- 每日一题——二叉树的深度
tt555555555555
面经C语言算法题算法数据结构
二叉树的最大深度问题描述示例方法一:递归法代码实现代码解析方法二:层次遍历(广度优先搜索)代码实现代码解析总结问题描述给定一个二叉树的根节点root,返回其最大深度。二叉树的最大深度是指从根节点到最远叶子节点的最长路径上的节点数。示例示例1输入:root=[3,9,20,null,null,15,7]输出:3解释:从根节点到最远叶子节点的最长路径为3->20->15或3->20->7,路径长度为3
- 红黑树详解?红黑树设计的背景?
F_windy
java
红黑树详解1.红黑树的基本概念红黑树(Red-BlackTree)是一种自平衡的二叉搜索树(BST),通过节点颜色(红或黑)和一组规则来保持近似平衡,确保插入、删除、查找等操作的时间复杂度为O(logn)。它的核心思想是通过颜色标记和旋转操作,减少树的高度差异,从而提升性能。2.红黑树的五大规则红黑树必须满足以下规则:颜色规则:每个节点非红即黑。根节点规则:根节点必须是黑色。叶子节点规则:所有叶子
- 学习第十一天-树
大橙子房
ai学习
一、树的基础概念1.定义树是一种非线性数据结构,由n个有限节点组成层次关系集合。特点:有且仅有一个根节点其余节点分为若干互不相交的子树节点间通过父子关系连接2.关键术语术语定义节点包含数据和子节点引用的单元根节点树的起始节点,没有父节点子节点直接连接到父节点的节点叶子节点没有子节点的节点度节点拥有的子树数目树的高度从根节点到最远叶子节点的最长路径边数树的深度从根节点到当前节点的层数路径从根到某节点
- 【MySQL】B树和B+树的区别?MySQL为什么选用B+树作为索引数据结构?
熏鱼的小迷弟Liu
数据结构mysqlb树
B树和B+树的区别:结构方面:1.节点存储内容:B树:节点同时存储索引和数据。B+树:只有叶子节点存储数据记录或指向数据记录的指针,非叶子节点只存键值,用于索引。B+树的非叶子节点可以存储更多的键值,从而拥有更宽的分支。2.叶子结点关系:B树:叶子节点之间没有特定的顺序或指针连接,它们是独立的,查找不同叶子节点中的数据时可能需要多次随机访问磁盘。B+树:所有叶子节点通过双向链表,这种结构使得范围查
- 【无标题】
退思精舍
r语言
一个农民企业家的家国情怀/作者:杨桂林高朵芬原创新时代报告文学文学新军2022-03-2809:41——谨以此文献给内蒙古佘太酒业成立十周年,并向为佘太酒业发展、壮大做过贡献的人们致敬!刚过完一九七九年春节,塞哈拉脚下的各个村落还没有开工,每家每户门窗上的红对联也未被强烈的沙尘暴刮走,那些脱光了叶子只剩下树干的白杨树,尽管抖起精神来,也抵挡不住北国的严寒,大地灰蒙蒙一片,好像万事万物依然沉浸在早春
- 数据结构与算法——二叉树,多叉树的递归遍历、层序遍历,DFS与BFS
Book_熬夜!
数据结构与算法深度优先宽度优先算法数据结构广度优先
文章目录二叉树1.递归遍历2.层序遍历3.多叉树遍历二叉树【子节点】:每个节点下方相连的节点【父节点】:每个节点上方相连的节点【根节点】:最上方没有父节点的节点【叶子节点】:最下方没有子节点的节点【最大深度】:树的最大层数【高度】:节点数减一,即枝数。【满二叉树(PerfectBinaryTree)】:深度为h,则总节点数:2^h-1FullBinaryTree是指一棵二叉树的所有节点要么没有孩子
- 机器学习-----决策树
多巴胺与内啡肽.
机器学习机器学习决策树人工智能
文章目录1、概念2.决策树的构建过程2.1特征选择2.2树的生成2.3树的剪枝3.决策树的优缺点4.决策树的应用4.1分类任务4.2回归任务4.3集成学习代码示例总结1、概念1.1决策树是什么决策树是通过对样本的训练,建立出分类规则,并对新样本进行预测,属于有监督学习。根节点:最上面的节点。叶子节点:能直接看到结果的节点。非叶子节点:位于中间的节点。1.2决策树的类型分类树:用于分类任务,叶节点代
- C/C++ R-Tree原理及源代码
猿来如此yyy
C/C++算法详解及源码r-treec语言c++开发语言算法数据结构
R树是一种用于高维空间数据的索引结构,它是由AntoninGuttman于1984年提出的。R树旨在提高对多维数据进行范围查询的性能。它被广泛应用于空间数据库中。R树的核心思想是将数据划分为不相交的矩形区域,并逐层构建一个树结构。每个非叶子节点都是一个矩形,它覆盖了它的所有子节点。每个叶子节点都是一个数据对象与其坐标范围的组合。通过这种方式,R树能够将相邻的数据对象聚集在一起,从而减少对数据的搜索
- 二叉树的所有路径(leetcode 257
JohnFF
leetcodelinux算法
leetcode系列文章目录一、核心操作二、外层配合操作三、核心模式代码总结使用递归法一、核心操作1.判断是不是叶子节点(该节点的左右子节点都为空2.收获该路径(将储存的节点一个一个拿出来,用->连接if(cur->left==nullptr&&cur->right==nullptr){stringspath;for(inti=0;i";}spath+=to_string(path[path.si
- MySQL的覆盖索引
.晚安.
mysql数据库
MySQL的覆盖索引前言当一个索引包含了查询所需的全部字段时,就可以提高查询效率,这样的索引又被称之为覆盖索引。以MySQL常见的三种存储引擎为例:InnoDB、MyISAM、Memory,对于覆盖索引提高查询效率的方式均不同,下面让我们分别讲讲:InnoDB在InnoDB中,主键索引的叶子节点存储完整的数据行,称为聚簇索引,而唯一索引、普通索引、联合索引的叶子节点只存储索引字段和主键值,称之为二
- 剑指offer笔试刷题(1):树专题
weixin_35837473
1.输入两棵二叉树A,B,判断B是不是A的子结构。(ps:我们约定空树不是任意一个树的子结构)遍历A找到与B根结点相同的位置,子结构是从根结点到叶子节点相同。思路1:1.先考虑特殊情况,如果指针为空则错误。2定义一个子函数,功能是判断是否是子结构,然后主函数从根结点到叶子结点遍历。3return递归的布尔型值,如果最后return的是&&则递归终止条件是true关系不大,只要有一个是false,r
- MySQL 技术浅析(聚簇索引、UndoLog、RedoLog、MVCC)
代码没写完哪有脸睡觉
mysql数据库
MySQL核心技术深度解析一、聚簇索引与非聚簇索引1.聚簇索引结构存储方式InnoDB中,聚簇索引的叶子节点直接存储完整数据行,数据按主键值物理排序存储。主键索引即数据文件,非叶子节点存储主键范围和子节点指针数据行与主键索引绑定,主键顺序决定磁盘存储顺序示例存储结构B+树结构:根节点→[id20;--索引设计为(name,age)2.事务控制建议控制事务粒度:单个事务执行时间<1秒批量操作分批次提
- XGBoost算法深度解析:从原理到实践
彩旗工作室
人工智能算法机器学习人工智能
一、算法起源与核心思想XGBoost(eXtremeGradientBoosting)由陈天奇于2014年提出,是梯度提升决策树(GBDT)的优化版本。其核心思想通过迭代集成弱学习器(CART树)逐步修正预测误差,并引入正则化机制控制模型复杂度,防止过拟合。与GBDT相比,XGBoost在目标函数中融合了损失函数(衡量预测误差)和正则化项(约束树结构与叶子权重),形成结构风险最小化框架,从而提升泛
- 代码随想录|二叉树|10二叉树的最小深度
Paper Clouds
算法数据结构c++leetcode决策树
leetcode:111.二叉树的最小深度-力扣(LeetCode)题目给定一个二叉树,找出其最小深度。最小深度是从根节点到最近叶子节点的最短路径上的节点数量。说明:叶子节点是指没有子节点的节点。示例:给定二叉树[3,9,20,null,null,15,7],返回最小深度2思路同样是前序方法和后序方法,后序遍历的话就是求高度。递归三部曲(1)参数和返回值输入二叉树的根节点,返回int类型的高度(2
- 【leetcode】113. 路径总和 II(Java)
待别三日
Leetcodeleetcodejava算法
题目描述题目链接113.路径总和II题解经典回溯。终止条件:当遍历到叶子节点,并且此时路径的值==targerSum,此时收集当前的path。处理逻辑:我们遍历到一个节点时,可以把targetSum-root.val作为下一层的targetSum,所以当我们找到叶子节点的时候,并且root.val==targetSum,就可以收集了。完整代码classSolution{List>res=newAr
- 华为OD E卷 #18 生成哈夫曼树
时光回响
华为OD机试E卷华为od算法数据结构
题目给定长度为n的无序的数字数组,每个数字代表二叉树的叶子节点的权值,数字数组的值均大于等于1。请完成一个函数,根据输入的数字数组,生成哈夫曼树,并将哈夫曼树按照中序遍历输出。为了保证输出的二叉树中序遍历结果统一,增加限制:二叉树节点中,左节点权值小于右节点权值,根节点权值为左右节点权值之和。当左右节点权值相同时,左子树高度小于等于右子树高度。输入5515403010输出4010030601530
- 决策树的核心思想
code 旭
AI人工智能学习决策树算法机器学习
一、决策树的核心思想本质:通过特征判断对数据集递归划分,形成树形结构。目标:生成一组“若-则”规则,使数据划分到叶子节点时尽可能纯净。关键流程:特征选择:选择最佳分裂特征(如信息增益最大)。节点分裂:根据特征取值划分子节点。停止条件:节点样本纯度过高或样本数过少时终止。二、数学公式与理论1.信息熵(InformationEntropy)衡量数据集的混乱程度:H(D)=−∑k=1Kpklog2pk
- 刷题前必学!二叉树!用JavaScript学数据结构与算法
JavaScript算法与数据结构-HowieCong务必要熟悉JavaScript使用再来学!一、树是什么?数据结构中的树,对于现实世界中的树简化——树根抽象为“根节点”,树枝抽象为“边”,树枝的两个端点抽象为“结点”,树叶抽象为“叶子结点”计算机中的树如下:二、树的重点树的层次计算规则:根结点所在的那一层为第一层,其子节点为第二层,以此类推结点和树的高度计算规则:叶子结点高度为1,每向上一层
- MySQL精选面试题
米二
mysql数据库oracle
文章目录1.sql优化2.数据库优化3.悲观锁和乐观锁4.共享锁与排他锁5.索引的目的是什么?6.B+Tree对比BTree的优点:6.1磁盘读写代价更低6.2查询速度更稳定且能存更多索引6.3B+树叶子节点两两相连增快区间访问7.聚簇索引和非聚簇索引的区别8.forupdate9.间隙锁GapLocks10.临键锁Next-KeyLocks11.MVCC是什么?1.sql优化对查询进行优化,应尽
- 【忍者算法】深入探索:二叉树的最大深度之旅|LeetCode 104 二叉树的最大深度
忍者算法
忍者算法LeetCode题解秘籍算法leetcode链表数据结构职场和发展面试
深入探索:二叉树的最大深度之旅|LeetCode104二叉树的最大深度生命的高度:理解树的深度想象一棵树,它从地底向天空生长。树的深度不仅仅是枝干的长度,更是生命的垂直延伸。在二叉树的世界里,深度代表了从根节点到最远叶子节点的最长路径。这是一种从根本到极限的探索旅程。深度的本质:递归的诗与逻辑二叉树的最大深度(LeetCode第104题)本质上是一个递归问题,它蕴含着令人惊叹的优雅逻辑。想象你正站
- 决策树(Decision Tree):机器学习中的经典算法
Jason_Orton
机器学习算法决策树随机森林人工智能
1.什么是决策树?决策树(DecisionTree)是一种基于树形结构的机器学习算法,适用于分类和回归任务。其核心思想是通过一系列的规则判断,将数据集不断划分,最终形成一棵树状结构,从而实现预测目标。在决策树中,每个内部节点表示一个特征,每个分支代表一个特征的取值,每个叶子节点对应一个类别或预测值。决策树的目标是构建一棵能够有效区分不同类别的树,并在测试数据上保持较好的泛化能力。2.决策树的工作原
- mysql面试知识点
mysql
leftjoin和innerjoin区别leftjoin在右表没有匹配项的时候,会将左表拼接上右表,右表的字段以null填充。innerjoin在右表没有匹配项的时候,该结果不显示innoDB默认的存储引擎支持事务、支持物理外键天生支持行锁、手动支持表锁使用聚簇索引(索引和数据在同一个文件)索引概念一种排好序,能够提升查询性能的数据结构分类聚簇索引(主键索引)索引和行数据都在一个叶子节点上非聚簇索
- C++【STL---set&map底层红黑树(RBTree)】
疯狂的代M夫
c++数据结构c++
1、什么是红黑树?红黑树是搜索二叉树的一种,它不像AVL树那样使用平衡因子严格的限制树的高度。它是通过节点的颜色来实现:树的最长路径不超过左端路径的二倍,从而接近平衡的;红黑树的特点:1、根节点必须是黑色的;2、每条路径上的黑色节点的数量必须是相等的;3、不能出现连续相同的两个红色节点;4、节点的颜色不是红色就是个黑色;5、每条路径都是以空节点进行结束的,所谓的路径包含叶子节点到空节点的那一段;2
- 数据库与存储优化
时光不负追梦人
数据库mybatisjava
一、MySQL深度优化索引优化B+树索引结构结构特点:平衡多路搜索树,所有数据存储在叶子节点,非叶子节点仅存键值和指针。叶子节点通过双向链表连接,支持范围查询高效遍历。优势:减少磁盘IO(高扇出,3~4层可存储千万级数据)。适合范围查询(如WHEREidBETWEEN100AND200)。覆盖索引定义:索引包含查询所需的所有字段,无需回表。示例:--创建覆盖索引CREATEINDEXidx_cov
- 打卡代码随想录第15天:LeetCode 110.平衡二叉树 257. 二叉树的所有路径 404.左叶子之和
jingjingjing1111
leetcode
学习资料:代码随想录文中含LLM生成内容110.平衡二叉树力扣题目链接思路:逐层返回当前节点的最大高度,比较各节点的左右孩子高度后续方法遍历,因为‘中’是比较环节,要在左右之后/***Definitionforabinarytreenode.*structTreeNode{*intval;*TreeNode*left;*TreeNode*right;*TreeNode():val(0),left(
- 蓝桥杯例题练习(简单)--绘制四叶风车
Nanhuiyu
蓝桥杯pythonpycharm
#利用turtle绘制四叶风车,要求:风车叶子颜色填充为红黄蓝绿,边长100##思路:由于绘制的是四叶风车,因此在绘制时可能存在重复代码段,可以考虑将其嵌入循环之中以节省代码量和人力##基础准备:##turtle.setheading(角度)/turtle.seth(角度),设置画笔朝向,初始朝向为正右,朝向改变为逆时针方向变化##turtle.shape(形状),可以改变画笔的形状##turtl
- 【力扣Hot100】543.二叉树的直径
Data跳动
力扣Hot100二叉树算法数据结构javaleetcode
题目:二叉树的直径分析:还记不记得如何求二叉树的最大深度,那么如何求穿过根节点的直径,很显然答案就是将左子树的最大深度+右子树的最大深度;但是题目中要求最大直径,也就是说最大直径路径不一定是穿过根节点的,所以要设置一个变量max,用来记录所有的子树的直径,然后更新最大值。思路:设置一个全局变量max;对root进行求最大深度,调用下maxDeepth方法;越过叶子节点,返回0;计算左子树最大深度l
- 深度神经网络——决策树的实现与剪枝
知来者逆
人工智能dnn决策树人工智能神经网络深度学习机器学习
概述决策树是一种有用的机器学习算法,用于回归和分类任务。“决策树”这个名字来源于这样一个事实:算法不断地将数据集划分为越来越小的部分,直到数据被划分为单个实例,然后对实例进行分类。如果您要可视化算法的结果,类别的划分方式将类似于一棵树和许多叶子。这是决策树的快速定义,但让我们深入了解决策树的工作原理。更好地了解决策树的运作方式及其用例,将帮助您了解何时在机器学习项目中使用它们。决策树的结构决策树的
- 【每日八股】MySQL篇(三):索引(上)
YGGP
后端mysql数据库
目录MySQL为什么使用B+树来做索引,它的优势是什么?特性和定义B+树和B树的对比拓展:既然B+树相较于B树优势如此之大,为什么nosql的MongoDB底层仍采用B树而不是B+树?使用B+树做索引的优势补充:为什么说B+树的插入和删除效率高?B+树的冗余结点是如何形成的?它们的作用是什么?冗余结点是如何帮助提高插入和删除效率的?冗余结点指的是叶子节点冗余还是用做索引的非叶子节点冗余?为什么说B
- 通俗易懂的分类算法之决策树详解
clownAdam
分类决策树数据挖掘算法
通俗易懂的分类算法之决策树详解1.什么是决策树?决策树是一种像树一样的结构,用来帮助我们对数据进行分类或预测。它的每个节点代表一个问题或判断条件,每个分支代表一个可能的答案,最后的叶子节点就是最终的分类结果。举个例子:假设你要判断一个水果是苹果还是香蕉,你可以问一些问题:它是红色的吗?如果是→可能是苹果。如果不是→继续问下一个问题。它是长条形的吗?如果是→可能是香蕉。如果不是→可能是其他水果。这个
- Hadoop(一)
朱辉辉33
hadooplinux
今天在诺基亚第一天开始培训大数据,因为之前没接触过Linux,所以这次一起学了,任务量还是蛮大的。
首先下载安装了Xshell软件,然后公司给了账号密码连接上了河南郑州那边的服务器,接下来开始按照给的资料学习,全英文的,头也不讲解,说锻炼我们的学习能力,然后就开始跌跌撞撞的自学。这里写部分已经运行成功的代码吧.
在hdfs下,运行hadoop fs -mkdir /u
- maven An error occurred while filtering resources
blackproof
maven报错
转:http://stackoverflow.com/questions/18145774/eclipse-an-error-occurred-while-filtering-resources
maven报错:
maven An error occurred while filtering resources
Maven -> Update Proje
- jdk常用故障排查命令
daysinsun
jvm
linux下常见定位命令:
1、jps 输出Java进程
-q 只输出进程ID的名称,省略主类的名称;
-m 输出进程启动时传递给main函数的参数;
&nb
- java 位移运算与乘法运算
周凡杨
java位移运算乘法
对于 JAVA 编程中,适当的采用位移运算,会减少代码的运行时间,提高项目的运行效率。这个可以从一道面试题说起:
问题:
用最有效率的方法算出2 乘以8 等於几?”
答案:2 << 3
由此就引发了我的思考,为什么位移运算会比乘法运算更快呢?其实简单的想想,计算机的内存是用由 0 和 1 组成的二
- java中的枚举(enmu)
g21121
java
从jdk1.5开始,java增加了enum(枚举)这个类型,但是大家在平时运用中还是比较少用到枚举的,而且很多人和我一样对枚举一知半解,下面就跟大家一起学习下enmu枚举。先看一个最简单的枚举类型,一个返回类型的枚举:
public enum ResultType {
/**
* 成功
*/
SUCCESS,
/**
* 失败
*/
FAIL,
- MQ初级学习
510888780
activemq
1.下载ActiveMQ
去官方网站下载:http://activemq.apache.org/
2.运行ActiveMQ
解压缩apache-activemq-5.9.0-bin.zip到C盘,然后双击apache-activemq-5.9.0-\bin\activemq-admin.bat运行ActiveMQ程序。
启动ActiveMQ以后,登陆:http://localhos
- Spring_Transactional_Propagation
布衣凌宇
springtransactional
//事务传播属性
@Transactional(propagation=Propagation.REQUIRED)//如果有事务,那么加入事务,没有的话新创建一个
@Transactional(propagation=Propagation.NOT_SUPPORTED)//这个方法不开启事务
@Transactional(propagation=Propagation.REQUIREDS_N
- 我的spring学习笔记12-idref与ref的区别
aijuans
spring
idref用来将容器内其他bean的id传给<constructor-arg>/<property>元素,同时提供错误验证功能。例如:
<bean id ="theTargetBean" class="..." />
<bean id ="theClientBean" class=&quo
- Jqplot之折线图
antlove
jsjqueryWebtimeseriesjqplot
timeseriesChart.html
<script type="text/javascript" src="jslib/jquery.min.js"></script>
<script type="text/javascript" src="jslib/excanvas.min.js&
- JDBC中事务处理应用
百合不是茶
javaJDBC编程事务控制语句
解释事务的概念; 事务控制是sql语句中的核心之一;事务控制的作用就是保证数据的正常执行与异常之后可以恢复
事务常用命令:
Commit提交
- [转]ConcurrentHashMap Collections.synchronizedMap和Hashtable讨论
bijian1013
java多线程线程安全HashMap
在Java类库中出现的第一个关联的集合类是Hashtable,它是JDK1.0的一部分。 Hashtable提供了一种易于使用的、线程安全的、关联的map功能,这当然也是方便的。然而,线程安全性是凭代价换来的――Hashtable的所有方法都是同步的。此时,无竞争的同步会导致可观的性能代价。Hashtable的后继者HashMap是作为JDK1.2中的集合框架的一部分出现的,它通过提供一个不同步的
- ng-if与ng-show、ng-hide指令的区别和注意事项
bijian1013
JavaScriptAngularJS
angularJS中的ng-show、ng-hide、ng-if指令都可以用来控制dom元素的显示或隐藏。ng-show和ng-hide根据所给表达式的值来显示或隐藏HTML元素。当赋值给ng-show指令的值为false时元素会被隐藏,值为true时元素会显示。ng-hide功能类似,使用方式相反。元素的显示或
- 【持久化框架MyBatis3七】MyBatis3定义typeHandler
bit1129
TypeHandler
什么是typeHandler?
typeHandler用于将某个类型的数据映射到表的某一列上,以完成MyBatis列跟某个属性的映射
内置typeHandler
MyBatis内置了很多typeHandler,这写typeHandler通过org.apache.ibatis.type.TypeHandlerRegistry进行注册,比如对于日期型数据的typeHandler,
- 上传下载文件rz,sz命令
bitcarter
linux命令rz
刚开始使用rz上传和sz下载命令:
因为我们是通过secureCRT终端工具进行使用的所以会有上传下载这样的需求:
我遇到的问题:
sz下载A文件10M左右,没有问题
但是将这个文件A再传到另一天服务器上时就出现传不上去,甚至出现乱码,死掉现象,具体问题
解决方法:
上传命令改为;rz -ybe
下载命令改为:sz -be filename
如果还是有问题:
那就是文
- 通过ngx-lua来统计nginx上的虚拟主机性能数据
ronin47
ngx-lua 统计 解禁ip
介绍
以前我们为nginx做统计,都是通过对日志的分析来完成.比较麻烦,现在基于ngx_lua插件,开发了实时统计站点状态的脚本,解放生产力.项目主页: https://github.com/skyeydemon/ngx-lua-stats 功能
支持分不同虚拟主机统计, 同一个虚拟主机下可以分不同的location统计.
可以统计与query-times request-time
- java-68-把数组排成最小的数。一个正整数数组,将它们连接起来排成一个数,输出能排出的所有数字中最小的。例如输入数组{32, 321},则输出32132
bylijinnan
java
import java.util.Arrays;
import java.util.Comparator;
public class MinNumFromIntArray {
/**
* Q68输入一个正整数数组,将它们连接起来排成一个数,输出能排出的所有数字中最小的一个。
* 例如输入数组{32, 321},则输出这两个能排成的最小数字32132。请给出解决问题
- Oracle基本操作
ccii
Oracle SQL总结Oracle SQL语法Oracle基本操作Oracle SQL
一、表操作
1. 常用数据类型
NUMBER(p,s):可变长度的数字。p表示整数加小数的最大位数,s为最大小数位数。支持最大精度为38位
NVARCHAR2(size):变长字符串,最大长度为4000字节(以字符数为单位)
VARCHAR2(size):变长字符串,最大长度为4000字节(以字节数为单位)
CHAR(size):定长字符串,最大长度为2000字节,最小为1字节,默认
- [强人工智能]实现强人工智能的路线图
comsci
人工智能
1:创建一个用于记录拓扑网络连接的矩阵数据表
2:自动构造或者人工复制一个包含10万个连接(1000*1000)的流程图
3:将这个流程图导入到矩阵数据表中
4:在矩阵的每个有意义的节点中嵌入一段简单的
- 给Tomcat,Apache配置gzip压缩(HTTP压缩)功能
cwqcwqmax9
apache
背景:
HTTP 压缩可以大大提高浏览网站的速度,它的原理是,在客户端请求网页后,从服务器端将网页文件压缩,再下载到客户端,由客户端的浏览器负责解压缩并浏览。相对于普通的浏览过程HTML ,CSS,Javascript , Text ,它可以节省40%左右的流量。更为重要的是,它可以对动态生成的,包括CGI、PHP , JSP , ASP , Servlet,SHTML等输出的网页也能进行压缩,
- SpringMVC and Struts2
dashuaifu
struts2springMVC
SpringMVC VS Struts2
1:
spring3开发效率高于struts
2:
spring3 mvc可以认为已经100%零配置
3:
struts2是类级别的拦截, 一个类对应一个request上下文,
springmvc是方法级别的拦截,一个方法对应一个request上下文,而方法同时又跟一个url对应
所以说从架构本身上 spring3 mvc就容易实现r
- windows常用命令行命令
dcj3sjt126com
windowscmdcommand
在windows系统中,点击开始-运行,可以直接输入命令行,快速打开一些原本需要多次点击图标才能打开的界面,如常用的输入cmd打开dos命令行,输入taskmgr打开任务管理器。此处列出了网上搜集到的一些常用命令。winver 检查windows版本 wmimgmt.msc 打开windows管理体系结构(wmi) wupdmgr windows更新程序 wscrip
- 再看知名应用背后的第三方开源项目
dcj3sjt126com
ios
知名应用程序的设计和技术一直都是开发者需要学习的,同样这些应用所使用的开源框架也是不可忽视的一部分。此前《
iOS第三方开源库的吐槽和备忘》中作者ibireme列举了国内多款知名应用所使用的开源框架,并对其中一些框架进行了分析,同样国外开发者
@iOSCowboy也在博客中给我们列出了国外多款知名应用使用的开源框架。另外txx's blog中详细介绍了
Facebook Paper使用的第三
- Objective-c单例模式的正确写法
jsntghf
单例iosiPhone
一般情况下,可能我们写的单例模式是这样的:
#import <Foundation/Foundation.h>
@interface Downloader : NSObject
+ (instancetype)sharedDownloader;
@end
#import "Downloader.h"
@implementation
- jquery easyui datagrid 加载成功,选中某一行
hae
jqueryeasyuidatagrid数据加载
1.首先你需要设置datagrid的onLoadSuccess
$(
'#dg'
).datagrid({onLoadSuccess :
function
(data){
$(
'#dg'
).datagrid(
'selectRow'
,3);
}});
2.onL
- jQuery用户数字打分评价效果
ini
JavaScripthtmljqueryWebcss
效果体验:http://hovertree.com/texiao/jquery/5.htmHTML文件代码:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
<head>
<title>jQuery用户数字打分评分代码 - HoverTree</
- mybatis的paramType
kerryg
DAOsql
MyBatis传多个参数:
1、采用#{0},#{1}获得参数:
Dao层函数方法:
public User selectUser(String name,String area);
对应的Mapper.xml
<select id="selectUser" result
- centos 7安装mysql5.5
MrLee23
centos
首先centos7 已经不支持mysql,因为收费了你懂得,所以内部集成了mariadb,而安装mysql的话会和mariadb的文件冲突,所以需要先卸载掉mariadb,以下为卸载mariadb,安装mysql的步骤。
#列出所有被安装的rpm package rpm -qa | grep mariadb
#卸载
rpm -e mariadb-libs-5.
- 利用thrift来实现消息群发
qifeifei
thrift
Thrift项目一般用来做内部项目接偶用的,还有能跨不同语言的功能,非常方便,一般前端系统和后台server线上都是3个节点,然后前端通过获取client来访问后台server,那么如果是多太server,就是有一个负载均衡的方法,然后最后访问其中一个节点。那么换个思路,能不能发送给所有节点的server呢,如果能就
- 实现一个sizeof获取Java对象大小
teasp
javaHotSpot内存对象大小sizeof
由于Java的设计者不想让程序员管理和了解内存的使用,我们想要知道一个对象在内存中的大小变得比较困难了。本文提供了可以获取对象的大小的方法,但是由于各个虚拟机在内存使用上可能存在不同,因此该方法不能在各虚拟机上都适用,而是仅在hotspot 32位虚拟机上,或者其它内存管理方式与hotspot 32位虚拟机相同的虚拟机上 适用。
- SVN错误及处理
xiangqian0505
SVN提交文件时服务器强行关闭
在SVN服务控制台打开资源库“SVN无法读取current” ---摘自网络 写道 SVN无法读取current修复方法 Can't read file : End of file found
文件:repository/db/txn_current、repository/db/current
其中current记录当前最新版本号,txn_current记录版本库中版本