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数据结构，第8章：排序(复习）

直接插入排序：

1. (程序题)

折半插入排序：

希尔排序：

3. (程序题)

冒泡排序：

2. (程序题)

快速排序：

5. (程序题)

简单选择排序：

4. (程序题)

堆排序：

6. (程序题)

前置知识：

稳定排序：如果有两个相等的元素在排序前后的相对顺序保持不变，那么排序算法是稳定的。

直接插入排序：

直接插入排序（Insertion Sort）是一种简单直观的排序算法，其基本思想是将待排序的序列分成两部分，已排序部分和未排序部分。初始时，已排序部分只包含第一个元素，然后从未排序部分取出元素，插入到已排序部分的适当位置，使得已排序部分仍然有序。重复这个过程，直到未排序部分为空。

基本思想：排序方法中,从未排序序列中依次取出元素与已排序序列中的元素进行比较,将其放入已排序序列的正确位置上。

1. (程序题)

试设计算法实现直接插入排序,输出在第m趟排序后的结果

输入数据两行：

第1行：多个需要排序的整数，以0结束

第2行：数m，表示第几趟的插入算法

输入：

2 5 3 4 8 7 9 6 1 0

5
输出：
2 3 4 5 7 8 9 6 1

#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 

using namespace std;
typedef long long LL;
const int N = 1e4;

int ar[N];
int n;

// 插入排序函数
void sort(int m) {
    for (int i = 2; i <= n && m; i++) {
        m--;
        if (ar[i - 1] > ar[i]) {
            ar[0] = ar[i];
            int j;
            for (j = i - 1; j > 0 && ar[0] < ar[j]; j--)
                ar[j + 1] = ar[j];
            ar[j + 1] = ar[0];
        }
    }
}

int main() {
    do {
        cin >> ar[++n];
    } while (ar[n]);
    n--; 
    int m;
    cin >> m;
    //m = n - 1;
    sort(m);
    for (int i = 1; i <= n; i++) {
        cout << ar[i] << " ";
    }
    return 0;
}

用例1：

输入

2 5 3 4 8 7 9 6 1 0 5

输出

2 3 4 5 7 8 9 6 1

用例2：

输入

2 5 3 1 6 10 19 4 18 22 0 6

输出

1 2 3 5 6 10 19 4 18 22

折半插入排序：

折半插入排序是在直接插入排序的基础上的改进，使用二分查找确定插入的位置，虽然移动的次数不变，但是查找的效率得到了明显的提升。

#include 
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#include 
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#include 
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#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 

using namespace std;
typedef long long LL;
const int N = 1e4;

int ar[N];
int n;

// 插入排序函数
void sort() {
    for (int i = 2; i <= n ; i++) {
        if (ar[i - 1] > ar[i]) {
            ar[0] = ar[i];
            int j;
            int l = 1, r = i-1, mid, ret = 1;
            while (l <= r) {
                mid = l + (r - l) / 2;
                if (ar[mid]<=ar[0]) {
                    l = mid + 1;
                }
                else {
                    r = mid - 1;
                    ret = mid;
                }
            }
            for (j = i - 1; j >= ret ; j--)
                ar[j + 1] = ar[j];
            ar[ret] = ar[0];
        }
    }
}

int main() {
    do {
        cin >> ar[++n];
    } while (ar[n]);
    n--;
    sort();
    for (int i = 1; i <= n; i++) {
        cout << ar[i] << " ";
    }
    return 0;
}

希尔排序：

希尔排序也是出入排序的一种改进版，通过固定的距离的跳跃取数将序列分为多组，每组内进行插入排序，最终实现序列的排序。不难看出，简单插入排序就是间距为1的希尔排序。

希尔排序的时间复杂度是一个很难求解的问题，但大量的实验和研究表明，当增量序列为 dt[k]=2^(t-k+1)-1 时，时间复杂度为 O(n^(3/2)),其中 t 为排序趟数，1<=k<=t<=log2(n+1），当 n 趋向与无穷时复杂度可以为 O（n(log2(n))^2)。

3. (程序题)

试编写算法，实现希尔排序。

输出在第m趟排序后的结果

输入数据两行：

第1行：多个需要排序的整数，以0结束

第2行：数m，表示第几趟的希尔排序算法

增量序列统一取【5，3，1】

输入：

1 8 4 6 7 9 5 3 2 11 0

1

输出：
1 5 3 2 7 9 8 4 6 11

#include 
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#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
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#include 
#include 
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#include 
#include 
#include 
#include 

using namespace std;

typedef long long LL;
const int N = 1e4;

int n;
int ar[N], d[3] = {5, 3, 1};

void F(int u) {
    for (int i = 1 + u; i <= n; i++) {
        if (ar[i] < ar[i - u]) {
            ar[0] = ar[i];
            int j;
            for (j = i - u; j > 0 && ar[0] < ar[j]; j -= u)
                ar[j + u] = ar[j];
            ar[j + u] = ar[0];
        }
    }
}

void sort(int m) {
    for (int i = 0; i < 3 && i < m; i++) {
        F(d[i]);
    }
}

int main() {
    do {
        cin >> ar[++n];
    } while (ar[n]);
    n--;
    int m;
    cin >> m;
    sort(m);
    for (int i = 1; i <= n; i++) {
        cout << ar[i] << " ";
    }
    return 0;
}

输入

3 15 9 15 10 4 8 12 20 13 0 2

输出

3 8 4 13 10 9 15 12 20 15

输入

1 8 4 6 7 9 5 3 2 11 0 1

输出

1 5 3 2 7 9 8 4 6 11

输入

100 81 4 66 7 9 55 3 2 11 9 0 3

输出

2 3 4 7 9 9 11 55 66 81 100

冒泡排序：

冒泡排序（Bubble Sort）是一种简单的排序算法，它重复地遍历待排序数组，一次比较两个元素，如果它们的顺序错误就交换它们。遍历数组的工作是重复地进行直到没有再需要交换，也就是数组已经排序完成。

基本思想：排序时扫描待排序记录序列,顺次比较相邻的两个元素的大小,逆序时就交换位置。

2. (程序题)

试设计算法实现冒泡排序。输出在第m趟排序后的结果

输入数据两行：

第1行：多个需要排序的整数，以0结束

第2行：数m，表示第几趟后的冒泡算法

输入：
2 4 3 9 6 8 7 5 1 0

3
输出：
2 3 4 6 5 1 7 8 9

#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 

using namespace std;

typedef long long LL;
const int N = 1e4;

int ar[N];
int n;

void sort(int m) {
    for (int i = 1, flg = 0; i <= m; i++, flg = 0) {
        for (int j = 1; j <= n - i; j++) {
            if (ar[j] > ar[j + 1]) {
                flg = 1;
                ar[0] = ar[j];
                ar[j] = ar[j + 1];
                ar[j + 1] = ar[0];
            }
        }
        if (flg == 0)
            break;
    }
}

int main() {
    do {
        cin >> ar[++n];
    } while (ar[n]);
    n--;
    int m;
    cin >> m;
    sort(m);
    for (int i = 1; i <= n; i++) {
        cout << ar[i] << " ";
    }
    return 0;
}

输入

2 4 3 9 6 8 7 5 1 0 3

输出

2 3 4 6 5 1 7 8 9

输入

3 15 9 15 10 4 8 12 0 4

输出

3 4 8 9 10 12 15 15

快速排序：

快速排序是由冒泡排序改进而得。在冒泡排序中，只对相邻的两个记录进行比较，因此每次交换两个相邻记录时只能消除一个逆序。如果能通过两个（不相邻）的记录的一次交换，消除多个逆序，则会大大加快排序的速度。快速排序方法中的一次交换可消除多个逆序。

算法步骤：

选择一个数，通常为第一个，通过交换排序将比这个数大的放到右边，比这个数小的放到左边，然后再使用递归方法，同样的处理两边的数，知道所有的数都有序。

平均时间复杂度O(nlog2(n))

不难发现快速排序的递归过程是一棵二叉树

快速排序（Quick Sort）是一种基于分治思想的排序算法。它选择一个基准元素，将数组分为两个子数组，使得左边的元素都小于基准元素，右边的元素都大于基准元素。然后递归地对左右子数组进行排序。快速排序是一种高效的排序算法，其平均时间复杂度为 O(n log n)。

5. (程序题)

试编写算法实现快速排序算法。

输入：
1 8 4 6 7 9 5 3 2 0
输出：
1 2 3 4 5 6 7 8 9

#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
using namespace std;
typedef long long LL;
const int N = 1e4;
int n;
int ar[N];
void sort(int L, int R) {
    if (L >= R)
        return;
    int t = ar[L];
    int l = L, r = R;
    while (l < r) {
        while (ar[r] >= t && l < r) {
            r--;
        }
        if (ar[r] < t)
            ar[l] = ar[r];
        while (ar[l] <= t && l < r) {
            l++;
        }
        if (ar[l] > t)
            ar[r] = ar[l];
    }
    ar[l] = t;
    sort(L, l - 1);
    sort(l + 1, R);
}

int main() {
    do {
        cin >> ar[++n];
    } while (ar[n]);
    n--;
    sort(1, n);
    for (int i = 1; i <= n; i++) {
        cout << ar[i] << " ";
    }
    return 0;
}

输入

1 8 4 6 7 9 5 3 2 0

输出

1 2 3 4 5 6 7 8 9

输入

9 15 3 15 10 4 8 12 0

输出

3 4 8 9 10 12 15 15

简单选择排序：

算法思路：

依次选出最小、第二小、第三小……最大的数，存入对应的位置。

4. (程序题)

试设计算法实现简单选择排序。

输出在第m趟排序后的结果

输入数据两行：

第1行：多个需要排序的整数，以0结束

第2行：数m，表示第几趟的排序

输入：
1 8 4 6 7 9 5 3 2 0

3
输出：
1 2 3 6 7 9 5 4 8

#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
using namespace std;
typedef long long LL;
const int N = 1e4;
int n;
int ar[N], d[3] = { 5, 3, 1 };
void sort(int m) {
    for (int i = 1; i < n && m; i++) {
        m--;
        int mn = i;
        for (int j = i; j <= n; j++) {
            if (ar[j] < ar[mn]) {
                mn = j;
            }
        }
        ar[0] = ar[i];
        ar[i] = ar[mn];
        ar[mn] = ar[0];
    }
}

int main() {
    do {
        cin >> ar[++n];
    } while (ar[n]);
    n--;
    int m;
    cin >> m;
    sort(m);
    for (int i = 1; i <= n; i++) {
        cout << ar[i] << " ";
    }
    return 0;
}

输入

1 8 4 6 7 9 5 3 2 0 3

输出

1 2 3 6 7 9 5 4 8

输入

53 82 9 233 43 14 55 9 4 67 0 4

输出

4 9 9 14 43 233 55 82 53 67

输入

44 9 89 14 43 233 55 82 53 67 0 5

输出

9 14 43 44 53 233 55 82 89 67

堆排序：

在计算机科学中，堆（Heap）是一种基于树的数据结构，它具有以下特点：

完全二叉树结构： 堆通常被实现为一棵完全二叉树，这意味着除了最底层，其他层的节点都被填满，而且最底层的节点都集中在左侧。
堆序性质： 堆分为最大堆和最小堆。在最大堆中，每个节点的值都大于或等于其子节点的值；而在最小堆中，每个节点的值都小于或等于其子节点的值。

堆通常用于实现优先队列等抽象数据类型，其中最大（或最小）元素可以迅速地被查找和删除。

根据堆的性质，我们可以将堆分为两种主要类型：

最大堆（Max Heap）（大根堆）： 最大堆的每个节点的值都大于或等于其子节点的值。根节点包含堆中的最大元素。
最小堆（Min Heap）（小根堆）： 最小堆的每个节点的值都小于或等于其子节点的值。根节点包含堆中的最小元素。

堆排序通常使用数组来存储，但不限于数组，也可以用链表的方式进行存储，这里为方便起见使用数组进行演示。

这里首先要知道怎么用数组模拟完全二叉树：输出 key[1……n] 中 key[s] 的左节点为 key[2*s] ，右节点为 key[2*s+1]。且有 n 个节点的二叉树的深度不会超过 log2(n)+1，非叶子节点的下标最大的节点下标为 n/2。

知道的这些就可进行推排序了：首先将所有的数据存入数组 key 中，从对的特点不难看出堆与二叉树的许多操作一样，具有递归性质，所以我们在对的排序过程中也会利用这一递归性质：搜先利用 HeapAdjust 函数对堆进行调整，使它成为大根堆或小根堆，这里以大根堆为例；先从非叶子节点的下标最大的节点 n/2 开始，对以 n/2 下标为根的二叉树进行堆排序，再对以 n/2-1，n/2-2……1 为根的二叉树进行堆排序。利用堆排序的递归性质，最大限度的提高算法的效率。

HeapAdjust 函数：比较当前点与它左右孩子的大小，将它与他们三者中的最大值交换，继续以跟踪最大值，重复上述过程，知道不在变化为止。过程可以理解为大的值不断地往上浮，小的值不断往下沉。

时间复杂度O(nlog2(n))

6. (程序题)

试编写算法实现堆排序算法。

输出分两行：

第1行：输出初始堆，以行输出

第2行：输出排好序的数列

输入：
1 8 4 6 7 9 5 3 2 0
输出：

9 8 5 6 7 4 1 3 2

1 2 3 4 5 6 7 8 9

#include
#include
#include
#include
#include
#include
#include
#include
#include
#include
#include
#include
#include
#include
#include
#include
using namespace std;
typedef long long LL;
const int N = 1e4;
typedef struct Heap {
	int key[N];
	int lenth;
}Heap;
void print(Heap& h) {
	for (int i = 1; i <= h.lenth; i++) {
		cout << h.key[i] << " ";
	}
	cout << endl;
}

void HeapAdjust(Heap&h,int u,int len) {
	/*cout << "KKKKKKKKKKKKKK   ";
	print(h);*/
	for (int j = 2 * u; j <=len; j *= 2) {
		if (j < len && h.key[j] < h.key[j + 1])j++;
		if (h.key[u] < h.key[j]) {
			//cout << "PPPPPPPPPPPPP  " << h.key[u] << " " << h.key[j] << endl;
			swap(h.key[u], h.key[j]);
			u = j;
			//cout << "PPPPPPPPPPPPP  " << h.key[u] << " " << h.key[j] << endl;
		}
		else {
			break;
		}
	}
	//cout << "KKKKKKKKKKKKKK   ";
	//print(h);
}



void HeapFun(Heap& h) {
	for (int i = h.lenth / 2; i > 0; i--) {
		//cout << "____________" << i << endl;
		HeapAdjust(h, i,h.lenth);
	}
	print(h);
	for (int i = h.lenth ; i > 1; i--) {
		swap(h.key[1], h.key[i]);
		HeapAdjust(h, 1,i-1);
	}
	print(h);
}

int main() {
	Heap h;
	h.lenth = 0;
	do {
		cin>>h.key[++h.lenth];
	} while (h.key[h.lenth]);
	h.lenth--;
	HeapFun(h);
	return 0;
}

用例1：

输入

1 8 4 6 7 9 5 3 2 0

输出

9 8 5 6 7 4 1 3 2 1 2 3 4 5 6 7 8 9

用例2：

输入

2 87 39 49 34 62 53 6 44 98 0

输出

98 87 62 49 34 39 53 6 44 2 2 6 34 39 44 49 53 62 87 98

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＊大伟说成语＊【唉声叹气】叹气：因心里不痛快或不如意而吐出长气，发出声音。因为痛苦、憋闷或感伤而发出叹息的声音。【大伟说】情绪外露，非人类所特有，动物亦有情绪，悲哀和欢乐所表示的情绪亦是不一样的，会嗷嗷大叫也会低吟痛哭。不同的是，人类的情绪更复杂，更多样，更丰富。唉声叹气，可以说是最基础的情绪，因为无奈而举足无措，不知该如何如何化解，只有独自一人慢慢承受，长吁短叹不知如何是好，其实是无能无力的表现
Python快速入门 —— 第三节：类与对象孤华暗香 Python快速入门 python 开发语言
第三节：类与对象目标：了解面向对象编程的基础概念，并学会如何定义类和创建对象。内容：类与对象：定义类：class关键字。类的构造函数：__init__()。类的属性和方法。对象的创建与使用。示例：classStudent:def__init__(self,name,age,major):self.name&#
MongoDB Oplog 窗口喝醉酒的小白 MongoDB 运维
在MongoDB中，oplog（操作日志）是一个特殊的日志系统，用于记录对数据库的所有写操作。oplog允许副本集成员（通常是从节点）应用主节点上已经执行的操作，从而保持数据的一致性。它是MongoDB副本集实现数据复制的基础。MongoDBOplog窗口oplog窗口是指在MongoDB副本集中，从节点可以用来同步数据的时间范围。这个窗口通常由以下因素决定：Oplog大小：oplog的大小是有限
node.js学习小猿L node.js node.js 学习 vim
node.js学习实操及笔记温故node.js，node.js学习实操过程及笔记~node.js学习视频node.js官网node.js中文网实操笔记githubcsdn笔记为什么学node.js可以让别人访问我们编写的网页为后续的框架学习打下基础，三大框架vuereactangular离不开node.jsnode.js是什么官网：node.js是一个开源的、跨平台的运行JavaScript的运行
回溯算法-重新安排行程 chirou_ 算法数据结构图论 c++图搜索
leetcode332.重新安排行程这题我还没自己ac过，只能现在凭着刚学完的热乎劲把我对题解的理解记下来。本题我认为对数据结构的考察比较多，用什么数据结构去存数据，去读取数据，都是很重要的。classSolution{private:unordered_map>targets;boolbacktracking(intticketNum,vector&result){//1.确定参数和返回值//2
数据仓库——维度表一致性墨染丶eye 背诵数据仓库
数据仓库基础笔记思维导图已经整理完毕，完整连接为：数据仓库基础知识笔记思维导图维度一致性问题从逻辑层面来看，当一系列星型模型共享一组公共维度时，所涉及的维度称为一致性维度。当维度表存在不一致时，短期的成功难以弥补长期的错误。维度时确保不同过程中信息集成起来实现横向钻取货活动的关键。造成横向钻取失败的原因维度结构的差别，因为维度的差别，分析工作涉及的领域从简单到复杂，但是都是通过复杂的报表来弥补设计
高级 ECharts 技巧：自定义图表主题与样式 SnowMan1993 echarts 信息可视化数据分析
ECharts是一个强大的数据可视化库，提供了多种内置主题和样式，但你也可以根据项目的设计需求，自定义图表的主题与样式。本文将介绍如何使用ECharts自定义图表主题，以提升数据可视化的吸引力和一致性。1.什么是ECharts主题？ECharts的主题是指定义图表样式的配置项，包括颜色、字体、线条样式等。通过预设主题，你可以快速更改图表的整体风格，而自定义主题则允许你在此基础上进行个性化设置。2.
01-Git初识 Meereen Git git
01-Git初识概念：一个免费开源，分布式的代码版本控制系统，帮助开发团队维护代码作用：记录代码内容。切换代码版本，多人开发时高效合并代码内容如何学：个人本机使用：Git基础命令和概念多人共享使用：团队开发同一个项目的代码版本管理Git配置用户信息配置：用户名和邮箱，应用在每次提交代码版本时表明自己的身份命令：查看git版本号git-v配置用户名gitconfig--globaluser.name
Redis系列：Geo 类型赋能亿级地图位置计算 Ly768768 redis bootstrap 数据库
1前言我们在篇深刻理解高性能Redis的本质的时候就介绍过Redis的几种基本数据结构，它是基于不同业务场景而设计的：动态字符串(REDIS_STRING)：整数(REDIS_ENCODING_INT)、字符串(REDIS_ENCODING_RAW)双端列表(REDIS_ENCODING_LINKEDLIST)压缩列表(REDIS_ENCODING_ZIPLIST)跳跃表(REDIS_ENCODI
ARM驱动学习之基础小知识 JT灬新一 ARM 嵌入式 arm开发学习
ARM驱动学习之基础小知识•sch原理图工程师工作内容–方案–元器件选型–采购（能不能买到，价格）–原理图（涉及到稳定性）•layout画板工程师–layout（封装、布局，布线，log）（涉及到稳定性）–焊接的一部分工作（调试阶段板子的焊接）•驱动工程师–驱动，原理图，layout三部分的交集容易发生矛盾•PCB研发流程介绍–方案，原理图(网表)–layout工程师（gerber文件）–PCB板
Rust基础知识 GRKF15 rust 开发语言后端
1.Rust语言简介1.1基础语法变量声明：let关键字用于声明变量，可以指定或不指定类型，如leta=10;和letmutc=30i32;。函数定义：使用fn关键字定义函数，并指定参数类型及返回类型，如fnadd(i:i32,j:i32)->i32{i+j}。控制流：包括if、else等，控制语句后需要使用;来结束语句。1.2数据类型整数类型：i8、i16、i32、i64、i128，以及无符号的
Faiss：高效相似性搜索与聚类的利器网络·魚大数据 faiss
Faiss是一个针对大规模向量集合的相似性搜索库，由FacebookAIResearch开发。它提供了一系列高效的算法和数据结构，用于加速向量之间的相似性搜索，特别是在大规模数据集上。本文将介绍Faiss的原理、核心功能以及如何在实际项目中使用它。Faiss原理：近似最近邻搜索：Faiss的核心功能之一是近似最近邻搜索，它能够高效地在大规模数据集中找到与给定查询向量最相似的向量。这种搜索是近似的，
18、架构-可观测性之聚合度量大树~~ 架构 java python 后端架构
聚合度量聚合度量是指对系统运行时产生的各种指标数据进行收集、聚合和分析，以了解系统的健康状况和性能表现。聚合度量是可观测性的关键组成部分，通过对度量数据的分析，可以及时发现系统中的异常和瓶颈。以下是对聚合度量各个方面的详细解析，并结合具体的数据案例和技术支撑。指标收集收集系统运行时产生的各种指标数据是聚合度量的基础。常见的指标包括CPU使用率、内存使用率、请求处理时间、请求数、错误率等。以下是指标
数据结构之哈希表 X同学的开始数据结构数据结构散列表
哈希表(散列表)出现的原因在顺序表中查找时，需要从表头开始，依次遍历比较a[i]与key的值是否相等，直到相等才返回索引i；在有序表中查找时，我们经常使用的是二分查找，通过比较key与a[i]的大小来折半查找，直到相等时才返回索引i。最终通过索引找到我们要找的元素。但是，这两种方法的效率都依赖于查找中比较的次数。我们有一种想法，能不能不经过比较，而是直接通过关键字key一次得到所要的结果呢？这时，
Python开发常用的三方模块如下：换个网名有点难 python 开发语言
Python是一门功能强大的编程语言，拥有丰富的第三方库，这些库为开发者提供了极大的便利。以下是100个常用的Python库，涵盖了多个领域：1、NumPy，用于科学计算的基础库。2、Pandas，提供数据结构和数据分析工具。3、Matplotlib，一个绘图库。4、Scikit-learn，机器学习库。5、SciPy，用于数学、科学和工程的库。6、TensorFlow，由Google开发的开源机
ExpRe[25] bash外的其它shell：zsh和fish tritone ExpRe bash linux ubuntu shell
文章目录zsh基础配置实用特性插件`autojump`语法高亮自动补全fish优点缺点时效性本篇撰写时间为2021.12.15，由于计算机技术日新月异，博客中所有内容都有时效和版本限制，具体做法不一定总行得通，链接可能改动失效，各种软件的用法可能有修改。但是其中透露的思想往往是值得学习的。本篇前置：ExpRe[10]Ubuntu[2]准备神秘软件、备份恢复软件https://www.cnblogs
网络编程基础记得开心一点啊网络
目录♫什么是网络编程♫Socket套接字♪什么是Socket套接字♪数据报套接字♪流套接字♫数据报套接字通信模型♪数据报套接字通讯模型♪DatagramSocket♪DatagramPacket♪实现UDP的服务端代码♪实现UDP的客户端代码♫流套接字通信模型♪流套接字通讯模型♪ServerSocket♪Socket♪实现TCP的服务端代码♪实现TCP的客户端代码♫什么是网络编程网络编程，指网络上
2021-01-24 9ce517ee104c
【打卡素材】《香帅金融学讲义》【标题】公司治理：怎样同床异梦地过下去【日期】2021.1.24【字数】公司本质上是一连串的合约关系。降低合同执行中的各种摩擦是公司正常有效运行的基础。协同各方的利益、制衡各方的权力是关键。为解决利益冲突问题、协同各方利益，进行权力制衡的机制设计就是公司治理机制。001什么是公司治理治理是管理的基础，治理机制越好，权、责、利就越清晰，管理的目标也就会更容易实现。002
如何在心上用功？余超林AIA财富管家
思考：如何在心上用功？学习心得：心-道-德-事的理解心-道-德-事这四部曲，本质上就是一个人的思维智慧的四个层面：事是最底层，这是所有人在这个社会谋求生存的基础，一个人能够把事情彻底做好，保质保量的完成，才会有真正的结果，但是这个层面要获得真正成功很困难，因为会做事的人很多，最终会出现恶性竞争；德是第三层，如果说整个社会做事的竞争激烈程度为100%，那么上升到德上的竞争激烈程度降低为80%，德是一
数据结构 | 栈和队列 TT-Kun 数据结构与算法数据结构栈队列 C语言
文章目录栈和队列1.栈：后进先出（LIFO）的数据结构1.1概念与结构1.2栈的实现2.队列：先进先出（FIFO）的数据结构2.1概念与结构2.2队列的实现3.栈和队列算法题3.1有效的括号3.2用队列实现栈3.3用栈实现队列3.4设计循环队列结论栈和队列在计算机科学中，栈和队列是两种基本且重要的数据结构，它们在处理数据存储和访问顺序方面有着独特的规则和应用。本文将详细介绍栈和队列的概念、结构、实
白骑士的Java教学基础篇 2.5 控制流语句白骑士所长 Java 教学 java 开发语言
欢迎继续学习Java编程的基础篇！在前面的章节中，我们了解了Java的变量、数据类型和运算符。接下来，我们将探讨Java中的控制流语句。控制流语句用于控制程序的执行顺序，使我们能够根据特定条件执行不同的代码块，或重复执行某段代码。这是编写复杂程序的基础。通过学习这一节内容，你将掌握如何使用条件语句和循环语句来编写更加灵活和高效的代码。条件语句条件语句用于根据条件的真假来执行不同的代码块。if语句‘
JVM StackMapTable 属性的作用及理解 lijingyao8206 jvm 字节码 Class文件 StackMapTable
在Java 6版本之后JVM引入了栈图(Stack Map Table)概念。为了提高验证过程的效率，在字节码规范中添加了Stack Map Table属性，以下简称栈图，其方法的code属性中存储了局部变量和操作数的类型验证以及字节码的偏移量。也就是一个method需要且仅对应一个Stack Map Table。在Java 7版
回调函数调用方法百合不是茶 java
最近在看大神写的代码时,.发现其中使用了很多的回调 ,以前只是在学习的时候经常用到 ,现在写个笔记记录一下代码很简单: MainDemo :调用方法得到方法的返回结果
[时间机器]制造时间机器需要一些材料 comsci 制造
根据我的计算和推测,要完全实现制造一台时间机器,需要某些我们这个世界不存在的物质和材料... 甚至可以这样说,这种材料和物质,我们在反应堆中也无法获得......
开口埋怨不如闭口做事邓集海邓集海做人做事工作
“开口埋怨，不如闭口做事。”不是名人名言，而是一个普通父亲对儿子的训导。但是，因为这句训导，这位普通父亲却造就了一个名人儿子。这位普通父亲造就的名人儿子，叫张明正。　　　　张明正出身贫寒，读书时成绩差，常挨老师批评。高中毕业，张明正连普通大学的分数线都没上。高考成绩出来后，平时开口怨这怨那的张明正，不从自身找原因，而是不停地埋怨自己家庭条件不好、埋怨父母没有给他创造良好的学习环境。　　　　
jQuery插件开发全解析，类级别与对象级别开发 IT独行者 jquery 开发插件　函数
jQuery插件的开发包括两种：一种是类级别的插件开发，即给 jQuery添加新的全局函数，相当于给 jQuery类本身添加方法。 jQuery的全局函数就是属于 jQuery命名空间的函数，另一种是对象级别的插件开发，即给 jQuery对象添加方法。下面就两种函数的开发做详细的说明。 1 、类级别的插件开发类级别的插件开发最直接的理解就是给jQuer
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RSA加密解密无量加密解密 rsa
RSA加密解密代码代码有待整理 package com.tongbanjie.commons.util; import java.security.Key; import java.security.KeyFactory; import java.security.KeyPair; import java.security.KeyPairGenerat
linux 软件安装遇到的问题 aichenglong linux 遇到的问题 ftp
1 ftp配置中遇到的问题 500 OOPS: cannot change directory 出现该问题的原因:是SELinux安装机制的问题.只要disable SELinux就可以了修改方法:1 修改/etc/selinux/config 中SELINUX=disabled 2 source /etc
面试心得 alafqq 面试
最近面试了好几家公司。记录下；支付宝，面试我的人胖胖的，看着人挺好的；博彦外包的职位，面试失败；阿里金融，面试官人也挺和善，只不过我让他吐血了。。。由于印象比较深，记录下； 1，自我介绍 2，说下八种基本类型；（算上string。楼主才答了3种，哈哈，string其实不是基本类型，是引用类型） 3，什么是包装类，包装类的优点； 4，平时看过什么书？NND，什么书都没看过。。照样
java的多态性探讨百合不是茶 java
java的多态性是指main方法在调用属性的时候类可以对这一属性做出反应的情况 //package 1; class A{ public void test(){ System.out.println("A"); } } class D extends A{ public void test(){ S
网络编程基础篇之JavaScript-学习笔记 bijian1013 JavaScript
1.documentWrite <html> <head> <script language="JavaScript"> document.write("这是电脑网络学校"); document.close(); </script> </h
探索JUnit4扩展：深入Rule bijian1013 JUnit Rule 单元测试
本文将进一步探究Rule的应用，展示如何使用Rule来替代@BeforeClass，@AfterClass，@Before和@After的功能。在上一篇中提到，可以使用Rule替代现有的大部分Runner扩展，而且也不提倡对Runner中的withBefores()，withAfte
[CSS]CSS浮动十五条规则 bit1129 css
这些浮动规则，主要是参考CSS权威指南关于浮动规则的总结，然后添加一些简单的例子以验证和理解这些规则。 1. 所有的页面元素都可以浮动 2. 一个元素浮动后，会成为块级元素，比如<span>,a, strong等都会变成块级元素 3.一个元素左浮动，会向最近的块级父元素的左上角移动，直到浮动元素的左外边界碰到块级父元素的左内边界；如果这个块级父元素已经有浮动元素停靠了
【Kafka六】Kafka Producer和Consumer多Broker、多Partition场景 bit1129 partition
0.Kafka服务器配置 3个broker 1个topic，6个partition，副本因子是2 2个consumer，每个consumer三个线程并发读取 1. Producer package kafka.examples.multibrokers.producers; import java.util.Properties; import java.util.
zabbix_agentd.conf配置文件详解 ronin47 zabbix 配置文件
Aliaskey的别名，例如 Alias=ttlsa.userid:vfs.file.regexp[/etc/passwd,^ttlsa:.:([0-9]+),,,,\1]，或者ttlsa的用户ID。你可以使用key：vfs.file.regexp[/etc/passwd,^ttlsa:.: ([0-9]+),,,,\1]，也可以使用ttlsa.userid。备注: 别名不能重复，但是可以有多个
java--19.用矩阵求Fibonacci数列的第N项 bylijinnan fibonacci
参考了网上的思路，写了个Java版的： public class Fibonacci { final static int[] A={1,1,1,0}; public static void main(String[] args) { int n=7; for(int i=0;i<=n;i++){ int f=fibonac
Netty源码学习-LengthFieldBasedFrameDecoder bylijinnan java netty
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文件编码格式转换 ctrain 编码格式
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mysql 在linux客户端插入数据中文乱码 daizj mysql 中文乱码
1、查看系统客户端，数据库，连接层的编码查看方法： http://daizj.iteye.com/blog/2174993 进入mysql，通过如下命令查看数据库编码方式： mysql> show variables like 'character_set_%'; +--------------------------+------
好代码是廉价的代码 dcj3sjt126com 程序员读书
长久以来我一直主张：好代码是廉价的代码。当我跟做开发的同事说出这话时，他们的第一反应是一种惊愕，然后是将近一个星期的嘲笑，把它当作一个笑话来讲。当他们走近看我的表情、知道我是认真的时，才收敛一点。当最初的惊愕消退后，他们会用一些这样的话来反驳： “好代码不廉价，好代码是采用经过数十年计算机科学研究和积累得出的最佳实践设计模式和方法论建立起来的精心制作的程序代码。” 我只
Android网络请求库——android-async-http dcj3sjt126com android
在iOS开发中有大名鼎鼎的ASIHttpRequest库，用来处理网络请求操作，今天要介绍的是一个在Android上同样强大的网络请求库android-async-http，目前非常火的应用Instagram和Pinterest的Android版就是用的这个网络请求库。这个网络请求库是基于Apache HttpClient库之上的一个异步网络请求处理库，网络处理均基于Android的非UI线程，通
ORACLE 复习笔记之SQL语句的优化 eksliang SQL优化 Oracle sql语句优化 SQL语句的优化
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使用hovertree菜单作为后台导航 hvt JavaScript jquery .net hovertree asp.net
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基础数据结构和算法九：Binary Search Tree sunwinner Algorithm
A binary search tree (BST) is a binary tree where each node has a Comparable key (and an associated value) and satisfies the restriction that the key in any node is larger than the keys in all
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第一篇博客不知道要写点什么，就先来点近阶段的感悟吧。这几天学了servlet和数据库等知识，就参照老方的视频写了一个简单的增删改查的，完成了最简单的一些功能，使用了三层架构。 dao层完成的是对数据库具体的功能实现，service层调用了dao层的实现方法，具体对servlet提供支持。 &
高手问答：Java老A带你全面提升Java单兵作战能力！ ITeye管理员 java
本期特邀《Java特种兵》作者：谢宇，CSDN论坛ID: xieyuooo 针对JAVA问题给予大家解答，欢迎网友积极提问，与专家一起讨论! 作者简介：淘宝网资深Java工程师，CSDN超人气博主，人称“胖哥”。 CSDN博客地址： http://blog.csdn.net/xieyuooo 作者在进入大学前是一个不折不扣的计算机白痴，曾经被人笑话过不懂鼠标是什么，

数据结构，第8章：排序(复习）

直接插入排序：

1. (程序题)

折半插入排序：

希尔排序：

3. (程序题)

冒泡排序 ：

2. (程序题)

快速排序 ：

5. (程序题)

简单选择排序：

4. (程序题)

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