数据与后端架构提升之路
数据与后端架构提升之路

从实践角度优化数据库设计：深入解析三范式的应用

总述 

从实践角度优化数据库设计：深入解析三范式的应用_第1张图片

  1. 第一范式（1NF）：要求关系模式中的每个属性都是不可分的数据项，即属性具有原子性。
  2. 第二范式（2NF）：在满足1NF的基础上，要求关系模式中的所有非主属性都完全函数依赖于整个候选键（或主键）。
  3. 第三范式（3NF）：在满足2NF的基础上，要求关系模式中的每个非主属性都不传递依赖于候选键。

第一范式(1NF)属性不可再分

以下是一个不符合1NF的示例：

不符合1NF的表格：学生信息

学生ID 姓名 爱好
1 张三 篮球,游泳
2 李四 读书,旅游
3 王五 音乐,绘画,跑步

在上述表格中，"爱好"列包含了多个值（使用逗号分隔），这违反了1NF的原则。为了使其满足1NF，我们应该将爱好拆分为单独的行，如下所示ÿ

你可能感兴趣的:(大数据,数据仓库)

  • 数字孪生技术为UI前端注入新活力：实现产品设计的沉浸式体验 ui设计前端开发老司机 ui
    hello宝子们...我们是艾斯视觉擅长ui设计、前端开发、数字孪生、大数据、三维建模、三维动画10年+经验!希望我的分享能帮助到您!如需帮助可以评论关注私信我们一起探讨!致敬感谢感恩!一、引言：从“平面交互”到“沉浸体验”的UI革命当用户在电商APP中翻看3D家具模型却无法感知其与自家客厅的匹配度，当设计师在2D屏幕上绘制汽车内饰却难以预判实际乘坐体验——传统UI设计的“平面化、静态化、割裂感”
  • 提升企业级数据处理效率！TDengine 四个集群优化点详解 TDengine （老段） TDengine运维大数据数据库物联网时序数据库服务器运维tdengine
    为了帮助企业更好地进行大数据处理，我们在此前TDengine3.x系列版本中进行了几项与集群相关的优化和新功能开发，以提升集群的稳定性和在异常情况下的恢复能力。这些优化包括clusterID隔离、leaderrebalance、raftlearner和restorednode。本文将对这几项重要优化进行详细阐述，以解答企业在此领域的疑问，并帮助大家更好地应对相关挑战。clusterID隔离问题fi
  • 中国银联豪掷1亿采购海光C86架构服务器 信创新态势 海光芯片C86国产芯片海光信息
    近日，中国银联国产服务器采购大单正式敲定，基于海光C86架构的服务器产品中标，项目金额超过1亿元。接下来，C86服务器将用于支撑中国银联的虚拟化、大数据、人工智能、研发测试等技术场景，进一步提升其业务处理能力、用户服务效率和信息安全水平。作为我国重要的银行卡组织和金融基础设施，中国银联在全球183个国家和地区设有银联受理网络，境内外成员机构超过2600家，是世界三大银行卡品牌之一。此次中国银联发力
  • 全面探索Kafka：架构、应用与流处理
    Kafka：企业级消息系统与流处理平台的深度解析ApacheKafka作为分布式流处理平台，广泛应用于大数据处理和实时分析领域。本文将基于其官方文档，详细探讨Kafka的核心功能、应用场景以及如何进行有效管理。背景简介Kafka作为高吞吐量的消息系统，支持企业级的发布-订阅模式。它能够处理大量实时数据，并支持高并发读写操作。本文将依据Kafka官方文档的内容，逐层深入，从入门到高级应用，帮助读者全
  • Flink时间窗口详解 bxlj_jcj Flinkflink大数据
    一、引言在大数据流处理的领域中，Flink的时间窗口是一项极为关键的技术，想象一下，你要统计一个电商网站每小时的订单数量。由于订单数据是持续不断产生的，这就形成了一个无界数据流。如果没有时间窗口的概念，你就需要处理无穷无尽的数据，难以进行有效的统计分析。而时间窗口的作用，就是将这无界的数据流按照时间维度切割成一个个有限的“数据块”，方便我们对这些数据进行处理和分析。比如，我们可以定义一个1小时的时
  • 探索实时流处理的未来：Kafka Streams 深度指南 秋或依
    探索实时流处理的未来：KafkaStreams深度指南项目介绍欢迎进入KafkaStreams：实时流处理的世界！这不仅仅是一本书，更是一个通往流处理领域深层奥秘的门户。由PrashantPandey编著，这本书以ApacheKafka2.1中的KafkaStreams库为核心，为读者铺就了一条从理解基础概念到熟练掌握KafkaStreams编程的路径。无论是软件工程师、数据架构师，还是对大数据处
  • Elasticsearch搜索引擎存储：从原理到实践的全景解析 Python×CATIA工业智造 搜索引擎elasticsearch大数据
    引言在大数据时代，数据规模呈指数级增长，传统数据库的模糊查询、实时分析能力逐渐成为瓶颈。Elasticsearch（简称ES）凭借其分布式架构、实时搜索和灵活的数据分析能力，成为企业级搜索与存储的核心引擎。截至2025年，ES在全球日志分析、电商搜索、实时监控等场景的市场占有率超过60%。本文将从存储架构、核心技术、应用场景及优化策略四个维度，深入解析Elasticsearch的设计哲学与实践价值
  • 【Kafka专栏 13】Kafka的消息确认机制：不是所有的“收到”都叫“确认”！
    作者名称：夏之以寒作者简介：专注于Java和大数据领域，致力于探索技术的边界，分享前沿的实践和洞见文章专栏：夏之以寒-kafka专栏专栏介绍：本专栏旨在以浅显易懂的方式介绍Kafka的基本概念、核心组件和使用场景，一步步构建起消息队列和流处理的知识体系，无论是对分布式系统感兴趣，还是准备在大数据领域迈出第一步，本专栏都提供所需的一切资源、指导，以及相关面试题，立刻免费订阅，开启Kafka学习之旅！
  • Hive简介
    文章目录Hive简介Hive特点Hive和RDBMS的对比Hive的架构Hive的数据组织Hive数据类型Hive简介1、Hive由Facebook实现并开源2、是基于Hadoop的一个数据仓库工具3、可以将结构化的数据映射为一张数据库表4、并提供HQL(HiveSQL)查询功能5、底层数据是存储在HDFS上6、Hive的本质是将SQL语句转换为MapReduce任务运行7、使不熟悉MapRedu
  • C语言学生成绩管理系统<；自创>；(功能7有小错误,但可运行） han_xue_feng java
    腾讯云加速企业和个人开发创新公开直播预告直播预告：07/18(周四)15:00-16:00随着人工智能与大模型的蓬勃发展，我们正步入一个由技微信实习第一天周五入职，早上早早来到了公司，发现好多人都没上班，到十点才陆陆续续有人来，办理完入职后，mentor中联夏令营遗憾没有入选不过hr的回复真的很好，辛苦啦#提前批简历挂麻了怎么办##机械制造投递记录#大数据开发的工作有点过于简单了吧sq大数据开发的
  • Python爬虫：从图片或扫描文档中提取文字数据的完整指南 Python爬虫项目 2025年爬虫实战项目python爬虫开发语言数据挖掘c++
    1.引言随着大数据技术的不断进步，图像数据逐渐成为了许多行业中重要的数据源之一。图像中不仅包含了丰富的视觉信息，还可能蕴含着大量的文字数据。对于科研、企业、政府等多个领域而言，如何从图片或扫描文档中提取出有价值的文字信息是一个亟待解决的问题。在这一过程中，OCR（OpticalCharacterRecognition，光学字符识别）技术成为了解决这一问题的重要工具。在本文中，我们将探讨如何使用Py
  • 【C语言经典面试题】memcpy函数有没有更高效的拷贝实现方法？ 架构师李肯 嵌入式物联网开发进阶c语言面试性能优化
    【C语言经典面试题】memcpy函数有没有更高效的拷贝实现方法？我相信大部分初中级C程序员在面试的过程中，可能都被问过关于memcpy函数的问题，甚至需要手撕memcpy。本文从另一个角度带你领悟一下memcpy的面试题，你可以看看是否能接得住？文章目录1写在前面2源码实现2.1函数申明2.2简单的功能实现2.3满足大数据量拷贝的功能实现3源码测试4小小总结5更多分享1写在前面假如你遇到下面的面试
  • python基于Hadoop的NBA球员大数据分析与可视化系统
    目录技术栈介绍具体实现截图系统设计研究方法：设计步骤设计流程核心代码部分展示研究方法详细视频演示试验方案论文大纲源码获取/详细视频演示技术栈介绍Django-SpringBoot-php-Node.js-flask本课题的研究方法和研究步骤基本合理，难度适中，本选题是学生所学专业知识的延续，符合学生专业发展方向，对于提高学生的基本知识和技能以及钻研能力有益。该学生能够在预定时间内完成该课题的设计。
  • 大数据技术之集群数据迁移
    dfs.namenode.rpc-address.nameservice1.namenode30hadoop104:8020dfs.namenode.rpc-address.nameservice1.namenode37hadoop106:8020dfs.namenode.http-address.nameservice1.namenode30hadoop104:9870dfs.namenode.
  • 如何通过YashanDB优化企业大数据处理流程 数据库
    在当今数据驱动的商业环境中，企业面临着巨大的数据处理挑战。性能瓶颈、数据一致性问题和可扩展性需求使得大数据处理成为一项复杂任务。作为一种新兴的数据库管理系统，YashanDB以其独特的架构设计和强大的数据处理能力，在解决这些挑战方面提供了有效的手段。本文旨在探讨如何利用YashanDB优化大数据处理流程，为企业提供高效、可靠的解决方案。YashanDB的体系架构与部署形态YashanDB支持多种部
  • Pandas 学习教程 _pass_ Data-Alaysispandas信息可视化
    目录定义基本操作一维数组操作二维数组操作数据选择过滤数据处理数据清洗数据转换数据分析排序分组聚合数据透视表高级操作合并数据时间序列处理自定义函数调用数据可视化集成数据导出和导入大数据分块处理定义全称：'paneldata'and'pythondataanalysis'Analy:Series(一维数据)、DataFrame(二维数据)主要应用：数据清洗：处理缺失数据、重复数据等数据转换：改变数据的
  • 如何通过YashanDB提升客户体验 数据库
    如何优化查询速度？这是许多企业在使用数据库技术时常常会遇到的问题。查询速度的快慢直接影响到用户的体验，尤其是在大数据量和高并发的使用场景中。顾客期望迅速获取信息，若响应时间过长，可能导致客户流失。因此，优化数据库的性能成为提升客户体验的关键举措之一。YashanDB作为一种高性能的数据库技术架构，提供了多种优化机制，以提升系统的查询速度和整体处理能力。多种部署架构YashanDB支持多种部署架构，
  • 如何通过YashanDB数据库实现企业级数据分区管理？ 数据库
    在当今大数据时代，企业面临着海量数据的管理和优化访问的问题。如何有效地组织和划分庞大的数据集，以提升查询性能和运维效率，成为数据库系统设计的核心挑战。数据分区技术作为解决大规模数据处理的关键手段，能够显著减少无关数据的访问，优化资源利用率。本文聚焦于YashanDB数据库，详细解析其数据分区管理的实现机制及应用，为企业级应用提供高效、灵活的数据分区解决方案。YashanDB中的数据分区基础Yash
  • 国产开源高性能对象存储RustFS保姆级上手指南 光爷不秃 对象存储rust国产开源软件rust云计算开源软件github开源数据仓库database
    在云计算与大数据爆发的时代，企业和开发者对存储方案的要求愈发严苛——不仅要能扛住海量数据的读写压力，还得兼顾安全性、可扩展性和兼容性。今天给大家介绍一款基于Rust语言开发的开源分布式对象存储系统——RustFS，它不仅是MinIO的国产化优秀替代方案，更是AI、大数据和云原生场景的理想之选。本文将从基础介绍到实战操作，带大家快速上手这款"优雅的存储解决方案"。一、RustFS核心特性解析Rust
  • 通过YashanDB提升大数据处理能力的指南 数据库
    数据的急剧增长给数据库技术领域带来了诸多挑战，包括性能瓶颈、数据一致性问题及处理效率低下等。为了应对这些挑战，企业需采取有效的技术手段来提升大数据处理能力。YashanDB作为一款高性能的数据库产品，通过其先进的体系架构、优化的数据存储形式以及强大的并发控制能力，有效地提升了大数据环境下的处理性能。本文旨在为技术人员和决策者提供深入的技术分析和可操作的建议，通过YashanDB的功能特性来实现大数
  • Java多线程实战指南：从基础到高并发的核心技术解析 添砖Java中 javapython开发语言springbootspringcloudspring
    一、为什么必须掌握多线程？在单核CPU时代，多线程主要用于提高程序响应速度；在如今的多核处理器时代，多线程已成为榨干硬件性能的必备技能。无论是高并发Web服务器、实时数据处理系统，还是游戏引擎，都离不开多线程技术的支撑。典型案例：电商秒杀系统：1秒内处理10万+请求大数据处理：并行计算TB级数据金融交易系统：毫秒级订单撮合二、线程创建的四大核心方式1.继承Thread类（不推荐）classMyTh
  • 3D 可视化技术开启污水治理全新发展阶段 广州华锐视点 3d
    3D可视化大屏展示技术在污水厂的应用，已然开启了污水处理的全新篇章。它不仅为污水厂解决了当下管理和展示的难题，更如同一座灯塔，照亮了未来污水处理领域的发展道路。随着科技的持续进步，3D可视化大屏展示技术必将迎来更加辉煌的发展。一方面，其与人工智能、大数据、物联网等前沿技术的融合将愈发紧密。借助人工智能算法，大屏系统将具备更强大的自主学习和分析能力，能够根据实时数据和历史经验，自动优化污水处理工艺参
  • UI前端大数据可视化实战策略：如何设计交互式数据探索界面？ UI前端开发工作室 ui前端信息可视化
    hello宝子们...我们是艾斯视觉擅长ui设计、前端开发、数字孪生、大数据、三维建模、三维动画10年+经验!希望我的分享能帮助到您!如需帮助可以评论关注私信我们一起探讨!致敬感谢感恩!一、引言：从“被动观看”到“主动探索”的可视化革命传统大数据可视化常陷入“图表堆砌”的困境：企业dashboard上布满折线图、饼图，却难以回答“销售额下降的核心区域是哪里”“用户流失与哪个行为强相关”等深度问题。
  • 【HTML网页】智能健康监测——全方位健康管理专家（包含网页源代码）
    智能健康监测分析系统智能健康监测分析系统是一种基于物联网、大数据、人工智能等技术的综合性健康管理解决方案。它具有以下六大核心功能：实时监测系统通过智能传感器和可穿戴设备，实时采集用户的生理数据，例如心率、血压、血氧饱和度、血糖水平和睡眠质量等，确保用户随时掌握自己的身体状况。健康数据分析利用人工智能和大数据分析技术，系统对采集到的数据进行处理和分析，提取有价值的健康信息，如心率变异性、呼吸频率等，
  • Elasticsearch 高可用实战：架构设计与场景化解决方案 辣呼呼的哈哈 Elasticsearch入门到精通elasticsearchwpf大数据全文检索搜索引擎restfuljava
    Elasticsearch高可用实战：架构设计与场景化解决方案本文深入探讨Elasticsearch在高并发、大数据量场景下的高可用架构设计，结合电商搜索、日志分析等真实案例，提供可落地的技术方案与Java实现。一、高可用架构设计原则1.分布式架构核心要素客户端负载均衡层协调节点数据节点-分片1数据节点-分片2数据节点-分片3副本分片副本分片副本分片2.高可用黄金法则冗余设计：至少3节点集群+1副
  • oracle 数据库迁移expdp，impdp（数据泵导出导入）方法 小张是铁粉 oracle数据库
    一.优缺点优点：1.高效性能：expdp，impdp使用并行技术，可以显著提高导出导入速度，尤其适用于大数据量的迁移。支持压缩和加密，减少导出文件的大小并提高安全性。2.灵活的对象选择：可以导出整个数据库、特定表空间、用户（Schema）或单个表。支持过滤条件，例如只导出特定表的数据或元数据。3.跨平台兼容性：支持跨平台迁移（例如从Linux到Windows），但需要注意字节序（endiannes
  • 用Python的Chartify库，商业数据可视化效率提升13倍！ 忆愿 Python编程的脉动之声pythonopencv人工智能计算机视觉深度学习神经网络机器学习
    文章目录为啥要用Chartify？安装那些事儿从零开始画图基础柱状图进阶折线图散点图与气泡图专业数据分析必备技能多维度分析时间序列分析高级可视化技巧自定义主题交互式特性批量图表生成性能优化技巧大数据集处理内存优化实战案例：销售数据分析系统数据可视化这事儿，搞过的都知道有多费劲。用matplotlib画个图要调半天参数，才能让图表看起来稍微顺眼一点；seaborn虽然画出来的图确实好看，但是配置项太
  • 【大数据】FP-growth算法 大雨淅淅 大数据算法人工智能大数据
    目录一、FP-growth算法概述二、FP-growth算法代码实现2.1FP-growth算法matlab实现2.2FP-growth算法python实现三、FP-growth算法应用四、FP-growth算法发展趋势一、FP-growth算法概述FP-growth算法是一种用于发现数据集中频繁项集的高效算法。它由JiaweiHan等人提出，旨在解决Apriori算法在大数据集上效率低下的问题。
  • 第八十九篇 大数据开发中的数据算法：贪心策略 - 生活中的“精打细算”艺术
    在资源有限的世界里，贪心算法教会我们：局部最优的累积，往往是通往全局最高效的捷径。本文通过3个生活化场景+原创图表，揭示大数据开发中最实用的优化策略。目录一、贪心算法核心思想：当下即最优二、三大核心应用场景详解（附原创图表）1.文件压缩优化：Huffman编码2.任务调度优化：SPT算法3.网络拓扑优化：Prim算法三、贪心算法适用性分析四、大数据工程最佳实践五、总结：贪心思维的艺术一、贪心算法核
  • vivo Pulsar 万亿级消息处理实践（3）-KoP指标异常修复
    作者：vivo互联网大数据团队-ChenJianbo本文是《vivoPulsar万亿级消息处理实践》系列文章第3篇。Pulsar是Apache基金会的开源分布式流处理平台和消息中间件，它实现了Kafka的协议，可以让使用KafkaAPI的应用直接迁移至Pulsar，这使得Pulsar在Kafka生态系统中更加容易被接受和使用。KoP提供了从Kafka到Pulsar的无缝转换，用户可以使用Kafka
  • 桌面上有多个球在同时运动，怎么实现球之间不交叉，即碰撞？ 换个号韩国红果果 html小球碰撞
    稍微想了一下，然后解决了很多bug，最后终于把它实现了。其实原理很简单。在每改变一个小球的x y坐标后，遍历整个在dom树中的其他小球，看一下它们与当前小球的距离是否小于球半径的两倍？若小于说明下一次绘制该小球（设为a）前要把他的方向变为原来相反方向（与a要碰撞的小球设为b），即假如当前小球的距离小于球半径的两倍的话，马上改变当前小球方向。那么下一次绘制也是先绘制b，再绘制a，由于a的方向已经改变
  • 《高性能HTML5》读后整理的Web性能优化内容 白糖_ html5
    读后感         先说说《高性能HTML5》这本书的读后感吧，个人觉得这本书前两章跟书的标题完全搭不上关系，或者说只能算是讲解了“高性能”这三个字，HTML5完全不见踪影。个人觉得作者应该首先把HTML5的大菜拿出来讲一讲，再去分析性能优化的内容，这样才会有吸引力。因为只是在线试读，没有机会看后面的内容，所以不胡乱评价了。  
  • [JShop]Spring MVC的RequestContextHolder使用误区 dinguangx jeeshop商城系统jshop电商系统
        在spring mvc中，为了随时都能取到当前请求的request对象，可以通过RequestContextHolder的静态方法getRequestAttributes()获取Request相关的变量，如request, response等。         在jshop中，对RequestContextHolder的
  • 算法之时间复杂度 周凡杨 java算法时间复杂度效率
          在 计算机科学 中， 算法 的时间复杂度是一个 函数 ，它定量描述了该算法的运行时间。这是一个关于代表算法输入值的 字符串 的长度的函数。时间复杂度常用 大O符号 表述，不包括这个函数的低阶项和首项系数。使用这种方式时，时间复杂度可被称为是 渐近 的，它考察当输入值大小趋近无穷时的情况。 这样用大写O()来体现算法时间复杂度的记法，
  • Java事务处理 g21121 java
    一、什么是Java事务 通常的观念认为，事务仅与数据库相关。 事务必须服从ISO/IEC所制定的ACID原则。ACID是原子性（atomicity）、一致性（consistency）、隔离性（isolation）和持久性（durability）的缩写。事务的原子性表示事务执行过程中的任何失败都将导致事务所做的任何修改失效。一致性表示当事务执行失败时，所有被该事务影响的数据都应该恢复到事务执行前的状
  • Linux awk命令详解 510888780 linux
    一.  AWK 说明   awk是一种编程语言，用于在linux/unix下对文本和数据进行处理。数据可以来自标准输入、一个或多个文件，或其它命令的输出。它支持用户自定义函数和动态正则表达式等先进功能，是linux/unix下的一个强大编程工具。它在命令行中使用，但更多是作为脚本来使用。    awk的处理文本和数据的方式：它逐行扫描文件，从第一行到
  • android permission 布衣凌宇 Permission
    <uses-permission android:name="android.permission.ACCESS_CHECKIN_PROPERTIES" ></uses-permission>允许读写访问"properties"表在checkin数据库中，改值可以修改上传 <uses-permission android:na
  • Oracle和谷歌Java Android官司将推迟 aijuans javaoracle
    北京时间 10 月 7 日，据国外媒体报道，Oracle 和谷歌之间一场等待已久的官司可能会推迟至 10 月 17 日以后进行，这场官司的内容是 Android 操作系统所谓的 Java 专利权之争。本案法官 William Alsup 称根据专利权专家 Florian Mueller 的预测，谷歌 Oracle 案很可能会被推迟。　　该案中的第二波辩护被安排在 10 月 17 日出庭，从目前看来
  • linux shell 常用命令 antlove linuxshellcommand
    grep [options] [regex] [files] /var/root # grep -n "o" * hello.c:1:/* This C source can be compiled with:
  • Java解析XML配置数据库连接(DOM技术连接 SAX技术连接) 百合不是茶 sax技术Java解析xml文档dom技术XML配置数据库连接
        XML配置数据库文件的连接其实是个很简单的问题,为什么到现在才写出来主要是昨天在网上看了别人写的,然后一直陷入其中,最后发现不能自拔 所以今天决定自己完成 ,,,,现将代码与思路贴出来供大家一起学习   XML配置数据库的连接主要技术点的博客; JDBC编程 : JDBC连接数据库 DOM解析XML:  DOM解析XML文件 SA
  • underscore.js 学习（二） bijian1013 JavaScriptunderscore
            Array Functions 所有数组函数对参数对象一样适用。1.first   _.first(array, [n])   别名: head, take       返回array的第一个元素，设置了参数n，就
  • plSql介绍 bijian1013 oracle数据库plsql
    /* * PL/SQL 程序设计学习笔记 * 学习plSql介绍.pdf * 时间：2010-10-05 */ --创建DEPT表 create table DEPT ( DEPTNO NUMBER(10), DNAME NVARCHAR2(255), LOC NVARCHAR2(255) ) delete dept; select
  • 【Nginx一】Nginx安装与总体介绍 bit1129 nginx
    启动、停止、重新加载Nginx nginx 启动Nginx服务器，不需要任何参数u nginx -s stop 快速(强制)关系Nginx服务器 nginx -s quit 优雅的关闭Nginx服务器 nginx -s reload 重新加载Nginx服务器的配置文件 nginx -s reopen 重新打开Nginx日志文件  
  • spring mvc开发中浏览器兼容的奇怪问题 bitray jqueryAjaxspringMVC浏览器上传文件
        最近个人开发一个小的OA项目,属于复习阶段.使用的技术主要是spring mvc作为前端框架,mybatis作为数据库持久化技术.前台使用jquery和一些jquery的插件.     在开发到中间阶段时候发现自己好像忽略了一个小问题,整个项目一直在firefox下测试,没有在IE下测试,不确定是否会出现兼容问题.由于jquer
  • Lua的io库函数列表 ronin47 lua io
    1、io表调用方式：使用io表，io.open将返回指定文件的描述，并且所有的操作将围绕这个文件描述 　　io表同样提供三种预定义的文件描述io.stdin,io.stdout,io.stderr 　　2、文件句柄直接调用方式,即使用file:XXX()函数方式进行操作,其中file为io.open()返回的文件句柄 　　多数I/O函数调用失败时返回nil加错误信息,有些函数成功时返回nil
  • java-26-左旋转字符串 bylijinnan java
    public class LeftRotateString { /** * Q 26 左旋转字符串 * 题目：定义字符串的左旋转操作：把字符串前面的若干个字符移动到字符串的尾部。 * 如把字符串abcdef左旋转2位得到字符串cdefab。 * 请实现字符串左旋转的函数。要求时间对长度为n的字符串操作的复杂度为O(n)，辅助内存为O(1)。 */ pu
  • 《vi中的替换艺术》-linux命令五分钟系列之十一 cfyme linux命令
    vi方面的内容不知道分类到哪里好，就放到《Linux命令五分钟系列》里吧！ 今天编程，关于栈的一个小例子，其间我需要把”S.”替换为”S->”(替换不包括双引号)。 其实这个不难，不过我觉得应该总结一下vi里的替换技术了，以备以后查阅。   1 所有替换方案都要在冒号“:”状态下书写。 2 如果想将abc替换为xyz，那么就这样 :s/abc/xyz/ 不过要特别
  • [轨道与计算]新的并行计算架构 comsci 并行计算
         我在进行流程引擎循环反馈试验的过程中，发现一个有趣的事情。。。如果我们在流程图的每个节点中嵌入一个双向循环代码段，而整个流程中又充满着很多并行路由，每个并行路由中又包含着一些并行节点，那么当整个流程图开始循环反馈过程的时候，这个流程图的运行过程是否变成一个并行计算的架构呢？      
  • 重复执行某段代码 dai_lm android
    用handler就可以了 private Handler handler = new Handler(); private Runnable runnable = new Runnable() { public void run() { update(); handler.postDelayed(this, 5000); } }; 开始计时 h
  • Java实现堆栈（list实现） datageek 数据结构——堆栈
    public interface IStack<T> { //元素出栈，并返回出栈元素 public T pop(); //元素入栈 public void push(T element); //获取栈顶元素 public T peek(); //判断栈是否为空 public boolean isEmpty
  • 四大备份MySql数据库方法及可能遇到的问题 dcj3sjt126com DBbackup
    一：通过备份王等软件进行备份前台进不去？ 用备份王等软件进行备份是大多老站长的选择，这种方法方便快捷，只要上传备份软件到空间一步步操作就可以，但是许多刚接触备份王软件的客用户来说还原后会出现一个问题：因为新老空间数据库用户名和密码不统一，网站文件打包过来后因没有修改连接文件，还原数据库是好了，可是前台会提示数据库连接错误，网站从而出现打不开的情况。 解决方法：学会修改网站配置文件，大多是由co
  • github做webhooks：[1]钩子触发是否成功测试 dcj3sjt126com githubgitwebhook
    转自: http://jingyan.baidu.com/article/5d6edee228c88899ebdeec47.html github和svn一样有钩子的功能，而且更加强大。例如我做的是最常见的push操作触发的钩子操作，则每次更新之后的钩子操作记录都会在github的控制板可以看到！ 工具/原料 github 方法/步骤
  • ">的作用" target="_blank">JSP中的作用 蕃薯耀
    JSP中<base href="<%=basePath%>">的作用 >>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
  • linux下SAMBA服务安装与配置 hanqunfeng linux
    局域网使用的文件共享服务。 一.安装包： rpm -qa | grep samba samba-3.6.9-151.el6.x86_64 samba-common-3.6.9-151.el6.x86_64 samba-winbind-3.6.9-151.el6.x86_64 samba-client-3.6.9-151.el6.x86_64 samba-winbind-clients
  • guava cache IXHONG cache
    缓存，在我们日常开发中是必不可少的一种解决性能问题的方法。简单的说，cache 就是为了提升系统性能而开辟的一块内存空间。 　　缓存的主要作用是暂时在内存中保存业务系统的数据处理结果，并且等待下次访问使用。在日常开发的很多场合，由于受限于硬盘IO的性能或者我们自身业务系统的数据处理和获取可能非常费时，当我们发现我们的系统这个数据请求量很大的时候，频繁的IO和频繁的逻辑处理会导致硬盘和CPU资源的
  • Query的开始--全局变量,noconflict和兼容各种js的初始化方法 kvhur JavaScriptjquerycss
    这个是整个jQuery代码的开始，里面包含了对不同环境的js进行的处理，例如普通环境，Nodejs，和requiredJs的处理方法。 还有jQuery生成$, jQuery全局变量的代码和noConflict代码详解  完整资源： http://www.gbtags.com/gb/share/5640.htm jQuery 源码：   (
  • 美国人的福利和中国人的储蓄 nannan408
       今天看了篇文章，震动很大，说的是美国的福利。    美国医院的无偿入院真的是个好措施。小小的改善，对于社会是大大的信心。小孩，税费等，政府不收反补，真的体现了人文主义。    美国这么高的社会保障会不会使人变懒？答案是否定的。正因为政府解决了后顾之忧，人们才得以倾尽精力去做一些有创造力，更造福社会的事情，这竟成了美国社会思想、人
  • N阶行列式计算(JAVA) qiuwanchi N阶行列式计算
    package gaodai; import java.util.List; /** * N阶行列式计算 * @author 邱万迟 * */ public class DeterminantCalculation { public DeterminantCalculation(List<List<Double>> determina
  • C语言算法之打渔晒网问题 qiufeihu c算法
    如果一个渔夫从2011年1月1日开始每三天打一次渔，两天晒一次网，编程实现当输入2011年1月1日以后任意一天，输出该渔夫是在打渔还是在晒网。 代码如下：   #include <stdio.h> int leap(int a) /*自定义函数leap()用来指定输入的年份是否为闰年*/ { if((a%4 == 0 && a%100 != 0
  • XML中DOCTYPE字段的解析 wyzuomumu xml
    DTD声明始终以!DOCTYPE开头,空一格后跟着文档根元素的名称,如果是内部DTD,则再空一格出现[],在中括号中是文档类型定义的内容. 而对于外部DTD,则又分为私有DTD与公共DTD,私有DTD使用SYSTEM表示,接着是外部DTD的URL. 而公共DTD则使用PUBLIC,接着是DTD公共名称,接着是DTD的URL.   私有DTD <!DOCTYPErootSYST
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他