- dp背包问题
|CXHAO|
c++
有NN件物品和一个容量是VV的背包。每件物品只能使用一次。第ii件物品的体积是vivi,价值是wiwi。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,VN,V,用空格隔开,分别表示物品数量和背包容积。接下来有NN行,每行两个整数vi,wivi,wi,用空格隔开,分别表示第ii件物品的体积和价值。输出格式输出一个整数,表示最大价值
- 贪心算法在背包问题上的运用(Python)
MATLAB卡尔曼
智能算法的MATLAB实现贪心算法python算法
背包问题有n个物品,它们有各自的体积和价值,现有给定容量的背包,如何让背包里装入的物品具有最大的价值总和?这就是典型的背包问题(又称为0-1背包问题),也是具体的、没有经过任何延伸的背包问题模型。背包问题的传统求解方法较为复杂,现定义有一个可以载重为8kg的背包,另外还有4个物品,物品的价值和质量数据如下表,不考虑背包的容量。4个物品的总质量大于8kg,所以要想在有限载重的背包携带更多质量的物品,
- 代码随想录 Day 42 | 【第九章 动态规划 part 05】完全背包、518. 零钱兑换 II、377. 组合总和 Ⅳ、70. 爬楼梯 (进阶)
Accept17
动态规划算法
一、完全背包完全背包视频讲解:带你学透完全背包问题!和01背包有什么差别?遍历顺序上有什么讲究?_哔哩哔哩_bilibilihttps://programmercarl.com/%E8%83%8C%E5%8C%85%E9%97%AE%E9%A2%98%E7%90%86%E8%AE%BA%E5%9F%BA%E7%A1%80%E5%AE%8C%E5%85%A8%E8%83%8C%E5%8C%85.ht
- 面试基础---面试刷题推荐 动态规划算法:背包问题与最长公共子序列
WeiLai1112
leetcode刷题算法面试动态规划java分布式
动态规划算法:背包问题与最长公共子序列引言:动态规划的核心思想动态规划(DynamicProgramming,DP)是一种解决复杂问题的算法思想,通过将问题分解为子问题,并保存子问题的解,避免重复计算,从而提高效率。本文将详细讲解动态规划在背包问题和最长公共子序列中的应用,并提供易于记忆的代码模板。一、背包问题1.1问题描述给定n个物品,每个物品有一个重量w[i]和一个价值v[i]。现在有一个容量
- 笔记:代码随想录算法训练营第35天: 01背包问题 二维、 01背包问题 一维 、LeetCode416. 分割等和子集
jingjingjing1111
算法leetcode数据结构动态规划笔记
学习资料:代码随想录这一块儿学得挺痛苦注:文中含大模型生成内容动态规划:01背包理论基础卡码网第46题思路:五部曲定义:dp[i][j]为第i个物品背包容量为j,能装下的最大价值递推公式:dp[i][j]的值等于dp[i-1][j]的值和dp[i-1][j-weight[i]]+value相比的最大值,后者为看放下当前物品+减去当前物品的容量能放下什么价值,当然,要是放不下当前物品,就算了,保持原
- 回溯法-子集树递归树-装载问题
王安安的记录
算法回溯法c++算法
回溯法深度优先策略(回忆深度优先遍历二叉树思路)解题步骤:1)针对所给问题,定义问题的解空间;例如,n个物品的0-1背包问题所对应的解空间树是一棵子集树。2)确定易于搜索的解空间结构;3)以深度优先方式搜索解空间,并在搜索过程中用剪枝函数(****约束函数除去不满足约束的子树,限界函数减去得不到最优解的子树**)**避免无效搜索##子集树和递归树扩展结点:一个正在产生儿子的结点称为扩展结点。活结点
- 01背包问题简介
天狼星——白羽
python
01背包问题是动态规划算法中非常经典的一个问题,广泛应用于优化选择场景。它描述的是:给定一组物品(每个物品有重量和价值),以及一个最大承重能力的背包,在不超过背包容积的前提下,如何挑选这些物品使得装入背包中的总价值最高。基本要素n件物品每一件都有两个属性:weight[i]表示第i物品的重量;value[i]表示该物品的价值。背包的最大承载量为W;目标是在满足重量限制的情况下获得最大的总价值Vma
- Leetcode 刷题笔记1 动态规划part04
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leetcode笔记动态规划
leetcode最后一块石头的重量||问题转化,把石头问题转化为背包问题,在target容量范围内所能装的最大石头重量classSolution:deflastStoneWeightII(self,stones:List[int])->int:total=sum(stones)target=total//2dp=[0]*(target+1)forstoneinstones:forjinrange(
- 算法分析-贪心算法
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算法贪心算法算法
文章目录前言一、定义二、特点三、使用场景适用场景:何时使用部分背包问题活动安排问题最优装载问题最小生成树Prim算法:按点检索,适用于稠密图Kruskal算法:并查集+最小生成树Dijkstra算法:不能存在负权边,松弛操作总结前言本博客仅做学习笔记,如有侵权,联系后即刻更改科普:贪心算法一、定义贪心算法是指在对问题进行求解时,在每一步选择中都采取最好或者最优(最有利)的选择,从而希望最终结果是最
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算法蓝桥杯动态规划
动态规划-动态规划方法方法代表了这一类问题(最优子结构or子问题最优性)的有一半解法,是设计方法或者策略,不是具体算法-本质是递推,核心是找到状态转移的方式,写出dp方程-形式:记忆性递归递推01背包问题有n个重量和价值分别为wi,vi的物品,从这些物品中挑选出总重量不超过n的物品,求所有挑选方案中的值总和的最大值1=w[i]){intv1=v[i]+dfs(i+1,ww-w[i]);//选择当前
- 华为OD机试 - 核酸最快检测效率 - 动态规划、背包问题(Python/JS/C/C++ 2024 E卷 200分)
哪 吒
华为odpythonjavascript
华为OD机试2024E卷题库疯狂收录中,刷题点这里专栏导读本专栏收录于《华为OD机试真题(Python/JS/C/C++)》。刷的越多,抽中的概率越大,私信哪吒,备注华为OD,加入华为OD刷题交流群,每一题都有详细的答题思路、详细的代码注释、3个测试用例、为什么这道题采用XX算法、XX算法的适用场景,发现新题目,随时更新,全天CSDN在线答疑。一、题目描述在系统、网络均正常的情况下组织核酸采样员和
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【动态规划】解决背包问题Python背包问题背包问题现在有3个物品篮球1kg1000元吉他3kg2000元单反4kg2500元有1个背包重4kg问怎么拿物品价值最大运用动态规划DP来解决此问题方法代码【源码】——思路来自麻省理工背包问题defbackpack(memory,item_weight,values,last_weight,index):'''memory:如果是已经计算过得分支则直接返
- 部分背包问题(贪心算法)
萧毅寒
贪心算法算法
一、概念与问题背景部分背包问题是一种经典的优化问题,其中给定一系列物品,每个物品有一定的重量和价值,目标是在一个固定容量的背包中装入物品,使得背包中物品的总价值最大。与0/1背包问题不同,部分背包问题允许将物品分割,即可以只选择物品的一部分装入背包。二、贪心策略介绍对于部分背包问题,贪心算法是一种有效的解决策略。贪心策略的基本思想是,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,
- 算法研究员技术图谱和学习路径
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开发者职业加速服务算法学习
一、基础阶段:构建算法与数学根基数据结构与基础算法数据结构:数组、链表、栈、队列、哈希表、树(二叉搜索树、堆、字典树)、图等。基础算法:排序(快速排序、堆排序)、查找(二分查找)、递归与分治、贪心算法、简单动态规划(背包问题)、字符串匹配(KMP、Rabin-Karp)、图遍历(BFS/DFS)等。实践方法:通过LeetCode等平台刷题(如“剑指Offer”系列),掌握算法原理与代码实现。数学基
- 详解动态规划之01背包问题及其空间压缩(图文并茂+例题讲解)
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1.动态规划问题的本质记忆化地暴力搜索所有可能性来得到问题的解我们常常会遇到一些问题,需要我们在n次操作,且每次操作有k种选择时,求出最终需要的最小或最大代价。处理类似的问题,我们一般需要遍历所有的可能性(相当于走一遍所有的路径),然后找到我们所需要的解。很明显我们可以构成一棵“决策树”,假设n=2,k=3,那么:我们可以通过DFS或者BFS来遍历整棵树,从而搜寻到我们需要的结果。时间复杂度:O(
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代码随想录动态规划part06|322.零钱兑换、279.完全平方数、139.单词拆分322.零钱兑换279.完全平方数139.单词拆分关于多重背包,你该了解这些!背包问题总结篇!322.零钱兑换leetcode题目链接代码随想录文档讲解思路:完全背包整理:完全背包理论基础:装满这个背包可得的最大价值(遍历顺序可以颠倒)零钱兑换2:装满背包有多少种方法(每种方法不强调顺序,组合数)(先遍历物品再遍
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CSP-J算法动态规划深度优先c++noiCSP-J/S
文章目录前言动态规划动态规划常见形式动态规划求最值的几个例子1.**背包问题**2.**最短路径问题**3.**最小硬币找零问题**4.**最长递增子序列**总结最优子结构举个简单的例子其他例子条件DP的核心就是穷举具体解释递归的算法时间复杂度dp数组的迭代解法通俗易懂的解释比喻状态转移方程详解状态转移方程中的状态概念通俗易懂的解释:举个例子:状态总结:DP的无后效性通俗易懂的解释举个例子特点总结
- 一张表解释01背包问题
apcipot_rain
算法算法蓝桥杯c语言
背包问题的概述:已知背包容量为m,有一堆物品(n个),每个物品都有重量和价值,求解怎么放物品能让拿到的东西价值达到最大。一道测试用例:104310411512613dp数组可视化:操作n\m12345678910输入3101001010101010101010输入4102001011111121212121输入5123001011121221222222输入61340010111213212223
- Java 算法和数据结构 答案整理,最新面试题
扫地僧009
互联网大厂面试题java算法数据结构
Java中如何使用动态规划求解背包问题?1、定义子问题:首先确定动态规划状态,通常以物品数量和背包容量为变量定义子问题,例如dp[i][j]表示前i件物品放入容量为j的背包所能获得的最大价值。2、确定状态转移方程:基于是否选择当前物品,将问题分为两个子问题,即dp[i][j]=max(dp[i-1][j],dp[i-1][j-weight[i]]+value[i]),表示选择当前物品和不选择当前物
- 背包问题-动态规划算法(附带Python代码解析)
心碎小猫p
算法动态规划python
一.背包问题概述:给定n种物品和一个容量为capacity的背包,其中每一个物品的重量和价值已知。问:应该如何选择装入背包的物品,使得装入背包中的物品的总价值最大?二.分析过程:1.思路:对于每一个物品只有两种选择,第一种情况:装入当前物品;第二种情况:不装入当前物品。我们从第一个物品开始,将其重量和背包容量进行比较,如果比背包容量小,则选择将这个物品装入背包,记录它的价值(如果比背包容量大,忽略
- 贪心算法.
pianmian1
贪心算法算法
贪心算法是指只从当前角度出发,做出当前情景下最好的选择,在某种意义上来说是局部最优解,并不从全局的角度做决策.如果贪心策略选择不恰当,可能无法得到全局最优解.贪心算法的基本流程如下:1.分析问题,确定优化目标,对变量进行初始化2.制定贪心策略:在制定贪心策略时需要证明所选贪心策略一定可以得到全局最优解,若找到反例则推翻当前贪心策略,重新确定贪心策略.完全背包问题本节以完全背包问题为例,说明贪心算法
- 动态规划之背包问题--python版本
我是小码搬运工
#python基础动态规划背包问题python版本
动态规划之背包问题–python版本问题已知一个最大量的背包,给定一组给定固定价值和固定体积的物品,求在不超过最大值的前提下,能放入背包中的最大总价值。解题思路该问题是典型的动态规划问题,分为三种不同的类型(0-1背包问题、完全背包和多重背包问题)解题关键–状态转移表达式:B(k,C)=max(B(k−1,C),B(k−1,C−ci)+vi)B(k,C)=max(B(k-1,C),B(k-1,C-
- 动态规划之背包问题全解
学会了,不,学废了
动态规划
概述———动态规划提出人:理查德·贝尔曼本质:一张表格处理方法内容:把原问题分解为若干子问题,自底向上先求解最小子问题,把结果储存在表格中,求解大的子问题时直接从表格中查询小的子问题的解,以避免重复计算,从而提高效率。一、动态规划求解原理适用范围:问题需要具备3个性质———最优子结构、子问题重叠、无后效性。最优子结构指问题最优解包含其子问题的最优解,是使用动态规划的基本条件。三要素:状态、阶段、决
- 动态规划之背包问题的Python实现
名侦探debug
Python数据结构python数据结构动态规划求解
目录1.问题描述2.动态规划之网格法3.python实现1.问题描述题目来源于《算法图解》第9章练习题9.2,如下图所示。对于背包问题,通常的做法有列举法、贪婪算法和动态规划(1)列举法:列举出所有的可能情况,再选择最优解,但当情况很多时,这种算法复杂度很高(2)贪婪算法:在容量允许范围内,每次都拿剩余物品中价值最高的,贪婪算法能够快速解决复杂度很高的问题,但通常得到的是次优解,但就对这个题目而言
- 动态规划之背包问题
于冬恋
动态规划算法
动态规划是一个重要的算法范式,它将一个问题分解为一系列更小的子问题,并通过存储子问题的解来避免重复计算,从而大幅提升时间效率。目录01背包问题完全背包问题多重背包问题二维费用背包问题(1)01背包问题给定n个物体,和一个容量为c的背包,物品i的重量为wi,其价值为应该如何选择装入背包的物品使其获得的总价值最大。可以用贪心算法,但是不一定能达到最优解,所以用动态规划解决创建一个数组dp[i][j]i
- 刷题计划day29 动规01背包(一)【01背包】【分割等和子集】【最后一块石头的重量 II】
哈哈哈的懒羊羊
算法java数据结构leetcode动态规划背包问题蓝桥杯
⚡刷题计划day29动规01背包(一)开始,可以点个免费的赞哦~往期可看专栏,关注不迷路,您的支持是我的最大动力~目录背包问题前言01背包二维数组dp[i][j]关于是否放物品:关于二维dp遍历顺序:一维数组dp(滚动数组)关于一维dp遍历顺序:题目一:416.分割等和子集题目二:1049.最后一块石头的重量II背包问题前言对于面试的话,其实掌握01背包和完全背包,就够用了,最多可以再来一个多重背
- AcWing中01背包问题
ONEPEICE-ing
算法AcWing
在acwing.com中的题,本次为01背包问题【具体视频可通过www.acwing.com/video/214网站观看(ps:是跟着视频中的老师一起写的,并不是原创~~~)】01背包问题题目: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间物品的体积是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
- 背包总结——0-1背包及完全背包问题总结及代码模板
Baymax的学习日志
c++动态规划算法c++
背包总结背包问题通常是多种物品有多个属性,且已知条件为某属性被受限,求另一属性的最大/最小/等于/存在不存在。以0-1背包为例解释:n个物品具有的属性为重量和价值,其中总重量C将重量的属性限制住,求最大价值,即求另一属性的特征。针对背包问题:1、先判断属于0-1背包还是完全背包。2、看是求最大值/最小值/等值/是否存在/排列/组合(排列/组合问题通常出现在完全背包中)。确定了背包类型及要求的问题后
- 动态规划——完全背包问题(力扣322: 零钱兑换)
索利亚噶通
动态规划算法
前言这次我们要说的是完全背包问题,还记得下面这张图吗,可以看到01背包问题和完全背包问题的区别在于每种物品的数量01背包问题中每种物品只有一个,只有选与不选两种情况完全背包问题种每种物品有多个,选不选,选多少都是考虑的问题定义:一个背包容积为C,一共N种物品,分别编号0,1,2....i,i+1,.....N-1,第i个物品的重量为weight[i],价值为value[i],每种物品可以选用任意多
- 【进击的算法】动态规划——不同维度的背包问题
蓝色学者i
算法动态规划数据结构
文章目录前言动态规划的维度二维动规leetcode416、分割等和子集leetcode1049.最后一块石头的重量IIleetcode494、目标和三维动规leetcode474.一和零结语前言大家好久不见,这次我们一起来学习一下动态规划中怎么确定维度,和对应问题如何解决。动态规划的维度一个维度:只有物品两个维度:物品和容量三个维度:物品和容量1和容量2之前讲解动态规划问题时,斐波那契数列就是一个
- PHP如何实现二维数组排序?
IT独行者
二维数组PHP排序
二维数组在PHP开发中经常遇到,但是他的排序就不如一维数组那样用内置函数来的方便了,(一维数组排序可以参考本站另一篇文章【PHP中数组排序函数详解汇总】)。二维数组的排序需要我们自己写函数处理了,这里UncleToo给大家分享一个PHP二维数组排序的函数:
代码:
functionarray_sort($arr,$keys,$type='asc'){
$keysvalue= $new_arr
- 【Hadoop十七】HDFS HA配置
bit1129
hadoop
基于Zookeeper的HDFS HA配置主要涉及两个文件,core-site和hdfs-site.xml。
测试环境有三台
hadoop.master
hadoop.slave1
hadoop.slave2
hadoop.master包含的组件NameNode, JournalNode, Zookeeper,DFSZKFailoverController
- 由wsdl生成的java vo类不适合做普通java vo
darrenzhu
VOwsdlwebservicerpc
开发java webservice项目时,如果我们通过SOAP协议来输入输出,我们会利用工具从wsdl文件生成webservice的client端类,但是这里面生成的java data model类却不适合做为项目中的普通java vo类来使用,当然有一中情况例外,如果这个自动生成的类里面的properties都是基本数据类型,就没问题,但是如果有集合类,就不行。原因如下:
1)使用了集合如Li
- JAVA海量数据处理之二(BitMap)
周凡杨
java算法bitmapbitset数据
路漫漫其修远兮,吾将上下而求索。想要更快,就要深入挖掘 JAVA 基础的数据结构,从来分析出所编写的 JAVA 代码为什么把内存耗尽,思考有什么办法可以节省内存呢? 啊哈!算法。这里采用了 BitMap 思想。
首先来看一个实验:
指定 VM 参数大小: -Xms256m -Xmx540m
- java类型与数据库类型
g21121
java
很多时候我们用hibernate的时候往往并不是十分关心数据库类型和java类型的对应关心,因为大多数hbm文件是自动生成的,但有些时候诸如:数据库设计、没有生成工具、使用原始JDBC、使用mybatis(ibatIS)等等情况,就会手动的去对应数据库与java的数据类型关心,当然比较简单的数据类型即使配置错了也会很快发现问题,但有些数据类型却并不是十分常见,这就给程序员带来了很多麻烦。
&nb
- Linux命令
510888780
linux命令
系统信息
arch 显示机器的处理器架构(1)
uname -m 显示机器的处理器架构(2)
uname -r 显示正在使用的内核版本
dmidecode -q 显示硬件系统部件 - (SMBIOS / DMI)
hdparm -i /dev/hda 罗列一个磁盘的架构特性
hdparm -tT /dev/sda 在磁盘上执行测试性读取操作
cat /proc/cpuinfo 显示C
- java常用JVM参数
墙头上一根草
javajvm参数
-Xms:初始堆大小,默认为物理内存的1/64(<1GB);默认(MinHeapFreeRatio参数可以调整)空余堆内存小于40%时,JVM就会增大堆直到-Xmx的最大限制
-Xmx:最大堆大小,默认(MaxHeapFreeRatio参数可以调整)空余堆内存大于70%时,JVM会减少堆直到 -Xms的最小限制
-Xmn:新生代的内存空间大小,注意:此处的大小是(eden+ 2
- 我的spring学习笔记9-Spring使用工厂方法实例化Bean的注意点
aijuans
Spring 3
方法一:
<bean id="musicBox" class="onlyfun.caterpillar.factory.MusicBoxFactory"
factory-method="createMusicBoxStatic"></bean>
方法二:
- mysql查询性能优化之二
annan211
UNIONmysql查询优化索引优化
1 union的限制
有时mysql无法将限制条件从外层下推到内层,这使得原本能够限制部分返回结果的条件无法应用到内层
查询的优化上。
如果希望union的各个子句能够根据limit只取部分结果集,或者希望能够先排好序在
合并结果集的话,就需要在union的各个子句中分别使用这些子句。
例如 想将两个子查询结果联合起来,然后再取前20条记录,那么mys
- 数据的备份与恢复
百合不是茶
oraclesql数据恢复数据备份
数据的备份与恢复的方式有: 表,方案 ,数据库;
数据的备份:
导出到的常见命令;
参数 说明
USERID 确定执行导出实用程序的用户名和口令
BUFFER 确定导出数据时所使用的缓冲区大小,其大小用字节表示
FILE 指定导出的二进制文
- 线程组
bijian1013
java多线程threadjava多线程线程组
有些程序包含了相当数量的线程。这时,如果按照线程的功能将他们分成不同的类别将很有用。
线程组可以用来同时对一组线程进行操作。
创建线程组:ThreadGroup g = new ThreadGroup(groupName);
&nbs
- top命令找到占用CPU最高的java线程
bijian1013
javalinuxtop
上次分析系统中占用CPU高的问题,得到一些使用Java自身调试工具的经验,与大家分享。 (1)使用top命令找出占用cpu最高的JAVA进程PID:28174 (2)如下命令找出占用cpu最高的线程
top -Hp 28174 -d 1 -n 1
32694 root 20 0 3249m 2.0g 11m S 2 6.4 3:31.12 java
- 【持久化框架MyBatis3四】MyBatis3一对一关联查询
bit1129
Mybatis3
当两个实体具有1对1的对应关系时,可以使用One-To-One的进行映射关联查询
One-To-One示例数据
以学生表Student和地址信息表为例,每个学生都有都有1个唯一的地址(现实中,这种对应关系是不合适的,因为人和地址是多对一的关系),这里只是演示目的
学生表
CREATE TABLE STUDENTS
(
- C/C++图片或文件的读写
bitcarter
写图片
先看代码:
/*strTmpResult是文件或图片字符串
* filePath文件需要写入的地址或路径
*/
int writeFile(std::string &strTmpResult,std::string &filePath)
{
int i,len = strTmpResult.length();
unsigned cha
- nginx自定义指定加载配置
ronin47
进入 /usr/local/nginx/conf/include 目录,创建 nginx.node.conf 文件,在里面输入如下代码:
upstream nodejs {
server 127.0.0.1:3000;
#server 127.0.0.1:3001;
keepalive 64;
}
server {
liste
- java-71-数值的整数次方.实现函数double Power(double base, int exponent),求base的exponent次方
bylijinnan
double
public class Power {
/**
*Q71-数值的整数次方
*实现函数double Power(double base, int exponent),求base的exponent次方。不需要考虑溢出。
*/
private static boolean InvalidInput=false;
public static void main(
- Android四大组件的理解
Cb123456
android四大组件的理解
分享一下,今天在Android开发文档-开发者指南中看到的:
App components are the essential building blocks of an Android
- [宇宙与计算]涡旋场计算与拓扑分析
comsci
计算
怎么阐述我这个理论呢? 。。。。。。。。。
首先: 宇宙是一个非线性的拓扑结构与涡旋轨道时空的统一体。。。。
我们要在宇宙中寻找到一个适合人类居住的行星,时间非常重要,早一个刻度和晚一个刻度,这颗行星的
- 同一个Tomcat不同Web应用之间共享会话Session
cwqcwqmax9
session
实现两个WEB之间通过session 共享数据
查看tomcat 关于 HTTP Connector 中有个emptySessionPath 其解释如下:
If set to true, all paths for session cookies will be set to /. This can be useful for portlet specification impleme
- springmvc Spring3 MVC,ajax,乱码
dashuaifu
springjquerymvcAjax
springmvc Spring3 MVC @ResponseBody返回,jquery ajax调用中文乱码问题解决
Spring3.0 MVC @ResponseBody 的作用是把返回值直接写到HTTP response body里。具体实现AnnotationMethodHandlerAdapter类handleResponseBody方法,具体实
- 搭建WAMP环境
dcj3sjt126com
wamp
这里先解释一下WAMP是什么意思。W:windows,A:Apache,M:MYSQL,P:PHP。也就是说本文说明的是在windows系统下搭建以apache做服务器、MYSQL为数据库的PHP开发环境。
工欲善其事,必须先利其器。因为笔者的系统是WinXP,所以下文指的系统均为此系统。笔者所使用的Apache版本为apache_2.2.11-
- yii2 使用raw http request
dcj3sjt126com
http
Parses a raw HTTP request using yii\helpers\Json::decode()
To enable parsing for JSON requests you can configure yii\web\Request::$parsers using this class:
'request' =&g
- Quartz-1.8.6 理论部分
eksliang
quartz
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2207691 一.概述
基于Quartz-1.8.6进行学习,因为Quartz2.0以后的API发生的非常大的变化,统一采用了build模式进行构建;
什么是quartz?
答:简单的说他是一个开源的java作业调度框架,为在 Java 应用程序中进行作业调度提供了简单却强大的机制。并且还能和Sp
- 什么是POJO?
gupeng_ie
javaPOJO框架Hibernate
POJO--Plain Old Java Objects(简单的java对象)
POJO是一个简单的、正规Java对象,它不包含业务逻辑处理或持久化逻辑等,也不是JavaBean、EntityBean等,不具有任何特殊角色和不继承或不实现任何其它Java框架的类或接口。
POJO对象有时也被称为Data对象,大量应用于表现现实中的对象。如果项目中使用了Hiber
- jQuery网站顶部定时折叠广告
ini
JavaScripthtmljqueryWebcss
效果体验:http://hovertree.com/texiao/jquery/4.htmHTML文件代码:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
<head>
<title>网页顶部定时收起广告jQuery特效 - HoverTree<
- Spring boot内嵌的tomcat启动失败
kane_xie
spring boot
根据这篇guide创建了一个简单的spring boot应用,能运行且成功的访问。但移植到现有项目(基于hbase)中的时候,却报出以下错误:
SEVERE: A child container failed during start
java.util.concurrent.ExecutionException: org.apache.catalina.Lif
- leetcode: sort list
michelle_0916
Algorithmlinked listsort
Sort a linked list in O(n log n) time using constant space complexity.
====analysis=======
mergeSort for singly-linked list
====code======= /**
* Definition for sin
- nginx的安装与配置,中途遇到问题的解决
qifeifei
nginx
我使用的是ubuntu13.04系统,在安装nginx的时候遇到如下几个问题,然后找思路解决的,nginx 的下载与安装
wget http://nginx.org/download/nginx-1.0.11.tar.gz
tar zxvf nginx-1.0.11.tar.gz
./configure
make
make install
安装的时候出现
- 用枚举来处理java自定义异常
tcrct
javaenumexception
在系统开发过程中,总少不免要自己处理一些异常信息,然后将异常信息变成友好的提示返回到客户端的这样一个过程,之前都是new一个自定义的异常,当然这个所谓的自定义异常也是继承RuntimeException的,但这样往往会造成异常信息说明不一致的情况,所以就想到了用枚举来解决的办法。
1,先创建一个接口,里面有两个方法,一个是getCode, 一个是getMessage
public
- erlang supervisor分析
wudixiaotie
erlang
当我们给supervisor指定需要创建的子进程的时候,会指定M,F,A,如果是simple_one_for_one的策略的话,启动子进程的方式是supervisor:start_child(SupName, OtherArgs),这种方式可以根据调用者的需求传不同的参数给需要启动的子进程的方法。和最初的参数合并成一个数组,A ++ OtherArgs。那么这个时候就有个问题了,既然参数不一致,那