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小熊同学哦
Python算法算法python贪心算法
Python贪心算法简介目录Python贪心算法简介贪心算法的基本步骤贪心算法的适用场景经典贪心算法问题1.**零钱兑换问题**2.**区间调度问题**3.**背包问题**贪心算法的优缺点优点:缺点:结语贪心算法(GreedyAlgorithm)是一种在每一步选择中都采取当前最优或最优解的算法。它的核心思想是,在保证每一步局部最优的情况下,希望通过贪心选择达到全局最优解。虽然贪心算法并不总能得到全
- 2024年CSP-J初赛备考建议
再临TSC
c++杂谈c++学习
针对2024年CSP-J(ComputerSciencePrinciplesJunior,即计算机科学原理初级认证)的备考,首先,先来看考试可能考的东西:动规(包括背包问题),主要在程序阅读还有程序补全题考,这方面,了解动规的原理就可以轻松拿分高精,也是在阅读和补全题,了解原理即可,Z2~Z3应该就学高精了深搜广搜,基础题可能会给你一个片段,然后问你这是什么算法,或者,问你下列选项中哪个正确,给你
- 数据结构与算法 - 贪心算法
临界点oc
数据结构与算法贪心算法算法
一、贪心例子贪心算法或贪婪算法的核心思想是:1.将寻找最优解的问题分为若干个步骤2.每一步骤都采用贪心原则,选取当前最优解3.因为没有考虑所有可能,局部最优的堆叠不一定让最终解最优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(即最有利)的选择,从而希望导致结果是最好或最优的算法。这种算法通常用于求解优化问题,如最小生成树、背包问题等。贪心算法的应用:1.背包问题:给定一组物品和一个背包
- 数学建模笔记——动态规划
liangbm3
数学建模笔记数学建模笔记动态规划python背包问题算法优化问题
数学建模笔记——动态规划动态规划1.模型原理2.典型例题2.1例1凑硬币2.2例2背包问题3.python代码实现3.1例13.2例2动态规划1.模型原理动态规划是运筹学的一个分支,通常用来解决多阶段决策过程最优化问题。动态规划的基本想法就是将原问题转换为一系列相互联系的子问题,然后通过逐层地推来求得最后的解。目前,动态规划常常出现在各类计算机算法竞赛或者程序员笔试面试中,在数学建模中出现的相对较
- 力扣494-目标和(Java详细题解)
Calebcode.
重生之我在lc刷算法leetcodejava算法
题目链接:494.目标和-力扣(LeetCode)前情提要:因为本人最近都来刷dp类的题目所以该题就默认用dp方法来做。最近刚学完01背包,所以现在的题解都是以01背包问题为基础再来写的。如果大家不懂01背包的话,建议可以去学一学,01背包问题可以说是背包问题的基础。如果大家感兴趣,我后期可以出一篇专门讲解01背包问题。dp五部曲。1.确定dp数组和i下标的含义。2.确定递推公式。3.dp初始化。
- HDU - 1398 完全背包问题求方案数
tran_sient
算法以及模板完全背包求方案数
题目描述:ProblemDescriptionPeopleinSilverlandusesquarecoins.Notonlytheyhavesquareshapesbutalsotheirvaluesaresquarenumbers.Coinswithvaluesofallsquarenumbersupto289(=17^2),i.e.,1-creditcoins,4-creditcoins,9
- AcWing 532. 货币系统 多重背包问题的变形
罚时大师月色
算法提高课
AcWing532.货币系统在网友的国度中共有 n 种不同面额的货币,第 i 种货币的面额为 a[i],你可以假设每一种货币都有无穷多张。为了方便,我们把货币种数为 n、面额数组为 a[1…n] 的货币系统记作 (n,a)。在一个完善的货币系统中,每一个非负整数的金额 x 都应该可以被表示出,即对每一个非负整数 x,都存在 n 个非负整数 t[i] 满足 a[i]×t[i] 的和为 x。然而,在网
- 动态规划算法之背包问题详细解读(附带Java代码解读)
南城花随雪。
算法分析算法动态规划
动态规划中的背包问题(KnapsackProblem)是经典问题之一,通常用来解决选择一组物品放入背包使得背包的价值最大化的问题。根据问题条件的不同,背包问题有很多种变体,如0-1背包问题、完全背包问题、多重背包问题等。这里,我们详细介绍最经典的0-1背包问题,并提供代码的详细解读。1.0-1背包问题简介在0-1背包问题中,有一个容量为C的背包和n件物品。每件物品有两个属性:重量w[i]和价值v[
- c++使用动态规划求解01背包问题
苓一在学习
算法c++
-什么是01背包问题?在01背包问题中,因为每种物品只有一个,对于每个物品只需要考虑选与不选两种情况。如果不选择将其放入背包中,则不需要处理。如果选择将其放入背包中,由于不清楚之前放入的物品占据了多大的空间,需要枚举将这个物品放入背包后可能占据背包空间的所有情况。需要注意的是:01背包问题不能使用贪心思想,因为每次选取最大的并不能保证背包刚好装满,遇到01背包问题先找到题目中的“背包”和“物品”,
- 01背包问题C++
znyee07
c++c++蓝桥杯c语言动态规划
1.问题简述:有N件物品和一个容量是V的背包,每件物品只能使用一次。第i件物品的体积是vi,价值是wi。求解将哪些物品装入背包,可使这些物品的总体积不超过背包容量,且总价值最大2.朴素解法及优化:定义状态f[i][j]表示:前i件物品当体积不超过j时的所有选法的集合状态方程f[i][j]的状态转移关键在于第i件物品选或不选;不选第i件时f[i][j]=f[i-1][j];选第i件时f[i][j]=
- 个人关于背包问题的总结(一)
Saber—Lily
背包问题总结笔记
一.前言背包问题是动态规划的一个巨大的分支,常见的背包问题都有相对的模版,个人认为如果只是会背板子是下下之策,从长远的角度来看是不可取的,因此我想在这里分享一些个人对于背包问题的理解(会有借鉴其他大牛地方,逃~)同时如果我有一些不正的确的地方也欢迎大家和我交流。希望能加深大家对背包问题的理解,二.01背包问题理解以及常见的例题1.01背包的分析以及理解动态规划(dp)问题的一般求解步骤概括如下1.
- 动态规划:一和零题目分析
小希与阿树
动态规划算法
法一:三维dp数组(容易理解,但空间复杂度较高)本题的含义是从strs数组中选取子集,使其子集的个数最大,限制条件是所有子集中0和1的个数总和有要求,因此可以转化为01背包问题,从字符串数组中任取子集(每个元素只能取一次),限制条件是所取子集数组的0和1的个数总和。确定dp数组及其下标含义:dp[i][j][k]表示从下标0~i的字符串数组中任取字符串放入背包含有j个0和k个1的字符串个数,其中d
- C++---背包模型---潜水员(每日一道算法2023.3.13)
SRestia
算法算法c++动态规划
注意事项:本题是"动态规划—01背包"和"背包模型—二维费用的背包问题"的扩展题,优化思路不多赘述,dp思路会稍有不同,下面详细讲解。题目:潜水员为了潜水要使用特殊的装备。他有一个带2种气体的气缸:一个为氧气,一个为氮气。让潜水员下潜的深度需要各种数量的氧和氮。潜水员有一定数量的气缸。每个气缸都有重量和气体容量。潜水员为了完成他的工作需要特定数量的氧和氮。他完成工作所需气缸的总重的最低限度的是多少
- 常见的算法底层思想
qinbaby
算法
1.分治法思想:将一个大问题分解成若干个规模较小的相同问题,递归求解子问题,最后合并子问题的解得到原问题的解。例子:快速排序、归并排序、二分查找。2.动态规划思想:将原问题分解为若干个相互重叠的子问题,通过解决子问题来构建原问题的解,并存储子问题的解以避免重复计算。例子:斐波那契数列、最长公共子序列、背包问题。3.贪心算法思想:在每一步选择中都采取在当前状态下最好或最优的选择,从而希望导致结果是全
- 416.分割等和子集
纯白色的少云
动态规划
416.分割等和子集给你一个只包含正整数的非空数组nums。请你判断是否可以将这个数组分割成两个子集,使得两个子集的元素和相等。示例1:输入:nums=[1,5,11,5]输出:true解释:数组可以分割成[1,5,5]和[11]。示例2:输入:nums=[1,2,3,5]输出:false解释:数组不能分割成两个元素和相等的子集。思路回溯是一种解法,但是会超时。另一种将其转换成背包问题,nums数
- 使用Python计算平面多边形间最短距离,数据需要从exce
Buoluochuixue
java
使用Python计算平面多边形间最短距离,数据需要从exce使用Python计算平面多边形间最短距离,数据需要从excel表格中导入,*多边形种类包括(圆形、矩形、六边形、五边形、跑道形/胶囊形),*Python代码题解|#[SCOI2009]粉刷匠#//分组背包问题,首先考虑一个木板的情况://对于一个木板而言:dp[i][j],i表示当前是第i次粉刷,粉刷第j块格子的情况。//那么得到状态转移
- 0-1背包问题
能力越小责任越小YA
算法算法动态规划c++
问题描述:N种物品,每种物品只有1个,每个物品有自己的重量和价值,有一个最多只能放重量为M的背包。问:这个背包最多能装价值为多少的物品?二维dp数组解法:dp数组的含义:dp[i][j]表示下标为0-i(物品的编号)之间的物品任取,放进容量为j的背包里的最大价值;递推公式:dp[i][j]=max(dp[i-1][j],dp[i-1][j-weight[i]]+value[i]);初始化:dp[i
- 完全背包&多重背包问题(动态规划)
能力越小责任越小YA
算法算法动态规划c++
完全背包问题:每个物品使用次数没有限制,与0-1背包的不同之处在于遍历背包的顺序是正序。#includeusingnamespacestd;intmain(){intn,v;cin>>n>>v;vectorweight(n),values(n),dp(v+1,0);//dp[j]:容量为j的背包的最大价值for(inti=0;i>weight[i]>>values[i];}for(inti=0;i
- acwing完全背包问题
CodeWizard~
算法深度优先图论c++数据结构
acwing完全背包问题题目:有N种物品和一个容量是V的背包,每种物品都有无限件可用。第i种物品的体积是vi,价值是wi。求解将哪些物品装入背包,可使这些物品的总体积不超过背包容量,且总价值最大。输出最大价值。输入格式第一行两个整数,N,V,用空格隔开,分别表示物品种数和背包容积。接下来有N行,每行两个整数vi,wi,用空格隔开,分别表示第i种物品的体积和价值。输出格式输出一个整数,表示最大价值。
- [题解-华为机试] 购物单
初梦语雪
算法题#动态规划华为算法
购物单解题思路较为抽象的01背包问题,#include#includeusingnamespacestd;intmain(){intN,m;cin>>N>>m;intvalue,priority,q;inti,j;vector>data(m+1,vector(6,0));for(i=1;i>value>>priority>>q;//是主件if(q==0){data[i][0]=value;data
- 【动态规划】【打卡121天】:背包理论基础
晓风残月一望关河萧索
【算法】
1、背包理论基础有N件物品和一个最多能背重量为W的背包。第i件物品的重量是weight[i],得到的价值是value[i]。每件物品只能用一次,求解将哪些物品装入背包里物品价值最大。其实这是标准的背包问题。每一件物品有2种状态,取物品放入背包中,不取该物品放入背包中。所以可以使用回溯法搜索出所有的情况,那么时间复杂度就是O(2^n),这里的n表示物品数量。2、算法分析①确定dp数组以及下标的含义对
- Leetcode Day11背包问题
比起村村长
leetcodeleetcode算法职场和发展
背包问题模版@cachedefdfs(i,c):#i指我们考虑几个物品,c指当前容量#没有物品可以考虑了,直接返回0ific:returndfs(i-1,c)else:returnmax(dfs(i-1,c),dfs(i-1,c-weight[i])+value[i]494给你一个非负整数数组nums和一个整数target。向数组中的每个整数前添加‘+’或‘-’,然后串联起所有整数,可以构造一个表
- 算法分析与设计——实验5:分支限界法
阮阮的阮阮
算法分析与设计实验报告算法分支限界单源最短路径问题0-1背包问题N皇后问题c++java
实验五分支限界法一、实验目的1、理解分支限界算法的基本原理;2、理解分支限界算法与回溯算法的区别;3、能够使用分支限界算法边界求解典型问题。二、实验内容及要求实验要求:通过上机实验进行算法实现,保存和打印出程序的运行结果,并结合程序进行分析,上交实验报告和程序文件。实验内容:1、使用分支限界算法解决单源最短路径问题。2、使用分支限界算法解决0-1背包问题。3、在N*N的棋盘上放置彼此不受攻击的N个
- MATLAB智能优化算法-学习笔记(1)——遗传算法求解0-1背包问题【过程+代码】
郭十六弟
算法matlab学习智能优化算法算法思想遗传算法求解0-1背包问题
一、问题描述(1)数学模型(2)模型总结目标函数:最大化背包中的总价值Z。约束条件:确保背包中的物品总重量不超过容量W。决策变量:每个物品是否放入背包,用0或1表示。这个数学模型是一个典型的0-1整数线性规划问题。由于其NP完全性,当问题规模较大时,求解此问题通常需要使用启发式算法(如遗传算法、动态规划、分支定界法等)来找到近似最优解。(3)实例讲解:0-1背包问题模型手动求解过程在0-1背包问题
- 理解背包问题:分类与解题模板
blaizeer
算法分类动态规划深度优先算法数据结构
动态规划——背包问题文章目录理解背包问题:分类与解题模板什么是背包问题?注意:背包问题的分类按选择方式分类:按问题类型分类:综合分类:背包问题解题模板基本解题思路:模板代码:分类解题模板:例题解析背包问题解题模板(实践中记忆)例题总结理解背包问题:分类与解题模板在算法问题中,背包问题是一类经典的动态规划问题,它们的核心思想是选择一组物品,满足某个条件或目标。背包问题不仅限于物理意义上的“背包”和“
- 算法分析之二叉树
小朱小朱绝不服输
算法分析算法数据结构二叉树Java
算法相关数据结构总结:序号数据结构文章1动态规划动态规划之背包问题——01背包动态规划之背包问题——完全背包动态规划之打家劫舍系列问题动态规划之股票买卖系列问题动态规划之子序列问题算法(Java)——动态规划2数组算法分析之数组问题3链表算法分析之链表问题算法(Java)——链表4二叉树算法分析之二叉树算法分析之二叉树遍历算法分析之二叉树常见问题算法(Java)——二叉树5哈希表算法分析之哈希表算
- 贪心算法-分数背包问题
吃小南瓜�
贪心算法算法c++
贪心算法与分数背包问题详解目录贪心算法与分数背包问题详解贪心算法简介分数背包问题问题分析算法步骤流程图代码实现(C++)总结C++学习资源贪心算法简介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的选择,从而希望导致结果是全局最好或最优的算法策略。它在有最优子结构的问题中尤为有效。分数背包问题与0-1背包问题不同,分数背包问题允许将物品的部分装入背包。这意味着我们可以将一个物品分割成任意
- 0-1 背包问题及其 Java 实现
杰哥的编程世界
java算法java开发语言
0-1背包问题及其Java实现概述0-1背包问题是动态规划领域的经典问题之一。在这个问题中,你给定一组物品,每个物品都有一个重量和一个价值,确定在不超过背包承载能力的前提下,如何选取物品以使得总价值最大化。问题描述假设有n个物品和一个容量为W的背包。第i个物品的重量为weight[i],价值为value[i]。0-1背包问题的目标是选择一些物品放入背包中,以使得背包中物品的总价值最大,且总重量不超
- Java 算法-背包问题 VI(动态规划)
琼珶和予
今天做了一道背包问题的变种问题,这个问题还是用动态规划来做,但是做法上跟原来的背包问题有很大的区别。题意给出一个都是正整数的数组nums,其中没有重复的数。从中找出所有的和为target的组合个数。样例给出nums=[1,2,4],target=4可能的所有组合有:[1,1,1,1][1,1,2][1,2,1][2,1,1][2,2][4]返回61.最简单的方法--回溯法(超时) 看到这种问
- 算法学习6——贪心算法
零 度°
算法学习算法学习贪心算法
什么是贪心算法?贪心算法是一种在每一步选择中都采取当前状态下最优或最有利的选择的算法。其核心思想是通过一系列局部最优选择来达到全局最优解。贪心算法广泛应用于各种优化问题,如最短路径、最小生成树、背包问题等。贪心算法的特点局部最优选择:每一步都做出在当前情况下最优的选择。无后效性:一旦某个状态被确定,就不会再被改变或回溯。逐步构造解决方案:通过一系列的选择逐步构建出最终的解决方案。经典例子及其Pyt
- 戴尔笔记本win8系统改装win7系统
sophia天雪
win7戴尔改装系统win8
戴尔win8 系统改装win7 系统详述
第一步:使用U盘制作虚拟光驱:
1)下载安装UltraISO:注册码可以在网上搜索。
2)启动UltraISO,点击“文件”—》“打开”按钮,打开已经准备好的ISO镜像文
- BeanUtils.copyProperties使用笔记
bylijinnan
java
BeanUtils.copyProperties VS PropertyUtils.copyProperties
两者最大的区别是:
BeanUtils.copyProperties会进行类型转换,而PropertyUtils.copyProperties不会。
既然进行了类型转换,那BeanUtils.copyProperties的速度比不上PropertyUtils.copyProp
- MyEclipse中文乱码问题
0624chenhong
MyEclipse
一、设置新建常见文件的默认编码格式,也就是文件保存的格式。
在不对MyEclipse进行设置的时候,默认保存文件的编码,一般跟简体中文操作系统(如windows2000,windowsXP)的编码一致,即GBK。
在简体中文系统下,ANSI 编码代表 GBK编码;在日文操作系统下,ANSI 编码代表 JIS 编码。
Window-->Preferences-->General -
- 发送邮件
不懂事的小屁孩
send email
import org.apache.commons.mail.EmailAttachment;
import org.apache.commons.mail.EmailException;
import org.apache.commons.mail.HtmlEmail;
import org.apache.commons.mail.MultiPartEmail;
- 动画合集
换个号韩国红果果
htmlcss
动画 指一种样式变为另一种样式 keyframes应当始终定义0 100 过程
1 transition 制作鼠标滑过图片时的放大效果
css
.wrap{
width: 340px;height: 340px;
position: absolute;
top: 30%;
left: 20%;
overflow: hidden;
bor
- 网络最常见的攻击方式竟然是SQL注入
蓝儿唯美
sql注入
NTT研究表明,尽管SQL注入(SQLi)型攻击记录详尽且为人熟知,但目前网络应用程序仍然是SQLi攻击的重灾区。
信息安全和风险管理公司NTTCom Security发布的《2015全球智能威胁风险报告》表明,目前黑客攻击网络应用程序方式中最流行的,要数SQLi攻击。报告对去年发生的60亿攻击 行为进行分析,指出SQLi攻击是最常见的网络应用程序攻击方式。全球网络应用程序攻击中,SQLi攻击占
- java笔记2
a-john
java
类的封装:
1,java中,对象就是一个封装体。封装是把对象的属性和服务结合成一个独立的的单位。并尽可能隐藏对象的内部细节(尤其是私有数据)
2,目的:使对象以外的部分不能随意存取对象的内部数据(如属性),从而使软件错误能够局部化,减少差错和排错的难度。
3,简单来说,“隐藏属性、方法或实现细节的过程”称为——封装。
4,封装的特性:
4.1设置
- [Andengine]Error:can't creat bitmap form path “gfx/xxx.xxx”
aijuans
学习Android遇到的错误
最开始遇到这个错误是很早以前了,以前也没注意,只当是一个不理解的bug,因为所有的texture,textureregion都没有问题,但是就是提示错误。
昨天和美工要图片,本来是要背景透明的png格式,可是她却给了我一个jpg的。说明了之后她说没法改,因为没有png这个保存选项。
我就看了一下,和她要了psd的文件,还好我有一点
- 自己写的一个繁体到简体的转换程序
asialee
java转换繁体filter简体
今天调研一个任务,基于java的filter实现繁体到简体的转换,于是写了一个demo,给各位博友奉上,欢迎批评指正。
实现的思路是重载request的调取参数的几个方法,然后做下转换。
- android意图和意图监听器技术
百合不是茶
android显示意图隐式意图意图监听器
Intent是在activity之间传递数据;Intent的传递分为显示传递和隐式传递
显式意图:调用Intent.setComponent() 或 Intent.setClassName() 或 Intent.setClass()方法明确指定了组件名的Intent为显式意图,显式意图明确指定了Intent应该传递给哪个组件。
隐式意图;不指明调用的名称,根据设
- spring3中新增的@value注解
bijian1013
javaspring@Value
在spring 3.0中,可以通过使用@value,对一些如xxx.properties文件中的文件,进行键值对的注入,例子如下:
1.首先在applicationContext.xml中加入:
<beans xmlns="http://www.springframework.
- Jboss启用CXF日志
sunjing
logjbossCXF
1. 在standalone.xml配置文件中添加system-properties:
<system-properties> <property name="org.apache.cxf.logging.enabled" value=&
- 【Hadoop三】Centos7_x86_64部署Hadoop集群之编译Hadoop源代码
bit1129
centos
编译必需的软件
Firebugs3.0.0
Maven3.2.3
Ant
JDK1.7.0_67
protobuf-2.5.0
Hadoop 2.5.2源码包
Firebugs3.0.0
http://sourceforge.jp/projects/sfnet_findbug
- struts2验证框架的使用和扩展
白糖_
框架xmlbeanstruts正则表达式
struts2能够对前台提交的表单数据进行输入有效性校验,通常有两种方式:
1、在Action类中通过validatexx方法验证,这种方式很简单,在此不再赘述;
2、通过编写xx-validation.xml文件执行表单验证,当用户提交表单请求后,struts会优先执行xml文件,如果校验不通过是不会让请求访问指定action的。
本文介绍一下struts2通过xml文件进行校验的方法并说
- 记录-感悟
braveCS
感悟
再翻翻以前写的感悟,有时会发现自己很幼稚,也会让自己找回初心。
2015-1-11 1. 能在工作之余学习感兴趣的东西已经很幸福了;
2. 要改变自己,不能这样一直在原来区域,要突破安全区舒适区,才能提高自己,往好的方面发展;
3. 多反省多思考;要会用工具,而不是变成工具的奴隶;
4. 一天内集中一个定长时间段看最新资讯和偏流式博
- 编程之美-数组中最长递增子序列
bylijinnan
编程之美
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class LongestAccendingSubSequence {
/**
* 编程之美 数组中最长递增子序列
* 书上的解法容易理解
* 另一方法书上没有提到的是,可以将数组排序(由小到大)得到新的数组,
* 然后求排序后的数组与原数
- 读书笔记5
chengxuyuancsdn
重复提交struts2的token验证
1、重复提交
2、struts2的token验证
3、用response返回xml时的注意
1、重复提交
(1)应用场景
(1-1)点击提交按钮两次。
(1-2)使用浏览器后退按钮重复之前的操作,导致重复提交表单。
(1-3)刷新页面
(1-4)使用浏览器历史记录重复提交表单。
(1-5)浏览器重复的 HTTP 请求。
(2)解决方法
(2-1)禁掉提交按钮
(2-2)
- [时空与探索]全球联合进行第二次费城实验的可能性
comsci
二次世界大战前后,由爱因斯坦参加的一次在海军舰艇上进行的物理学实验 -费城实验
至今给我们大家留下很多迷团.....
关于费城实验的详细过程,大家可以在网络上搜索一下,我这里就不详细描述了
在这里,我的意思是,现在
- easy connect 之 ORA-12154: TNS: 无法解析指定的连接标识符
daizj
oracleORA-12154
用easy connect连接出现“tns无法解析指定的连接标示符”的错误,如下:
C:\Users\Administrator>sqlplus username/
[email protected]:1521/orcl
SQL*Plus: Release 10.2.0.1.0 – Production on 星期一 5月 21 18:16:20 2012
Copyright (c) 198
- 简单排序:归并排序
dieslrae
归并排序
public void mergeSort(int[] array){
int temp = array.length/2;
if(temp == 0){
return;
}
int[] a = new int[temp];
int
- C语言中字符串的\0和空格
dcj3sjt126com
c
\0 为字符串结束符,比如说:
abcd (空格)cdefg;
存入数组时,空格作为一个字符占有一个字节的空间,我们
- 解决Composer国内速度慢的办法
dcj3sjt126com
Composer
用法:
有两种方式启用本镜像服务:
1 将以下配置信息添加到 Composer 的配置文件 config.json 中(系统全局配置)。见“例1”
2 将以下配置信息添加到你的项目的 composer.json 文件中(针对单个项目配置)。见“例2”
为了避免安装包的时候都要执行两次查询,切记要添加禁用 packagist 的设置,如下 1 2 3 4 5
- 高效可伸缩的结果缓存
shuizhaosi888
高效可伸缩的结果缓存
/**
* 要执行的算法,返回结果v
*/
public interface Computable<A, V> {
public V comput(final A arg);
}
/**
* 用于缓存数据
*/
public class Memoizer<A, V> implements Computable<A,
- 三点定位的算法
haoningabc
c算法
三点定位,
已知a,b,c三个顶点的x,y坐标
和三个点都z坐标的距离,la,lb,lc
求z点的坐标
原理就是围绕a,b,c 三个点画圆,三个圆焦点的部分就是所求
但是,由于三个点的距离可能不准,不一定会有结果,
所以是三个圆环的焦点,环的宽度开始为0,没有取到则加1
运行
gcc -lm test.c
test.c代码如下
#include "stdi
- epoll使用详解
jimmee
clinux服务端编程epoll
epoll - I/O event notification facility在linux的网络编程中,很长的时间都在使用select来做事件触发。在linux新的内核中,有了一种替换它的机制,就是epoll。相比于select,epoll最大的好处在于它不会随着监听fd数目的增长而降低效率。因为在内核中的select实现中,它是采用轮询来处理的,轮询的fd数目越多,自然耗时越多。并且,在linu
- Hibernate对Enum的映射的基本使用方法
linzx0212
enumHibernate
枚举
/**
* 性别枚举
*/
public enum Gender {
MALE(0), FEMALE(1), OTHER(2);
private Gender(int i) {
this.i = i;
}
private int i;
public int getI
- 第10章 高级事件(下)
onestopweb
事件
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/
- 孙子兵法
roadrunners
孙子兵法
始计第一
孙子曰:
兵者,国之大事,死生之地,存亡之道,不可不察也。
故经之以五事,校之以计,而索其情:一曰道,二曰天,三曰地,四曰将,五
曰法。道者,令民于上同意,可与之死,可与之生,而不危也;天者,阴阳、寒暑
、时制也;地者,远近、险易、广狭、死生也;将者,智、信、仁、勇、严也;法
者,曲制、官道、主用也。凡此五者,将莫不闻,知之者胜,不知之者不胜。故校
之以计,而索其情,曰
- MySQL双向复制
tomcat_oracle
mysql
本文包括:
主机配置
从机配置
建立主-从复制
建立双向复制
背景
按照以下简单的步骤:
参考一下:
在机器A配置主机(192.168.1.30)
在机器B配置从机(192.168.1.29)
我们可以使用下面的步骤来实现这一点
步骤1:机器A设置主机
在主机中打开配置文件 ,
- zoj 3822 Domination(dp)
阿尔萨斯
Mina
题目链接:zoj 3822 Domination
题目大意:给定一个N∗M的棋盘,每次任选一个位置放置一枚棋子,直到每行每列上都至少有一枚棋子,问放置棋子个数的期望。
解题思路:大白书上概率那一张有一道类似的题目,但是因为时间比较久了,还是稍微想了一下。dp[i][j][k]表示i行j列上均有至少一枚棋子,并且消耗k步的概率(k≤i∗j),因为放置在i+1~n上等价与放在i+1行上,同理