码Cp1252(类似于ISO-8859-1))。
3、getBytes()、getByte
- java 求几个月后的日期
darkranger
calendargetinstance
Date plandate = planDate.toDate();
SimpleDateFormat df = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd");
Calendar cal = Calendar.getInstance();
cal.setTime(plandate);
// 取得三个月后时间
cal.add(Calendar.M
- 数据库设计的三大范式(通俗易懂)
aijuans
数据库复习
关系数据库中的关系必须满足一定的要求。满足不同程度要求的为不同范式。数据库的设计范式是数据库设计所需要满足的规范。只有理解数据库的设计范式,才能设计出高效率、优雅的数据库,否则可能会设计出错误的数据库.
目前,主要有六种范式:第一范式、第二范式、第三范式、BC范式、第四范式和第五范式。满足最低要求的叫第一范式,简称1NF。在第一范式基础上进一步满足一些要求的为第二范式,简称2NF。其余依此类推。
- 想学工作流怎么入手
atongyeye
jbpm
工作流在工作中变得越来越重要,很多朋友想学工作流却不知如何入手。 很多朋友习惯性的这看一点,那了解一点,既不系统,也容易半途而废。好比学武功,最好的办法是有一本武功秘籍。研究明白,则犹如打通任督二脉。
系统学习工作流,很重要的一本书《JBPM工作流开发指南》。
本人苦苦学习两个月,基本上可以解决大部分流程问题。整理一下学习思路,有兴趣的朋友可以参考下。
1 首先要
- Context和SQLiteOpenHelper创建数据库
百合不是茶
androidContext创建数据库
一直以为安卓数据库的创建就是使用SQLiteOpenHelper创建,但是最近在android的一本书上看到了Context也可以创建数据库,下面我们一起分析这两种方式创建数据库的方式和区别,重点在SQLiteOpenHelper
一:SQLiteOpenHelper创建数据库:
1,SQLi
- 浅谈group by和distinct
bijian1013
oracle数据库group bydistinct
group by和distinct只了去重意义一样,但是group by应用范围更广泛些,如分组汇总或者从聚合函数里筛选数据等。
譬如:统计每id数并且只显示数大于3
select id ,count(id) from ta
- vi opertion
征客丶
macoprationvi
进入 command mode (命令行模式)
按 esc 键
再按 shift + 冒号
注:以下命令中 带 $ 【在命令行模式下进行】,不带 $ 【在非命令行模式下进行】
一、文件操作
1.1、强制退出不保存
$ q!
1.2、保存
$ w
1.3、保存并退出
$ wq
1.4、刷新或重新加载已打开的文件
$ e
二、光标移动
2.1、跳到指定行
数字
- 【Spark十四】深入Spark RDD第三部分RDD基本API
bit1129
spark
对于K/V类型的RDD,如下操作是什么含义?
val rdd = sc.parallelize(List(("A",3),("C",6),("A",1),("B",5))
rdd.reduceByKey(_+_).collect
reduceByKey在这里的操作,是把
- java类加载机制
BlueSkator
java虚拟机
java类加载机制
1.java类加载器的树状结构
引导类加载器
^
|
扩展类加载器
^
|
系统类加载器
java使用代理模式来完成类加载,java的类加载器也有类似于继承的关系,引导类是最顶层的加载器,它是所有类的根加载器,它负责加载java核心库。当一个类加载器接到装载类到虚拟机的请求时,通常会代理给父类加载器,若已经是根加载器了,就自己完成加载。
虚拟机区分一个Cla
- 动态添加文本框
BreakingBad
文本框
<script> var num=1; function AddInput() { var str=""; str+="<input 
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-单例模式
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/
public class Singleton {
}
/*
* 懒汉模式。注意,getInstance如果在多线程环境中调用,需要加上synchronized,否则存在线程不安全问题
*/
class LazySingleton
- iOS应用打包发布常见问题
chenhbc
iosiOS发布iOS上传iOS打包
这个月公司安排我一个人做iOS客户端开发,由于急着用,我先发布一个版本,由于第一次发布iOS应用,期间出了不少问题,记录于此。
1、使用Application Loader 发布时报错:Communication error.please use diagnostic mode to check connectivity.you need to have outbound acc
- 工作流复杂拓扑结构处理新思路
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设计模式工作算法企业应用OO
我们走的设计路线和国外的产品不太一样,不一样在哪里呢? 国外的流程的设计思路是通过事先定义一整套规则(类似XPDL)来约束和控制流程图的复杂度(我对国外的产品了解不够多,仅仅是在有限的了解程度上面提出这样的看法),从而避免在流程引擎中处理这些复杂的图的问题,而我们却没有通过事先定义这样的复杂的规则来约束和降低用户自定义流程图的灵活性,这样一来,在引擎和流程流转控制这一个层面就会遇到很
- oracle 11g新特性Flashback data archive
daizj
oracle
1. 什么是flashback data archive
Flashback data archive是oracle 11g中引入的一个新特性。Flashback archive是一个新的数据库对象,用于存储一个或多表的历史数据。Flashback archive是一个逻辑对象,概念上类似于表空间。实际上flashback archive可以看作是存储一个或多个表的所有事务变化的逻辑空间。
- 多叉树:2-3-4树
dieslrae
树
平衡树多叉树,每个节点最多有4个子节点和3个数据项,2,3,4的含义是指一个节点可能含有的子节点的个数,效率比红黑树稍差.一般不允许出现重复关键字值.2-3-4树有以下特征:
1、有一个数据项的节点总是有2个子节点(称为2-节点)
2、有两个数据项的节点总是有3个子节点(称为3-节
- C语言学习七动态分配 malloc的使用
dcj3sjt126com
clanguagemalloc
/*
2013年3月15日15:16:24
malloc 就memory(内存) allocate(分配)的缩写
本程序没有实际含义,只是理解使用
*/
# include <stdio.h>
# include <malloc.h>
int main(void)
{
int i = 5; //分配了4个字节 静态分配
int * p
- Objective-C编码规范[译]
dcj3sjt126com
代码规范
原文链接 : The official raywenderlich.com Objective-C style guide
原文作者 : raywenderlich.com Team
译文出自 : raywenderlich.com Objective-C编码规范
译者 : Sam Lau
- 0.性能优化-目录
frank1234
性能优化
从今天开始笔者陆续发表一些性能测试相关的文章,主要是对自己前段时间学习的总结,由于水平有限,性能测试领域很深,本人理解的也比较浅,欢迎各位大咖批评指正。
主要内容包括:
一、性能测试指标
吞吐量、TPS、响应时间、负载、可扩展性、PV、思考时间
http://frank1234.iteye.com/blog/2180305
二、性能测试策略
生产环境相同 基准测试 预热等
htt
- Java父类取得子类传递的泛型参数Class类型
happyqing
java泛型父类子类Class
import java.lang.reflect.ParameterizedType;
import java.lang.reflect.Type;
import org.junit.Test;
abstract class BaseDao<T> {
public void getType() {
//Class<E> clazz =
- 跟我学SpringMVC目录汇总贴、PDF下载、源码下载
jinnianshilongnian
springMVC
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网站核心商详页开发
掌握Java技术,掌握并发/异步工具使用,熟悉spring、ibatis框架;
掌握数据库技术,表设计和索引优化,分库分表/读写分离;
了解缓存技术,熟练使用如Redis/Memcached等主流技术;
了解Ngin
- the HTTP rewrite module requires the PCRE library
流浪鱼
rewrite
./configure: error: the HTTP rewrite module requires the PCRE library.
模块依赖性Nginx需要依赖下面3个包
1. gzip 模块需要 zlib 库 ( 下载: http://www.zlib.net/ )
2. rewrite 模块需要 pcre 库 ( 下载: http://www.pcre.org/ )
3. s
- 第12章 Ajax(中)
onestopweb
Ajax
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- Optimize query with Query Stripping in Web Intelligence
blueoxygen
BO
http://wiki.sdn.sap.com/wiki/display/BOBJ/Optimize+query+with+Query+Stripping+in+Web+Intelligence
and a very straightfoward video
http://www.sdn.sap.com/irj/scn/events?rid=/library/uuid/40ec3a0c-936
- Java开发者写SQL时常犯的10个错误
tomcat_oracle
javasql
1、不用PreparedStatements 有意思的是,在JDBC出现了许多年后的今天,这个错误依然出现在博客、论坛和邮件列表中,即便要记住和理解它是一件很简单的事。开发者不使用PreparedStatements的原因可能有如下几个: 他们对PreparedStatements不了解 他们认为使用PreparedStatements太慢了 他们认为写Prepar
- 世纪互联与结盟有感
阿尔萨斯
10月10日,世纪互联与(Foxcon)签约成立合资公司,有感。
全球电子制造业巨头(全球500强企业)与世纪互联共同看好IDC、云计算等业务在中国的增长空间,双方迅速果断出手,在资本层面上达成合作,此举体现了全球电子制造业巨头对世纪互联IDC业务的欣赏与信任,另一方面反映出世纪互联目前良好的运营状况与广阔的发展前景。
众所周知,精于电子产品制造(世界第一),对于世纪互联而言,能够与结盟