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HR Zhou
路径规划算法算法路径规划A算法图搜索算法
A*(A-Star)算法是最常用、最实用的路径规划算法之一。它结合了Dijkstra算法的最短路径保证与启发式搜索的高效性,是自动驾驶、机器人、游戏AI等领域的“黄金标准”。一、A*是什么?A*是一种启发式图搜索算法,用于在图中寻找从起点到目标的最短路径。它兼顾两件事:已经走过的真实代价(走了多远)到目标的预计距离(还有多远)并通过一个公式综合评估下一步该往哪走。二、核心思想公式f(n)=g(n)
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在计算机科学领域,图论算法一直占据着重要地位,其中Dijkstra算法作为求解单源最短路径问题的经典算法,被广泛应用于路径规划、网络路由等多个场景。无论是算法竞赛、实际项目开发,还是计算机考研408的备考,Dijkstra算法都是必须掌握的核心内容。一、Dijkstra算法的基本概念Dijkstra算法是由荷兰计算机科学家EdsgerW.Dijkstra在1956年提出的,用于解决带权有向图或无向
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许卿768503
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一、全局路径规划中的地图1、栅格地图(GridMap)2、概率图(CostMap)3、特征地图(FeatureMap4、拓扑地图(TopologicalMap)二、全局路径规划算法1、Dijkstra算法2、最佳路径优先搜索算法(BFS)3、A*搜索算法双向A*搜索算法重复A*搜索算法AnytimeRepairingA*(ARA*)搜索算法实时学习A*搜索(LRTA*)算法实时适应性A*搜索(RT
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在ROS中,常用的路径规划算法主要有以下几种:全局路径规划算法A*算法:在Dijkstra算法基础上加入启发式函数,如曼哈顿距离或欧氏距离,优先探索靠近目标的节点,效率更高。需使用可容许的启发式函数以保证最优性,其通过配置启发式权重可平衡最优性与速度。在ROS中,nav2_planner中的SmacPlanner支持2D/3D的A*算法。Dijkstra算法:代价地图中的基础路径搜索方法,采用广度
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从零开始搭建游戏服务器框架javaA星自动寻路
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网络通信spf路由
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前置文章:dijkstra算法为什么高效有向图的负权值边与建模求单源最短路径的新方法前天晚上实现了一个基于dijkstra算法的求单源最短路径的新算法,整理了一篇文章。我非常不愿意把一些直观的问题太过于技术化,但多年的职业经历偏偏让一篇好好的文字写着写着就变成技术博客了,非常不适。我的新算法强调“只需要一次广度优先遍历”,文章求单源最短路径的新方法里的图解释得已经很明白了,但这和dijkstra算
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二分法部门人力分配数据最节约的备份方法项目排期食堂供餐矩阵匹配书籍叠放爱吃蟠桃的孙悟空深度优先搜索(DFS)欢乐的周末寻找最大价值矿堆可组成网络的服务器连续出牌数量图像物体的边界核算检测启动多任务排序无向图染色广度优先搜索(BFS)欢乐的周末快递员的烦恼亲子学习跳马启动多任务排序电脑病毒感染图5G网络建设(最小生成树)城市聚集度问题(树形DP、并查集)电脑病毒感染(Dijkstra算法)启动多任务
- 详解Dijkstra算法:单源最短路径的经典解决方案
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####引言在图论和计算机科学中,**Dijkstra算法**是一种用于寻找图中节点间最短路径的经典算法。由荷兰计算机科学家EdsgerW.Dijkstra于1956年提出,该算法广泛应用于网络路由、交通导航、社交网络分析等领域。其核心思想是通过贪心策略逐步确定从起点到所有其他节点的最短路径。本文将深入剖析Dijkstra算法的原理、实现细节、时间复杂度及应用场景。---###一、算法核心思想与适
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A星(A*)算法是一种广泛应用的路径搜索和寻路算法,尤其在游戏开发和图形学领域中,用于解决二维和三维空间中的导航问题。它结合了最佳优先搜索(如Dijkstra算法)和启发式搜索的优点,能够在保证找到最优路径的同时,有效地减少搜索空间,提高搜索效率。A*算法的核心在于它使用了一个评估函数来衡量从起点到目标点的估计成本,这个函数通常由两部分组成:实际代价(g(n))和预计未来代价(h(n))。实际代价
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Dijkstra算法进阶:如何处理负权边问题?关键词:Dijkstra算法、负权边、最短路径、Bellman-Ford算法、SPFA算法摘要:Dijkstra算法是求解单源最短路径的经典算法,但它有一个“致命短板”——无法处理包含负权边的图。本文将从Dijkstra算法的底层逻辑出发,用“快递员送外卖”的生活案例解释负权边为何会让Dijkstra失效;接着拆解Bellman-Ford、SPFA等能
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A*(A-Star)算法介绍A(A-Star)算法是一种广泛使用的启发式搜索算法,用于在图形平面或网络中找到从起点到终点的最短路径。它由PeterHart、NilsNilsson和BertramRaphael在1968年提出,结合了Dijkstra算法的确保性(保证找到一条最短路径)和贪心算法的高效性(快速找到目标)。以下是关于A算法的详细解释:工作原理A*算法通过评估函数f(n)=g(n)+h(
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1、Dijkstra算法:每次用离源点最短的边去更新其他边,图中不能存在负权边,否则会破坏性质**2、Bellman_Ford算法:非常暴力地去遍历所有地边,每次对边都进行更新,如果更新次数>n-1,则说明存在负权回路**下面解释一下为什么Bellman_Ford算法需要遍历n-1次:Bellman-Ford算法是一种用于解决单源最短路径问题的算法,它通过对图中的边进行松弛操作来逐步求解从源点到其
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图论深度优先宽度优先c++算法数据结构
目录1.DFS(图论)1.1.DFS过程1.2.应用2.BFS(图论)2.1.BFS过程2.2.应用2.3.双端队列BFS实现2.4.优先队列BFS(堆优化Dijkstra算法)1.DFS(图论)DFS全称是,中文名是深度优先搜索,是一种用于遍历或搜索树或图的算法。所谓深度优先,就是说每次都尝试向更深的节点走。广义上的DFS:DFS最显著的特征在于其递归调用自身。DFS会对其访问过的点打上访问标记
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一、进阶选择题(每题2.5分,共50分)题目完全打乱顺序,涵盖栈、图、排序、计算机原理、链表、数学、表达式转换等高阶知识点下列关于AVL树的说法错误的是:A.是一种平衡二叉搜索树B.任意节点的左右子树高度差不超过2C.插入操作可能需要旋转调整D.查找时间复杂度为O(logn)使用Dijkstra算法求最短路径时,优先队列最适合使用:A.无序数组B.二叉堆C.双向链表D.哈希表将中缀表达式"A-(B
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‘胶己人’
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作用:在任意给定的图中,确定特定节点到其他点的最短距离。所需参数:boolfinal[]:记录节点是否已确定为最短路径。intdis[]:每个节点到出发点的距离。vectorpath[]:记录到达各个节点所经过的所有节点。步骤:设置final都为false,dis都为无穷大;选定出发点,dis设为0,path设为自身;while循环,每次循环确定一个节点。1.选定一个当前到出发点路径最短并且还未确
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一、什么是A*算法?A*(读作"A-star")算法是一种广泛使用的路径查找和图形遍历算法,它结合了Dijkstra算法的完备性和贪婪最佳优先搜索的高效性。A*算法通过使用启发式函数来估算从当前节点到目标节点的成本,从而智能地选择最有希望的路径进行探索。二、A*算法核心概念1.估价函数(f(n))A*算法的核心是估价函数:f(n)=g(n)+h(n)g(n):从起点到当前节点n的实际路径成本h(n
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dijkstra算法:有向图的最短路径及到达问题该算法可以同时求到所有节点的最短路径权值不能为负数类似于pirm算法(针对无向图),dijkstra算法三部曲:选源点到哪个未被访问的节点近(prime:哪个未被访问的节点到生成树的距离最近)标记最近的点(将距离树最近的节点加入树)更新非访问节点到源点的距离(更新minDist数组)还是要初始化minDist数组用来存距离源点(起点)的最小距离,且初
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1、概念Dijkstra算法是一种用于计算图中单源最短路径的算法,主要用于加权图(图中边的权重可以不同)中找出从起点到各个其他节点的最短路径。Dijkstra算法的核心概念:图的表示:有向图:图的边是有方向的,表示从一个节点到另一个节点的路径。加权图:图的每条边都有一个权重,表示通过该边的代价或距离。最短路径:计算从一个起点(源节点)到所有其他节点的最短路径,最短路径的定义是路径的权重之和最小。贪
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01BFS的概念“01BFS”是一种图遍历算法,常用于边权为0或1的图中找最短路径。你需要从起点出发,找到到所有点的最短路径。相比普通的Dijkstra算法,01BFS更高效,在这种特殊图结构下能达到线性时间复杂度O(N+M),其中N是节点数,M是边数。这个图的边的权重要么是0,要么是1。核心思想使用双端队列(deque)实现BFS:如果当前边权为0,则将目标节点加入队首;如果当前边权为1,则将目
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[算法日常]分层图最短路定义对于一个可以跑最短路的图GGG,有kkk次可以改变权值的机会的问题,我们叫它分层图最短路。前置知识最短路(建议使用dijkstra)dp解法解法1:二维dp首先根据dijkstra算法中的松弛操作数组dis[i]入手,原意是表示点iii到起点sss的最短路。那么可以多设一维,dis[i][j]表示节点iii用了jjj次机会时距离sss的最短路。那么在跑最短路的过程中,在
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算法数据结构学习c++图论
Bellman-Ford算法是一种解决最短路径问题的动态规划算法,该问题是求解从源节点到其他节点的最短路径。与Dijkstra算法不同的是,Bellman-Ford算法可以处理带有负权边的图。该算法的时间复杂度为O(V*E),其中V是节点的数量,E是边的数量。Bellman-Ford算法的原理如下:1.初始化所有节点的距离为无穷大,源节点的距离为0。2.进行V-1次循环,每次循环遍历所有的边,对于
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什么是AI模型?AI模型(人工智能模型)是一类模仿人类智能行为的数学模型或算法。它们通过从大量数据中学习,识别模式、做出预测或决策。常见的AI模型包括机器学习模型(如决策树、神经网络、支持向量机)和深度学习模型(如卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN)。简单来说,AI模型就像一个“智能大脑”,通过训练数据来掌握某种技能,比如分类、预测或规划。AI模型如何使用到机器人调度算法中?机器人调度是指规划
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个人学习记录【问题描述】网红城市——重庆,堪称一座8D的魔幻大都市,明明(不要问我明明是谁?)在一楼上的电梯,到了11楼出电梯又是一楼。假设重庆有N个地点,给出各个地点的海拔高度,各个地点之间可能有双向的路径连接,或者单向的路径连接。有一个外地人来重庆,要从地点C到D,但他对爬坡下坎很不习惯,请帮他在从C到D所有路径中,找一条海拔变化(海拔降低或升高都视为正的值)最小的路径,即组成路径的各条直接路
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图论应用解析:从Dijkstra到Floyd算法背景简介在计算机科学领域,图的应用无处不在,尤其是在解决最短路径问题上。第7章深入讲解了图论中的一些经典应用,包括最短路径、最小生成树、拓扑排序和关键路径等。本篇博文将重点解读最短路径问题中的两个重要算法——Dijkstra算法和Floyd算法。最短路径问题的Dijkstra算法算法简介Dijkstra算法是由荷兰计算机科学家迪科斯彻提出的,旨在解决
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假如我有一个如下图所示的路径图,我要从A点到D点,所有的边权都为非负数,我如何找到最短路径。可以使用dijkstra算法,以下为python的一个实现例子:importheapqdefdijkstra(graph,start,end):"""dijkstra算法可以找到非负加权图的最短路径Args:graph:链接图start:起始节点end:到达的节点"""dist={node:float('i
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python贪心算法最短路径
最短路径给定一张带权图和其中的一个点(作为源点),求源点到其余顶点的最短路径基本思想1)源点u,所有顶点的集合V,集合S(S中存有的顶点,他们到源点的最短路径已经确定,源点u默认在S中),集合V-S(V-S中的顶点,他们到源点的最短路径待确定)2)特殊路径:从源点u出发经过集合S中的所有点到集合V-S中的某个点(这个点是上一次加入S的顶点的邻节点)的路径3)贪心策略:每次选择当前特殊路径长度最短的
- 2023年第十四届蓝桥杯省赛C++ 大学生A组
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蓝桥杯c++职场和发展
基本没有算法基础,第一次参加蓝桥杯,简单复盘一下。目录试题A幸运数分析枚举O(K)试题B有奖问答分析DFS试题C平方差分析枚举O(n^3)因数分解O(n*sqrt(n))奇偶判断O(n)试题D更小的数分析动态规划DPO(n^2)试题E颜色平衡树分析试题F买瓜分析试题I网络稳定性分析并查集+dijkstra算法试题A幸运数分析:1~10e8,不用考虑奇数位跳过的问题,直接枚举。枚举O(K)#incl
- 基于C++和Python的Dijkstra算法实现及其堆优化
h0l10w
算法图论算法c++pythondijkstra
最短路径问题:任给一个简单带权图G=及u,v属于V,求u,v之间的最短路径及距离。下面介绍最短路径问题的一个有效算法,它是E.W.Dijkstra于1959年给出的。Dijkstra算法适用于所有边的权大于等于0的情况,它可以求从给定的一个顶点到其余所有顶点的最短路径及距离。设G=,V={v1,v2,…,vn},求从v1到其余各顶点的最短路径和距离。Dijkstra算法是一种标号法,每一个顶点有一
- 堆优化版的dijkstra算法
hongting不是dd
小白算法数据结构
对于单源最短路所有边都为正权边但是为稀疏图的最短路问题,应该采用堆优化版本的dijkstra算法,具体的优化是将朴素版的dijkstra算法中的寻找最短路径使用堆来优化,使本来在n次中遍历n次的n^2操作变为n*1,但是堆优化会导致后续的使用迭代的点更新距离的方法变为堆中需要logn才能修改一次,且一共修改m条边次,故时间复杂度使mlogn。其中堆优化可以分为两种方式,一种是手写堆,这种的优势是正
- LeetCode[Math] - #66 Plus One
Cwind
javaLeetCode题解AlgorithmMath
原题链接:#66 Plus One
要求:
给定一个用数字数组表示的非负整数,如num1 = {1, 2, 3, 9}, num2 = {9, 9}等,给这个数加上1。
注意:
1. 数字的较高位存在数组的头上,即num1表示数字1239
2. 每一位(数组中的每个元素)的取值范围为0~9
难度:简单
分析:
题目比较简单,只须从数组
- JQuery中$.ajax()方法参数详解
AILIKES
JavaScriptjsonpjqueryAjaxjson
url: 要求为String类型的参数,(默认为当前页地址)发送请求的地址。
type: 要求为String类型的参数,请求方式(post或get)默认为get。注意其他http请求方法,例如put和 delete也可以使用,但仅部分浏览器支持。
timeout: 要求为Number类型的参数,设置请求超时时间(毫秒)。此设置将覆盖$.ajaxSetup()方法的全局
- JConsole & JVisualVM远程监视Webphere服务器JVM
Kai_Ge
JVisualVMJConsoleWebphere
JConsole是JDK里自带的一个工具,可以监测Java程序运行时所有对象的申请、释放等动作,将内存管理的所有信息进行统计、分析、可视化。我们可以根据这些信息判断程序是否有内存泄漏问题。
使用JConsole工具来分析WAS的JVM问题,需要进行相关的配置。
首先我们看WAS服务器端的配置.
1、登录was控制台https://10.4.119.18
- 自定义annotation
120153216
annotation
Java annotation 自定义注释@interface的用法 一、什么是注释
说起注释,得先提一提什么是元数据(metadata)。所谓元数据就是数据的数据。也就是说,元数据是描述数据的。就象数据表中的字段一样,每个字段描述了这个字段下的数据的含义。而J2SE5.0中提供的注释就是java源代码的元数据,也就是说注释是描述java源
- CentOS 5/6.X 使用 EPEL YUM源
2002wmj
centos
CentOS 6.X 安装使用EPEL YUM源1. 查看操作系统版本[root@node1 ~]# uname -a Linux node1.test.com 2.6.32-358.el6.x86_64 #1 SMP Fri Feb 22 00:31:26 UTC 2013 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux [root@node1 ~]#
- 在SQLSERVER中查找缺失和无用的索引SQL
357029540
SQL Server
--缺失的索引
SELECT avg_total_user_cost * avg_user_impact * ( user_scans + user_seeks ) AS PossibleImprovement ,
last_user_seek ,
 
- Spring3 MVC 笔记(二) —json+rest优化
7454103
Spring3 MVC
接上次的 spring mvc 注解的一些详细信息!
其实也是一些个人的学习笔记 呵呵!
- 替换“\”的时候报错Unexpected internal error near index 1 \ ^
adminjun
java“\替换”
发现还是有些东西没有刻子脑子里,,过段时间就没什么概念了,所以贴出来...以免再忘...
在拆分字符串时遇到通过 \ 来拆分,可是用所以想通过转义 \\ 来拆分的时候会报异常
public class Main {
/*
- POJ 1035 Spell checker(哈希表)
aijuans
暴力求解--哈希表
/*
题意:输入字典,然后输入单词,判断字典中是否出现过该单词,或者是否进行删除、添加、替换操作,如果是,则输出对应的字典中的单词
要求按照输入时候的排名输出
题解:建立两个哈希表。一个存储字典和输入字典中单词的排名,一个进行最后输出的判重
*/
#include <iostream>
//#define
using namespace std;
const int HASH =
- 通过原型实现javascript Array的去重、最大值和最小值
ayaoxinchao
JavaScriptarrayprototype
用原型函数(prototype)可以定义一些很方便的自定义函数,实现各种自定义功能。本次主要是实现了Array的去重、获取最大值和最小值。
实现代码如下:
<script type="text/javascript">
Array.prototype.unique = function() {
var a = {};
var le
- UIWebView实现https双向认证请求
bewithme
UIWebViewhttpsObjective-C
什么是HTTPS双向认证我已在先前的博文 ASIHTTPRequest实现https双向认证请求
中有讲述,不理解的读者可以先复习一下。本文是用UIWebView来实现对需要客户端证书验证的服务请求,网上有些文章中有涉及到此内容,但都只言片语,没有讲完全,更没有完整的代码,让人困扰不已。但是此知
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(Redis高级应用之事务处理、持久化操作、pub_sub、虚拟内存)
bijian1013
redis数据库NoSQL
3.事务处理
Redis对事务的支持目前不比较简单。Redis只能保证一个client发起的事务中的命令可以连续的执行,而中间不会插入其他client的命令。当一个client在一个连接中发出multi命令时,这个连接会进入一个事务上下文,该连接后续的命令不会立即执行,而是先放到一个队列中,当执行exec命令时,redis会顺序的执行队列中
- 各数据库分页sql备忘
bingyingao
oraclesql分页
ORACLE
下面这个效率很低
SELECT * FROM ( SELECT A.*, ROWNUM RN FROM (SELECT * FROM IPAY_RCD_FS_RETURN order by id desc) A ) WHERE RN <20;
下面这个效率很高
SELECT A.*, ROWNUM RN FROM (SELECT * FROM IPAY_RCD_
- 【Scala七】Scala核心一:函数
bit1129
scala
1. 如果函数体只有一行代码,则可以不用写{},比如
def print(x: Int) = println(x)
一行上的多条语句用分号隔开,则只有第一句属于方法体,例如
def printWithValue(x: Int) : String= println(x); "ABC"
上面的代码报错,因为,printWithValue的方法
- 了解GHC的factorial编译过程
bookjovi
haskell
GHC相对其他主流语言的编译器或解释器还是比较复杂的,一部分原因是haskell本身的设计就不易于实现compiler,如lazy特性,static typed,类型推导等。
关于GHC的内部实现有篇文章说的挺好,这里,文中在RTS一节中详细说了haskell的concurrent实现,里面提到了green thread,如果熟悉Go语言的话就会发现,ghc的concurrent实现和Go有点类
- Java-Collections Framework学习与总结-LinkedHashMap
BrokenDreams
LinkedHashMap
前面总结了java.util.HashMap,了解了其内部由散列表实现,每个桶内是一个单向链表。那有没有双向链表的实现呢?双向链表的实现会具备什么特性呢?来看一下HashMap的一个子类——java.util.LinkedHashMap。
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-抽象工厂模式-Abstract Factory
bylijinnan
abstract
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
package design.pattern;
/*
* Abstract Factory Pattern
* 抽象工厂模式的目的是:
* 通过在抽象工厂里面定义一组产品接口,方便地切换“产品簇”
* 这些接口是相关或者相依赖的
- 压暗面部高光
cherishLC
PS
方法一、压暗高光&重新着色
当皮肤很油又使用闪光灯时,很容易在面部形成高光区域。
下面讲一下我今天处理高光区域的心得:
皮肤可以分为纹理和色彩两个属性。其中纹理主要由亮度通道(Lab模式的L通道)决定,色彩则由a、b通道确定。
处理思路为在保持高光区域纹理的情况下,对高光区域着色。具体步骤为:降低高光区域的整体的亮度,再进行着色。
如果想简化步骤,可以只进行着色(参看下面的步骤1
- Java VisualVM监控远程JVM
crabdave
visualvm
Java VisualVM监控远程JVM
JDK1.6开始自带的VisualVM就是不错的监控工具.
这个工具就在JAVA_HOME\bin\目录下的jvisualvm.exe, 双击这个文件就能看到界面
通过JMX连接远程机器, 需要经过下面的配置:
1. 修改远程机器JDK配置文件 (我这里远程机器是linux).
 
- Saiku去掉登录模块
daizj
saiku登录olapBI
1、修改applicationContext-saiku-webapp.xml
<security:intercept-url pattern="/rest/**" access="IS_AUTHENTICATED_ANONYMOUSLY" />
<security:intercept-url pattern=&qu
- 浅析 Flex中的Focus
dsjt
htmlFlexFlash
关键字:focus、 setFocus、 IFocusManager、KeyboardEvent
焦点、设置焦点、获得焦点、键盘事件
一、无焦点的困扰——组件监听不到键盘事件
原因:只有获得焦点的组件(确切说是InteractiveObject)才能监听到键盘事件的目标阶段;键盘事件(flash.events.KeyboardEvent)参与冒泡阶段,所以焦点组件的父项(以及它爸
- Yii全局函数使用
dcj3sjt126com
yii
由于YII致力于完美的整合第三方库,它并没有定义任何全局函数。yii中的每一个应用都需要全类别和对象范围。例如,Yii::app()->user;Yii::app()->params['name'];等等。我们可以自行设定全局函数,使得代码看起来更加简洁易用。(原文地址)
我们可以保存在globals.php在protected目录下。然后,在入口脚本index.php的,我们包括在
- 设计模式之单例模式二(解决无序写入的问题)
come_for_dream
单例模式volatile乱序执行双重检验锁
在上篇文章中我们使用了双重检验锁的方式避免懒汉式单例模式下由于多线程造成的实例被多次创建的问题,但是因为由于JVM为了使得处理器内部的运算单元能充分利用,处理器可能会对输入代码进行乱序执行(Out Of Order Execute)优化,处理器会在计算之后将乱序执行的结果进行重组,保证该
- 程序员从初级到高级的蜕变
gcq511120594
框架工作PHPandroidhtml5
软件开发是一个奇怪的行业,市场远远供不应求。这是一个已经存在多年的问题,而且随着时间的流逝,愈演愈烈。
我们严重缺乏能够满足需求的人才。这个行业相当年轻。大多数软件项目是失败的。几乎所有的项目都会超出预算。我们解决问题的最佳指导方针可以归结为——“用一些通用方法去解决问题,当然这些方法常常不管用,于是,唯一能做的就是不断地尝试,逐个看看是否奏效”。
现在我们把淫浸代码时间超过3年的开发人员称为
- Reverse Linked List
hcx2013
list
Reverse a singly linked list.
/**
* Definition for singly-linked list.
* public class ListNode {
* int val;
* ListNode next;
* ListNode(int x) { val = x; }
* }
*/
p
- Spring4.1新特性——数据库集成测试
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目录
Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
Spring4.1新特性——Spring MVC增强
Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- C# Ajax上传图片同时生成微缩图(附Demo)
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1.Ajax无刷新上传图片,详情请阅我的这篇文章。(jquery + c# ashx)
2.C#位图处理 System.Drawing。
3.最新demo支持IE7,IE8,Fir
- Java list三种遍历方法性能比较
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java
从c/c++语言转向java开发,学习java语言list遍历的三种方法,顺便测试各种遍历方法的性能,测试方法为在ArrayList中插入1千万条记录,然后遍历ArrayList,发现了一个奇怪的现象,测试代码例如以下:
package com.hisense.tiger.list;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Iterator;
- 300个涵盖IT各方面的免费资源(上)——商业与市场篇
shoothao
seo商业与市场IT资源免费资源
A.网站模板+logo+服务器主机+发票生成
HTML5 UP:响应式的HTML5和CSS3网站模板。
Bootswatch:免费的Bootstrap主题。
Templated:收集了845个免费的CSS和HTML5网站模板。
Wordpress.org|Wordpress.com:可免费创建你的新网站。
Strikingly:关注领域中免费无限的移动优
- localStorage、sessionStorage
uule
localStorage
W3School 例子
HTML5 提供了两种在客户端存储数据的新方法:
localStorage - 没有时间限制的数据存储
sessionStorage - 针对一个 session 的数据存储
之前,这些都是由 cookie 完成的。但是 cookie 不适合大量数据的存储,因为它们由每个对服务器的请求来传递,这使得 cookie 速度很慢而且效率也不